基于Matlab的图像处理系统设计-毕业论文设计.docx

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1、郑重声明本人呈交的学位论文，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，所有数据、图片资料真实可靠。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确的方式标明。本学位论文的知识产权归属于培养单位。日期本人签名:摘要基于Matlab的图像处理系统设计是一个广泛研究的领域，旨在开发可以处理不同类型图像的软件和工具。通常，这种类型的图像处理系统使用MATLAB编程语言进行编写和实现，比如用MaHab实现数字图像处理算法。图像处理是一门交叉学科，在医疗、安保、军事等领域有着广泛的应用。因此，精确

2、高效的图像处理技术一直是研究热点。本论文首先介绍MaUab语言在图像处理方面的应用，包括数字信号处理方面的算法和工具箱，以及图形用户界面设计方面的实现。并结合信号与系统的理论，提出了一种对图像进行分析、处理、识别、分类的方法。同时，本论文还研究了边缘检测技术在图像处理中的应用。边缘检测作为图像处理的一项基本运算，可通过Canny算子、SObel算子等不同方式来实现。最后，本论文通过系统仿真，验证了本文提出的图像处理系统效果等内容。仿真结果表明：文中提出的一种基于Matlab图像系统可以有效地进行图像的分割、特征提取、处理和识别，并且对不同类型的图像具有较好的适应性和稳定性。此外，该系统还具有较

3、高的可实现性、易操作性以及可扩展性，满足了实际需求。总之，本论文通过对MatIab语言在图像处理方面的应用，以及信号与系统的理论，提出了一种基于MatIab的图像处理系统，该系统具有精确高效、实际可实现、易操作性及可扩展性等优点，为图像处理技术的发展提供了新的思路和方法，也为实际应用提供了一种可行的解决方案。关键字：Matlab;图像处理；离散余弦变换；图像分割；图像增强；边缘检测；ABSTRACTThiSpaperStblaieS八linageprocessingsystembased。八MATLA风coveringmultipleaspectsuchadigitalSig八alProCeS

4、SMgraphicaluserinterface,igaladSgSteSignalPgCeSSing)edgedetection,systemivulatijetc.linagePn)CeSSingisi八terdiscipli八atrgfieldWithextensiveapplicationinedica(jSeCfitg,military,andotherfields.Therefore,preciseaadefficientiwageprocessingtech八OlOgghasalwaysbee八aresearchhotspot.Thispaperfirstintroducesth

5、eapplicationofMATLABlanguageinlinagePYOCeSSi八g)，八CMdi八galgoHtkmsadtoolkitsfordigitalsignalPFOCeSsing,awellastheiipleietatioofgraphicaluserinterfacedesign.AndcoibiiaiiagthetheoryofsignalaadSgStCmamethodfor6mRgZi八processing,recognizing,aadclassifyingimagesisproposed.AtthesawetivejthisPaPeralsostudiest

6、heapplicationOfedgedetectiontech八O(Oggi八linageprocessing.EdgedetectionafudaetaloperationmlinagePKoCeSsing,6mddiffer。八土3ctkodscavbeusedfordetection,suchasCM八goperator,Sobeloperator,etc.ThiSarticlefocuses。八aiaalyzigtheprincipleoftheC八八goperatoravd.itsapplicationmlinagePKoCeSsing,andProPoSeSusingtheCai

7、aiayalgorithmasthecorePgCeSSingodiletoachieveaccuratelinageSeCOgnitiO八.Finally,加Spaperverifiestheeffective八essoftheimagePgCeSSingsgsCMproposedinthispaperthroughSgStemiulatio.ThCiulatiores川亡SSkoWtkattheMATLABbasediageprocessingsystemproposedMthispapercaeffectivelyPerfornAiageegwevvtatiov,featurectrac

8、tion,PgCeSSing,adrecognition,adgoodadaptabilityandstabilityfordifferenttypesofimages.以addition,theytealsohashighrealizabilityjeasyoperationadscalability,WhiChmeetstheactualMeds.以summary,thispaperPKoPoSeSaMATLABbasedlinageprocessingSgSteMthroughtheapplicationofMATLABlanguagemlinageprocessing,aswellas

