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MATLAB基础与实例进阶-13ppt

发布时间:2019-07-16 06:23 来源:未知 编辑:admin

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  * 机械工业出版社 Page * 【例13-5】以barbara.bmp为例,对其进行2层离散小波变换并显示重构结果 。 13.3.3 图像离散小波变换 * 机械工业出版社 Page * 13.4 图像增强 13.4.1 直方图灰度修正 13.4.2 直方图均衡化 13.4.3 图像噪声消除 13.4.4 同态滤波增强 * 机械工业出版社 Page * 图像增强是数字图像处理的基本内容之一,其目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更适用。MATLAB图像处理工具箱提供了大量的图像增强函数,本节介绍如何利用MATLAB提供的函数实现图像直接灰度修正、直方图均衡化、图像噪声消除和同态滤波图像增强。 13.4 图像增强 * 机械工业出版社 Page * 直接灰度修正是指利用灰度变换改变图像的灰度级和动态范围,从而增强某些灰度级的细节,实现图像质量增强。 13.4.1 直接灰度修正 原图像像素的灰度值为 D=f ( x, y), 处理后图像像素的灰度值 D’=g ( x, y), 则灰度变换函数可以表示为 : g ( x, y)=T[f( x, y)] * 机械工业出版社 Page * 13.4.1 直接灰度修正 根据变换函数的不同,可以将灰度变换分成线性变换和非线性变换,线性变换又包括截取式线性变换和分段线性变换。 截取式线性变化关系图 分段线性变化关系图 * 机械工业出版社 Page * 常用的非线性变换函数有对数函数和指数函数 . 13.4.1 直接灰度修正 对数变化关系图 指数变化关系图 * 机械工业出版社 Page * MATLAB提供的函数imadjust可用于实现图像的线性灰度变换,函数的常用语法形式如下: J=imadjust(I, [low high],[bottom top], gamma) MATLAB提供的函数log也可用于实现图像的非线性灰度变换,函数的语法形式如下: J=log(I) 13.4.1 直接灰度修正 * 机械工业出版社 Page * 【例13-6】对图像distract.bmp进行线 直接灰度修正 * 机械工业出版社 Page * 13.4.2 直方图均衡化 直方图均衡化是对图像中的像素灰度做某种映射变换,使变换后的图像灰度级均匀分布,灰度的动态范围增加,从而达到提高图像的对比度,增强图像质量。 MATLAB中用于图像灰度调整的函数是histeq 。 histeq函数的常用语法形式如下: J=histeq(I, hgram) J=histeq(I, n) * 机械工业出版社 Page * 【例13-7】对图像distract.bmp进行直方图均衡处理。 13.4.2 直方图均衡化 * 机械工业出版社 Page * 图像平滑是一种有效的消除图像噪声的处理技术,它能够减弱或消除图像中的高频成分,从而减少局部灰度起伏,使图像变得更加平滑。 图像平滑包括空域方法和频域方法。在空间域中,主要利用邻域线性滤波、中值滤波等方法来减少噪声;在频率域中,主要利用各种形式的低通滤波器来减少噪声。 13.4.3 图像噪声消除 * 机械工业出版社 Page * MATLAB图像处理工具箱提供的二维卷积函数conv2、二维中值滤波函数medfilt2和自定义滤波器函数fspecial及imfilter可用于实现图像的平滑滤波,达到图像噪声消除的目的。 函数conv2计算两个矩阵的卷积,当其中一个矩阵是图像数据数据,另外一个矩阵是平滑模板矩阵时,就可实现图像的平滑滤波。 函数conv2实现的语法形式如下: conv2(A, B) conv2(Hcol,Hrow, A) 13.4.3 图像噪声消除 * 机械工业出版社 Page * 【例13-8】对图像clock.tif分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声,并分别利用均值滤波、加权均值滤波、中值滤波和低通滤波去除图像中的噪声。 对原图添加高斯噪声,并进行均值线性滤波和加权平均线性滤波; 对原图添加椒盐噪声,并进行中值滤波; 对原图添加乘性噪声,并进行频域低通滤波。 13.4.3 图像噪声消除 * 机械工业出版社 Page * 13.4.3 图像噪声消除 对图像进行均值线性滤波和加权平均线性滤波处理 * 机械工业出版社 Page * 13.4.3 图像噪声消除 图像添加椒盐噪声并进行中值滤波处理 * 机械工业出版社 Page * 13.4.3 图像噪声消除 图像添加乘性噪声并进行频域低通滤波处理 * 机械工业出版社 Page * 图像的同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的图像处理方法,属于图像频率域处理范畴,其作用是对图像灰度范围进行调整,通过消除图像上照明不均的问题,增强暗区的图像细节,同时又不损失亮区的图像细节。 