基于MATLAB的图象特效处理

基于MATLAB的图象特效处理 摘要：图像是物体通过人的视觉系统传递或反射光线信息后，在人的大脑中形成的一种影像或认知。人们获取环境信息的方法有眼睛看、手触摸、嘴品尝、鼻子闻等，其中最重要（80%）的是用眼睛采集的图像信息。数字图像特效处理的常规方法是用计算机技术和其它的数字技术处理，借此对图像的每个像素运用数字运算和去噪处理，为了让图像更清晰好看，改善人的视觉效果，突出图像中目标物的特征，提取目标物的特征参数。因为多媒体技术和网络文化的爆炸增长，使得数字图像处理的应用场景越来越多，这也让大家对图像特效处理的效果要求越发严格。在现实生活和工作中，我们可以对数码相机拍摄的照片进行编辑和修改，并在原始图像的基础上进行特效处理。图像特效处理在电脑软件的帮助下还可以制做动画、美术品、广告等商品。数字图像处理技术在很多地方都还有应用，比如遥感、航天、生物医药、通信工程、军事与公共安全等。可以看出，数字图像处理能大展身手的地方非常多，而且不仅应用场景多，其作用也很重要，所以对数字图像处理技术的研究有着重要的意义。关键词：图像信息；改善视觉效果；突出目标物特征目录31672目录 3189第一章绪论 5146741.1选题的背景 55371.2开发的意义 5132841.3研究现状 53858第二章相关技术介绍 7115322.1MATLAB软件 72562.1.1MATLAB实现的优势 715802.1.2MATLAB实现的缺点 849942.2GUI 829984第三章图像特效处理的相关理论 9212033.1图像特效处理概述 950613.2平滑处理 10240013.3锐化处理 1118567第四章系统设计与模块介绍 1283104.1系统目标 12144824.2系统结构框图 1257494.3系统模块介绍 12144264.3.1GUI界面设计 13218704.3.2雪花杂点模块 135528第五章系统运行 19286395.1系统主界面 19117525.2雪花杂点 19301125.3锐化滤镜 2181145.3.1锐化 21188785.3.2加强锐化 2138455.3.3自由锐化 21915.3.4虚光蒙版锐化 2216695.4剪纸 24195685.5素描 24319095.6连环画 251177第六章结论 261975参考文献 2716219致谢 27第一章绪论选题的背景图像是物体透射或反射的光信息，通过人的视觉系统的接手后，在人的大脑中形成的印象或认知[1]。人类获取外界信息是靠听觉、视觉、触觉、嗅觉、味觉等，但绝大多数（约80%左右）来自数据额所接受的图像信息[2]。以此为背景我们可以知道图像处理的重要性。数字图像特效处理是指将图像转换成数字信号并利用计算机对其进行去燥、增强、复原、提取特征等处理的操作[3]。目的在于恢复图像本来面目，改善人的视觉效果，突出图像中目标物的特征，提取目标物的特征参数[4]。1.2开发的意义随着多媒体技术和网络技术的迅速发展,数字图像特效处理被广泛地应用到各个领域中,人们对图像特效处理也提出了越来越高的要求[5]。生活中，我们用数码相机拍摄的照片需要编辑，我们用手机拍摄的照片也经常会需要添加特效，比如给我们圣诞节拍摄的照片添加圣诞帽，或者加上圣诞树来营造气氛。。图像特效处理在电脑软件的帮助下还可以制做动画、美术品、广告等商品。可以看出数字图像特效处理的应用领域与人类的生活息息相关，而且其不仅在理论方面取得显著的成功，在实际应用当中也起到至关重要的作用[6]，所以对数字图像特效处理技术的研究有着重要的意义。本毕设的主要目的是研究图像特效处理新效果和给对数字图象特效处理编程感兴趣的初学者介绍一些有关图象特效处理的基本原理和算法。目前已有的书不是内容太陈旧，就是理论性太过强大，不容易理解，阅读后也不知道如何编程。我想通过实际的例子来介绍这些图象特效处理算法。1.3研究现状数字图像处理第一次被提出是在20世纪中期，当时的电脑有了一定的发展，大家可以用电脑来进行一下图像处理。数字图像特效处理这门课程成立于20世纪60年代，成立的目的在于研究怎么让图像质量更好,受体是大众，让处理过的图像看起来更清晰,过程中我们会用到很多方法比如说锐化、恢复、编码等。