9、thetheoryOfSig八alavd.system.TheSgSteMkastheadvantagesOfPFeCiSiOCffiCie八eg,practicalipleeatatijeaseOfoperation,Mdscalability,PYoViding八CWideasaadmethodsforthedevelopmentoflinageprocessingtech八O(Oggaadafeasiblesolutionforpracticalapplication.Kegwoirds:Matlab:lkvageProceiDiscreteCosImTmiasform;linageSe

10、gvCtatioa;linageEumcc3c八t;EdgeQeteCtiOn目录1绪论51.1 JTJL1151.2 国内外研究现状61.3 研究内容62Matlab简介72.1 Matlab软件简介72.2 .Matlab的优缺点72.2.IMatlab的优点72.2.2Matlab的缺点92.3 图像处理工具箱简介92.4 图像类型及其转换分析9Iv索引图像102、灰度图像103、二值图像104、RGB图像105、图像序列103系统模块设计111.1 系统功能11121.2 文件模块设计121.3 编辑模块设计121.4 图像运算模块设计131.5 图像类型模块设计131.6 正交交换模

11、块设计134 系统实现144.1 窗口界面的实现141、启动GUI的方法144.2 系统模块实现154.2.1 文件模块164.2.2 编辑模块174.2.3 图像模块194.2.4 图像类型转换模块244.2.5 正交变换275 总结32参考文献33致谢34附录361绪论1.1 研究目的及意义当今这个时代，信息传播迅速，大家也从各种渠道上获取信息，时刻掌握世界的动态。同时,一目了然的图像是人们掌握信息最直接的方式。然而，图像在产生、传递、编码、保存、转换等这些进程中，会受到一些不利地成分的渲染，就好比采集图象时会受到光照、天气等自然界成分的影响；基于MaHab的图像处理系统设计是一个广泛研究

12、的领域，旨在开发可以处理不同类型图像的软件和工具。该领域主要包括对输入图像进行去噪、增强、减少失真等的处理，特征提取、分类器模块等功能。对基于MaHab图像处理系统设计进行了研究，其目的与意义主要有：1 .为图像处理的应用提供解决方案：MaHab图像处理系统设计能够提供图像处理应用解决方案，比如图像识别、目标检测、视频处理等，为各行各业的图像处理需求提供支持。2 .推动了数字图像处理研究的发展：以MaHab作为图像处理系统设计平台，是数字图像处理研究的重要领域，经过深入的研究与设计，它能够促进数字图像处理的研究，拓宽了它的应用领域。3 .要求精通Matlab编程语言及图像处理工具箱从而能够提升

13、Matlab编程技能，对开发其他应用具有很好的启示作用。当前，图像处理的应用领域已经不再局限于日常生活，它已经成为卫星电视、核磁场共同振动形成影像、工业生产、多中媒体系统以及电子商务等领域中不可或缺的重要工具，还在技术研究领域同样扮演着举足轻重的角色，例如地理信息的系统、航空遥控感知、宇宙的探究观测、军事的刑侦观察、指纹的识别等范畴。从上述情形来看，图像处理技术的应用领域极为广泛，对于国家的经济和民生发展具有不可低估的重要作用。影像资料是人们获取外部世界资讯的重要途径。在医学、气象及天文学等各个方面，人们对图像信息的运用已经变得更加广泛，它可以被用来对一些事情进行认知和评判，从而帮助我们解决一

14、些现实问题。1.2 国内外研究现状当前，一大批图像处理软件，例如PHOToSHOP、PAlNTSHOP等等，均是以广告策划、图像修饰处理为基础的应用软件，鉴于目前对图像处理技术基础知识的了解和掌握及有关处理方法的研究软件很少，不宜于学习和研究。随着计算机辅助设计水平的不断提高与成熟,越来越多的软件被应用于学习和研究中。例如，由美国南方伊利诺斯大学研制的CviPtools电脑视觉与图像处理验软件，就是一种专用于图像处理技术的试验软件，它给新手们一个可以用来巩固他们所掌握的理论知识的试验平台。CviPtools作为计算机视觉和图像处理实验软件，主要用于计算机对数字图像进行分析和处理，最上层是Cvi

