Matlab图像处理开题.docx
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Matlab图像处理开题
毕业设计（论文）开题报告
题目：
基于matlab的图像编辑软件开发
专业计算机科学与技术
班级091041B1
学号0910411116
姓名牛向华
指导教师姜寒
2013年03月1日
1本课题的目的和意义、国内外研究现状、水平和发展趋势
1.1课题的目的和意义
随着图像处理的研究逐渐深入，许多问题有待于解决，故对图像处理得需求也进一步增加。
图像处理已经逐渐成为一门比较成熟的学科，数字图像处理在整个图像处理领域中占有重要的地位。
图像处理中有很多数学公式，目前以数学为工具讲解图像处理的专著也有很多，Matlab主要就是通过程序实现图像处理，而且Matlab不像其他语言实现图像程序设计比较繁琐，它却相对比较简单易懂，很好实现。
从本质上说，图像就是函数、矩阵或程序设计中的数组。
而Matlab具有强大而方便的数组操作功能，同时又提供了丰富的图像处理函数。
图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70％的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。
在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。
例如：
由于空间技术的发展，人造卫星拍摄了大量的地面和空间的照片，人们可以利用照片获得地球资源、全球气象和污染情况等；在医学上，医生可以通过x射线分析照像，观察到人体各部位的断层图像；在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产，由此可见图像信息的重要性。
获得图像信息非常重要，但目的不仅仅是为了获得图像，而更重要的是将图像信息进行处理，在大量复杂的图像中找出我们所需要的信息。
因此图像信息处理在某种意义上讲，比获得图像更为重要，尤其是在当今科学技术迅速发展的时代，对图像信息处理提出了更高的要求，以便更加快速、准确，可靠地获得有用信息。
MATLAB软件自从20世纪80年代中期推出以来，不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的、最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛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。
由于图像处理技术涉及面广、实用性强，内容如此之多，对于初学者来说过于抽象，在短时间内学习掌握图像处理知识具有一定难度。
因此，应该结合书本理论知识配以相应的实验操作环节，使初学者能在较短的时间内系统的、感性的理解和学习图像处理技术的知识。
1.2国内外研究现状与水平
1.2.1国内研究现状与水平
国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB—IDK和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。
TDB-IDE系列产品是一款基于TMs320c6000DSP数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。
该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。
该系统的特点是实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP和FPGA／CPLD两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。
南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件主要介绍了数字图像的采集、传输与处理的方法。
使初学者可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输。
可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，其中包括图像的灰度直方图及其变换、锐化、平滑、滤波、伪彩、轮廓提取与增强、图像格式转换及其文件结构。
1.2.2国外研究现状及水平
目前大量的图像处理软件如PHOTOSHOP，PAINTSHOP等都是基于广告策划和图像修饰处理而设计的应用软件，针对图像处理技术基本知识的理解与掌握以及相关处理方法研究的软件甚少，不适合学习研究使用。
随着计算机辅助设计的日益提高和成熟，用于学习与研究的软件也越来越多．如美国SouthernIllinoisUniversity开发的CVlPtools计算机视觉与图像处理实验软件就是专门针对图像处理技术的实验软件，为初学者提供了一个消化理论知识的实验环境。
CVIPtools计算机视觉与图像处理实验软件，主要用于计算枫数字图像分析和处理，主要宗旨是让图像处理的初学者、学生、老师和其它研究人员探索计算机数字图像处理的巨大力量。