人类第一次成功的应用图像特效处理是在航空领域，美国喷气推进实验室（JPL）把寒天探测器徘徊者7号拍摄的月球照片进行了处理，加上后面发回的几万张照片，实验室成功的绘制了月球地形图、彩色地图和全景马赛克地图。这是一个巨大的成就。当然这不像我们手机或者电脑简单处理照片那么简单，其中用到了很多的前沿技术。比如去燥处理、几何矫正、灰度变换等，而且因为是在外太空所以还要考虑太阳的影响还有月球本身的影响。这为人类探索月球奠定了雄厚的基础。这项技术还在探索火星、土星时起到了至关重要的作用。当然，这些成功也与这门学科的形成相辅相成，作用越大，研究的力度也越大。数字图像特效处理不只是在探索外太空时起了很重要的作用，还有别的领域也有重要作用，比如医学上。X射线计算机断层摄影装置是一个很好的例子，这是英国工程师Housfidld发明的，这么说大家可能不是很了解，其实这就是我们常说的CT。CT的基本原理是投影来的头部截面图，运用计算机重建出截面图像。又过了三年，1975年该公司就成功制作出了可以全身使用的CT设备，让我们可以不用损伤肉体就可以清楚看到我们身体各个部位的断层图。可以想象，这对人类的贡献有多大，1979年。鉴于这项技术对人类医学发展的巨大推动力，它获得了诺贝尔奖。数字图像特效处理不仅在以上两个领域大放异彩，它还在很多场所发挥着至关重要的作用。国内，2014年，曹宇的研究生学位论文讨论了基于数字图像处理的零件表面裂纹检测研究。利用VS2008编程工具，针对相应的数字图像处理算法，设计实验软件系统，完成了对零件表面裂纹静态图像的处理与裂纹的特征提取，给出了零件表面裂纹缺陷检测有效性的评估体系[8]。该方法的优点是裂纹图像都是现场采集的，绝大多数都会受到干扰，比如说灰色模糊噪声干扰。改论文用了两种方法比较滤波效果，分别是中值滤波和均值滤波。其不足在于由于分割后的裂纹图像中存在毛刺等缺陷、以及孤立分布在目标区域外的散点噪声[8]，故对裂纹图像还需采用结构元素进行形态学处理。2014年，刘文斌在论文《基于MATLAB与LabVIEW无缝集成的数字图像处理》中，实现LabVIEW和MATLAB的无缝集成技术，避免了MATLAB不能脱离其环境运行，切程序执行速度较慢和LabVIEW在数据采集中具有硬件配置简单和采集速度高效的优势，但在数据处理操作中的效率较低的劣势[9]。粗长不短使得图像软件处理更好，具体表现是原本需要多个处理软件才能完成的可视化操作，现在单一软件就能完成。并且运用在实际的生活中也有很高的实用性和很好的效果，如车牌识别、岩心图像处理等。在世界的大发展大繁荣的时代,我们的生活也越来越智能化、网络化、信息化，所以说数字图像处理也应该朝着更加优秀的方向发展，社会需求是我们发展的一个重要动力,数字图像特效将会更加快速发展,其也会给信息社会的发展提供更有力的支持。第二章相关技术介绍2.1MATLAB软件MATLAB的功能不只是可圈可点，而是在很多方面都很完善，适用的场景也非常丰富，比如自动控制、流体力学和数理统计等领域。难以解答的工程问题在MATLAB提供的工具箱里也能得到有效的解答，还可以进行系统仿真，运用图像功能可以把复杂的数值计算结果显示出来。MATLAB的计算、分析功能非常强大，是研究设计部门解决工程问题时的首选。2.1.1本设计用MATLAB来实现的优势这里我讲一下第三代计算机语言（FORTRAN与C）的优势是让操作者摆脱计算机硬件的操作MATLAB语言把编程者从复杂的代码中释放出来，我们可以不用重新编程函数，基本的函数都是MATLAB自带的，编程者只需要直接调用它。它被称为第四代计算机语言下面我将讲一下它的一些优势：1．编程效率高MATLAB语言就像我们平时看到的数学公式，被叫做演算纸是科学算法语言。正因其贴近纸上公式的书写，所以变成起来比较简单，编程效率提高，使用者容易学容易懂。2．矩阵和数组操作高效简便MATLAB语言指定了各种运算符，这些运算符中的大多数可以不加修改地复制到数字组件的操作中。有些，例如算术运算符，可以简单地通过添加“.”用于数字组件之间的运算。