畢業(yè)設(shè)計(jì)----數(shù)字圖像處理技術(shù)研究

1、<p>　　11 屆畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）</p><p>　　設(shè)計(jì)（論文）題目 數(shù)字圖像處理技術(shù)研究 </p><p>　　子課題題目 二值圖像處理技術(shù) </p><p>　　姓 名 </p><p>　　學(xué) 號(hào) </p><

2、p>　　所 屬 系 自動(dòng)控制與機(jī)械工程 </p><p>　　專業(yè)年級(jí) 08級(jí)通信技術(shù) </p><p>　　指導(dǎo)教師 </p><p>　　2011 年 5 月</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　數(shù)字圖

3、像處理是一門新興技術(shù)，隨著計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展，數(shù)字圖像的實(shí)時(shí)處理已經(jīng)成為可能，由于數(shù)字圖像處理的各種算法的出現(xiàn)，使得其處理速度越來(lái)越快，能更好的為人們服務(wù)。數(shù)字圖像處理是一種通過(guò)計(jì)算機(jī)采用一定的算法對(duì)圖形圖像進(jìn)行處理的技術(shù)。數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域上都有了比較廣泛的應(yīng)用。圖像處理的信息量很大，對(duì)處理速度的要求也比較高。MATLAB強(qiáng)大的運(yùn)算和圖像展示功能，使圖像處理變得更加的簡(jiǎn)單和直觀。本文介紹了MATLAB 語(yǔ)言的特點(diǎn),基于MAT

4、LAB的數(shù)字圖像處理環(huán)境，介紹了如何利用MATLAB及其圖像處理工具箱進(jìn)行數(shù)字圖像處理，并通過(guò)一些例子來(lái)說(shuō)明利用MATLAB圖像處理工具箱進(jìn)行圖像處理的方法。主要論述了利用MATLAB實(shí)現(xiàn)圖像的二值化，二值圖像的腐蝕、膨脹、開(kāi)、閉等形態(tài)學(xué)處理。</p><p>　　關(guān)鍵詞：MATLAB，數(shù)字圖像處理，二值圖像</p><p><b>　　Abstract </b

5、></p><p>　　Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms

6、to appear, making it faster and faster processing speed, better for People services. Digital image processing is used by some algorithms Computer graphics image processing technology. Digital image processing technology

7、has been in various areas have a relatively wide range of applications. Image processin</p><p>　　Keywords: MATLAB, digital image processing, image enhancement,</p><p>　　binar

8、y image</p><p><b>　　目 錄 </b></p><p><b>　　第一章 緒論2</b></p><p>　　1.1 課題研究目的及意義2</p><p>　　1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀4</p><p>　　1.3 本課題研究工作與結(jié)

9、構(gòu)安排5</p><p>　　第二章數(shù)字圖像處理的簡(jiǎn)介6</p><p>　　2.1 什么是數(shù)字圖像6</p><p>　　2.2 數(shù)字圖像處理概述8</p><p>　　2.2.1 基本概念8</p><p>　　2.2.2 研究?jī)?nèi)容8</p><p>　　2.2.3 基本特點(diǎn)1

10、0</p><p>　　2.2.4 主要應(yīng)用11</p><p>　　2.3 圖像處理文件格式12</p><p>　　2.3.1 MATLAB圖像文件格式12</p><p>　　2.3.2 圖像類型13</p><p>　　第三章MATLAB基本知識(shí)介紹14</p><p>　　3

11、.1 MATLAB的概述14</p><p>　　3.2 MATLAB產(chǎn)生的歷史背景15</p><p>　　3.3 MATLAB語(yǔ)言的特點(diǎn)17</p><p>　　3.4 MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用18</p><p>　　第四章 二值圖像分析及其操作原理19</p><p>　　4.1圖像二值化的基本

12、原理20</p><p>　　4.2 二值形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算22</p><p>　　4.2.1 膨脹22</p><p>　　4.2.2 腐蝕24</p><p>　　4.2.3開(kāi)啟25</p><p>　　4.2.3閉合26</p><p>　　第五章總結(jié)與展望28</p&

13、gt;<p><b>　　5.1 總結(jié)28</b></p><p><b>　　5.2 展望28</b></p><p><b>　　參考文獻(xiàn)29</b></p><p><b>　　致謝30</b></p><p><b>

14、;　　第一章 緒論</b></p><p>　　本章簡(jiǎn)略介紹課題的研究目的及意義，該課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及論文內(nèi)容安排等。</p><p>　　1.1 課題研究目的及意義</p><p>　　圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，是視覺(jué)的基礎(chǔ)，而視覺(jué)又是人類重要的感知手段，所以，數(shù)字圖像成為心理學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等諸多方面學(xué)者研究示圖感知的有效工具。數(shù)

15、字圖像處理是一門實(shí)用的學(xué)科，在軍事公交、航空、航天、遙感、通信、醫(yī)學(xué)、教育等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用！此次選題的意義在于培養(yǎng)自我搜集資料和調(diào)查研究的能力、熟悉數(shù)字圖像處理中的二值圖像處理技術(shù)并驗(yàn)證二值圖像處理的功能。另外，還能培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，為今后工作做好技術(shù)儲(chǔ)備！</p><p>　　數(shù)字圖象處理，即Digital Image Processing，是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、

16、提取特征等處理的方法和技術(shù)。從20 世紀(jì)70年代后期至今，各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像處理提出越來(lái)越高的要求，促進(jìn)了這門學(xué)科向更高級(jí)的方向發(fā)展。特別是在景物理解和計(jì)算機(jī)視覺(jué)（即機(jī)器視覺(jué)）方面，圖像處理已由二維處理發(fā)展到三維理解和解釋的高度。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)和其他各有關(guān)領(lǐng)域的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣泛，從空間探索到微觀研究（如癌細(xì)胞的檢測(cè)）、從軍事領(lǐng)域到工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、從科學(xué)教育到娛樂(lè)游戲（如大家來(lái)找茬）等。數(shù)字圖象處理已從一個(gè)專

17、門的研究領(lǐng)域變成了科學(xué)研究和人機(jī)界面中的一種普遍應(yīng)用的工具。</p><p>　　總的來(lái)說(shuō)，21世紀(jì)的數(shù)字圖像處理趨向純數(shù)字化并要向高質(zhì)量化方向發(fā)展。高質(zhì)量化包括：高分辨率、高速度、立體化、多媒體化、智能化和標(biāo)準(zhǔn)化。</p><p>　　在此次畢業(yè)設(shè)計(jì)中，我主要研究的是利用Matlab編程出數(shù)字圖像處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)一些常用的二值圖像處理功能，掌握BMP位圖文件格式。包括圖像的打開(kāi)，顯示和保存

