第5章 Simulink视频和图像处理模块

第5章 Simulink视频、图像处理模块

及实例

教学目标

通过本章的学习，了解Simulink视频和图像处理模块集的各组成部分；了解图像数据类型、颜色空间等基本概念；了解常用图像处理的一般原理；掌握使用其相关子模块进行图像转换、图像增强、图像的几何变换、图像的形态学操作、图像的恢复与重建等常用图像处理操作的方法。

本章是在Simulink的基础上，从工程技术应用的角度出发，以静态图像为主要对象，着重讨论视频和图像处理模块集在数字图像处理中的基本应用方法。图像恢复和重建在MATLABR2008b版本的Simulink中还未包括针对性的处理模块，需要在图像处理工具箱中调用相关函数，如：deconvwnr、deconvreg、deconvlucy、deconvblind四种常用的图像恢复函数，以及利用radon函数实现图像重建等。这些内容加以扩展后可适用于视频信号处理。

5.1 视频和图像处理模块集

5.1.1 视频和图像处理模块集概述

以Simulink为基础的视频和图像处理模块集（Video and Image Processing Blockset）在MATLAB R14中开始出现，并随着MATLAB新版本的推出不断地更新，在MATLAB R2008b中的版本为V2.6。该模块集提供了视频和图像处理多项成熟技术的应用模块，可为航空航天、国防、影像通讯、工业自动化、交通管理、医学图像处理、地理测绘等诸多领域提供直观方便的图像处理手段。

与Simulink其它工具箱的用法相同，用户在使用视频和图像处理模块集时，只需选用所需模块绘制好仿真系统框图，设定各模块参数，即可启动仿真，完成图像处理工作。此方法简单直观，不需要编写复杂的程序代码，也不需要精通各模块的内部原理与算法。

有多个方法可以打开视频和图像处理模块集。1）单击MATLAB窗口左下角的Start 按钮，选择Blocksets→Video and Image Processing→Block library命令，即可打开如图5.1所示的Library:viplibv1（视频和图像处理模块集）窗口；2）直接在Command Window （命令窗口）内输入viplib命令；3）在Simulink Library Browser（Simulink 模块库浏览器）窗口中，单击Libraries列表框中的Video and Image Processing Blockset选项；即可在窗口右侧展开Video and Image Processing Blockset标签；4）右击Libraries列表框中的Video and Image Processing Blockset选项，在弹出的快捷菜单中选择Open Video and Image

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MATLAB在电气信息类专业中的应用

Processing Blockset Library命令。

视频和图像处理模块集V2.6共有70多个子模块，分成以下共11大类模块：

• Analysis & Enhancement（分析和增强模块库）

• Conversions（转换模块库）

• Filtering（滤波模块库）

• Geometric Transformations（几何变换模块库）

• Morphological Operations（形态学操作模块库）

• Sinks（接收器模块库）

• Sources（输入源模块库）

• Statistics（统计模块库）

• Text & Graphics（文本和图形模块库）

• Transforms（变换模块库）

• Utilities（工具模块库）

图5.1 Library:viplibv1窗口

5.1.2 分析和增强（Analysis & Enhancement）模块库

分析和增强（Analysis & Enhancement）类模块主要用于对图像及视频进行分析或增强处理。双击图5.1所示视频和图像处理模块集窗口中的Analysis & Enhancement模块，即可打开该类模块库窗口，此模块库共包含10个子模块，各子模块功能如下：

(1) Block Matching（块匹配）模块

使用块匹配算法对多图像序列或视频帧序列进行运动估计。块匹配算法是常用的运动估计算法，可用于去除视频帧间的冗余信息，进行视频压缩。

(2) Contrast Adjustment（对比度调节）模块

通过线性变换像素值的方法对图像进行对比度调节。

(3) Corner Detection（角点检测）模块

找出图像中的角点。可选择Harris角点检测法、最小特征值法或者局部亮度比较法进

第5章 Simulink视频、图像处理模块及实例227

行角点检测。

(4) Deinterlacing（反交错处理）模块

也叫去隔行处理，通过对输入视频信号进行去隔行处理来消除运动模糊。可选择线复制法（倍线法）、线性插值法或者场中值滤波法。

(5) Edge Detection（边缘检测）模块

对图像进行边缘检测。可选择使用Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子或者Canny算子来找到图像中的物体边缘。

(6) Histogram Equalization（直方图均衡化）模块

对图像进行直方图均衡化。可以提高图像对比度。

(7) Median Filter（中值滤波）模块

执行中值滤波操作。可降低图像噪声。

(8) Optical Flow（光流法）模块

执行光流法操作进行运动估计。可选择Horn-Schunck法或Lucas-Kanade法。

(9) SAD（绝对误差和）模块

求二维绝对误差和SAD。可用于寻找两幅图像的相似之处，输出可选择SAD值（多个），或者SAD最小值。

(10) Trace Boundaries（边界跟踪）模块

对二值图像执行边界跟踪。非0像素为目标，0像素为背景。

5.1.3 转换（Conversions）模块库

转换（Conversions）类模块主要用于完成图像转换操作，例如色彩空间的转换。双击图 5.1所示视频和图像处理模块集窗口中的Conversions模块，即可打开该类模块库窗口，此模块库共包含7个子模块，各子模块功能如下：

(1) Autothreshold（自动阈值）模块

执行自动阈值转换。可将灰度图像转换成二值图像。

(2) Chroma Resampling（色度重采样）模块

进行色度重采样转换。对YCbCr模式信号进行色度重采样，以降低带宽及存储要求，有多种重采样方式供选择。

(3) Color Space Conversion（色彩空间转换）模块

执行色彩空间转换。共有9种转换类型可供选择，例如RGB转为灰度图，RGB转为YCbCr等等。

(4) Demosaic（去马赛克）模块

执行逆马赛克变换。对Bayer模式图像进行去马赛克处理。

(5) Gamma Correction（伽玛校正）模块

对图像或视频流应用或去除伽玛校正。改变伽玛值，可对图像的伽玛曲线进行编辑，检出图像信号中的深色部分和浅色部分，并使两者比例增大，从而提高图像对比度。

(6) Image Complement（图像求补）模块

对图像进行求补（求反）转换。对二值图像或灰度图进行求反，获得底片效果。

(7) Image Data Type Conversion（图像数据类型转换）模块