《图像处理工具箱》PPT课件

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1、第24章图像处理工具箱数字图像处理的研究主要有两个方面：其一是为了便于人工分析而对图像信息的改进，包括图像去噪、增强、图像恢复等；其二是为了便于机器自动理解，对图像进行的分割、理解等。本章主要针对数字图像处理的前一个方面，目的是使读者对利用MATLAB进行图像处理有一个初步的了解，引领读者走过这个“门槛”。这里不准备对MATLAB图像处理工具箱的所有内容逐项做介绍，而着重从基本概念、基本操作入手，抽取一些经常使用的功能，使本章自成体系，主要内容如下：MATLAB数字图像处理中涉及的一些基本概念，基本的图像数据操作；数字图像的灰度变换；数字图像的代数运算；

2、数字图像的几何运算，包括图像缩放、旋转、裁剪；数字图像滤波。24.1数字图像基础本节介绍一些与数字图像相关的概念，包括数字图像的采样和量化、数字图像的类型及表示，这些概念以及相关的符号会在本章后续内容中经常用到。本节另一个重要的内容是介绍MATLAB图像数据的读入、显示、输出等操作，这些操作是后续图像处理的前提。24.1.1数字图像的生成图像是由“照射”源和形成图像的“场景”元素对光能的反射或吸收相结合而产生的。照射可能由电磁能源引起，如雷达、红外线或X射线，也可能是非传统光源，如超声波等。场景可能是熟悉的物体，也可能是分子、沉积岩、大脑等。图显示了数字

3、图像生成的典型过程，成像系统获取场景反射的能量，并将其映射到图像平面，经过采样和量化即得到数字图像。24.1.2图像的类型MATLAB图像处理工具箱为多种类型的数字图像提供了支持，它们不仅在存储方式上存在差别，相应的操作、处理也有所不同，这里着重从存储方式的不同考虑各种图像类型。MATLAB图像处理工具箱支持的图像类型有以下4种。24.1.3读写图像数据函数imread从图像文件中读取图像数据，imread支持大多数常用的图像格式，表列出了imread支持的图像格式。24.1.4显示图像数据MATLAB图像处理工具箱有两个函数，imshow和imtool

4、s可以用于数字图像的显示。imshow是基本的显示函数，例如，对前面已经读入的图像数据I（pout图像数据），在MATLAB命令窗口输入以下代码。>>imshow(I)24.1.5转换图像格式图像格式的转换是图像处理过程中经常要做的工作，往往需要将图像从一种格式转换为另一种格式，这样才能完成某些图像处理任务，之后再将图像转换到原来的格式。图像的转换包括图像类型的转换，如灰度图转换为二值图；以及图像数据存储格式的转换，如uint8型灰度图转换为single型灰度图。下面首先介绍图像类型的转换。函数dither将灰度图转换为二值图或RGB图转换为索引图。X=

5、dither(RGB,map)将RGB图转换为灰度图，这里需要提供一个Colormap；BW=dither(I)将灰度图I转换为二值图。24.2图像的灰度变换24.2.1图像的直方图灰度图（包括二值图）的直方图表示每个灰度级范围内像素点的个数，索引图的直方图表示每个色条（即Colormap矩阵的每一行）对应的像素点个数。图像的直方图有多种用途，如数字化参数的选择边界阈值的选择（参见图）等。MATLAB图像处理工具箱利用imhist得到灰度图、二值图、索引图的直方图，其一般的调用格式为：imhist(I)；imhist(I,n)；imhist(X,map)

6、。24.2.2灰度变换灰度变换用于改变图像的对比度。例如，对灰度图pout（图24.32），其直方图如图所示。从直方图上可以看到，pout的大部分像素分布在中间较窄的灰度范围内，使得pout整体对比度较低。利用灰度变换，将pout直方图中间部分拉伸至整个灰度范围[0,255]能够增强对比度，MATLAB图像处理工具箱中实现该功能的函数是imadjust。24.2.3直方图均衡第24.2.2小节的灰度变换实际上是指定了灰度变换函数的灰度变换，而对不同的图像还需要设定不同的参数，因此这种方法的效率是很低的。直方图均衡能够根据待处理图像的直方图自适应地给出灰度

7、变换函数，使得调整后图像的直方图能尽可能地接近预先定义的直方图。MATLAB图像处理工具箱中利用函数histeq对灰度图和索引图作直方图均衡，histeq一般的调用格式为：J=histeq(I,hgram)；J=histeq(I,n)；J=histeq(I)；[J,T]=histeq(I,...)；newmap=histeq(X,map,hgram)；newmap=histeq(X,map)；[newmap,T]=histeq(X,...)。24.3图像的代数运算图像的代数运算具有明显的物理意义，例如对多幅图像求和平均可用于去噪，图像的差可用于缓变背景条

8、件下的动目标检测等。一般地，图像的代数运算是像素对像素的运算，因此上面的矩阵运算