基于Matlab數字圖像處理的方法應用教學

郭 平,趙 剛,張 晶（.井岡山大學機電工程學院；. 井岡山大學電子與信息工程學院,江西 吉安 343009）

基于Matlab數字圖像處理的方法應用教學

郭 平1,趙 剛1,張 晶2
（1.井岡山大學機電工程學院；2. 井岡山大學電子與信息工程學院,江西 吉安 343009）

考慮到數字圖像處理課程傳統的書本教育方式學生對相關知識方法的理解掌握效果不理想，提出基于Matlab軟件仿真實踐相結合的教學方式，并通過實例分析重點介紹數字圖像處理方法中圖像濾波、圖像增強方法的實際應用。分析結果表明在數字圖像處理中利用Matlab軟件進行實踐仿真相結合的教學模式，不僅利于學生理解抽象的理論概念，更有利于數字圖像處理學科的工程實踐應用，教學效果顯著。

數字圖像處理；Matlab；圖像濾波；圖像增強

1 引言

數字圖像處理（Digital Image Processing）是一門用計算機對圖像信息進行處理的技術。它最早出現于20世紀50年代，當時計算機已經發展到一定程度，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成于20世紀60年代初，隨著計算機技術和信息技術的不斷發展，數字圖像處理技術得到了迅猛發展，應用也逐漸成熟，尤其是在航空航天、生物醫學、通信技術等諸多領域應用廣泛。因此，越來越多的高校已將“數字圖像處理”課程作為電子通信工程類專業的基礎課程。

數字圖像處理技術盡管應用前景廣，但該學科在教學過程中呈現理論性強、概念抽象的特點，學生在學習中枯燥難懂，在高校教學中“數字圖像處理”課程一直是處于教與學的兩難境地。為了讓學生既能夠掌握理論概念的同時，又能形象直觀理解數字圖像處理相關方法的使用，特在“數字圖像處理”課程教學中引進Matalab軟件實現仿真實驗進行分析。Matlab軟件是一款由美國MathWorks公司開發的商業數學軟件[1]，可實現算法開發、數據分析、數值計算等功能。由于其矩陣處理與三維顯示能力顯著，非常適合數字圖像處理仿真。

本文以處理分析鋼板表面劃痕缺陷圖為實例，結合Matlab軟件仿真實驗結果，介紹說明數字圖像處理教學中圖像濾波、圖像增強方法的概念及應用，讓學生相比于傳統課本教學更加清晰地理解和掌握圖像處理方法的使用。

2 圖像的灰度化處理

本文通過相機Canon 450D在暗域照明條件下采集包含劃痕缺陷的鋼板圖片進行圖像處理分析，如圖1所示。鋼板連鑄連軋生產中，由于連鑄鋼坯、軋制設備、加工工藝等多方面原因，導致鋼板表面出現輥印、夾雜、結疤、劃痕、裂紋和斑點等不同類型的缺陷[2]。劃痕作為鋼板典型缺陷之一，常常會降低了鋼板的抗腐蝕性、耐磨性和抗疲勞強度等性能，因此大部分鋼企在生產過程中要求對劃痕缺陷進行圖像檢測處理。

圖1為真彩色數字圖像，這種圖像的模型是RGB色彩空間模型，即由R（紅），G（綠），B（藍）三種顏色共同組成的空間模型。由于該空間中每種顏色具有28灰度級，因此它也被稱為24位色彩空間，如圖2所示。

本文主要通過分析相機所采集圖像的亮度信息來分析劃痕缺陷信息，不需要考慮色彩信息。因此，首先需將相機所采集的真彩色圖像轉換成灰度圖，這一圖像轉換過程稱為圖像的灰度化處理。MATLAB圖像處理工具箱中提供了函數rgb2gray，能夠方便地實現圖像的灰度化處理，灰度化處理后的結果如圖3所示。程序如下：

I=imread(‘steel.tif’);

I1=rgb2gray(I);

I2=im2double(I1);

figure, imshow(I2)