除此之外，为了让数字图像处理时更加简便高效MATLAB语言还不用定义数组维数，并且直接给了操作者矩阵函数、特殊矩阵的特殊库函数，其他语言都做不到这一点。3．方便使用MATLAB语言是一种解释代码到执行代码的语言，用户可以用很多方法调用程序，而且调试速度快，先不要的时间少。用户在写程序时，步骤都是按照编辑、编译、连接和执行和调试四个步骤一步一不下来的，MATLAB语言就不一样，它把编辑、编译、连接和执行作为一个整体，让用户在能在同一画面简便操作，这让用户能快速解决输入错误、语法错误更甚于语义发生的错误，大大降低了用户编程、调试、修改的时间。所以它被认为是比VB、C、C++更简便的语言.4．扩张性和交互性用户使用MATLAB语言编程时可以直接调用里面的库函数，因为MATLAB语言中包含有非常多的库函数，MATLAB语言还有另一个优点，扩展性很好，体现在用户文件也可以和库函数一样北直街的调用，用户可以需要什么库函数就直接调用什么库函数，这很方便用户使用。MATLAB语言和FORTRAN\C语言可以相互调用，这体现了MATLAB语言很好的交互性。因为我的设计需要运用到狠毒偶读矩阵运算，而MATLAB语言在这方面很好用，所以我选择了MATLAB。2.1.2MATLAB实现的缺点但是，语言有好有坏，我讲一下它的劣势。1．循环运算效率低为了计算时变量有一致，MATLAB里面的变量都设置成向量，就很简单，速度也很快，但是，对向量中的单个元素，加工过程相当复杂。一种解决方案是在处理数据时利用尽可能多的向量特征。还有一种解决方案是用FORTRAN\C这样的语言来处理一些算法。2．封装性不好变量储存在公共区域，优点是调用方便，但是这样做的缺点也很明显，因为这是一个软件，不是一个单纯的程序代码，使用的时候用户需要花费很多的时间来设计用户界面。MATLAB语言虽然有自己的界面设计方式比如GUI，可是其代码还是会运用C、C++这样的语言。用MATLAB编程有好有坏，可是最终还是选择了用它，是因为综合考虑了编程效率和程序运行效率。现在对图像处理结果的要求很高，可是对处理图像的时间没有很高的要求，当然MATLAB编程简单真的很吸引人，我们可以很容易地改进现有的算法。作者在编程过程中充分认识到了这一优势。2.2GUIGUI（GraphicsUserInterface）图形用户界面，设计界面，在界面里用图形窗口控制计算机。可以让用户运用图形操作计算机，对系统来说很重要。用户可以通过用户图形界面与计算机联系起来，用户可以通过鼠标、键盘灯外设控制图形用户界面，来实现命令、打开想要打开的程序或者其他的操作。和手动输入字符、文本来来对计算机发送命令相比，图形用户界面可以直接用鼠标控制窗口、对话框或者别的图形界面，操作很简便，也不需要用户了解各项命令具体是什么，只要用户认识图形中每个代表的是什么操作就可以，操作起来很方便。越来越多的国际著名设计公司发现好的GUI界面可以给用户提供更好的体验，和带来的巨大市场价值，所以在公司舍楼专门研究GUI的部门，同行业间也进行相互的交流为了设计出更好的界面。在国内，很多需要采用GUI界面的行业快速发展，产品却在GUI设计水平上很落后，不仅是为了提高行业的综合水平，还为了提高国际竞争力，我们都应该着手于发掘GUI界面的价值图像特效处理的相关理论3.1图像特效处理概述很多小的像素点组成的二维矩阵成为数字图像，我们常看到的灰色图像（单色图像）中的每一个像素点都是由一个数字表示的，这个值的大小在0-255中取值。0相当于黑色，255相当于白色，中间的数字的颜色是越来越亮的。如图3.1.1所示： 图3.1.1灰度图象及其中一部分对应的矩阵我们都知道自然界的所有颜色都可以由红绿蓝三原色混合而成，彩色数字图像也是一样的道理。它的每个像素点里都有红绿蓝三原色的一个数值，每个像素点组成了和灰度图像一样的二维矩阵。其数值也是在0-255之间取值的，拿红色举例，0表示该像素点没有红色，255表示该像素点的红色去最大值。如图3.1.2所示:图3.1.2彩色图象及其中一部分对应的矩阵数字图像处理的综合性很强，想要学好它需要了解光学、电子学、数学、摄影学、计算机技术等学科。3.2平滑处理对于原图片读入后出现很多噪音点的图片，我们就可以用滤波处理这些噪音点，有以下几种方法：1均值滤波

