基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。目的：改善医学图像质量，使图像得到增强。方法：利用Matlab工具箱函数,采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。结果：用直方图均衡化的算法，将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。关键词：MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强IIAbstractDigitalimageprocessingisanemergingtechnology,withthedevelopmentofcomputerhardware,real-timedigitalimageprocessinghasbecomepossibleduetodigitalimageprocessingalgorithmstoappear,makingitfasterandfasterprocessingspeed,betterforpeopleservices.Digitalimageprocessingisusedbysomealgorithmscomputergraphicsimageprocessingtechnology.Objective:Toimprovethequalityofmedicalimagebyenhancingthedetails.Methods:Twoprocessingmethods,thegray-levelhistogramequalizationandhighpassfilteringwereappliedtoenhanceanX-rayimagebyusingMatlabtoolboxfunctions.Results:Bythemeansofalgorithmhistogramequalization,thedensegray-leveldistributionoftheoriginalimagebecamesparse,andtheoutputimagewasrefined.Thehighpassfilteringstrengthenedthedistinctlyobserveddetails,whilethehighpassfilteringimprovedmorethelocaldetailofimage.Conclusion:matlabtoolboxishelpfulforsimplifyingtheprogrammingandprovidesaplatformformedicalimageprocessing.Thevisualimpactofmedicalimagesprocessedbyhistogramequalizationandhighpassfilteringimproves.Keywords:MATLAB；histogramequalization；Highpassfiltering；ImageenhancementIII目录1绪论....................................................................11.1课题研究目的及意义................................................11.2国内外研究现状...................................................12数字图像处理的简介......................................................22.1什么是数字图像....................................................22.2数字图像处理概述..................................................42.2.1基本概念.....................................................42.2.2研究内容.....................................................42.2.3基本特点.....................................................52.2.4主要应用.....................................................62.3图像处理文件格式..................................................62.3.1MATLAB图像文件格式..........................................62.3.2图像类型.....................................................73MATLAB基本知识介绍.....................................................83.1MATLAB的概述......................................................83.2MATLAB产生的历史背景..............................................83.3MATLAB语言的特点..................................................93.4MATLAB在图像处理中的应用.........................................104实现方法...............................................................114.1图像的预处理.....................................................114.2空间域处理.......................................................114.2.1直方图均衡化................................................114.3频率域处理.......................................................134.3.1图像的傅里叶变换............................................134.3.2傅里叶逆变换................................................134.3.3图像频域滤波................................................144.3.4巴特沃斯高通滤波............................................145处理结果...............................................................165.1预处理后的结果...................................................165.2直方图均衡化后的结果.............................................165.3巴特沃斯高通滤波后的结果.........................................166总结...................................................................167展望..................................................................17IV参考文献.................................................................1811绪论根据国内外的相关文献，研究和发展图像处理工具，改善医学图像质量是当今研究的热点。图像增强就是一种基本的图像处理技术，增强的目的是对图像进行加工，以得到对医务工作者来说视觉效果更“好”更易于诊断的图像。图像增强根据图像的模糊情况采用了各种特殊的技术突出图像整体或局部特征，常用的图像增强技术有灰度变换、直方图处理、平滑滤波(高斯平滑)，中值滤波、剃度增强、拉普拉斯增强以及频率域的高通低通滤波等，这些算法运算量大、算术复杂、处理速度低。针对这些问题，我们可以在Matlab环境中，利用Matlab提供的图像处理工具箱，简单快捷地得到统计数据，同时又可得到直观图示，其中Matlab工具箱中包括的图像处理函数涵盖了近期研究成果在内几乎所有的技术方法，都是由该领域内学术水平很高的专家编写的，功能强大，集成在一个便于用户使用的交互式环境之中，是易学、易用、高效的应用工具箱。1.1课题研究目的及意义数字图像处理（DigitalImageProcessing），就是利用数字计算机或者其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立体断层图像的重建等。总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。由于计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。MathWorks公司推出的MATLAB软件是学习数理知识的好帮手。应用MATLAB友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块，可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念，逐步掌握图像信号处理的基本方法，进而能够解决相关的工程和科研中的问题。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。1.2国内外研究现状数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，2常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数