3 圖像的濾波

圖像采集和傳送中，不可避免會產生圖像噪聲，這些噪聲對圖像檢測的精度會產生不利影響，必須對圖片進行圖像濾波，減少或消除噪聲的影響。

中值濾波[3]是常用的圖像濾波方法之一。它是一種非線性濾波，是在含有奇數點滑動窗口內，利用窗口內各點灰度值排序后的中值代替窗口中心點灰度值的方法。

本文分別選用窗口尺寸3*3、5*5、7*7的中值濾波對鋼板圖像進行濾波處理，如圖4所示。程序如下：

I=imread('steel. tif ');

I1=rgb2gray(I);

I2=im2double(I1);

Y1=medfilt2(I2,[3 3]);

figure,imshow(Y1);

Y2=medfilt2(I2,[5 5]);

figure,imshow(Y2);

Y3=medfilt2(I2,[7 7]);

figure,imshow(Y3)

從圖中的劃痕缺陷處理效果評估，尺寸為3*3窗口的中值濾波效果較好。

4 圖像的灰度增強

經過濾波處理后的圖像雖然噪聲得到了有效的抑制或去除，但為了能讓鋼板表面劃痕缺陷特征更清晰呈現，必須經過圖像的灰度增強。

圖像灰度增強方法有許多，其中分段線性灰度變換法[4]是比較常用有效的圖像增強方法之一，本文利用該方法對鋼板表面圖像進行增強處理。

分段線性灰度變換的原理是將圖像的灰度區間分成若干段，在不同的灰度段利用不同斜率的線性函數進行灰度變換，使圖像有用信息的灰度范圍得以擴展，而噪聲的灰度范圍被壓縮。如圖5所示為三段灰度線性變換函數，其數學表達式（1）如下：

其中f(x,y)、g(x,y)分別表示變換前后的圖像，T1、T2為不同灰度區間的分段點，k0、k1、k2分別代表三段區間的變換函數斜率，即拉伸系數。[fmin,fmax]表示圖像變換前的實際灰度范圍，[gmin,gmax]為圖像變換后的灰度范圍。

要通過分段線性灰度變換得到對比度明顯的增強圖像，需合理選擇分段點，本文通過觀察分析中值濾波處理后圖像直方圖分布（如圖6所示），利用自適應方法進行計算，確定分段點。具體計算方法和計算過程參見文獻[5]。

通過三段灰度線性拉伸變換后，鋼板表面圖像如圖7所示。

從圖中可以看出，三段灰度線性拉伸變換法加深了圖像中缺陷和背景的灰度對比度差異，很好地突出了鋼板表面劃痕缺陷，為劃痕信息特征提取分析的工程應用提供了重要基礎。

5 結語

本文結合Matlab軟件圖像處理工具箱進行了鋼板表面劃痕缺陷圖像的處理分析，通過仿真實驗結果，說明了數字圖像處理教學中圖像濾波、圖像增強等方法的概念及實際應用。通過在數字圖像處理中利用Matlab軟件進行實踐仿真教學，不僅利于學生理解抽象的理論概念，更有利于數字圖像處理學科的工程實踐應用，教學效果顯著。

[1]Samsi, S.; Gadepally, V.; Krishnamurthy, A.. MATLAB for Signal Processing on Multiprocessors and Multicores [J] . Signal Processing Magazine, IEEE,2010,27(02):40-49.

[2]周家齊.熱軋鋼板表面缺陷淺析[J].重鋼技術,1991,2(34):32-36.

[3]余成波.數字圖像處理及MATLAB實現[M]. 重慶:重慶大學出版社, 2003(06).

[4]章毓晉.圖象工程.上冊,圖像處理[M].北京:清華大學出版社,2006.

[5]郭平,劉國平,胡華.自適應圖像增強在連鑄坯表面檢測中的應用[J].光盤技術,2009(11): 54-56.

郭平(1985-)，男，江西吉安人，碩士，研究方向：智能機器人與視覺。