18、以及二值圖像的腐蝕、膨脹、開(kāi)、閉等形態(tài)學(xué)處理。</p><p><b>　　實(shí)施方案：</b></p><p>　　MathWorks公司推出的MATLAB軟件是學(xué)習(xí)數(shù)理知識(shí)的好幫手。應(yīng)用MATLAB友好的界面和豐富、實(shí)用、高效的指令及模塊，可以使人較快地認(rèn)識(shí)、理解圖像處理的相關(guān)概念，逐步掌握?qǐng)D像信號(hào)處理的基本方法，進(jìn)而能夠解決相關(guān)的工程和科研中的問(wèn)題。</p&

19、gt;<p>　　圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大，已在國(guó)家安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、日常生活中充當(dāng)越來(lái)越重要的角色,對(duì)國(guó)計(jì)民生的作用不可低估。</p><p>　　1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀</p><p>　　數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)

20、算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開(kāi)始利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。</p><p>　　早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺(jué)效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（JPL）。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在19

21、64年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽(yáng)位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬(wàn)張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也推動(dòng)了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。在以后的宇航空間技術(shù)，如對(duì)火星、土星等星球的探測(cè)研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都

22、發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。1972年英國(guó)EMI公司工程師Housfield發(fā)明了用于頭顱診斷的X射線計(jì)算機(jī)斷層攝影裝置，也就是我們通常所說(shuō)的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影，經(jīng)計(jì)算機(jī)處理來(lái)</p><p>　　與此同時(shí)，圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開(kāi)拓性成就，屬于這些領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學(xué)

23、工程、工業(yè)檢測(cè)、機(jī)器人視覺(jué)、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。隨著圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展，從70年代中期開(kāi)始，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。人們已開(kāi)始研究如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實(shí)現(xiàn)類似人類視覺(jué)系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺(jué)。很多國(guó)家，特別是發(fā)達(dá)國(guó)家投入更多的人力、物力到這項(xiàng)研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成

24、果是70年代末MIT的Marr提出的視覺(jué)計(jì)算理論，這個(gè)理論成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域其后十多年的主導(dǎo)思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進(jìn)展，但它本身是一個(gè)比較難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因人類本身對(duì)自己的視覺(jué)過(guò)程還不甚了解，因此計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)有待人們進(jìn)一步探索的新領(lǐng)域。</p><p>　　1.3 本課題研究工作與結(jié)構(gòu)安排</p><p>　　本文主要以MATLAB為工具來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖

25、像的處理。全文共分6章，結(jié)構(gòu)安排如下：</p><p>　　第一章 緒論，介紹了課題研究目的及意義和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。</p><p>　　第二章 介紹了數(shù)字圖像和數(shù)字圖像處理的基本知識(shí)。</p><p>　　第三章 介紹了Matlab仿真工具。</p><p>　　第四章 介紹了利用MATLAB實(shí)現(xiàn)二值圖像操作。</p><

26、;p>　　第五章 總結(jié)與展望。</p><p>　　第二章數(shù)字圖像處理的簡(jiǎn)介</p><p>　　2.1 什么是數(shù)字圖像</p><p>　　所謂數(shù)字圖像就是把傳統(tǒng)圖像的畫面分割成如圖2-1所示的被成為像素（picture element, 簡(jiǎn)稱pixel。有時(shí)候也用pel這一簡(jiǎn)寫詞）的小的離散點(diǎn)，各像素的灰度值也是用離散值即整數(shù)值來(lái)表示的。數(shù)字圖像（digi

27、tal imagine）和傳統(tǒng)的圖像即模擬圖像(picture)是有差別的。</p><p><b>　　圖2-1 數(shù)字圖像</b></p><p>　　為了從一般的照片，景物等模擬圖像中得到數(shù)字圖像，需要對(duì)傳統(tǒng)的模擬圖像進(jìn)行采樣與量化兩種操作（二者統(tǒng)稱為數(shù)字化）。</p><p><b>　　采樣</b></p&g

28、t;<p>　　采樣（sampling）就是把在時(shí)間上和空間上連續(xù)的圖像變成離散點(diǎn)（采樣點(diǎn)，即像素）的集合的一種操作。</p><p>　　圖像基本上是在二維平面上連續(xù)分布的信息形式要把它輸入到計(jì)算機(jī)中，首先要把二維信號(hào)變成一維信號(hào)，因此要進(jìn)行掃描（scanning）。最常用的掃描方法是在二維平面上按一定間隔順序地從上方順序地沿水平方向的直線（掃描線）掃描，從而取出濃淡值（灰度值）的線掃描（Last

29、er掃描）。對(duì)于由此得到的一維信號(hào)，通過(guò)求出每一特定間隔的值，可以得到離散的信號(hào)。對(duì)于運(yùn)動(dòng)圖像除進(jìn)行水平，垂直兩個(gè)方向的掃描以外，還有進(jìn)行時(shí)間軸上的掃描。</p><p>　　通過(guò)采樣，如設(shè)橫向的像素?cái)?shù)為M，縱向的像素?cái)?shù)為N，則畫面的大小可以表示為“M*N”個(gè)像素。</p><p><b>　　量化</b></p><p>　　經(jīng)過(guò)采樣，圖像被

30、分解成在時(shí)間上和空間上離散分布的像素，但是像素的值（灰度值）還是連續(xù)值。像素的值，是指白色-灰色-黑色的濃淡值，有時(shí)候也指光的強(qiáng)度（亮度）值或灰度值。把這些連續(xù)的濃淡值或灰度值變?yōu)殡x散的值（整數(shù)值）的操作就是量化。</p><p>　　如果把這些連續(xù)變化的值（灰度值）量化為8bit，則灰度值被分成0-2552的256個(gè)級(jí)別，分別對(duì)應(yīng)于各個(gè)灰度值的濃淡程度，叫做灰度等級(jí)或灰度標(biāo)度。</p><p

