基于matlab在数字图像增强处理中的应用开题报告
课设报告--matlab图像增强系统
课程设计报告学生姓名（按拼音排序）学号班级XX XXX XXXXX XXX XXXXX XXX XXX二○一二年 5 月16 日目录一、图像处理介绍 (3)(一)图像处理 (3)(二)图像处理的实际应用 (3)(三)图像处理软件简介 (3)二、数学实验程序介绍 (4)(一)设计目的 (4)(二)题目分析 (4)(三)总体设计 (4)(四)程序各功能介绍及运行截图 (5)1.菜单栏的设计 (5)2.各项功能的实现 (6)(五)课后问题回答 (26)(六)其他 (29)1.组员分工 (29)2.参考资料 (29)3.心得与体会 (29)一、图像处理介绍(一)图像处理图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
(二)图像处理的实际应用卫星图像处理：通过对卫星拍摄的地面图像进行处理，可以从中获取人们所需的信息，帮助人们监测地表情况变化，寻找矿藏。
汽车障碍识别：在汽车上安装摄像头，并对拍摄的图像进行滤波或降噪，以实现障碍物和路径识别等功能，实现无人、全自动和安全驾驶。
除此之外，图像处理还可用于农产品缺陷和损伤检测；测试纺织物质量等方面。
(三)图像处理软件简介PhotoshopPhotoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件。
从功能上看，该软件可分为图像编辑、图像合成、校色调色及特效制作部分等。
图像编辑是图像处理的基础，可以对图像做各种变换如放大、缩小、旋转、倾斜、镜像、透视等。
也可进行复制、去除斑点、修补、修饰图像的残损等。
CorelDRAWCorelDRAW Graphics Suite是一款由世界顶尖软件公司之一的加拿大的Corel公司开发的图形图像软件。
基于matlab在数字图像增强处理中的应用开题报告
山东科技大学本科毕业设计（论文）开题报告题目基于matlab在数字图像增强处理中的应用学院名称测绘学院专业班级测绘05级5班学生姓名吴兆艳学号0503016220指导教师陶秋香填表时间：2009年04月10日填表说明1.开题报告作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
2.此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期完成，经指导教师签署意见、相关系主任审查后生效。
3.学生应按照学校统一设计的电子文档标准格式，用A4纸打印。
4.参考文献不少于8篇，其中应有适当的外文资料（一般不少于2篇）。
5.开题报告作为毕业设计（论文）资料，与毕业设计（论文）一同存档。
设计（论文）题目Matlab在数字图像增强中的应用设计（论文）类型（划“√”）工程设计应用研究开发研究基础研究其它√一、本课题的研究目的和意义在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。
本文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法而展开。
用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。
对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。
在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊;传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之，输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
基于MATLAB数据图像增强处理研究应用
基于MATLAB的数据图像增强处理研究应用实验课程名称数字图像处理及应用2016 年06月30日目录摘要 (3)第一章绪论 (4)1.1.MATLAB基本知识介绍 (4)1.2.图像增强技术概述 (4)第二章基于MATLAB的图像增强处理 (6)2.1空域处理法 (6)2.1.1灰度直方图 (7)2.1.2直方图均衡化 (7)2.2空域滤波增强 (7)2.2.1基本原理 (8)2.2.2线性平滑滤波器 (8)2.2.3非线性平滑滤波器 (8)2.2.4线性锐化滤波器 (9)2.3频域处理法 (9)第三章展望 (11)摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
关键词：图像处理、MATLAB第一章绪论1.1.MATLAB基本知识介绍MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析已经数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
它在数学类科学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。
