Matlab仿真在图像处理中的应用实验

摘要 Matlab是一种直观、简洁的计算软件，广泛应用于科学计算和工程计算。而Matlab仿真实验室的建立直接影响着同学对已有知识的分析问题、解决问题的能力。本文是基于Matlab6.5的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），采用M-file文件进行编程而编写的实验指导书，较详细地介绍了图像的基本运算、图像格式变换、对比度调节、图像均衡、插值放大等技术的Matlab仿真实验。 关键词 Matlab 仿真试验 m语言 图像处理 图像处理就是将图像转换成一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学，最主要的任务就是各种算法的设计和实现。目前的图像处理技术已经在许多不同的应用领域中得到重视，并取得了巨大的成就。根据应用领域的不同要求，可以将图像处理技术划分为许多分支，其中比较重要的分支如下。 (1) 图像数字化：通过采样与量化过程将模拟图像变换成全球计算机处理的数字形式。图像在计算机内通常用一个数字矩阵来表示，矩阵中的每一个元素称为像素。图像数字主要是各种扫描仪与数字化仪。 (2) 图像增强：主要目的是增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，使图像清晰或将其转换为更适合人或计算机分析的形式。图像增强并不要求真实地反映原始图像。 (3) 图像分割与特征提取：图像分割是将图像划分为一些互不重叠的区域，通常用来将分割的对象从背景中分离出来。图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征和颜色特征等。 (4) 图像分析：对图像中的不同对象进行分割、分类、识别、描述和解释。 (5) 模式识别：图像处理的重要目的之一就是识别，而模式识别技术也是图像技术重要性的体现，诸如指纹鉴别、人脸识别以及文字识别等，都要和模式识别打交道。 (6) 人工智能：可以说图像处理、模式识别和人工智能是三位一体的学科。目前模式识别技术遇到的最大困难就是自动化程度不够，即智能程度不高。神经网络为人工智能开辟了一个新的方向，但目前该技术还不够成熟。 (7)???? 计算机视觉：研究计算机视觉的目的是开发出能够理解自然景物的系统。在机器人领域中，计算机视觉能够为机器人提供眼睛的功能。 Matlab是Matrix Laboratory的缩写，它是由Math Works公司开发的一种主要用于数值计算及可视化图形处理的一种直译式的工程语言。它集数值分析、矩阵运算、图形图像处理、信号处理和信真等诸多强大的功能集成在较易使用的交互式计算机环境之中，为科学研究、工程应用提供了一种功能强、效率高的编程工具。Matlab的推出得到了各个领域专家学者的广泛关注，其强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础。由各个领域的专家学者相继推出了Matlab工具箱，而且工具箱还在不断的增加，这些工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具。借助于这些“巨人肩上的工具”，各个层次的研究人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作。从而大大地节省了时间。仿真实验室是新组建成的实验室,是运用计算机及软件模拟真实实验过程的一种现代化教学手段。 Matlab中的图象处理工具包是由一系列支持图象处理操作的函数组成的，所支持的图象处理操作有：几何操作、区域操作和块操作；线性滤波和滤波器设计；变换（DCT变换）；图象分析和增强；二值图象操作等。

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