matlab在图像处理中应用

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1、第7章MATLAB在图像处理中的应用1.图形文件的读写和查询2.图像的显示3.图像的运算4.图像的几何操作5.领域和块运算6.线性滤波与滤波器的设计7.图像的变换处理8.图像分析与增强9.小波分析在图像处理中的应用第一节数字图像处理一、数字图象处理的基本概念二维函数f(x,y)。（图像和图片）x,y是空间坐标，f(x,y)幅值称为强度或者灰度数字图像：空间离散，幅值离散像素图像在人类感知中扮演最重要的角色。60％～80％的信息来自图像成像机器可覆盖几乎所有电磁波谱还存在其他成像方式：声波，电子显微镜，分形图

2、像二、数字图像处理的基本特点•1．信息量很大•2．数字图像占用的频带较宽。•3．数字图像中各个像素是不独立的，其相关性很大。•4．处理后的数字图像是需要给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。•5.数字图像处理技术综合性强•6.图像信息理论与通信理论密切相关三、数字图像处理的主要应用1、太空探索，遥感应用2、生物医学工程：CT的发明血球自动分类仪的商业化3、工业应用：视觉检验，零部件选取，过程控制4、军事应用：5、网络数字媒体，视频图象特技,虚拟现实,视频会议通信等日常生活方方面面。应用实例：:电磁波谱，

3、,伽马射线成像,X射线成像,紫外波段像，可见光成像(用显微镜方法)，可见光及红外波段成像，红外成像（全世界夜间灯光），多光谱成像，可见光成像，微波波段（雷达波）成像，无线电波成像，声波成像，子显微镜成像图象处理的基础知识2.1图像的获取把照射量变为数字图像的三种主要传感器装置1．用单个传感器获取图像2．用带状传感器获取图像3．用传感器阵列获取图像2.2图象的数字化和计算机图象数据处理2.2.1图象函数成象过程是复杂的光学过程，这涉及到光度学，色度学光度学：亮度形成机制。色度学：光的反射和发射与光波的波长关系

4、（和颜色，彩色有关系）。单色图象：反映图象亮度值，则和波长无关，则图象函数为f(x,y)。例如：一张黑白照片，可以应用二维函数f（x，y）表示x，y是平面两个轴的坐标，f（x，y）表示（x，y）点的亮度值（灰度值）。一幅彩色图象：各点值还应反映出色彩变化，即可用f（x，y，I）表示，其中I为波长。2.2.3数字图象在计算机内的处理—数字图象的矩阵表示1.数字图象的矩阵表示2.二维数组和图象的关系二维数组的标注和数字图象的对应关系有两种形式:1)数组的第1,2标注I,J分别对应于画面的水平和垂直两方向3/4F

5、型2)数组的第1,2标注I,J分别对应于画面的垂直和水平两方向3/4M型2.3彩色图象简介1.彩色规范（颜色模型）―RGB模型和HSI模型1)RGB模型最直接的方法是使用红，绿，蓝的亮度值，大小限定到一定范围，如0到1。我们把这种约定称为RGB格式。每个象素（实际上任何可能要量化的颜色）都能用三维空间中第一象限的一个点来表示，如下图中的彩色立方体所示。在RGB彩色空间的原点上，任一基色均没有亮度，即原点为黑色。三基色都达到最高亮度时则表现为白色。亮度较低的等量的三种基色产生灰色的影调。所有这些点均落在彩色立

6、方体的对角线上，该对角线被称为灰色线。彩色立方体中有三个角对应于三基色—红、绿和蓝色。剩下的三个角对应于黄色，青色和洋红（红）。2)HSI模型H(hue):色调，表示颜色，与波长有关；S(saturation):饱和度，表示色纯度，即单色光中渗入白光的程度。当光谱色掺入白光成分越多时，饱和度下降，颜色变浅；I(intensity):强度，表示人眼感知颜色的强弱程度，它和能量大小及人眼对不同波长的感知能力有关。这种彩色描述对人来说是自然的、直观的，更适合人的视觉特性。HSI模型对于开发基于彩色描述的图像处理方

7、法是一个较为理想的工具。采用HSI彩色空间的优点：能够减少彩色图像处理的复杂性，而增加快速性。在图像处理中常用的算术操作或算法，例如作为边缘检测或边缘增强的Sobel算子(卷积运算)，只要对HSI彩色空间的亮度信号进行操作就可获得良好效果，而在RGB彩色空间要作上述运算就很不方便。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI彩色空间中方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HIS彩色空间中可以大大简化图像分析和处理的工作量。2.真彩色、伪彩色、假彩色(1)真彩色图象(truecolor)能真实

8、反映自然界物体本来颜色的图象叫真彩色图象。(2)伪彩色图象(pseudocolor)把单色图象的不同灰度赋予不同颜色的处理为伪彩色图象处理。灰度到彩色的映射。(3)假彩色图象(falsecolor)根据波长的不同赋予不同的彩色的处理为假彩色图象处理。彩色到彩色的映射运用假彩色增强主要用于：(1)把正常的目标置于特定的彩色背景下，使观察者对该目标更加注意。(2)对于由在光谱响应在可见光以外（如红外）传感器获取的多光