15、PtoolsGUI,它能使新手在没有程序设计能力的情况下对某些图像处理进行测试。目前，国外许多高校，研究院对数字图像处理进行了试验研究，并使用了该软件。1.3 研究内容本论文主要研究图像灰度化、图像腐蚀、图像膨胀、图像边界检测这几部分。1、图像灰度化本文使用了分段6线性变换方法。在所关心的（20180）范围内做灰度变换。2、图像腐蚀执行图像对象腐蚀操作即去掉其边界处的多个像素点，输出像素点值即为输入图像中对应像素点及其邻域中全部像素点输出结果。3、图像膨胀通常情况下，图像中对象的边界会被赋予像素级的扩展。进行膨胀操作时得到的输出像素值，是输入图像中对应像素与周边所有像素之间的最大值。4、边界检

16、测又称骨架提取，在二值图像中搜索细化的结构是图像处理中最根本的问题。这种细化结构应频繁地应用于图像识别，图像压缩等领域。比如在确定字符前,通常需要对字符进行细化处理以得到细化结构。2Matlab简介2.1 Matlab软件简介Matlab全称为MatrixLaboratory或矩阵实验室，历经多年的逐渐发展和完善，目前已成为世界上公认的最好的科学计算和数学应用软件，它还是近年来国内外普遍流行的一种可视化科学计算软件。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征，有信号处理，控制系统，神经网络，图像处理和小波分析等30余种专用功能

17、工具箱，工具箱中函数源程序公开，多数为M文件，用户可看到这些文件的编码和更改。2.2 .Matlab的优缺点2.2.1 Matlab的优点1、界面友好，编程效率高Matlab是一种基于矩阵作为基本变量单元的可视化程序设计语言，其语法结构简明易懂，数据类型单一，命令表达方式类似于常见的数学公式。利用其强大的数值计算功能及灵活方便的图形界面开发出各种实用函数并将其应用到实际中去。2、可扩展性强利用这些工具进行复杂问题的处理，可大大提高编程效率和质量。在工具箱中，函数之间可以相互调用，也可以由用户自行修改，实现更加灵活的操作。3、易学易用性、高效性Matlab无需用户具备高深的数学知识和程序设计技能

18、，也无需用户对算法和编程技巧有深入的了解。只要在计算机上输入一些简单的数学公式或程序即可自动生成所需的结果图，并能对其进行分析处理，是一款功能强大、应用广泛的软件。Matlab语句的强大功能使得工程技术人员在从事软件开发时能够高效地完成复杂的任务。2.2.2 MatIab的缺点1、对于那些对实时性要求较高的领域，例如自动控制、信号处理等，MatIab作为一种解释性语言，其实时效率并不尽如人意。2、由于Matlab程序无法独立运行于其周围环境中，因此它无法被应用于开发软件。3、由于程序的源代码可以直接呈现在用户面前，因此可能会对算法和数据的机密性造成不利影响。2.3 图像处理工具箱简介Matla

19、b图像处理工具箱功能强大，它支持各种图像文件格式，其中包括但不仅限于*.BMP,*.JPEG,*.GIF,*.TIFF,*.PCX,*.HDF,*.XWD,*.PNG等等，为用户提供了丰富的选择。利用该工具可进行图像数据提取和图像编辑处理，并能生成各种图形文件。Matlab提供了15种图像处理功能，几乎涵盖了所有的图像处理方法，包括最新的研究成果。本文将对这几种常用函数进行简要介绍。这些函数可根据其功能进行分类，其中之一是用于图像展示；图像文件I/O；进行几何运算；图像处理等。像素与统计处理；图形绘制与输出等。进行图像分析的过程；多尺度分析，自适应阈值分割。通过使用这些图像处理工具箱和他们出色

