郭 平,趙 剛,張 晶（.井岡山大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院；. 井岡山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,江西 吉安 343009）

基于Matlab數(shù)字圖像處理的方法應(yīng)用教學(xué)

郭 平1,趙 剛1,張 晶2
（1.井岡山大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院；2. 井岡山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,江西 吉安 343009）

考慮到數(shù)字圖像處理課程傳統(tǒng)的書本教育方式學(xué)生對(duì)相關(guān)知識(shí)方法的理解掌握效果不理想，提出基于Matlab軟件仿真實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)方式，并通過實(shí)例分析重點(diǎn)介紹數(shù)字圖像處理方法中圖像濾波、圖像增強(qiáng)方法的實(shí)際應(yīng)用。分析結(jié)果表明在數(shù)字圖像處理中利用Matlab軟件進(jìn)行實(shí)踐仿真相結(jié)合的教學(xué)模式，不僅利于學(xué)生理解抽象的理論概念，更有利于數(shù)字圖像處理學(xué)科的工程實(shí)踐應(yīng)用，教學(xué)效果顯著。

數(shù)字圖像處理；Matlab；圖像濾波；圖像增強(qiáng)

1 引言

數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）是一門用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理的技術(shù)。它最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定程度，人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到了迅猛發(fā)展，應(yīng)用也逐漸成熟，尤其是在航空航天、生物醫(yī)學(xué)、通信技術(shù)等諸多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。因此，越來越多的高校已將“數(shù)字圖像處理”課程作為電子通信工程類專業(yè)的基礎(chǔ)課程。

數(shù)字圖像處理技術(shù)盡管應(yīng)用前景廣，但該學(xué)科在教學(xué)過程中呈現(xiàn)理論性強(qiáng)、概念抽象的特點(diǎn)，學(xué)生在學(xué)習(xí)中枯燥難懂，在高校教學(xué)中“數(shù)字圖像處理”課程一直是處于教與學(xué)的兩難境地。為了讓學(xué)生既能夠掌握理論概念的同時(shí)，又能形象直觀理解數(shù)字圖像處理相關(guān)方法的使用，特在“數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)中引進(jìn)Matalab軟件實(shí)現(xiàn)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析。Matlab軟件是一款由美國MathWorks公司開發(fā)的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件[1]，可實(shí)現(xiàn)算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)值計(jì)算等功能。由于其矩陣處理與三維顯示能力顯著，非常適合數(shù)字圖像處理仿真。

本文以處理分析鋼板表面劃痕缺陷圖為實(shí)例，結(jié)合Matlab軟件仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，介紹說明數(shù)字圖像處理教學(xué)中圖像濾波、圖像增強(qiáng)方法的概念及應(yīng)用，讓學(xué)生相比于傳統(tǒng)課本教學(xué)更加清晰地理解和掌握圖像處理方法的使用。

2 圖像的灰度化處理

本文通過相機(jī)Canon 450D在暗域照明條件下采集包含劃痕缺陷的鋼板圖片進(jìn)行圖像處理分析，如圖1所示。鋼板連鑄連軋生產(chǎn)中，由于連鑄鋼坯、軋制設(shè)備、加工工藝等多方面原因，導(dǎo)致鋼板表面出現(xiàn)輥印、夾雜、結(jié)疤、劃痕、裂紋和斑點(diǎn)等不同類型的缺陷[2]。劃痕作為鋼板典型缺陷之一，常常會(huì)降低了鋼板的抗腐蝕性、耐磨性和抗疲勞強(qiáng)度等性能，因此大部分鋼企在生產(chǎn)過程中要求對(duì)劃痕缺陷進(jìn)行圖像檢測處理。

圖1為真彩色數(shù)字圖像，這種圖像的模型是RGB色彩空間模型，即由R（紅），G（綠），B（藍(lán)）三種顏色共同組成的空間模型。由于該空間中每種顏色具有28灰度級(jí)，因此它也被稱為24位色彩空間，如圖2所示。

本文主要通過分析相機(jī)所采集圖像的亮度信息來分析劃痕缺陷信息，不需要考慮色彩信息。因此，首先需將相機(jī)所采集的真彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖，這一圖像轉(zhuǎn)換過程稱為圖像的灰度化處理。MATLAB圖像處理工具箱中提供了函數(shù)rgb2gray，能夠方便地實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化處理，灰度化處理后的結(jié)果如圖3所示。程序如下：

I=imread(‘steel.tif’);

I1=rgb2gray(I);

I2=im2double(I1);

figure, imshow(I2)

