曹妥恰 沈盛

摘 要：近幾年，隨著計算機的快速發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進步，數(shù)字圖像處理技術(shù)也得到了很大的重視和發(fā)展，并從實驗室、工業(yè)領(lǐng)域走向了人們的工作和生活等辦公室和商業(yè)領(lǐng)域。本文重點研究以MATLAB為基礎(chǔ)的數(shù)字圖像處理技術(shù)在社會各個領(lǐng)域的運用。

關(guān)鍵詞：MATLAB 數(shù)字圖像處理技術(shù)；應(yīng)用

1 前言

MATLAB是美國mathworks公司研發(fā)出的計算機軟件語言，經(jīng)過不斷的改進和完善，在目前已成為最優(yōu)秀的數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用軟件之一，在國際上運用廣泛。作為一種可視化的計算機科學(xué)軟件，MATLAB在矩陣運算、數(shù)據(jù)分析、信號處理和圖形顯示上都有著很強大的功能，由上述功能構(gòu)成的應(yīng)用方便、界面友好的良好環(huán)境吸引了大批用戶，同時其還具有可擴展性特征。Mathworks公司在研發(fā)該計算機軟件時針對不同領(lǐng)域設(shè)計了包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、控制系統(tǒng)、圖像和信號處理、非線性系統(tǒng)控制設(shè)計、優(yōu)化設(shè)計、通信等具有特殊專業(yè)功能的工具箱，該工具箱基礎(chǔ)程序由業(yè)內(nèi)水平較高的專家編寫而成，用戶可以直接使用。此外，該計算機軟件的程序源為開放性，用戶購買后可以查看文件代碼并進行更改，MATLAB同時支持用戶自己研發(fā)運用函數(shù)并將其添加到MATLAB的工具箱中。通過矩陣形式表現(xiàn)的MATLAB數(shù)字圖像處理技術(shù)具有很強大的矩陣計算和處理功能，其語法也同樣適用于該軟件的數(shù)字圖像處理。本文通過對MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)及其應(yīng)用實例進行探索，證實其強大的軟件功能、簡單易學(xué)的語言、友好的人祭界面以及豐富的技術(shù)支持是其成為國際上公認(rèn)的最為優(yōu)秀的軟件之一的重要條件。

2 MATLAB數(shù)字圖像處理的方法介紹

MATLAB數(shù)字圖像處理技術(shù)在推出之初時就受到了各個領(lǐng)域?qū)＜业膹娏谊P(guān)注，其功能的強大使得其在各個方面的應(yīng)用都游刃有余。因此各個領(lǐng)域的專家在利用MATLAB技術(shù)時研發(fā)出了工具箱，其功能具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、控制系統(tǒng)、圖像和信號處理、非線性系統(tǒng)控制設(shè)計、優(yōu)化設(shè)計、通信等特殊功能。通過具有特殊功能的工具箱便于研究人員更加深層次的觀察、分析和計算其工作，由此節(jié)省計算時間。

在當(dāng)前計算機高速發(fā)展的階段下，圖像可作為人類獲得和交換信息的重要形式，通過計算機等數(shù)字硬件將圖像信息轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，在計算機等數(shù)字硬件下進行處理或計算，由此可以提高圖像的質(zhì)量和水平。在現(xiàn)代人的工作和生活中，圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域并呈現(xiàn)逐步擴大的趨勢。最新的版本為MATLAB 6.X，該版本提供了二十多類圖像處理函數(shù)，包括前期研究的技術(shù)方法等成果。這些圖像處理函數(shù)有圖像運算、像素值和統(tǒng)計、圖像變換、幾何變換、線性濾波、色彩空間轉(zhuǎn)換和結(jié)構(gòu)元素創(chuàng)建等功能。

總體來說，MATLAB的圖像處功能類型主要有以下4種類型：（1）不同圖像類型轉(zhuǎn)換功能；（2）圖像變換功能；（3）圖像信息增強功能；（4）分界線檢查和分割圖像功能。

2.1 不同圖像類型轉(zhuǎn)換功能

MATLAB工具箱可以支持如灰度圖像、二進制圖像、索引圖像以及RGB等多種圖像類型。但不同圖像由于表現(xiàn)方式的差異在圖像類型上差異較大，為了方便對圖像的處理需要將圖像類型轉(zhuǎn)化成統(tǒng)一的格式。MATLAB的圖像處理工具箱中的轉(zhuǎn)換函數(shù)可以將兩種不同的圖像類型轉(zhuǎn)化成同一格式，可以將彩色圖像進行灰化處理后轉(zhuǎn)換成灰度圖像，或?qū)⒒叶葓D像、二值圖像等轉(zhuǎn)換成索引圖像。部分圖像類型在轉(zhuǎn)換時會遇到數(shù)據(jù)類型不匹配的問題，因此MATLAB的圖像處理工具箱中提供了各種類型之間相互轉(zhuǎn)換的函數(shù)，如double就是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為雙精度類型的函數(shù)。

2.2 圖像變換功能

圖像的變換技術(shù)同樣在數(shù)字圖像處理技術(shù)中應(yīng)用廣泛。圖像的變換功能主要是更改圖像的表示數(shù)據(jù)或者表示域，由此在圖像表現(xiàn)方式不對等的情況下將其統(tǒng)一起來，由此處理過程會更加方便。一般運用圖像灰化、編碼、壓縮等抽取圖像信息并進行分析。如傅里葉變換（Fourier Transform）在頻域中進行圖像的處理和分析，由此使得圖像的運算和分析更加簡單便捷。離散余弦變換則在集中利用少數(shù)數(shù)據(jù)情況下實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮，由此利用圖像的存儲和傳輸。

