運用MTALAB 的數字圖像處理

李忠虎 趙麗娜

通過實際應用MATLAB 圖像處理工具，對數字圖像進行灰度化和濾波平滑處理，并對圖像的特征進行特取，為實現精密測試提供了前提。

數字圖像處理技術就是將人眼能夠看到的連續的物理圖像通過計算機采樣和量化成二維的函數，并通過演算使其在空間上和數值上離散化，從而形成的一個數字點陣。隨著計算機技術和信息處理技術的迅猛發展，數字圖像處理技術已在工業檢測、航空航天、星球探測、軍事偵察、公安防暴、人機交互和文化藝術等領域得到了廣泛運用并越來越受到人們的重視。

MATLAB 語言是Mathwoks 公司推出的一種面向工程和科學計算，運算數據可視化和交互式程序設計的高級計算機矩陣運算語言。它將科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和仿真模擬集成在一個視窗環境中，結合現代數值分析和矩陣計算，為工程設計、精密檢測以及進行科學有效數值計算的眾多學科領域研究提供全面、高效的解決方案，擺脫了傳統的程序設計語言編輯模式。

MATLAB 數字圖像工具箱主要支持四種圖像類型：分別是真彩色圖像（RGB）、索引圖像、灰度圖像和二值圖像，各類圖像可以通過MATLAB 軟件工具箱的轉換函數相互轉換類型，MATLAB 可操作的圖像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD 等格式。

數字圖像處理

在大多數測量過程中采集到計算機的圖像一般都為彩色圖像，由于彩色圖像的數據量比較大，為減少圖像處理過程的時間需要將彩色圖像灰度化轉換成灰度圖像，這樣能夠減少處理數據運算量還能不損失圖像的邊緣信息。在圖像采集過程中，由于受到各種因素的影響，被測圖像會變的模糊而使得測量誤差超差。為提高測量精度需要將數字圖像轉化為灰度圖像，并進行濾波降噪處理。

數字圖像灰度化

運用MATLAB 語言實現彩色圖像灰度化和圖像的直方圖均衡化，將圖像中有用的信息突出出來，削弱或消除不需要的信息。

對應的進行灰度化和直方均衡化的MATLAB 源程序及主要注解如下：

% 圖像灰度化和直方圖均衡化

I=imread（‘tupian1.jpg’）；% 讀入彩色圖像文件

I=rgb2gray（I）；% 圖像灰度化處理

J=histeq（I）；% 對圖像直方圖均衡化處理，默認灰度級數為 64

subplot（121），imshow（I）% 顯示灰度化圖像

subplot（122），imshow（J）% 顯示直方圖均衡化圖像

數字圖像濾波處理

在對數字圖像進行初步灰度化和直方圖均衡化處理后，在其基礎上再對數字圖像進行平滑去噪，對數字圖像的平滑去噪其實就是對圖像信息進行濾波處理。對圖像進行濾波處理主要是為了凸現數字圖像中某些重要的信息，同時去除或抑制某些無用的信息來提高圖像質量。如強化圖像的高頻分量，可以使圖像物體的輪廓更為清晰。

圖像濾波處理過程有可能會造成圖像失真，因為它不是以圖像保真為原則的，它的目的主要有兩個：一是提高圖像的清晰度；二是有利于計算機識別和處理，如通過銳化濾波突出圖像的邊緣輪廓線，以便進行特征分析。

濾波處理方法有很多種，不同的方法消除或抑制隨機噪聲的效果也有所不同，引起的圖像中的細微環節和邊緣特征的損失程度也不同。在這里主要討論鄰域平均濾波法、加權均值濾波法和中值濾波法三種常用的濾波方法。

下面通過幾個實驗來對比以下三種濾波方法的處理效果。

對應三種濾波方法的MATLAB 源程序及主要注解如下：

圖2 灰度化圖像和直方圖均衡化圖像

圖3 濾波處理后圖像的對比

通過圖3 所示，鄰域平均濾波法和加權平均濾波法雖然對圖像起到平滑的作用，但在消除噪聲的同時，也使得圖像中的一些細微數據因被平均濾波而變得模糊了；中值濾波法則在消除噪聲的同時還能保持圖像中的細微部分，防止邊緣輪廓模糊，對如脈沖干擾和椒鹽噪聲這樣的隨機噪聲具有很好的濾波效果，而且很好的保持了邊緣特征信息。

數字圖像邊緣檢測

在現代工藝和各類檢測過程中，檢測被測對象的邊緣信息是非常重要的，圖像最基本的特征就是邊緣，它存在于目標、背景和區域之間，包含著很多有價值的目標邊界信息，是分割圖像的最重要的依據，也是圖像匹配的重要特征。

圖4 利用canny 算子檢測結果

目前，有很多的圖像邊緣檢測方法，在這里僅介紹基于Canny 算子檢測方法，它是邊緣檢測算法中最常用的一種算子，也是普遍公認的性能優越的邊緣檢測算子，它經常被其他算子引用作為標準算子并與其進行優劣分析對比。Canny 算子具有高效的檢測率、精確定位和明確響應三大優點，這三點也成為評判邊緣檢測算子的三個標準條件。

下面通過實驗來介紹Canny 算子檢測方法，對應的MATLAB 語言實現的源程序及主要注解如下：

如圖4 所示，物體的邊緣的特征表達的比較清楚，圖像中的細微部分清晰地表達出來，最大程度的體現了物體的輪廓特征，有利于精密檢測的實現。

結束語

通過實驗，運用 MATLAB 語言對數字圖像進行處理，比VC 等軟件語言使用簡單，還能快速實現模擬計算仿真并輸出效果圖，大大提高了工作學習效率，對于各類精密檢測和科學應用方面有著非常好的輔助性作用。近來MATLAB 軟件針對數字圖像處理技術推出了許多新的功能，這對相關行業的研究人員提供了高效、便捷的學習和研究工具。