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《 微计算机信息》(嵌入式与 SOC )2010年第 26卷第 9-2期
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图像处理
基于MATLAB工具箱的数字图像处理技术
Digital Image Processing Technique based on MATLAB Toolbox
(中国飞行试验研究院)晏 晖 姜 鹏 陈 贝
YAN Hui JIANG Peng CHEN Bei
摘要: 数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用 ,特别是在飞行测试领域有了越来越大的作用 。本文介绍
了 MATLAB 语言的特点以及图像处理工具箱实现的经典图像处理技术 ,展示如何通过利用 Matlab 的工具函数和多种算法实
现对图形图像的各种处理 。 应用该工具箱图像进行前期预处理 ,通过实例验证了该语言具有强大的矩阵运算与图形处理能
力 ,对它的应用可以快速实现模拟仿真 ,大大提高实验效率 。
关键词: MATLAB; 图像处理; 灰度图像
中图分类号: TP273 文献标识码: A
Abstract: Digital image processing techniques has widely used in several research field,especially in aviation establishing.This paper
introduces characteristics of MATLAB language and classical image processing technique realized by using image processing toolbox to
introduce image processing through tool functions and algorithms. It is applied to pre-processing operations for a chip photograph, by
experiment it proved that MATLAB possesses powerful capability to matrix operation and image processing. MATLAB can be used to
simulation tests, that will improve efficiency of experiment greatly.
Key words: MATLAB software; image processing; gray image
文章编号:1008-0570(2010)09-2-0214-03
1 引 言
MATLAB 语言是由美国 MathWorks 公司推出的计算机软
件,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。 MathWorks 公司针对不同领域
的应用,推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波
分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统
计分析、财政金融、样条、通信等 30 多个具有专门功能的工具
箱,这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的,无
需用户自己编写所用的专业基础程序, 可直接对工具箱进行运
用。 同时,工具箱内的函数源程序也是开放性的,多为 M文件,用
户可以查看这些文件的代码并进行更改,MALAB 支持用户对其
函数进行二次开发, 用户的应用程序也可以作为新的函数添加
到相应的工具箱中。 MATLAB 中的数字图像是以矩阵形式表示
的,这意味着 MATLAB 强大的矩阵运算能力用于图像处理非常
有利,矩阵运算的语法对 MATLAB 中的数字图像同样适用。 本
文对 MATLAB 图像处理工具箱进行探索及应用 ,实验证明该软
件功能强大,语言简洁易学,人机界面友好,工具箱具有丰富的技
术支持并集成了该领域专家的智慧,应用简单而效果良好。
2 MATLAB 图像处理工具箱及数字
图像处理基本过程简介
数字图像处理工具箱函数包括以下 15 类:、⑴、图像显示函
数;⑵、图像文件输入、输出函数;⑶、图像几何操作函数;⑷、图像
像素值及统计函数;⑸、图像分析函数 ;⑹、图像增强函数 ;⑺、线
性滤波函数 ;⑻、二维线性滤波器设计函数 ;⑼、图像变换函数 ;
⑽、图像邻域及块操作函数 ;⑾、二值图像操作函数 ;⑿、基于区
域的图像处理函数;⒀、颜色图操作函数;⒁、颜色空间转换函数;
⒂、图像类型和类型转换函数。
MATLAB 图像处理工具箱支持四种图像类型, 分别为真彩
色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像,由于有的函数对图像
类型有限制, 这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转
换。 MATLAB 可操作的图像文件包括 BMP、HDF、JPEG、PCX、
TIFF、XWD 等格式。 下面就图像处理的基本过程讨论工具箱所
实现的常用功能。
2.1. 常用图像操作:
图像的读写与显示操作 :用 imread( )读取图像 ,imwrite( )输
出图像,把图像显示于屏幕有 imshow( ), image( )等函数。imcrop(
)对图像进行裁剪 ,图像的插值缩放可用 imresize( )函数实现 ,旋
转用 imrotate( )实现。
2.2. 图像增强功能:
图像增强是数字图像处理过程中常用的一种方法, 目的是
采用一系列技术去改善图像的视觉效果或将图像转换成一种