20、的数据处理能力使我们把注意力都放在算法研究方面，使工作效率显着提高。实验证明，该方法是有效可行的。此外，在对这些算法进行测试时，不仅可以轻松地获取统计数据，还可以通过直观的图示来展示其特点。2.4 图像类型及其转换分析1、索引图像索引图像由数据矩阵A和颜色映射矩阵B组成。其中B为由三列及若干列组成的数据阵列。矩阵B每行表示红色、绿色、蓝色颜色值。在MaUab中，索引图像由像素值直接映射到颜色的表值。以数据矩阵A为索引，像素颜色指向矩阵Bo2、灰度图像Matlab中，一幅灰度图像是一个数据矩阵I,其中I的数据均代表了在一定范围内的颜色灰度值。MaHab将灰度图像作为数据矩阵，数据矩阵的元素分别代

21、表图像像素。矩阵的要素可为双精度浮点数型、8或16位整数型、无符号。在大多数情况下，灰度图像很少会随着颜色映射表的变化而被保留。而在灰度图像显示中,Matlab仍然在后台使用系统中预先设置好的预设灰度色彩映射表。3、二值图像和灰度图像相似，二值图像也仅需1个数据矩阵，每像素只取2个灰度值即可。二值图像的保存可采用Uint8、double等多种方式。工具箱回归二值图像结果功能全部采用uint8类型。4、RGB图像RGB图像，即真彩色图像，在Matlab中存放的数据矩阵为nm30数组内的元素定义图像每个像素的红色，绿色和蓝色值。应该注意RGB图像没有WindoWS颜色映射表。基于在像素位置上保存的

22、红，绿，蓝强度值的组合来识别像素颜色。图像文件格式保存24位的RGB图像，红，绿，蓝3位图像。这可以有100O万种左右的颜色。5、图像序列Matlab的图像处理工具箱也支持多帧图像连成图像序列的功能。图像序列由四维组成的阵列，图像帧序号由图像长宽和颜色深度组成第四维。Matlab下各图像类型间转换关系如下图2.1所示：数据矩阵图2.1图像类型间的转换3系统模块设计3.1 系统功能从目前图像处理系统整体设计样式及需求来看，本系统由文件，编辑，图像运算，图像类型转换，正交变换几个主要模块组成。如下图3.1所示：图像处原系统文件放大缩小图像类型“换主界tt转正交交换图3.1系统功能框图3.2 文件模

23、块设计在文件模块主要包括图像文件开启，保存，清空及退出功能，可利用MaHab文件I/O函数进行图像文件读写。比如Jmread函数可读取图像文件,imwrite函数可保存图像文件,print函数可设置打印选项，exit函数可以退出程序。3.3 编辑模块设计本模块主要针对所要加工的画面做一些日常编辑操作，能够实现画面的放大与缩小或者剪切与旋转。在每一次创建对象过程中,Matlab都自动地为其建立唯一句柄，从而只需要能够查找到句柄便可以运行对象。在MatIab里，图形对象作为一个画面中非常特殊的组成部分，可以分别进行运算。3.4 图像运算模块设计本模块主要作用是将一个真色彩图像展示为4个画面。该模块

24、主要由图像灰度化，图像腐蚀，图像膨胀和图像边界检测模块组成。以上各种操作都是形态学图像处理经常要用到的一些基本操作，他们对于形态学重构有着重要的作用。所谓形态学重构是指基于一幅影像的属性，在这张影像的像素值没有再发生变化之前，将另外一张影像反复地展开，或者腐蚀之类的运算，用于突出影像上符合掩模影像上指定物体的那一部分而忽略影像上其他物体。它在医学影像领域中占有极为重要的地位。3.5 图像类型模块设计在图像加工过程中，图像类型转换显得非常重要。本模块采用索引图像，灰度图像与真色彩图像相互变换为例进行说明。im/bw:此功能的作用在于通过亮度阈值的设定把真色彩，索引和灰度图像变换为二值图并将所得真

