數(shù)字圖像處理以及運(yùn)用MATLAB實(shí)現(xiàn)的基本方法

谷曉琳+潘迪+楊潤(rùn)耀

摘要：21世紀(jì)是信息化的世紀(jì)，在現(xiàn)代高速發(fā)展的社會(huì)中，獲取信息的技術(shù)不斷得到改進(jìn)，因此，對(duì)于圖像——這一最基本的消息載體的處 理也有著越來(lái)越高的要求。數(shù)字化的圖像處理已經(jīng)成為現(xiàn)代科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而MATLAB軟件具有十分強(qiáng)大的處理信號(hào)及圖像的功能，在它的函數(shù)中具有傅里葉變換及其反變換等比較常用的功能，而圖像處理經(jīng)常用到的小波變換如哈爾小波變換等也可以運(yùn)用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；運(yùn)用；MATLAB

1數(shù)字信號(hào)的概念

信號(hào)根據(jù)其在幅值和時(shí)間上的連續(xù)與否可以分為模擬信號(hào)和數(shù)字信號(hào)。在我們的生活中大部分信號(hào)都是模擬信號(hào)，如聲音，圖像等等。但是在數(shù)字計(jì)算機(jī)中能夠處理的信號(hào)是數(shù)字化以后的信號(hào)，即在幅值上和時(shí)間上都是離散的信號(hào)，也就是我們通常所說(shuō)的“數(shù)字信號(hào)”。（模擬信號(hào)是指信息參數(shù)在給定范圍內(nèi)表現(xiàn)為連續(xù)的信號(hào)）。

2實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理的系統(tǒng)

一般情況下，實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理的系統(tǒng)基本的流程如下：圖像輸入的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)圖像數(shù)字化設(shè)備將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)字信號(hào)，繼而由圖像處理計(jì)算機(jī)（軟件）來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)于圖像的進(jìn)一步處理（圖像的壓縮，復(fù)原，及進(jìn)行邊緣檢測(cè)等），最后由圖像輸出設(shè)備輸出經(jīng)過(guò)處理的圖像，整個(gè)數(shù)字圖像處理得以完成。

3MATLAB實(shí)現(xiàn)平均值降噪

一般情況下，由實(shí)際的場(chǎng)景圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息時(shí)，會(huì)有各種噪聲的影響，導(dǎo)致失真的發(fā)生。下面就是當(dāng)圖片受到高斯噪聲的影響時(shí)，運(yùn)用平均值降低噪聲影響的一個(gè)實(shí)例。

圖1

圖2圖3

當(dāng)運(yùn)用imread 函數(shù)讀圖片信息后（保存在X中），在workspace里生成一個(gè)512*512的矩陣，每個(gè)單元存放的數(shù)據(jù)為8bits，而后將原圖片加上高斯噪音組成圖2所示圖片。利用1000次相加求其平均值的算法，將噪聲的影響減小，得出圖3所示的處理后的圖像。

此外值得注意的是，當(dāng)兩個(gè)矩陣相加時(shí)，在MATLAB中需要其大小和數(shù)據(jù)類型相同，因此才有了G0=im2double（G）的語(yǔ)句。運(yùn)用MATLAB實(shí)現(xiàn)“差影法”從混合圖片中取出所需圖片如在加有高斯噪聲【G~N（0.0.01）】的圖片中采樣噪聲的信息，其主要程序編碼如下：

G=imsubtract（H，I）；

subplot（1，3，1）；imshow（H）；

subplot（1，3，2）；

imshow（I）；subplot（1，3，3）；imshow（G）；

圖4圖5圖6

由于噪聲是和原圖片混疊在一起的，我們現(xiàn)在需要給提取噪聲，因此，利用“差影法”很容易就實(shí)現(xiàn)了，其函數(shù)為subtract（H，I），即將兩幅圖片做減法運(yùn)算。在用MATLAB實(shí)現(xiàn)的編碼很簡(jiǎn)單，但是我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有一個(gè)很明顯的問(wèn)題，即在圖6中大部分區(qū)域?yàn)楹谏瑫?huì)造成圖像看起來(lái)很不方便，因此常常采用將圖片求反后輸出，例程如下：