更适合于人眼观察和机器自动分析的形式。 常用的图像增强方
法有以下几种:
灰度直方图均衡化。 均匀量化的自然图像的灰度直方图通
常在低灰度区间上频率较大, 使得图像中较暗区域中的细节看
不清楚, 采用直方图修整可使原图像灰度集中的区域拉开或使
灰度分布均匀 ,从而增大反差 ,使图像的细节清晰 ,达到增强目
的。 直方图均衡化可用 histeq( )函数实现。
灰度变换法。照片或电子方法得到的图像,常表现出低对比
度即整个图像偏亮或偏暗, 为此需要对图像中的每一像素的灰
度级进行标度变换,扩大图像灰度范围,以达到改善图像质量的
目的。 这一灰度调整过程可用 imadjust( )函数实现。晏 晖: 硕士生 工程师
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平滑与锐化滤波。平滑技术用于平滑图像中的噪声,基本采
用在空间域上的求平均值或中值。或在频域上采取低通滤波,因
在灰度连续变化的图像中, 我们通常认为与相邻像素灰度相差
很大的突变点为噪声点,灰度突变代表了一种高频分量,低通滤
波则可以削弱图像的高频成分,平滑了图像信号,但也可能使图
像目标区域的边界变得模糊。 而锐化技术采用的是频域上的高
通滤波方法,通过增强高频成分减少图像中的模糊,特别是模糊
的边缘部分得到了增强 , 但同时也放大了图像的噪声 。 在
MATLAB 中, 各种滤波方法都是在空间域中通过不同的卷积模
板即滤波算子实现 ,,可用 fspecial( )函数创建预定义的滤波算
子 ,然后用 filter2( )或 conv2( )函数在实现卷积运算的基础上进
行滤波。
2.3. 边缘检测和图像分割功能
边缘检测是一种重要的区域处理方法, 边缘是所要提取目
标和背景的分界线,提取出边缘才能将目标和背景区分开来。如
果一个像素落在边界上, 那么它的邻域将成为一个灰度级变化
的带。 对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向。
边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行
量化,也包括对方向的确定,其中大多数是基于方向导数掩模求
卷积的方法。 MATLAB 工具箱提供的 edge( )函数可针对 sobel
算子 、prewitt 算子 、Roberts 算子 、log 算子和 canny 算子实现检
测边缘的功能 。 基于灰度的图像分割方法也可以用简单的
MATLAB 代码实现。
2.4. 图像变换功能
图像变换技术是图像处理的重要工具,常运用于图像压缩、
滤波、编码和后续的特征抽取或信息分析过程。 MATLAB 工具
箱提供了常用的变换函数,如 fft2( )与 ifft2( )函数分别实现二维
快速傅立叶变换与其逆变换 ,dct2( )与 idct2( )函数实现二维离
散余弦变换与其逆变换, Radon( )与 iradon( )函数实现 Radon
变换与逆 Radon 变换。
除了以上基本的图像处理功能 ,MATLAB 还提供了如二值
图像的膨胀运算 dilate( )函数、腐蚀运算 erode( )函数等基于数
学形态学与二值图像的操作函数。
3 MATLAB图像处理工具箱运用实例
为了证明 MATLAB 语言是一种简洁,可读性较强的高效率
编程软件, 本文通过运用图像处理工具箱中的有关函数对一实
拍的芯片图像进行处理。 如图 1,图“ xinp.bmp”为一幅经过显微
镜放大后用 CCD 拍摄的芯片原图像,该图像右边的剪切图像为
从“ xinp.bmp”中剪切出的将用于分析的子图像块。 为了便于分
析与观察,把子图像块旋转 90 度置于水平位置并把该图存在名
为“ xinp1.bmp” 的图像文件中。 以上的过程可用以下代码实现。
x=imread(‘ xinp.bmp’);
imshow(x);
y=imcrop(x);
figure,imshow(y);
z=imrotate(y,90);
figure,imshow(z,[]);
imwrite(z,‘ xinp1.bmp’,‘ bmp’);
isrgb(z)
经判断得知该图像为一真彩色图像, 首先把它转换为灰度
图像, 以下所有的进一步处理均采用经过灰度化处理后的图像
作为原图。
原图"xinp.bmp" 剪切图
图 1 从图像"xinp.bmp"中剪切出一块子图像的结果
1) 对灰度图进行直方图均衡化处理。 通过比较灰度原图和
经均衡化后的图形可见图像变得清晰, 均衡化后的直方图形状
比原直方图的形状更理想。 效果比较见图 2, 程序代码如下:
"xinp1.bmp"的灰度化图像（ 原图） 经直方图均衡化后的图像
均衡化前直方图 均衡化后直方图
图 2
x=imread(‘ xinp1.bmp’);
y=rgb2gray(x);
imshow(y);
figure,imhist(y);
I=histeq(y);
figure,imshow(I);
figure,imhist(I);
2) 灰度调整。 通过灰度调整把感兴趣的灰度范围拉开 ,使
图像中亮的越亮,暗的越暗,分别取原图中要变换的灰度范围为
(0.3,0.7)和 (0.5,0.6),把变换后的图像相比较 ,见图 3,可知原图所
变换的灰度范围小,则调整后的图像反差大。
原图所变换的灰度范围为 原图所变换的灰度范围为
（ 0.3，0.7） （ 0.5，0.6）
图 3
3) 灰度图像平滑与锐化处理。MATLAB 图像工具箱中有多
种平滑与锐化滤波函数,也可以自定义滤波算子。在此我们采用
可根据图像的局部方差来调整滤波器输出的自适应滤波对图
像进行平滑,及采用拉氏算子运算使图像的模糊部分得到增强。
处理后的图像见图 4,实现代码如下:
x=imread(xinp1.bmp);
x=rgb2gray(x);
x=double(x);
p=wiener2(x);
imshow(p,[]);
h=[0 1 0;1 –4 0 ;0 1 0];
q= conv2(x,h,‘ same’);
