MATLAB與圖像處理課件

1、MATLAB與圖像處理1圖像信息是人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界的主要知識(shí)來(lái)源。國(guó)外學(xué)者的研究結(jié)果： 人類(lèi)所獲得的外界信息有70以上是通過(guò)眼睛獲得的。2數(shù)字圖像處理：利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行加工和處理的過(guò)程應(yīng)用范圍：遙感氣象預(yù)報(bào)軍事偵察生物醫(yī)學(xué)。3數(shù)字圖像處理的主要研究領(lǐng)域：圖像的數(shù)字化圖像變換圖像增強(qiáng)圖像恢復(fù)圖像分割圖像分析和理解圖像壓縮4MATLAB的圖像處理函數(shù)分類(lèi)：圖像的幾何操作圖像變換圖像分析和增強(qiáng)圖像壓縮5圖像格式和類(lèi)型索引色圖像 對(duì)不同顏色進(jìn)行編號(hào)，組成一個(gè)調(diào)色板，圖像數(shù)據(jù)記錄像素對(duì)應(yīng)的調(diào)色板顏色的序號(hào)。 7灰度圖像： 只有圖像的強(qiáng)度信息，沒(méi)有顏色信息。圖像格式和類(lèi)型8圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換的函數(shù)：im2bw(

2、 ) 將真彩色、索引色和灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。 例：load treesBW=im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map)figureimshow(BW)10圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換的函數(shù)：ind2gray( ) 將索引色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 例：load treesJ=ind2gray(X,map);imshow(X,map)figureimshow(J)11圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換的函數(shù)：ind2rgb( ) 將索引色圖像轉(zhuǎn)換為真彩色圖像。 例：load treesJ=ind2rgb(X,map);imshow(X,map)figureimshow(J)12圖像的輸入輸出：imread( ) 支

3、持對(duì)cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式圖像的輸入。 imwrite( ) 支持對(duì)cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式圖像的輸出。14圖像的顯示：image( )imshow( )兩個(gè)函數(shù)均可用于數(shù)據(jù)和圖像的顯示。15改善視覺(jué)效果的方法：直方圖均化 右圖太暗，看不清輪胎的細(xì)節(jié)，需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。 171819I=imread(tire.tif); %讀入圖像J=histeq(I); %直方圖均化subplot(1,2,1),imshow(I) %顯示原始圖像subplot(1,2,2),imshow(J) %顯示增強(qiáng)

4、后圖像figuresubplot(1,2,1),imhist(I,64) %顯示直方圖subplot(1,2,2),imhist(J,64)20圖像增強(qiáng)的一般處理：原理： 輸入圖像為f(x,y),處理后的圖像為g(x,y)，則圖像增強(qiáng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： g(X,Y)=T(f(X,Y)其中： T表示輸入、輸出圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的灰度映射關(guān)系。21例：對(duì)數(shù)變換I=imread(pout.tif);imshow(I)I=double(I) %對(duì)數(shù)運(yùn)算不支持uint8類(lèi)型數(shù)據(jù)J=log(I+1);figure,imshow(J,4,5)22圖像去噪聲的實(shí)驗(yàn):實(shí)驗(yàn)過(guò)程： 1. 讀入圖像數(shù)據(jù)。 2. 對(duì)圖像添加噪聲

5、。 3. 對(duì)帶噪聲的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。 4. 顯示處理后的圖像。24添加噪聲：I=imread(eight.tif);J1=imnoise(I,gaussian,0,0.02); %對(duì)圖像數(shù)據(jù)添加均值為0，方差為0.02的高斯噪聲。J2=imnoise(I,salt & pepper,0.02); %對(duì)圖像數(shù)據(jù)添加椒鹽噪聲。J3=imnoise(I,speckle,0.02); %對(duì)圖像數(shù)據(jù)添加乘性噪聲。subplot(2,2,1),imshow(I)subplot(2,2,2),imshow(J1)subplot(2,2,3),imshow(J2)subplot(2,2,4),imsho

6、w(J3)25去噪聲處理：鄰域平均法：h=1 1 1;1 1 1;1 1 1; %產(chǎn)生濾波模板h=h/9; %對(duì)模板歸一化J=conv2(J1,h);subplot(1,2,1),imshow(J1)subplot(1,2,2),imshow(J)2728去噪聲處理：中值濾波：J=medfilt2(J1);subplot(1,2,1),imshow(J1)subplot(1,2,2),imshow(J)2930圖像變換：圖像變換是圖像處理的重要工具。通過(guò)變換，改變圖像的表示域，可以對(duì)圖像的后繼處理帶來(lái)極大的方便。例如： 傅立葉變換：圖像的頻域分析 離散余弦變換： 使能量集中利于圖像壓縮。31傅

7、立葉變換的例子：load imdemos saturn2imshow(saturn2)b=fft2(saturn2);figureimshow(log(abs(b),)colormap(jet(64);colorbar3233離散余弦變換（DCT）：b=dct2(saturn2);figureimshow(log(abs(b),)colormap(jet(64);colorbar3435圖像壓縮的基本原理：b(abs(b)10)=0; %將DCT變換值小于10的元素置為0K=idct2(b)/255; %對(duì)逆DCT變換歸一化figureimshow(K)3637邊緣檢測(cè)邊緣是目標(biāo)與背景的分界線

8、，通過(guò)提取邊緣可以分離目標(biāo)和背景。38MATLAB的圖像處理工具箱提供了函數(shù)edge來(lái)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)邊緣的功能。I=imread(west.tif);imshow(I)b=edge(I);figureimshow(b)3940edge()的使用方法：edge(數(shù)據(jù)，檢測(cè)方法，參數(shù)）微分算子檢測(cè)方法： 1. roberts max(|f(i,j)-f(i+1,j+1)|, |f(i+1,j)-f(i,j+1)|) 2. sobel 41I=imread(rice.tif);imshow(I)b=edge(I ,roberts);figureimshow(b)c=edge(I ,sobel);figureimshow