31、>　　在0-255的值對(duì)應(yīng)于白-黑的時(shí)候，有以0為白，255為黑的方法，也有以0為黑，255為白的方法，這取決于圖像的輸入方法以及用什么樣的觀點(diǎn)對(duì)圖像進(jìn)行處理等，這是在編程時(shí)應(yīng)特別注意的問(wèn)題。但在只有黑白二值的二值圖像的情形，一般設(shè)0為白，1為黑。</p><p>　　3. 采樣、量化和圖像細(xì)節(jié)的關(guān)系</p><p>　　上面的數(shù)字化過(guò)程，需要確定數(shù)值N和灰度級(jí)的級(jí)數(shù)K。在數(shù)字圖像處

32、理中，一般都取成2的整數(shù)冪，即:</p><p><b>　　(2.1)</b></p><p><b>　　（2.2）</b></p><p>　　一幅數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)中所占的二進(jìn)制存儲(chǔ)位數(shù)b為:</p><p><b>　　(2.3)</b></p><

33、p>　　例如，灰度級(jí)為256級(jí)(m=8)的512×512的一幅數(shù)字圖像，需要大約210萬(wàn)個(gè)存儲(chǔ)位。隨著N和m的增加，計(jì)算機(jī)所需要的存儲(chǔ)量也隨之迅速增加。</p><p>　　由于數(shù)字圖像是連續(xù)圖像的近似，從圖像數(shù)字化的過(guò)程可以看到。這種近似的程度主要取決于采樣樣本的大小和數(shù)量(N值)以及量化的級(jí)數(shù)K(或m值)。N和K的值越大，圖像越清晰。</p><p>　　2.2 數(shù)字圖

34、像處理概述</p><p>　　2.2.1 基本概念</p><p>　　數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個(gè)因素的影響：一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展；二是數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善)；三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用

35、需求的增長(zhǎng)。</p><p>　　2.2.2 研究?jī)?nèi)容</p><p>　　數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個(gè)方面：</p><p>　　（1）圖像變換。由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效

36、的處理（如傅里葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。 </p><p>　　（2）圖像編碼壓縮。圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且

37、比較成熟的技術(shù)。</p><p>　　（3）圖像增強(qiáng)和復(fù)原。圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯；如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過(guò)程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來(lái)的圖像。</p&

38、gt;<p>　　（4）圖像分割。圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái)，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒(méi)有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對(duì)圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。</p><p>　　（5）圖像描述。圖像描

39、述是圖像識(shí)別和理解的必要前提。作為最簡(jiǎn)單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對(duì)于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。</p><p>　?。?）圖像分類（識(shí)別）。圖像分類（識(shí)別）屬于模式識(shí)別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過(guò)某些預(yù)處理（增

40、強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識(shí)別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中也越來(lái)越受到重視。</p><p>　　2.2.3 基本特點(diǎn)</p><p>　　（1）數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白圖像，要求約6

41、4kbit的數(shù)據(jù)量；對(duì)高分辨率彩色512×512圖像，則要求768kbit數(shù)據(jù)量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～22.5Mbit數(shù)據(jù)量。因此對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存儲(chǔ)容量等要求較高。</p><p>　　（2）數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語(yǔ)言信息相比，占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級(jí)。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語(yǔ)音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲(chǔ)、處理、顯示等

42、各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上，技術(shù)難度較大，成本亦高，這就對(duì)頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。</p><p>　?。?）數(shù)字圖像中各個(gè)像素是不獨(dú)立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個(gè)像素或相鄰兩行間的像素，其相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般說(shuō)還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。</p><p>　?。?）

43、由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來(lái)的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測(cè)量，例如雙目圖像或多視點(diǎn)圖像。在理解三維景物時(shí)需要知識(shí)導(dǎo)引，這也是人工智能中正在致力解決的知識(shí)工程問(wèn)題。</p><p>　　（5）數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評(píng)價(jià)的，因此受人的因素影響較大。由于人的視覺(jué)系統(tǒng)很復(fù)雜

44、，受環(huán)境條件、視覺(jué)性能、人的情緒愛(ài)好以及知識(shí)狀況影響很大，作為圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)還有待進(jìn)一步深入的研究。另一方面，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是模仿人的視覺(jué)，人的感知機(jī)理必然影響著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關(guān)系，優(yōu)先敏感的結(jié)構(gòu)、屬性和時(shí)間特征等，這些都是心理學(xué)和神經(jīng)心理學(xué)正在著力研究的課題。</p><p>　　2.2.4 主要應(yīng)用</p><p>　　計(jì)算

45、機(jī)圖像處理和計(jì)算機(jī)、多媒體、智能機(jī)器人、專家系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展緊密相關(guān)。近年來(lái)計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解圖像的技術(shù)發(fā)展很快，也就是圖像處理的目的除了直接供人觀看（如醫(yī)學(xué)圖像是為醫(yī)生觀看作診斷）外，還進(jìn)一步發(fā)展了與計(jì)算機(jī)視覺(jué)有關(guān)的應(yīng)用，如郵件自動(dòng)分檢，車輛自動(dòng)駕駛等。下面僅羅列了一些典型應(yīng)用實(shí)例，而實(shí)際應(yīng)用更廣。</p><p>　　（1）在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用</p><p>　　主要包括顯微圖像處理；D

46、NA顯示分析；紅、白血球分析計(jì)數(shù)；蟲卵及組織切片的分析；癌細(xì)胞的識(shí)別；染色體分析等等。</p><p>　　（2）遙感航天中的應(yīng)用</p><p>　　軍事偵察、定位、導(dǎo)航、指揮等應(yīng)用；多光譜衛(wèi)星圖像分析；地形、地圖、國(guó)土普查；地質(zhì)、礦藏勘探；天文、太空星體的探測(cè)及分析等。</p><p><b>　?。?）工業(yè)應(yīng)用</b></p>

47、<p>　　CAD 和CAM技術(shù)用于模具、零件制造、服裝、印染業(yè)；零件、產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)，焊縫及內(nèi)部缺陷檢查；交通管制、機(jī)場(chǎng)監(jiān)控；火車車皮識(shí)別等。</p><p>　?。?）軍事公安領(lǐng)域中的應(yīng)用</p><p>　　巡航導(dǎo)彈地形識(shí)別；指紋自動(dòng)識(shí)別；警戒系統(tǒng)及自動(dòng)火炮控制；反偽裝偵察；手跡、人像、印章的鑒定識(shí)別；過(guò)期檔案文字的復(fù)原；集裝箱的不開(kāi)箱檢查等。</p>&l

