基于matlab的图像形状与分类 - 毕业设计(2)

江西理工大学应用科学学院2014届本科生毕业设计（论文）

步深入研究。现有的特征提取和识别算法基本上还是处于实验阶段，其实用性、通用性、准确性等方面离大规模实际应用的要求还有一定差距。所有这些应用都是和问题的性质密不可分的，至今还没有发展成统一、有效的可应用于所有模式识别的理论。虽然各特征提取与识别算法的处理能力、特征提取能力、特征识别能力的效果方面各有所长，但是仍然在算法的性能、通用性、自动化程度、准确率方面存在很多不足。因此，为了弥补这些不足，对于图像特征提取及识别技术的研究需要更多的关注，付出更多的努力。

1.3 本课题研究工作与结构安排

本文主要以MATLAB为工具来实现数字图像形状方面的研究与分类。全文共分3章，结构安排如下：

第一章 引言，介绍了课题研究目的及意义和国内外研究现状。 第二章 介绍了对数字图像进行预处理的基本步骤。 第三章 介绍了图像形状的基本特征及其分类识别。

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2 数字图像形状及预处理

2.1 概述

形状特征是对图像中边界清晰的目标的最好表达方式。是图像目标的一种显著特征，在实际中通常利用形状特征或主要边界对图像进行检索和分类。图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

人的视觉系统对于景物的最初认识是物体的形状，能从二维图像中识别出许多物体。在人的视觉感知、识别和理解中，形状是一个重要参数。形状是刻画物体的本质特征之一，也是描述图像内容的一个重要特征。对图像的形状描述是一个非常复杂的问题，在二维情况下，形状可以定义为二维范围内一条简单连接曲线位置和方向的函数。因此形状的描述涉及到对封闭曲线的描述，或对轮廓所包围区域的描述。图像目标的边缘称为轮廓。轮廓是形状知觉中最基本的概念，它与形状有密切的联系。人在知觉一个形状以前一定先看到轮廓。当我们看到一个物体的形状时，就是看见了一个轮廓，这个轮廓把该物体与视野中的其它部分区分开来。直观的说，对形状的知觉要求在亮度不同的可见区域之间有一个线条分明的轮廓。轮廓的构成用数学语言来说是轮廓对应亮度的二阶导数，仅仅有亮度的线性变化并不产生轮廓。当人注意物体的形状时，倾向于固定的看某一些区域；而当人注意轮廓时，则把轮廓看成一条要追踪的路线，所以从轮廓到形状的知觉有一个“形状构成”的过程。可以这么说，轮廓只是边界，是一个局部概念，而形状是全体，是一个总体概念。

Matlab是非常好用的图像处理软件。Matlab是由美国MathWorks 公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的，功能强大、操作简单的语言。是国际公认的优秀数学应用软件之一。

Matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学，工程中常用的形式十分相似，故用Matlab来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多。

Matlab包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox)。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充Matlab的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。

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开放性使Matlab广受用户欢迎。除内部函数外，所有Matlab主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。

本文正是要使用Matlab从“轮廓”这个局部中找出特征来判断“形状”这个总体。

2.2 数字图像的预处理

2.2.1 数字图像

所谓数字图像就是把传统图像的画面分割成如图2-1所示的被成为像素（picture element, 简称pixel。有时候也用pel这一简写词）的小的离散点，各像素的灰度值也是用离散值即整数值来表示的。数字图像（digital imagine）和传统的图像即模拟图像(picture)是有差别的。

图2-1 数字图像

常见的数字图像格式有以下几种：

（1）PCX（Windows Paintbrush）格式。可处理1，4，8，16，24位等图像数据。文件内容包括：文件头（128字节），图像数据、扩展颜色映射表数据。

（2）BMP（Windows Bitmap）格式。有1，4，8，24位非压缩图像，8位RLE（Run-length Encoded ）图像。文件内容包括：文件头（一个BITMAP FILEHEADER数据结构），位图信息数据块（位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表）和图像数据。

（3）HDF（Hierarchical Data Format）格式。有8位，24位光栅数据集。 （4）JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式，是一种成为联合图像专家组的图像压缩格式。

（5）TIFF（Tagged Image File Format）格式。处理1，4，8，24位非压缩图像，1，4，8，24位packbit压缩图像，一位CCITT压缩图像等。文件内容包括：文件头，参数指针表与参数域，参数数据表和图像数据四部分。

（6）XWD(X Windows Dump)格式。1，8位Zpixmaps，Xybitmaps，1位Xypixmaps。 （7）PNG（Portable Network Graphics）格式。

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为了从一般的照片，景物等模拟图像中得到数字图像，需要对传统的模拟图像进行采样与量化两种操作（二者统称为数字化）。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。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

