基于VB与MATLAB的图像处理软件设计
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现MATLAB是一种功能强大的图像处理工具，其GUI（图形用户界面）设计及实现可以使图像处理更加直观和简单。
本文将介绍基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现，包括系统的功能设计、界面设计及实现步骤等内容，旨在为使用MATLAB进行图像处理的读者提供一些参考和帮助。
一、系统功能设计1. 图像基本处理功能：包括图像的读取、显示、保存，以及图像的基本操作（如缩放、旋转、翻转等）。
2. 图像增强功能：包括亮度、对比度、色彩平衡调整，以及直方图均衡化、滤波等操作。
3. 图像特征提取功能：包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
4. 图像分割功能：包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
5. 图像识别功能：包括基于模板匹配、人工智能算法的图像识别等。
6. 图像测量功能：包括测量图像中物体的大小、长度、面积等。
二、界面设计1. 主界面设计：主要包括图像显示区域、功能按钮、参数调节控件等。
2. 子功能界面设计：根据不同的功能模块设计相应的子界面，以便用户进行更详细的操作。
3. 界面美化：可以通过添加背景图案、调整按钮颜色、字体等方式美化界面，提高用户体验。
三、实现步骤1. 图像显示与基本处理：通过MATLAB自带的imread()函数读取图像，imshow()函数显示图像，并设置相应的按钮实现放大、缩小、旋转、翻转等基本操作。
2. 图像增强：利用imadjust()函数实现对图像亮度、对比度的调整，利用histeq()函数实现直方图均衡化，利用imfilter()函数实现图像的滤波处理。
3. 图像特征提取：利用edge()函数实现图像的边缘检测，利用corner()函数实现角点检测，利用texture()函数实现纹理特征提取。
4. 图像分割：利用im2bw()函数实现阈值分割，利用edge()函数实现边缘分割，利用regiongrowing()函数实现区域生长。
基于Matlab的数字图像处理系统设计_毕业论文设计 精品推荐
论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。
笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。
上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。
关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换第一章绪论1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。
MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。
MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。
它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。
1.2 国内外研究现状1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现本文将介绍一个基于MATLAB GUI的图像处理系统的设计和实现。
该系统提供了一系列常用的图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、图像变换、形态学处理、颜色空间转换等。
通过该系统，用户可以方便地对图像进行处理和分析。
首先，需要创建一个MATLAB GUI窗口，用于显示图像和进行图像处理。
接着，通过调用MATLAB内置的图像处理函数来实现各种功能。
下面是一些常用功能的实现方法：1.图像读取：使用imread函数来读取图像文件，并在GUI窗口中显示。
2.图像滤波：使用imfilter函数来实现各种滤波器，如高斯滤波、中值滤波等。
3.边缘检测：使用边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算法等）来提取图像中的边缘信息。
4.图像变换：使用imresize函数来改变图像的大小，使用imrotate函数来旋转图像等。
5.形态学处理：使用imopen、imclose等形态学处理函数来对图像进行形态学分析和处理。
6.颜色空间转换：使用rgb2gray、rgb2hsv等函数来进行颜色空间的转换。
在实现这些功能时，可以使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数，也可以自己编写函数来实现特定的处理功能。
除了提供以上的基本功能，该系统还可以通过添加菜单栏、工具栏等交互元素，以增强用户体验。
例如，添加一个“保存”菜单项，使用户可以将处理后的图像保存到本地，或添加一个“撤销”按钮，使用户可以取消上一次的处理操作等。
总之，通过将MATLAB GUI和图像处理技术相结合，我们可以很方便地开发出一个图像处理系统，并提供常用的功能和交互元素，使用户可以快速地对图像进行处理和分析。
同时，我们也可以根据实际需要，自行扩展和改进该系统，以适应更加复杂的图像处理应用场景。
基于matlab毕业设计题目
