图像预处理流程Word格式.docx
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由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像;
2预处理:
对采集到的图像进行灰度化、图像增强,滤波、二值化等处理以克服图像干扰;
3字轮定位:
用图像剪切的方法获取仪表字轮;
4字符分割:
利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符;
5字符识别:
利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符,得到最后的仪表示数。
2.3.1MATLAB简介
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室(MatrixLaboratory)的简称,和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
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,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。
XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读,写和显示。
MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(ImageProcessingToolbox)中。
图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
下面进行简单说明:
(1)图像的读写与显示
MATLAB中利用函数imread来实现图像文件的读取操作。
其主要格式有以下几种类型:
A=imread(filename.fmt)
[X,map]=iimread(filename.fmt)
[…]=imread(filename)
[…]=imrad(URL,…)
MATLAB中利用函数imwrite来实现图像文件的写入操作,与imread函数的作用相对,其主要调用格式有以下几种:
imwrite(A,filename.fmt)
iimwrite(X,map,filename.fmt)
imwrite(…,filename)
imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2…)
在MATLAB中用于显示图像的方式有两种,一种是使用MATLAB图像浏览器(ImageViewer),通过调用imview函数来实现。
另一种是使用MATLAB的通用图形图像视窗,通过调用imshow函数来实现。
(2)图像的代数操作
代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘和除计算而得到输出图像的运算。
对于相加和相乘的情形,可能不止有两幅图像参加运算。
图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。
这点被经常用来有效地降低加性(additive)随机噪声的影响
(3)图像的空间域变换操作
简单的说,图像的空间域变换操作就是为了达到某种视觉效果,变换输入图像的像素位置,通过把输入图像的像素为止映射到一个新的位置已达到改变原图像显示效果的母的。
其实也就是变换图像的坐标系统。
图像的空间域变换操作包括以下几个方面:
图像差值(Interpolation)
图像缩放(Resizing)
图像旋转(Rotation)
图像剪切(Cropping)
一般变换操作(Affine,Projective,Box,Custom,etc)
(4)图像变换
在MATLAB图像处理工具箱中,提供了几种常用的图像变换函数,它们是傅里叶变换(FourierTransform)、离散余弦变换(DiscreteCosineTransform)和Radon变换(RadonTransform)。
(5)图像增强
图像增强是一个相对的概念,增强效果的好坏,除与算法本身的优劣有一定的关系外,还与图像的数据特征有直接关系,因此增强方法只能有选择地使用。
图像增强一般包括点处理、空间域滤波、频域滤波、彩色增强、代数运算等。
(6)图像分割
图像分割方法按其主要特征分为三组:
第一组是有关图像或图像部分的全局知识(globalknowledge),这种知识一般有图像特征的直方图来表达.第二组是基于边缘(edge-based)的分割,而第三组是基于区域(region-based)的分割
完整的数字图像处理过程可分为如下几个方面:
1、图像信息的获取;
2、图像信息的存储;
3、图像信息的传送;
4、图像信息处理;
5、图像信息的输出和显示。
图像信息处理就是我们平时所说的数字图像处理(DigitalImageProcessing),有时也称之为计算机图像处理(ComputerImageProcessing)。
数字图像处理概括的说主要包括如下几项内容:
几何处理(GeometricalProcessing);
算数处理(ArithmeticProcessing);
图像增强(ImageEnhancement);
图像复原(ImageRestoration);
图像重建(ImageReconstruction);
图像编码(ImageEncoding);
图像识别(ImageRecognition);
图像理解(ImageUnderstanding)。
1、几何处理
几何处理主要包括坐标变换,图像的放大、缩小、旋转、移动,多个图像配准,全景畸变校正,扭曲校正,周长、面积、体积校正等等。
2、算数处理
主要对图像进行+、-、*、/等运算,虽然该处理是主要针对像素点的处理,但非常有用。
3、图像增强
主要是突出图像中感兴趣的信息,从而是有用的信息得到加强,便于区分和解释。
主要方法有直方图增强、伪彩色增强法、灰度窗口等技术。
4、图像复原
其主要目的是去除干扰和模糊,恢复图像的本来面目。
去噪声和去模糊是图像复原处理的主要任务。
图像噪声包括随机噪声和相干噪声。
图像模糊来自镜头散焦、相对运动、大气湍流、云层遮挡等。
5、图像重建
几何处理、图像增强、图像复原都是从图像到图像的处理,即输入的原始数据是图像,处理后的结果也是图像,而重建处理则是从数据到图像的处理,该处理的典型应用是CT技术,由于它和本文的关系不大,这里不再赘述。
6、图像编码
图像编码研究属于信息论中信源编码范畴,其主要目的是研究数据压缩技术,以解决数据量大的矛盾。
这里亦不细述。
7、图像识别
图像识别是有关数字图像的又一研究领域。
图像识别应用模式识别的方法,大致有四种:
统计模式识别法;
句法结构模式识别法;
模糊模式识别法;
智能模式识别法。
8、图像理解
图像理解是由模式识别发展起来的方法,该处理输入的是图像,输出是一种描述。
图像理解有时也叫景物理解。
在这一领域还有相当多的问题需要进行深入研究。
9、图像形态学处理
图像形态学处理是数学形态学的延伸,是一门独立的研究学科。
利用图像形态学处理技术,可以实现图像的腐蚀、细化和分割等效果。
3.2图像预处理算法
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