基于MATLAB的图像预处理技术研究

第１辽宁师专学报４卷第２期Ｖｏｌ．１４Ｎｏ．２　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　年月２０１２６　　　ＪｏｕｒｎａｌｏｆＬｉａｏｎｉｎＴｅａｃｈｅｒｓＣｏｌｌｅｅＪｕｎ．２０１２　　　　　　ｇｇ　

【学术研究】

基于ＭＡＴＬＡＢ的图像预处理技术研究

胡　颖１，王　东２

（）１．营口职业技术学院，辽宁营口１１５０００；２．营口气象局，辽宁营口１１５０００

　　摘　要：介绍图像识别系统和图像预处理技术，对图像预处理技术在图像识别系统中的应用进行实例分

析，并应用ＭＡＴＬＡＢ进行关键代码编程．

关键词：图像识别；图像预处理；ＭＡＴＬＡＢ实现

（）中图分类号：ＴＰ３１７．４　　　　文献标识码：Ａ　　　　文章编号：１００８－５６８８２０１２０２－００５７－０３

图像识别技术是在计算机技术高速发展的基础上发展起来的一门科学技术，其对研究对象进行图像获取，然后根据研究对象的自身特征信息进行分类或者识别．这门技术的研究对象十分广泛，只要可以进行图像获取并对特征进行分析的便可以应用图像识别技术．例如医学上Ｘ光片的图像诊断、智能交通系统中车辆牌照的图像识别分类、卫星拍摄的地球上森林湖泊的遥感图片处理，还可以是日常生活中的人脸识别以及身份识别等等．

１　图像识别系统概述

图像识别系统一般包含三个主要部分，第一部分是图像的获取；第二部分是对获取的图像进行前期预处理，从而提取有用的信息；第三部分是根据研究对象的先验特征信息对图像中的对应特征信息进行查找识别．其中，第一部分主要是对被研究对象或者过程进行最初的图像采集，将最原始的对象转换为图像信息，同时将最初的数据材料带入图像信息中．第二部分主要是对原始图像中的噪声以及非相关特征信息进行过滤，减少所获取原始图像的信息量，从而为后期最终特征信息的分类减少干扰，即将图像分为多个区域，并且每个区域只包含一定数量的特征信息；第三部分主要是在前期获取的图像信息预处理结束后，根

１］据相关的先验知识，利用计算机技术快速实时地对图像中的特征信息进行提取分类［．在这部分中，对于

识别的特征信息的正确率是有一定要求的，以减少分类识别错误，其中特征的矢量维数、字符串数等需要不断化简，从而以最简单的模式划分特征信息，为最后的分类识别打好基础．分类识别是将原始的图像根据特征信息进行归类．

２　图像预处理技术

２．１　图像的灰度化

经过采集过程获取的一般都是彩色图像，并以Ｊｍｍｐｇ或者Ｂｐ的格式进行存储．以Ｂｐ格式的图像为例进行分析，假设采集获取的一幅彩色图像的像素为１２８０＊９６０，那么其在硬盘上的存储空间需要１２８０＊９６０＊３，即３６８６４００个字节，其占用的存储空间比灰度图像大很多，所以为节省空间并减小计算量，一　　

般要将彩色图像转化为灰度图像，只选择三个颜色分量进行图像的色彩区分，具体的转换公式为Ｙ＝Ｒ＊０．２９９＋Ｇ＊０．５８７＋Ｂ＊０．１１４，这个过程就是对获取的彩色图像的灰度化处理过程．

２．２　图像平滑处理

在图像采集以及后期传输的过程中，容易引入外界的干扰噪声，从而使图像的原始特征信息被湮灭．有时在模拟图像进行数字转换的过程中也会引入噪声．这些干扰可能会使原始图像中连续的均匀分布的灰度在某点突然变大或者陡然减小，这是在物体轮廓边缘才能够发生的灰度陡变．为了避免出现这种情况，

２］要采取一定的措施来消除噪声，提高图像质量［．图像中的噪声可能来源于多方面，如传感器引入的噪

声，这些噪声一般以孤立点的形式出现，这些噪声点像素很少，而图像则是由像素较为连续的小块构成，像素点灰度一般应该是连续变化的．对于随机的噪声点，可以采用图像的平滑滤波进行处理．

平滑滤波处理中，中值滤波是一种较为常用的非线性图像平滑处理技术，中值滤波在过滤掉图像中噪收稿日期：２０１２—０３—１５，女，辽宁营口市人，副教授，主要从事图像处理、数据库方面研究．作者简介：胡颖（１９７２－）