2.3 圖像信息增強功能

圖像增強的功能是凸顯圖像中重要的信息，并削弱圖像中不重要信息的表現(xiàn)。在不考慮圖像像素降低的情況下，可以減弱不需要的圖像信息。對圖像進行信息增強的方式主要有兩種：頻率域法和空間域法。頻率域法主要是修正圖像的變換系數(shù)值，這需要將其放在特定的頻率域中進行，此種方法處理下的吐下那個可以選擇增強或減弱部分圖像信息?？臻g域則是指在一定的空間域內(nèi)直接處理圖像的灰度系數(shù)。兩種方法的直接區(qū)別在于空間域?qū)儆谥苯釉鰪姷姆椒ǎ瑢儆谥苯釉鰪姷膱D像處理方式有直方圖修正等。而頻率域則屬于間接的圖像增強。

2.4 分界線檢查和分割圖像功能

邊緣檢測屬于重要區(qū)域處理方法，主要是提取背景和物體的交界線以將其分離開來。這一方法的實現(xiàn)是通過背景和目標(biāo)在圖像特質(zhì)上的差異來實現(xiàn)，這些圖像特質(zhì)差異包括顏色、質(zhì)地、灰度系數(shù)等。[3]簡單來說，通過檢測圖像目標(biāo)和背景的圖像特質(zhì)發(fā)生變化的位置。

3 基于MATLAB圖像處理技術(shù)應(yīng)用實例

本文主要介紹的MATLAB的圖像處理技術(shù)應(yīng)用為灰度直方圖均衡化。一般情況下自然圖像較為平衡均勻的灰度直方圖其頻率所處的區(qū)間灰度較低，由此導(dǎo)致圖像中的亮度較暗的區(qū)域細(xì)節(jié)表現(xiàn)不清楚。這一點可以通過直方圖的修正將原圖中灰度頻率較為集中的區(qū)域分布均勻，由此造成的反差可以清楚的表現(xiàn)圖像的細(xì)節(jié)，由此達到圖像增強的目的。其操作方法如下：首先將真彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，這是直方圖均衡化的第一步驟，以下所有的圖像處理均需通過灰度化處理后的圖像進行。在對灰度圖進行直方圖的均衡化的處理過程中，利用工具箱的圖像增強函數(shù)進行灰度調(diào)整，將灰度化的圖像中需要變換的灰度范圍拉開，將亮度集中于圖中需要表現(xiàn)的信息，并將不重要的信息變暗。將進行灰度直方圖均衡化處理后的圖像和原圖進行對比可以發(fā)現(xiàn)前圖像更加清晰，其形狀相比于原直方圖更能反映出其想要表達的效果。灰度均衡化后的圖像的灰度范圍變大，與原圖的反差較大。最后一個步驟是將灰度圖像進行平滑和銳化處理，MATLAB的圖像工具箱中有平滑和銳化處理的函數(shù)，用戶也可以根據(jù)自身需要對工具性添加濾波算子[4]。

4 總結(jié)

圖像處理實例主要是通過對MATLAB圖像工具箱功能的部分應(yīng)用，通過在處理圖像時對圖像進行分離、統(tǒng)一化和二元化的處理將圖像在計算機中轉(zhuǎn)化成的字符特征提取出來，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器識別后利用MATLAB工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能對分類后的字符進行模擬。這一功能具有語言簡潔、便于閱讀、功能強大且涉及領(lǐng)域廣泛等功能。MATLAB的工具箱中幾乎包含了所有的圖像處理技術(shù)。工具箱在應(yīng)用廣泛的同時又具有開放性和高度的安全性等特征，因此我們在直接使用工具箱的同時，還可以將自己研究出的代碼加入到工具箱中提升其函數(shù)功能。此外，MATLAB中所具有的小波工具箱的轉(zhuǎn)換函數(shù)可以對圖像進行處理。由此可見，MATLAB作為計算機軟件在處理數(shù)字圖像時具有快速實現(xiàn)模擬仿真、提高實驗效率等優(yōu)點。在開發(fā)使用程序時，MATLAB可以利用MEX動態(tài)連接C語言實現(xiàn)研發(fā)混合編程，在工程應(yīng)用上具有更加便利的條件。

本文介紹MATLAB圖像處理的使用方式在生活中的圖像處理中具有很大的作用，以拉試卷計算法和灰度處理作為處理方法，利用VC2008作為處理平臺，在此基礎(chǔ)上研發(fā)出的圖像處理軟件會更加使用和便捷。以MATLAB為基礎(chǔ)的圖像處理技術(shù)通過計算機將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，方便于人們在工作和生活中對在計算機上對圖像進行可視化的利用，其應(yīng)用十分廣泛，前景巨大。

參考文獻

[1]郝瑞欣.紗線氣圈數(shù)字圖像處理方法的研究[D].武漢紡織大學(xué)，2013.

[2]朱娟花，吳昂.MATLAB在數(shù)字圖像處理課程教學(xué)中的應(yīng)用[J].實驗室科學(xué)，2015，（1）：66-67.

[3]閻夢晴，于司杭，王培亮，等.MATLAB數(shù)字圖像處理在根系固土中的應(yīng)用研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，（31）：11039-11042，11061.

[4]江麗.基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)在等離子體顯示器中的應(yīng)用[J].山西電子技術(shù)，2015，（6）：3-4.

（作者單位：合肥工業(yè)大學(xué)宣城校區(qū)）