基于Matlab的毕业设计题目：基于Matlab的图像处理与识别系统设计一、题目背景图像处理与识别是计算机视觉领域的重要应用，Matlab作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得图像处理与识别变得更加容易。
本毕业设计旨在利用Matlab 实现一个基于图像处理的毕业设计项目，通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别，实现对图像的自动识别。
二、设计目标1. 对输入的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量。
2. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理等。
3. 实现基于分类器的图像识别系统，能够根据特征分类并识别出不同的图像。
4. 评估系统性能，通过对比实验和分析，验证系统的准确性和稳定性。
三、设计思路1. 采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。
2. 对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提取出有用的特征。
3. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，如边缘检测、纹理分析等，提取出关键特征。
4. 根据提取的特征，设计分类器，实现图像的自动识别。
5. 对系统性能进行评估，包括准确率、召回率、F1得分等指标。
四、技术实现1. 使用Matlab的图像处理工具箱对图像进行预处理，包括灰度化、去噪、增强等操作。
2. 利用Matlab的滤波器对图像进行边缘检测，如Sobel滤波器、Canny滤波器等。
3. 使用纹理分析方法对图像进行纹理特征提取，如灰度共生矩阵等方法。
4. 根据提取的特征，设计分类器，如支持向量机（SVM）、神经网络等。
5. 使用Matlab的优化工具箱对分类器进行训练和优化，提高分类器的准确率和稳定性。
五、实验结果与分析1. 实验数据集：采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。
实验数据集需要涵盖多种场景和类别，如人脸识别、手势识别、交通标志识别等。
2. 实验结果：对不同类型和背景的图像进行测试，验证系统的准确性和稳定性。
基于matlab的图像处理课程设计
基于matlab的图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法。
2. 学生能掌握Matlab软件的基本操作，运用其图像处理工具箱进行图像的读取、显示和保存。
3. 学生能掌握图像处理的基本算法，如灰度变换、图像滤波、边缘检测等，并理解其原理。
技能目标：1. 学生能运用Matlab进行图像处理操作，解决实际问题。
2. 学生能通过编程实现图像处理算法，具备一定的程序调试和优化能力。
3. 学生能运用所学知识，结合实际问题，设计简单的图像处理程序。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习图像处理，培养对计算机视觉和人工智能领域的兴趣，激发创新意识。
2. 学生在课程实践中，培养团队协作精神，提高沟通与表达能力。
3. 学生能认识到图像处理技术在生活中的广泛应用，增强学以致用的意识。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标旨在使学生在掌握基本图像处理知识的基础上，通过Matlab软件的实践操作，培养其编程能力和解决实际问题的能力。
同时，注重培养学生的团队协作和情感态度，使其在学习过程中获得成就感，激发学习兴趣。
课程目标将具体分解为学习成果，以便后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 图像处理基础理论：- 数字图像概念及表示方法- 图像处理的基本操作：读取、显示、保存- 像素运算与邻域处理2. Matlab基础操作：- Matlab软件安装与界面介绍- 数据类型与基本运算- 矩阵运算与函数编写3. 图像处理算法：- 灰度变换与直方图处理- 图像滤波：低通滤波、高通滤波- 边缘检测：Sobel算子、Canny算子4. 实践项目：- 图像增强与去噪- 图像分割与特征提取- 目标检测与跟踪5. 教学大纲：- 第一周：图像处理基础理论，Matlab基础操作- 第二周：灰度变换与直方图处理，图像滤波- 第三周：边缘检测，实践项目一- 第四周：图像分割与特征提取，实践项目二- 第五周：目标检测与跟踪，课程总结与展示教学内容根据课程目标，结合教材章节进行选择和组织，确保科学性和系统性。
基于VB与MatrixVB的各向异性扩散图像滤波方法实现
基于VB与MatrixVB的各向异性扩散图像滤波方法实现刘超;李茂宽
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2009(32)4
【摘要】针对Visual Basic数值计算能力和图像处理能力的不足,不利于系统开发,介绍各向异性扩散方法的原理及其基于VB和MatrixVB的实现,编制了具有Windows界面和图形处理功能的各向异性扩散图像滤波程序.该方法将Matlab的强大计算功能与VB的Windows用户界面开发方面优势结合起来,缩短了软件的开发周期.软件测试结果表明,计算方法正确,方法稳定可靠,算法设计优化,所开发的应用软件具有界面友好,计算速度快,系统资源消耗少,操作简便易行,能满足图像滤波的要求.
