MATLAB讲稿 数据可视化及图像处理.pdf

6.3 图像处理工具箱 在MATLAB的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)提供了大量的用于图像处理的函数。我们将 对图像及图像处理的相关知识进行介绍，然后介绍 matlab 中常用的图像操作进行介绍。 图像与数字图像简介 • 图像：利用各种系统观测客观世界获得的且 可以直接或间接感知的视觉实体。 • 图像：图像是对客观世界的反映。“ 图”是指物体透 射光或反射光的分布，“像”是人的视觉对“ 图”的认 识。“ 图像”是两者的结合。图像既是一种光的分 布，也包含人的视觉心理因素。图像的最初取得是 通过对物体和背景的“摄取” 。这里指的“摄取”即意 味着一种“记录”过程，如照相、摄像、扫描等。 • 数字图像：一幅图片可以定义为一个二维函数f(x, y) ，其中x和y表示空间坐标，而f对于任何一对(x, y) 坐标的函数值称为该点处图像的亮度或灰度。当x, y和f的值都是有限的、离散的数值时，称该图像为 数字图像。 图像: （1）模拟图像：光学图像、模拟电视图像等。 处理速度快，但精度和灵活度差。 （2 ）数字图像：数码相机、数字电视等。是将 连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计 算机可以识别及处理的点阵图像。 数字图像的优点： （1）精度高：目前计算机可将 模拟图像转化成高精度数字图像 （2 ）处理方便：数字图像是一 组数据，可利用计算机对其处理 （3 ）重复性好：数字图像可比 模拟图像有正常的保质时间 数字图像处理的研究内容 1)图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中 进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各 种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变 换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的 处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而 且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域 中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变 换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它 在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2)图像编码与压缩：图像编码压缩技术可减少描述 图像的数据量（即比特数），以便节省图像传 输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩 可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失 真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方 法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟 的技术。 3)图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了 提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰 度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图 像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可 使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频 分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图 像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质 过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法， 恢复或重建原来的图像。 4)图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键 技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征 部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边 缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析 和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提 取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用 于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的 研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研 究的热点之一。 5)图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要 前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特 性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用 二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类