电子信息工程-图像几何变换算法研究

]。在Guide作区域中名为按钮Selectimage的pushbutton，实现读取及显示图像的功能;axed用于提供显示所读取图像的区域位置，并在m文件编辑器中设置好相关回调函数。然后在菜单栏添加“文件”菜单并添加子菜单实现“打开”、“保存”和“退出”功能。如图3-6所示。图3.6文件菜单设计在回调函数的响应设计代码中，应用图像读取和保存的相关函数来读取和显示图像文件，并对相关结果进行相应的处理和保存。如图3-7和3-8所示。图3.7图像读取对话框图3.8图像保存对话框3.2.4直方图及直方图均衡化的实现直方图反映了图像灰度的分布。可以说，直方图离不开对图像的观察分析和对图像处理结果的评价。为了使人机界面更加简洁，采用radiobutton按钮设计，点击按钮即显示图像直方图或均衡化的图像及均衡化后图像直方图。在界面中将名为originalhistogram,histogramequalization,equalizationhistogram的按钮和axes2,axes3,axes4用来显示源图像直方图、均衡化后图像、均衡化图像直方图。直方图显示函数为imhist，直方图显示函数为histeq。在本设计的直方图模块中，运用了radiobutton按钮进行显示直方图及图像直方图均衡化的处理，如图3-9所示。图3.9直方图处理个功能按钮外观为了防止在读入图像前，使用显示直方图或直方图处理功能，在初始化时应设置相关组件失效，如图3-10所示。图3.10直方图处理模块初始化后按钮外观3.2.5直方图处理GUI界面按照直方图处理功能分析、设计流程及相关组件的设计，最终设计本模块的人机界面如图3-11所示。图3.11图像直方图处理GUI界面3.3图像平滑处理模块根据系统功能需求分析和总体设计，本模块需要解决图像的读取及显示；对图像进行加入噪声处理；从空域和频域两个方面对加噪图像进行滤波处理，最后将处理后的图像显示输出。该模块的总体设计应包括五个部分，一是图像的读取和显示部分，二是噪声类型参数的选择和噪声添加图像的显示部分；三是空域滤波的平滑模板选择部分；四是频域滤波截止频率输入及滤波方式的选择部分；五是图像平滑增强处理后的显示及输出部分。模块框图如图3-12所示。图3.12图像平滑模块框图3.3.1开发流程根据图像平滑处理模块的功能分析，该模块应解决图像的读取和显示、不同类型噪声的产生等问题。噪声滤波方法的选择（空域滤波和频域滤波后的傅里叶变换）。最后，对噪声图像进行滤波前显示、图像对比度显示和滤波后输出。因此，开发了该模块的开发过程，如图3-13所示。图3.13图像平滑处理开发流程图3.3.2组件的创建及初始化在Guide工作区域(MATLAB图形用户界面设计界面)中添组件statictext用来显示标题文本，然后添加pushbutton1和axes，分别命名为selectimage和axeslo其中selectimage是用来读入选择原始图像、axed是用来显示读入图像的区域。接着添加pushbutton2(命名为Addnoise，实现加入噪声功能)和axes2(用于显示加噪声后的图像区域)，pop-upmenu(命名为Selectnoise，用来选择和加入不同类型的噪声)和slider(用于控制噪声的输入参数)，buttongroup1(命名为Spacedomain，用于空域平滑滤波参数的选择)、buttongroup2(命名为Frequencydomain,用于频域滤波器的选择)和几个edittext(用于输入频域滤波器的截止频率及阶数)，最后加上axes3组件作为显示处理后图像的显示区域。各组件类型及功能描述如表3-2所示。表3.2组件类型通讨添加各组件之后，设计界而如图3-14所示。图3.14图像平滑处理界面组件构成3.3.3读取、显示及保存图像的实现在Guide工作区域中界面中添加selectimage按钮和axes坐标轴对象，分别用来读入原始图像及显示图像位置。使用unread和imshow函数实现相应的函数，使用imwrite函数保存处理后的图像，并在m文件编辑器中设置相应的回调函数语句。在菜单栏添加“文件”菜单并添加子菜单实现“打开”、“保存”和“退出”功能。具体函数的用法及实现方式和直方图模块相同。3.3.4添加噪声功能的实现在界面中继续添加一个名为selectnoise的popumeun和addnoise的pushbutton和axes2用来选择噪声以及在指定位置显示噪声图像。并添加三个滑动条((Slider)和三个静态文本框(Text)用来输入和显示噪声的参数。加噪的函数为imnoise。在本设计的噪声添加模块中，我们使用下拉菜单来选择噪声。噪声有三种选择：高斯噪声、椒盐噪声和散斑噪声。可以修改噪声参数以达到不同的效果。如图3-15所示。图3.15添加噪声界面图中显示的噪声类型和强度参数都是在预处理中设置好的，我们可以改变滑动条的值进行修改，以加入其它强度噪声。