第9章 圖像處理軟件設(shè)計基礎(chǔ)

1、第9章 圖像處理軟件設(shè)計基礎(chǔ)9.1 用Matlab語言進行圖像處理 9.2 用C語言進行圖像處理9.3 用硬件描述語言進行圖像處理2022-6-22Matlab 圖像處理工具箱圖像處理工具箱Image Processing Toolboxn提高圖像質(zhì)量，使模糊的圖像變得清晰；提高圖像質(zhì)量，使模糊的圖像變得清晰；n提取圖像的有效特征，以便進行模式識別；提取圖像的有效特征，以便進行模式識別；n通過圖像變換和有效編碼來壓縮其頻帶或數(shù)據(jù)，通過圖像變換和有效編碼來壓縮其頻帶或數(shù)據(jù)，以便傳輸或存儲。以便傳輸或存儲。9.1 用Matlab語言進行圖像處理 2022-6-23一、一、圖像處理工具箱函數(shù)圖像處理

2、工具箱函數(shù) 包含一百余個函數(shù)，按其內(nèi)容劃分為以下包含一百余個函數(shù)，按其內(nèi)容劃分為以下幾幾類：類：、圖像顯示函數(shù)；、圖像顯示函數(shù)；、圖像文件輸入、輸出函數(shù)；、圖像文件輸入、輸出函數(shù)；、圖像幾何操作函數(shù)；、圖像幾何操作函數(shù)；、圖像像素值及統(tǒng)計函數(shù)；、圖像像素值及統(tǒng)計函數(shù)；、圖像分析函數(shù)；、圖像分析函數(shù)；、圖像增強函數(shù)；、圖像增強函數(shù)；、線性濾波函數(shù)；、線性濾波函數(shù)；2022-6-24、二維線性濾波器設(shè)計函數(shù)；、二維線性濾波器設(shè)計函數(shù)；、圖像變換函數(shù)；、圖像變換函數(shù)；、圖像鄰域及塊操作函數(shù)；、圖像鄰域及塊操作函數(shù)；、二值圖像操作函數(shù)；、二值圖像操作函數(shù)；、基于區(qū)域的圖像處理函數(shù)；、基于區(qū)域的圖像處理

3、函數(shù)；、顏色圖操作函數(shù)；、顏色圖操作函數(shù)；、顏色空間轉(zhuǎn)換函數(shù)；、顏色空間轉(zhuǎn)換函數(shù)；、圖像類型和類型轉(zhuǎn)換函數(shù)。、圖像類型和類型轉(zhuǎn)換函數(shù)。一、一、圖像處理工具箱函數(shù)（圖像處理工具箱函數(shù)（cont.cont.）2022-6-25分別為：分別為： 真彩色圖像（真彩色圖像（RGB imagesRGB images）；）； 索引色圖像（索引色圖像（index imagesindex images） ； 灰度圖像（灰度圖像（intensity imagesintensity images） ； 二值圖像（二值圖像（binary imagesbinary images） 。 由于有的函數(shù)對圖像類型有限制，這四

4、種類型可以用由于有的函數(shù)對圖像類型有限制，這四種類型可以用工具箱的類型轉(zhuǎn)換函數(shù)相互轉(zhuǎn)換。工具箱的類型轉(zhuǎn)換函數(shù)相互轉(zhuǎn)換。 二、二、工具箱支持的圖像類型工具箱支持的圖像類型2022-6-26Matlab 可操作的圖像文件可操作的圖像文件包括：包括： BMP HDF JPEGPCXTIFFXWD2022-6-27三、常用圖像操作三、常用圖像操作 圖像的讀寫與顯示操作：用圖像的讀寫與顯示操作：用imread( )讀取圖像，讀取圖像，imwrite( )輸出圖像。輸出圖像。 圖像顯示于屏幕：圖像顯示于屏幕：imshow( ) 。 圖像進行裁剪：圖像進行裁剪：imcrop( )。 圖像的插值縮放：圖像的插

5、值縮放：imresize( )。 圖像的圖像的旋轉(zhuǎn)：旋轉(zhuǎn)：imrotate( ) 。 2022-6-28四、圖像增強功能四、圖像增強功能 圖像增強是數(shù)字圖像處理過程中常用的圖像增強是數(shù)字圖像處理過程中常用的一種方法，目的是采用一系列技術(shù)去改一種方法，目的是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺效果或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種善圖像的視覺效果或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和機器自動分析的形更適合于人眼觀察和機器自動分析的形式式 。2022-6-29 灰度直方圖均衡化。灰度直方圖均衡化。 灰度變換法?；叶茸儞Q法。 平滑與銳化濾波。平滑與銳化濾波。圖像增強方法圖像增強方法2022-6-2101 1、灰度直方圖均衡

