數(shù)字圖象處理課程設(shè)計--彩色圖像融合

1、<p><b>　　課程設(shè)計(論文)</b></p><p>　　2015年7 月 8日</p><p>　題 目彩色圖像融合</p><p>　姓 名</p><p>　學(xué) 號</p><p>　指 導(dǎo) 老 師</p><p>

2、;　指導(dǎo)教師職稱</p><p>　年級專業(yè)班級</p><p>　所 在 學(xué) 院</p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　目錄I</b></p><p><b>　　摘要II</b></p><p&

3、gt;<b>　　前言III</b></p><p><b>　?。?課題背景1</b></p><p>　　1.1 課題要求1</p><p>　　1.2 課題意義1</p><p>　　1.3 文獻綜述2</p><p>　　２ 設(shè)計方案論證3</p&g

4、t;<p>　　2.1 實驗基本步驟3</p><p>　　2.2 理論依據(jù)3</p><p>　　３ 圖像融合的設(shè)計7</p><p>　　3.1 圖像對象的分割7</p><p>　　3.2 分割對象的場景融入8</p><p>　?。?GUI界面設(shè)計及濾波結(jié)果分析9</p>

5、<p>　　4.1 GUI界面設(shè)計9</p><p>　　4.2 濾波結(jié)果及分析10</p><p>　　4.2.1 濾波結(jié)果圖10</p><p>　　4.2.2 結(jié)果分析11</p><p><b>　?。?總結(jié)12</b></p><p><b>　　致謝1

6、3</b></p><p><b>　　參考文獻14</b></p><p><b>　　程序代碼15</b></p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　本課題主要是運用MATLAB 7.0，解決數(shù)字圖像處理的彩色圖像融合問題的開發(fā)程序。我們

7、對被處理的圖像進行二值化、分割操作得到圖像中的想要的對象，然后對分割后的圖像和背景圖像進行HSI色彩空間轉(zhuǎn)換，最后將分割后的對象嵌入到背景圖像中。本文還給出了對這一程序的測試情況、測試結(jié)果的分析和完整程序代碼。</p><p>　　關(guān)鍵詞：二值化、圖像分割、HSI空間轉(zhuǎn)換</p><p><b>　　前言</b></p><p>　　本文詳細介

8、紹了關(guān)于彩色圖像融合課題內(nèi)容的應(yīng)用程序的設(shè)計與開發(fā)。全文共5章。</p><p>　　第1章是介紹了本次課題的課題要求、課題意義和文獻綜述。</p><p>　　第2章介紹了實驗的基本步驟和這次試驗的主要理論原理支持。</p><p>　　第3章主要介紹了關(guān)于圖像融合的主要算法實現(xiàn)。全文的核心部分都寫在程序代碼中。</p><p>　　第4章

9、主要是由兩部分構(gòu)成，包括程序運行后的結(jié)果和對結(jié)果的具體分析。</p><p>　　第5章是對彩色圖像融合問題程序開發(fā)過程的總結(jié)。總結(jié)了本次課程設(shè)計的意義，以及談到了我在本次課程設(shè)計中的收獲與感想。</p><p>　　全文的最后是致謝、參考文獻。</p><p><b>　　XX</b></p><p>　　2015-0

10、7-08 于武漢工程大學(xué)理學(xué)院</p><p><b>　　課題背景</b></p><p><b>　　課題要求</b></p><p>　　對象與場景融合是圖像融合的一個應(yīng)用方向，它是指把感興趣的目標(biāo)對象從它原來所在的場景中分割出來后，通過疊加、組合和加工處理合成到另一個場景中去，所形成的新的對象場景圖像看起來必須是真

11、實自然的，從而創(chuàng)造出新的圖像效果。對象場景融合在圖像編輯領(lǐng)域有非常廣泛的應(yīng)用，特別是在影視制作過程中，很多鏡頭無法通過實地拍攝獲得，這些鏡頭就可以借助對象場景融合技術(shù)來實現(xiàn)。對象與場景融合技術(shù)的關(guān)鍵是如何使融合得到的效果逼真，也就是說使得目標(biāo)對象在新的場景里看起來光照一致、過渡自然，而不會出現(xiàn)明顯的人工拼接痕跡。</p><p><b>　　課題意義</b></p><p

