ISSN1672-4305 CN12-1352/N 实 验 室 科 学
LABORATORY SC I ENCE
第14卷 第1期 2月
Vol 14 N o 1 Feb
MATL AB在数字图像处理课程教学中的应用
朱娟花,吴 昂
(河南农业大学机电工程学院,河南郑州 450002)
摘 要:文章分析了图像处理教学中采用M ATLA B软件的必要性,介绍了图像处理技术和MAT LAB软件,举例详细说明应用M ATLA B软件实现图像增强和图像平滑,并给出实验结果。M ATLA B软件使数字图像处理教学更为便捷直观。采用这种教学方式,能加深理论教学,提高学生学习效率,学生解决实际问题的能力得到提高。
关键词:数字图像处理;MATLAB软件;课程教学
中图分类号:TP391.9 文献标识码:A do:i10.3969/.j issn.1672-4305..01.021
Appli cati on ofMATLAB i n teachi ng of d i gital m i age processi ng
Z HU J uan-hua,WU A ng
(Co ll e ge ofM echanica l and E lectricalEng i n eeri n g,H enan AgriculturalUn i v ersity,Zhengzhou450002,China)
Abstract:The necessity of using MATLAB so ft w are is ana lyzed in teachi n g di g ita l i m age processi n g.
I m age enhance m ent and s m oo t h i n g can be realized byMATLAB soft w are.It i s convenient and i n t u iti v e in teach i n g d i g ital i m age processing by MATLAB soft w are.This teach i n g m ethod can enhance theory teach i n g,i m prove the effic i e ncy o f student learning and arouse their i n terest of studying this course. The ab ility o f students to solve practica l proble m s is i m proved.
Key w ords:d i g ital i m age processi n g;MATLAB soft w are;curriculum teaching
目前,在许多高校都开设了 数字图像处理 课程,作为电子信息、工业自动化、农业机械等专业的专业课,这是形势发展所需[1]。此课程的开设,有助于通过系统的学习,使学生了解和掌握常见的图像处理技术,以便将图像处理技术应用到相应领域[2]。图像处理的数据量大、方法繁多,所以既能使学生很好地实现图像的处理,也能使学生不拘泥于算法的设计和复杂的编程语言等细节,就要选择合理的编程工具。MATLAB语言就能满足这些要求[3-4]。
1 M ATL AB和数字图像处理技术
MATLAB具有相当强大的矩阵运算和操作功能。MATLAB语言是一种简单、高效、功能极强的编程语言,它可用于电子工程、自动控制等专业。MATLAB的图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数,灵活运用这些函数几乎可以完成所有的图像处理工作,从而大大节省编写低层算法代码的时间,避免程序设计中的重复劳动,达到事半功倍的效果。MATLAB己经成为目前使用最为广泛的工程应用软件[5-6]。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程,是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术[7-8]。
2 利用MATLAB实现图像处理
2.1 基于MATLAB的图像增强处理
图像增强技术是图像处理的重要内容,用来改善图像的质量[9-10]。图像的均衡化处理是常用的方法。它以累积分布函数变换法为基础来修正直方图,从而使图像灰度分布更均匀。MATLAB工具箱中有求直方图函数i m hist()和均衡化函数histeq(),读取原始图像后,直接调用函数就可以处理图像。
在此处的教学中,要强调这部分知识的重要性,鼓励学生用不同的方法改善图像,观察处理结果,尤其是采用灰度变换方法时,要尝试用不同的灰度变换函数处理图像。
图1显示了细菌图像均衡化前后的图像和相应的直方图。其中,(a)图为原图像,(b)为原图像的直方图,(c)是对原图像均衡化后的图像,(d)是(c)的直方图。可以看出,均衡化处理后,细菌图像的灰度分布范围更广、更均匀,目标物和背景区分更明显。
主要程序代码如下:
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