【总页数】3页(P114-116)
【作者】刘超;李茂宽
【作者单位】总参气象水文局,北京,100081;海军航空工程学院,山东,烟台,264001【正文语种】中文
【中图分类】TQ015.9;TP311
【相关文献】
1.基于改进各向异性扩散的超声医学图像滤波方法 [J], 谢勤彬;罗代升;宋海波
2.基于VB与MatrixVB的最优分类超球面实现 [J], 李茂宽;刘超
3.基于VB与MatrixVB的模糊C均值方法实现 [J], 刘超;李茂宽;王伟华
4.一种基于局部方向尺度的各向异性扩散图像滤波方法 [J], 章东平;陈非予;童超;何海波
5.基于各向异性扩散的超声图像混合滤波方法 [J], 张新宇;陈桓;汪天富;王睿;陈思平
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现摘要：本文主要介绍了基于MATLAB GUI的图像处理系统的设计与实现过程。
文章介绍了图像处理的基本概念和相关技术，然后详细阐述了MATLAB GUI的设计原理和实现方法。
接着，本文对图像处理系统的功能模块进行了详细的设计与实现，包括图像的读取、显示、处理和保存等功能。
文章对系统进行了实验测试，并对系统的性能和稳定性进行了评估。
通过本文的研究和实践，可为MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现提供一定的参考和指导。
一、引言二、图像处理的基本概念和相关技术图像处理是对图像进行获取、处理、分析和识别等一系列操作的过程。
在图像处理中，常用的技术包括图像采集与存储、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、图像识别等。
这些技术在医学影像、遥感图像、安防监控等领域有着广泛的应用。
三、MATLAB GUI的设计原理和实现方法MATLAB GUI是一种基于MATLAB的图形用户界面设计工具，可以方便地实现交互式的图形界面。
MATLAB提供了丰富的GUI设计函数和工具，包括控件的设计与布局、事件处理、界面调整等功能。
通过这些工具，可以方便地设计和实现各种类型的图像处理系统。
在设计MATLAB GUI时，主要包括以下几个步骤：1. 设计GUI界面：包括控件的选择和布局、界面的美化和调整等操作。
2. 编写回调函数：对于每个控件的事件，需要编写相应的回调函数，定义其处理逻辑和功能。
3. 运行GUI程序：将设计好的GUI程序运行在MATLAB平台上，测试其性能和稳定性。
通过以上步骤，可以方便地设计和实现一个交互式的图像处理系统。
四、图像处理系统的设计与实现基于MATLAB GUI，设计并实现了一个简单的图像处理系统，主要包括图像的读取、显示、处理和保存等功能。
具体的设计过程如下：2. 编写回调函数：对于每个控件的事件，需要编写相应的回调函数，定义其处理逻辑和功能。
对于文件读取按钮，编写了一个回调函数来实现图像的读取和显示功能；对于图像处理功能按钮，编写了不同的回调函数来实现图像的处理和保存功能。
MATLAB课程设计（基于MATLAB的图像处理的基本运算）
MATLAB课程设计（基于MATLAB的图像处理的基本运算）课程设计任务书学⽣姓名：专业班级：指导教师：⼯作单位：题⽬: 基于MATLAB的图像处理的基本运算初始条件①MATLAB软件②数字信号处理与图像处理基础知识要求完成的主要任务:（1）能够对图像亮度和对⽐度变化调整，并⽐较结果。
（2）编写程序通过最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作，并保存，⽐较⼏种插值的效果。
（3）图像直⽅图统计和直⽅图均衡，要求显⽰直⽅图统计，⽐较直⽅图均衡后的效果。
（4）对图像加⼊各种噪声，⽐较效果。
时间安排：第1周：安排任务，分组第2-17周：设计仿真，撰写报告第18周：完成设计，提交报告，答辩地点：鉴主3楼计算机实验室指导教师签名： 2010年⽉⽇系主任（或责任教师）签名： 2010年⽉⽇摘要MATLAB是—套⾼性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显⽰于⼀体，构成—个⽅便的、界⾯友好的⽤户环境。
MATLAB强⼤的扩展功能为各个领域的应⽤提供了基础，由各个领域的专家相继给出了MATLAB ⼯具箱，其中主要有信号处理，控制系统，神经⽹络，图像处助，鲁棒控制，⾮线性系统控制设计，最优化，⼩波，通信等⼯具箱，这此⼯具箱给各个领域的研究和⼯程应⽤提供了有⼒的⼯具。
借助于这些“巨⼈肩膀上的⼯具”，各个层次的研究⼈员可直现⽅便地进⾏分析、计算及设计⼯作，从⽽⼤⼤地节省了时间。