25、色彩变换为二值图像和灰度图像如图像处理中的傅里叶变换。3.6 正交交换模块设计DCT变换，作为一种实数域变换，以其高效的变换速度而著称，尤其适用于图像压缩和随机信号处理等领域。在图像处理中被广泛用于对图像数据进行量化处理，如视频图象的编码及解码等等。DeT变换是实现JPEG、MPEG等数据压缩的重要数学基础，其在数据处理领域具有不可替代的地位。它可以对数据进行多分辨率分解，将低频率部分转换成高频分量。DCT变换有2种实现途径：一是在FFT高效算法基础上利用工具箱中提供的dct2函数；针对88或者1616图像块提出DCT变换方法，工具箱提供detmtx函数可以计算变换矩阵进行Radon变换。4系

26、统实现4.1 窗口界面的实现该系统用户界面设计采用Matlab提供的GUI向导，该向导能够实现多种控件，为用户提供了极大的操作便利，同时也为用户提供了一种友好交互方式。GUl是一个用户界面，它包括图形窗口、菜单、控件和文本等图形对象。当用户以某种方式选择或激活这些对象时，这些对象可能会发生变化或引起相应的动作。1、启动GUI的方法有多种方式可以启动图形用户界面，例如使用工具栏上的命令按钮，或者通过菜单和命令的方式来实现。在这些方法中，有些是比较方便实用的，但是对于那些复杂或不适合用这种方式进行操作的用户来说，往往又会感到非常麻烦甚至无所适从。本文所采用的研究执行fig=UifigUreCNam

27、e丁图像处理系统，,Position,100100800550）;语句，创建一个用于构建用户界面的图窗并具有特定标题，结果返回FigUre对象。这是设计工具使用的图窗类型，弹出的窗口如图4.1所示：X图像处理系统一口X设计好系统的启动界面的标题和位置以后，接下来就要进行GUI界面的设计与程序编写。首先是创建菜单栏，根据所设计的系统功能框图，共要创建五个菜单栏，分别是文件、编辑、图像运算、图像类型转换、正交变换。然后，对每个菜单栏创建各自的菜单项。本系统的菜单创建效果如图4.2所示：不图像处理系统文件编帽图像运算图像类型转换正交变换不图像处理系统文件编辑图像运算图像类型转换正交变换打开放大保存缩

28、小清除退出(a)文件界面旋转(b)编辑界面T图像处理系统文件编辑图像运算图像类型转换正交变换灰度化图像膨胀图像腐蚀边界检测7图像处理系统文件编辑图像运算图像类型转换正交变换RGB/INDIM/BW(d)图像类型转换界4图像处理系统文件编辑图像运算图像类型转换正交变换DCl换RADoN变换(e)正交转换界面(c)图像运算界面图4.2菜单创建效果图4.2 系统模块实现4.2.1 文件模块在文件模块,它主要涉及图像文件的开启，保存,清空及退出操作。利用Matlab中文件I/O函数我们能够实现图像文件读写操作，例如imread函数可以读取图像文件，imwrite函数可以保存图像文件，print函数也可

29、以设置打印选项，exit函数可以退出程序。其中对图像文件如何读取以及如何写入是本模块的重点，下面主要介绍这两个功能的实现*：未找附用*.O1、打开使用Matlab提供的UigetmeO标准读盘文件处理对话框，您可以选择要打开的图像，并使用imreadO函数来实现对图像文件的读取。本文通过具体实例说明了该方法在图像处理过程中如何应用，并给出了程序流程图和源代码。以下是其主要的代码构成：functionOPenimage(,)globalimagedata;globalax;filename,path_name=UigCtfne(*.jpg;*.png;*.bmp;*.gifJ图像文件(*.jpg