r= x - q ;
figure,imshow(r,[]) ;
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图像处理
采用自适应滤波平化滑 利用拉氏算子卷积锐化
图 4
4 结论
以上图像处理实例只是对 MATLAB 图像工具箱的一小部
分进行运用,经过更进一步的图像分割、二值化、归一化等处理,
可以把芯片中的字符特征提取出来送入神经网络分类器进行
识别,我们应用 MATLAB 神经网络工具箱对字符分类进行模拟
仿真也取得了较好的效果。 由此可以看出 MATLAB 语言简洁 ,
可读性强 ,工具箱涉及的专业领域广泛且功能强大。 图像工具
箱几乎包括所有经典的图像处理方法。由于工具箱具有可靠性
和开放性,我们可以方便地直接加以使用,也可以把自己的代码
加到工具箱中以改进函数功能,同时,MATLAB 中的小波工具箱
也有许多函数可运用于图像处理技术。 因此 ,在图像处理技术
中使用 MATLAB 语言可以快速实现模拟仿真,大大提高实验效
率, 如果要开发实用程序,MATLAB 语言还可以通过 MEX 动态
连接库实现与 C 语言的混合编程,为工程应用提供了更多的便
利条件。
本文创新点:本文所罗列 MATLAB 图像相关的使用方式已
经在现实中发挥了很大的作用,通过灰度处理和拉氏卷积算法,
使用 VC2008 做为平台,开发出很多实用的图像处理软件 ,比如
我们将测试图像进行了去云雾、去抖动等等处理,得出了比原始
图像更能说明问题的新模式 。 并且此文是为数不多的对
MATLAB 工具箱整体介绍的文章之一, 对广大使用者有很好的
参考意义。
参考文献
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作者简介:晏晖 (1984-),男 (汉族 ),陕西人 ,武汉大学硕士生 ,中国
飞行试验研究院测试所,工程师,主要从事检测与图像处理研究;
姜鹏(1981-),男(汉族),陕西人,西北大学学士,中国飞行试验研究
院飞行部 , 助理工程师 , 主要从事航空改装技术研究 ; 陈贝
(1982-),男(汉族),江苏人,南京理工大学学士,中国飞行试验研究
院测试所,工程师,主要从事硬件接口和图像处理研发。
Biography:YAN Hui (1984 - ),male (han ethnic), Shannxi,Wuhan
University Master, Chinese Flight Test Establishiment,Engineer,
measure and image processing research.
(710089 陕西 西安中国飞行试验研究院) 晏 晖 姜 鹏 陈 贝
通讯地址:(710089 陕西西安阎良区中国试飞院红旗区 322 栋
79 号) 晏 晖
(收稿日期:2009.11.21)(修稿日期:2010.02.25)
(上接第 211 页)
6 结束语
本文提出基于混沌粒子群搜索的分形图像编码算法主要
是缩短搜索时间。 从以上分析和实验表明本文算法确实缩短
了很多时间,而图像质量也达到了很好的效果。 其难点是粒子
群变异参数的确定有一定难度,另外由于粒子的三维参数都是
整数,这需要与混沌变异的小数进行转换。 而混沌粒子群算法
特点是快速寻优,其图像像素越多的情况下,越能显示出时间少
于变量搜索所需时间。
本文作者创新点:本文算法利用粒子群快速寻优和混沌理
论的遍历性,将粒子的三维分别代表定义域块的 x 坐标,y 坐标
和矩阵的旋转序号,来寻找分形编码中的定义域块。
参考文献
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作者简介:刘晖(1983-),男(汉族),山东人,五邑大学硕士研究生,
研究方向为交通智能控制,图像压缩; 尹征琦(1947-),男(汉族),
江苏人,教授,研究方向为智能控制与智能系统,自动控制等。
Biography:LIU Hui(1983-),Male(Han),Shandong Province,
Wuyi University, Master Graduates,Research is Traffic Intelligent
Control, Image Compression.
(529020 广东江门 五邑大学信息学院) 刘 晖 尹征琦
通讯地址:(529020 广东江门 五邑大学信息学院) 刘 晖
(收稿日期:2009.11.21)(修稿日期:2010.02.25)
(上接第 213 页)
[7]Tan Wen zhao, Zhang Jin,Rong Gang,Chen Huirong. Identifi -
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[8]甘勇,马芳等.基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测[J].微
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作者简介:鲁明珠(1974 年出生),女,讲师,硕士,河南省罗山县人,
主要研究方向:数字图像处理; 张思祥,男,博士生导师。
Biography:LU Ming-zhu (birth year-1974),female, lecturer,
master, Luoshan were in Henan Province, the main research
directions: digital image processing.
(061001 河北省沧州师范专科学校机电工程系) 鲁明珠
(300130 河北工业大学) 张思祥
通讯地址:(061001 沧州师范专科学校机电工程系办公室) 鲁
明珠
(收稿日期:2009.11.21)(修稿日期:2010.02.25)
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