本次课程设计的⽬的在于较全⾯了解常⽤的数据分析与处理原理及⽅法，能够运⽤相关软件进⾏模拟分析。
通过对采集的图像进⾏常规的图像的亮度和对⽐度的调整，并进⾏最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作，并保存，⽐较⼏种插值的效果，以及对图像进⾏直⽅图和直⽅图均衡并加⼊噪声进⾏对⽐，达到本次课程设计的⽬的关键词：MATLAB 亮度和对⽐度插值放⼤旋转噪声AbstractMATLAB is - set of high-performance numerical computation and visualization software, which combines numerical analysis, matrix computation, signal processing and graphics in one form - a convenient, user-friendly user environment.MATLAB is a powerful extension application in various fields to provide a basis by experts in various fields have been given a MATLAB toolbox, which are signal processing, control systems, neural networks, image processing support, robust control, nonlinearcontrol system design, optimization, wavelets, communications toolkit, which this kit to the various areas of research and engineering applications a powerful tool.With these "tools on the shoulders of giants," researchers at all levels can now be easily analyzed directly, calculation and design work, which greatly saves time.The training aims to strengthen the basis of a more comprehensive understanding of commonly used data analysis and processing principles and methods related to the use of simulation software.Images collected by conventional image brightness and contrast adjustments, and the nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation algorithm to the user selected image area to zoom in and out several times and rotate the whole operation, and save, comparethe effect of several interpolation and the image histogram and histogram and compared with noise, to the purpose of this course design.Keywords: MATLAB brightness and contrast rotation interpolation noise amplification ⽬录1.MATLAB简介 (1)1.1 MATLA的基本⽤途 (1)1.2 MATLAB的语⾔特点 (1)1.3 MATLAB系统构成 (1)2.数据采集 (2)2.1图像的选取 (2)2.2 图像亮度和对⽐度的调整 (2)2.2.1 编辑M⽂件 (2)2.2.2 MATLAB⽀持的图像格式和类型 (3)2.2.3 图像的读取 (3)2.2.4调整图像亮度和对⽐度 (4)3.图像的⼏何操作 (6)3.1插补操作 (6)3.1.1 插补功能介绍 (6)3.1.2 插补具体操作 (6)3.2 放缩操作 (8)3.2.1放缩功能介绍 (8)3.2.2 具体操作 (9)3.3 旋转操作 (10)3.3.1 旋转功能介绍 (10)3.3.2 具体操作 (10)4.直⽅图统计 (12)4.1灰度图的获取 (12)4.1.1 灰度图的转换功能介绍 (12)4.1.2 具体操作 (12)4.2直⽅图以及直⽅图均衡 (13)4.2.1 直⽅图函数功能介绍 (13)4.2.2 直⽅图具体操作 (14)5.图像的噪声处理 (15)5.1添加噪声的功能介绍 (15)5.2添加噪声的具体操作 (16)6.总结（⼼得体会） (18)7.参考⽂献 (19)1.MATLAB简介1.1 MATLA的基本⽤途MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