3 圖像的濾波

圖像采集和傳送中，不可避免會(huì)產(chǎn)生圖像噪聲，這些噪聲對(duì)圖像檢測的精度會(huì)產(chǎn)生不利影響，必須對(duì)圖片進(jìn)行圖像濾波，減少或消除噪聲的影響。

中值濾波[3]是常用的圖像濾波方法之一。它是一種非線性濾波，是在含有奇數(shù)點(diǎn)滑動(dòng)窗口內(nèi)，利用窗口內(nèi)各點(diǎn)灰度值排序后的中值代替窗口中心點(diǎn)灰度值的方法。

本文分別選用窗口尺寸3*3、5*5、7*7的中值濾波對(duì)鋼板圖像進(jìn)行濾波處理，如圖4所示。程序如下：

I=imread('steel. tif ');

I1=rgb2gray(I);

I2=im2double(I1);

Y1=medfilt2(I2,[3 3]);

figure,imshow(Y1);

Y2=medfilt2(I2,[5 5]);

figure,imshow(Y2);

Y3=medfilt2(I2,[7 7]);

figure,imshow(Y3)

從圖中的劃痕缺陷處理效果評(píng)估，尺寸為3*3窗口的中值濾波效果較好。

4 圖像的灰度增強(qiáng)

經(jīng)過濾波處理后的圖像雖然噪聲得到了有效的抑制或去除，但為了能讓鋼板表面劃痕缺陷特征更清晰呈現(xiàn)，必須經(jīng)過圖像的灰度增強(qiáng)。

圖像灰度增強(qiáng)方法有許多，其中分段線性灰度變換法[4]是比較常用有效的圖像增強(qiáng)方法之一，本文利用該方法對(duì)鋼板表面圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。

分段線性灰度變換的原理是將圖像的灰度區(qū)間分成若干段，在不同的灰度段利用不同斜率的線性函數(shù)進(jìn)行灰度變換，使圖像有用信息的灰度范圍得以擴(kuò)展，而噪聲的灰度范圍被壓縮。如圖5所示為三段灰度線性變換函數(shù)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式（1）如下：

其中f(x,y)、g(x,y)分別表示變換前后的圖像，T1、T2為不同灰度區(qū)間的分段點(diǎn)，k0、k1、k2分別代表三段區(qū)間的變換函數(shù)斜率，即拉伸系數(shù)。[fmin,fmax]表示圖像變換前的實(shí)際灰度范圍，[gmin,gmax]為圖像變換后的灰度范圍。

要通過分段線性灰度變換得到對(duì)比度明顯的增強(qiáng)圖像，需合理選擇分段點(diǎn)，本文通過觀察分析中值濾波處理后圖像直方圖分布（如圖6所示），利用自適應(yīng)方法進(jìn)行計(jì)算，確定分段點(diǎn)。具體計(jì)算方法和計(jì)算過程參見文獻(xiàn)[5]。

通過三段灰度線性拉伸變換后，鋼板表面圖像如圖7所示。

從圖中可以看出，三段灰度線性拉伸變換法加深了圖像中缺陷和背景的灰度對(duì)比度差異，很好地突出了鋼板表面劃痕缺陷，為劃痕信息特征提取分析的工程應(yīng)用提供了重要基礎(chǔ)。

5 結(jié)語

本文結(jié)合Matlab軟件圖像處理工具箱進(jìn)行了鋼板表面劃痕缺陷圖像的處理分析，通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，說明了數(shù)字圖像處理教學(xué)中圖像濾波、圖像增強(qiáng)等方法的概念及實(shí)際應(yīng)用。通過在數(shù)字圖像處理中利用Matlab軟件進(jìn)行實(shí)踐仿真教學(xué)，不僅利于學(xué)生理解抽象的理論概念，更有利于數(shù)字圖像處理學(xué)科的工程實(shí)踐應(yīng)用，教學(xué)效果顯著。

[1]Samsi, S.; Gadepally, V.; Krishnamurthy, A.. MATLAB for Signal Processing on Multiprocessors and Multicores [J] . Signal Processing Magazine, IEEE,2010,27(02):40-49.

[2]周家齊.熱軋鋼板表面缺陷淺析[J].重鋼技術(shù),1991,2(34):32-36.

[3]余成波.數(shù)字圖像處理及MATLAB實(shí)現(xiàn)[M]. 重慶:重慶大學(xué)出版社, 2003(06).

[4]章毓晉.圖象工程.上冊,圖像處理[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006.

[5]郭平,劉國平,胡華.自適應(yīng)圖像增強(qiáng)在連鑄坯表面檢測中的應(yīng)用[J].光盤技術(shù),2009(11): 54-56.

郭平(1985-)，男，江西吉安人，碩士，研究方向：智能機(jī)器人與視覺。