48、t;p><b>　　（5）其他應(yīng)用</b></p><p>　　圖像的遠(yuǎn)距離通信；多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及應(yīng)用；電視電話；服裝試穿顯示；理發(fā)發(fā)型預(yù)測(cè)顯示；電視會(huì)議；辦公自動(dòng)化、現(xiàn)場(chǎng)視頻管理等。</p><p>　　2.3 圖像處理文件格式</p><p>　　2.3.1 MATLAB圖像文件格式</p><p>　　MA

49、TLAB支持以下幾種圖像文件格式：</p><p>　　（1）PCX（Windows Paintbrush）格式。可處理1，4，8，16，24位等圖像數(shù)據(jù)。文件內(nèi)容包括：文件頭（128字節(jié)），圖像數(shù)據(jù)、擴(kuò)展顏色映射表數(shù)據(jù)。</p><p>　?。?）BMP（Windows Bitmap）格式。有1，4，8，24位非壓縮圖像，8位RLE（Run-length Encoded ）圖像。文件內(nèi)容

50、包括：文件頭（一個(gè)BITMAP FILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），位圖信息數(shù)據(jù)塊（位圖信息頭BITMAP INFOHEADER和一個(gè)顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。</p><p>　　（3）HDF（Hierarchical Data Format）格式。有8位，24位光柵數(shù)據(jù)集。</p><p>　　（4）JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式，是一種成為聯(lián)合

51、圖像專家組的圖像壓縮格式。</p><p>　　（5）TIFF（Tagged Image File Format）格式。處理1，4，8，24位非壓縮圖像，1，4，8，24位pack bit壓縮圖像，一位CCITT壓縮圖像等。文件內(nèi)容包括：文件頭，參數(shù)指針表與參數(shù)域，參數(shù)數(shù)據(jù)表和圖像數(shù)據(jù)四部分。</p><p>　?。?）XWD(X Windows Dump)格式。1，8位Zpixmaps,

52、XYbitmaps,1位XYpixmaps。</p><p>　　（7）PNG（Portable Network Graphics）格式。</p><p>　　2.3.2 圖像類型</p><p>　　MATLAB中，一幅圖像可能包含一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣，也可能包含一個(gè)顏色映射表矩陣。MATLAB中有四種基本的圖像類型：</p><p><b&

53、gt;　　（1）索引圖像</b></p><p>　　索引圖像包括圖像矩陣與顏色圖數(shù)組，其中，顏色圖是按圖像中顏色值進(jìn)行排序后的數(shù)組。對(duì)于每個(gè)像素，圖像矩陣包含一個(gè)值，這個(gè)值就是顏色圖中的索引。顏色圖為m*3雙精度值矩陣，各行分別指定紅綠藍(lán)（RGB）單色值。Colormap=[R，G， B]，R，G，B為值域?yàn)閇0，1]的實(shí)數(shù)值。</p><p>　　圖像矩陣與顏色圖的關(guān)系依賴

54、于圖像矩陣是雙精度型還是uint8（無(wú)符號(hào)8位整型）類型。如果圖像矩陣為雙精度類型，第一點(diǎn)的值對(duì)應(yīng)于顏色圖的第一行，第二點(diǎn)對(duì)應(yīng)于顏色圖的第二行，依次類推。如果圖像矩陣是uint8，有一個(gè)偏移量，第0點(diǎn)值對(duì)應(yīng)于顏色圖的第一行，第一點(diǎn)對(duì)應(yīng)于第二行，依次類推；uint8長(zhǎng)用于圖形文件格式，它支持256色。</p><p><b>　　（2）灰度圖像</b></p><p>

55、　　在MATLAB中，灰度圖像是保存在一個(gè)矩陣中的，矩陣中的每一個(gè)元素代表一個(gè)像素點(diǎn)。矩陣可以是雙精度類型，其值域?yàn)閇0，1]；也可以為uint8類型，其數(shù)據(jù)范圍為[0，255]。矩陣的每個(gè)元素代表不同的亮度或灰度級(jí)。</p><p><b>　?。?）二進(jìn)制圖像</b></p><p>　　二進(jìn)制圖像中，每個(gè)點(diǎn)為兩離散值中的一個(gè)，這兩個(gè)值代表開(kāi)或關(guān)。二進(jìn)制圖像保存在

56、一個(gè)由二維的由0（關(guān)）和1（開(kāi)）組成的矩陣中。從另一個(gè)角度講，二進(jìn)制圖像可以看成為一個(gè)僅包括黑與白的灰度圖像，也可以看作只有兩種顏色的索引圖像。</p><p>　　二進(jìn)制圖像可以保存為雙精度或uint8類型的雙精度數(shù)組，顯然使用uint8類型更節(jié)省空間。在圖像處理工具箱中，任何一個(gè)返回二進(jìn)制圖像的函數(shù)都是以u(píng)int8類型邏輯數(shù)組來(lái)返回的。</p><p><b>　　（4）RG

57、B圖像</b></p><p>　　與索引圖像一樣，RGB圖像分別用紅，綠，藍(lán)三個(gè)亮度值為一組，代表每個(gè)像素的顏色。與索引圖像不同的是，這些亮度值直接存在圖像數(shù)組中，而不是存放在顏色圖中。圖像數(shù)組為M*N*3，M，N表示圖像像素的行列數(shù)。</p><p>　　第三章MATLAB基本知識(shí)介紹</p><p>　　3.1 MATLAB的概述</p>

58、;<p>　　MATLAB 是Matrix Laboratory（“矩陣實(shí)驗(yàn)室”）的縮寫，是由美國(guó)MathWorks 公司開(kāi)發(fā)的集數(shù)值計(jì)算、符號(hào)計(jì)算和圖形可視化三大基本功能于一體的，功能強(qiáng)大、操作簡(jiǎn)單的語(yǔ)言。是國(guó)際公認(rèn)的優(yōu)秀數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件之一。</p><p>　　MATLAB是一種以矩陣為基本變量單元的可視化程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，語(yǔ)法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)類型單一，命令表達(dá)方式接近于常用的數(shù)學(xué)公式，故MATLAB

59、不僅能免去大量的經(jīng)常重復(fù)的基本數(shù)學(xué)運(yùn)算，而且其編譯和執(zhí)行速度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了采用C和Fortran語(yǔ)言設(shè)計(jì)的程序。可以說(shuō)，MATLAB在科學(xué)計(jì)算與工程應(yīng)用方面的編程效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他高級(jí)語(yǔ)言。</p><p>　　MATLAB包括擁有數(shù)百個(gè)內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包.功能工具包用來(lái)擴(kuò)充MATLAB的符號(hào)計(jì)算,可視化建模仿真,文字處理及實(shí)時(shí)控制等功能.學(xué)科工

