浅谈Matlab在数字图像处理中的应用

本文介绍了数字图像处理的概念和MATLAB的数字图像处理工具箱函数，并利用MATLAB编程，方便容易地实现了图像的傅立叶变换和直方图的均衡化和规定化。     

MATLAB和VC环境下图像处理效果比较

灰度直方图是图像预处理技术中涉及最广泛的基本概念之一,是图像最基本的统计特征,它反映了图像灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内达到分布均匀,以改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。本文介绍了直方图理论基础以及直方图的均衡化,以一个灰度图像为例,在MATLAB和VC环境下实现了灰度直方图的绘制与直方图均衡化处理,并对其效果进行比较。     

Matlab在激光水下图像处理中的应用

 水下激光成像技术在水下探测等海洋开发中具有重要的实用价值,但水介质的特殊性,使其所成图像易受噪声污染而造成分辨率下降。即使采用同步扫描和距离选通等技术,获得的成像质量仍然不好,图像存在由后向散射形成的散斑噪声和其他一些高斯噪声。为了进一步改善成像效果,需要利用数字图像处理技术对水下成像进行后续加工,水下图像处理结果的好坏直接影响到后面的特征提取和目标识别等的成败。本文分析了Matlab在数字图像处理中的应用, 并结合对激光水下图像的处理,说明了Matlab在图像处理中的强大功能,对常用的噪声抑制算法：维纳滤波、中值滤波、均值滤波进行了介绍,并且通过对实际的激光水下图像处理,利用以上各算法计算了处理图像的散斑指数、峰值信噪比和归一化均方误差,比较了其散斑抑制能力。     

一种加权融合的乳腺图像增强方法

在分析人眼对图像亮度感知的基础上,针对乳腺X线片提供信息的不足,提出了一种既能改善乳腺图像边缘曝光过度,又能增强乳腺组织及钙化点的新方法．该方法首先分别采用直方图均衡化和增强高通滤波方法进行图像增强,然后再对增强后的结果进行加权融合,融合增强后的图像保持了良好的视觉效果．     

变换的直方图均衡算法在图像增强中的应用

常规直方图均衡化增强后的图像在高灰度区有过亮的感觉．为此，本文对常规的直方图均衡化算法进行了改进，采用变换的直方图均衡化算法抑制这一缺陷．实验结果表明，变换的直方图均衡化算法较常规算法具有更好的效果．     

模糊聚类分割在医学图像处理中的应用

由于医学中所获得的图像的复杂性,在图像处理的不同层次都可能出现不确定性和不精确性,即模糊性.一般的利用直方图进行图像处理的方法是对图像中所有像素点的灰度值进行统计,这使得某些重要的灰度值由于相对个数比较少而被忽略掉,从而影响图像的分割情况.本文通过对同一纵坐标上的点进行聚类,在模糊C-均值算法的基础上,提出了改进的模糊算法来解决图像处理中的不确定问题,并给出了一些实验结果.     

直方图均衡化在图像处理中的应用

在进行图像增强的处理过程中,如何有效的增强图像是图像分析中的一个难点,这一步处理的好坏将影响到后面图像处理的效果。直方图均衡化是图像增强技术中非常重要的方法,它以概率理论作基础,运用灰度点运算来实现直方图的变换,从而达到图像增强的目的。     

直方图均衡化在数字图像处理中的应用

详细阐述了灰度直方图均衡化将原始图像密集的灰度分布变成在全部灰度范围内的均匀分布,从而拉大图像的对比度并在视觉上达到明显增强的效果,使一些原本不易观察到的细节能变得清晰可辨。     

直方图均衡技术在数字X线医学影像中的应用

利用直方图均衡技术对低对比度数字X线医学影像进行图像增强处理,比较图像增强前后的效果。用直方图均衡算法,将原始图像低对比度,密集的灰度分布变得比较稀疏和均匀,处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡技术对于图像细节部分有所增强,使不易观察到的细节变得清晰。开发出基于VC++6.0平台的MFC应用程序。     

