基于MATLAB的数字图像处理系统的实现.pdf

Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023文章编号：10 0 7-7 57 X（2 0 2 3)0 8-0 0 7 9-0 4基金项目基于MATLAB的数字图像处理系统的实现微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期曾惠霞，吴训忠（广州城市理工学院，电子信息工程学院，广东，广州510 8 0 0）摘要：以DICOM格式数字图像为处理对象，利用MATLABAppDesigner设计一个数字图像处理系统，实现图像增强、图像加噪与滤波、图像分割、边缘检测等功能。该系统用于数字图像处理课程的辅助教学，以直观、可视的方式帮助学生加强对图像处理理论的理解。关键词：数字图像处理；MATLAB；医学图像中图分类号：TN911Implementation of Digital Image Processing System Based on MATLAB(School of Electronic&Information Engineering,Guangzhou City University of Technology,Guangzhou 510800,China)Abstract:Taking DICOM format digital image as the processing object,a digital image processing system is designed by MAT-LAB App Designer.The system realizes the functions of image enhancement,noise addition and filtering,image segmentation,and edge detection.The system is mainly used in the auxiliary teaching of digital image processing course,and helps students tounderstand image processing theory in an intuitive and visual way.Key words:digital image processing;MATLAB;medical image0引言数字图像处理技术是将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理、变换的过程，广泛应用于生活和科研中。数字图像处理课程是相关专业的核心课程，主要研究图像描述、图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像分类等理论和方法，所涉及的教学内容比较抽象、非常难于理解和掌握。作者根据自己就职的应用型本科学院的实际情况，利用MATLABAppDesigner设计了一个数字图像处理系统，用于数字图像处理课程辅助教学，可使课程的理论讲授、公式推导、结果分析等以直观、可视的方式呈现，降低教和学的难度，改善教学效果。数字图像处理重要的应用领域之一是医学，对病情快速、准确的判读起着积极作用。医学数字图像和通信标准(DICOM)包含数字图像处理和网络传输协议，用于数字化医学影像传送、显示和存储的标准，支持多种设备类型。本文主要针对DICOM医学影像的处理，有利于图像处理过程的理解和结果展示，系统也可以处理JPG、BM P等MAT-LAB可导人的通用格式数字图像。1设计思路及系统结构MATLAB软件绘图功能强，编程简单直观，其中图像处理工具箱可以进行变换、增强、分析、形态学等处理。MATLABAppDesigner的编程方式，界面友好、交互性强、文献标志码：AZENG Huixia,WU Xunzhong如图2 所示。2各模块的功能实现根据拟定的系统层次结构，利用MATLAB语言对每个功能模块进行设计。2.1文件与视图该模块用MATLAB提供的函数实现各种格式的数字图像的读取、保存、替换等。