对于一个像素，你可以在它周围画一个3×3的框，然后用框里每个数字的平均值来表示该像素点。如图中的就可以写成（121+75+78+24+204+113+154+104+235）/9。为了简便运算，我们通常用周围八个像素点的平均值除了八。高斯滤波 在框出来的3×3表中，周围八个点有的离中点近一点有点离中点远一些，离中心点近的点求平均值的时候权重应该加的大一点，里中心店远的点求平均值时权重应该加的小一点，顶部、底部、左边和右边更靠近中心，四个角更靠近中心。高斯滤波是在平均的基础上对每个点进行加权。3.3锐化处理图像锐化(imagesharpening)的原理是把图像的轮廓加深，为了让图像更加清晰，去强化图像的边缘，灰度跳变的地方也进行增强。锐化处理可以把图像的特征凸显出来，让其中的点和周围的点形成反差，就处理方法而言，锐化还可以叫做边缘增强。系统设计与模块介绍4.1系统目标（1）将图像处理的基本原理阐述完整；（2）实现图像处理基本功能，按要求改变图像中每个像素的亮度值以达到色彩平衡、亮度处理这两个功能；（3）运用高通滤波[12]和加权算法[13]针对相临像素间的关系来处理每个像素，达到模糊滤镜、锐化滤镜和雪花杂点的效果；（4）通过二值法将彩色图像灰度化，再对图像进行素描、连环画、剪纸等艺术效果4.2系统结构框图图4.2.1系统运行结框图4.3系统模块介绍4.3.1GUI界面设计图4.2.2GUI界面4.3.2雪花杂点模块图4.3.1雪花抛洒概率调节框functionout=noise_salt_process(image_in,probability_in)%probability_in[0,100]image=image_in;probability=probability_in/100;[h,w,z]=size(image);image_new=image;fori=1:1:hforj=1:1:wifrand<probabilityimage_new(i,j,1)=rand;image_new(i,j,2)=rand;image_new(i,j,3)=rand;endendendimage_new=max(0,image_new);image_new=min(1,image_new);out=image_new;4.3.3锐化处理模块锐化处理模块包含有锐化、加强锐化、自由锐化和钝化猛锐化四个块，参数输入界面我也不展示了，这里我将展示处理完成后效果明显的虚光蒙版锐化功能的代码：functionout=unsharp_mask_process(image_in,degree_in)%degree[1,100]degree=degree_in;src_image=image_in;dst_image=image_in;gauss_blur=[121;242;121]/16;fori=1:1:degreedst_image=imfilter(dst_image,gauss_blur);end[h,w,z]=size(src_image);fori=1:1:hforj=1:1:pixel=2*src_image(i,j,:)-dst_image(i,j,:);dst_image(i,j,:)=pixel;endenddst_image=max(0,dst_image);dst_image=min(1,dst_image);out=dst_image;4.3.4剪纸效果模块functionout=art_paper_cut_process(image_in,thresh_degree)image=image_in;thresh=thresh_degree/255;image=gray_process(image,4);[h,w,z]=size(image);fori=1:1:hforj=1:1:wifimage(i,j,1)>=threshimage(i,j,:)=[100];elseimage(i,j,:)=[111];endendendout=image;4.3.5铅笔画效果模块functionout=pencil_process(image_in,degree)image=gray_process(image_in,4);threshold=degree/255;[h,w,z]=size(image);image_new=zeros(h,w,z);fori=2:1:h-1forj=2:1:w-1pixel=image(i-1,j-1,1)+image(i-1,j,1)+image(i-1,j+1,1)+image(i,j-1,1)...