文档介绍：目录
第一章绪论 3
第二章 MATLAB 5
MATLAB的功能和组成 5
MATLAB的功能 5
MATLAB的组成 6
MATLAB的特点 8
Mat lab的发展历程 9
MATLAB在图像处理中应用 9
第三章常见图像文件格式 11
13
14
15
PCX文件 16
TIF文件 17
BMP文件 19
GIF文件 19
第四章图像处理的基本概念 21
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22
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图像压缩 23
图像增强 24
图像复原 25
图像分割 26
31
第五章:图像处理系统的详细设计 32
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33
图像处理模块 33
39
窗口界面的实现 39
文件模块 42
GUI图像处理界面编程 43
第六章设计总结 46
参考文献 47
致谢 49
附录1 50
附录2 59
第一章绪论
在信息化社会的今天,信息技术已经全面服务于社会的生产和生活的各个方面。信息是抽象的,它依附在各种媒体所表示的数据中,其中,图像信息是人类赖以获取信息的最重要的来源之一。随着计算机技术的迅猛发展,图像和图形技术不断融合,产生了各种图像处理软件。这些软件被广泛应用于计算机科学、工程学、统计学、物理学、信息科学、化学、生物学、医学乃至社会科学等领域,取得了令人瞩目的成就。
MATLAB是一种直观、高效的计算机语言。同时又是一个科学计算平台。由干MATLAB的各种优势和特点,己成为研究和解决各种具体工程问题的一种标准软件。本文着重介绍图形和数字图像处理的知识,阐述如何利用MATLAB图像处理工具来进行图像处理系统的设计与实现。
数字图像处理系统的三个基本部件是:计算机、数字化仪和显示设备。物理图像通过各种数字化仪被划分为称作图像元素(Picture element)的小区域,简称为像素(Pixel)。在每个像素的位置,图像的色彩和亮度被采样和量化,从而得到图像对应点上色彩及亮度的一个整数值矩阵。将该矩阵加上相关信息,以一定的格式存储在计算机中,就成为图像文件。从图像文件中提取出图像的数值矩阵,在计算机中进行一系列处理后,就可在显示设备中显现。
在这三个基本部件中,计算机至关重要。可以说,数字图像处理与识别的绝大部分工作都是通过计算机来完成的,各种算法都是通过计算机来实现的。因而,计算机技术的迅速发展也成就了数字图像技术的快速进步。
数字图像处理按其处理方法可分为三类[1]:(1)图像到图像的处理,主要技术有图像增强、图像复原、图像编码等;(2)图像到数据,主要技术有图像分割、图像识别、特征提取等;(3)数据到图像,即图像重建。本文主要研究前两方面内容,并以图像识别为研究重点。图像到图像的处理技术目前已发展得较为成熟,本文选择了数字图像处理中的几种基本的常用技术,主要包括二值化、中值滤波、锐化、边缘检测等。
理论上讲,图像是一种二维的连续函数,然而在计算机上对图像进行数字处理的时候,首先必须对其在空间和亮度上进行数字化,这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样,就可以得到一幅离散化成MXN样本的数字图像,该数字图像是一个整数阵列,因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算,因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
该系统支持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列;支持BMP, GIF, JPEG TIFF等图像文件格式的读,写和显示。并具有很多图像处理功能,例如图像类型转换功能实现了色彩图像、索引图像和二值图像之间的相互转换;编辑功能实现了对图像的几何操作;图像模块提供了对图像的灰度处理、膨胀、腐蚀、边界图提取等功能;正交变换模块实现了对图像的压缩和重构功能。以上这些功能的实现都是在MATLAB语言的基础上,编写M文件程序代码实现的。以图像模块的灰度菜单功能为例,就是通过设计分段线性变换算法,然后利用MATLAB所提供的mat2gray()灰度增强函数,对图像选择的区域进行灰度转换。
第二章 MATLAB
1980年前后,Matlab的首创者Cleve Moler博士在New Mexico大学讲授线性代数课程时,看到了用高级语言编程解