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基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真（有详细的图和程序）.doc

发布时间：2022-06-16 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：12.86M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    前 言
    第1章 数字图像处理的现状及发展
    1.1 数字图像处理技术的发展及应用
    1.1.1 数字图像的前景展望
    第2章 数字图像处理技术及MATLAB软件简介
    2.1 数字图像处理技术简介
    2.1.1 数字图像处理技术的特点
    2.1.2 数字图像处理技术的研究内容
    2.1.3 数字图像处理技术的应用
    2.2 MATLAB软件简介
    2.2.1 MATLAB的主要优缺点
    2.2.2 MATLAB支持的图像类型及其转换分析
    第3章 数字图像处理系统设计
    3.1编辑
    3.1.1灰度图像
    3.1.2亮度
    3.1.3截图
    3.1.4 缩放
    3.2直方图
    3.2.1 灰度图像直方图
    3.2.2 彩色图像的三维直方图(RGB)
    3.2.3 直方图均衡化
    3.3旋转
    3.3.1上下翻转
    3.3.2左右翻转
    3.3.3任意角度翻转
    3.4 噪声
    3.5滤波
    3.5.1中值滤波
    3.5.2自适应滤波
    3.5.3 平滑滤波
    3.6 图像平滑与锐化
    3.6.1 邻域平均法实现平滑运算
    3.6.2 中值滤波实现平滑运算
    3.6.3 拉普拉斯算法实现锐化运算
    3.7 频谱分析
    3.7.1 频谱图
    3.7.2通过高通滤波器
    3.7.3通过低通滤波器
    3.8 灰度图像处理
    3.8.1二值图像处理
    3.8.2 二值图像的腐蚀与膨胀运算
    3.8.3 二值图像的开、闭运算
    3.8.4创建索引图像
    3.9 颜色模型转换
    3.10 车牌号码识别
     3.10.1灰度图像处理 
    3.10.2 车牌边缘处理（灰度图像增强：二值图像处理） 
    总 结
    基于 MATLAB 数字图像处理 摘要：数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图 像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。在数字图像处理过程中，输入的 是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编 码、压缩等。 MATLAB 既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。它为数据 分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供 的 500 多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程 以完成各自的计算。 本文利用 MATLAB 图像处理工具箱，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，实现 数字图像的灰度处理、亮度处理、截图、缩放、旋转、噪声、滤波、直方图统计、频谱分析、 颜色模型转换等。 关键词：数字图像处理；MATLAB
    MATLAB based on digital image processing Abstract: Digital Image Processing (Digital Image Processing) also known as a computer image processing, which refers to converting the image signals into digital signals and using computer processing to process. In digital image processing, the input image is a low quality, the output is aiming to improve the image quality after the common image processing method with an image enhancement, restoration, coding, compression and so on. MATLAB is a kind of intuitive, efficient computer language, but it is also a scientific computing platform. It provides core mathematics and advanced graphical tools for data analysis and data visualization, algorithm and application development. According to more than 500 math and engineering functions, engineers and scientists can provide an integrated environment in which to interact or programmed to complete their calculations. In this paper, MATLAB Image Processing Toolbox, which based on demand to make the program functional analysis and interface design, digital image gradation processing, luminance processing, screenshots, zoom, rotate, noise, filtering, histogram, spectrum analysis, color model conversion and so on. Keywords: digital image processing; MATLAB
    目 录 第 1 章 数字图像处理的现状及发展 ..............................................................................................5 1.1 数字图像处理技术的发展及应用.............................................................................5 1.1.1 数字图像的前景展望 ..............................................................................................6 第 2 章 数字图像处理技术及 MATLAB 软件简介 ....................................................................... 8 2.1 数字图像处理技术简介............................................................................................. 8 2.1.1 数字图像处理技术的特点 ......................................................................................8 2.1.2 数字图像处理技术的研究内容 ..............................................................................9 2.1.3 数字图像处理技术的应用 .................................................................................... 11 2.2 MATLAB 软件简介 ................................................................................................12 2.2.1 MATLAB 的主要优缺点 ........................................................................................12 2.2.2 MATLAB 支持的图像类型及其转换分析 ........................................................ 13 第 3 章 数字图像处理系统设计 ..................................................................................................15 3.1 编辑 ............................................................................................................................ 15 3.1.1 灰度图像 ................................................................................................................. 15 3.1.2 亮度 ......................................................................................................................... 