在这里首先要实现的是对原始图像进行添加噪声处理，使用MATLAB工具箱中的加噪函数就能实现。3.3.5空域平滑滤波的实现空间过滤模块需要选择过滤和过滤模板，所以在界面中增加了单选按钮模块来选择需要的过滤，使用弹出菜单模块来选择过滤模板，然后过滤相应的模板。最后通过初始化创建的axes3区域，显示处理后图像。相关模板及参数选择如图3-16所示。图3.16空域模板选择界面(1)中值滤波的设计与实现：中值滤波法的实现要用到medfilt2函数，该函数用来对指定图像进行中值滤波。对图像进行二维中值滤波。每个输出像素是mxn邻域的中值。图像边界处用0填充。因此，边缘的中值是[m，n]/2区域的中值，它可能被扭曲。但是进行设计时将模板设为可选择项，这样可以对多个模板进行选择，也可以提高滤波的效果。中值滤波是空域滤波中比较重要的方法之一，设计中采用popupmenu组件提供了4种不同的中值滤波模版，如图3-17所示。图3.17中值滤波模板选择界面（2）均值滤波的设计与实现：局部平均滤波法中要用到两个重要的函数：fspecial和filter2。均值滤波类似于中值滤波，但它也会选择合适的模板进行滤波。在设计中，popupmenu模块还提供了四种不同的均值过滤模板。该模块的外观设计与中值滤波模板相同。（3）Wiener滤波器的设计与实现：Wiener滤波所用的函数为wiener2。它需要设置的参数是选择模版的大小，设计中也采用popupmenu组件提供了4种模版供用户选择，组件外观设计同中值滤波模版。3.3.6频域低通滤波的实现在频域滤波模块的设计中，采用了自行设计的参数化方法。通过adiobutton选择过滤方式，然后在后面的参数设置框中设置参数，并选择相应的确认键执行相应的过滤操作。最后同空域滤波一样将处理后图像显示在相应位置(axse3)oRadiobutton的名称及及参数选择如图3-18所示。图3.18频域滤波器选择界面（1）理想低通滤波器的设计与实现：根据上述创建的单选按钮组件ilpf，使用滑块为用户设置截止频率参数，并在右侧编辑框中显示相应的值。然后使用名为confirm的按钮键进行过滤，如图3-19所示。图3.19理想低通滤波器组件设计（2）巴特沃斯低通滤波器的设计与实现：使用名为confirm的按钮键执行，如图3-20所示。图3.20巴特沃斯低通滤波器组件设计（3）梯形低通滤波器的设计与实现：根据上面创建的一个名为tlpf的adiobutton组件，由于该滤波方法的设计与butterworth低通滤波器相同，所以首先将其转换为乘传递函数。然后把结果转换成空域。因此，需要在界面中设置两个编辑文本框来输入d和d，另外，添加了一个名为confirmkey的按钮来过滤确认操作，组件设计与butterworthfilter相同。（4）指数低通滤波器的设计与实现：通过上述创建的一个名为elpf的adiobutton组件，设置两个编辑框（编辑文本），输入指数滤波器的截止频率和阶数参数f、n。然后使用名为confirm的按钮键过滤确认操作。该元件的外观设计与巴特沃斯滤波器相同。3.3.7图像平滑处理GUI界面按照图像平滑处理功能分析、设计流程及相关组件的设计，最终设计本模块的人机界面如图3-21所示。图3.21图像平滑GUI界面3.4图像锐化处理模块根据系统功能需求分析和总体设计，本模块需要解决图像的读取及显示；对读取的图像从空域和频域两个方面对其进行滤波处理；最后将运算结果图像进行显示输出。因此，在细化设计中加入分量时，模块应考虑空间滤波中使用的灰度梯度算子的类型。总的来说，本模块整体设计应包含四个部分，一是图像的读入及显示部分；二是空域滤波的锐化模板选择部分；三是频域滤波截止频率输入和滤波方式的选择部分；四是图像锐化增强处理后的显示及输出部分。模块框图如图3-22所示。图3.22图像锐化模块框图3.4.1开发流程由于图像的边缘信息是在选择了图像锐化算子后提取的，所以边缘信息和原始图像也被提取出来。图像被叠加以得到锐化图像。最后，对锐化前的图像和锐化后的图像进行对比显示和输出。因此，开发了该模块的开发过程，如图3-23所示。图3.23图像锐化处理流程图3.4.2组件的创建及初始化在Guide工作区域（MATLAB图形用户界面设计界面）中添组件statictext用来显示标题文本，然后添加pushbutton1和axes，分别命名为selectimage和axeslo其中selectimage是用来读入选择原始图像、axed是用来显示读入图像的区域。接着添加pushbutton2（命名为Edge，用于计算图像的灰度梯度，提取图像边缘轮廓信息）和axes2（用于显示提取边缘轮廓后的图像区域），pop-upmenu（命名为Selecttemplate，用来选择不同的锐化算子）和slider（用于鼠标控制截止频率的输入），pushbutton2，pushbutton3（用于轮廓与原图像的叠加计算方式）、buttongroup（命名为Frequencydomain，用于频域滤波器的选择）和几个edittext（用于输入频域滤波器的截止频率及阶数），最后加上axes3组件作为显示处理后图像的显示区域。