基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现.docx

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1、第23卷第5期202Q5月软彳牛工程SOFTWAREENGINEERINGVb1.23No.5May2023文章编号：2096-1472(2023)-05-59-04DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2023.05.017基于MAT1ABGU1图像处理系统的设计与实现厉俊(浙江理工大学信息学院，浙江杭州310018)囚792539719摘要：MAT1AB作为算法开发及数据可视化的交互式工具，在数字图像处理方面应用广泛，并集声.宜有多种算法的图像处理工具箱。本文基于MAT1AB图像用户界面(GUI)和图像处理工具箱设计实现了一款图像M睬统,该系统可实现图像的运算、变换、

2、分割、改善、形态学处理、压缩编码等内容，并通过综合实例阐述了大衰统HF像识别中式识别和机器视觉相关应用的扩展研究。关键词：图像处理系统；MAT1ABGUI;数字图像处理；图像识别中图分类号：TP242文献标识码：A的应用，使图像处理可视化更加直观，便捷.多次实践表明，本系统具有良好的实用性、交互性.移1.性，易于后期模夕DesignandImp1ementationoftheMAT1ABG11ImaProcessingSystem1IJun(Schoo1ofInformationZhejiangSci-Tec,Universit,JgZhoU310018,China)79253971S)卜Ab

3、StraC1:Asaninteractive11fora1gorit!de,on.(a.idatavisua1ization,MAT1ABiswide1yusedindigita1imageprocessingandintegratesimageproofingto、soxwithdirJren1a1gorithms.BasedonGraphica1UserInterface(GUI)ofMAT1ABandtheimageprocessingx1box,tipaperdesignsandimp1ementsanimageprocessingsystem,whichcanrea1izetheop

4、eration,trans1bnat.SegmeIKion,irjrovement.morpho1ogica1processing,compressionandcodingofimages,andexpoundstheapp,FtiOnfthtSysteminimagepatternrecognitionthroughacomprehensiveexamp1e,makingtheimageprocessingvisuzativ.noreintuitiveandconvenient.Manypracticesshowthatthesystemhasgoodpracticabi1ity,inter

5、activityndp.、1ity,anditisa1sohe1pfu1torfurtherresearchonpatternrecognitionandmachinevisionre1atedapp1ications.Keywordf:mag、Dnxx.ingsystem;MAT1ABGUI;imageprocessing;imagepatternrecognition1 引言(IntrgfYon)人类对于外部世界的摸索与感知，获取信息的83%来自视觉、记忆70%来自交宣”。大脑对于接收的信息依赖于神经网络进行目标与面部识别，每一层神经元都逐步地对视觉信号进行发掘处理，以获取更多信息.而近年

6、来随着机器视觉的日新月异，其深度神经网络宏观结构与人类大脑负责视觉的部分十分类似，这项研究展现了利用机器视觉来帮助研究者们扩展人类认知的巨大潜力，而这其中最重要的技术便是图像处理技术。数字图像处理是通过计算机对图像加工、处理，以改善图像视感质量，提取特征信息，对数据进行变换、压缩编码的过程，该技术应用在人类生活和工作的各个方面，例如生物医学、军事公安、科学可视化等。因此本文基于MAT1ABGUI和图像处理工具箱设计实现了一款图像处理系统，实现图像的运算、变换、分割、改善、形态学处理、压缩编码等内容，并通过综合实例阐述了本系统在图像识别中的应用，使图像处理可视化更加直观，便捷.2 MAT1AB及

7、GU1设计介绍(MAT1ABandGUIdesignintroduction)MAT1AB又称矩阵实验室，是一款算法开发及数据可视化的交互式工具，在数字图像处理方面应用广泛，并集成了具有多种算法的图像处理工具箱。它将数据可视化、矩阵计算、非线性动态系统建模及仿真集成在一个交互性强，易于像处理算法，并以相应子界面的形式展现在系统中，通过改变子界面中控件的参数，编写相应的回调函数，可实现界面使用的视窗环境中，大大摆脱了UFortran等传统非交互式编程语言的编辑模式冏，使得编程的可视化和仿真分析更直观、便捷。MAT1ABGU1称为图形用户界面(GraDhiCa1UserInterface,简称GU

8、I),是以图形样式显示的交互式用户界面，提供用户StaticText.EditText、1istboxxS1iderx之间的切换后熔专历寸应功能的实现。4图像处理系统的界面设计(InterfaCedesignofimageprocessingsystem)41系统主界面设计GUI图像处理主界面由模块选择和系统菜单两部分组成，包含了按钮、面板、坐标轴、文本框四种控件，各个按PushButton.Toqq1eButton,RadioButton.ButtonGroup.CheckBox、PopupMenu.Axes、Pane1十二种图形控件，通过枪动相应的控件，双击对其外观和属性进行设置，并编写回