最新Windows版本的CVIPtools提供使用者四种层次应用方式：
算法代码层，公共对象模块（组件）界面层，cvipimage层和图形用户界面（GUI）。
最下面的阶层算法代码层主要是基于以前的版本CVlPtools，包括所有的图像、数据处理程序和功能，是用标准c语言写的。
最上的阶层为CVlPtoolsGUI，可以让生手实验一些图像处理的工具，而不需具备程序设计的能力。
目前国外很多大学、研究院在数字图像处理的实验研究中都应用此软件。
但是，CVIPtools软件还没有推出中文版并且现有Windows版本保留了部分Unix风格，在Windows系统下操作并不十分方便，而且常出问题，并且这种商用图像处理软件是静态的、封闭的，软件功能在发布时就已经确定，增加新功能或新算法或改进性能只能寄希望于软件升级。
我国某些大学或科研单位根据课题研究需要，开发了相应的图像处理软件，并应用于教案实验。
但是已有的实验软件内容不全或陈旧，没有涉及图像处理领域较新的成果，而且许多实验软件的界面不够友好，交互性差，用户无法调整算法参数，不具备可扩展性，软件一旦完成，不容易修改或添加新内容。
1.3发展趋势
基于Matlab的图像处理有很大的发展前景，因为它的发展在多个方面都将得到广泛的应用。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。
数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方面：
1.航天航空技术方面数字图像处理技术在航天航空技术方面的应用，除JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面是在飞机遥感和卫星遥感技术中。
图像在空中先处理（数字化编码）成数字信号存人磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。
这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。
现在世界各国都在利用各类卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划。
在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。
2.生物医学工程方面数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广泛，且很有成效。
除了CT技术之外，还有一类是对医用显微技术的处理分析，如染色体分析、癌细胞识别等。
此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。
3.通信工程方面当面通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的流媒体通信。
其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100M/s以上。
要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。
在一定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。
4.工业工程方面在工业工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，它大大提高了工作效率，如自动装配线中质量检测，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些恶性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进设计和制造技术中采用工业视觉等等。
其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的面貌，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
5.军事公安方面在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统和模拟训练系统等；公安方面主要用于指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原以及交通监控、事故分析等。
目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别就是图像处理技术成功应用的例子。
6.文化艺术方面的应用目前这类应用有电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。
目前正在形成一门新的艺术——计算机美术。
7.其它方面的应用数字图像处理技术已经渗透到社会生活的各个领域，如地理信息系统中二维、三维电子地图的自动生成、修复等；教育领域各种辅助教案系统研究、制作中；流媒体技术领域等等。
2文献查阅、调研情况
