摘 要：隨著科技的進(jìn)步與發(fā)展，圖像處理技術(shù)慢慢滲透到我們生活中的方方面面，該文介紹了MATLAB中的圖像處理工具箱的15類圖像處理函數(shù)及相關(guān)功能，并以具體的操作實(shí)例介紹了MATLAB在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用和圖像處理方法，以此驗證了MATLAB能以其強(qiáng)大的運(yùn)算、模擬能力實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的圖像處理，從而大幅度提高實(shí)現(xiàn)效率。

關(guān)鍵詞：圖形處理 MATLAB 識別處理

中圖分類號：TP273 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）04（c）-0075-02

所謂數(shù)字圖像處理就是利用計算機(jī)技術(shù)對圖像進(jìn)行各種變換和處理。目前，在人們的平常生活中，數(shù)字圖像處理技術(shù)和方法發(fā)展快速并且應(yīng)用廣泛。例如：掃描二維碼來完成付款、網(wǎng)絡(luò)鏈接等操作；自動售貨機(jī)能夠自動識別鈔票；手機(jī)的指紋識別等。在醫(yī)學(xué)方面，多年前診斷病情是通過X光透視，而現(xiàn)在通過特定的圖像處理能夠知曉病人體內(nèi)的情況，其中最熟知的就是X射線 CT（Computerized Tomograph），也就是計算機(jī)斷層攝像。

1 MATLAB圖像處理工具箱介紹

MATLAB是一款功能強(qiáng)大的軟件，它包含許多工具包，用于解決各類問題，用戶可以通過使用這些工具包，非常便捷地進(jìn)行計算、分析和設(shè)計工作，而MATLAB圖像處理工具箱就是其工具包之一。

MATLAB中圖像處理的基本原理是將圖像的顏色或者灰度通過數(shù)組的形式來表達(dá)，然后利用MATLAB中強(qiáng)大的計算能力對數(shù)組進(jìn)行各種變換和處理，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理。

MATLAB能夠支持多種類型、多種格式的圖像處理，例如：RGB類型的圖像就是通過3個數(shù)組來表達(dá)，每個數(shù)組分別對應(yīng)圖像中像素點(diǎn)的紅、綠、藍(lán)強(qiáng)度值，從而形成一個三維矩陣，在MATLAB軟件中實(shí)現(xiàn)圖像的矩陣計算。此外，圖像的格式和類型能夠在MATLAB中互相轉(zhuǎn)換，這為數(shù)字圖像處理的應(yīng)用提供了極大的便利。

MATLAB軟件中圖像處理功能之所以強(qiáng)大，是由于它能夠極大限度發(fā)揮其數(shù)組、矩陣計算的優(yōu)勢，不必在意圖像的格式等細(xì)節(jié)處理，多樣的函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的圖像處理功能，并且還能通過算法的研究和優(yōu)化來進(jìn)一步提升圖像處理技術(shù)，這樣能夠大幅提高工作效率。此外，在檢查這些算法時不僅能夠便捷地獲得統(tǒng)計數(shù)據(jù)，還能得到直觀的圖示。

2 MATLAB圖像處理工具箱主要功能

2.1 主要函數(shù)

MATLAB圖像處理工具箱處理功能十分強(qiáng)大，它的主要功能都建立在豐富的函數(shù)之上，圖像處理函數(shù)可以分為15類。

2.2 主要功能介紹

（1）圖像增強(qiáng)功能。所謂圖像增強(qiáng)就是指利用一系列操作去改變圖像的顯示效果，或者將圖像轉(zhuǎn)變成另外一種機(jī)器和人眼能夠觀察與分析的效果，在圖像處理中是非?；厩页Ｓ玫墓δ?。主要有以下幾種圖像增強(qiáng)的方法：灰度直方圖均衡化、灰度變換法、平滑與銳化濾波等。

（2）邊緣檢測及圖像分割功能。所謂邊緣就是需要提取的目標(biāo)和所在背景的分界線，檢測邊緣并將其提取才能把目標(biāo)從背景中區(qū)分出來。這是一種常用的區(qū)域處理辦法。MATLAB中提供的edge（）函數(shù)能夠?qū)Χ喾N算子實(shí)現(xiàn)邊緣檢測。

（3）圖像變換功能。所謂圖像變換功能就是對圖像進(jìn)行濾波、壓縮、編碼等一系列的分析和信息提取技術(shù)。MATLAB中有許多圖像變換函數(shù)來實(shí)現(xiàn)這一功能，如，二維傅里葉變換及逆變換、二維離散余弦變換及逆變換等。

MATLAB中除了以上圖像處理的功能，還提供了許多基于數(shù)字形態(tài)學(xué)及二值圖像的函數(shù)，其功能強(qiáng)大，操作便利，能用較少的語言完成復(fù)雜的數(shù)字圖像處理。

3 Matlab數(shù)字圖像處理應(yīng)用實(shí)例

下面就舉例介紹Matlab在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用實(shí)例。

3.1 圖像變換

所謂圖像變換就是圖像從空域中的數(shù)據(jù)變換到頻域中的數(shù)據(jù)，它是一個數(shù)學(xué)問題，即對圖像通過各種函數(shù)進(jìn)行合適變換。圖像變換是圖像處理中十分常用的操作，而其中具有代表性的就是傅里葉變換。

f=zeros（100，100）；f（25：75，25：75）=1；subplot（1，2，1）； imshow（f）； title（'顯示矩陣'）； F=fft2（f）； F2=log（abs（F））；subplot（1，2，2）； imshow（F2，[-15]，'notruesiz）； title（'顯示傅立葉變換'）；

3.2 直方圖均衡化

所謂直方圖均衡化就是將所給的圖像直方圖分布通過函數(shù)改造成均勻的直方圖分布，這樣能夠使圖像的像素灰度更加均勻。直方圖均衡化的作用就是能夠增強(qiáng)圖像的對比度。它是一種非常典型且常見的直方圖糾正辦法。

I=imread（'tire.tif'）； J=histeq（I）；subplot（2，2，1）；imshow（I）； title（'原始圖像顯示'）； subplot（2，2，2）； imshow（J）； title（'直方圖均衡圖像顯示'）；

MATLAB軟件中的圖像處理工具箱功能很多，以上2個實(shí)例只是較為簡單的應(yīng)用，將其中多種功能相結(jié)合，能夠使圖像顯示千變?nèi)f化，對數(shù)字圖像處理技術(shù)的深入研究能夠更好地實(shí)現(xiàn)更加高級的功能。

4 結(jié)語

文章首先簡要的介紹了圖像處理技術(shù)以及MATLAB中圖像處理的原理，接著較為詳細(xì)介紹了MATLAB中圖像處理工具箱的15類函數(shù)及其常用操作表達(dá)，然后重點(diǎn)介紹了部分常用功能，并利用MATLAB提供的強(qiáng)大的圖像處理工具包進(jìn)行了相關(guān)圖像處理，通過應(yīng)用實(shí)例讓讀者更好地理解MATLAB中的圖像處理技術(shù)。

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