數(shù)字圖像處理(MATLAB)

數(shù)字圖像處理（MATLAB）主要內(nèi)容一、數(shù)字圖像處理的基本知識二、圖像增強技術(shù)三、圖像分割四、二值圖像處理與形狀分析五、總結(jié)基本知識

1、一幅圖像可以被看做是空間上各點光強度的集合。其數(shù)學(xué)表達式：

g=f(x,y,z,λ,t)靜止圖像單色圖像平面圖像圖像強度空間坐標波長時間與時間t無關(guān)與z軸無關(guān)與光線的波長λ無關(guān)將圖像定義一個二維函數(shù)g=f(x,y)即平面的，靜止的，單色的圖像。f(x,y)表示像素點（x,y)的亮度值或灰度值。

空間坐標（x,y)的數(shù)字化稱為圖像采樣。

將像素灰度轉(zhuǎn)換為離散的整數(shù)值的過程稱為量化。采樣和量化的結(jié)果即為一個實數(shù)矩陣。而MATLAB的長處就是處理矩陣運算，因此用MATLAB處理數(shù)字圖像非常的方便。MATLAB中從圖像文件中讀取數(shù)據(jù)用函數(shù)imread()，這個函數(shù)的作用就是將圖像文件的數(shù)據(jù)讀入矩陣中，此外還可以用imfinfo()函數(shù)查看圖像文件的信息[A,M]=imread('e:\matlabwork\tuxiang\Girl.bmp','bmp');%圖像數(shù)據(jù)的讀取，將圖像數(shù)據(jù)放入矩陣A中，顏色數(shù)據(jù)放入矩陣M中

像素點AA采樣間隔2、圖像灰度直方圖灰度直方圖是反映一幅圖像中各灰度級與各灰度級像素出現(xiàn)的頻率之間的關(guān)系。頻率v的計算公式：vi=ni/n。

ni是圖像中灰度i的像素數(shù)，n是圖像的像素總數(shù)。

MATLAB中提供了專門繪制直方圖的函數(shù)imhist()。繪制出一幅圖像的灰度直方圖。幾種具體算法形式

局部處理：平滑、銳化、對比度增強等。

迭代處理：反復(fù)對圖像進行某種運算處理，直至滿足條件。細化處理。

跟蹤處理：選擇滿足適合的像素作為起始像素，檢查輸入圖像。邊緣檢測

窗口處理和模板處理：只對圖像的特定部分進行處理二、圖像增強技術(shù)目的：用一系列技術(shù)改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度；將圖像轉(zhuǎn)移成一種更適合于人或機器進行分析處理的形式。方法：點運算：灰度變換、直空間域方圖修正、局部統(tǒng)計

圖像增強局部運算：平滑和銳化

頻率域：高通、低通濾波，同態(tài)

彩色增強、代數(shù)運算灰度變換可使圖像動態(tài)范圍增大，圖像對比度擴展，圖像變清晰，特征明顯。其可分為線性變換、分段線性變換、非線性變換。用imadjust進行亮度變換。g=imadjust(f,[lin,hin],[lout,hout],gamma]

ababbbaaccf(x,y)f(x,y)g(x,y)g(x,y)直方圖修正法（均衡化和規(guī)定化）直方圖均衡化過程如下：（1）計算原圖像的灰度直方圖

；（2）計算原圖像的灰度累積分布函數(shù)Sk=T(rk)=，進一步求出灰度變換表；（3）根據(jù)灰度變換表，將原圖像各灰度級映射為新的灰度級直方圖均衡的實質(zhì)是減少灰度等級換取對比度的擴大。在MATLAB中，histeq函數(shù)可以實現(xiàn)直方圖均衡化。直方圖匹配（規(guī)定化）就是使原圖像灰度圖變成規(guī)定形狀的直方圖而對圖像作修正的增強方法。過程：（單值圖像）

（1）對原圖像作直方圖均衡化處理

（2）按照希望得到的灰度概率密度函數(shù)求得變換函數(shù)G(z)。

（3）用步驟一得到的灰度級s作逆變換

z=G-1(s)=G-1(T(r))matlab工具箱中使用histeq的形式實現(xiàn)：g=histeq(f,hspec)制定的直方圖huoxing=imread('C:\Users\Administrator\Documents\MATLAB\hux\hux.jpg');figure,imshow(huoxing);X=rgb2gray(huoxing);figure,imshow(X);h=imhist(X);h1=h(1:5:256);horz=1:5:256;subplot(3,1,1);bar(horz,h1);axis([02550500]);條形圖set(gca,'xtick',[0:50:255]);set(gca,'ytick',[0:50:500]);subplot(3,1,2);stem(horz,h1,‘fill’);離散圖axis([02550500]);set(gca,'xtick',[0:50:255]);set(gca,'ytick',[0:50:500]);subplot(3,1,3);plot(h);連續(xù)圖axis([02550500]);set(gca,'xtick',[0:50:255]);set(gca,'ytick',[0:50:500]);直方圖在數(shù)字圖像處理中，常常會遇到圖像中混雜有許多的噪聲。因此，在進行圖像處理中，有時要先進行祛除噪聲的工作。最常用的祛除噪聲的方法是用濾波器進行濾波處理。圖像平滑通過積分過程在消除噪聲的同時使得圖像邊緣模糊，那么圖像銳化通過而使圖像邊緣突出、清晰。均值濾波也稱為線性濾波，其采用的主要方法為鄰域平均法。線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個像素值，即對待處理的當(dāng)前像素點（x，y），選擇一個模板，