2.1文献综述
随着人类社会的进步和科学技术的发展，人们对信息处理和信息及交流的要求越来越高。
人们传递信息的主要媒介是语音和图像。
在接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，其它如味觉，嗅觉，触觉总的加起来不超过20%。
图像信息处理是人们视觉延续的重要手段。
人的眼睛只能看到波长为380到780nm的可见光部分，而迄今为止人类发现可成像的射线已有很多种，他们扩大了人类认识客观世界的能力。
数字图像处理是一个跨科学的前沿科技领域，在工程学，计算机科学，信息学，统计学，物理，化学，生物医学，地址，海洋，气象，农业，冶金等许多科学中的应用取得了巨大的成功和显著地经济效益。
图像是当光辐射能量照在物体上，经过他的反射或透射，或有发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
图像一般用Image表示，是视觉景物的某种形式的标记和记录。
通俗的说，图像是指利用技术手段把目标原封不动的再现。
由于图像感知的主题是人类，所以不仅可以将图像看作是二维平面上或三维立体空间中具有明暗或颜色变化的分布，还可以包括人的心理因素对图像接收和理解所产生的影像。
一般认为图片是图像的一种类型，在一些教科书中将其定义为“经过核实的光照后可见物体的分布”，图片强调了现实世界中的可见物体。
图形是指人为的图形，如图画，动画等人造的二维或三维图形，他强调应用一定的数学模型生成图形。
图形学是研究应用计算机生成，处理和显示图形的一门学科。
它涉及利用计算机将有概念或数学描述所表示的物体图像进行处理和现实的过程，侧重点在于根据给定的物体描述数学模型，光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图像的过程。
而图像处理进行的却是与其相反的过程，提示基于画面进行二维或三维物体模型的重建，这在很多场合是十分重要。
从20世纪60年代起，随着电子计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了飞跃发展。
数字信号处理（DSP）技术通常是指利用采集，滤波，检测，均衡，变换，调制，压缩，去噪，估计等处理，已得到符合人们需要的信号形式。
图像信号的数字处理是指将图像作为图像信号的数学处理技术，按照人们通常的习惯，也成为数字图像处理技术。
最常见的使用计算机对图像进行处理，他是在以计算机为中心的包括各种输入，输出，存储及显示设备内的数学图像处理系统上进行的。
图像的分类：
1.按照图像的存在形式分类：
实际图像，抽象图像。
2.按照图像亮度等级分类：
二值图像，灰度图像。
3.按照图像的光谱分类：
彩色图像，黑白图像。
4.按照图像是否随时间变换分类：
静止图像，活动图像。
5.按照图像所占空间和维数分类：
二维图像，三维图像。
数字图像信息的特点有以下几点：
1.信息量大。
例如一幅电视图像取512行，512列，像素为512*512，若其灰度级用8bit的二进制来表示，则有256个灰度级，那个一幅图像的信息两位512*512*8，若每秒有25帧图像，则每秒的信息量为256*25=6.25MB要对这样大信息量的图像进行处理，必须用具有相当大内存的电子计算机才能胜任。
2.数字图像占用的带宽较宽。
如电视图像的带宽为5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz。
频带越宽，技术实现的难度就越大，成本越高，为此对频带压缩技术提出了较高的要求。
3.数字图像中各个像素之间相关性很大。
如电视画面中，同一行相邻2个像素或相邻2行间的像素，具有相同和相近灰度的可能性很大，据统计相关系数可达0.9以上，而相邻2帧之间的相关性比帧内相关性还要大一些。
因此图像压缩的潜力很大。
4.数字图像处理系统受人的因素影响较大。
这项技术是需要给人管材和评价的。
因此要求系统与人有良好的配合。
数字图像处理科学所涉及的知识面非常广泛，具体的方法种类繁多，应用也极为普遍，主要从以下9个方面进行研究：
图像数字化，图像变换，图像增强，图像恢复，图像分割，图像描述和分析，图像数据压缩，图像分类，图像重建。
Matlab是MatrixLaboratory的缩写。
是当今很流行的科学计算软件。
这次毕设主
要就是应用这个软件进行的。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。
MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。
由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。
而它的GUI是一个人机交互界面，在现实中有广泛的应用。
Matlab软件主要由主包，Simulink和工具箱3部分组成。
Matlab主包包括：
Matlab语言，Matlab工作环境，句柄图形，Matlab数学函数库，Matlab应用程序接口（API）。
Simulink：
是用与动态系统仿真的交互式系统。
它允许用户在荧幕上绘制框图模拟一个系统。
