基于Matlab的基础图像处理

2023-12-08吴明芳

客联 2023年8期

吴明芳

摘要：现代社会人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。本文通过使用Matlab软件实现对图像的灰度化以及二值化等基础的处理，最终获得所需的多样的图像效果。

关键词：Matlab；基础图像处理

一、引言

图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70％的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。通过利用Matlab程序语言实现的简单图像处理方式，相比其他编程语言，在程序设计的过程更简单易懂，更容易初学者实现相关处理[1-2]。

二、基于Matlab的简单图像处理

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着对图像处理研究的逐渐深入，许多基础的问题有待于解决，首当其冲便是利用Matlab软件掌握图像的灰度处理方式以及二值化处理方式等基础的处理手段。

基础的Matlab图像处理大致可以分为8个步骤：加载图像数据，图像灰度化，图像增强，图像分割，图像特征提取，图像重建与回复，图像分析与识别，图像显示与保存。这个过程可以将一张图像进行灰度化变成一张灰度图像，然后将灰度图像进行图像分割中的二值化变成二值图像。这样就可以将一张图片进行处理得到灰度图像和二值图像两个不同阶段的图像[3]。一般的，涉及到图像处理的不同方法，其方法分类大致如图1所示：

本文中，所涉及到的简单图像处理方式为将彩色图像转换为灰度图像的灰度图像方式以及使用阈值变换法把灰度图像转换为二值图像，具体地，实现将RGB图像转换为灰度图像的程序[4]，如下所示：

clc，clear，close all

obj=imread（‘logo.bmp）；

obj_gray=rgb2gry（obj）； subplot（331），inshow（obj）；title（‘原图像） subplot（332），inshow（obj_gray）；title（‘灰度图像）

上述程序中，第一行程序是关闭所有图形窗口，清除工作空间的所有变量及清除命令窗口的内容。第二行程序是读取所需图像信息。第三行程序是对所选图像进行灰度处理[5]。第四行和第五行程序是对原图像和灰度图像进行展示。最终基础灰度图像的处理结果如下图2和图3所示：

接着，将灰度图像进行二值化图像处理，相关Matlab程序如下所示：

obj_gray=rgb2gry（obj）；

BW1=im2bw（obj_gray，0.49）； subplot（332），inshow（obj_gray）；title （‘灰度图像）

subplot（333），inshow（BW1）；title（‘二值化圖像）

上述程序分析如下：第一行程序即为图像二值化程序，二值化图像指的是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果，其余程序如上述分析所述。所得二值化图像如下：

此外，基础的图像处理还包含获取R通道图像，G通道图像，B通道图像和区域选择处理图像等方式，通过Matlab编写相关程序得到区域选择处理后的图像如下图所示：

三、结论