60、具包是專業(yè)性比較強(qiáng)的工具包,控制工具包,信號(hào)處理工具包,通信工具包等都屬于此類.</p><p>　　開(kāi)放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內(nèi)部函數(shù)外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過(guò)對(duì)源程序的修改或加入自己編寫程序構(gòu)造新的專用工具包.</p><p>　　3.2 MATLAB產(chǎn)生的歷史背景</p><p>　　在70年代中期,Cle

61、ve Moler博士和其同事在美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金的資助下開(kāi)發(fā)了調(diào)用EISPACK和LINPACK的FORTRAN子程序庫(kù).EISPACK是特征值求解的FOETRAN程序庫(kù),LINPACK是解線性方程的程序庫(kù).在當(dāng)時(shí),這兩個(gè)程序庫(kù)代表矩陣運(yùn)算的最高水平.</p><p>　　到70年代后期,身為美國(guó)New Mexico大學(xué)計(jì)算機(jī)系系主任的Cleve Moler,在給學(xué)生講授線性代數(shù)課程時(shí),想教學(xué)生使用EISPACK和

62、LINPACK程序庫(kù),但他發(fā)現(xiàn)學(xué)生用FORTRAN編寫接口程序很費(fèi)時(shí)間,于是他開(kāi)始自己動(dòng)手,利用業(yè)余時(shí)間為學(xué)生編寫EISPACK和LINPACK的接口程序.Cleve Moler給這個(gè)接口程序取名為MATLAB,該名為矩陣(matrix)和實(shí)驗(yàn)室(labotatory)兩個(gè)英文單詞的前三個(gè)字母的組合.在以后的數(shù)年里,MATLAB在多所大學(xué)里作為教學(xué)輔助軟件使用,并作為面向大眾的免費(fèi)軟件廣為流傳.</p><p>

63、　　1983年春天,Cleve Moler到Standford大學(xué)講學(xué),MATLAB深深地吸引了工程師John Little. John Little敏銳地覺(jué)察到MATLAB在工程領(lǐng)域的廣闊前景.同年,他和Cleve Moler, Steve Bangert一起,用C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了第二代專業(yè)版.這一代的MATLAB語(yǔ)言同時(shí)具備了數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)圖示化的功能.</p><p>　　1984年,Cleve Moler和J

64、ohn Little成立了Math Works公司,正式把MATLAB推向市場(chǎng),并繼續(xù)進(jìn)行MATLAB的研究和開(kāi)發(fā).</p><p>　　在當(dāng)今30多個(gè)數(shù)學(xué)類科技應(yīng)用軟件中,就軟件數(shù)學(xué)處理的原始內(nèi)核而言,可分為兩大類.一類是數(shù)值計(jì)算型軟件,如MATLAB, Xmath, Gauss等,這類軟件長(zhǎng)于數(shù)值計(jì)算,對(duì)處理大批數(shù)據(jù)效率高;另一類是數(shù)學(xué)分析型軟件,Mathematica, Maple等,這類軟件以符號(hào)計(jì)算見(jiàn)長(zhǎng)

65、,能給出解析解和任意精確解,其缺點(diǎn)是處理大量數(shù)據(jù)時(shí)效率較低.Mathworks公司順應(yīng)多功能需求之潮流,在其卓越數(shù)值計(jì)算和圖示能力的基礎(chǔ)上,又率先在專業(yè)水平上開(kāi)拓了其符號(hào)計(jì)算,文字處理,可視化建模和實(shí)時(shí)控制能力,開(kāi)發(fā)了適合多學(xué)科,多部門要求的新一代科技應(yīng)用軟件MATLAB.經(jīng)過(guò)多年的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng),MATLAB以經(jīng)占據(jù)了數(shù)值軟件市場(chǎng)的主導(dǎo)地位.</p><p>　　在MATLAB進(jìn)入市場(chǎng)前，國(guó)際上的許多軟件包都是直接以

66、FORTRANC語(yǔ)言等編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的。這種軟件的缺點(diǎn)是使用面窄，接口簡(jiǎn)陋，程序結(jié)構(gòu)不開(kāi)放以及沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的基庫(kù)，很難適應(yīng)各學(xué)科的最新發(fā)展，因而很難推廣。MATLAB的出現(xiàn)，為各國(guó)科學(xué)家開(kāi)發(fā)學(xué)科軟件提供了新的基礎(chǔ)。在MATLAB問(wèn)世不久的80年代中期，原先控制領(lǐng)域里的一些軟件包紛紛被淘汰或在MATLAB上重建。</p><p>　　時(shí)至今日，經(jīng)過(guò)MathWorks公司的不斷完善，MATLAB已經(jīng)發(fā)展成為適合多學(xué)科，多種

67、工作平臺(tái)的功能強(qiáng)大大型軟件。在國(guó)外，MATLAB已經(jīng)經(jīng)受了多年考驗(yàn)。在歐美等高校，MATLAB已經(jīng)成為線性代數(shù)，自動(dòng)控制理論，數(shù)理統(tǒng)計(jì)，數(shù)字信號(hào)處理，時(shí)間序列分析，動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等高級(jí)課程的基本教學(xué)工具；成為攻讀學(xué)位的大學(xué)生，碩士生，博士生必須掌握的基本技能。在設(shè)計(jì)研究單位和工業(yè)部門，MATLAB被廣泛用于科學(xué)研究和解決各種具體問(wèn)題。在國(guó)內(nèi)，特別是工程界，MATLAB一定會(huì)盛行起來(lái)。可以說(shuō)，無(wú)論你從事工程方面的哪個(gè)學(xué)科，都能在MATLAB

68、里找到合適的功能。</p><p>　　3.3 MATLAB語(yǔ)言的特點(diǎn)</p><p>　　一種語(yǔ)言之所以能如此迅速地普及，顯示出如此旺盛的生命力，是由于它有著不同于其他語(yǔ)言的特點(diǎn)，正如同F(xiàn)ORTRAN和C等高級(jí)語(yǔ)言使人們擺脫了需要直接對(duì)計(jì)算機(jī)硬件資源進(jìn)行操作一樣，被稱作為第四代計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的MATLAB，利用其豐富的函數(shù)資源，使編程人員從繁瑣的程序代碼中解放出來(lái)。MATLAB最突出的特點(diǎn)就