dicomread函数读取DICOM格式图像，dicomwrite函数保存DICOM格式图像，imshow函数显示图像。“替换”是指将经过第一步处理过的图像“设为原图像”，再进行下一步的处理。修改功能方便，方便移植。使用MATLABAppDesigner设计的流程如下：（1）确定系统需要实现的功能、确定模块；（2）确定系统的界面样式，将组件摆放到画布的合适位置；（3）为每个组件编写对应的回调程序；（4）对组件进行功能调试，对功能进行测试、调整；（5）打包发布成App的形式，直接安装到MATLAB的应用中，方便调用。结合本专业数字图像处理课程教学的要求，基于MAT-LABAppDesigner实现的数字图像处理系统设计了6 个功能模块：文件与视图、图像增强、图像加噪与滤波、图像分割、边缘检测、综合实验。系统层次结构如图1所示。系统界面基金项目：广州城市理工学院2 0 2 1年校级课程思政示范课程培育项目（54JY213001)作者简介：曾惠霞（198 1一），硕士，讲师，研究方向为信号处理；吴训忠（196 9一），博士，教授，研究方向为信号处理。79Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023立文件与视图模块图像增强模块加噪与滤波模块图像分割模块边缘检测模块综合实验打开旋转灰度级变换保存缩放直方图均衡化替换图1数字图像处理系统层次结构图uUfigure(3)2 文件与视购加暖与达波数字图像处理仿真系统导入数字图像保存图像处理后图像44.0放图2 数字图像处理仿真系统界面该模块也可以通过旋转和缩放处理对图像的局部进行观察。下面给出数字图像读取部分源程序：%图像导人filename，p a t h n a m e =u i g e t f i l e(*.d c m )，请选择图像）；if ischar（p a t h n a m e）%判断路径是否为字符数组fpath=pathname filename;imagel=dicomread(fpath)；%读取图像imshow(imagel,Parent,app.UIAxes_1);%显示图像elsewarndlg（您没有选择任何图像）；%若未选图像则发出警告end2.2图像增强图像增强技术改善图像质量增强感兴趣的部分，常用灰度级变换和直方图均衡化2 种方法实现。(1)灰度级变换设输入的图像中某像素处理前的灰度为f（y),通过灰度变换函数T变换成新的灰度g（,y),即g(,y)=T(f(a,y)式中，（、y)表示像素的位置2 1。函数T的变换分为线性、分段线性、非线性。线性变换、灰度f(,y)和g(,y)满足关系式(2)：g(a,y)=f(a,y)g1式中，fi/g1=1时图像没有变化，fi/gi1时，图像均匀变亮，0 f1/g11时图像均匀变暗，fi/g1=一1时，图像灰度几乎倒置，处理后的图像即为负片。非线性灰度变换,灰度值f(,y)和g(,y)满足关系式基金项目数字图像处理系统添加噪声k-means聚类法滤除噪声区域生长法阅值分割法形态学处理模块式中，是非线性调整系数。MATLAB中，函数imadjust是设为原图像非线性灰度变换函数，参数gamma对应公式中的，调整gamma对图片进行增强。分段线性灰度变换，灰度值f（，y)分为3段，每段进行不同系数的线性变换。灰度值f(，y)和g（，y)满足关系式(4)2 ;fif(,y)812g(a,y)式中,fi、f 2、g 1、g 2 为分界点，通过设置可突出关注目标所在的灰度区间，抑制不受关注区间。在MATLAB中，可通过文本对话框设置分界点的值，f。和g。的值默认为0，f3和g3的值默认为2 55。（2）直方图均衡化灰度直方图是各灰度级的函数，表示各灰度级出现的频次。如灰度分布较集中，图像对比度就低，细节不清楚。直方图均衡化的实质是减少图像的灰度级以便增大对比度。2.3图像加噪与滤波图像受采集条件和传输过程的影响，可能会导致模糊或者噪点，利用MATLAB函数imnoise模拟噪声，再用滤波器滤除。常用滤除噪声的方法MATLAB均提供模板，如均值滤波、中值滤波、维纳滤波、高斯平滑滤波等。