基于MATLAB的图像识别与处理系统设计
基于MATLAB的图像识别与处理系统设计图像识别与处理是计算机视觉领域的重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的图像识别与处理系统设计变得越来越受到关注。
本文将介绍如何利用MATLAB进行图像识别与处理系统设计，包括系统架构、算法选择、性能优化等方面的内容。
一、系统架构设计在设计基于MATLAB的图像识别与处理系统时，首先需要考虑系统的整体架构。
一个典型的系统架构包括以下几个模块：图像采集模块：负责从各种来源获取原始图像数据，可以是摄像头、传感器等设备。
预处理模块：对采集到的图像数据进行预处理，包括去噪、灰度化、尺寸调整等操作，以便后续的处理。
特征提取模块：从预处理后的图像中提取出有用的特征信息，这些特征将用于后续的分类和识别。
分类器模块：采用机器学习或深度学习算法对提取到的特征进行分类和识别，输出最终的结果。
结果展示模块：将分类和识别结果展示给用户，可以是文字描述、可视化界面等形式。
二、算法选择与优化在基于MATLAB进行图像识别与处理系统设计时，算法选择和优化是至关重要的环节。
以下是一些常用的算法和优化技巧：图像处理算法：MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括滤波、边缘检测、形态学操作等功能，可以根据具体需求选择合适的算法。
特征提取算法：常用的特征提取算法包括HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等，选择合适的算法可以提高系统性能。
分类器算法：MATLAB中集成了多种机器学习和深度学习算法，如SVM（Support Vector Machine）、CNN（Convolutional Neural Network）等，可以根据数据特点选择最适合的分类器。
性能优化：在实际应用中，为了提高系统性能和响应速度，可以采用并行计算、GPU加速等技术对算法进行优化。
三、实例分析为了更好地理解基于MATLAB的图像识别与处理系统设计过程，我们以一个实例进行分析：假设我们需要设计一个人脸识别系统，首先我们需要收集大量人脸图像数据，并对这些数据进行预处理和特征提取。
基于matlab的课程设计题目
基于matlab的课程设计题目题目：基于matlab的图像处理与分析设计内容：1. 图像读取与显示：使用matlab读取图像文件，并将其显示在matlab界面上。
2. 图像处理：对读取的图像进行处理，包括图像的灰度化、二值化、滤波、边缘检测等操作。
3. 图像分析：对处理后的图像进行分析，包括图像的特征提取、目标检测、图像识别等操作。
4. 图像保存：将处理后的图像保存为新的图像文件。
5. 界面设计：设计一个简单的matlab界面，包括图像读取、处理、分析和保存等功能按钮，方便用户进行操作。
设计步骤：1. 首先，使用matlab的imread函数读取图像文件，并使用imshow函数将其显示在matlab界面上。
2. 对读取的图像进行处理，包括图像的灰度化、二值化、滤波、边缘检测等操作。
可以使用matlab的im2gray函数将图像转换为灰度图像，使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，使用imfilter函数进行滤波操作，使用edge函数进行边缘检测操作。
3. 对处理后的图像进行分析，包括图像的特征提取、目标检测、图像识别等操作。
可以使用matlab的regionprops函数提取图像的特征，使用imfindcircles函数进行圆形目标检测，使用imread函数读取训练好的图像库进行图像识别。
4. 将处理后的图像保存为新的图像文件。
可以使用matlab的imwrite函数将处理后的图像保存为新的图像文件。
5. 最后，设计一个简单的matlab界面，包括图像读取、处理、分析和保存等功能按钮，方便用户进行操作。