>>I=imread（‘lenna_gray.png）；

H=imnois（I，gaussian，0，0，01）；

G=imsubtract（H，I）；

subplot（1，3，1）；imshow（H）；

subplot（1，3，2）；imshow（I）；

subplot（1，3，3）；imshow（G）；

>>G0=255-G；

>>imshow（G0）；

圖7圖像經(jīng)取反后的輸出

以上兩個(gè)實(shí)例是MATLAB在數(shù)字圖像處理中的基本應(yīng)用，另外，利用MATLAB可以實(shí)現(xiàn)小波變換，如哈爾小波變換，其公式如下：

設(shè)H=則A是H的哈爾變換即

這是最簡(jiǎn)單的二維變換。還有DCT，KLT等很多的變換都可以用MATLAB完成，有利而方便的分析圖像內(nèi)所包含的信息，對(duì)圖像進(jìn)行處理。

4意義及應(yīng)用

圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大。基于MATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)也更加的受到人們的重視，數(shù)字圖像處理技術(shù)還有著很大的發(fā)展和提升空間。

摘要：21世紀(jì)是信息化的世紀(jì)，在現(xiàn)代高速發(fā)展的社會(huì)中，獲取信息的技術(shù)不斷得到改進(jìn)，因此，對(duì)于圖像——這一最基本的消息載體的處 理也有著越來(lái)越高的要求。數(shù)字化的圖像處理已經(jīng)成為現(xiàn)代科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而MATLAB軟件具有十分強(qiáng)大的處理信號(hào)及圖像的功能，在它的函數(shù)中具有傅里葉變換及其反變換等比較常用的功能，而圖像處理經(jīng)常用到的小波變換如哈爾小波變換等也可以運(yùn)用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；運(yùn)用；MATLAB

1數(shù)字信號(hào)的概念

信號(hào)根據(jù)其在幅值和時(shí)間上的連續(xù)與否可以分為模擬信號(hào)和數(shù)字信號(hào)。在我們的生活中大部分信號(hào)都是模擬信號(hào)，如聲音，圖像等等。但是在數(shù)字計(jì)算機(jī)中能夠處理的信號(hào)是數(shù)字化以后的信號(hào)，即在幅值上和時(shí)間上都是離散的信號(hào)，也就是我們通常所說(shuō)的“數(shù)字信號(hào)”。（模擬信號(hào)是指信息參數(shù)在給定范圍內(nèi)表現(xiàn)為連續(xù)的信號(hào)）。

2實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理的系統(tǒng)

一般情況下，實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理的系統(tǒng)基本的流程如下：圖像輸入的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)圖像數(shù)字化設(shè)備將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)字信號(hào)，繼而由圖像處理計(jì)算機(jī)（軟件）來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)于圖像的進(jìn)一步處理（圖像的壓縮，復(fù)原，及進(jìn)行邊緣檢測(cè)等），最后由圖像輸出設(shè)備輸出經(jīng)過(guò)處理的圖像，整個(gè)數(shù)字圖像處理得以完成。

3MATLAB實(shí)現(xiàn)平均值降噪

一般情況下，由實(shí)際的場(chǎng)景圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息時(shí)，會(huì)有各種噪聲的影響，導(dǎo)致失真的發(fā)生。下面就是當(dāng)圖片受到高斯噪聲的影響時(shí)，運(yùn)用平均值降低噪聲影響的一個(gè)實(shí)例。

