Matlab在遥感影像处理中的应用研究

张开 罗莉

摘 要：由于多种因素的造成的影响，在遥感图像处理过程中，会导致诸如图像质量方面的退化，为使得图像质量显著提高，并增强其视觉效果，需要对遥感图像的各个方面进行细节化处理，如形态学图像处理等。论文通过在MATLAB环境下编写相关代码，来实现图像中的边缘检测和特征提取，这些效果可以使得图像中的亮度变换对比明显，也可增强环境周围背景与感兴趣目标之间的反差。从而使得人或者电脑分析信息得到突出，同时去除一些无用信息，用图像边缘加强的方法来提高图像识别的方便性。

关键词：矩阵实验室;遥感影像处理;数字图像处理

数字图像处理技术可以通过一些特定的操作方法来改变图像的效果像素，从而达到预期的目的。用户一般会根据自己的专业需求或者专业领域来选择适当的图像处理算法，其目的主要就是提高视觉感受，加强算法能力，满足不同应用领域的图像处理工作。[1]

近年来，国内外众多学者对MATLAB在数字影像的处理展开了一系列的研究，并取得了重要成果。鄧华提出在图像复原中去除图像畸变需要借助图像的空间变换操作;[2]李晓辉，吴蓓提出图像重建中的三维重建技术是目前比较热门的虚拟现实化以及数字科学可视化技术的基础环节;[3]倪金生等通过一系列的相关技术大幅度的改善了遥感图像的视觉表现效果，将遥感图像很好的转换成了更适用于人和机器进行专业分析的处理模式;当前国内在此领域内最具有代表性的数字图像处理开发系统是由清华大学开发并研制的TDB—IDK系统。此系统最大的特点是通过对遥感图像信号的实时分析，并融合两个高端技术DSP和FPGA/CPLD，这样可以根据用户的不同需求进行合理改动，迅速准确的分析遥感图像中的黑白、彩色信号，极大方便了开发人员对于图像数据中DSP技术的应用，同时可以顺利完成图形显示的相关功能。

国外对MATLAB在数字影像的处理也有不少的研究。Kenneth R，CastlemarL提出数字图像处理中的信息压缩的潜力很大;而美国Southern Illinois University为了可以给初学者提供理想的消化理论知识的实验环境，开发了基于CVlPtools的计算机视觉与图像处理实验软件，该软件专门针对图像处理技术的实验与应用。

MATLAB提供的15类图像处理函数，涵盖了许多图像处理方法。通过这些相关的图像处理工具箱，可以把大量精力集中在其算法的研究上，省去了针对图像文件中读写、格式，显示结果等细节的时间。但是目前一些遥感图像处理软件存在着软件界面不够友好、内容不齐全、成果领域涉及陈旧、算法参数调整不方便、扩展性差等些许弊端。

本文主要是针对遥感图像与Matlab中图像处理技术的结合，并提供一个图像处理技术的GUI（Graphical User Interface）平台，为大家创造可以学习并研究的图像处理技术方法。

1 Matlab GUI数字图像处理系统

Matlab GUI数字图像处理系统的界面整体框架主要涉及数字图像处理的部分方面，主要由四个主模块以及其相应的子模块组成。

系统总体设计框架图

在进行GUI界面设计时，设计原理是通过主窗体与其子窗体相互关联来搭建图形用户界面。主窗口的内容主要是建立菜单栏，里面包含了各种图像处理的菜单，主要有五个，分别是文件栏、形态学处理、图像滤波、图像分割、图像预处理，各个主菜单下有各部分的图像处理算法。

2 图形处理功能的Matlab实例

2.1 图像预处理的原理及实现

图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像突变梯度减小，亮度逐渐平缓，从而达到改善图像质量的处理方法。

灰度对比度变换是一种空域增强技术的重要方法。这种方法可以改变图像灰度的动态范围和对比度，主要原理是按规则逐点逐像元修改图像中每一个像素的灰度值。利用对比度增强处理方法既可以有效地改善图像质量，也可以改善在曝光不足以及非线性的影响下，照片和电子系统图像对比度不良的问题。

单纯的线性变化往往不能满足要求，为此我们要进行非线性变换。常用的非线性变换为对数变换和Gamma变换。对数变换常用来扩展低值灰度。其一般表达式为：

2.2 图像滤波

中值滤波是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。

中值滤波的基本原理是通过用数字图像中各点像元的所在领域中各点的中值来替代该点本身的数值，这样可以去除孤立的噪声点，让领域内像素值更加接近于真实的像素值。

线性滤波运算将领域中的每个像素与相应的系数相乘，然后将结果进行累加，从而的到（x，y）处的响应。若领域的大小为M×N，则总共需要MN个系数。这些系数排列成一个矩阵，构成线性滤波的模板。

2.3 图像分割

Otsu方法是使类间方差最大而推导出的一种能自动确定阈值的方法。分水岭算法的原理是将一副图像转换成拓扑地形图，把其灰度值看成是地形高度值，山峰对应的是高灰度值，山谷对应的是低灰度值。

2.4 形态学处理

形态学处理主要包含了膨胀和腐蚀两种最基本的运算，是对图像的提取和识别。膨胀和腐蚀是对偶运算，一个是对目标对象增加像素，一个是对目标对象去除像素，其增加和去除的像素主要取决于图像处理中结构元素的实际形状和大小。

开运算和闭运算也是形态学处理中的重要算法。开运算可以通过去除图像轮廓上的毛刺杂物，来实现平滑图像轮廓的作用。闭运算虽然也是对于图像轮廓的平滑，但是其结果大大相反，它主要是去除图像区域中的小孔，填平沟壑以及轮廓的缺口。

先腐蚀后膨胀为开运算，先膨胀后腐蚀为闭运算。

图像的边界提取也是以膨胀和腐蚀算法为基础的。

3 结论

本文主要基于MATLAB的数字图像处理系统的设计与实现基础重点研究了形态学处理的基本技术，介绍了图像处理的基本技术，包括图像预处理基本操作、图像滤波、图像分割以及形态学处理。最终为图像处理的初学者提供一个演示及模拟开发的GUI平台，供大家学习并研究图像处理的技术方法。

参考文献：

[1]勒中鑫.数字图像信息处理.北京：国防工业出版社，2003：207-268.

[2]邓华.浅谈Matlab在数字图像处理中的应用[J].科技资讯，2006（08）：128-129.

[3]李晓辉，吴蓓.“数字图像处理”课程实验改革与实验系统的研究[J].高等理科教育，2003（04）：100-103.