6、化、灰度直方圖均衡化 均勻量化的自然圖像的均勻量化的自然圖像的灰度直方圖通常在低灰灰度直方圖通常在低灰度區(qū)間上頻率較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的度區(qū)間上頻率較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的細(xì)節(jié)看不清楚，細(xì)節(jié)看不清楚，采用直方圖修整可使原圖像灰采用直方圖修整可使原圖像灰度集中的區(qū)域拉開或使灰度分布均勻，從而增度集中的區(qū)域拉開或使灰度分布均勻，從而增大反差，使圖像的細(xì)節(jié)清晰，達到增強目的。大反差，使圖像的細(xì)節(jié)清晰，達到增強目的。 直方圖均衡化可用直方圖均衡化可用histeq( )函數(shù)實現(xiàn)。函數(shù)實現(xiàn)。 2022-6-2112 2、灰度變換法、灰度變換法 照片或電子方法得到的圖像，常表現(xiàn)出低對比照片或電子方

7、法得到的圖像，常表現(xiàn)出低對比度即整個圖像偏亮或偏暗，為此需要對圖像中度即整個圖像偏亮或偏暗，為此需要對圖像中的每一像素的灰度級進行灰度變換，擴大圖像的每一像素的灰度級進行灰度變換，擴大圖像灰度范圍，以達到改善圖像質(zhì)量的目的?；叶确秶赃_到改善圖像質(zhì)量的目的。 這一灰度調(diào)整過程可用這一灰度調(diào)整過程可用imadjust( )函數(shù)實現(xiàn)。函數(shù)實現(xiàn)。 2022-6-2123 3、平滑濾波、平滑濾波 平滑技術(shù)用于平滑圖像中的噪聲，基本采用在平滑技術(shù)用于平滑圖像中的噪聲，基本采用在空間域上的求平均值或中值?；蛟陬l域上采取空間域上的求平均值或中值?；蛟陬l域上采取低通濾波，因在灰度連續(xù)變化的圖像中，我們低通濾

8、波，因在灰度連續(xù)變化的圖像中，我們通常認(rèn)為與相鄰像素灰度相差很大的突變點為通常認(rèn)為與相鄰像素灰度相差很大的突變點為噪聲點，灰度突變代表了一種高頻分量，低通噪聲點，灰度突變代表了一種高頻分量，低通濾波則可以削弱圖像的高頻成分，平滑了圖像濾波則可以削弱圖像的高頻成分，平滑了圖像信號，信號，但也可能使圖像目標(biāo)區(qū)域的邊界變得模但也可能使圖像目標(biāo)區(qū)域的邊界變得模糊。糊。2022-6-2134 4、銳化濾波、銳化濾波 而銳化技術(shù)采用的是頻域上的高通濾波方法，而銳化技術(shù)采用的是頻域上的高通濾波方法，通過增強高頻成分減少圖像中的模糊，特別是通過增強高頻成分減少圖像中的模糊，特別是模糊的邊緣部分得到了增強，模糊

9、的邊緣部分得到了增強，但同時也放大了但同時也放大了圖像的噪聲。圖像的噪聲。 在在Matlab 中，各種濾波方法都是在空間域中中，各種濾波方法都是在空間域中通過不同的卷積模板即濾波算子實現(xiàn)，可用通過不同的卷積模板即濾波算子實現(xiàn)，可用fspecial( )函數(shù)創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，然后用函數(shù)創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，然后用filter2( )或或conv2( )函數(shù)在實現(xiàn)卷積運算的基礎(chǔ)函數(shù)在實現(xiàn)卷積運算的基礎(chǔ)上進行濾波。上進行濾波。2022-6-214五、圖像邊緣檢測和圖像分割功能五、圖像邊緣檢測和圖像分割功能 邊緣檢測是一種重要的區(qū)域處理方法，邊緣是邊緣檢測是一種重要的區(qū)域處理方法，邊緣是所要提取目

10、標(biāo)和背景的分界線，所要提取目標(biāo)和背景的分界線，提取出邊緣才提取出邊緣才能將目標(biāo)和背景區(qū)分開來。能將目標(biāo)和背景區(qū)分開來。如果一個像素落在如果一個像素落在邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€灰度級變化邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€灰度級變化的帶。對這種變化最有用的的帶。對這種變化最有用的兩個特征是灰度的兩個特征是灰度的變化率和方向。變化率和方向。2022-6-215五、圖像邊緣檢測和圖像分割功能（五、圖像邊緣檢測和圖像分割功能（cont.cont.） 邊緣檢測算子可以檢查每個像素的鄰域并對灰度變化邊緣檢測算子可以檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進行量化，也包括對方向的確定，其中大多數(shù)是基率進行量化，也包

