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1、Matlab在数字图像处理中的应用图像信息是人类获得外界信息的主要来源。大约有70％的信息是通过人眼获得的。近代科学研究、生产活动等各个领域越来越多地用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。什么是图像？图像与数字图像的概念图像：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

2、(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。数字图像处理范畴数字图像处理就是使用计算机处理数字图像。分为3个等级：低级处理、中级和高级处理。低级处理特点就是输入与输出均为图像。比如降低噪声的预处理、对比度增强和图像锐化等。(图像处理)中级处理涉及诸如图像分割这样的任务，即把图像分为区域或对象，然后对对象进行描述。其输入为图像，输出则是从图像中提取的属性(如边缘、轮廓等)。(图像分析)高级处理通过执行通常与人类视觉相关

3、的感知函数，来对识别的对象进行总体确认。(图像理解)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

4、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。数字图像处

5、理的研究内容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方法。对于特殊的纹理图像可

6、采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。6)图像分类（识别）。图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。数字图像处理研究目的一般来讲,对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面:(1)提高图像的视感

7、质量,如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。(3)图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。MATLAB工作环境桌面包括4个子窗口：命令窗口、工作空间窗口、当前路径窗口、历史命令窗口。命令窗口是用户在提示符(>>)

8、处键入MATLAB命令和表达式的地方，也是显示那些命令输出的地方。工作空间窗口显示当前的变量名称和值。双击可以启动数组编辑器。当前路径窗口显示当前的工作目录。工作目录的内容显示在当前目录窗口内。可通过SetPath改变。