圖1

圖2圖3

當(dāng)運(yùn)用imread 函數(shù)讀圖片信息后（保存在X中），在workspace里生成一個(gè)512*512的矩陣，每個(gè)單元存放的數(shù)據(jù)為8bits，而后將原圖片加上高斯噪音組成圖2所示圖片。利用1000次相加求其平均值的算法，將噪聲的影響減小，得出圖3所示的處理后的圖像。

此外值得注意的是，當(dāng)兩個(gè)矩陣相加時(shí)，在MATLAB中需要其大小和數(shù)據(jù)類型相同，因此才有了G0=im2double（G）的語(yǔ)句。運(yùn)用MATLAB實(shí)現(xiàn)“差影法”從混合圖片中取出所需圖片如在加有高斯噪聲【G~N（0.0.01）】的圖片中采樣噪聲的信息，其主要程序編碼如下：

G=imsubtract（H，I）；

subplot（1，3，1）；imshow（H）；

subplot（1，3，2）；

imshow（I）；subplot（1，3，3）；imshow（G）；

圖4圖5圖6

由于噪聲是和原圖片混疊在一起的，我們現(xiàn)在需要給提取噪聲，因此，利用“差影法”很容易就實(shí)現(xiàn)了，其函數(shù)為subtract（H，I），即將兩幅圖片做減法運(yùn)算。在用MATLAB實(shí)現(xiàn)的編碼很簡(jiǎn)單，但是我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有一個(gè)很明顯的問(wèn)題，即在圖6中大部分區(qū)域?yàn)楹谏瑫?huì)造成圖像看起來(lái)很不方便，因此常常采用將圖片求反后輸出，例程如下：

>>I=imread（‘lenna_gray.png）；

H=imnois（I，gaussian，0，0，01）；

G=imsubtract（H，I）；

subplot（1，3，1）；imshow（H）；

subplot（1，3，2）；imshow（I）；

subplot（1，3，3）；imshow（G）；

>>G0=255-G；

>>imshow（G0）；

圖7圖像經(jīng)取反后的輸出

以上兩個(gè)實(shí)例是MATLAB在數(shù)字圖像處理中的基本應(yīng)用，另外，利用MATLAB可以實(shí)現(xiàn)小波變換，如哈爾小波變換，其公式如下：

設(shè)H=則A是H的哈爾變換即

這是最簡(jiǎn)單的二維變換。還有DCT，KLT等很多的變換都可以用MATLAB完成，有利而方便的分析圖像內(nèi)所包含的信息，對(duì)圖像進(jìn)行處理。

4意義及應(yīng)用

圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大?；贛ATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)也更加的受到人們的重視，數(shù)字圖像處理技術(shù)還有著很大的發(fā)展和提升空間。

摘要：21世紀(jì)是信息化的世紀(jì)，在現(xiàn)代高速發(fā)展的社會(huì)中，獲取信息的技術(shù)不斷得到改進(jìn)，因此，對(duì)于圖像——這一最基本的消息載體的處 理也有著越來(lái)越高的要求。數(shù)字化的圖像處理已經(jīng)成為現(xiàn)代科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。而MATLAB軟件具有十分強(qiáng)大的處理信號(hào)及圖像的功能，在它的函數(shù)中具有傅里葉變換及其反變換等比較常用的功能，而圖像處理經(jīng)常用到的小波變換如哈爾小波變換等也可以運(yùn)用MATLAB來(lái)實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；運(yùn)用；MATLAB

1數(shù)字信號(hào)的概念

信號(hào)根據(jù)其在幅值和時(shí)間上的連續(xù)與否可以分為模擬信號(hào)和數(shù)字信號(hào)。在我們的生活中大部分信號(hào)都是模擬信號(hào)，如聲音，圖像等等。但是在數(shù)字計(jì)算機(jī)中能夠處理的信號(hào)是數(shù)字化以后的信號(hào)，即在幅值上和時(shí)間上都是離散的信號(hào)，也就是我們通常所說(shuō)的“數(shù)字信號(hào)”。（模擬信號(hào)是指信息參數(shù)在給定范圍內(nèi)表現(xiàn)為連續(xù)的信號(hào)）。

