本科毕业论文基于MATLAB的数字图像处理研究.docx
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基于MATLAB的数字图像处理研究
摘要：
伴随计算机硬件的发展，实时数字图像处理已变为现实，基于DSP的各种算法的涌现，使其处理速度更快，更好的适应了人们的需求。
DSP指的是用计算机对数字图像进行的处理，数字图像处理主要有两个目的：
其一，为了便于分析而对图像信息进行改进；其二，为使计算机自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。
DSP技术已在很多领域上都有了广泛的应用。
其中MATLAB是个交互式系统，系统提供了大量的矩阵及其他运算函数，可以方便的进行一些复杂的运算，且运算效率极高。
本文内容从MATLAB的简介，图像增强，图像去噪，实验仿真及分析等方面进行了相关专业介绍与实现
关键字:
图像增强，图像去噪，实验仿真及分析
中图分类号：
ResearchonDigitalImageProcessBasedonMATLAB
Abstract:
Alongwiththedevelopmentofcomputerhardware,thereal-timedigitalimageprocessinghasbecomeareality,allkindsofmethodbasedonDSPisemerging,makeitsprocessingspeedfaster,betteradaptedtotheneedsofthepeople.DSPreferstotheuseofthecomputertothedigitalimageprocessing,digitalimageprocessinghavetwomainpurpose:
first,inordertofacilitateanalysisandimprovementofimageinformation;Second,tomaketheautomaticcomputertounderstandandimagedatastorage,transmissionanddisplay.DSPtechnologyinmanyfieldshasawiderangeofapplications.AmongthemisaMATLABinteractivesystem,thesystemprovidesagreatdealofmatrixandotheroperationfunction,canbeconvenientforsomecomplexoperation,andhighefficiencyoperation.FromtheintroductionofitsMATLAB,imageenhancement,imagedenoising,thesimulationresultsandtheanalysisoftherelevantprofessionalintroductionandimplementation
Keywords:
Imageenhancement,imagedenoising,experimentalsimulationandanalysis
1 引言
matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年开发的。
设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。
取名MATLAB即Matrix Laboratory 矩阵实验室的意思
所支持的图像处理操作有:
图像的几何操作、邻域和区域操作、图像变换、图像恢复与增强、线性滤波和滤波器设计、变换（DCT变换等）、图像分析和统计、二值图像操作等。
下面就MATLAB在图像处理中各方面的应用分别进行介绍。
（1）图像文件格式的读写和显示。
MATLAB提供了图像文件读入函数imread（），用来读取如:
bmp、tif、tiffpcx 、jpg 、gpeg、hdf、xwd等格式图像文；图像写出函数imwrite（），还有图像显示函数image（）、imshow（）等等。
（2）图像处理的基本运算。
MATLAB提供了图像的和、差等线性运算，以及卷积、相关、滤波等非线性算。
例如，conv2（I，J）实现了I，J两幅图像的卷积。
（3）图像变换。
MATLAB提供了一维和二维离散傅立叶变换（DFT）、快速傅立叶变换（FFT）、离散余弦变换（DCT）及其反变换函数，以及连续小波变换（CWT）、离散小波变换（DWT）及其反变换。
（4）图像的分析和增强。
针对图像的统计计算MATLAB提供了校正、直方图均衡、中值滤波、对比度调整、自适应滤波等对图像进行的处理。
（5）图像的数学形态学处理。
针对二值图像，MATLAB提供了数学形态学运算函数；腐蚀（Erode）、膨胀（Dilate）算子，以及在此基础上的开（Open）、闭（Close）算子、厚化（Thicken）、薄化（Thin）算子等丰富的数学形态学运算。
2 图像增强
简要论述图像增强的基本定义，并且说图像增强分为基于空域图像增强和基于频率的图像增强
。
图像增强是一种图像处理技术，其目的是将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法，并且所需的具体增强技术也可不同。
目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同，可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。
第一类，直接在图像所在的空间进行处理，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作；第二类，在图像的变化域对图像进行间接处理。
基于空域法图像增强的理论,主要对图像进行平滑滤波和锐化滤波分析。
在此基础上,利用MATLAB对图像滤波进行编程和仿真,并将结果与频域法的低通滤波和高通滤波对图像增强的结果作比较,结果表明空域法改善图像质量的效果较好。
空域增强方法可表示为：
g（x,y）=EH[f（x,y）]
其中f（x，y）和g（x，y）分别为增强前后的图像，EH代表增强操作。
⑴空域增强技术
采用直方图均衡化技术,通过Matlab工具箱中的imhist函数以及figure命令可以看出原始图像的直方图灰度范围较窄,并且图像中灰度值的高低区分不明显.为了获得较好的增强效果,为此调用histep函数将图像的灰度值扩展到整个灰度范围中,故像素能够分布在与图像类型有关的整个取值范围内,图像有了一定的改善.