可以使用matlab的GUI设计工具进行界面设计。
设计要求：1. 界面简洁明了，操作方便。
2. 图像处理和分析的算法要求准确可靠。
3. 代码规范，注释清晰，易于理解。
4. 提供详细的使用说明文档。
5. 可以自行选择图像进行处理和分析，也可以使用提供的测试图像进行测试。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
技术创新中文核心期刊《微计算机信息》（管控一体化）２００６年第２２卷第１０－３期３６０元／年邮局订阅号：８２－９４６《现场总线技术应用２００例》图像处理基于VB 与MATLAB 的图像处理软件设计ＴｈｅＲｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｏｆｔｗａｒｅＢａｓｅｄｏｎＶＢａｎｄＭＡＴＬＡＢ（中国海洋大学）崔桂彬王汝霖李春梅李淑霞Ｃｕｉ，ＧｕｉｂｉｎＷａｎｇ，ＲｕｌｉｎＬｉ，ＣｈｕｎｍｅｉＬｉ，Ｓｈｕｘｉａ摘要：本文在简单分析各种接口方法优缺点后，采用一种基于ＣＯＭ组件的ＶＢ与ＭＡＴＬＡＢ的接口编程方法进行图像处理软件的设计。
此方法不仅实现了ＶＢ可视化界面与ＭＡＴＬＡＢ强大图像处理功能的结合，而且有利于以后的研究中编制出更有价值的软件。
关键词：ＶＢ；ＭＡＴＬＡＢ；ＤＬＬ；图像处理中图分类号：ＴＰ３１７．４文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ａｆｔｅｒｔｈｅｐａｐｅｒｓｉｍｐｌｙａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｉｎｔｅｒｆａｃｅｍｅｔｈｏｄｓ，ｉｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓａｉｎｔｅｒｆａｃｅｍｅｔｈｏｄｏｆＶＢａｎｄＭＡＴＬＡＢｂａｓｅｄｏｎＣＯＭｔｏｄｅｓｉｇｎｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．ＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＶＢｖｉｅｗｅｒａｎｄｔｈｅｇｒｅａｔｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆＭＡＴＬＡＢ，ｂｕｔａｌｓｏｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｂｅｔｔｅｒｓｏｆｔｗａｒｅｉｎｔｈｅｎｅｘｔｉｎ－ｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＶＢ，ＭＡＴＬＡＢ，ＤＬＬ，ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ文章编号：１００８－０５７０（２００６）１０－３－０２６０－０３引言图像信息处理是计算机信息处理的一个重要分支，同时，随着计算机及数字影像技术的日趋成熟，使得数字图像处理技术在智能控制、图像识别和神经网络仿真等领域有广泛的应用前景。
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ公司研制、开发的数学工具软件ＭＡＴＬＡＢ把当前常用的图像处理程序以函数形式保存在其Ｉｍａｇｅ工具箱中，此工具箱中提供了大量的图像变换和处理函数，而且功能仍在不断丰富，因此是进行图像处理的理想工具，而且ＭＡＴＬＡＢ有其优秀的数值计算和卓越的数据可视化能力，给用户带来了最简洁的开发环境。
本文图像处理系统的设计，就是在ＶＢ环境下调用ＭＡＴＬＡＢ，充分发挥它们高效的图形界面开发和强大的图像处理能力。
应用ＶＢ与ＭＡＴＬＡＢ混合编程所建立的图像处理系统对以后的科研工作及工程应用将提供有力的技术支持。
１ＶＢ与ＭＡＴＬＡＢ的混合编程机理由于ＭＡＴＬＡＢ只提供了Ｃ和ＦＯＲＴＲＡＮ语言的编程接口，无法对ＶＢ程序直接调用。
ＶＢ与ＭＡＴＬＡＢ的混合编程，主要以ＶＢ作为第一界面，需要解决的问题是如何在ＶＢ中调用ＭＡＴＬＡＢ函数以及如何将ＶＢ中获得的用户信息回传到ＭＡＴＬＡＢ中去，以达到ＶＢ和ＭＡＴＬＡＢ的无缝连接。
下面就是ＭＡＴＬＡＢ与ＶＢ应用程序接口编程的可行性分析。
（１）ＡｃｔｉｖｅＸ部件Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ把所有以ＣＯＭ为基础的技术统称为ＡｃｔｉｖｅＸ技术，自动化是大多数ＡｃｔｉｖｅＸ技术的基础。
在ＶＢ下通过ＡｃｔｉｖｅＸ自动化接口可将ＭＡＴＬＡＢ作为ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ语言的一个ＡｃｔｉｖｅＸ部件调用。
