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MATLAB在数字图像处理中的应用

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秦贝贝毛一敏王艳梅

摘要：随着科技的飞速发展，图像在人类感知中起着重要的作用，图像处理技术也随之慢慢渗入到人们的生活中。文章介绍了 MATLAB图像处理工具包的15类函数及其主要功能，并选择了傅里叶变换、直方图均衡化两个具体的实例介绍了 MATLAB在数字图像处理技术中的应用。

关键词：数字图像处理；MATLAB图像变换；图像增强

1 数字图像处理概述

数字图像处理也称计算机图像处理，是运用计算机辅助工具将图像信号转换为便于分析处理的数字信号的过程，主要包含图像变换、图像增强、图像分割、提取特征等处理方法和技术。在发展初期，图像处理的主要目的是改善图像的质量，从而改善人的视觉效果。随着科技的不断发展，数字图像处理技术越来越先进，处理的目的也逐渐变为帮助人们理解、分析、利用图像中蕴含的信息，这对于医学、科研乃至日常生活都有着不可忽视的作用[1]。

2 MATLAB图像处理工具箱介绍

首先，MATLAB是一種用于技术运算的高性能语言，其将算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算集成到一种易操作的环境，使得用户以具体的数学知识理论来有效地处理实际问题。

其次，MATLAB具有丰富的工具箱和超强的绘图功能，在线性代数、数理统计分析、数字信号处理、数字图像处理、工程与科学绘图、控制系统设计与仿真等方面应用非常突出[2]。尤其在数字图像处理方面，将图像转化为便于理解的矩阵，这就允许人们巧妙地利用公式化的思想去解决图像中所存在的问题。

3 MATLAB图像处理工具箱主要功能

3.1 主要函数分类介绍

MATLAB图像处理工具箱主要包括图像显示、图像文件输入/输出、图像像素值统计、图像分析、图像增强及平滑等13类函数。

3.2 主要功能介绍

3.2.1 图像变换

图像变换就是将图像（即二维矩阵）从时间域或空间域变换到频率域的过程。一般利用正交变换（例如傅里叶变换、余弦变换等）的性质和特点，将图像转换到变换域中进行处理。例如将空间域的图像转换到频率域，以改善原图像质量。该过程利用MATLAB中fft2（）， dct2（）等函数即可实现。

3.2.2 图像增强

图像增强是指对图像某些具有特殊意义的区域进行强调突出，便于进一步地观察、分析和处理[4]。图像增强的方法一般分为空间域和变换域两大类。

3.2.3 图像压缩

图像压缩就是对巨大的图像数据量去冗余化，减少表示信号所需要的数码，从而减少存储信息所需占用的存储空间，以及传输图像所需耗费的时间，可简单利用MATLAB中imratio。等函数实现。

3.2.4 图像分割

在图像研究领域，往往需要提取图像某个具有特殊性质与意义的部分，这就需要将目标从图像中提取出来，这就是图像分割[3]。

图像分割一般有以下几种方法：灰度阈值法、边界法、区域法、边缘法。该过程可利用MATLAB中edge。等函数进行实现。

4 MATLAB在数字图像处理中的应用实例

MATLAB在数字图像处理领域具有强大的作用，其为我们提供了一个宽泛的处理多维阵列的函数组合，而图像（二维数字阵列）则是多维阵列中的一种特殊情况。下面通过两个例子进一步介绍MATLAB在数字图像处理的应用。

4.1 图像变换一傅里叶变换

傅里叶变换是线性系统分析的一个强有力的工具，它可以定量地分析诸如数字化系统、采样点、卷积滤波器等。通过对傅里叶变换的学习及实践，有助于对图像处理问题有进一步的理解学习。图像的傅里叶变换与一维信号的傅里叶变换一样，但是不同的是图像是二维的，对此可利用fft2。函数实现。

运用MATLAB软件实现数字图像傅里叶变换的程序如下，图像实现效果如图1所示。

I=imread（

imshow（I）；title（‘原图像）；fftl=fft2（l）；

sfftI=fftshift（fflI）；

RR=real（sfftI）；

II=imag（sfftI）；A=sqrt（RR.^2+II.^2）；

A=（A-min（min（A）））/（max（max（A））-min（min（A）））*225；subplot（122）；imshow（A）；

title（‘原图像频谱）；

fifftI=ifft2（A）；xifftI=ifft2（angle（fftI））；

figure；subplot（121）；imshow（fifftI，[]）；

title（‘幅值进行傅里叶反变换）；

4.2 图像变换一直方图均衡化

图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不重要的信息，从而增加图像对比度。其主要目的是方便对某些特定的区域进行进一步的研究。直方图是空间域处理技术的基础。直方图均衡化就是通过灰度变换的方法，将一幅图像转换为另一幅直方图分布较为均衡的图像的过程，如图2所示。

利用MATLAB软件实现直方图均衡化增强图像对比度的程序如下。

I=imread（‘pollen.tif）；J=histeq（I）；figure；

subplot（1，2，1）；imshow（I）； title（‘原图像）；

subplot（1，2，2）；imshow（J）； title（‘直方图均衡化后的图像）；figure；subplot（1，2，1）；

imhist（I，64）；title（‘原图像直方图）；

subplot（l，2， 2）；imhist（J，64）；title（‘均衡变换后的直方图）。

5 结语

文章首先简单地介绍了 MATLAB软件及其数字图像处理工具箱的相关信息，其次介绍了 MATLAB数字图像处理工具箱的主要函数，并就MATLAB函数在数字图像处理技术的4个方面的应用进行了详细阐述，最后通过MATLAB程序对数字图像处理中两个典型例子（傅里叶变换以及直方图均衡化）进行了分析展示，使读者能够更清晰地学习和理解MATLAB在数字图像处理技术上的应用。

[参考文献]

[1]江铁成.基于MATLAB的数字图像处理技术研究[J].合肥师范学院学报，2017（6）：25-27.

[2]王圆妹.MATLAB在《数字图像处理》课程中的辅助教学[J].电脑知识与技术，2016（28）：121-126.

[3]张晶，王黎，高晓蓉，等数字图像处理中的图像分割技术及其应用[J].信息技术，2010（10）：37-38.

[4]康牧.图像处理中几个关键算法的研[D].西安：西安电子科技大学，2009.

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