12、>　　數(shù)字信號處理是一門比較實用的電子工程的專業(yè)課程，語音是人類獲取信息的重要來源和利用信息的重要手段。通過語言相互傳遞信息是人類最重要的基本功能之一。語言是人類特有的功能，它是創(chuàng)造和記載幾千年人類文明史的根本手段，沒有語言就沒有今天的人類文明。語音是語言的聲學(xué)表現(xiàn)，是相互傳遞信息的最重要的手段，是人類最重要、最有效、最常用和最方便的交換信息的形式。 </p><p>　　數(shù)字信號處理是研究用數(shù)字信號處理技

13、術(shù)對語音信號進行處理的一門學(xué)科，它是一門新興的學(xué)科，同時又是綜合性的多學(xué)科領(lǐng)域和涉及面很廣的交叉學(xué)科。</p><p><b>　　文獻綜述</b></p><p>　　文獻[1]較詳細地介紹了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的發(fā)展歷史和經(jīng)典定義定理，對于解決本次課題內(nèi)容提供了很好地參考。</p><p>　　文獻[2]介紹了關(guān)于計算機圖像處理的方法和程序

14、代碼實現(xiàn)，對于本次課題內(nèi)容起到了很大的幫助。</p><p><b>　　設(shè)計方案論證</b></p><p><b>　　實驗基本步驟 </b></p><p><b>　　方案步驟：</b></p><p>　?。?）讀入包含對象的圖像，</p><p&

15、gt;　　（2）分割圖像中的對象，</p><p>　　（3）將已經(jīng)分割好的對象進行顏色空間轉(zhuǎn)換，比如轉(zhuǎn)換到IHS色彩空間，</p><p>　?。?）讀入背景圖像，也轉(zhuǎn)換到HIS空間，</p><p>　　（5）將分割出的對象嵌入到背景圖像中合適的位置，并且進行光照和顏色的處理，讓效果看起來真實可信。</p><p>　　（6）設(shè)計GUI界

16、面，完成軟件。</p><p><b>　　理論依據(jù)</b></p><p><b>　　圖像二值化</b></p><p>　　圖像的二值化處理就是將圖像上的點的灰度置為0或255，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即將256個亮度等級的灰度圖像通過適當(dāng)?shù)拈撝颠x取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。在數(shù)

17、字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實用的圖像處理中，以二值圖像處理實現(xiàn)而構(gòu)成的系統(tǒng)是很多的，要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于在對圖像做進一步處理時，圖像的集合性質(zhì)只與像素值為0或255的點的位置有關(guān)，不再涉及像素的多級值，使處理變得簡單，而且數(shù)據(jù)的處理和壓縮量小。為了得到理想的二值圖像，一般采用封閉、連通的邊界定義不交疊的區(qū)域。所有灰度大于或等于閾值的像素被判定為屬于特定物

18、體，其灰度值為255表示，否則這些像素點被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。如果某特定物體在內(nèi)部有均勻一致的灰度值，并且其處在一個具有其他等級灰度值的均勻背景下，使用閾值法就可以得到比較的分割效果。如果物體同背景的差別表現(xiàn)不在灰度值上(比如紋理不同)，可以將這個差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閾值選取技術(shù)來分割該圖像。動態(tài)調(diào)節(jié)閾值實現(xiàn)圖</p><p><b>　　圖像分割&

19、lt;/b></p><p>　　把圖像分解為一些特定的性質(zhì)相似的部分（區(qū)域或?qū)ο螅?，并用這些部分對圖像進行分析和描述。一幅圖像往往包含許多不同類型的區(qū)域，如物體、環(huán)境和背景等。圖像分析的一個重要方法就是用它們作為基本組成成分對圖像進行描述。例如為了在氣泡室圖片中檢出質(zhì)點碰撞形式并判定其發(fā)生位置，就要在圖像中分割出氣泡的軌跡及其端點。為了從輸入的文本中識別出一串字符，首先就要把各個字符從背景和其他字符中分離

20、出來。因此把圖像分割為若干子圖像，并利用各子圖像的特性和它們之間的關(guān)系描述圖像，對于圖像識別和解釋、物景分析以及圖像的分塊處理和存儲都有很大的意義。</p><p>　　RGB和HSI的互相轉(zhuǎn)換</p><p>　　將顏色從RGB轉(zhuǎn)換為HSI</p><p>　　給出一幅RGB彩色格式的圖像，那么每個RGB像素的H分量可用下面的公式得到：</p>&l

