使用Matlab進(jìn)行圖像處理

圖像處理是操縱圖像的數(shù)字屬性以提高其質(zhì)量或從圖像中獲得所需信息的過(guò)程。它需要在圖像處理應(yīng)用程序中導(dǎo)入圖像，分析圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行操作，以獲得能夠產(chǎn)生預(yù)期結(jié)果的適當(dāng)輸出。

在這篇文章中，我們將討論使用Matlab進(jìn)行圖像處理和分析的基礎(chǔ)知識(shí)，以確定圖像特征，調(diào)整圖像特征，并提高圖像質(zhì)量。

前提條件

• 在你的計(jì)算機(jī)中安裝有[Matlab]。

• 了解[Matlab]的基礎(chǔ)知識(shí)。

在Matlab中導(dǎo)入圖像

導(dǎo)入圖像包括將圖像帶到Matlab的當(dāng)前目錄中。這樣就可以使用該圖像了。

要進(jìn)行這一操作，請(qǐng)打開(kāi)Matlab并執(zhí)行以下命令。

i = imread('name of the image;') %This will assign the image to i
imshow(i);
復(fù)制代碼

使用Matlab對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)

這是改進(jìn)數(shù)字圖像以獲得更適合視覺(jué)顯示的結(jié)果的過(guò)程。圖像增強(qiáng)可以通過(guò)image filtering 和deblurring 。

圖像過(guò)濾

這是一種圖像增強(qiáng)的形式，強(qiáng)調(diào)或省略圖像的選定屬性。圖像過(guò)濾主要涉及改變圖像中某些像素的濃度。

色彩過(guò)濾使圖像更有吸引力或強(qiáng)調(diào)某些圖像像素。例如，綠色可以強(qiáng)調(diào)植被，而藍(lán)色則強(qiáng)調(diào)水體。

這個(gè)過(guò)程可以使圖像偏紅、偏綠或偏藍(lán)，這取決于所應(yīng)用的濃度水平。imhist 函數(shù)給出了圖像中每個(gè)像素的顏色濃度的圖形演示（柱狀圖）。

i =  imread('nyali.jpg');
imshow(i)
Red = i(:,:,1);
Green = i(:,:,2);
Blue = i(:,:,3);
temp = i;
復(fù)制代碼

imhist(Red);
復(fù)制代碼

imhist(Green);
復(fù)制代碼

imhist(Blue);
復(fù)制代碼

figure;
temp = i;
temp(:,:,1) = temp(:,:,1) + 100;
imshow(temp);
復(fù)制代碼

figure;
imshow(i)
temp = i;
temp(:,:,2) = temp(:,:,2) + 100;
imshow(temp);
復(fù)制代碼

temp = i;
temp(:,:,3) = temp(:,:,3) + 100;
imshow(temp);
復(fù)制代碼

圖像去模糊化

通過(guò)使圖像上的模糊像素變得更加清晰，來(lái)增加圖像的清晰度。為了進(jìn)行這項(xiàng)工作，我們首先使用下面的代碼導(dǎo)入圖像。

i =  imread('nyali.jpg');       %this code imports the image
imshow(i)
復(fù)制代碼

• 從原始圖像創(chuàng)建一個(gè)模糊的圖像i 。這個(gè)圖像將被用作去模糊過(guò)程的模擬器。

• 首先，通過(guò)使用fspecial ，以指定的線性運(yùn)動(dòng)（在我的例子中，我將使用50個(gè)像素，角度為10度）制作一個(gè)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)（PSF），然后通過(guò)使用imfilter 函數(shù)將PSF與圖像進(jìn)行卷積。

PSF = fspecial('motion',50,10);
Idouble = im2double(i);
blurred = imfilter(Idouble,PSF,'conv','circular');
imshow(blurred)
復(fù)制代碼

• 使用deconvwnr 命令來(lái)恢復(fù)模糊的圖像。

wnr1 = deconvwnr(blurred,PSF);
imshow(wnr1)
復(fù)制代碼

獲取圖像中包含的物體數(shù)量

圖像中包含的物體數(shù)量可以通過(guò)以下步驟確定。

• 去除那些不需要數(shù)值的物體。

• 通過(guò)去除圖像的原始背景，使其具有統(tǒng)一的背景。

• 將圖像改變?yōu)榛叶葓D像。

• 創(chuàng)建圖像的二進(jìn)制版本，可以對(duì)要分析的對(duì)象進(jìn)行數(shù)值分析。

在這個(gè)過(guò)程中使用了下面的代碼片段。

i = imread('imageName'); %import the image
imshow(i)
復(fù)制代碼

se = strel('disk',150);
background = imopen(i,se);  %Performs morphological openning
imshow(background)
復(fù)制代碼

