图像预处理流程.doc

原始图像输入
图像预解决流程：

图像灰度化

图像增强

图像滤波

图像二值化

图像表盘定位

图2.2 图像预解决流程图

2.2 系统功能的实现方法
系统功能的实现重要依靠图像解决技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体环节如下：
1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像；
2预 处 理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等解决以克服图像干扰；
3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮；
4字符分割：运用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符；
5字符辨认：运用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表达数。

2.3.1 MATLAB简介
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，重要涉及MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，重要应用于工程计算、控制设计、信号解决与通讯、图像解决、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸取了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
2.3.2 MATLAB的优势和特点
1、MATLAB的优势

(1)和谐的工作平台和编程环境
MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文献，其中许多工具采用的是图形用户界面。涉及MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、途径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文献的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件自身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简朴。并且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简朴的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必通过编译就可以直接运营，并且可以及时地报告出现的错误及进行犯错因素分析。
(2)简朴易用的程序语言
MATLAB是一种高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文献）后再一起运营。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特性与C＋＋语言极为相似，并且更加简朴，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。并且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB可以进一步到科学研究及工程计算各个领域的重要因素。
(3)强大的科学计算机数据解决能力
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前通过了各种优化和容错解决。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算规定相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集涉及从最简朴最基本的函数到诸如矩阵，特性向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大体涉及矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的记录分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
(4)杰出的图形解决功能
图形解决功能MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图涉及二维和三维的可视化、图象解决、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形解决功能作了很大的改善和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和解决等）方面更加完善，并且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照解决、色度解决以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了杰出的解决能力。同时对一些特殊的可视化规定，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的规定。此外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊规定的用户也可以得到满足。
(5)应用广泛的模块集合工具箱
MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率记录、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号解决、图像解决、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
(6)实用的程序接口和发布平台
新版本的MATLAB可以运用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运营的C和C++代码。允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。此外，MATLAB网页服务程序还允许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。工具箱是MATLAB函数的子程序库，每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的，重要涉及信号解决、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
(7)应用软件开发（涉及用户界面）
在开发环境中，使用户更方便地控制多个文献和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和解决功能，涉及对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接。
2、MATLAB的特点
(1)此高级语言可用于技术计算；
(2)此开发环境可对代码、文献和数据进行管理；
(3)交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题；
(4)数学函数可用于线性代数、记录、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等；
(5)二维和三维图形函数可用于可视化数据；
(6)各种工具可用于构建自定义的图形用户界面；
(7)各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如 C、C++、Fortran、Java、COM 以及 Microsoft Excel）集成。
2.3.3 MATLAB图像解决
MATLAB一开始时是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。事实上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MATLAB在解决数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字解决的时候，一方面必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是解决矩阵运算，因此用MATLAB解决数字图像非常的方便。
MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文献格式的读，写和显示。MATLAB对图像的解决功能重要集中在它的图像解决工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像解决工具箱是由一系列支持图像解决操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学解决等图像解决操作。下面进行简朴说明：
(1)图像的读写与显示
MATLAB中运用函数imread来实现图像文献的读取操作。其重要格式有以下几种类型：
A=imread(filename.fmt)
[X,map]=iimread（filename.fmt）
[…]=imread(filename)
[…]=imrad(URL,…)
MATLAB中运用函数imwrite来实现图像文献的写入操作，与imread函数的作用相对，其重要调用格式有以下几种：
imwrite(A,filename.fmt)
iimwrite(X,map,filename.fmt)
imwrite(…,filename)
imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2…)
在MATLAB中用于显示图像的方式有两种，一种是使用MATLAB图像浏览器(Image Viewer)，通过调用imview函数来实现。另一种是使用MATLAB的通用图形图像视窗，通过调用imshow函数来实现。
(2)图像的代数操作
代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘和除计算而得到输出图像的运算。对于相加和相乘的情形，也许不止有两幅图像参与运算。图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。这点被经常用来有效地减少加性（additive）随机噪声的影响
(3)图像的空间域变换操作
简朴的说，图像的空间域变换操作就是为了达成某种视觉效果，变换输入图像的像素位置，通过把输入图像的像素为止映射到一个新的位置已达成改变原图像显示效果的母的。其实也就是变换图像的坐标系统。图像的空间域变换操作涉及以下几个方面：
图像差值(Interpolation)
图像缩放(Resizing)
图像旋转(Rotation)
图像剪切(Cropping)
一般变换操作(Affine,Projective,Box,Custom,etc)
(4)图像变换
在MATLAB图像解决工具箱中，提供了几种常用的图像变换函数，它们是傅里叶变换(Fourier Transform)、离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)和Radon变换(Radon Transform)。
(5)图像增强
图像增强是一个相对的概念，增强效果的好坏，除与算法自身的优劣有一定的关系外，还与图像的数据特性有直接关系，因此增强方法只能有选择地使用。图像增强一般涉及点解决、空间域滤波、频域滤波、彩色增强、代数运算等。
(6)图像分割
图像分割方法按其重要特性分为三组：第一组是有关图像或图像部分的全局知识（global knowledge），这种知识一般有图像特性的直方图来表达.第二组是基于边沿（edge-based）的分割，而第三组是基于区域（region-based）的分割