16 3.1.3 截图 ......................................................................................................................... 18 3.1.4 缩放 ........................................................................................................................ 18 3.2 直方图........................................................................................................................ 20 3.2.1 灰度图像直方图 .................................................................................................... 21 3.2.2 彩色图像的三维直方图(RGB).............................................................................22 3.2.3 直方图均衡化 ........................................................................................................ 22 3.3 旋转 ............................................................................................................................ 23 3.3.1 上下翻转 ................................................................................................................. 23 3.3.2 左右翻转 ................................................................................................................. 24 3.3.3 任意角度翻转 ......................................................................................................... 25 3.4 噪声 ............................................................................................................................ 26 3.5 滤波 ............................................................................................................................ 27 3.5.1 中值滤波 ................................................................................................................. 27 3.5.2 自适应滤波 ............................................................................................................. 28 3.5.3 平滑滤波 ................................................................................................................ 28 3.6 图像平滑与锐化....................................................................................................... 29 3.6.1 邻域平均法实现平滑运算 ....................................................................................29 3.6.2 中值滤波实现平滑运算 ........................................................................................31 3.6.3 拉普拉斯算法实现锐化运算 ................................................................................31 3.7 频谱分析................................................................................................................... 33 3.7.1 频谱图 .................................................................................................................... 33
    3.7.2 通过高通滤波器 ..................................................................................................... 34 3.7.3 通过低通滤波器 ..................................................................................................... 35 3.8 灰度图像处理........................................................................................................... 36 3.8.1 二值图像处理 ......................................................................................................... 36 3.8.2 二值图像的腐蚀与膨胀运算 ................................................................................36 3.8.3 二值图像的开、闭运算 ........................................................................................37 3.8.4 创建索引图像 ......................................................................................................... 38 3.9 颜色模型转换........................................................................................................... 39 3.10 车牌号码识别 ......................................................................................................... 40 3.10.1 灰度图像处理 ....................................................................................................... 40 3.10.2 车牌边缘处理（灰度图像增强：二值图像处理） ..........................................41 总 结.................................................................................................................................................43 参考文献 .......................................................................................................................................... 44 附录 1：中文文献...............................................................................错误！未定义书签。 附录 2：外文翻译原文.......................................................................错误！未定义书签。