不同滤波器的计算规则不同，如维纳滤波又叫最小均方误差滤波器3。滤波器有33、55、7 7、1111等4种窗口可以选择。2.4图像分割图像分割是将图像中受关注的特征部分提取出来，是图像识别、分析和理解的基础。本系统选择了3种常见的方法进行仿真：k-means聚类法、区域生长法、阈值分割法。(1)kmeans聚类法通过迭代逐步寻优的过程4。k是超参数，实验时设置。设置好聚类数k后，计算机会不断计算每个像素灰度值与各个聚类中心灰度值之间的差值，哪个差值小就归为哪一类，直到分类不再改变为止，最后图像的灰度(2)值会被分为k类。区域生长法是将具有相似性质的像素点合并。开始时选一个像素做起点，判断起点像素周围邻域与起点像素是否有相似，相似即合并作为新的起点像素，新的起点像素继续向四周生长，直到没有性质相似的像素位置。80.微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期RobertSobelPrewittLoGCanny形态学处理模块g(a,y)=f(,y)r=(a)-f+gi(a)ff2-%f(r,y)-f+g f2f(a,y)f:f一f2(4)(3)fof(a,y)fiMicrocomputer Applications Vol.39,No.8,2023阅值分割法根据给定阈值直接对图像进行分割，实验时可以手动阈值分割（用户输入阈值）或者自动阈值分割（计算机计算出分割图像最佳的阈值）2 种方法。形态学处理是从图像中提取形态或特征，以便进一步对图像分析识别。通常图像分割后续需要进行形态学处理，于是将其放在同一界面。二值图像的基本形态学运算有腐蚀、膨胀，是用结构元素对图像进行操作，观察图像各部分关系的一种运算。开运算先腐蚀后膨胀，闭运算先膨胀后腐蚀。腐蚀利用结构元素的中心点与被处理图像的点逐个对比，如果结构元素上所有的点都在被处理的元素上，则这一点保留，否则去掉，膨胀则相反。开运算和闭运算均可以使图像轮廓变平滑，开运算可断开狭窄连接，闭运算可使狭窄间断融合。开运算和闭运算都能在不改变对象整体轮廓的情况下对图像进行处理5。2.5边缘检测通过检测像素及其周围像素灰度，急剧变换的像素集合称为边缘。边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，是图像分割所依赖的重要依据。检测边缘通常用求一阶或者二阶导数来进行，MAT-LAB图像处理工具箱提供了常见的算子如Robert算子、So-bel算子、Prewitt算子、LoG算子，Canny算子模板。边缘检测模块也集成了形态学处理，数字图像在边缘检测处理后可以进一步进行形态学处理。3测试与分析对数字图像的处理本质是对矩阵进行处理。根据具体的应用场景需求可以实现一种或多种处理，如利用滤波减少噪声影响，利用图像分割、边缘检测提取感兴趣的物体，利用直方图均衡、图像增强提高亮度等。测试用的是DICOM格式的医学图像，DICOM文件包含了医学图像本身与一些图像相关的数据信息，满足临床需要的医学图像格式。通过对医学图像进行增强、滤波、分割、边缘检测等，得到更好更直观的图像结果。3.1图像增强功能测试与分析DR(DigitalRadiography）检查是常见的影像检查方法，利用X线透过人体后进行计算机成像的医学检查方法。要得到清晰的骨骼图像就要把图中软组织去除。软组织的灰度值一般来说低于骨头，对这张手掌DR图像进行分段线性灰度变换处理。实验发现，设置分界点为（17 0，0）和（17 1，100），可以成功把软组织的部分去除，得到视觉上更清晰的骨骼图像6。处理结果如图3所示。通过对不同的灰度范围进行不同的映射处理，本实验是抑制原图中灰度在0 一f1的区间，而原图中灰度值在f1一f2间的动态范围增加，从而对比度增强。3.2图像滤波测试与分析医学图像受采集设备和操作影响，可能会导致图像模糊或出现噪点，测试实验对肺部CT图像加入高斯噪声，用4种滤波方法去噪处理。如图4所示，去噪后，4种滤波方法都有一定效果。图4分别是肺部CT图像加人高斯噪声后设置3X3滤波窗口时4种滤波方法的效果图。信噪比（SNR)可以反映滤波效果，SNR越大，滤波效果基金项目越好。