69、是簡(jiǎn)潔。MATLAB用更直觀的，符合人們思維習(xí)慣的代碼，代替了C和FORTRAN語(yǔ)言的冗長(zhǎng)代碼。MATLAB給用戶帶來(lái)的是最直觀，最簡(jiǎn)潔的程序開(kāi)發(fā)環(huán)境。以下簡(jiǎn)單介紹一下MATLAB的主要特點(diǎn)。</p><p>　　（1）語(yǔ)言簡(jiǎn)潔緊湊，使用方便靈活，庫(kù)函數(shù)極其豐富。MATLAB程序書寫形式自由，利用起豐富的庫(kù)函數(shù)避開(kāi)繁雜的子程序編程任務(wù)，壓縮了一切不必要的編程工作。由于庫(kù)函數(shù)都由本領(lǐng)域的專家編寫，用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的

70、可靠性。可以說(shuō)，用MATLAB進(jìn)行科技開(kāi)發(fā)是站在專家的肩膀上。</p><p>　?。?）運(yùn)算符豐富。由于MATLAB是用C語(yǔ)言編寫的，MATLAB提供了和C語(yǔ)言幾乎一樣多的運(yùn)算符，靈活使用MATLAB的運(yùn)算符將使程序變得極為簡(jiǎn)短。 </p><p>　?。?）MATLAB既具有結(jié)構(gòu)化的控制語(yǔ)句（如for循環(huán)，while循環(huán)，break語(yǔ)句和if語(yǔ)句），又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦浴?lt;/

71、p><p>　?。?）程序限制不嚴(yán)格，程序設(shè)計(jì)自由度大。例如，在MATLAB里，用戶無(wú)需對(duì)矩陣預(yù)定義就可使用。</p><p>　　（5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各種型號(hào)的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng)上運(yùn)行。</p><p>　?。?）MATLAB的圖形功能強(qiáng)大。在FORTRAN和C語(yǔ)言里，繪圖都很不容易，但在MATLAB里，數(shù)據(jù)的可視化非常簡(jiǎn)單。MATLAB還具

72、有較強(qiáng)的編輯圖形界面的能力。</p><p>　?。?）MATLAB的缺點(diǎn)是，它和其他高級(jí)程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。由于MATLAB的程序不用編譯等預(yù)處理，也不生成可執(zhí)行文件，程序?yàn)榻忉寛?zhí)行，所以速度較慢。</p><p>　?。?）功能強(qiáng)大的工具箱是MATLAB的另一特色。MATLAB包含兩個(gè)部分：核心部分和各種可選的工具箱。核心部分中有數(shù)百個(gè)核心內(nèi)部函數(shù)。其工具箱又分為兩類：功能性

73、工具箱和學(xué)科性工具箱。功能性工具箱主要用來(lái)擴(kuò)充其符號(hào)計(jì)算功能，圖示建模仿真功能，文字處理功能以及與硬件實(shí)時(shí)交互功能。功能性工具箱用于多種學(xué)科。而學(xué)科性工具箱是專業(yè)性比較強(qiáng)的，如control，toolbox, signal processing toolbox,</p><p>　　communication toolbox等。這些工具箱都是由該領(lǐng)域內(nèi)學(xué)術(shù)水平很高的專家編寫的，所以用戶無(wú)需編寫自己學(xué)科范圍內(nèi)的基礎(chǔ)

74、程序，而直接進(jìn)行高、精、尖的研究。</p><p>　　（9）源程序的開(kāi)放性。開(kāi)放性也許是MATLAB最受人們歡迎的特點(diǎn)。除內(nèi)部函數(shù)以外，所有MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可讀可改的源文件，用戶可通過(guò)對(duì)源文件的修改以及加入自己的文件構(gòu)成新的工具箱。</p><p>　　3.4 MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用</p><p>　　圖像處理工具包是由一系列支持圖

75、像處理操作的函數(shù)組成的。所支持的圖像處理操作有:圖像的幾何操作、鄰域和區(qū)域操作、圖像變換、圖像恢復(fù)與增強(qiáng)、線性濾波和濾波器設(shè)計(jì)、變換(DCT變換等) 、圖像分析和統(tǒng)計(jì)、二值圖像操作等。下面就MATLAB 在圖像處理中各方面的應(yīng)用分別進(jìn)行介紹。</p><p>　?。?） 圖像文件格式的讀寫和顯示。MATLAB 提供了圖像文件讀入函數(shù) imread()，用來(lái)讀取如:bmp、tif、tiffpcx 、jpg 、gpe

76、g 、hdf、xwd等格式圖像文；圖像寫出函數(shù) imwrite() ，還有圖像顯示函數(shù) image()、imshow()等等。</p><p>　　（2） 圖像處理的基本運(yùn)算。MATLAB 提供了圖像的和、差等線性運(yùn)算 ，以及卷積、相關(guān)、濾波等非線性算。例如，conv2(I，J)實(shí)現(xiàn)了I，J兩幅圖像的卷積。</p><p>　?。?） 圖像變換。MATLAB 提供了一維和二維離散傅立葉變換

77、(DFT) 、快速傅立葉變換(FFT) 、離散余弦變換 (DCT) 及其反變換函數(shù)，以及連續(xù)小波變換(CWT)、離散小波變換(DWT)及其反變換。</p><p>　?。?） 圖像的分析和增強(qiáng)。針對(duì)圖像的統(tǒng)計(jì)計(jì)算MATLAB 提供了校正、直方圖均衡、中值濾波、對(duì)比度調(diào)整、自適應(yīng)濾波等對(duì)圖像進(jìn)行的處理。</p><p>　?。?） 圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。針對(duì)二值圖像，MATLAB 提供了數(shù)學(xué)

78、形態(tài)學(xué)運(yùn)算函數(shù)；腐蝕(Erode)、膨脹(Dilate)算子，以及在此基礎(chǔ)上的開(kāi) (Open)、閉(Close)算子、厚化 (Thicken) 、薄化 (Thin) 算子等豐富的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算。</p><p>　　以上所提到的 MATLAB在圖像中的應(yīng)用都是由相應(yīng)的MATLAB函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，使用時(shí)，只需按照函數(shù)的調(diào)用語(yǔ)法正確輸入?yún)?shù)即可。具體的用法可參考MATLAB豐富的幫助文檔。</p><

