基于MATLAB的微内孔图像处理技术的研究

山东潍坊工程职业学院　　蒋庆磊　聂永涛

基于MATLAB的微内孔图像处理技术的研究

山东潍坊工程职业学院蒋庆磊聂永涛

基于MATLAB的数字图像处理技术，对针阀体微内孔的图像进行处理。本文重点阐述了采用特定算法解决实际应用环境下的图像问题，比如图像数字化、图像增强、采用傅里叶变换分析图像等技术，进而获取图像特征，为微内孔加工质量判定提供依据。

微内孔；MATLAB；数字图像处理；算法

1　引言

图像处理技术在现代科学研究、工农业生产、气象等领域都有应用，人们依据图像信息判断事物，解决工业现场实际问题。通过处理图像，可以获取我们所需要的有价值的信息。图像处理是对原始图像加工编辑，获取有用的信息。借助MATLAB软件可以更好地处理图像来获取信息，具有高效率、高精度、操作简便的优点。

2　数字图像处理技术

通过计算机可以实现图像的除噪、增强、分割、获取图像特征值等，这些理论和技术即为数字图像处理。

图像处理的方法，包括图像的数字化、图像的压缩、图像的恢复、图像的增强等。

2.1图像的数字化

将连续的图像用数字描述，方便用于计算机分析。在空间和时间上未处理过的图像是连续的二维函数，要经过计算机的抽样量化，即转化为数字图像进行处理。矩阵是数字图像最基本的表达形式。

2.2图像的压缩

对图像进行编码，能够压缩获取图像的数据。同时，数据的压缩是基于变化信息的表达方式，在特定的信息空间中尽可能多地显示信息，以更好地实现人们对信息的需求。

2.3图像的恢复

利用同步的结构纹理填充算法是常用的恢复算法之一，图像的分解、图像的纹理合成和润饰是算法中3个主要的技术。首先把图像分解为纹理子图和结构子图；再把两部分子图分别经纹理合成和润饰技术修复；最后把新生成的两部分子图合并获得新图，即算法的实现过程。

2.4维纳滤波

维纳滤波是一种自适应技术，即基于图像的局部方差来调节滤波器的输出，当局部方差小时，平滑效果显著；当局部方差大时，平滑效果较小。维纳滤波有着良好的选择性，能够较好地存储图像的高频细节信息和边缘，且使用方便。

2.5图像的增强

图像的增强即应用特定的技术增强图像中有价值的信息，一方面可以改善图像的清晰度，增强图像的视觉效果，另一方面使图像方便于计算机处理。其中，中值滤波和直方图都是图像增强的有效方法。

2.6获取图像特征

为了获取图像特征，一般借助图像的阈值分割把研究对象从图像中分割出来，取灰度值为255，其他取值为0。通过在灰度直方图上查找谷底的取值区域，并由此获知特定阈值大小，进而对灰度图像进行图像的灰度阈值变换，对微内孔进行二值化，即采用图像的灰度直方图分布，获取该图像的灰度规则，再基于阈值对微内孔图像进行二值化形成锐化图像，进行扫描，搜索图像的边缘，最后获取图像的边缘轮廓线。

3　 MATLAB 7软件概述

MATLAB，是MatrixLaboratory英文缩写，是Math works公司推出的高性能数值计算软件，历经不断更新，现成为最优秀的数值计算软件之一，也是很受欢迎的可视化处理软件。它集成了线性运算、图像处理、信号处理等功能，具有良好的用户对象，并具有可扩展性。

基于MATLAB软件处理图像是当前应用领域中的热门课题之一，其原理是通过一组有序的数据元素重构图像，并且数组元素一一对应像素值。所以MATLAB软件可借助矩阵计算完成图像处理。MTALAB的图像处理工具箱，包含一系列图像操作函数，能够完成图像变换、图像分析、几何操作等图像处理。基于MATLAB的图像处理系统利用图像处理函数，融合不同算法，实现微内孔图像的处理与分析。MATLAB中的常用图像处理函数，包括读入函数imread（）、写出函数imwrite（）、显示函数imshow（）等。

4　运用MATLAB软件处理微内孔图像

图1　标准微内孔和待检内孔检测过程中的图像系列

测量结果如图1所示。针对图1（a）待检微内孔图像，图像分辨率为748×576，采用MATLAB软件进行图像处理。图1（f）为待检微内孔的边缘检测处理效果图。从图1可知，图像处理的步骤：首先，对原始图像进行灰度处理，再进行图像的灰度均衡，采用阈值为200获取二值化后的图像，然后进行中值滤波与图像平滑处理，最后用边缘检测算子进行边缘检测，以便获取图像特征。

5　结论

通过采用MATLAB处理图像，获取的边缘轮廓清晰，能够准确得到微内孔的特征参数；该方法具有快速、高效率、精度高等优点，也具有十分良好的应用前景。

［1］刘翠艳.基于MATLAB的图像处理方法及分析［J］.天津工业大学，2010.

［2］何希平，张琼华.基于MATLAB的图像处理与分析［J］.重庆工商大学学报，1672-058X（2003）02-0022-05.

［3］周伟.基于MATLAB的数字图像处理技术概述［J］.人工智能与识别技术（信息与电脑），1003-9767（2010）05-0028-01.