对数字图像经行处理要用到Matlab程序，它在数字图像方面的用处巨大。 图像处理工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的。所支持的图像处理操作有:图像的几何操作、邻域和区域操作、图像变换、图像恢复与增强、线性滤波和滤波器设计、变换(DCT变换等) 、图像分析和统计、二值图像操作等。下面就Matlab 在图像处理中各方面的应用分别进行介绍。

（1） 图像文件格式的读写和显示。Matlab 提供了图像文件读入函数 imread()，用来读取如:bmp、tif、tiffpcx 、jpg 、gpeg 、hdf、xwd等格式图像文；图像写出函数 imwrite() ，还有图像显示函数 image()、imshow()等等。

（2） 图像处理的基本运算。Matlab 提供了图像的和、差等线性运算 ，以及卷积、相关、滤波等非线性算。例如，conv2(I，J)实现了I，J两幅图像的卷积。

（3） 图像变换。Matlab 提供了一维和二维离散傅立叶变换(DFT) 、快速傅立叶变换(FFT) 、离散余弦变换 (DCT) 及其反变换函数，以及连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)及其反变换。

（4） 图像的分析和增强。针对图像的统计计算Matlab 提供了校正、直方图均衡、中值滤波、对比度调整、自适应滤波等对图像进行的处理。

（5） 图像的数学形态学处理。针对二值图像，Matlab 提供了数学形态学运算函数；腐蚀(Erode)、膨胀(Dilate)算子，以及在此基础上的开 (Open)、闭(Close)算子、厚化 (Thicken) 、薄化 (Thin) 算子等丰富的数学形态学运算。

以上所提到的 Matlab在图像中的应用都是由相应的Matlab函数来实现的，使用时，只需按照函数的调用语法正确输入参数即可。具体的用法可参考Matlab丰富的帮助文档。图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用，在Matlab中，函数 edge()用于灰度图像边缘的提取，它支持六种不同的边缘提取方法，即Sobel方法、Prewitt 方法、Robert 方法，Laplacian2Gaussian方法、过零点方法和Canny方法。

基本的图像类型分为以下几种： (1)索引图像

索引图像包括图像矩阵与颜色图数组，其中，颜色图是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素，图像矩阵包含一个值，这个值就是颜色图中的索引。颜色

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图为m*3双精度值矩阵，各行分别指定红绿蓝（RGB）单色值。Colormap=[R，G， B]，R，G，B为值域为[0，1]的实数值。

图像矩阵与颜色图的关系依赖于图像矩阵是双精度型还是uint8（无符号8位整型）类型。如果图像矩阵为双精度类型，第一点的值对应于颜色图的第一行，第二点对应于颜色图的第二行，依次类推。如果图像矩阵是uint8，有一个偏移量，第0点值对应于颜色图的第一行，第一点对应于第二行，依次类推；uint8长用于图形文件格式，它支持256色。

（2）灰度图像

在MATLAB中，灰度图像是保存在一个矩阵中的，矩阵中的每一个元素代表一个像素点。矩阵可以是双精度类型，其值域为[0，1]；也可以为uint8类型，其数据范围为[0，255]。矩阵的每个元素代表不同的亮度或灰度级。

（3）二进制图像

二进制图像中，每个点为两离散值中的一个，这两个值代表开或关。二进制图像保存在一个由二维的由0（关）和1（开）组成的矩阵中。从另一个角度讲，二进制图像可以看成为一个仅包括黑与白的灰度图像，也可以看作只有两种颜色的索引图像。

二进制图像可以保存为双精度或uint8类型的双精度数组，显然使用uint8类型更节省空间。在图像处理工具箱中，任何一个返回二进制图像的函数都是以uint8类型逻辑数组来返回的。

（4）RGB图像

与索引图像一样，RGB图像分别用红，绿，蓝三个亮度值为一组，代表每个像素的颜色。与索引图像不同的是，这些亮度值直接存在图像数组中，而不是存放在颜色图中。图像数组为M*N*3，M，N表示图像像素的行列数。 2.2.2 采样

采样（sampling）就是把在时间上和空间上连续的图像变成离散点（采样点，即像素）的集合的一种操作。

图像基本上是在二维平面上连续分布的信息形式要把它输入到计算机中，首先要把二维信号变成一维信号，因此要进行扫描（scanning）。最常用的扫描方法是在二维平面上按一定间隔顺序地从上方顺序地沿水平方向的直线（扫描线）扫描，从而取出浓淡值（灰度值）的线扫描（Laster扫描）。对于由此得到的一维信号，通过求出每一特定间隔的值，可以得到离散的信号。对于运动图像除进行水平，垂直两个方向的扫描以外，还有进行时间轴上的扫描。

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