基于MATLAB的基本图像处理.doc

9 基于MATLAB的基本图像处理石硕1+1(首都师范大学 电子信息工程系,北京 100048)The basic image processing based on MATLAB *Shuo-Shi1+1(Department of Electronic and Information Engineering, Capital Normal University, Beijing 100048, China)+ Corresponding author: Phn: +86-10-62645407, Fax: +86-10-62645000, E-mail: 1147754843qq, Received 2002-10-08; Accepted 2003-01-05Abstract:Using the toolbox of Matlab can realize the GUI programming of the image processing,which can make your own Photoshop come true. To meet the users need, the project has the following basic functions: read and save the image、design the graphical user interface to enable uses to revise the brightness and contrast、screenshot、proceed image histogram statistics and histogram equalization、add the diverse noise and filter them、capture the image edge information 、flip and rotate the image、show the negative effect of the image.Key words:GUI; graphical user interface; histogram statistics; histogram equalization 摘 要:综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计， 利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop.为满足用户的使用要求，现设计程序有以下基本功能：图像的读取和保存、设计图形用户界面让用户可以对图像进行任意亮度和对比度的修改、截图、进行图像直方图统计和直方图均衡、能对加入的噪声进行滤波去噪、采集图像边缘信息、进行图像翻转、旋转和显示底片效果.关键词:人机交互;图形用户界面;直方图统计；直方图均衡中图法分类号:TP301文献标识码: A通过以下步骤可以通过matlab实现Photoshop的功能。1 图像变形1.1 翻转通过matlab中f=fliplr(handles.img); f=flipud(handles.img)两个函数分别实现左右镜像翻转与上下镜像翻转。 左右翻转 上下翻转1.2 旋转关键部分：通过p=inputdlg(prompt,input,1,defans);p1=str2num(p1); 来输入旋转参数。通过函数f=imrotate(handles.img,p1,bilinear,crop);实现翻转。旋转30度2 直方图统计通过利用imhist(X)函数来实现直方图统计。直方图统计图 13 直方图均衡方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数): (1)EQ(f)在0fL-1范围内是一个单值单增函数。这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。 (2)对于0fL-1有0gL-1，这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。直方图均衡化步骤 1 处理前 直方图均衡化后4 噪声和滤波4.1 噪声4.11椒盐噪声椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。 处理前 加噪声后4.12高斯噪声所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 处理前 加噪声后4.2 滤波4.21中值滤波中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=medf(x-k,y-l),(k,lW) ，其中,f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。 滤波前 滤波后 4.22线性滤波线性滤波器主要可去除高斯噪声。 滤波前 滤波后5 对比度和亮度5.1 对比度对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小，好的对比率120:1就可容易地显示生动、丰富的色彩，当对比率高达300:1时，便可支持各阶的颜色。该程序段主要通过 f=immultiply(handles.img,p1); p=inputdlg (prompt,input,1,defans); 分别实现图像对比度的增强与减弱。 处理前 对比度增强4倍后对比度减弱2倍后5.2 亮度 处理前 亮度处理后亮度处理后 6 底片效果底片效果。将图像变为底片，并显示。7 边缘信息捕获采取图像的边缘信息。 8 截图通过imcrop(x)函数来实现对图片某一区域的截取，截取的图片在右框中显示。结合“保存为”,可把截图处理后的图片保存在指定路径。 9 结束语本文给出了基于matlab的一些基本图像处理，利用GUI设计图形用户界面.，从而满足用户处理图像需求.致谢 在此,我们向对本文的工作给予支持和建议的同学,尤其是首都师范大学丁辉老师表示感谢.References:1 Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods.