Matlab在遙感影像處理中的應(yīng)用研究

張開 羅莉

摘 要：由于多種因素的造成的影響，在遙感圖像處理過程中，會導(dǎo)致諸如圖像質(zhì)量方面的退化，為使得圖像質(zhì)量顯著提高，并增強(qiáng)其視覺效果，需要對遙感圖像的各個方面進(jìn)行細(xì)節(jié)化處理，如形態(tài)學(xué)圖像處理等。論文通過在MATLAB環(huán)境下編寫相關(guān)代碼，來實(shí)現(xiàn)圖像中的邊緣檢測和特征提取，這些效果可以使得圖像中的亮度變換對比明顯，也可增強(qiáng)環(huán)境周圍背景與感興趣目標(biāo)之間的反差。從而使得人或者電腦分析信息得到突出，同時去除一些無用信息，用圖像邊緣加強(qiáng)的方法來提高圖像識別的方便性。

關(guān)鍵詞：矩陣實(shí)驗(yàn)室;遙感影像處理;數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理技術(shù)可以通過一些特定的操作方法來改變圖像的效果像素，從而達(dá)到預(yù)期的目的。用戶一般會根據(jù)自己的專業(yè)需求或者專業(yè)領(lǐng)域來選擇適當(dāng)?shù)膱D像處理算法，其目的主要就是提高視覺感受，加強(qiáng)算法能力，滿足不同應(yīng)用領(lǐng)域的圖像處理工作。[1]

近年來，國內(nèi)外眾多學(xué)者對MATLAB在數(shù)字影像的處理展開了一系列的研究，并取得了重要成果。鄧華提出在圖像復(fù)原中去除圖像畸變需要借助圖像的空間變換操作;[2]李曉輝，吳蓓提出圖像重建中的三維重建技術(shù)是目前比較熱門的虛擬現(xiàn)實(shí)化以及數(shù)字科學(xué)可視化技術(shù)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié);[3]倪金生等通過一系列的相關(guān)技術(shù)大幅度的改善了遙感圖像的視覺表現(xiàn)效果，將遙感圖像很好的轉(zhuǎn)換成了更適用于人和機(jī)器進(jìn)行專業(yè)分析的處理模式;當(dāng)前國內(nèi)在此領(lǐng)域內(nèi)最具有代表性的數(shù)字圖像處理開發(fā)系統(tǒng)是由清華大學(xué)開發(fā)并研制的TDB—IDK系統(tǒng)。此系統(tǒng)最大的特點(diǎn)是通過對遙感圖像信號的實(shí)時分析，并融合兩個高端技術(shù)DSP和FPGA/CPLD，這樣可以根據(jù)用戶的不同需求進(jìn)行合理改動，迅速準(zhǔn)確的分析遙感圖像中的黑白、彩色信號，極大方便了開發(fā)人員對于圖像數(shù)據(jù)中DSP技術(shù)的應(yīng)用，同時可以順利完成圖形顯示的相關(guān)功能。

國外對MATLAB在數(shù)字影像的處理也有不少的研究。Kenneth R，CastlemarL提出數(shù)字圖像處理中的信息壓縮的潛力很大;而美國Southern Illinois University為了可以給初學(xué)者提供理想的消化理論知識的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，開發(fā)了基于CVlPtools的計算機(jī)視覺與圖像處理實(shí)驗(yàn)軟件，該軟件專門針對圖像處理技術(shù)的實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用。

MATLAB提供的15類圖像處理函數(shù)，涵蓋了許多圖像處理方法。通過這些相關(guān)的圖像處理工具箱，可以把大量精力集中在其算法的研究上，省去了針對圖像文件中讀寫、格式，顯示結(jié)果等細(xì)節(jié)的時間。但是目前一些遙感圖像處理軟件存在著軟件界面不夠友好、內(nèi)容不齊全、成果領(lǐng)域涉及陳舊、算法參數(shù)調(diào)整不方便、擴(kuò)展性差等些許弊端。

本文主要是針對遙感圖像與Matlab中圖像處理技術(shù)的結(jié)合，并提供一個圖像處理技術(shù)的GUI（Graphical User Interface）平臺，為大家創(chuàng)造可以學(xué)習(xí)并研究的圖像處理技術(shù)方法。

1 Matlab GUI數(shù)字圖像處理系統(tǒng)

Matlab GUI數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的界面整體框架主要涉及數(shù)字圖像處理的部分方面，主要由四個主模塊以及其相應(yīng)的子模塊組成。

系統(tǒng)總體設(shè)計框架圖

在進(jìn)行GUI界面設(shè)計時，設(shè)計原理是通過主窗體與其子窗體相互關(guān)聯(lián)來搭建圖形用戶界面。主窗口的內(nèi)容主要是建立菜單欄，里面包含了各種圖像處理的菜單，主要有五個，分別是文件欄、形態(tài)學(xué)處理、圖像濾波、圖像分割、圖像預(yù)處理，各個主菜單下有各部分的圖像處理算法。

2 圖形處理功能的Matlab實(shí)例

2.1 圖像預(yù)處理的原理及實(shí)現(xiàn)

圖像平滑是指用于突出圖像的寬大區(qū)域、低頻成分、主干部分或抑制圖像噪聲和干擾高頻成分，使圖像突變梯度減小，亮度逐漸平緩，從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量的處理方法。

灰度對比度變換是一種空域增強(qiáng)技術(shù)的重要方法。這種方法可以改變圖像灰度的動態(tài)范圍和對比度，主要原理是按規(guī)則逐點(diǎn)逐像元修改圖像中每一個像素的灰度值。利用對比度增強(qiáng)處理方法既可以有效地改善圖像質(zhì)量，也可以改善在曝光不足以及非線性的影響下，照片和電子系統(tǒng)圖像對比度不良的問題。

單純的線性變化往往不能滿足要求，為此我們要進(jìn)行非線性變換。常用的非線性變換為對數(shù)變換和Gamma變換。對數(shù)變換常用來擴(kuò)展低值灰度。其一般表達(dá)式為：

2.2 圖像濾波

中值濾波是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值。

中值濾波的基本原理是通過用數(shù)字圖像中各點(diǎn)像元的所在領(lǐng)域中各點(diǎn)的中值來替代該點(diǎn)本身的數(shù)值，這樣可以去除孤立的噪聲點(diǎn)，讓領(lǐng)域內(nèi)像素值更加接近于真實(shí)的像素值。

線性濾波運(yùn)算將領(lǐng)域中的每個像素與相應(yīng)的系數(shù)相乘，然后將結(jié)果進(jìn)行累加，從而的到（x，y）處的響應(yīng)。若領(lǐng)域的大小為M×N，則總共需要MN個系數(shù)。這些系數(shù)排列成一個矩陣，構(gòu)成線性濾波的模板。

2.3 圖像分割

Otsu方法是使類間方差最大而推導(dǎo)出的一種能自動確定閾值的方法。分水嶺算法的原理是將一副圖像轉(zhuǎn)換成拓?fù)涞匦螆D，把其灰度值看成是地形高度值，山峰對應(yīng)的是高灰度值，山谷對應(yīng)的是低灰度值。

2.4 形態(tài)學(xué)處理

形態(tài)學(xué)處理主要包含了膨脹和腐蝕兩種最基本的運(yùn)算，是對圖像的提取和識別。膨脹和腐蝕是對偶運(yùn)算，一個是對目標(biāo)對象增加像素，一個是對目標(biāo)對象去除像素，其增加和去除的像素主要取決于圖像處理中結(jié)構(gòu)元素的實(shí)際形狀和大小。

開運(yùn)算和閉運(yùn)算也是形態(tài)學(xué)處理中的重要算法。開運(yùn)算可以通過去除圖像輪廓上的毛刺雜物，來實(shí)現(xiàn)平滑圖像輪廓的作用。閉運(yùn)算雖然也是對于圖像輪廓的平滑，但是其結(jié)果大大相反，它主要是去除圖像區(qū)域中的小孔，填平溝壑以及輪廓的缺口。

先腐蝕后膨脹為開運(yùn)算，先膨脹后腐蝕為閉運(yùn)算。

圖像的邊界提取也是以膨脹和腐蝕算法為基礎(chǔ)的。

3 結(jié)論

本文主要基于MATLAB的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)重點(diǎn)研究了形態(tài)學(xué)處理的基本技術(shù)，介紹了圖像處理的基本技術(shù)，包括圖像預(yù)處理基本操作、圖像濾波、圖像分割以及形態(tài)學(xué)處理。最終為圖像處理的初學(xué)者提供一個演示及模擬開發(fā)的GUI平臺，供大家學(xué)習(xí)并研究圖像處理的技術(shù)方法。

參考文獻(xiàn)：

[1]勒中鑫.數(shù)字圖像信息處理.北京：國防工業(yè)出版社，2003：207-268.

[2]鄧華.淺談Matlab在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用[J].科技資訊，2006（08）：128-129.

[3]李曉輝，吳蓓.“數(shù)字圖像處理”課程實(shí)驗(yàn)改革與實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的研究[J].高等理科教育，2003（04）：100-103.