2實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理的系統(tǒng)

一般情況下，實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像處理的系統(tǒng)基本的流程如下：圖像輸入的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)圖像數(shù)字化設(shè)備將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)字信號(hào)，繼而由圖像處理計(jì)算機(jī)（軟件）來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)于圖像的進(jìn)一步處理（圖像的壓縮，復(fù)原，及進(jìn)行邊緣檢測(cè)等），最后由圖像輸出設(shè)備輸出經(jīng)過(guò)處理的圖像，整個(gè)數(shù)字圖像處理得以完成。

3MATLAB實(shí)現(xiàn)平均值降噪

一般情況下，由實(shí)際的場(chǎng)景圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息時(shí)，會(huì)有各種噪聲的影響，導(dǎo)致失真的發(fā)生。下面就是當(dāng)圖片受到高斯噪聲的影響時(shí)，運(yùn)用平均值降低噪聲影響的一個(gè)實(shí)例。

圖1

圖2圖3

當(dāng)運(yùn)用imread 函數(shù)讀圖片信息后（保存在X中），在workspace里生成一個(gè)512*512的矩陣，每個(gè)單元存放的數(shù)據(jù)為8bits，而后將原圖片加上高斯噪音組成圖2所示圖片。利用1000次相加求其平均值的算法，將噪聲的影響減小，得出圖3所示的處理后的圖像。

此外值得注意的是，當(dāng)兩個(gè)矩陣相加時(shí)，在MATLAB中需要其大小和數(shù)據(jù)類型相同，因此才有了G0=im2double（G）的語(yǔ)句。運(yùn)用MATLAB實(shí)現(xiàn)“差影法”從混合圖片中取出所需圖片如在加有高斯噪聲【G~N（0.0.01）】的圖片中采樣噪聲的信息，其主要程序編碼如下：

G=imsubtract（H，I）；

subplot（1，3，1）；imshow（H）；

subplot（1，3，2）；

imshow（I）；subplot（1，3，3）；imshow（G）；

圖4圖5圖6

由于噪聲是和原圖片混疊在一起的，我們現(xiàn)在需要給提取噪聲，因此，利用“差影法”很容易就實(shí)現(xiàn)了，其函數(shù)為subtract（H，I），即將兩幅圖片做減法運(yùn)算。在用MATLAB實(shí)現(xiàn)的編碼很簡(jiǎn)單，但是我們會(huì)發(fā)現(xiàn)有一個(gè)很明顯的問(wèn)題，即在圖6中大部分區(qū)域?yàn)楹谏?，?huì)造成圖像看起來(lái)很不方便，因此常常采用將圖片求反后輸出，例程如下：

>>I=imread（‘lenna_gray.png）；

H=imnois（I，gaussian，0，0，01）；

G=imsubtract（H，I）；

subplot（1，3，1）；imshow（H）；

subplot（1，3，2）；imshow（I）；

subplot（1，3，3）；imshow（G）；

>>G0=255-G；

>>imshow（G0）；

圖7圖像經(jīng)取反后的輸出

以上兩個(gè)實(shí)例是MATLAB在數(shù)字圖像處理中的基本應(yīng)用，另外，利用MATLAB可以實(shí)現(xiàn)小波變換，如哈爾小波變換，其公式如下：

設(shè)H=則A是H的哈爾變換即

這是最簡(jiǎn)單的二維變換。還有DCT，KLT等很多的變換都可以用MATLAB完成，有利而方便的分析圖像內(nèi)所包含的信息，對(duì)圖像進(jìn)行處理。

4意義及應(yīng)用

圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大?；贛ATLAB的數(shù)字圖像處理技術(shù)也更加的受到人們的重視，數(shù)字圖像處理技術(shù)還有著很大的發(fā)展和提升空間。