同态滤波是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础,基本思想是将非线 同态滤波图像增强 * 机械工业出版社 Page * 同态滤波的步骤为: 13.4.4 同态滤波图像增强 * 机械工业出版社 Page * 【例13-9】对图像moon.jpg进行同态滤波处理。 13.4.4 同态滤波图像增强 * 机械工业出版社 Page * 13.5 图像的数学形态学处理 13.5.1 数学形态学简介 13.5.2 二值图像形态学分析 13.5.3 灰度图像形态学分析 * 机械工业出版社 Page * 数学形态学是图像处理和分析的一个重要研究方向,在医学图像处理、文字识别、图像编码和计算机视觉等领域都得到了广泛的应用。本节介绍数学形态学的基本运算、灰度数学形态学、MATLAB数学形态学函数和二值及灰度图像的数学形态学处理。 13.5 图像的数学形态学处理 * 机械工业出版社 Page * 数学形态学(Mathematical Morphology)是分析几何形状和结构的数学方法。在图像处理中,数学形态学主要用于提取对表达和描述图像区域形状有用处的分量,如边界、骨架等。 形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状,以达到对图像分析和识别的目的。 数学形态学的基本运算包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。 13.5.1 数学形态学简介 * 机械工业出版社 Page * 腐蚀和膨胀 腐蚀(Erosion)A B 膨胀(Dilation)A B 13.5.1 数学形态学简介 这是两种最基本的形态学运算,前者具有收缩图像的作用,而后者则具有扩大图像的作用。 * 机械工业出版社 Page * 开运算和闭运算 开运算A B 先进行腐蚀运算再进行膨胀 闭运算A B 先进行膨胀运算再进行腐蚀 13.5.1 数学形态学简介 开运算可以断开细小的连接,起到分离的作用,而闭合运算可以填补小的孔洞,起到连通的作用。两种运算在图像处理中有着十分广泛的用途 。 * 机械工业出版社 Page * Matlab图像工具箱提供的数学形态学处理函数主要有:imdilate 、imerode、bwmorph、imopen、imclose和bwmorph等,分别实现图像的膨胀、腐蚀、开运算和、闭运算和二值形态学处理。 13.5.1 数学形态学简介 * 机械工业出版社 Page * 函数imdilate和imerode的语法形式如下: BW2=imdilate(BW1, SE) BW2=imdilate(BW1, SE,…,n) BW2=imerode(BW1, SE) BW2=imerode(BW1, SE,…,n) 13.5.1 数学形态学简介 函数imopen和imclose的语法形式如下: IM2=imopen(IM,SE) IM2= imopen (IM,NHOOD) IM2=imclose(IM,SE) IM2=imclose(IM,NHOOD) * 机械工业出版社 Page * 二值图像中所有的像素只能取值为0或1,在MATLAB中,二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。这两个可取的值分别对应于关闭和打开,关闭表征该像素处于背景,而打开表征该像素处于前景 。 调用MATLAB中的数学形态学函数很容易实现二值图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算 。 13.5.2 二值图像形态学分析 * 机械工业出版社 Page * 【例13-10】以图像camera.bmp为例,实现二值图像的膨胀和腐蚀操作。 13.5.2 二值图像形态学分析 * 机械工业出版社 Page * 二值形态学基本运算可以扩展到灰度图像,与二值数学形态学不同的是,灰度形态学运算中的操作对象不再看成是集合而看作是灰度数字图像 。 灰度图像而言,膨胀和腐蚀是以像素邻域的最大值和最小值来定义的。 13.5.3 灰度图像形态学分析 * 机械工业出版社 Page * 【例13-11】以灰度图像elaine.tiff为例,撰写代码实现灰度图像的腐蚀和膨胀操作。 13.5.3 灰度图像形态学分析 机械工业出版社 * 机械工业出版社 Page * 第13章 MATLAB数字图像处理 【学习目标】 熟悉MATLAB数字图像处理工具箱 掌握MATLAB数字图像读写和类型转换 掌握MATLAB数字图像变换和增强 掌握MATLAB数字图像形态学处理 * 机械工业出版社 Page * 第13章 MATLAB数字图像处理 MATLAB图像类型与转换 13.1 MATLAB图像读写和显示 13.2 MATLAB图像变换 13.3 MATLAB图像增强 13.4 MATLAB图像数学形态学处理 13.5 * 机械工业出版社 Page * 13.1 MATLAB图像类型与转换 13.1.1 图像类型 13.1.2 图像类型转换 * 机械工业出版社 Page * MATLAB支持四种图像类型包括: 二值图像 索引图像 灰度图像 线 图像类型 * 机械工业出版社 Page * 二值图像 二值图像是最简单的图像; 每个像素只能取值0或者1,分别代表黑色和白色; 一个二进制图像存储为一个逻辑矩阵。 