z" >+( {+^r薈"zȧڶ^m"x+)jyب݊jXjحu֥*^jv uyrry z˦bj)bޕb鞮+ljwZbqb{(Ȭz\z+5mv xj ȧ2+ .ǝ)-ƥjeƭ˦[לz% ]jwbƫfzaz̬颱ږy!eȉu'r[z^^ݦ_hh2+-zfڱh, iZ)~롺-jW.b餧ݰ8֥fxkǬ)0 )Xjبޮivii0 gnu)uuviiy۲])?POi0 TY0L1Sui۲iiwxwviGjrOo])xi~gn_oi~ni۲ Lvv, K 2ky"http://www.51feid.com/keys/kaifang.html" target="_blank" class="keylink">开放性、计算稳定和易于上手等优点，几年内就淘汰了当时市场上控制领域的软件如UMIST、LUND、SIMNON、KEDDC，成为国际控制界标准计算软件。如今MATLAB在数值计算方面首屈一指，广泛应用于控制设计、信号处理和图像处理，新版本中还加入了对C、C++、FORTRAN、JAVA的支持[4]。
2.2 图像处理工具箱
MATLAB DIP Toolbox囊括二十多类百余种图像处理函数，如图像导入imread（）、图像导出imwrite（）、图像呈现imshow（）、图像调整imresize（）、图像直方图imhist（）、二维DCT变换dct2（）、霍夫变换hough（）、边缘检测edge（）、图像膨胀imdilate（）、图像腐蚀imerode（）等等。经过多年工程应用，很多科研工作者及编程爱好者也编写了许多经典的图像处理函数库，可直接修改调用，极大地方便了用户编程。
2.3 图像处理应用
（1）工业生产领域
某些领域由于特殊的生产环境及粗糙的喷印状况，致使物资上的物料编码难以分辨，给企业的调度管理带来麻烦。为消除人工操作带来的弊端，实现物资自动化出入管理，图像处理技术在物料编码自动识别领域也大有作为。东南大学相关学者针对企业钢板自动识别的需要，设计一款基于数字图像处理的板号识别系统，該系统准确率达99.02%，在特殊工况下应用较好。图像处理在检测有色金属时也有较好的表现，如铜矿石种类繁多，组成成分复杂，性质、状态等存在明显的差别，依靠人为检测具有较大的难度。计算机图像处理与识别技术有效地解决了铜矿石复杂的组成成分带来的问题，实践中取得了更为精确的检测结果[5-7]。
（2）交通监管领域
智能交通系统关键的一步便是车牌自动识别，这也是建立在日益成熟的图像处理技术基础之上的，采用机器视觉及图像处理的方法代替人类视觉对图像进行分析，识别车牌号码。我国汽车保有量巨大，相应的车牌也较复杂。中文、英文、阿拉伯数字、特殊符号及颜色的组合提高了车牌识别的复杂程度，运用高级语言如C、C++等进行图像处理对程序能力要求高、难度大且日后维护困难，基于MATLAB计算能力优势及各类图像处理函数库可降低编程和维护的难度与麻烦，判别迅速，已有诸多学者将其应用在汽车牌照自动识别中，基于MATLAB的车牌识别反应灵敏、识别迅速，应用效果较好，在各类车型与日俱增的大环境下将会发挥出越来越多的作用[8-11]。
（3）監控安防领域
脸部特征是一个人的固有特性，发育成型的个体脸部能长期保持不变且个体间脸部特征迥异，是以考究身份的有力凭据。因其方便友好、识别被动、用户易于接受等优势，应用人脸图像来证实和判断身份成为国内外监控安防领域研究的热点之一。
当今人脸识别主流方法是Kirby和Turk等人为了解决高维度向量不紧凑及计算分析上的难度与复杂度而提出的主分量分析子空间方法，较成功的有线性判别分析法、主分量分析法、矢量量化法、独立元分析法等。基于二维人脸识别技术已日趋完善，在相关应用中得到了较好的识别结果，但当发生姿位、神态、化妆或者光照等变化显著时，识别效果不太理想。近年来，学术界已经着手研究三维人脸识别技术，借助如双目相机等手段获取景深，构造三维立体模型进行匹配，基于MATLAB强大的数学计算能力，使人脸识别技术朝着更加准确、高效、便捷的方向发展[12-13]。
（4）人工智能领域
由于中国人口基数大，老龄人口与残障残疾人口也数目众多，残疾人中尤以聋哑人数目最多。绝大多数人不能理解手语，传统的纸笔交流不仅费时耗力，还需极大的耐心，使得这部分残疾人在生活中与外界沟通时存在着极大的交流障碍，极易导致自卑心理甚至报复社会。在此背景下基于图像处理借助计算机、智能手机或其他智能穿戴设备的手势识别及表情识别便应运而生。已有学者通过MATLAB建立手势模型，利用分类识别的方法识别手势含义等，再借助人机交互设备进行行文显示，达到沟通迅速、便捷、无障碍是未来这一领域的目标方向[14]。
3 总结与展望
数字图像处理技术借助计算机技术，能够实现图像处理的复杂运算，优势在于其精度高、应用面广、灵活性高及有很强的再现性，在许多领域和行
业已得到广泛的应用。数字图像处理技术日臻完善的同时，也受到一些技术条件的限制，如数学理论的进步、计算机技术与性能的进展以及相关软硬件的发展等因素。
本文详细介绍了现阶段数字图像处理的有关技术以及图像处理MATLAB的相干应用，随着计算机硬件、通信技术以及其他科学技术领域新理论、新算法、新设备的提出，未来数字图像处理的应用领域将更加广阔，发展方向将是技术标准化、处理高速化、设备芯片化及智能化。项目下一步工作是基于MATLAB设计一款图像处理系统，为机器人视觉及后续工作提供一套可行性方案。
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