30、,*.png,*.bmp,*.gif);iffilenameimagedata=imread(fillfile(pathname,filename);imshow(imagedata,Parentax);endend2、保存保存菜单的实现主要使用UiPUtfne()标准写盘处理对话框来实现，代码如下：functionSaVeimage(,)globalimagedata;if-isempty(imagedata)filename,pathname=UiPUtfile(f*.jpg;*.png;*.bmp;*.gifJ图像文件(*jpg,*png,*.bmp,*.gif);iffile_name

31、imwrite(imagedata,fullfile(path_name,file-name);endendend4.2.2 编辑模块本模块主要针对所要加工的画面做一些日常编辑操作，能够实现画面的放大与缩小或者剪切与旋转等。当然也能实现许多与编辑相关的运算，但不管哪个运算，关键在于怎样得到这幅画面的句柄。句柄其实是被分配到各个物体上的数字标识，每创建一个物体,Matlab都会为其自动创建唯一句柄，从而只需要能够发现句柄即可运行物体。在MatIab中，图形对象是画面中非常特殊的一部分，可以分别进行运算。每一个通过图形命令生成的事物就是一个图形对象，在这个图形对象中，图形窗口不只是图形，它还包括坐

32、标轴，线条，曲面以及文字。这些物体根据父物体和子物体形成层次结构。计算机屏幕是根对象，并且是所有其它对象的父对象。图形窗口是根对象的子对象；坐标轴和用户界面对象是图形窗口的子对象；线条、文本、曲面、补片和图象对象是坐标轴对象的子对象*味找附用.该根对象可包含一个或多个图形窗口，每一个图形窗口可包含一组或多组坐标轴。所有其它的对象（除了UiCOntrol和UimenU外）都是坐标轴的子对象，并且在这些坐标轴上显示。在父对象或者对象没有的情况下，设置对象的全部功能。例如，如果不存在图形窗口，则PlOt（rand（size（1:10）函数将利用缺省属性来创建新的图形窗口及一组坐标轴，再在这一组坐标轴

33、上绘制线条。每个创建的对象为它设置一个唯一的句柄。以计算机屏幕为根底的物体一般为零。HLfig=figure命令创建一个新的图形窗口，在变量Hf_fig中返回它的句柄值。图形窗口句柄是整数的，一般出现在图形窗口标题条上。其它对象句柄为Matlab满精度浮点值。创建对象的所有MatIab函数为创建的每一个对象返回句柄(或句柄的列向量)。其中有PIOt、mesh、SUrf等功能。有些图形由多个物体构成。比如，一个网格图含有只有句柄的曲面；并且Waterfall图形是由很多线条对象构成的，每一个线条对象具有一个句柄*味加1引用“o例HIwfalI=Waterfall(peaks(20)给线返回包含2

34、0个句柄的列向量。Matlab中经甯获取句柄的作用有以下几个方面：1、gcf：获取当前图形窗口的句柄；2、ca：获取当前坐标轴的句柄；3、gco：获取当前对象的句柄；4、gcbo：获取当前正在调用的对象的句柄；5、gcbf：获取包括正在执行调用的对象的图形的句柄。这些函数可被用来得到待运行物体的句柄。旋转菜单功能的实现就可以利用h=getimage(gco);获得当前对象的句柄，利用imrotate(h,-15);把图像以15度为单位顺时针旋转*味找5mm。图4.4显示旋转图像h=getimage声明(gco)的作用是利用getimage()函数获得当前图形对象句柄，将句柄的值赋与变量h。所以

35、对于这个图像的运算，只需要找句柄h就可以。该系统只需点击编辑菜单旋转命令一次，电流图像顺时针旋转15度钟即可。才图像处理系统一CJX文件编的图像运U图像类型转换正交变换原始图像含处理后的图像图4.4图像旋转由于其他编辑功能的实现方式与图像旋转的实现方式相似，因此我们可以省略一些具体的实现，以便更好地实现编辑效果，详见程序的代码，如图4.5所示：W图像处理系统文件编辑图像运If图像类型转换正交变换处理后的图像图4.5图像放大4.2.3 图像模块在MaHab中，一张图像或许蕴含着一个数据矩阵，或者是一个色彩映射的矩阵。这两种类型都有自己独立的数据结构和算法，但它们之间存在着相互转化关系，即一种格式