它采用鼠标驱动方式，能够处理线性，非线性，连续，离散，多变量以及多级系统。
此外，它还为用户提供了SimulinkExtensions（扩展）和Blocksets（模块集）2个附加项。
Matlab工具箱是Matlab用来解决各个领域特定问题的函数库，它是开放式的，可以应用，也可以根据需要进行扩展。
为用户提供了丰富的使用资源，工具箱的内容非常广泛，涵盖了很多门学科。
应用Matlab工具箱可以很大程度的驾校用户编程时的复杂程度。
2.2调研情况
虽然MATLAB这个工具我是接触过的，一学期的学习也使得我很喜欢这门学科，但是基于MATLAB的图像编辑我还是很陌生的，所以，我从图书馆找来大量的参考文献，是自己逐渐熟悉起来，首先通过图像显示于图像动画制作我了解到其实图像就是函数、矩阵或程序中设计中的数组，然后通过学习集合操作于图像代数运算，以及图像增强等内容来是自己更加熟悉这门学科，接着还学习了通过MATLAB这个工具更加直观地帮助我了解分析各种变换，挖掘各种变换原理，最后还解除了图像灰度统计、图像轮廓提四叉树分解、纹理分析以及视频图像等，这些内容是图像研究领域的基本内容，所以也是有些难度的。
大致了解完书本上的知识后，去网站上了解MATLAB在国内外的现状也是必不可少的，通过查阅资料，我了解到MATLAB在各个重要的领域都有很重要的作用，也使得我对本次的毕业设计更加喜爱与有信心了。
3本课题的基本内容、重点、难点
3.1本课题的基本内容
matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。
3.2本课题的重点
本文主要研究如何利用MATLAB软件开发一个针对学习和研究的“数字图像处理系统”，为初学者和算法研究人员提供一个图像处理技术的算法演示及模拟开发的GUI（GraphicalUserInterface，图形用户界面）平台，供大家学习并研究图像处理的技术方法，同时实现包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。
本文的主要内容如下：
1．研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点，主要内容以及应用。
2．分析MATLAB软件及其在图像处理中的应用。
3．完成系统的总体设计，各功能模块设计。
由于篇幅有限，本文重点论述了图像变换模块的设计，对已有的算法进行了分析，并进行了改进，利用MATLAB软件完成了算法的实现，最后通过实例说明处理效果。
4．设计友好的、易于操作的图形用户界面，方便用户对结果的观察以及对已有算法的比较研究和新算法的开发。
5.向做好的平台中添加图像，图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。
本课题的重点就是利用Matlab的工具库完成以上内容，MATLAB的图像处理功能都集中在它的图像处理工具箱中（ImageproeessingToolbox），由一系列支持图像处理的函数组成。
很多操作，像滤波、图像的变换与增强、二值图像操作等都由它来实现的。
经图像信息输入系统获取的原图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，大大影响了图像的质量，因此，在对图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。
通常，采取图像增强的方法对图像质量进行改善。
图像增强不会考虑引起图像质量下降的原因，而是将图像中感兴趣的特征有选择的突出，并衰减不需要的特征。
图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析主处理，以满足图像复制或再现的要求。
图像增强的方法分为空间法和领域法两类，空间法主要是对图像中的各个像素点进行操作，而领域法是在图像的某个变换域内对整个图像进行操作，并修改变换后的系数，如傅里叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换，便可得到处理后的图像。
噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收到额信源信息理解的因素”。
例如一副黑白凸显，其平面亮度分布假定为f（x，y），那么对其接受起烦扰作用的亮度分布R（x，y）即可称作噪声。
噪声在理论上定义为“不可预测、只能用概率统计方法来认识的随机误差”。
因此，将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。
但在很多情况下，这样的描述方法是复杂的，甚至是不可能的，而实际应用往往也是不必要的。
通常是用其数字特征，即均值方差、相关函数等，因为这些数字特征都可以从某些方面反映车噪声的特征。
为了对图像进行后续处理，需要对图像进行去噪处理。
图像铝箔可分为空间域、频域和小波域滤波。
做常用的空间域去噪滤波器有线性滤波器和非线性滤波器两种。
现象滤波器主要有均值滤波、线性加权滤波、倒数梯度加权滤波。
非线性滤波器主要是种植滤波。
线性滤波主要适合于去除高斯噪声，而中值滤波则是用于消除脉冲噪声。
