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第14章基于SIMULINK的视频和图像处理 • MATLAB/SIMULINK中的Video and Image Processing Blockset模块库是MATLAB为方便用户进行视频和图像处理而设置，它包含了很多专门用于视频和图像处理的子模块，用户利用这些基本的子模块，可实现许多复杂的视频和图像处理。本章主要介绍使用Video and Image Processing Blockset模块库进行视频和图像处理的基本方法和步骤。

14.1Video and ImageProcessing Blockset子模块库 • 在Command Window窗口的工作区中，键入simulink后，回车即可启动Simulink；或单击MATLAB窗体上的Simulink的快捷键也可启动Simulink。启动Simulink后，将出现Simulink所有的仿真模块工具箱，选择Video and Image Processing Blockset，系统就会自动载入信号处理模块工具箱，如图所示的信号处理模块库。具体包括：分析和增强（Analysis & Enhancement）、转换（Conversions）、滤波（Filtering）、几何变换（Geometric Transformations）、形态学操作（Morphological Operations）、接收器（Sinks）、输入源（Sources）、统计（Statistics）、文本和图形（Text & Graphics）、变换（Transforms）、工具（Utilities）。

14.1.1 分析和增强模块库 • 分析和增强（Analysis & Enhancement）模块库共包含十个子模块：块匹配（Block Matching）、对比度调节（Contrast Adjustment）、角点检测（Corner Detection）、反交错处理（Deinterlacing）、边缘检测（Edge Detection）、直方图均衡化（Histogram Equalization）、中值滤波（Median Filter）、光流法（Optical Flow）、绝对误差和（SAD）、边界跟踪（Trace Boundaries），如图所示。

14.1.2 转换模块库 • 转换（Conversions）模块库包含七个子模块库：自动阈值（Autothreshold）、色度重采样（Chroma Resampling）、色彩空间转换（Color Space Conversion）、去马赛克（Demosaic）、伽马校正（Gamma Correction）、图像求补（Image Complement）、图像数据类型转换（Image Data Type Conversion），如图所示。

14.1.3 滤波模块库 • 滤波（Filtering）模块库包含四个子模块库：二维卷积（2-D Convolution）、二维FIR数字滤波（2-D FIR Filter）、卡尔曼滤波（Kalman Filter）、中值滤波（Median Filter），如图所示。

14.1.4 几何变换模块库 • 几何变换（Geometric Transformations）模块库包含七个子模块库：应用几何变换（Apply Geometric Transformation）、估算几何变换（EstimateGeometric Transformation）、投影变换（Projective Transformation）、缩放（Resize）、旋转（Rotate）、切变（Shear）、平移（Translate），如图所示。

14.1.5 形态学操作模块库 • 形态学操作（Morphological Operations）模块库包含七个子模块库：底帽滤波（Bottom-hat）、闭合（Closing）、膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、标记（Label）、开启（Opening）、顶帽滤波（Top-hat），如图所示。

14.1.6 接收器模块库 • 接收器（Sinks）模块库包含六个子模块库：帧频显示（Frame Rate Display）、输出多媒体文件（To Multimedia File）、输出视频显示器（To Video Display）、像工作空间输出视频（Video To Workspace）、视频显示器（Video Viewer）、写二进制文件（Write Binary File），如图所示。

14.1.7 输入源模块库 • 输入源（Sources）模块库包含五个子模块库：来自多媒体文件（From Multimedia File）、图像文件（Image From File）、工作空间图像（Image From Workspace）、读二进制文件（Read Binary File）、视频来自工作空间（Video From Workspace），如图所示。

14.1.8 统计模块库 • 统计（Statistics）模块库包含十二个子模块库：二阶自相关系数（2-D Autocorrelation）、二阶互相关系数（2-D Correlation）、Blob分析（Blob Analysis）、求局部极大值（Find Local Maxima）、直方图（Histogram）、最大值（Maximum）、平均值（Mean）、中值（Median）、最小值（Minimum）、峰值信噪比（PSNR）、标准差（Standard Deviation）、方差（Variance），如图所示。

14.1.9 文本和图形模块库 • 文本和图形（Text & Graphics）模块库包含四个子模块库：合成（Compositing）、绘制标记（Draw Markers）、绘图（Draw Shapes）、插入文本（Insert Text），如图所示。

14.1.10 变换模块库 • 变换（Transforms）模块库包含七个子模块库：二维离散余弦变换（2-D DCT）、二维傅里叶变换（2-D FFT）、二维离散余弦逆变换（2-D IDCT）、二维傅里叶逆变换（2-D IFFT）、高斯金字塔（Gaussian Pyramid）、Hough线（Hough Lines）、Hough变换（Hough Transform），如图所示。

14.1.11 工具模块库 • 工具（Utilities）模块库包含三个子模块库：块处理（Block Processing）、图像填补（Image Pad）、可变选择器（Variable Selector），如图所示。

14.2 图像增强的SIMULINK实现 • 图像增强是指根据特定的需要有选择地突出图像中的某部分信息，并抑制某些不需要的信息的处理方法。其目的是为了改善图像的视觉效果，便于观看或做进一步分析处理。 • 目前图像增强技术根据其处理的空间不同，可分为两大类：空域方法和频域方法。前者直接在图像所在像素空间进行处理；后者则是通过图像进行傅里叶变换后在频域上间接进行的，具体包括灰度变换增强、图像平滑、图像锐化、色彩增强、频域增强等多种方法。利用Simulink视频和图像处理模块集的分析和增强模块库以及其它相关模块可对图像进行图像增强操作。本节将以实例的方式介绍几种常见的图像增强方法。