79、;p>　　第四章 二值圖像分析及其操作原理</p><p>　　圖像的二值化在圖像處理中占有重要的作用。圖像的二值化是一種區(qū)域分割的技術(shù)，常用的二值化方法為閾值分析法，即設(shè)定一個(gè)閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分（大于T的像素群和小于T的像素群），然后從多值的數(shù)字圖像中直接提取出目標(biāo)物體。所謂二值圖像，就是指圖像上的所有點(diǎn)的灰度值只有兩種可能，不為"0"就為"255"

80、（灰度級(jí)為2），也就是整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即是指每個(gè)像素不是黑就是白，其灰度值沒(méi)有中間過(guò)渡的圖像。二值形態(tài)學(xué)中的算運(yùn)對(duì)象是集合，但實(shí)際運(yùn)算中當(dāng)涉及兩個(gè)集合時(shí)并不把它們看作是互相對(duì)等的。一般設(shè)A為圖像集合，B為結(jié)構(gòu)元素，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算是用B對(duì)A進(jìn)行操作。二值形態(tài)學(xué)有四個(gè)基本運(yùn)算，即二值膨脹、二值腐蝕、二值開(kāi)啟、二值閉合。</p><p>　　二值圖像中所有的像素只能從0和1這兩個(gè)值中取，因此在MATLAB

81、中，二值圖像用一個(gè)由0和1組成的二維矩陣表示。這兩個(gè)可取的值分別對(duì)應(yīng)于關(guān)閉和打開(kāi)，關(guān)閉表征該像素處于背景，而打開(kāi)表征該像素處于前景。以這種方式來(lái)操作圖像可以更容易識(shí)別出圖像的結(jié)構(gòu)特征。</p><p>　　4.1圖像二值化的基本原理</p><p>　　圖像的二值化處理就是講圖像上的點(diǎn)的灰度置為0或255，也就是講整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即將256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像通過(guò)適當(dāng)?shù)拈y值選

82、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)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實(shí)用的圖像處理中，以二值圖像處理實(shí)現(xiàn)而構(gòu)成的系統(tǒng)是很多的，要進(jìn)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，這樣子有利于再對(duì)圖像做進(jìn)一步處理時(shí)，圖像的集合性質(zhì)只與像素值為0或255的點(diǎn)的位置有關(guān)，不再涉及像素的多級(jí)值，使處理變得簡(jiǎn)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

83、疊的區(qū)域。所有灰度大于或等于閥值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點(diǎn)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(gè)具有其他等級(jí)灰度值的均勻背景下，使用閥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(gè)差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閥值選取技術(shù)來(lái)分割該圖像。動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)閥值實(shí)現(xiàn)圖</p>

84、;<p>　　二值圖像操作只返回與二值圖像的形式或結(jié)構(gòu)有關(guān)的信息，如果希望對(duì)其他類型的圖像進(jìn)行同樣的操作，則首先要將其轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制的圖像格式，可以通過(guò)調(diào)用MATLAB提供的im2bw（）來(lái)實(shí)現(xiàn)，方法如下：</p><p>　　I=imread('C:\yongbao.jpg')</p><p>　　figure,imshow(I)</p><

85、;p>　　J=im2bw(I)</p><p>　　figure,imshow(J)</p><p>　　title('二值化處理')</p><p>　　原圖和二值化的結(jié)果分別如圖4-1和圖4-2所示</p><p><b>　　圖4-1原圖</b></p><p>　　圖

86、4-2 二值化的結(jié)果</p><p>　　4.2 二值形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算</p><p>　　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)是集合運(yùn)算，我們把二值圖像A看作是二維坐標(biāo)點(diǎn)的集合，包含圖像里為1的點(diǎn)，B通常是一個(gè)小的集合，作用類似于模板。</p><p>　　膨脹（Dilation）運(yùn)算</p><p>　　腐蝕（Erosion）運(yùn)算</p>&l

87、t;p><b>　　開(kāi)（Open）運(yùn)算</b></p><p>　　閉（Close）運(yùn)算</p><p><b>　　4.2.1 膨脹</b></p><p>　　膨脹的算符為，A用B來(lái)膨脹寫作，這里先將A和B看作是所有取值為1的像素點(diǎn)的集合。</p><p>　　其定義為：其中，表示集合B的

88、反射，它的定義為：。</p><p>　　表示對(duì)B的反射進(jìn)行位移x。因此，上式表明用B 膨脹A的過(guò)程就是先對(duì)B做關(guān)于原點(diǎn)的映射，再將其平移x，這里A與B的交集不能為空集。換句話說(shuō)，用B來(lái)膨脹A得到的集合是的位移與A至少有一個(gè)非零元素相交時(shí)B的原點(diǎn)位置的集合。 結(jié)構(gòu)元素B可以看作一個(gè)卷積模板，區(qū)別在于膨脹是以集合運(yùn)算為基礎(chǔ)的，卷積是以算術(shù)運(yùn)算為基礎(chǔ)的，但兩者的處理過(guò)程是相似的。⑴ 用結(jié)構(gòu)元素B，掃描圖像A

89、的每一個(gè)像素⑵ 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作⑶ 如果都為0，結(jié)果圖像的該像素為0。否則為1</p><p>　　在MATLAB中運(yùn)用dilate（）函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)膨脹操作。</p><p>　　此外，MATLAB中還提供了預(yù)定義的形態(tài)函數(shù)bwmorph。</p><p>　　MATLAB的代碼：</p><p>　　I=imrea

90、d('C:\yongbao.jpg');</p><p>　　J=im2bw(I);</p><p>　　SE=strel('square',3)</p><p>　　BW1=imerode(J,SE);</p><p>　　subimage(BW1);</p><p>　　title(

91、'使用bwmorph函數(shù)膨脹')</p><p><b>　　圖4-3膨脹處理后</b></p><p><b>　　4.2.2 腐蝕</b></p><p>　　腐蝕的算符為，A用B來(lái)腐蝕寫作。其定義為</p><p>　　腐蝕是對(duì)X中的集合A和B，B對(duì)A進(jìn)行腐蝕的整個(gè)過(guò)程如下：

92、⑴ 用結(jié)構(gòu)元素B，掃描圖像A的每一個(gè)像素⑵ 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作⑶ 如果都為1，結(jié)果圖像的該像素為1。否則為0腐蝕處理的結(jié)果是使原來(lái)的二值圖像減小一圈。</p><p>　　MATLAB中用erode函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)腐蝕操作。</p><p>　　MATLAB代碼如下：</p><p>　　I=imread('C:\yongbao.jp