其计算式如下：SNR=10lgD.,DN,(fi(a,)-f:(a,y)文件与换型加操与洗波蒸净分割边染检离综台实检灰宽级变换夏方图均新化发费安换型O域性发皮变换非城性东康受换O分碗性灰洗变换图3图像增强模块处理手掌DR图像根据式（5），可得结果如表1所示。表1各种滤波算法的信噪比算法噪声图像均值滤波中值滤波维纳滤波SNR2.4524从表1可以看出，对图像进行滤波后，信噪比都有一定的增长，其中维纳滤波的信噪比最大，去噪效果最好。与图4直观观察结果一致，维纳滤波处理后的图像效果较好。3.3图像分割、边缘检测测试与分析图像处理过程中，需要提取图像的某个局部进行研究，可以用图像分割技术实现。如医学影像提取特定器官的某个位置进行检测。图5是综合应用图像分割、形态学处理、边缘检测处理后的结果门。对一张胆囊超声图像进行处理，以区域生长法为例，导人胆囊超声图像，选择结石作为生长点，手动设置阈值，把结石分离处理，结果如图5（a)右上方所示，对分割完的胆囊结石图像进行闭运算，可以填补结石图像的细小空缺，平滑图像的边缘。结果如图5（a)右下方所示。如图5（b)所示，对闭运算后的结石图像进行边缘检测，获取结石的边缘轮廓信息。最后进行膨胀运算，使轮廓更加明显。3.4BMP格式图片的综合处理除了DICOM格式的医学图像，系统也可以处理JPG、JPEG、BM P等通用格式的数字图像。图6 是对BMP格式的显微图像染色体照片进行滤波、标记连通区域、统计数量等综合操作以后的结果。4总结本文以DICOM格式图像作为处理对象，基于MAT-LAB设计了一种数字图像处理系统，实现了图像增强、图像加噪与滤波、图像分割、边缘检测等功能。利用所设计的系统，在讲授数字图像处理课程时有效地降低了理解抽象概念、算法、公式的难度，获得了良好反响。基于MATLAB的数字图像处理系统，可简单、快速、直.81.微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第8 期D.Zy,(fi(a,y)2(5)灰康变热后的阅能灰康变热菌数图像2501.001.00选择分界点5.7781高斯平滑滤波5.60537.67996.0075Microcomputer Applications Vol.39,No.8,2023基金项目微型电脑应用2 0 2 3年第39卷第8 期口大小惠口大小334(a）均值滤波4(b）中值滤波2中国/34(c）维纳滤波图4图像滤波模块处理肺部CT图像Eufgure4(d）高斯平滑滤波LOC茸子边能检费OR子活联区城生长松地点010.105OR0.100OLOOnOPon子Ocamy期子口0.0 10)O开RT5(a）图像分割模块口文件与视图边源检测综合实验明对现里导入的bm中文件作绿台处理（师合处理包合冰液）化色饭主学个对Figure1奥国(D)给染色体用谢色标生图6 显微图像的综合处理观地进行医学图像处理，进一步改进界面、优化结构后，可以辅助医务工作者进行医学图像的研究分析。1王文成，李健，王瑞兰，等.基于MatlabGUI的数字图5(b）边缘检测模块图5处理胆囊超声图像像处理仿真平台设计与开发J.实验技术与管理，标记冻清区城，就色标记每个免色位，针意边色床2019(2):141-144.2 蔡利梅，王利娟.数字图像处理：使用MATLAB分析轻过滤波和二值化后的期缘与实现M.北京：清华大学出版社，2 0 19.3闫洪波，王梦薇，徐洋，等.基于MatlabGUI的医学图像处理仿真系统设计JI.计算机应用，2 0 2 0，40（S1）：226-230.4王晓飞，聂生东，王远军.改进的k-均值聚类算法及其在脑组织分割中的应用J.中国医学物理学杂志，2014,31(2):4760-4764.5600700赵小川.MATLAB图像处理：程序实现与模块化仿真MI.2版.北京：北京航空航天大学出版社，2 0 19.6 丁明跃，蔡超，张旭明，等.医学图像处理M.2版.北京：高等教育出版社，2 0 2 1.7 王梦薇.基于MATLAB的医学超声图像处理仿真平参考文献台设计与研究D.包头：内蒙古科技大学，2 0 2 0.（收稿日期：2 0 2 1-11-30）82