11、括對方向的確定，其中大多數(shù)是基于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。 Matlab工具箱提供的工具箱提供的edge( )函數(shù)可針對函數(shù)可針對sobel 算子、算子、prewitt 算子、算子、roberts算子、算子、log 算子、算子、zero-cross和和canny 算子實現(xiàn)檢測邊緣的功能。算子實現(xiàn)檢測邊緣的功能。 基于灰度的圖像分割方法也可以用簡單的基于灰度的圖像分割方法也可以用簡單的Matlab代碼代碼實現(xiàn)。實現(xiàn)。2022-6-216六、圖像變換功能六、圖像變換功能 圖像變換技術(shù)是圖像處理的重要工具，常運用于圖像圖像變換技術(shù)是圖像處理的重要工具，常運用于圖像壓縮、濾

12、波、編碼和后續(xù)的特征抽取或信息分析過程。壓縮、濾波、編碼和后續(xù)的特征抽取或信息分析過程。 Matlab 工具箱提供了常用的變換函數(shù)，如工具箱提供了常用的變換函數(shù)，如fft2( )與與ifft2( )函數(shù)分別實現(xiàn)二維快速傅立葉變換與其逆變換，函數(shù)分別實現(xiàn)二維快速傅立葉變換與其逆變換，dct2( )與與idct2( )函數(shù)實現(xiàn)二維離散余弦變換與其逆變函數(shù)實現(xiàn)二維離散余弦變換與其逆變換。換。 Matlab 還提供了如二值圖像的膨脹運算還提供了如二值圖像的膨脹運算dilate( )函數(shù)、函數(shù)、腐蝕運算腐蝕運算erode( )函數(shù)等基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與二值圖像的函數(shù)等基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與二值圖像的操作函數(shù)。操作

13、函數(shù)。2022-6-217七、七、 Matlab圖像處理工具箱運用實例圖像處理工具箱運用實例 為了說明為了說明Matlab 語言是一種簡潔，可讀性較語言是一種簡潔，可讀性較強的高效率編程軟件，通過運用圖像處理工具強的高效率編程軟件，通過運用圖像處理工具箱中的有關(guān)函數(shù)箱中的有關(guān)函數(shù), ,對圖對圖“boardboard.tif”為一幅電路為一幅電路板的原圖像進行處理。該圖像右邊的剪切圖像板的原圖像進行處理。該圖像右邊的剪切圖像為從為從“boardboard.tif”中剪切出的將用于分析的子圖中剪切出的將用于分析的子圖像塊。為了便于分析與觀察，把子圖像塊旋轉(zhuǎn)像塊。為了便于分析與觀察，把子圖像塊旋轉(zhuǎn)1

14、80 度置于水平位置并把該圖存在名為度置于水平位置并把該圖存在名為“board_new.bmp” 的圖像文件中。的圖像文件中。2022-6-2181 1、圖像讀取、顯示、截取、旋轉(zhuǎn)、寫入圖像讀取、顯示、截取、旋轉(zhuǎn)、寫入x=imread(board.tif);imshow(x);y=imcrop(x);figure,imshow(y);z=imrotate(y,180);figure,imshow(z);imwrite(z, board_new.bmp, bmp);2022-6-219截取旋轉(zhuǎn)180度1 1、圖像讀取、顯示、截取、旋轉(zhuǎn)、寫入圖像讀取、顯示、截取、旋轉(zhuǎn)、寫入(cont.)(cont

15、.)2022-6-2202 2、對灰度圖進行直方圖均衡化處理、對灰度圖進行直方圖均衡化處理 先判斷看所給圖像是否為一真彩色圖像？如果先判斷看所給圖像是否為一真彩色圖像？如果是，將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像是，將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像,以下所有的進一步處以下所有的進一步處理均采用經(jīng)過灰度化處理后的圖像作為原圖。理均采用經(jīng)過灰度化處理后的圖像作為原圖。 對灰度圖進行直方圖均衡化處理。通過比較灰對灰度圖進行直方圖均衡化處理。通過比較灰度原圖和經(jīng)均衡化后的圖形可見圖像變得清晰，度原圖和經(jīng)均衡化后的圖形可見圖像變得清晰，均衡化后的直方圖形狀比原直方圖的形狀更理均衡化后的直方圖形狀比原直方圖的形狀更理想。想。2022-6

16、-2212 2、對灰度圖進行直方圖均衡化處理、對灰度圖進行直方圖均衡化處理(cont.)(cont.)m=imread(board_new.bmp);n=rgb2gray(m);imshow(n);figure,imhist(n);I=histeq(n);figure,imshow(I);figure,imhist(I);2022-6-222“board_new.bmp”的灰度化圖像（原圖）均衡化前直方圖2 2、對灰度圖進行直方圖均衡化處理、對灰度圖進行直方圖均衡化處理(cont.)(cont.)2022-6-223經(jīng)直方圖均衡化后的圖像均衡化后直方圖2 2、對灰度圖進行直方圖均衡化處理、對灰