• 從原始圖像中去除背景近似圖像。這將形成一個(gè)具有統(tǒng)一背景但有點(diǎn)暗的結(jié)果圖像。

i2 = i - background; 
imshow(i2)
復(fù)制代碼

• 將圖像格式從RGB改為灰度。新處理的圖像將被分配到i3 。

i3 = rgb2gray(i2);
imshowi3
復(fù)制代碼

• 使用imbinarize 命令來(lái)創(chuàng)建灰度圖像的二進(jìn)制版本i3 。

bw = imbinarize(i3);
bw = bwareaopen(bw,50);
imshow(bw)
復(fù)制代碼

二進(jìn)制版本的圖像可以進(jìn)行物體分析。結(jié)果的準(zhǔn)確性取決于物體的大小、參數(shù)連通性和物體之間的間距。

請(qǐng)注意，綠色的物體不存在于二進(jìn)制版本的圖像中，因?yàn)檎嬲念伾t、綠、藍(lán)）不能被二進(jìn)制化。

cc = bwconncomp(bw) % shows image information復(fù)制代碼

在圖像中找到一個(gè)特定顏色的區(qū)域

在圖像中具有不同顏色的物體的區(qū)域可以通過(guò)顏色閾值法用Matlab確定。閾值化是根據(jù)強(qiáng)度將像素分配到某些類別。

顏色閾值處理也使我們能夠確定地圖中選定特征的區(qū)域。例如，在衛(wèi)星地圖中找到一個(gè)水體的面積。

為了證明這個(gè)概念，我將從一張衛(wèi)星地圖圖片中確定一個(gè)水體的面積。該圖片的分辨率為480 * 494 像素，深度為32，按衛(wèi)星計(jì)算。

i = imread('l.victoria.PNG'); %import the image
imshow(i)
復(fù)制代碼

i2 = rgb2gray(i); % make a grayscale image of i
imshow(i2)
復(fù)制代碼

imhist(i2) %histogram for pixel distributions復(fù)制代碼

從直方圖上看，X軸代表強(qiáng)度值，Y軸代表像素?cái)?shù)。

• 在Matlab窗口工具欄中打開(kāi)APPS，向下滾動(dòng)到圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)，然后點(diǎn)擊顏色閾值。

• 在新的窗口中從工作區(qū)加載一個(gè)圖像，然后選擇一個(gè)顏色空間，點(diǎn)擊HSV。

• 調(diào)整標(biāo)有H 的旋鈕以去除背景色，調(diào)整S 和V 以使要分析的對(duì)象的邊界平滑。

• 通過(guò)點(diǎn)擊show binary 按鈕，創(chuàng)建一個(gè)二進(jìn)制版本的結(jié)果圖像。

• 將二進(jìn)制版本導(dǎo)入到工作區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步分析，它將被標(biāo)記為BW 。二進(jìn)制版本的形狀與湖泊的形狀相似，我們可以用函數(shù)imshowpair ，直觀地比較這兩幅圖像。

imshowpair(i,BW,'montage')
復(fù)制代碼

• 為了找到二進(jìn)制版本圖像的圖像統(tǒng)計(jì)，使用regionprops 函數(shù)。

stats = regionprops('table',BW,'all')
復(fù)制代碼

以像素為單位的區(qū)域面積是表格中的面積道具之和。

areainpixels = sum(props.Area)
復(fù)制代碼

面積可以使用地圖上可能提供的比例尺轉(zhuǎn)換為平方公里。通常，比例尺有一個(gè)預(yù)先確定的數(shù)值，以米、英里或公里為單位表示。

使用imtool(i) 功能來(lái)測(cè)量線性比例尺的起點(diǎn)和終點(diǎn)之間的距離。測(cè)量值的單位是像素，它代表比例尺的預(yù)定尺寸。從像素轉(zhuǎn)換到所需的單位。

總結(jié)

Matlab為圖像處理提供了一個(gè)完美的環(huán)境，因?yàn)樗拿詈推魏苋菀鬃裱蛻?yīng)用。

圖像處理有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，如。

• 攝影。

• 圖像的地理數(shù)據(jù)分析。

• 裝飾品。

• 了解生物結(jié)構(gòu)。

• 機(jī)器視覺(jué)，和娛樂(lè)。

從圖像中提取的信息的準(zhǔn)確性取決于用于處理圖像的工具的質(zhì)量，Matlab為圖像處理提供了更好的工具。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-409301.html