⑵频域增强技术
小波变换：
采用小波变换获得图像增强.利用小波变换对图像进行二尺度分解,对感兴趣的部分进行增强.对低频系数进行放大,对高频系数进行缩小,可以有效去除图像的噪声、增强图像轮廓.
2.1空域图像增强
⑴空域增强技术
采用直方图均衡化技术,通过Matlab工具箱中的imhist函数以及figure命令可以看出原始图像的直方图灰度范围较窄,并且图像中灰度值的高低区分不明显.为了获得较好的增强效果,为此调用histep函数将图像的灰度值扩展到整个灰度范围中,故像素能够分布在与图像类型有关的整个取值范围内,图像有了一定的改善.
2.1.1直方图增强
（1）直方图均衡化
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
缺点：
1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；
2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。
%直方图均衡化
I=imread（'ae.bmp'）;%读入图像文件
K=histeq（I,64）;%对图像进行直方图均衡化,指定均衡化后的灰度级数为64
subplot（2,2,1）,imshow（I）,title（'原始图像'）;%显示原始图像
subplot（2,2,2）,imhist（I,64）,title（'原始直方图'）;%显示原始直方图
subplot（2,2,3）,imshow（K）,title（'直方图均衡化后的图像'）;
subplot（2,2,4）,imhist（K,64）,title（'直方图均衡化后的直方图'）;
（2）直方图规定化
直方图均衡化能够自动增强整个图像的对比度，但它的具体增强效果不容易控制，处理的结果总是得到全局均匀化的直方图。
实际上有时需要变换直方图，使之成为某个特定的形状，从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度。
这时可以采用比较灵活的直方图规定化。
一般来说正确地选择规定化的函数可以获得比直方图均衡化更好的效果。
所谓直方图规定化，就是通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图。
所以，直方图修正的关键就是灰度映像函数。
2.1.2图像锐化
（1）水平垂直梯度算子
1。
水平垂直差分法：
（2）Sobel算子
Sobel锐化算子
Sobel锐化算子计算公式：
（5）
一阶微分锐化的效果比较：
Sobel算法与Priwitt算法的思路相同，属于同一类型，因此处理效果基本相同。
Roberts算法的模板为2*2，提取出的信息较弱。
单方向锐化经过后处理之后，也可以对边界进行增强。
（3）Laplacian算子
二阶微分锐化其算法为：
将其写成模板系数形式形式即为Laplacian算子：
为了改善锐化效果，可以脱离微分的计算原理，在原有的算子基础上，对模板系数进行改变，获得Laplacian变形算子如下所示：
H1,H2的效果基本相同，H3的效果最不好，H4最接近原图。
（4）Prewitt算子
Prewitt锐化算子计算公式：
（4）
其模板：
特点：
与Sobel相比，有一定的抗干扰性。
图像效果比较干净。
2.2频域图像增强
论述具体的关于转移函数（高通滤波器）的内容。
卷积理论是频域技术的基础。
设函数f（x,y）与线性位不变算子h（x,y）的卷积结果是g（x,y），即g（x,y）=h（x,y）*f（x,y）
那么根据卷积定理在频域有：
G（x,y）=H（u,v）F（u,v）
其中G（x,y）、H（u,v）、F（u,v）分别是g（x,y）、h（x,y）、f（x,y）的傅立叶变换。
频域增强的主要步骤是：
（1）技术所需增强图的傅立叶变换；
（2）将其与一个（根据需要设计的）转移函数相乘；
（3）再将结果进行傅立叶反变换以得到增强的图。
频域增强的两个关键步骤：
（1）将图像从空域转换到频域所需的变换及将图像从频域空间转换回空域所需的变换；
（2）在频域空间对图像进行增强加工操作。
常用的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。
以下分别介绍在MATLAB中如何实现。
高通滤波也称高频滤波器，它的频值在0频率处单位为1，随着频率的增长，传递函数的值逐渐增加；当频率增加到一定值之后传递函数的值通常又回到0值或者降低到某个大于1的值。
在前一种情况下，高频增强滤波器实际上是依照能够带通滤波器，只不过规定0频率处的增益为单位1。
实际应用中，为了减少图像中面积大且缓慢变化的成分的对比度，有时让0频率处的增益小于单位1更合适。
如果传递函数通过原点，则可以
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