完整的数字图像解决过程可分为如下几个方面：
1、图像信息的获取；
2、图像信息的存储；
3、图像信息的传送；
4、图像信息解决；
5、图像信息的输出和显示。
图像信息解决就是我们平时所说的数字图像解决(Digital Image Processing)，有时也称之为计算机图像解决(Computer Image Processing)。数字图像解决概括的说重要涉及如下几项内容：
几何解决(Geometrical Processing)；
算数解决(Arithmetic Processing)；
图像增强(Image Enhancement)；
图像复原(Image Restoration)；
图像重建(Image Reconstruction)；
图像编码(Image Encoding)；
图像辨认(Image Recognition)；
图像理解(Image Understanding)。
1、 几何解决
几何解决重要涉及坐标变换，图像的放大、缩小、旋转、移动，多个图像配准，全景畸变校正，扭曲校正，周长、面积、体积校正等等。
2、 算数解决
重要对图像进行+、-、*、/等运算，虽然该解决是重要针对像素点的解决，但非常有用。
3、 图像增强
重要是突出图像中感爱好的信息，从而是有用的信息得到加强，便于区分和解释。重要方法有直方图增强、伪彩色增强法、灰度窗口等技术。
4、 图像复原
其重要目的是去除干扰和模糊，恢复图像的本来面目。去噪声和去模糊是图像复原解决的重要任务。图像噪声涉及随机噪声和相干噪声。图像模糊来自镜头散焦、相对运动、大气湍流、云层遮挡等。
5、 图像重建
几何解决、图像增强、图像复原都是从图像到图像的解决，即输入的原始数据是图像，解决后的结果也是图像，而重建解决则是从数据到图像的解决，该解决的典型应用是CT技术，由于它和本文的关系不大，这里不再赘述。
6、 图像编码
图像编码研究属于信息论中信源编码范畴，其重要目的是研究数据压缩技术，以解决数据量大的矛盾。这里亦不细述。
7、 图像辨认
图像辨认是有关数字图像的又一研究领域。图像辨认应用模式辨认的方法，大体有四种：记录模式辨认法；句法结构模式辨认法；模糊模式辨认法；智能模式辨认法。
8、 图像理解
图像理解是由模式辨认发展起来的方法，该解决输入的是图像，输出是一种描述。图像理解有时也叫景物理解。在这一领域尚有相称多的问题需要进行进一步研究。
9、 图像形态学解决
图像形态学解决是数学形态学的延伸，是一门独立的研究学科。运用图像形态学解决技术，可以实现图像的腐蚀、细化和分割等效果。
3.2 图像预解决算法