3.3本课题的难点
由于接触MATLAB这门学科的时间比较短，对这个软件运用不熟悉，很多工具不能准确的使用，此外，由于使用MATLAB来处理图像大多数情况系使用修改其中的后台代码来实现的，有很多命令不是很理解，所以使用起来也不是很得心应手，由于希望自己在实现老师要求的基本要求之外，能够使我的设计有更多的功能，故有很多知识还要自己不断的探索。
对于前面提出的图像后期处理，是怎么在实际操作中用韵图像去噪技术实现图像去噪？
由于现实生活中，把图像处理为人们希望的那样越来越重要，故图像去噪就在数字图像技术中的重要性越来越明显，如高放大倍数航片的判读、X射线图像系统中的噪声去除等，已经成为不可缺少的关键技术。
随着数字信号处理技术和计算机技术的迅猛发展，机器视觉的研究深度在不断拓展，应用领域在不断地延伸，。
但在机器视觉系统，由于度昂没期间的质量、光学镜头的类型以及视觉系统的理论误差、加工变差的呢过的不利影响，使得通过机器视觉系统采集到的图像存在一定程度的畸变。
对于采用广角镜头采集到的图像，畸变尤为明显，只10%内的图像可以看做是理想的。
因此，如何对这种畸变图像加以科学、合理、有效的较真，也成为本课题的一个难点。
如何实现图像拼接？
图像拼接时计算机视觉领域的一个重要的分支，它是一种将多福相关的重叠图像进行无缝拼接从而获得全景图片的技术，本次毕设课题也想设计一部分，但也是一个难点。
4解决问题的方法、手段、措施等
4.1拟采取的方法和技术
目前，市场上有些图像处理软件比较成功，例如Photoshop。
随着图像处理、图像理解以及图像库查找等研究领域的研究进展，还有很多图像处理相关的软件问世。
图像处理软件的开发必须有可靠的，优秀的算法以及理论作为基础，这些理论及算法便是MATLAB的一些基本使用方法，通过学习我已经有所了解。
4.1.1Photoshop界面
用Photoshop打开一幅图像，使用主界面最上部的主菜单还有部分工具，左边的绘图工具，右边面板区的颜色、图层、动作等设置可以细致准确的完成图形绘制工作。
然后运用吸管工具、“直方图”对话框、“图像”菜单中的“运算”选项、“滤镜”菜单等对图片进行处理，来实现图像轮廓提取、等高线绘制、模糊、扭曲、锐化等图像处理功能。
4.1.2运用MATLAB处理
修改MATLAT中的一些函数，也可以调用其他一些程序，为图像执行边缘提取、图像旋转、图型化等各种功能，也可以进入GUI设计界面，做按钮控制规划的播放。
图像去噪处理方法可分为空间域法和变换域法两大类前者是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。
后者是在图像的变换域上进行处理，对变换后的系数进行相应的处理，然后进行反变换达到图像去噪的目的。
畸变是成像系统的一种像差，理想成像系统不仅成像清晰，而且满足物像相似关系。
当系统能够清晰成像，但物像不相似时，其不相似程度就是用畸变来衡量。
几何畸变有桶形畸变、枕形畸变、几何倾斜等。
一般选择桶形畸变的校正作为研究的对象。
桶形校正的一般步骤如下：
1.找出畸变图对称中心，将畸变图像代表的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系
2.空间变换：
畸变图像上的像素重新排列以恢复空间关系。
3.灰度插值：
对空间变换后的像素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值。
为了使拼接处的全景图像能够保持透视效果以及视觉上的一致性，需要将拍摄的图像序列投影到一个统一的表面上。
常用的表示面有柱面、立方体面和球面。
其中，柱面全景图像因其数据存储结构简单而成为目前研究的热点。
在全景图像的生成过程中，一般需要求解图像间的三维旋转量和单应性矩阵，威力简化这中秋节图像间多个对准系数的复杂过程，可对相机的运动作一些限制。
然后把工程重叠的图像映射带统一的约束空间上，只要计算出相邻图像间两个方向上的位移量，就可以将图像对准整合，再通过柱面投影即可形成完整的柱面全景图像。
4.2选择的工具
MATLAB7.02009版本，高级技术计算语言和交互式环境可以较使用传统的编程语言（如C、C++和Fortran）更快地解决技术计算问题.
其主要功能是：
（1）交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题
（2）此高级语言可用于技术计算
（3）此开发环境可对代码、文件和数据进行管理
（4）各种工具可用于构建自定义的图形用户界面
（5）各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如C、C++、Fortran、Java、COM以及MicrosoftExcel）集成
（6）数学函数可用于线性代数、统计、傅里叶分析、筛选、优化以及数值积分等
（7）二维和三维图形函数可用于可视化数据
其编辑特点是：
1）高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从
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