21、t;p><b>　　其中：</b></p><p>　　飽和度由下面的式子給出：</p><p>　　最后，亮度由下面的式子給出：</p><p>　　假定RGB值已經(jīng)歸一化在[0,1]之間，角度θ使用關(guān)于HSI空間的紅軸來度量。將從H的公式中得出的所有結(jié)果除以360°，即可將色調(diào)歸一化在[0,1]之間。如果給出的RGB值在[0

22、,1]之間，那么其他的兩個HSI分量就已經(jīng)在[0,1]之間了。</p><p>　　將顏色從HSI轉(zhuǎn)換為RGB</p><p>　　給定在[0,1]之間的HSI值，我們現(xiàn)在希望找出同一范圍內(nèi)相應(yīng)的RGB值。可用的公式依賴于H的值。有三個感興趣的部分，正如早些時候提到的那樣，分別對應(yīng)原色之間相隔120°的范圍。我們用360°乘以H，這樣就將色調(diào)的值還原成了原來的范圍——

23、[0°, 360°]。</p><p>　　RG區(qū)域 如果H在這個區(qū)域內(nèi)，那么RGB分量由下式給出：</p><p><b>　　和</b></p><p>　　GB區(qū)域 如果給出的H值在這個區(qū)域內(nèi)，我們就先從中減去120°：</p><p>　　那么，這時RGB分量是：</p

24、><p><b>　　并且</b></p><p>　　BR區(qū)域(240°≤H≤360°) 最后，如果H在這個區(qū)域內(nèi)，我們就從中減去240°：</p><p><b>　　RGB分量分別是：</b></p><p><b>　　其中：</b><

25、/p><p><b>　　和</b></p><p><b>　　圖像融合的設(shè)計</b></p><p><b>　　圖像對象的分割</b></p><p>　　我們通過對圖像進行二值化處理、濾波、構(gòu)造模板以及圖像矩陣的像素相乘來得到分割圖像的對象。</p><

26、p><b>　　主要程序代碼如下：</b></p><p>　　I = imread('C:\MATLAB7\work\small.jpg') ;% 載入圖像</p><p>　　axes(handles.axes3);imshow(I);title('原圖像','Fonts',8, 'FontWeight

27、', 'Bold');</p><p>　　I=imresize(I,[120,180]);</p><p>　　I1 = rgb2hsv(I); % RGB轉(zhuǎn)換到HSV空間</p><p>　　h = I1(:,:,3); % S層 </p><p>　　bw = im2bw(h ,graythresh(h));

28、% 二值化</p><p>　　bw = ~bw; % 取反</p><p>　　A = imfill(bw, 'holes'); % 補洞</p><p>　　B = imopen(A, strel('disk', 1)); % 圖像開操作</p><p>　　C = bwareaopen(B, 2000);

29、 % 面積濾波</p><p>　　axes(handles.axes4); imshow(C); title('二值圖像','Fonts',8, 'FontWeight', 'Bold');</p><p>　　bw2 = cat(3, A, B, C); % 構(gòu)造模板</p><p>　　I2 =

30、I .* uint8(bw2); % 點乘</p><p>　　axes(handles.axes5); imshow(I2); title('分割圖像','Fonts',8,'FontWeight', 'Bold');</p><p><b>　　分割對象的場景融入</b></p><

31、;p>　　通過對圖像對象進行適當(dāng)?shù)拇笮≌{(diào)整和平移，我們將其疊加進背景圖像適當(dāng)?shù)奈恢弥小?lt;/p><p><b>　　主要程序代碼如下：</b></p><p>　　I=imresize(I,[120,180]);</p><p>　　[M,N,h]=size(Img);%取背景圖的大小</p><p>　　B=ze

32、ros(M,N,h);%建全零矩陣</p><p><b>　　for h=1:3</b></p><p>　　for n=1:180</p><p>　　for m=1:120</p><p>　　B(m+50,n+100,h)=I2(m,n,h);</p><p><b>　　end