9、调函数，即可实现用户设计的功能，减少了繁冗复杂的代码编译，视觉及操作上都易于用户的创建使用。本文设计的图像处理系统涵盖MAT1AB提供的20余类相关函数，支持灰度图片、二值图片、索引图片等图片类型，钮都有相应的回调函数使得主界面切换至各模块子界面，GUI支持PNG、BMP.JPEG、GIF、TIFF等图像文件格式的显示，实现了图像处理的六大基本功能模块及综合实例应用，直观地展现了数字图像处理的效果。3图像处理系统的总体设计(Theovera11designoftheimageprocessingsystem)2CJI图像处理系统主界面processingsystemmaininterface中

10、的图像变换为例，打开对应子界面的程序MAT1AB工具箱为用户提供了丰富实用的函数库,使得程序编译简洁美观1.ImaaeProcessinaToo1box支持多种Naose(maininterface);%关闭图像处理系统主界面像数据格式，为图像数据分析，图像细节获取提供了有力勺set(ImaqetransfOrmation,ViSib1H。2;%打开图像变换二般界面系统菜单中以退出系统为例，程序如下：B=questd1q(确认退出图形处理演示系统？,提支持，涵盖大部分经典的图像处理函数，结合面，让用户更直观地选择最优算法，GUI图像构框架如图1所示。示,Yes,No,Yes)%弹出对话框swi

11、tchBcase,Yesdose(acf);%若对话框中选择Yes,则关闭图像处理图1GUI图像处理系统总体结构框架系统主界面c1eara11;c1c;end%若对话框中选择No,则关闭对话框42系统子界面设计本系统设计了七个模块的子界面，分别对应不同的图像处理功能,下面分模块介绍子界面。(I)图像运算图像运算是以像素点的幅度值为运算单元，图像处理中最基本的运算，本系统分为点运算、算术运算、几何运算和Fiq.1GUIimaqeDrocessinqsystemframework本系统集成七大模块：图像运算、变换、分割、改善、逻辑运算四个部分，子界面中的Axes1显示原始图像，Axes2显示处理后

12、的图像.当进行图像运算时，先点击读取图像按形态学处理、压缩编码及综合实例，各个模块包含了各类图钮，再点击任T算按钮谢设理，否则刽单出msqbox进行弓I导提示，规范用户的操作，GUI图像运算子界面如图3所示.图像分割7MAM014tavvHww*teshCarIVe(T,cannv)%以自动阈值选择法对图像检测图3GUI图像运算子界面Fiq.3GUIimaqeoperatorinterface选取几何运算中的对角镜像为例，主要程序如下:qoba1T%定义全局变量T=qetimaqa%获取初始图像信息I1=doub1e(T);H=Size(I1);ifnume1(size(T)212(1:H,1

13、H(2),1:H)=11(H(I):-1:1H%对角镜像变换imaqe(hand1es.axes2,uint8(I2);%EAxes2中显示处理后的图像e1seimaqe(hand1es.axes2juint8(I2);end图像分割是图像识别前关键的预处理，提取出图像独特性质的区域或者用户所要应用的部分，比如亮度、颜色、区域、边缘等，所涉及的分割算法十分众多*本系统分阈值、区域分割、边缘检测和直方图法四个部分来展现不同算法对图像分割处理的效果.GU1图像分害I1子界面如图4所示.AT1ABGU1图像代及系统AMm-Mf111-4MrSeu*nw-Bma.as、BHUMI图4GUI引像分去子界

14、面Fi.4GUIirF4esea,2I=rqb2qrav(T);%将RGB图像转换为灰度图像e1seI=T;endBW=edqe(I,cannv);theta=0:2:180;RXD1=radon(BW,theta);%进行Radon变换,并在目的的扩大不同物体之间的差别，增强有用特征，抑制不感兴趣的部分，从而丰富图像信息，改善图像质量，增强识别效果.而图像复原是对降质图像讲行重构恢短的过程吗因此本系统对于图像改善分两个模块设计，加入了空间滤波增强、彩色增强、维纳滤波复原、盲解卷积复原等算法.GUI图像改善子界吧如色5所示.AT1ABGU1MtJKM.Aes2中显示90个投影角度imshow(R,Xdata,theta,Ydata,D,InitiaIMaqnificationVfit