13.1.1 图像类型——二值图像 * 机械工业出版社 Page * 索引图像 由颜色映射表和图像数据矩阵两部分组成 ; 颜色映射表是一个m×3的double型矩阵,矩阵的每一行表示一种颜色,分别对应红、绿、蓝颜色分量,每个分量取值范围为[0,1]; 图像数据可以是single、double、uint8、uint16或logical类型。 13.1.1 图像类型——索引图像 * 机械工业出版社 Page * 灰度图像 灰度图像是一个数据矩阵,矩阵的每个元素表示对应位置的像素的灰度值; 灰度图像的数据类型可以是uint8、uint16、int16、single或double。 13.1.1 图像类型——灰度图像 * 机械工业出版社 Page * 真彩色图像 真彩色图像又称RGB图像,用红、绿、蓝三个颜色分量的组合来表示一个像素的颜色值。一幅m×n的真彩色图像,MATLAB将其存储为一个m×n×3的多维数组。 真彩色图像的数据类型可以是uint8、uint16、single或double。 13.1.1 图像类型——真彩色图像 * 机械工业出版社 Page * MATLAB图像工具箱所支持的四种类型图像可相互转换 。 常用的图像类型转换函数的语法形式和函数功能说明如下表: 13.1.2 图像类型转换 * 机械工业出版社 Page * 13.1.2 图像类型转换 基于level将灰度图像I转化为黑白二值图像 BW=im2bw(I, level) 灰度图像到二值图像 基于level将索引图像X转化为黑白二值图像 BW=im2bw(X,map, level) 索引图像到二值图像 基于颜色图map将索引图像X转化为线rgb(X, map) 索引图像到真彩色图像 基于颜色图map将索引图像X转化为灰度图像 I=ind2gray(X, map) 索引图像到灰度图像 函数说明 语法形式 常用类型转化 * 机械工业出版社 Page * 通过颜色图将RGB图像转化为近似的索引图X; 或把灰度图像I转化为二值图像 X=dither(RGB, map) BW=dither(I) 图像抖动转换图像 直接将真彩图像RGB转化为索引图像X并返回颜色图 [X,map]=rgb2ind(RGB,n) [X,map]=rgb2ind(RGB,tol) 真彩色图像到索引图像 将真彩图像RGB转换为灰度图像I I=rgb2gray(RGB) 真彩色图像到灰度图像 基于level将彩色图像RGB转化为二值图像 BW=im2bw(RGB, level) 真彩图像到二值图像 将灰度图像I转化成索引图像 [X,map]=gray2ind(I, n) 灰度图像到索引图像 13.1.2 图像类型转换 * 机械工业出版社 Page * 【例13-1】撰写MATLAB程序,将灰度图像图像scenery.bmp转化成索引图像;将真彩图像green.bmp转化成灰度图像;将索引图像snow.bmp转化成二值图像。 13.1.2 图像类型转换 * 机械工业出版社 Page * [I1]=imread(scenery.bmp,bmp); [X1,map1]=gray2ind(I1,128); %灰度图像转化为索引图像 subplot(2,3,1); imshow(I1); title(灰度图像scenery ); subplot(2,3,4); imshow(X1,map1); title(转化后的索引图像scenery ); I2=imread(green.bmp,bmp); X2=rgb2gray(I2); %真彩图像转化为灰度图像 subplot(2,3,2); imshow(green.bmp);title(真彩图像green) subplot(2,3,5); imshow(X2);title(转化后的灰度图像green); [I3,map3] = imread(swan.bmp,bmp); [BW3]=im2bw(I3,map3,0.5); %索引图像转化为二值图像,阈值取0.5 subplot(2,3,3);subimage(I3,map3);title(索引图像swan) subplot(2,3,6);subimage(BW3);title(转化后的二值图像swan); 13.1.2 图像类型转换 * 机械工业出版社 Page * 13.1.2 图像类型转换 * 机械工业出版社 Page * 13.2 图像读写和显示 13.2.1 图像读写 13.2.2 图像显示 * 机械工业出版社 Page * 13.2 图像读写和显示 MATLAB支持BMP、JPG、PCX、PNG、TIF等多种图像文件格式,MATLAB图像处理工具箱为图像文件的读写和显示提供了专门的函数。 * 机械工业出版社 Page * 13.2.1 图像读写—图像读入 MATLAB中读取图像文件的函数有:imread和load imread函数用于从图像文件中读入图像; load函数一般用于读取以mat文件保存的图像。 imread函数常用语法形式如下: I = imread(filemname, fmt) [I, map] = imread(…) […]=imread(filemname) * 机械工业出版社 Page * MATLAB中保存图像文件的的函数有imwrite和save。 imwrite函数用于将图像数据写入指定的图像文件中; save函数则可将图像数据保存为指定的mat文件。 imwrite函数的常用语法形式如下: imwrite(I, filemname, fmt) imwrite(I, map, filemname, fmt) 13.2.1 图像读写—图像写入 * 机械工业出版社 Page * MATLAB的图像显示函数主要有: image、imagesc和imshow。 image函数的常用语法形式如下: image(A) image(x, y, A) imshow函数的常用语法形式如下: imshow(I, n) imshow(I, [low,high]) imshow(filename) H=imshow(…) 13.2.2 图像显示 * 机械工业出版社 Page * 【例13-2】读入并显示灰度图像mountain.mat、索引图像snow.tif和真彩图像green.bmp。 13.2.2 图像显示 * 机械工业出版社 Page * 13.3 图像变换 13.3.1 图像离散傅里叶变换 13.3.2 图像离散余弦变换 13.3.3 图像离散小波变换 * 机械工业出版社 Page * 图像变换是图像处理的重要研究内容之一,常用于图像的频域分析和图像压缩。 MATLAB图像处理工具箱提供了几种常用的图像变换函数,包括:傅里叶变换、离散余弦变换和Random变换等。另外,小波变换工具包提供的小波变换也常用于图像的正交变换,本节将对这些图像变换进行介绍。 13.3 图像变换 * 机械工业出版社 Page * 数字图像是二维离散矩阵,二维离散傅里叶变换与反变换公式如下: 13.3.1 图像傅里叶变换 * 机械工业出版社 Page * MATLAB中,实现图像离散傅里叶变换和反变换的函数是fft2和ifft2 。 函数fft2和ifft2的语法形式如下: F=fft2(X) F=fft2(X, m, n) F=ifft2(X) F=ifft2(X, m, n) 13.3.1 图像傅里叶变换 * 机械工业出版社 Page * 【例13-3】利用二维离散傅里叶变换函数fft2对图像 bridge.tiff进行离散傅氏变换处理并显示变换结果。 13.3.1 图像傅里叶变换 * 机械工业出版社 Page * 离散余弦变换(DCT)是一种运算量小于DFT(离散傅里叶变换),而性能又要优于DFT的正交变换,常用于图像压缩,如JPG图像中就使用了DCT算法 。 图像数据的二维离散余弦对(2D-DCT)的定义如下: 13.3.2 图像离散余弦变换 * 机械工业出版社 Page * MATLAB中,实现图像离散余弦变换和反变换的函数是dct2、idct2和dctmtx。 函数dct2和idct2的语法形式如下: D=dct2(X) D=dct2(X, m, n) D=idct2(X) D=idct2(X, m, n) 函数dctmtx的语法形式如下: B=dctmtx(n) 13.3.2 图像离散余弦变换 * 机械工业出版社 Page * 【例13-4】对图像home.tiff做离散余弦变换处理并显示结果 。 13.3.2 图像离散余弦变换 * 机械工业出版社 Page * 离散小波变换是对连续小波变换的尺度和位移按照2的幂次进行离散化得到的,又称二进制小波变换。 离散小波函数定义如下: 13.3.3 图像离散小波变换 * 机械工业出版社 Page * MATLAB小波工具箱中的dwt2( )和idwt2( )函数可实现离散小波变换及其反变换,wavedec( )和waverec( )用于图像信号的多层小波分解和多层重构等。 函数dwt2和反变换idwt2的语法形式如下: [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X, wname) [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X, Lo_D, Hi_D) X = idwt2(cA,cH,cV,cD,wname) X = idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 13.3.3 图像离散小波变换 机械工业出版社

  应力腐蚀开裂的理论和实践-stress corrosion cracking theory and practice .pdf

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