MATLAB的应用范围非常广，主要应用于通讯、工程计算、信号和图像处理、控制设计、信号处理和通讯、图像处理、信号通讯、金融建模设计与分析以及计算生物学等领域。
MATLAB的图像处理功能主要集中在他的图像处理工具箱中。
此工具箱是由一系列支持图像处理的函数组成。
可以进行如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像的变换与增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
MATLAB数字图像处理工具箱函数包括以下15类：1、图像显示函数；2、图像文件输入、输出函数；3、图像几何操作函数；4、图像像素值及统计函数；5、图像分析函数；6、图像增强函数；7、线性滤波函数；8、二维线性滤波器设计函数；9、图像变换函数；10、图像邻域及块操作函数；11、二值图像操作函数；12、基于区域的图像处理函数；13、颜色图操作函数；14、颜色空间转换函数；15、图像类型和类型转换函数。
matlab图像处理开题报告
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。而它的GUI是一个人机交互界面，在现实中有广泛的应用。
二、本课题的主要研究内容（提纲）
matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。
本文的主要内容如下：
1．研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点，主要内容以及应用。
畸变是成像系统的一种像差，理想成像系统不仅成像清晰，而且满足物像相似关系。当系统能够清晰成像，但物像不相似时，其不相似程度就是用畸变来衡量。几何畸变有桶形畸变、枕形畸变、几何倾斜等。一般选择桶形畸变的校正作为研究的对象。桶形校正的一般步骤如下：
1找出畸变图对称中心，将畸变图像代表的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系
所在系（所）意见
负责人（签章）：年月日来自（4）第十一、十二、十三周，开始写论文正文
基于Matlab的图像增强方法设计报告
中北大学信息商务学院课程设计说明书学生：学号：08050641X学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：基于Matlab的图像增强方法设计指导教师：风暴职称: 教授2011 年 12 月 24日中北大学信息商务学院课程设计任务书2011-2012 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：08050641X课程设计题目：基于Matlab的图像增强方法设计起迄日期： 2011年12 月12日～2011年12月24 日课程设计地点：系专业实验室，201指导教师：风暴系主任：王浩全下达任务书日期: 2011 年12月12日目录1 图像增强概述 (1)1.1 图像增强背景及意义 (1)1.2 图像增强的应用 (1)1.3 图像增强的定义 (1)1.4 图像增强的分类及方法 (2)2 伪彩色增强简述 (4)2.1 图像增强背景及意义 (4)2.2 图像增强的应用 (4)3 源程序 (5)4 运行结果 (5)5 方法比较 (5)5.1 对比度增强 (5)5.2 彩色增强 (6)5.3 直方图均衡化 (7)6图像增强小结及个人感受 (7)7 参考文献 (8)1 图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
基于Matlab的图像增强技术的应用与分析_张波
INTELLIGENCE 科 技 天 地51基于Matlab 的图像增强技术的应用与分析焦作市公安局刑侦大队 张波摘 要：图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，其目的是要增强视觉效果。
本文利用matlab 工具分析了灰度增强、直方图增强和中值滤波三种空域图像增强的应用原理和范围，并通过实验对比验证了图像增强的效果。
关键词：matlab 数字图像处理 图像增强 直方图一、引言本文分析了几种空域图像增强的原理，并通过实验对比验证图像增强的效果。
在图像的生成、传输或变换过程中，由于受到多种因素的影响，因此，在对图像进行分析前，必须先对图像质量进行改善。
图像增强处理技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术.图像增强是采用一些技术手段，有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制图像中某些不需要的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果。
因此此类图像处理技术在医学、遥感、微生物、刑侦以及军事等诸多科研和应用领域对原始图像的模式识别、目标检测等起着重要作用。
二、图像增强技术1、灰度级变换增强通过Matlab 工具箱中的imhist 函数以及figure 命令可以看出原始图像的直方图灰度范围较窄，并且图像中灰度值的高低区分不明显。
