基于simulink的图像处理.ppt

通过 M 语言实现： A=imread(‘cameraman.tif); SE=strel(disk,4,4); B=imdilate(A,SE); C=imerode(A,SE); Figure Subplot(121),imshow(B);xlabel(‘a) 膨胀后图像 ); Subplot(121), imshow(C); xlabel(‘b) 腐蚀后图像 ); ? 开启与闭合：开启通常起到平滑图像轮廓的作用，去掉轮廓上的突出毛刺， 截断狭窄的山谷；闭合虽然对轮廓有平滑作用，但结果相反，它能去除区 域中的小孔，填平狭窄的断裂、细长的沟壑及轮廓的缺口。 例如：通过 Opening 和 Closing 模块消除噪声。 先行准备带有椒盐噪声的图像 A=imread(tire.tif); B=imnoise(A,salt pepper); 建立仿真模型文件。 （ 1 ）“ Sources ”模块库中选择“ Image From File ”模块； “ Morphological Operation ”模块库中选“ Opening ”模块和“ Closing ” 模块；“ Sinks ”模块库中选择“ Video Viewer ”模块； （ 2 ）建立连接，形成仿真模型，并保存结果。 （ 3 ）模块参数设置。“ Image From File ”模块的参数， main 标签 value 的文本框中输入文件 tire.tif ；在 Opening 模块中，将 Neighborhood or strucuring element 设为 strel(disk,2) 。 （ 4 ）仿真器参数设置同上例。运行结果如下： 通过 M 语言实现： A=imread(tire.tif); B=imnoise(A,salt pepper); SE=strel(disk, 2); C=imopen(B,SE); D=imclose(C,SE); Figure Subplot(13 1),imshow(B);xlabel(‘a) 椒盐图像 ); Subplot(132 ), imshow(C); xlabel(‘b) 开运算后图像 ); Subplot(132), imshow(D ); xlabel(‘ c) 闭运算后图像 ); ? 形态学对图像的操作：对二值图像，可用形态学对图像进行适当的操作， 以此来提取图像的描述。 例如 : 用形态学方法分析计算一幅硬币图像里的硬币数量。 建立仿真模型文件。 （ 1 ）“ Sources ”模块库中选择“ Image From File ”模块； “ Morphological Operation ”模块库中选“ Opening ”模块和“ Label ” 模块；“ Conversion ”子模块中选择 ?瑵瑯牨獥潨摬 模块；“ Sinks ”模块 库中选择“ Video Viewer ”模块和“ Display ”模块； （ 2 ）建立连接，形成仿真模型，并保存结果。 （ 3 ）模块参数设置。“ Image From File ”模块的参数， main 标签 value 的文本框中输入文件 coins.png ；在 ?瑵瑯牨獥潨摬 模块中，将 main 标签的 Scale threshold 复选框选中，在其下的 Threshold scaling factor 文 本框中输入 0.9 ，在“ Label ”模块中，在 Output 下拉列表中选择 Number of Labels 。 （ 4 ）仿真器参数设置同上例。运行结果如下： 通过 M 语言实现： A=imread(coins.png); B=im2bw(A); SE=strel(disk, 5); C=imopen(B,SE); Figure Subplot(12 1),imshow(B);xlabel(‘a) 二值图像 ); Subplot(122 ), imshow(C); xlabel(‘b) 开运算后图像 ); 6 、图像处理综合实例的 Simulink MatlAB/Simulink 视频和图像处理模块集包括多个子模块，在实际应用中， 往往根据项目的需要，选取适当的模块对视频和图像进行处理。 例如 1 ：使用视频和图像处理模块集，对图像进行旋转和增强，改善图像 的显示效果。 图像增强的 simulink 实现 ? 图像灰度变换增强：增强图像的对比度 Simulink 实现的具体步骤： 1 、启动 Simulink 方法有两个： （ 1 ）在“ CommandWindow” 中输入“ simulink” 启动 （ 2 ）单击 matlAB 窗体的 simulink 快捷键 2 、选择 Simulink 窗口菜单栏的 File|New|