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标题 MATLAB GUI数字图像处理平台
范文

    刘蓉彦 邓红亮 汪桃

    摘要:Matlab作为编程语言和可视化工具,现已集成了图像处理的模块。随着数字图像技术的发展,现在已经拥有很多成熟的算法,并且许多算法在Matlab中都已经实现并形成了图像处理工具箱。人们对图像技术的要求也越来越高,单一的算法已经不能满足图像在航空航天、生物工程、医药图像、军事公安以及道路交通等领域的需求。

    关键词:图像处理;分析;MATLAB GUI

    中图分类号:TP390 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)19-0193-03

    1 背景

    随着数字图像技术的发展,现在已经拥有很多成熟的算法,并且许多算法在Matlab中都已经实现并形成了图像处理工具箱。人们对图像技术的要求也越来越高,单一的算法已经不能满足图像在航空航天、生物工程、医药图像、军事公安以及道路交通等领域的需求。数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展,更加深入到生产和科研活动中,成为人类生产和生活必不可少的内容[1]。

    2 系统的总体设计

    使用MATLAB GUI实现图像的基本处理,诸如图像代数运算,运动图像模糊以及运动图像复原,图像平滑处理等多种图像处理,可以简化很多工作。利用MATLAB提供的GUI平台设计一个面向对象的可视化操作界面,所有的功能都对应一个相应的回调函数,回调函数编写成功后便可实现数字图像处理,此设计的模块结构如图1所示:

    3 系统的界面设计

    每个界面都是由相应的按钮对应的Callback函数构成,每个Callback函数对应的运行结果显示在可编辑文本框内。

    3.1 软件主界面

    主界面是软件开始运行是的主要界面,也是进入数字图像处理的各个界面的借口,主要是按钮进入系统,如图2所示:

    3.2 软件子界面

    该次设计的平台是对图像进行各种基本的操作,如图像运算,图像分割等,通过GUI进行图像处理操作。

    3.2.1 图像运算

    图像运算是对图像进行代数运算、图像平移、图像镜像变换,图像旋转和图像校正,如图3所示为图像运算的框架图。

    图像加法运算是将同一场景的多幅图像求平均,加法运算可以降低图像中的随机噪声[2]图像减法运算是对两幅图像的像素值进行减法运算,然后再输出减法操作之后的图像,将其放在指定的fig上。如图4。

    3.2.2 图像分割

    图像分割作为图像处理领域中一个极为重要的内容之一,图像分割是将图像中有意义的部分或者需要应用的部分分割出来。图像分割的基本应用有边缘检测和图像二值化等[4]。

    图像二值化将彩色的图像分割成只有0和225两种灰度的图像,在程序中读入一个彩色图像,然后将其二值化,用编程语言将图像进行处理。

    边缘检测算子检查每个像素的领域,并对灰度变化率进行量化,经典的边缘检测方法是对云图像按像素的某范畴组织边缘检测算子,如梯度算子、Sobel算子、拉普拉斯算子等[4]。不同边缘检测如图5所示:

    3.2.3 图像改善

    图像改善在数字图像处理中较为常用,图像改善可以对图像进行复原,增强等。

    3.2.3.1 图像复原

    在运动中拍下的照片极易因为技术原因而变成模糊图像,使用图像复原可以将模糊图像通过根据先验知识建立退化模型的方式对模糊图像进行恢复。如图6。

    3.2.3.2 图像增强

    图像增强是图像进行加工的不可缺少的步骤。一般的操作是将读入的图像选择合适的滤波器对图像进行滤波,消除噪声然后经过傅里叶逆变换得到增强的图像。

    1)直方图均衡化

    直方图均衡化通过改变函数将原图的直方图调整为具有“平坦”倾向的直方图,进而校正图像。

    2)间域滤波

    空间域滤波是使用空域模板将图像进行遍历处理,突出图像的某一部分,比如突出边缘可以将图像强化。如图7所示为其中的一种操作。

    3)伪彩色增强

    伪彩色图像是将黑白图像按照一定的灰度级映射成相应的彩色图像,增强图像的可视化和提高图像的辨识度。如图8。

    3.2.4 直线提取

    Hough变换属于特性提取技术,最初只是用于二值图像直线检测,后来拓展到检测任意形状,在二维参数空间里,Hough变换就是利用在图像空间中具有一定特性的像元,通过某种映射的形式去寻找与之有联系的累积对应点[3]。如图9。

    3.2.5 图像常用正交变换

    1)傅里叶变换

    傅里叶变换应用十分广泛,如图10。

    2)离散余弦变换,简称DCT对于信号和图像进行有损数据压缩。由于离散余弦变换具有很强的“能量集中”特性,大多数的自然信号都集中在离散余弦后的低频部分。如图11。

    3.2.6 圖像小波变换

    小波变换可以很好地提取图像的信息。小波变换可以实现图像去噪处理和压缩处理等操作,如下图为小波变换中的去噪处理。如图12。

    4 结束语

    该平台借助MATLAB GUI数字图像处理功能,拥有GUI界面简单直观的优势。同过调用返回函数的方法实现对图像的简单处理。如图像代数运算,图像分割,图像改善等。随着数字图像的应用的愈发广泛,这些基础的操作将会在科技领域提供更多的帮助。

    参考文献:

    [1] 李磊. 基于MATLAB GUI的数字图像处理系统设计[D]. 成都: 成都理工大学, 2012.

    [2] 英英. 基于MATLAB的图形图像处理系统的实现[D]. 呼和浩特: 内蒙古大学, 2013.

    [3] 李磊. 基于MATLAB GUI的数字图像处理系统设计[D]. 成都: 成都理工大学, 2012.

    [4] 郭晓军. 数字图像处理[M]. 北京: 电子工业大学出版社, 2009.

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更新时间:2025/3/10 17:15:28