对像源灰度值进行扩展可以使图像的动态范围增加、对比度扩展、图像变得清晰。
为此调用imadjust 函数将图像的灰度值扩展到整个灰度范围中，故像素能够分布在与图像类型有关的整个取值范围内，图像有了一定的改善.这种处理方法需要考虑图像的内容，处理后图像灰度和对比度会发生变化。
利用imadjust 函数来实现图像的图像的灰度级变换，可以调整图像的灰度范围，这可以看做一个映像的过程。
Imadjust 的函数格式如下：J=imadjust(I，[low_in high_in]，[low_out high_out]，gamma)在matlab 中可用如下代码实现灰度调整：I=imread(‘原始图像.tif’);%读出图像J=imadjust(I，[0.3，0.7]，[0，1]);%对原图进行会对调整f ig u r e ;s u b p l o t (2，2，1);imshow(I); %显示原始图像subplot(2，2，2);imshow(J);%显示灰度调整后的图像subplot(2，2，3);imhist(I);%显示灰原始像直方图subplot(2，2，4);imhist(J);%显示灰度调整后的图像直方图2、直方图均衡化增强直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
基于matlab的图像增强方法研究开题报告
基于matlab的图像增强方法研究开题报告1开题报告含“文献综述”作为毕业设计论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
此报告应在指导教师指导下由学生在毕业设计论文工作前期内完成经指导教师签署意见及所在系审查后生效2开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印禁止打印在其它纸上后剪贴完成后应及时交给指导教师签署意见3“文献综述”应按论文的格式成文并直接书写或打印在本开题报告第一栏目内学生写文献综述的参考文献应不少于10篇不包括辞典、手册4有关年月日等日期的填写应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求一律用阿拉伯数字书写。
如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。
毕业设计论文开题报告1结合毕业设计论文课题情况根据所查阅的文献资料每人撰写2000字左右的文献综述文献综述1.1课题研究的目的和意义图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
据统计人类获得的信息大约75是以图像的形式通过视觉系统获得的。
图像时人类重要的信息源“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。
1图像是物体透射或反射的光信息通过人的视觉系统接受后在大脑中形成的印象或认识是自然景物的客观反映。
一般来说凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息或人们心目中的有形想象都统称为图像。
图像作为一种有效的信息载体是人类获取和交换信息的主要来源。
实践表明人类感知的外界信息80以上是通过视觉得到的。
然而在一般情况下经过图像的传送和转换如成像、复制、扫描、传输和显示等经常会造成图像质量的下降即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度会使图像过暗或过亮光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题这类问题不妨统称为质量问题。
基于matlab的图像预处理技术研究【开题报告】
毕业设计（论文）开题报告题目：基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程1选题的背景、意义众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件，如果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。
图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。
视觉是人类从大自然中获取信息的最主要手段。
拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。
通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。
图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。
图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
基于MATLAB的数字图像增强处理系统设计与实现
（上接第 ５４０ 页） ⑷ 模糊增强模块：该模块是系统的重点模块，实现了模糊理论用于