33、</b></p><p><b>　　end</b></p><p><b>　　end</b></p><p>　　b=uint8(B);</p><p><b>　　c=b+Img;</b></p><p>　　GUI界面設(shè)計及濾波結(jié)果分

34、析</p><p><b>　　GUI界面設(shè)計</b></p><p>　　在控件布局設(shè)計區(qū)放置個2Panel控件、7個Axes控件、9個Text控件、6個PushButton控件、2個RadioButton控件、1個ButtonGroup控件。</p><p>　　程序運行后的界面外觀如下：</p><p>　　圖4-

35、1 程序運行后的界面外觀圖</p><p><b>　　濾波結(jié)果及分析</b></p><p><b>　　濾波結(jié)果圖</b></p><p>　　圖4-2 圖像融合結(jié)果圖</p><p><b>　　結(jié)果分析</b></p><p>　　從圖中可以看出

36、，我們將圖像中的對象提取出來的效果顯著，基本上將目標(biāo)區(qū)域分割出來，然后對于圖像的HSI空間轉(zhuǎn)換的效果很差，最后兩張圖像融合的效果一般，對象并不能與背景圖像中的顏色一致，不能滿足真實可信的效果。我們還需要進一步地對顏色進行還原處理。</p><p><b>　　總結(jié)</b></p><p>　　通過此次課程設(shè)計，使我更加扎實的掌握了有關(guān)數(shù)字圖像處理方面的知識，在設(shè)計過程

37、中雖然遇到了一些問題，但經(jīng)過一次又一次的思考，一遍又一遍的檢查終于找出了原因所在，也暴露出了前期我在這方面的知識欠缺和經(jīng)驗不足。實踐出真知，通過親自動手操作，使我們掌握的知識不再是紙上談兵。 </p><p>　　過而能改，善莫大焉。在課程設(shè)計過程中，我們不斷發(fā)現(xiàn)錯誤，不斷改正，不斷領(lǐng)悟，不斷獲取。最終的檢測調(diào)試環(huán)節(jié)，本身就是在踐行“過而能改，善莫大焉”的知行觀。這次課程設(shè)計終于順利完成了，在設(shè)計中遇到了很多問

38、題，最后在老師的指導(dǎo)下，終于游逆而解。在今后社會的發(fā)展和學(xué)習(xí)實踐過程中，一定要不懈努力，不能遇到問題就想到要退縮，一定要不厭其煩的發(fā)現(xiàn)問題所在，然后一一進行解決，只有這樣，才能成功的做成想做的事，才能在今后的道路上劈荊斬棘，而不是知難而退，那樣永遠不可能收獲成功，收獲喜悅，也永遠不可能得到社會及他人對你的認可！</p><p>　　回顧起此課程設(shè)計，至今我仍感慨頗多，從理論到實踐，在這段日子里，可以說得是苦多于甜

39、，但是可以學(xué)到很多很多的東西，同時不僅可以鞏固了以前所學(xué)過的知識，而且學(xué)到了很多在書本上所沒有學(xué)到過的知識。通過這次課程設(shè)計使我懂得了理論與實際相結(jié)合是很重要的，只有理論知識是遠遠不夠的，只有把所學(xué)的理論知識與實踐相結(jié)合起來，從理論中得出結(jié)論，才能真正為社會服務(wù)，從而提高自己的實際動手能力和獨立思考的能力。在設(shè)計的過程中遇到問題，可以說得是困難重重，但可喜的是最終都得到了解決。</p><p><b>

40、　　致謝</b></p><p>　　一份課程設(shè)計的總結(jié)，一份對老師的感謝。</p><p>　　他嚴(yán)肅的科學(xué)態(tài)度，嚴(yán)謹?shù)闹螌W(xué)精神，精益求精的工作作風(fēng)，深深地感染和激勵著我們。讓我們在數(shù)理統(tǒng)計方面得到了深入的了解，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析方面得到了進一步認識和理解。在此，我向嚴(yán)老師致以誠摯的謝意和崇高的敬意。 </p><p>　　同時我還要感謝我的同

41、學(xué)們。在論文設(shè)計中，當(dāng)我遇到問題時，他們都給了我很多的建議和幫助，我不僅得到了新的知識，更得到了更深厚的友誼。</p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　岡薩雷斯,伍茲.數(shù)字圖像處理[M].北京：電子工業(yè)出版社,2010.</p><p>　　賈永紅.計算機圖像處理[M].武漢：武漢大學(xué)出版社.2007. </p&