+image(i,j+1,1)+image(i+1,j-1,1)+image(i+1,j,1)+image(i+1,j+1,1);pixel=pixel/8;r=abs(image(i,j,1)-pixel);ifr>thresholdimage_new(i,j,:)=[000];elseimage_new(i,j,:)=[111];endendendout=image_new;4.3.6素描效果模块functionout=sketch_process(image_in,degree)image=gray_process(image_in,4);threshold=degree/255;[h,w,z]=size(image);image_new=zeros(h,w,z);fori=2:1:h-1forj=2:1:w-1pixel=image(i+1,j+1,1);r=abs(image(i,j,1)-pixel);ifr>thresholdimage_new(i,j,:)=[000];elseimage_new(i,j,:)=[111];endendendout=image_new;4.3.7连环画效果模块functionout=comic_process(image_in)image=image_in;[h,w,z]=size(image);image_new=zeros(h,w,z);fori=1:1:hforj=1:1:wr=image(i,j,1);g=image(i,j,2);b=image(i,j,3);pixel=g-b+g+r;ifpixel<0pixel=-pixel;endpixel=pixel*r;ifpixel>1pixel=1;endimage_new(i,j,1)=pixel;pixel=b-g+b+r;ifpixel<0pixel=-pixel;endpixel=pixel*r;ifpixel>1pixel=1;endimage_new(i,j,2)=pixel;pixel=b-g+b+r;ifpixel<0pixel=-pixel;endpixel=pixel*g;ifpixel>1pixel=1;endimage_new(i,j,3)=pixel;endendimage_new=gray_process(image_new,4);out=image_new;系统运行5.1系统主界面如图5.1，我将讲解主界面的每个控件： 1．“文件”：含有打开、保存、另存为三个子菜单。 2．“基本功能”：含有色彩平衡、亮度两个子菜单；“特效滤镜”：含有模糊、锐化、雪花杂点三个子菜单“艺术”：含有剪纸、铅笔画、素描、连环画。 3．恢复菜单：用于将图像恢复到上一步的结果。图5.1主界面5.2雪花杂点原来，电视设施不完善，电视信号质量不理想，电视画面总是有一些杂乱杂，很影响视觉效果。这是雪花杂点，它就像图像上的一层彩色雪花。 雪花滤波器主要涉及两个概念:概率和随机数。当处理每个像素时，即一个随机数，根据指定的概率来判断当前像素是否需要改变。如果需要改变，则分别为颜色R,G,B的三个分量设置三个不同的随机数，生成一个随机的颜色。这样，就可以达到一种杂点抛洒的效果。首先选择菜单中的雪花杂点，如图5.2.1：图5.2.1接下来设置雪花抛洒概率，如图5.2.2：图5.2.2下面是效果：图5.2.3原始图象图5.2.4添加雪花杂点后的效果图5.3锐化滤镜5.3.1锐化 我们常常在对拍摄得到的比较模糊的图像使用锐化，锐化目的就是能够让得到的图像显示的更为清楚一些，它主要是通过让图像的对比度得到增强以及把图像比较模糊的部分消去来实现的。