    前 言 数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。与人类对视觉机理研究的历史 相比，它是一门相对年轻的学科。但在其短短的历史中，它却以程度不同的成功 被广泛应用于几乎所有与图像有关的领域口数字图像处理技术在 20 多年的时间 里，迅速地发展成为一门独立的有强大生命力的学科。 数字图像处理的手段有光学方法和电子学(数字)方法。前者已经有很长的一 发展历史，从简单的光学滤波到现在的激光全息技术。光学处理理论已经日趋完 善，而且处理速度快，信息容量大，分辨率高，处理经济。但是光学处理图像精 度不够高，稳定性能差，操作不方便。最早的图像处理是上世纪六七十年代，随 着电子技术和计算机技术的不断提高和普及，数字图像处理进入高速发展时期。 数字图像处理就是利用数字计算机或者其它数字硬件，对从图像信息转换而得的 电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物 的特征参数，三维立体断层图像的重建等等。数字图像处理技术处理精度比较高， 而且还可以通过改进处理软件来优化处理效果。但是，由于数字图像处理的数据 量非常庞大，因此处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。随着计 算机技术的飞速发展，计算机的运算速度大大提高，这将大大促进数字图像处理 技术的发展。 数字图像处理在它短短的发展历史中，迅速发展成为了一门独立的具有强大 生命力的学科，它应用于很多领域：遥感技术、医用图像处理、工业领域中、军 事公安、文化艺术等方面。 数字图像处理技术研究内容很多，主要包括以下几个方面：图像变换、图像 编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述图像识别等。数字图像处理具 有再现性好、处理精度高、适用面广、灵活性高、成本低等优点。在图像研究领 域中图像特征的研究是一重要的研究方向。人们观察图像时主要通过观察图像纹 理、亮度、几何等关键特征，从而来识别理解图像。实际上通过图像特征的提取 匹配不仅用于图像识别，还可以用于图像分割、配准、拼接等各个方面。对图像 特征的研究已经取得了很多研究成果，随着人们探知世界的深入，对图像特征的 研究将更加重要。
    第 1 章 数字图像处理的现状及发展 1.1 数字图像处理技术的发展及应用 数字图像处理技术使 20 世纪 60 年代随着计算机技术和 VLSY Very Large Scale Integration 的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在 理论上和实际应用中都取得了很大的成就。 视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础。早期图像处理的目的 是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入 的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增 强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。 他们对航天探测器徘徊者 7 号在 1964 年发回的几千张月球照片进行图像处理， 如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随 后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地 形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处 理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发 挥了巨大的作用。 数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972 年英国 EMI 公 司工程师 Housfield 发明了用于头颅诊断的 X 射线计算机断层摄影装置，也就是 我们通常所说的 CT（Computer Tomograph）。CT 的基本方法是根据人的头部截 面的投影，经计算机处理来重建截面图像，成为图像重建。1975 年 EMI 公司又 成功研制出全身用的 CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979 年，这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖，以表彰它对人类做出的划时代贡献。 从 20 世纪 70 年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的 迅速发展，数字图像处理技术向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计 算机系统解释图像，类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算 机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了 不少重要的研究成果。其中代表性的成果是 70 年代末 MIT 的 Marr 提出的视觉 计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。 20 世纪 80 年代末期，人们开始将其应用于地理信息系统，研究海图的自动 读入、自动生成方法。数字图像处理技术的应用领域不断拓展。 数字图像处理技术的大发展是从 20 世纪 90 年代初开始的。自 1986 年以来， 小波理论与变换方法迅速发展，它克服了傅立叶分析不能用于局部分析等方面的 不足之处，被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。Mallat 在 1988 年有效 地将小波分析应用于图像分解和重构。小波分析被认为是信号与图像分析在数学 方法上的重大突破。随后数字图像处理技术迅猛发展，到目前为止，图像处理在
    图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和 工业自动化领域的应用越来越多。 进入 21 世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图 像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。属于这些 领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制 导、文化艺术等。该技术成为一门引人注目、前景远大的新型学科。 1.1.1 数字图像的前景展望 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉 及到人类生活和工作的方方面面。随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应 用领域也将随之不断扩大。数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方 面： 1. 航天航空技术方面 数字图像处理技术在航天航空技术方面的应用，除 JPL 对月球、火星照片的处理之外，另一方面是在飞机遥感和卫星遥感技术中。 图像在空中先处理（数字化编码）成数字信号存人磁带中，在卫星经过地面站上 空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存 储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在 世界各国都在利用各类卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、 农业规划、城市规划。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技 术也发挥了相当大的作用。 2. 生物医学工程方面数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广 泛，且很有成效。除了 CT 技术之外，还有一类是对医用显微技术的处理分析， 如染色体分析、癌细胞识别等。此外，在 X 光肺部图像增晰、超声波图像处理、 心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 3. 通信工程方面当面通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合 的流媒体通信。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如 传送彩色电视信号的速率达 100M/s 以上。要将这样高速率的数据实时传送出去， 必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲，编码压缩是这些技术 成败的关键。 4. 工业工程方面在工业工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，它大大 提高了工作效率，如自动装配线中质量检测，流体力学图片的阻力和升力分析， 邮政信件的自动分拣，在一些恶性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先 进设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉 和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的面貌，目前已在工业生产 中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。
    5. 军事公安方面在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确制导，各 种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统和模拟训 练系统等；公安方面主要用于指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原以及交通 监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和 车牌的自动识别就是图像处理技术成功应用的例子。 6. 文化艺术方面的应用 目前这类应用有电视画面的数字编辑、动画的制 作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照 片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。目前正在形成一门新的艺术—— 计算机美术。 7. 其它方面的应用 数字图像处理技术已经渗透到社会生活的各个领域，如 地理信息系统中二维、三维电子地图的自动生成、修复等；教育领域各种辅助教 学系统研究、制作中；流媒体技术领域等等。
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