图 ３ 图像文件基本操作 ⑵ 灰度处理模块：该模块提供反色、直方图均衡、阈值变换、线性 变换功能。该模块针对数字图像的一些基本灰度操作进行了实现，可方 便使用者对相应算法的理解和学习。例如直方图均衡，如图 ４ 所示。
图 １ 图像增强处理系统框架结构 １．２ 基于 ＭＡＴＬＡＢ 的图像增强处理系统主界面设计 在 ＭＡＴＬＡＢ 主界面命令窗口键入命令 ｇｕｉｄｅ 或选择 ＭＡＴＡＬＢ 的 Ｆｉｌｅ→Ｎｅｗ→ＧＵＩ 就会弹出图形用户界面设计面板。在该设计面板中，左 侧为控件及坐标轴，ＧＵＩ 向导提供了十种控件对象和一个坐标轴对象。 它们分别是：按钮、开关按钮、单选按钮、编辑框、弹出式菜单、图文框、 静态文本框、列表框、复选框和滚动条。坐标轴对象用于显示用户界面 的图像、曲线等。界面右侧为 ＧＵＩ 提供的用户区，用户可在此制作自己 的界面。选中某个控件，用鼠标将其拖到用户区，就可以绘制该控件。各 控件的属性可以用右上方工具栏中的对象属性编辑器进行编辑。对多 个控件可以用工具栏中的位置调整器进行上下、左右位置调整，实现所 需图形用具界面的设计。在图形用户界面设计面板上，要编制某一控件
３ＧＰＰ２ 已颁布了一系列的规范，指出了在 ＣＤＭＡ２０００ 无线 ＩＰ 网络 中支持端到端 ＱｏＳ 的业务需求［４］［５］。这些业务需求是对已经使用的 ＩＥＴＦ ＱｏＳ 协议的充分利用和扩展，如 ＩｎｔＳｅｒｖ 和 ＤｉｆｆＳｅｒｖ。这些功能包括使用 ＩｎｔＳｅｒｖ、ＤｉｆｆＳｅｒｖ、ＩｎｔＳｅｒｖ 到 ＤｉｆｆＳｅｒｖ 的互联，网络策略和用户配置文件， 网络配置和链路层到上层的 ＱｏＳ 适配。［６］
■时延抖动：当无线链路协议（ＲＬＰ）的重传时间是时延抖动的 ３ 倍 时，系统应能正常运行。
MATLAB图像增强与变换处理实验报告
实验一 MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。
2、了解MATLAB的的编程环境，图像处理工具箱的使用方法。
3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。
4、掌握图像变换的基本方法。
5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。
二、实验任务（1）各种格式的数字图像的读取、显示、存储。
1.1 程序a=imread('liusuo.tif');%tiffigureimshow(a)imwrite(a,'liusuostore.tif','compression','none','resolution',[200 200])a=imread('liuyifei.jpg');%jpgfigureimshow(a)imwrite(a,'liuyifeistore.jpg')a=imread('iloveyou.gif');%giffigureimshow(a)imwrite(a,'iloveyoustore.gif')a=imread('blue.png');%pngfigureimshow(a)imwrite(a,'bluestore.png')1.2效果（2）图像的空域增强方法。
2.1亮度变换2.1.1程序a = imread('liuyifei.jpg');%jpgimshow(a)g1 = imadjust(a,[0 0.5],[0 1]);figureimshow(g1)g2 = imadjust(a,[0.5 1],[0 1]);figureimshow(g2)2.1.2效果图2.2直方图均衡化2.2.1程序a = imread('menghui.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);imshow(b)figureimhist(b)ylim('auto')g=histeq(b,256);figureimshow(g)figureimhist(g)ylim('auto')g2 = imadjust(b,[0.2 0.9],[0 1]);figureimhist(g2)figureimshow(g2)2.2.2效果2.3 直方图规定化2.3.1程序a = imread('yueqiu1.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);imshow(b)figureimhist(b)p= modegauss(0.01, 0.1, 0.55, 0.06,0.8 ,0.04 ,1,0.1,0.1, 0.002); figureplot(p)g = histeq( b , p );figureimshow(g)figureimhist(g)2.3.2 效果2.4 线性空间滤波2.4.1 程序a = imread('heibai.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);subplot(121)imshow(b)n = 7;w =1/n*ones(n);gd = imfilter( b ,w );subplot(122)imshow(gd, [])2.4.2 效果2.4.2.1均值滤波a = imread('meinv.