17、度圖進行直方圖均衡化處理(cont.)(cont.)2022-6-2243 3、灰度圖像平滑與銳化處理、灰度圖像平滑與銳化處理 灰度圖像平滑與銳化處理?；叶葓D像平滑與銳化處理。 Matlab 圖像工具圖像工具箱中有多種平滑與銳化濾波函數(shù)，也可以自定箱中有多種平滑與銳化濾波函數(shù)，也可以自定義濾波算子。義濾波算子。 在此我們采用可根據(jù)圖像的局部方差來調(diào)整濾在此我們采用可根據(jù)圖像的局部方差來調(diào)整濾波器輸出的自適應(yīng)濾波對圖像進行平滑，及采波器輸出的自適應(yīng)濾波對圖像進行平滑，及采用拉氏算子運算使圖像的模糊部分得到增強。用拉氏算子運算使圖像的模糊部分得到增強。2022-6-2253 3、灰度圖像平滑與銳化

18、處理、灰度圖像平滑與銳化處理(cont.)(cont.)x=imread(board_new.bmp);x=rgb2gray(x);x=double(x);p=wiener2(x);imshow(p, );h=0 1 0;1 -4 1;0 1 0;q= conv2(x,h, same);r= x - q ;figure,imshow(r, ) ;2022-6-226采用自適應(yīng)濾波平滑利用拉氏算子卷積銳化3 3、灰度圖像平滑與銳化處理、灰度圖像平滑與銳化處理(cont.)(cont.)“board_new.bmp”的灰度化圖像（原圖）常用的圖像處理函數(shù) Imread Imshow Imwrite

19、 Imadjust Edge Imhist Imfilter Medfilt2 Fft2 Dct2 Wavedec29.2 用C語言進行圖像處理 C語言與MatLab語言的區(qū)別： MatLab是用于科學(xué)計算的編程環(huán)境，編程風(fēng)格與C語言類似。但是MatLab集成了針對各不同學(xué)科的常用的計算函數(shù)，往往C語言或其他語言需要幾百行甚至幾千行的代碼，在MatLab中一個語句就可以完成。因此，MatLab編程很容易。 MatLab的缺點是效率低，運行速度慢。但是MatLab提供了與C或C+的接口，可在VC中調(diào)用MatLab中的函數(shù)，進而可以提高速度。 常用的圖像處理編程一般可在VC或VS中實現(xiàn)。9.2 用

20、C語言進行圖像處理 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個基于開源發(fā)行的跨平臺計算機視覺庫，具有輕量級、高效率等優(yōu)點，由一系列C函數(shù)和少量C+類構(gòu)成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現(xiàn)了500多個圖像處理和計算機視覺方面的通用算法。 在VC中調(diào)用OpenCV庫函數(shù)，可以大大加快圖像處理軟件開發(fā)速度。First OpenCV Program1. #include 2. #include 3. #include 4. int main( int argc, char* argv ) 5. CvPoint cente

21、r;6. double scale=-3;7. IplImage* image = argc=2 ? (argv1) : 0;8. if(!image) return -1;9. center = (image-width/2,image-height/2);10. for(int i=0;iheight;i+)11. for(int j=0;jwidth;j+) 12. double dx=(double)(j-center.x)/center.x;13. double dy=(double)(i-center.y)/center.y;14. double weight=exp(dx*dx+

22、dy*dy)*scale);15. uchar* ptr = &(image,uchar,i,j*3);16. ptr0 = (ptr0*weight);17. ptr1 = (ptr1*weight);18. ptr2 = (ptr2*weight); 19. ( “copy.png”, image );20. ( test, 1 );21. ( test, image );22. ();23. return 0; Radial gradientThe Program Quick Reviewshort and clear program, no need to mess with

23、MFC/GTK/QT/, cross-platformcvLoadImage() and cvSaveImage() provide the easiest way to save/load images of various formats.cvPoint and other “constructor” functions make the code shorter and allow 1-line functions call.CV_IMAGE_ELEM() pretty fast way to access image pixelscvRound() is very fast and c

24、onvenient way to cast float/double to intcvNamedWindow() creates “smart” window for viewing an imagecvShowImage() shows image in the windowcvWaitKey() delays the execution until key pressed or until the specified timeout is over1. #include 2. #include 3. #include 4. int main( int argc, char* argv ) 5. CvPoint center;6. double scale=-3;7. IplImage* image = argc=2 ? (argv1) : 0;8. if(!image) return -1;9. center = (image-width/2,image-height/2);10. for(int i=0;iheight;i+)11. for(int j=0;jwidth;j+) 12. doub