93、g');</p><p>　　J=im2bw(I);</p><p><b>　　SE=eye(5)</b></p><p>　　BW1=imerode(J,SE);</p><p>　　subimage(BW1);</p><p>　　title('使用erode函數(shù)腐蝕'

94、;)</p><p><b>　　4.2.3開(kāi)啟</b></p><p>　　開(kāi)啟和閉合是膨脹和腐蝕的簡(jiǎn)單組合。例如，先對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕然后膨脹其結(jié)果，即為開(kāi)啟；先對(duì)圖像進(jìn)行膨脹然后腐蝕其結(jié)果，即為閉合。</p><p>　　開(kāi)啟的算符為，A用B來(lái)開(kāi)啟寫作，其定義為 </p><p>　　MATLAB中用open函數(shù)來(lái)實(shí)

95、現(xiàn)開(kāi)啟操作</p><p>　　MATLAB代碼如下：</p><p>　　I=imread('C:\yongbao.jpg');</p><p>　　J=im2bw(I);</p><p>　　SE=strel('square',10);</p><p>　　A=imopen(J,SE

96、);</p><p>　　figure,imshow(A);</p><p>　　title('開(kāi)啟后的圖像')</p><p><b>　　圖3-5</b></p><p><b>　　4.2.3閉合</b></p><p>　　閉合的算符為,A用B開(kāi)閉合寫

97、作，其定義為</p><p>　　MATLAB中用close函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)閉合操作。</p><p>　　MATLAB代碼如下：</p><p>　　I=imread('C:\yongbao.jpg');</p><p>　　J=im2bw(I);</p><p>　　SE=strel('squar

98、e',10);</p><p>　　A=imclose(J,SE);</p><p>　　figure,imshow(A);</p><p>　　title('閉合后的圖形')</p><p>　　圖像處理結(jié)果如圖4-6所示</p><p><b>　　圖4-6</b>&l

99、t;/p><p><b>　　第五章總結(jié)與展望</b></p><p><b>　　5.1 總結(jié)</b></p><p>　　本文主要介紹了數(shù)字圖像的理論知識(shí)及MATLAB 語(yǔ)言的特點(diǎn),基于MATLAB的數(shù)字圖像處理環(huán)境，介紹了如何利用MATLAB及其圖像處理工具箱進(jìn)行數(shù)字圖像處理，在第四章、第五章主要論述了二值圖像的原理，并

100、利用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)二值圖像分析的圖像處理?！?lt;/p><p><b>　　5.2 展望</b></p><p>　　隨著計(jì)算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)，數(shù)字圖像處理學(xué)科在飛速發(fā)展的同時(shí)，也越來(lái)越廣泛地向許多其他學(xué)科快速交叉滲透，使得圖像作為信息獲取以及信息的利用等方面也變得越來(lái)越重要。目前數(shù)字圖像處理的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，已經(jīng)滲透到工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個(gè)領(lǐng)域，

101、在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來(lái)越大的作用。</p><p>　　MathWorks 公司開(kāi)發(fā)的MATLAB最突出的特點(diǎn)就是簡(jiǎn)潔。MATLAB用更直觀的，符合人們思維習(xí)慣的代碼，代替了C和FORTRAN語(yǔ)言的冗長(zhǎng)代碼。MATLAB給用戶帶來(lái)的是最直觀，最簡(jiǎn)潔的程序開(kāi)發(fā)環(huán)境。應(yīng)用MATLAB友好的界面和豐富、實(shí)用、高效的指令及模塊，可以使人較快地認(rèn)識(shí)、理解圖像處理的相關(guān)概念，逐步掌握?qǐng)D像信號(hào)處理的基本方法，進(jìn)而能夠解決相關(guān)的工

102、程和科研中的問(wèn)題。</p><p>　　利用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理使數(shù)字圖像處理更加方便簡(jiǎn)單。圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開(kāi)拓性成就，屬于這些領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)檢測(cè)、機(jī)器人視覺(jué)、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等，使數(shù)字圖像處理成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p

103、><p>　　[1] 于萬(wàn)波，《基于MATLAB的圖像處理》，清華大學(xué)出版社，2008.3</p><p>　　[2] 章毓晉，《圖像處理與分析》，北京清華大學(xué)出版社 2004.7</p><p>　　[3] 張志涌，《精通MATLAB6.5》， 北京北航電子版，2002.12</p><p>　　[4] 閆敬文，《數(shù)字圖像處理MATLAB版》，

104、國(guó)防工業(yè)出版社，2007.2</p><p>　　[5] 周新倫，柳建，《數(shù)字圖像處理》，國(guó)防工業(yè)出版社，1986.3</p><p>　　[6] 陳楊，陳榮娟，《MATLAB6.X圖像編程與圖像處理》，西安電子科技大學(xué)出版社，2002.10</p><p>　　[7] 陳桂明，張明照，《應(yīng)用MATLAB語(yǔ)言處理信號(hào)與數(shù)字圖像》，科學(xué)出版社，2000.</p&

105、gt;<p>　　[8] 楊高松，杜青松，《MATLAB圖像/視頻處理應(yīng)用及實(shí)例》，北京電子工業(yè)出版社，2010.1</p><p><b>　　致謝</b></p><p>　　敲完最后一個(gè)字符，從頭細(xì)細(xì)閱讀早已不陌生的文字，我感觸頗多。雖然其中沒(méi)有什么值得特別炫耀的成果，但對(duì)我而言，是寶貴的。它是無(wú)數(shù)教誨、關(guān)愛(ài)和幫助的結(jié)果。</p>&

106、lt;p>　　我在這里首先要感謝的是我的畢業(yè)論文指導(dǎo)老師——**老師。這篇畢業(yè)論文從開(kāi)題、資料查找、修改到最后定稿，*老師不厭其煩，一審再審，大到篇章布局的偏頗，小到語(yǔ)句格式的瑕疵，都一一予以指出，特別是XX老師多次幫我指出設(shè)計(jì)中的不足及問(wèn)題的解決方向，使我感受到XX老師的淵博學(xué)識(shí)、敏銳思維和民主嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖黠L(fēng)。論文寫作過(guò)程中，從行文的用語(yǔ)到格式的規(guī)范，都力求完美。這里再次對(duì)**老師的無(wú)私付出表示深深的謝意。如果沒(méi)有他的心血，我的畢業(yè)