基于MATLAB的安全效用及其在仿真圖像處理中的應用

◆井榮枝

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基于MATLAB的安全效用及其在仿真圖像處理中的應用

◆井榮枝

（鄭州大學西亞斯國際學院 河南 451150）

圖像處理技術是上個世紀60年代興起發展學科，發展至今已經有幾十年的歷程。在計算機技術快速提升的環境下，圖像處理技術也得到了十分廣泛的普及應用。在工業自動化、醫學治療、地質探測領域，圖像處理技術都有著十分重要的作用。本文主要針對MATLAB及其在圖像處理中的應用進行研究。

MATLAB；圖像處理；函數運算

0 前言

MATLAB是近幾年來應用最為普及、最為廣泛的主流軟件之一，其語言構成簡單，數值計算能力強，數據分析功能強大、圖像處理繪制技術高，擁有超高質量的圖形可視化效果以及豐富的界面設計能力。在圖像處理中，MATLAB擁有其他軟件無比擬的顯著優勢。MATLAB的圖像處理工具箱擁有豐富而齊全的圖像處理函數，覆蓋了圖像處理的所有內容，并且使用起來便捷、高效。

1 MATLAB及其特點

MathWorks根據不同的應用領域前后推出了信號處理、神經網絡、圖像處理、系統識別等不同的工具軟件。這些針對不同應用領域應用的工具是較高水平的專門工具箱，用戶可以直接使用，不需要再另外編寫相關的專業基礎程序。另外，上述工具箱中所涵蓋的函數源程序也是相對開放的，大多數均為M文件，用戶在使用過程中可以查看相關文件的代碼并且調整。MATLAB可以支持用戶對其原有的函數進行二次開發，用戶的應用程序也可以當做新的函數被添加到相應的工具箱當中。MATLAB的指令傳遞與數學、工程中十分常見的習慣很接近，很多使用C或者Fortran處理難度較大的問題就可以使用MATLAB來進行解決，并且十分輕松高效。值得注意的是，當前MATLAB的最新版本幾乎囊括了神經網絡的最新研究成果，其所包括的網絡模型包括線性網絡、自組織網絡、回歸網絡等。對于各種不同網絡類型來說，MATLAB還可以為用戶在設計網絡安全系統方面提供極大的便捷。

MATLAB是一種已經普及應用的語言，在圖像處理方面顯示出了十分強大的生命力，這是由于MATLAB擁有與其他語言不同的、顯著的特征。就像Fortran與C語言一樣讓人們擺脫了需要直接面對計算機硬件資源開展操作相同，MATLAB的便捷程度已經被譽為第四代的計算機語言，MATLAB豐富的函數資源替代了繁瑣的程序代碼編寫工作。MATLAB擁有以下特點：（1）功能豐富強大。MATLAB擁有十分豐富而齊全的工具箱，分為核心工具與可選工具。其中核心工具箱可以分為功能工具箱以及學科性工具箱，其中功能性工具箱主要用于進行符號計算、開展建模仿真、進行文件處理等；學科性工具箱的專業性較強，其包含了control toolbox、image processing toolbox等。（2）人機交互友好。MATLAB最為突出的特征就是簡潔明了，MATLAB運用直觀、影響的代碼來替代了C語言以及Fortran語言，讓用戶可以面對最為直接，最為簡潔的程序開發環境。（3）開放性強。MATLAB的擴充性良好，其中的工具箱可以自由使用，用戶也可以根據需求進行第二次開發。MATLAB的功能強大，其擁有齊全的數值計算功能、符號計算功能、數據分析功能、圖形文字統一處理功能等等[1]。

2 MATLAB在圖像處理中的應用

圖像處理是當前一項十分常見的工作。早在上個世紀60年代，美國噴氣實驗室利用計算機技術對大量月球照片進行了處理，獲得了十分清晰的圖像，至此以后圖像處理技術開始在各個領域廣泛應用。圖像處理的領域十分寬廣，從學科上來劃分可以將其分為圖像的數字化、圖像的變化、圖像的恢復、圖像的壓縮等。MATLAB包含了眾多圖像處理函數，覆蓋了圖像處理的幾乎有所的技術方法。

2.1 圖像增強功能

在圖像處理中圖像增強是一種十分常見的方法，其主要過程即為用一系列技術來優化圖像的視覺效果，將圖像轉變成為一種能夠更加適合人眼觀察或者機器設備自動分析的方式?；贛ATLAB下常見的圖像增強方法主要有以下幾種：

（1）灰度直方圖均衡化。均勻量化的自然圖像的灰度直方圖一般在低灰度區間中的頻率較為突出，會導致圖形中較為灰暗的區域變的模糊。而利用直方圖處理則可以使得圖像中灰度家中的區域變得均勻平整，使得圖像的細節變得更加清晰可見，從而實現增強圖像效果的目的。在MATLAB中，直方圖均衡化可以通過histeq（）函數來實現。

（2）灰度變換。通過攝像或電子方式獲得的圖像往往都會存在對比度低的問題，圖像的整體感受偏亮或偏暗?；叶茸儞Q即為對圖像中像素的灰度值進行調整，使得圖像的灰度動態范圍得到一定程度的擴展，提升圖像的對比度，讓圖像成像變得均勻，清晰度上升，從而實現提升圖像質量的目的。在MATLAB中可以通過函數imadjust。

（3）平滑與銳化濾波。平滑技術可有效處理圖像中的噪聲，通常使用空間域重大中值或平均值。在灰度連續變化的圖像當中，一般可以認為相鄰像素灰度差異明顯的凸點為噪聲。灰度突變即為一種高頻分量，而使用低通濾波則可以降低圖像的高頻成分，使得圖像的信號更加平滑[2]。但是這一技術的應用也會導致圖像區域邊界變得不夠清晰。而銳化技術使用的是頻域中高通濾波的方式，可以通過提升高頻的成分來弱化圖像中模糊的效果。尤其是可以針對圖像模糊的邊緣進行增強，但是與此同時圖像的噪聲也被放大。在MATLAB 中不同的濾波方法都是在空間域中利用濾波算子來實現的?？梢岳胒specail()函數來建立濾波算子，進而使用含糊conv2()來進行卷積運算并且濾波。

2.2 空間濾波

在圖像處理中往往會遇到圖像中夾雜著噪聲的情況。所以，在進行圖像出的過程中有必要先對噪聲進行去除操作。而對圖像處理，去除噪聲最為直接的方式就是使用濾波設備來進行濾波處理。在對圖像中的像素進行濾波處理的過程中，如果鄰域中的像素計算為線性，則使用的消除噪聲技術為線性空間濾波技術，反之該技術為非線性空間濾波技術。

（1）線性空間濾波技術。利用MATLAB圖像處理中擁有函數fspecial()以及實現線性空間濾波函數imfilter()[3]。

（2）非線性濾波器。MATLAB的圖像處理工具中擁有兩個函數來實現常規的非線性濾波，這兩個函數分別為nlfilter和colfilt。其中，函數nlfilter可以直接進行二維操作，函數colfilt則可以通過列的方式來集合數據。雖然函數colfilt相對于函數nlfilter來說要占用更大的內存，但是執行速度要顯著高于nlfilter。因此，在使用非線性濾波器對圖像進行處理時如注重處理速度則更多的會選擇colfilt。

3 結束語

在日常生活中圖像是十分重要的信息載體，圖像處理技術成為了發揮圖像價值的重要環節。在圖像處理技術中，MATLAB是一種常用的軟件，其功能強大，涉及專業領域廣泛，幾乎可以實現所有的圖像處理方法?；叶戎狈綀D均衡化，灰度變換，平滑與銳化濾波都可以利用MATLAB輕松實現。

[1]孫進，曹肖偉.VB和MATLAB混合編程及其在圖像處理軟件中的應用[J].機械工程與自動化，2015.

[2]MarkiewiczTomasz.Using MATLAB software with Tomcat server and Java platform for remote image analysis in pathology[J].Diagnostic Pathology，2011.

[3]陸秋菊，陳忠澤.視網膜的視覺生理功能、數學模型及其在圖像處理中的應用[J].信息與電腦（理論版），2010.

課題：2017年度河南省高等學校重點科研項目，《基于農業物聯網的農作物病害識別方法研究》，（項目編號：17A520017）。