基于Linux系统的嵌入式设计

基于Matlab数字图像处理与仿真实验

摘要

随着现代工业水平的发展，基于视频图像的检测、识别和控制技术也得到了发展。数字图像处理技术的发展水平对于其发展就会显得十分的重要。数字图像处理技术就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的地处理，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

Matlab是目前国内比较流行的一款功能强大的数学计算软件。其在图像处理方面也表现出了强大的功能，其提供了20类图像处理函数，涵盖了图像处理包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法，其界面简单友好，编程语言通俗易懂，是学习和研究图像处理工作人员难得的宝贵资料和加工工具箱。

本文主要介绍了图像处理相关的知识，阐述了图像处理一些基本原理和方法，同时也介绍了数字图像处理中几种常见的算法。然后利用matlab中图像处理工具对所给定的图像进行了处理和仿真，得出了仿真结果，并对仿真结果进行了较为详细的分析和总结。

关键词：数字图像处理，Matlab，算法，仿真实验；

摘要 (1)

第一章综述 (3)

第二章数字图像处理技术简介 (4)

2.1 数字图像处理技术发展 (4)

2.2 数字图像处理的特点 (4)

2.2.1 数字图像处理的主要特点 (4)

2.2.2 数字图像处理技术的优点 (5)

2.3 数字图像的处理过程 (5)

2.4 数字图像处理研究的内容 (7)

2.5 数字图像的发展方向 (8)

第三章图像处理中常用算法 (9)

3.1 图像边缘检测 (9)

3.1.1 边缘检测算法的步骤 (9)

3.1.2 边缘检测与提取的主要算法 (10)

3.2 图像分割 (12)

3.2.1 阈值分割思想和原理 (13)

3.2.2 直方图阈值分割法 (13)

3.2.3 最大类间方差法（OTSU） (14)

3.2 数字滤波算法 (15)

3.2.1 平均滤波 (15)

3.2.2 中值滤波 (16)

第四章图像仿真实验 (17)

4.1 装甲车形心位置仿真实验 (17)

4.1.1 仿真实验步骤 (17)

4.1.2 仿真实验图 (18)

4.1.3 仿真结果分析 (22)

4.2 豆形胶质软糖个数仿真实验 (22)

4.2.1 仿真实验步骤 (22)

4.2.2 实验仿真图 (23)

4.2.3 仿真结果分析 (26)

参考文献 (27)

第一章综述

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术[1]。最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。

（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。

（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测，边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息，是图像处理\图像分析\模式识别\计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。

图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提[2]．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域。

本次试验着重于对图像的边缘提取和分割。具体的研究现状以及相关算法将在下面章节具体描述。

第二章数字图像处理技术简介

2.1数字图像处理技术发展

图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解[3]。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响

数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理[4]。到了70 年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。

2.2 数字图像处理的特点

2.2.1 数字图像处理的主要特点

（1）目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计

算机的计算速度、存储容量等要求较高。

（2）数字图像处理占用的频带较宽，与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本也高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。

（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身不具备复现三维景物