在ＶＢ中ＡｃｔｉｖｅＸ自动化ＭＡＴＬＡＢ，首先创建ＡｃｔｉｖｅＸ对象：ＤｉｍＭＡＴＬＡＢａｓＯｂｊｅｃｔＳｅｔＭＡＴＬＡＢ＝ＣｒｅａｔｅＯｂｊｅｃｔ（＂ＭＡＴＬＡＢ．Ａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎ＂）然后用这种对象所包含的各种方法来实现对ＭＡＴＬＡＢ的调用，但这种方法最大的缺点是不能脱离ＭＡＴＬＡＢ工作环境。
（２）动态数据交换（ＤＤＥ）技术ＤＤＥ是在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下支持客户／服务器（ｃｌｉｅｎｔ／ｓｅｒｖｅｒ）计算模式重要技术之一。
ＶＢ支持ＤＤＥ客户端功能，ＭＡＴＬＡＢ提供ＤＤＥ服务功能。
ＶＢ应用程序首先通过确定服务器名和主题建立与ＭＡＴＬＡＢ的ＤＤＥ会话，服务器名和主题唯一的确定了这次会话，在会话期间ＶＢ应用程序作为客户端，ＭＡＴＬＡＢ作为服务器端，客户端与服务器端可以就确定的项目（Ｉｔｅｍ）交换数据。
同样这种方法也不能脱离ＭＡＴＬＡＢ工作环境。
（３）可执行文件技术ＭＡＴＬＡＢ产生的Ｍ文件不能直接在ＶＢ中调用，可利用ｍｃｃ将Ｍ文件直接编译成．ＥＸＥ文件，然后在ＶＢ中声明三个ＡＰＩ函数，最后使用ｓｈｅｌｌ命令即可实现ＶＢ与ＭＡＴＬＡＢ的无缝集成。
（４）将ＭＡＴＬＡＢ函数转换为ＶＢ可用的ＤＬＬ崔桂彬：硕士研究生国家自然科学基金资助项目（ＮＯ．６０２７２０５４）２６０－－邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新图像处理《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注Ｍａｔｃｏｍ是一个从Ｃ＋＋的编译器，它可以节省用户的运算时间和内存要求。
ＭａｔｈＴｏｏｌｓ公司利用Ｍａｔｃｏｍ技术编写了Ｍｉｄｅｖａ工具软件，它可以借用Ｃ＋＋编译器将ＭＡＴＬＡＢ下的Ｍ文件转换为可被ＶＢ调用的ＤＬＬ动态链接库。
（５）引入ＭａｔｒｉｘＶＢＭａｔｒｉｘＶＢ是ＭａｔｈＷｏｒｋｓ针对ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ提供的一个ＭＡＴＬＡＢ库，它提供了６００多个函数，包括基本的数学运算和功能强大的信号处理、线性代数、串运算及图形图像处理功能等，为ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ提供了强大的功能扩展。
它可以弥补ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ内建函数的不足，使用户更容易开发计算应用方面的代码，它富有ＭＡＴＬＡＢ绘图的强大功能，数理统计功能，矩阵运算功能。
在ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ中使用可避免重复性劳动，从而减少开发人员实现算法和界面设计的困难。
本文是利用ＭＡＴＬＡＢ的一个工具ＭＡＴＬＡＢＣＯＭＢｕｉｌｄｅｒ将所应用图像处理Ｍ函数文件转换为ＣＯＭ组件，然后在ＶＢ集成开发环境中直接调用该组件，生成的ＣＯＭ组件是进程内组件，是以ＤＬＬ的形式存在的。
２图像处理软件设计鉴于以上接口编程技术，我们完全可以充分利用ＶＢ快速应用程序开发及ＭＡＴＬＡＢ强大的数字图像处理能力开发图像处理的相关软件。
按照抽象程度不同图像处理学内容可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析、图像理解，此软件的设计只是设计到图像处理学内容中的狭义图像处理，也就是对图像进行操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输速度，它是一个从图像到图像的过程。
具体步骤如下：（１）Ｍ文件的编写在ＭＡＴＬＡＢ中编写软件设计中所应用到的图像处理的Ｍ文件，在这里我们编写了图像增强ｉｍａｇｅｚｑ（ｘ，ｉ）（当ｉ分别取１、２、３、４、５时分别对图像ｘ进行的是直方图均衡、图像增亮、图像变暗、增强对比度和降低对比度的处理）、低通滤波、中值滤波、高通滤波等Ｍ文件。