14.2.1 灰度变换增强 • 常见的灰度变换方法包括直接灰度变换和直方图修正两种，获取的主要视觉效果是增强图像的对比度。

14.2.2 图像平滑增强 • 图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。图像平滑处理一般通过低通滤波实现的，例如线性平滑滤波器和中值滤波器。这两种滤波器均能够实现平滑图像细节，去除噪声。

14.2.3 图像锐化增强 • 与图像平滑相反，图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰；而图像平滑往往使图像的边界、轮廓变得模糊。图像在传输和变换过程中，因受到干扰会退化，比较典型的是图像模糊，这就需要利用图像锐化技术使图像的轮廓线及图像的细节变的清晰。

14.3 图像转换的SIMULINK实现 • 数字图像处理中，图像转换主要包括图像类型转换、色彩空间转换、图像求补以及图像数据类型转换等。实际应用中，在进行较复杂的图像处理之前，往往都需要先进行图像转换。利用Simulink视频和图像处理模块集的转换模块库以及其它相关模块可对图像进行图像转换操作。

14.3.1 图像类型转换 • 图像主要包括四种基本类型：RGB图像、灰度图像、二值图像以及索引图像。它们之间可以进行相互转换，读者可以根据需要将图像转换成自己需要的类型。

14.3.2 色彩空间转换 • 色彩空间转换共有九种转换类型可供选择，例如RGB转换为灰度图像，RGB转换为HSV图像等等。读者可以根据需要进行选择。

14.3.3 图像求补 • 所谓的图像求补就是将原图像灰度值翻转，简单来说就是使黑变白，白变黑。获取的主要视觉效果则是一幅底片效果的图像。

14.4 图像几何变换的SIMULINK实现 • 图像的几何变换是指图像在大小、位置和几何形状上的变换处理。从变换的性质分，图像的几何变换有图像的位置变换（平移、镜像、旋转）和图像的形状变换（放大、缩小、错切）等基本变换以及图像的复合变换等。利用Simulink视频和图像处理模块集的几何变换模块库以及其它相关模块可对图像进行几何变换操作。本节仍以实例的方式介绍几种常见的图像几何变换。

14.4.1 图像的旋转 • 图像的旋转可通过几何变换模块库中的Rotate模块实现。

14.4.2 图像的缩放 • 利用几何变换模块库中的Resize模块，可实现图像的缩放功能。

14.4.3 图像的切变 • 利用几何变换模块库中的Shear模块，可对图像实现水平和垂直两个方向的线性切变功能。

14.5 图像形态学描述的SIMULINK实现 • 数学形态学是以几何学为基础对图像进行分析，其基本思想是用一个结构元素作为基本工具来探测和提取图像特征，看这个结构元素是否能够适当有效地放入图像内部。形态学最基本的运算是膨胀和腐蚀，利用膨胀和腐蚀运算可以组成开启和闭合等其他形态学运算。

14.5.1 膨胀和腐蚀 • 膨胀和腐蚀是数学形态学中最基本的操作。经过膨胀后，图像将比原图像所占像素更多；而腐蚀后的图像则较原图像有所收缩。

14.5.2 开启和闭合 • 开启和闭合是形态学中另外两个重要操作。开启通常起到平滑图像轮廓的作用，去掉轮廓上突出的毛刺，截断狭窄的山谷。而闭合操作虽然也能对图像轮廓有平滑作用，但是结果相反，它能去除区域中的小孔，填平狭窄的断裂、细长的沟壑以及轮廓的缺口。

14.5.3 形态学对图像的操作 • 对于二值图像，可以考虑用形态学对图像进行适当的操作，以此来提取图像的描述。

14.6 图像处理综合实例的SIMULINK实现 • MATLAB/SIMULINK 视频和图像处理模块集包括多个子模块，前面几个小节中已经通过举例详细介绍了各模块的功能。在实际应用中，读者可以根据实际项目的需要，选取适当的模块对视频或图像进行处理。下面通过两个实例介绍视频和图像处理模块集对图像的综合处理。

14.7 本章小结 • 本章详细介绍了在MATLAB/SIMULINK中进行数字图像处理的基本过程和方法。介绍了Video and Image Processing Blockset 中各个子模块库中基本组成，包括分析和增强模块库、转换模块库、滤波模块库、几何变换模块库、形态学操作模块库、接收器模块库和输入源模块库等；在Simulink的基础上，从工程技术应用的角度出发，以静态图像为主要对象，着重讨论视频和图像处理模块在数字图像处理中的基本应用方法；最后按照数字图像处理的功能介绍基于子模块进行图像处理的实例。建议用户参照示例，从实际问题出发，设计自己的图像处理模型。

习题 • 14.1在MATLAB/SIMULINK下，利用工具模块库中的VariableSelector剪切图像，取出图像一部分。 • 14.2在MATLAB/SIMULINK下，利用对比度调节的ContrastAdjustment模块进行灰度变换。 • 14.3在MATLAB/SIMULINK下，利用FIR滤波器的2-D FIR Filter模块完成图像锐化。 • 14.4在MATLAB/SIMULINK下，利用几何模块库中的Shear模块完成图像的水平切变。 • 14.5在MATLAB/SIMULINK下，利用形态学模块的Dilation模块和Erosion模块进行图像膨胀和腐蚀

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