matlab在数字图像处理中的应用new

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第20卷第6期荆门职业技术学院学报2005年11月Vo1．20No．6JournalofJingmenTechnicalCollegeNOV．2005Matlab在数字图像处理中的应用高娜，陶慧(河南理工大学电气工程与自动化学院，河南焦作454000)[摘要]针对数字图像处理中程序编写复杂且调试过程繁琐易出错的问题，介绍了一种-．"l-hi于图像处理的语言一Matlab语言，并通过实例讨论了Matlab在图像处理和研究中的应用．[关键词]数字图像处理；Matlab；图像ie,~q；图像分析[中图分类号]TP391

2、．41[文献标识码]A[文章编号]1008—4657(2005)06—0021—03图像处理着重强调在图像之间进行的变换．虽然人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要指对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少对其所需存储空间或传输时间、传输道路的要求．Maflab是当今使用最为广泛的数学软件，能够进行数值计算、数据处理、系统分析、图形显示、符号运算等运算，而且在它的数学平台上只须寥寥数语就可以实现十分复杂的功能，大太提高了工程分析计算的效率，已经广泛应用于生物医学工程、图像信息处理、信号分析等领域．

3、Madab具有结构化的控制语句，语法限制不严格，程序设计自由度大，且有强大的图像功能和较强的编辑图形界面的能力，还提供了自带的c++Compiler，可与c混合编程，可移植性好，更大地方便了用户．1利用Matlab进行数字图像处理由于Madab的广泛使用，出现了在各个专业领域使用的工具箱，其中包括功能强大的适用于图像分析和处理的工具箱，利用这些工具箱所提供的丰富的函数，我们可以方便地对数字图像进行分析处理和研究．同时Maflab支持多种图形文件格式，打开各种不同图像格式的文件时不需要专业软件，使得操作变得更加灵活．工具箱可靠性很高，因此用户可以把精力集中在算法

4、而不是编程上，大大提高了工作效率．1．1图像增强图像增强技术的主要目的是增加图像的视觉效果，让人眼或机器易于辨识，也可以防止图像中所代表的重要图像信息的遗漏．例如，一个图像增强系统可以利用高通滤波器来强化图像中物体的边线，使图中的物体更加明显．图像增强的方法很多，可根据不同目的选取不同方法，如点处理、空间滤波等．Madab提供了中值滤波、直方图均衡、对比度调整等工具，方便实用．例如HISTEQ函数用直方图均衡的方法增强图像的对比度，MEDFILT2函数用于对图像进行二维中值滤波，WIENER2函数用于图像的二维自适应去噪滤波．1．2图像压缩数字图像处理过程中经

5、常产生包含图像数据的大型文件，在不同用户和系统间交换文件时就要求用有效的方法对这些大型文件进行存储和传递，这就需要对文件进行压缩，减少表示数字图像所需的数据量．[收稿日期]2005—04—05[作者简介]高娜(1977一)，女，河南洛阳人，河南理工大学助教．研究方向：数字信号处理和数字图像处理．E—mail：dianqigaona@163．corn；陶慧(1979一)，女，河南信阳人，河南理工大学助教．研究方向：电力电子自动化．21维普资讯http://www.cqvip.com利用Matlab影像处理工具箱中提供的相关函数和命令能够实现图像压缩算法．Matl

6、ab中的图像均为矩阵形式，可以用影像处理工具箱中的DCT2函数实现压缩，该函数基于FFT算法，适用于有大量输入的运算．1．3图像分析图像是我们日常生活中获取信息的主要形式，为了让计算机能够模仿人类对图像中的信息进行识别和选取，就必须对图像的特征进行分析，比如图像的轮廓、大小、颜色等等．Matlab提供了可用于此类分析的函数，如ADJUST、EDGE等．2Matlab在数字图像处理中的应用举例目前，车牌识别系统已经在电子警察、车辆检测、停车场监控等方面得到了广泛应用，数字图像处理技术在其中起着关键的作用．车牌识别系统流程如图1所示．图像获职卜__牌照干图象定位与

7、分割—牌照字符识别图1车牌识别系统流程其中牌照定位就是从包含整个车辆的图像中找到牌照区域的位置，并通过牌照区域的特征来判断牌照．车辆牌照定位与分割算法的理论要点有：灰度化、灰度拉伸、边缘检测和模板匹配．下面以灰度化和边缘检测为例，讨论Matlab在图像处理中的应用．2．1灰度化由于用CCD图像采集系统实时抓捕的含车辆的图像是640480的24位真彩色图，因此需将其转换成灰度图，一方面便于后续的更快速图像处理，另一方面对处理多种颜色车辆牌照进行统一．我们可以通过简单的Matlab函数调用实现对一幅真彩色车牌图像的二值化处理．I=imread(~zhepai．jP

8、g3；BW1=im2bw(I，0．7)