36、的图被另一种形式的图表示出来。因此，MaHab具备处理索引图像、灰度图像、RGB图像和二进制图像等4种基本图像能力。本单元的主要功能是把一个逼真的色彩图像变成上述4种图像形式。模块主要由图像灰度化，图像腐蚀，图像膨胀和图像边界检测组成*味找到引用礼O1、灰度化：灰度变换操作简便、实用性强，能使图像动态范围扩大、图像对比度变宽、图像变得清晰、特征显着，是图像增强中最主要方法之一。这种变换可以归结为三类：比例线性变换，分段线性变换和非线性灰度变换。本文主要讨论线性和非线性的两种方法一一分段线性变换法和最小二乘法在数学上应用的有关问题。在此案例中，我们运用了分段线性变换的技术。在每一个段中都有两个或

37、三个变量，它们之间存在着一定的数量关系和函数形式，我们可以根据这些关系式来求解所要求的值。对于所感兴趣的区间（20180）,我们将进行一项灰度转换的操作，以下是程序代码：functiongrayscale（,）globalimage_data;globalbx;img_gray=image_data;imgdouble=im2double(img_gray);imgroi=imgdouble;imgroi(imgroi180)=180;imgres=imggray;imgres(imgres20)=0.5*imgres(imgres=20&img_res=20&img_res180)=0.5*

38、img_res(img_res180)+90;image_data=rgb2gray(img_res);imshow(imagedata,Parent*,bx);end在执行该程序后，所得到的图像经过分段线性变换，呈现出了如图4.6所示的形态。为了进一步分析原图像增强效果，我们又对这一过程进行了模拟运算。通过一项变换，我们可以观察到，原始图像中的灰度值在(020)和(180255)之间的动态范围出现了缩小，而在(180255)之间的动态范围则出现了扩大，这导致了对比度的增加，具体表现为图像中人物鼻梁以上区域的亮度显著增强。孑SB像处理系统一CJX文件懦H图像运算图像类型的换正交变换原始图像I处

39、理后的图像I图4.6图像灰度化2、图像腐蚀：，图像对象被腐蚀操作是指在它的边界处删除一个具体的像素，并且将输入图像中对应像素和邻域中的全部像素输出如图4.7中所表示的像素值,具体实现代码如下：functionerode_image(-,)globalimagedata;globalbx;se=strel(,disk,5);imagedata=imerode(imagedata,se);imshow(imagedata,Parent,bx);endN图像处理系统文件煽娼图像运算图像类型转换正交变换原始图像处理后的图像图4.7图像腐蚀3、图像的膨胀过程通常是通过向图像中的物体边缘添加像素来实现的。

40、通过对不同大小的物体进行膨胀处理，可以达到缩小体积、突出目标物等效果。在进行膨胀操作时，所得到的输出像素值是由输入图像的相应像素以及其邻域内所有像素的最大值所决定的，如图4.8所示。具体实现代码如下：functiondilateimage(-,)globalimage_data;globalbx;%对图像进行膨胀操作se=strel(,disk,5);imagedata=imdilate(imagedata,se);imshow(imagedata,Parent,bx);end亍图像处理系统文件案辑图像运算图像类型转换正交变换图4.8图像膨胀4、边界检测：在图像处理中，寻找二值图像的微观结构是

41、一项至关重要的任务，它涉及到骨架提取和细化结构的探索。本文讨论了一种利用数学形态学理论进行细化操作的方法。在图像识别和压缩的领域中，常常需要采用这种高度精细化的结构来提高图像质量。如文字或图案等信息的分割、特征提取等等都需要得到清晰而有意义的细化结构。在进行字符识别之前，常常需要对其进行精细化处理，以获取其微观结构的细节。结果如图4.9所示，具体实现代码如下：functionedgedetection(-,)globalimagedata;globalbx;if-isempty(imagedata)imagedata=edge(image_data,Sobe);imshow(imagedata