下面是图像增强Ｍ文件的建立：％一个集中了直方图均衡、图像增亮、图像变暗、增加对比度、降低对比度等功能的函数ｆｕｎｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ＝ｉｍａｇｅｚｑ（ｘ，ｉ）％ｘ待处理的原图像名，ｉ处理方法名，为一数字ｇｌｏｂａｌｒｅｓｕｌｔ；ｓｗｉｔｃｈｉｃａｓｅ１ｒｅｓｕｌｔ＝ｈｉｓｔｅｑ（ｘ）；％直方图均衡ｃａｓｅ２ｒｅｓｕｌｔ＝ｉｍａｄｊｕｓｔ（ｘ，［］，［．２５１］）；％图像增亮ｃａｓｅ３ｒｅｓｕｌｔ＝ｉｍａｄｊｕｓｔ（ｘ，［］，［０．７５］）；％图像变暗ｃａｓｅ４ｒｅｓｕｌｔ＝ｉｍａｄｊｕｓｔ（ｘ，［．２５．７５］，［］）；％增加对比度ｃａｓｅ５ｒｅｓｕｌｔ＝ｉｍａｄｊｕｓｔ（ｘ，［］，［．２５．７５］）；％降低对比度ｏｔｈｅｒｗｉｓｅｗａｒｎｉｎｇ（＇Ｉｎｖａｌｉｄｏｐｅｒａｔｉｏｎ＇）；ｅｎｄｉｍｓｈｏｗ（ｒｅｓｕｌｔ）；（２）设计ＣＯＭ组件运行ＭＡＴＬＡＢ在命令行中输入ＣＯＭＴＯＯＬ命令，调用ＣＯＭ生成器，打开生成器窗口。
在“Ｆｉｌｅ”菜单下选择“ＮｅｗＰｒｏｊｅｃｔ”，打开“ＮｅｗＰｒｏｊｅｃｔＳｅｔｔｉｎｇｓ”对话框，在“Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｎａｍｅ”框中输入组件名称：Ｉｍａｇｐｒｏ。
在“Ｃｌａｓｓｎａｍｅ”类框中输入类名称，在这里与组件名称一致，也可以使其他的，但不能与Ｍ文件名相同。
在“Ｐｒｏｊｅｃｔｖｅｒｓｉｏｎ”框中取默认版本号１．０，在“Ｐｒｏｊｅｃｔｄｉ－ｒｅｃｔｏｒｙ”框中指定在编译和打包模型时，工程和相关文件的存放位置默认时，工程目录由当前目录和组件名自动组合生成。
在“Ｃｏｍｐｉｌｅｃｏｄｅｉｎ”选择生成Ｃ或Ｃ＋＋代码。
如果要包含ＭＡＴＬＡＢ句柄图形调用，则须选择“ＵｓｅＨａｎｄｌｅＧｒａｐｈｉｃｓＬｉｂｒａｒｙ”复选框，在工程中包含ＭＡＴＬＡＢ的Ｃ／Ｃ＋＋图形库。
设置完成点击“ＯＫ”按钮，将设置保存在一个工程中。
工程创建之后，生成器主窗口的“Ｐｒｏｊｅｃｔ”、“Ｂｕｉｌｄ”、“Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ”等３个菜单就变为可用。
点击“ＡｄｄＦｉｌｅ”按钮向工程中添加Ｍ文件，由于每次只能添加一个，所以需多次操作将所用的Ｍ文件添加进去。
“Ｒｅｍｏｖｅ”命令可以删除添加的文件，“Ｅｄｉｔ”命令可以修改添加的命令。
Ｍ文件添加完毕后，点击“Ｂｕｉｌｄ”下的“ＣＯＭＯｂｊｅｃｔ”选项来调用ＭＡＴＬＡＢ编译器进行编译，生成对象文件及输出文件．ＤＬＬ，并将．ＤＬＬ自动注册到系统中。
当出现“ＳｔａｎｄａｌｏｎｅＤＬＬｂｕｉｌｄｃｏｍ－ｐｌｅｔｅ”时，表明已经注册成功。
（３）在ＶＢ中调用．ＤＬＬ文件打开ＶＢ选择新建工程，在菜单“工程”———“引用”，在可引用表中选择“Ｉｍａｇｐｒｏ１．０ｔｙｐｅｌｉｂｒａｒｙ”，将在ＭＡＴＬＡＢ中产生的组件．ＤＬＬ引入ＶＢ中。
（４）窗体设计及代码编写窗体菜单设计是采用下拉式，共包括文件、图像增强、图像去噪、小波处理及帮助五个主菜单，文件中包括打开、保存、退出子菜单，图像增强中包括直方图均衡、图像增亮、图像变暗、增强对比度和降低对比度子菜单；图像去噪主菜单中包括低通滤波、中值滤波、高通滤波子菜单；小波处理将进一步完善与补充；帮助菜单中是简单操作的说明。
两个图像框控件Ｉｍａｇｅ１和Ｉｍａｇｅ２，在其下面是两个标签控件ｌａｂｅｌ１和ｌａｂｅｌ２，其Ｃａｐｔｉｏｎ属性分别为“原图像”和“结果图像”。
一个通用对话框ＣｏｍｍｏｎＤｉａｌｏｇ１用于文件的打开及保存。
２６１－－技术创新中文核心期刊《微计算机信息》（管控一体化）２００６年第２２卷第１０－３期３６０元／年邮局订阅号：８２－９４６《现场总线技术应用２００例》图像处理通过文件打开所要处理的软件，并将其在Ｉｍａｇｅ１中显示，处理结果图像将在Ｉｍａｇｅ２中显示，以使二者形成对比，来分析处理结果并将其应用与实际。
窗体如下图所示：图１窗体界面相关代码如下：’窗体级变量ＰｕｂｌｉｃＦｉｌｅｎａｍｅＡｓＳｔｒｉｎｇＰｒｉｖａｔｅｉｍａｇｅＡｓｉｍａｇｐｒｏ．ｉｍａｇｐｒｏ＇定义类实例’窗体装载时，创建新的类变量ＰｒｉｖａｔｅＳｕｂＦｏｒｍ＿Ｌｏａｄ（）Ｓｅｔｉｍａｇｅ＝Ｎｅｗｉｍａｇｐｒｏ．ｉｍａｇｐｒｏＥｎｄＳｕｂ’打开图像显示在Ｉｍａｇｅ１图像框中ＰｒｉｖａｔｅＳｕｂｏｐｅｎ＿Ｃｌｉｃｋ（）ＣｏｍｍｏｎＤｉａｌｏｇ１．Ｆｉｌｔｅｒ＝＂（＊．＊）｜＊．＊＂ＣｏｍｍｏｎＤｉａｌｏｇ１．ＳｈｏｗＯｐｅｎＦｉｌｅｎａｍｅ＝ＣｏｍｍｏｎＤｉａｌｏｇ１．ＦｉｌｅｎａｍｅＩｍａｇｅ１．Ｐｉｃｔｕｒｅ＝ＬｏａｄＰｉｃｔｕｒｅ（Ｆｉｌｅｎａｍｅ）ＥｎｄＳｕｂ当ＶＢ中调用Ｍ函数对图像进行处理时，其形式为：ＣａｌｌＣＯＭ类实例名．方法（Ｍ函数名）（参数表）以下两幅图像分别是直方图均衡和低通滤波处理的结果：图２直方图均衡处理３结束语本文利用ＭＡＴＬＡＢ的ＣＯＭ生成器，将ＭＡＴＬＡＢ丰富的图像处理函数和ＶＢ高效的图形界面开发有机的结合起来进行图像处理软件的设计，大大提高了图像处理的操作性，且可脱离ＭＡＴＬＡＢ工作环境进行。