有一种滤波能够使图像的边缘得到增强并且还能够使得图像的噪声得到增加，我们称它为高通滤波。高通滤波能把我们图像高频部分进行放大，低频部分能够有效的减弱，在我们处理图像的时候，假若要求高亮显示的话，就可以通过高通滤波来实现。高通滤波能够利用卷积的定理来完成，卷积核在高通滤波器运行的过程中起到非常重要的作用。如果卷积的这个系数通过我们处理的图像的高频部分，那么我们将会得到一个较大的值，占所求卷积的最后结果的很大一部分。所以在利用完卷积后，我们可以明确的发现图像的像素值有了十分鲜明的对比，像素值发生改变很小的部分受到的约束就比较的小，这也使得结果更加一目了然，满足了人们视觉上的效果，所以，这也是高通滤波器得到广泛使用的重要原因。但是高通滤波器也有不好之处，它在让我们图片锐化的时候同时也放大了我们图像上的噪声。 5.3.2加强锐化 更加的加强相邻两个像素点的对比度，让图像暗的部分更暗亮的部分更亮，相比于锐化，有时候处理的效果更好。 加强锐化使用拉普拉斯(Laplacian)模板进行卷积运算。我们可以轻松看出它做了什么：先将自身放大9倍后，再与周围的8个像素做减法运算。因此，如果在一个暖色调的区域中出现一个亮点，经过锐化处理，这个亮点会更亮，增加了图像的噪声。 运用到的卷积核如下： 5.3.3自由锐化 在此之前，我们使用了两种不同的锐化模板来锐化图像。然而，不同的人对图像锐化的要求可能不同，仅仅通过两套模板来达到锐化效果是不够的。他们需要调整清晰度，以达到最令人满意的视觉效果。 使用以下模板对边缘进行增强，然后根据指定的锐度调整图像的颜色亮度，实现不同的锐化效果。具体方法是：先把自己乘以8，结果再与周围八个像素点做减法运算，这样可以把自己和周围像素点的差别显示出来。差值再与输入的锐化度相乘，最后一步是为了让图像保持原来的基色，再与原图像亮度值相加。 用到的卷积核心如下： 5.3.4虚光蒙版锐化为了更好的让图像看起来好看清晰，增加图像的高频部分。为了实现这一点，通常可以使用经典的USM技术。实现流程如图5.3.1所示:图5.3.1USM技术流程图公式表示为：

y(n,m)=x(n,m)+λz(n,m)公式中，x(n,m)表示输入图像，y(n,m)表示输出图像，z(n,m)表示校正信号，一般是通过x的高通滤波得到。λ是一个控制增强的比例因子。在传统的USM算法中，z(n,m)一般可以通过下式获取：z(n,m)=4x(n,m)-x(n-1,m)

-x(n+1,m)-x(n,m-1)

-x(n,m+1)

当然也可以用如下的模板：

前面的参数设置菜单和前面的类似我就沈略了，锐化处理效果展示如下：图5.3.1原始图像图5.3.2锐化图5.3.3加强锐化图5.3.4自由锐化图5.3.5虚光蒙版锐化5.4剪纸中国民间传统技艺剪纸，大家都很熟悉，剪纸的特点非常的明显就是在一张红色的纸张上通过剪刀剪出要的图像。这一艺术效果在实现时，第一步是把彩色图像进行黑白处理，然后处理完成吼后的黑白图像中的黑色和白色用红色和白色代替。效果展示：图5.3.1原始图象 图5.3.2剪纸效果5.5素描这个滤镜是把图像变成铅笔画和速写的效果，我用了两种方法来实现。 说起素描我们都尅想起美术生在用铅笔勾勒人物的轮廓，所以素描滤镜也是一样的，重点在于轮廓的勾勒，首先我们把彩色彩色图像灰度处理，然后我们需要设置一个阀值，相邻像素点一一比较，如果超过了设置的阀值，就可以把这个像素点设置为轮廓点，把它设置为255，也就是黑色。 铅笔画勾勒参照的是每个像素点和其周围8个点的平均值之间的亮度差异。而素描的勾勒准是比较当前像素与右下像素的灰度差。铅笔画和素描的效果如下图所示：图5.3.3原始图象 图5.3.4铅笔画图5.3.5素描5.6连环画连环画滤镜效果类似于灰度化处理，虽然只是把对比度增大了，不过产生的变化非常明显，效果也很好。像素替换公式为：(5.3.1)R=|g(5.3.1)R=|g–b+g+r|×r/256;G=|b–g+b+r|×r/256;B=|b–g+b+r|×g/