42、,Parent,bx);endend-OX*图像处理系统文件编班图像运算图像类型转换正交变换图4.9图像边界检测在形态学图像处理过程中各种基本运算起着关键作用，这些基本运算对形态学重构起着必不可少的辅助作用。形态学重构根据图像特征进行运算，它通过反复地扩张或者腐蚀其他图像来突出图像上符合掩模图像所规定物体的那部分特征,同时忽略其他物体，直至此图像像素值不发生变化为止。由于这些处理可以使图像得到很好地增强和保持细节，因而被广泛用于医学图像压缩、模式识别以及目标检测等方面。在医学影像领域，这一句话扮演着不可或缺的角色。4.2.4图像类型转换模块为了对索引图像进行滤波处理，必须先将其转化为真实的色彩

43、图像，否则其效果将大打折扣。通过对彩色图象进行处理和分析，可以把其转化为灰度图象或彩色图片等,从而得到相应于不同目的需要的输出数据，即图像的类型变换模型。在众多图像处理任务中，图像类型转换模块的实现需要满足特定的要求，例如产生的结果可能缺乏实际意义。本文提出了一种基于灰度直方图的图像格式转换方法，该方法能够自动地完成图像类型间的转换，并能根据需要进行调整和修改。在Matlab中，图4.10所呈现的是各种图像类型之间的互相转换关系：图4.10图像转换关系Matlab中图像处理工具箱为实现多种图像类型转换提供大量功能。im2bwO函数是介于灰度图像I和二值图像BW之间的函数，调用格式X=im2bw

44、(1,level),它可以将输入图像中亮度大于IeVel的所有像素替换为值1(白色)，而其他所有像素都可以替换为值0(黑色)。上述方法均不需要任何额外硬件设备或软件支持就可以实现对图像进行处理。rgb2indO函数，可将RGB图像转化为索引图像，其调用方式为X=rgb2ind(RGB,Q),采用最小方差量化法并加入抖动，将RGB图像转换为索引图像X,同时关联颜色图为Cm叩。因此，在图像处理的过程中，对图像类型进行转换是一项至关重要的任务，它直接关系到处理结果的准确性和可靠性。该文利用基于颜色空间变换技术，将彩色图像变换为真彩色图像。以变换后的索引图像，灰度图像以及真色彩图像为例，本模块对其进行

45、相互变换，其具体功能见下：1、im/bw:该函数的作用在于通过设定亮度阈值将真实颜色、索引和灰度图像转换成二值图，获得真实颜色及灰度图像变换效果分别如图4.11、4.12所示。具体代码如下：functionim2bwimage(,)globalimagedata;globalbx;imagedata=im2bw(image_data,0.5);imshow(imagedata,Parent,bx);endNSB像处理系统文件编蜗图像运算图像类型储换正交变换原始图像处理后的图像图4.11原始图像到二值转换5SMt处理系统一ClX文件编辑图像运算图像类型转换正交变换原始图像处理后的图像图4.12灰

46、度到二值转换2、rgb/ind：将RGB图像转换成索引图像，得到的真色彩到索引图转换效果如图4.13所示，具体实现代码如下：functionrgb2indimage(,)globalimagedata;globalbx;image_data,map=rgb2ind(image_data,0.7);imshow(image_data,map,Parent1,bx);endA图像处理系统文件播辑图像运籁图像类型转换正交变换图4.13真色彩到索引转换4.2.5正交变换在图像处理领域，正交变换技术是一种广泛应用的工具，其在图像处理方面扮演着至关重要的角色。通常将一幅图划分成若干子区域，每一个子区域内包含着不同的特征信息，并以相应的方式来描述这些特征信息，这就是我们所说的变换过程。通过对图像进行变换，对其表示域和数据进行调整，可以极大地方便后续工作的进行。目前常用的图像增强、去噪方法都离不开对原始信号进行处理。1、离散余弦变换技术（DCT）是实数域变换技术之一，因其变换速度高、