各组件类型及功能描述参照表3-1及表3-2。通过添加各组件之后，设计界面如图3-24所示。图3.24图像锐化处理组件构成3.4.3读取、显示及保存图像的实现在Guide工作区域中界面中添加selectimage按钮和axes坐标轴对象，分别用来读入原始图像及显示图像位置。分别采用unread和imshow函数实现相应功能，用imwrite函数实现保存处理后的图像功能，并在m文件编辑器中设置好相关回调函数语句。在菜单栏添加“文件”菜单并添加子菜单实现“打开”、“保存”和“退出”功能。具体函数的用法及实现方式与直方图模块和图像平滑处理模块相同。3.4.4空域锐化滤波的实现锐化增强滤波处理中要用到两个重要的函数:fspecial和filter2。其语法格式和平滑滤波类似，所不同的是模板系数不一样，常见的锐化模板为Roberts,Prewitt,Sobel和Laplacian等算子。锐化滤波是利用灰度梯度算子计算图像的高频部分(边缘和轮廓)，它需要设置的灰度梯度的算子(如robets,sobel,prewitt,laplacian等)，提取出图像的边缘和轮廓，进而将源图像与边缘轮廓信息叠加，使得图像边缘得到加强，达到锐化的作用。相关模板及参数选择如图3-25所示。图3.25空域锐化模板选择界面3.4.5频域滤波的实现在频域滤波模块的设计中，采用了自行设计的参数化方法。通过adiobutton选择过滤方式，然后在后面的参数设置框中设置参数，并选择相应的确认键执行相应的过滤操作。最后同空域滤波一样将处理后图像显示在相应位置（axse3）。相关滤波器命名及参数选择如图3-26所示。图3.26频域锐化滤波器选择界面(1)理想高通滤波器的设计与实现:根据上面创建的名为IHPF的:adiobutton组件，一个滑动条用来给用户设置参数，右边的编辑框内显示相应的数值。再用名为confirm的pushbutton键进行滤波确认操作，如图3-27所示。图3.27理想高通滤波器组件设计(2)巴特沃思高通滤波器的设计与实现:利用上面创建的名为BHPF的radiobutton组件和两个可编辑文本框(Edittext)的组件，用来输入巴特沃思高通滤波器的截止频率和阶数两个参数f和n，再用命名为confirm的pushbutton键进行滤波确认操作，如图3-28所示。图3.26巴特沃思高通滤波器组件设计3.4.6图像锐化处理GUI界面按照图像锐化处理功能分析、设计流程及相关组件的设计，最终设计本模块的人机界面如图3-29所示。图3.29图像锐化GUI界面4结论在图像平滑模块中，利用Matlab仿真了各种常见噪声模型的生成函数。编制了频域低通滤波算法和空间平滑模板程序。通过在界面上选择参数，比较了图像平滑滤波的最终结果。例如，中值滤波对椒盐噪声图像效果最好，维纳滤波对高斯噪声图像效果最好。在锐化增强处理模块中，通过选择和调整接口参数，调用不同的频域高通滤波程序。最后比较了它们的锐化增强效果。除了在频域中应用高通滤波器外，还利用空间域中的各种锐化滤波算子提取图像边缘，并对原始图像进行叠加以增强边缘。同时，对处理结果进行比较，得出不同处理算法的特点。为了提高演示的可视性，对大量的图像处理结果进行了比较。主要设计是基于matlab图像工具箱提供的图像函数参数的修改和选择，取得了良好的效果。参考文献[1]陈松林.图像增强技术对红外热成像系统性能影响的评价研究[D].北京理工大学，2015.[2]丁莹.复杂环境运动目标检测若干关键问题研究[D].吉林大学，2010.[3]张峰.红外成像ATR系统中的数字图像处理及识别检测分类技术研究[D].西安电子科技大学，2010.[4]李强.掌静脉身份识别技术的理论与实验研究[D].华中科技大学，2010.[5]周欣.红外图像视觉效果增强技术的研究[D].天津大学，2009.[6]王炳健.微弱红外目标图像增强技术研究[D].西安电子科技大学，2005.[7]于天河.针对人眼视觉特性的红外图像增强技术研究[D].哈尔滨工业大学，2010.[8]王文龙.基于小波变换的红外图像处理技术研究[D].西安电子科技大学，2008.[9]康志亮.基于小波的红外图像增强算法研究[D].电子科技大学，2008.[10]张冬云.激光雷达红外点目标图像预处理技术研究[D].电子科技大学，2008.[11]石海泉.红外成像系统图像数据输出及常用算法实现[D].重庆大学，2008.[12]李柯.红外动态目标检测算法研究[D].重庆大学，2009.[13]刘启海.高温构件三维尺寸红外视觉测量的理论和实验研究[D].天津大学，2011.[14]张国云．计算机视觉与图像识别[M]．科学出版社，2012：16-44[15]TuDanandShenJianjun.Thedesignofwaveletdomainwienerfilteranditsapplicationininagedenoising.SystemsE