42、gt;<p><b>　　程序代碼</b></p><p>　　function varargout = Comphoto(varargin)</p><p>　　% Begin initialization code - DO NOT EDIT</p><p>　　gui_Singleton = 1;</p>&l

43、t;p>　　gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...</p><p>　　'gui_Singleton', gui_Singleton, ...</p><p>　　'gui_OpeningFcn', @Comphoto_OpeningFcn, ...</p>

44、<p>　　'gui_OutputFcn', @Comphoto_OutputFcn, ...</p><p>　　'gui_LayoutFcn', [] , ...</p><p>　　'gui_Callback', []);</p><p>　　if nargin && isch

45、ar(varargin{1})</p><p>　　gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});</p><p><b>　　end</b></p><p>　　if nargout</p><p>　　[varargout{1:nargout}] = gui_mainf

46、cn(gui_State, varargin{:});</p><p><b>　　else</b></p><p>　　gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});</p><p><b>　　end</b></p><p>　　% --- Executes just

47、before Comphoto is made visible.</p><p>　　function Comphoto_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)</p><p>　　% Choose default command line output for Comphoto</p><p>　　han

48、dles.output = hObject;</p><p>　　% Update handles structure</p><p>　　guidata(hObject, handles);</p><p>　　% --- Outputs from this function are returned to the command line.</p>

49、<p>　　function varargout = Comphoto_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) </p><p>　　% Get default command line output from handles structure</p><p>　　varargout{1} = handles.output;</p&

50、gt;<p>　　% --- Executes on button press in pushbutton1.</p><p>　　function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)</p><p>　　Img = imread('C:\MATLAB7\work\sea.jpg') ;% 載入背

51、景圖像</p><p>　　I = imread('C:\MATLAB7\work\small.jpg') ;% 載入圖像</p><p>　　axes(handles.axes1);imshow(I);</p><p>　　axes(handles.axes2);imshow(Img);</p><p>　　axes(han

52、dles.axes3);imshow(I);title('原圖像','Fonts',8, 'FontWeight', 'Bold');</p><p>　　I=imresize(I,[120,180]);</p><p>　　I1 = rgb2hsv(I); % RGB轉(zhuǎn)換到HSV空間</p><p>

53、　　h = I1(:,:,3); % S層 </p><p>　　bw = im2bw(h ,graythresh(h)); % 二值化</p><p>　　bw = ~bw; % 取反</p><p>　　A = imfill(bw, 'holes'); % 補洞</p><p>　　B = imopen(A, strel

54、('disk', 1)); % 圖像開操作</p><p>　　C = bwareaopen(B, 2000); % 面積濾波</p><p>　　axes(handles.axes4); imshow(C); title('二值圖像','Fonts',8, 'FontWeight', 'Bold');<

55、/p><p>　　bw2 = cat(3, A, B, C); % 構(gòu)造模板</p><p>　　I2 = I .* uint8(bw2); % 點乘</p><p>　　axes(handles.axes5); imshow(I2); title('分割圖像','Fonts',8,'FontWeight', 'B

56、old');</p><p>　　[M,N,h]=size(Img);%取背景圖的大小</p><p>　　B=zeros(M,N,h);%建全零矩陣</p><p><b>　　for h=1:3</b></p><p>　　for n=1:180</p><p>　　for m=1:1

57、20</p><p>　　B(m+50,n+100,h)=I2(m,n,h);</p><p><b>　　end</b></p><p><b>　　end</b></p><p><b>　　end</b></p><p>　　b=uint8(B);

58、</p><p><b>　　c=b+Img;</b></p><p>　　b=rgb2hsi(b);%RGB轉(zhuǎn)換為HSI</p><p>　　Img=rgb2hsi(Img);</p><p>　　axes(handles.axes6); imshow(b); title('HSI對象圖像','

59、Fonts',8, 'FontWeight', 'Bold');</p><p>　　axes(handles.axes7); imshow(Img); title('HSI背景圖像','Fonts',8, 'FontWeight', 'Bold');</p><p>　　axes(ha