基于直方图的图像增强技术在图像处理中的应用

基于直方图的图像增强是图像处理中常用的一种技术,对改善图像的视觉特征具有很明显的效果。本文主要讨论了直方图均衡化和规定化技术的相关原理,同时以一组灰度图像为例,得到了MATLAB处理前后的对照图像及其直方图。从实验结果可以明显看出:均衡化处理后的图像视觉效果得到了很大程度的改善,原始图像密集的灰度分布变得比较均匀,图像对比度明显增强。直方图规定化使图像中原来看不清楚的细节变得容易观察,视觉冲击感加强。     

混合滤波器在血管造影图像处理中的应用

为了提高血管造影图像的清晰度 ,提高在医学诊断中的精确性 ,采用混合滤波手段。首先采用均值滤波器对原始图像滤波、然后通过改进的拉普拉斯锐化滤波器对图像进行处理 ,并结合其它图像处理手段对滤波结果进行后处理。最终图像消除了血管造影图像的模糊现象 ,实现了较好的滤波效果     

MATLAB在数字图像处理教学中的应用

本文通过直方图均衡、空间域滤波两个例子说明了MATLAB在数字图像处理教学中的应用。应用这种教学方法，不仅加深了学生对基本概念的理解，同时也激发了学生学习的兴趣     

图像处理技术在解决曝光不足问题中的应用

本文运用数字图像处理技术,针对曝光不足问题,提出了灰度变换法和直方图修正法,通过软件编程进行了验证。结果表明,经过处理的图片亮度和对比度有了明显增强。     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

柔性形态边缘检测算法在菌类显微图像中的应用

在灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,根据菌类显微图像的边缘特点,提出了均衡化的柔性形态边缘检测方法.以霉菌图像为例,通过实验结果和传统的canny算子、LOG算子边缘提取结果进行对比,证明了算法的有效性,为菌类识别打下了良好的基础.     

Matlab在ESPI离面位移图像处理中的应用

采用电子散斑干涉法开展了测量拉伸条件下含硬夹杂物板的离面位移的实验研究。其中,用MATLAB对实验中所获取的散斑干涉条纹图进行了直方图均化、灰度调整、频域低通滤波、二值化分割数字图像处理,得到清晰的干涉条纹图。其条纹图与用ANSYS软件对该实验进行的有限元分析与仿真结果相符。     

C#与Matlab在任意工作面沉陷预计中的应用

分析了任意形状工作面提出的开采沉陷预计方法,以概率积分法为基础,探讨了任意形状煤层预测模型,采用了对工作面坐标数据进行数值拟合和利用面积积分方法对预测模型进行预计的方法。利用C#面向对象技术和Matlab的交互式程序设计和图形显示分析功能,给出了对任意形状工作面任意方向线和单点或网格点的下沉,倾斜,曲率,水平移动,水平变形等的预计及其结果的可视化输出。能够实现曲线图,等值线图,三维图的绘制,并通过调用Mat-lab能把预测值与实测值显示对比分析。     

基于问题的学习(PBL)结合Matlab在医学图像处理中的应用

基于问题的学习(Problem-based Learning,PBL)给医学教育模式带来了质的转变,本文对该教学方法结合Matlab(MATrix LABoratory,矩阵实验室)在《医学图像处理》教学中的应用作初步探讨.在进行了详细的课程设计的基础上,在医学影像专业研究生及生物医学工程专业本科生的课程教学中进行了实际应用,结果发现,该教学方法可激发学生的学习兴趣,增强其分析问题和解决问题的能力.     

图像处理技术在拉链齿数检测中的研究

提出了一种基于图像处理技术的拉链次品检测方案,采用直方图均衡和阈值分割技术处理图像,对处理后的图像进行识别和判断.实验证明该方案可以准确地检测拉链齿数,并能有效解决拉链生产过程中多齿、少齿缺陷的自动检测问题.