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);figureimshow(b)g=imnoise(b,'salt & pepper',0.01);figureimshow(g)gd3 = imfilter(g,fspecial('average',3) );figureimshow(gd3)gd5 = imfilter(g,fspecial('average',5) );figureimshow(gd5)gd7 = imfilter(g,fspecial('average',7) );figureimshow(gd7)gd9 = imfilter(g,fspecial('average',9) );figureimshow(gd9)2.4.2.2 效果2.4.3拉普拉斯增强2.4.3.1程序a = imread('yueqiu.jpg');%jpgb = rgb2gray(a); figure imshow(b) b2 = im2double(b);gb1 = imfilter(b2,fspecial('laplacian',0),'replicate' );figure imshow(gb1,[])gb2 = imfilter(b2,[1 1 1; 1 -8 1; 1 1 1],'replicate' ); figure imshow(gb2,[]) g1 = b2-gb1; figure imshow(g1) g2 = b2-gb2; figure imshow(g2)2.4.3.2 效果2.5非线性中值滤波2.5.1 程序a = imread('yangguang.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);figureimshow(b)g=imnoise(b,'salt & pepper',0.01); figureimshow(g)gm = medfilt2(g);figureimshow(gm)（3）图像的频率域增强方法。
实验十一 Matlab在数字图像处理中的应用——图像增强
图 2 索引图像 forest.tif 的直方图
3. 灰度变换 灰度变换指的是将原图像的灰度范围 [m,M] 调整为 [n,N] ，以改变图像的对比度。 MATLAB 图像处理工具箱中提供的 imadjust 函数， 可以实现上述对比度调整。 imadjust 函数的语法格式为： J = imadjust(I,[low_in high_in], [top_out bottom_out]) 其中 I 代表原强度图像的数据矩阵， J 是经过调整后的新图像数据， [low_in high_in]为原图 像中要变换的灰度范围，[bottom _out top _out]指定了变换后的灰度范围，如图 3 所示：原 图像中像素灰度小于或等于 low 的，全部映射为 bottom，像 素灰度高于或等于 high 的，映射为 top，其余的按线性映射。 注意：无论 I 是哪一种数据类型的，指定的灰度值必须是 0~1 范围内的数值。如果 I 是 uint8 类型，那么真正用于判断 的灰度值将是指定值乘以 255 的结果； 如果 I 是 uint16 类型的， 那么真正用于判断的灰度值将是指定值乘以 65535 的结果。 灰度范围可用空矩阵[ ]表示，代表默认范围[0, 1]。 使用 imadjust 函数调整图像的灰度一般有两个步骤： (1) 观察图像的直方图，判断灰度范围。 (2) 将灰度范围转换为 0~1 之间的分数，使得灰度范围可以通过向量[low_in high_in]传递 给 imadjust 函数。 4. 直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化是一种使输出图像直方图近似为均匀分布， 从而改变图像对比度的变换算 法。 在 MATLAB 中， 可以调用函数 histeq 自动完成图像的直方图均衡化。 不同于 imadjust 函数，该函数将自动调整图像的亮度和对比度，不需要指定调整的灰度区间。 对于灰度图像，该函数的调用格式： J＝histeq(I，n) 其中，I、J 是输入、输出图像的数据矩阵，n 表示输出图像的灰度级数目，是一个可选参
基于MATLAB的数学实验系统的实现及应用的开题报告
基于MATLAB的数学实验系统的实现及应用的开题报告一、选题背景与意义近年来，随着计算机技术的飞速发展，数学实验也渐渐往计算机上转移。
MATLAB作为一款著名的数学软件，其功能强大、易于使用并且具有广泛的适用性，在数学实验中得到了广泛的应用。
本文旨在探究基于MATLAB的数学实验系统的实现及应用，以提高数学实验的效率，加深对数学理论知识的理解，拓宽数学思维的应用范围。
二、研究内容与目标本文主要研究基于MATLAB的数学实验系统的实现及应用，研究内容包括如下几个方面：1. 分析MATLAB在数学实验中的应用价值与功能特点，探究其在数学实验中的优越性；2. 设计基于MATLAB的数学实验系统的构架和功能模块，包括数学建模、数据处理、图像分析等功能；3. 实现基于MATLAB的数学实验系统，并进行测试，包括数据采集、数据分析、结果展示等方面；4. 分析数学实验系统在应用中的优点与不足，提出优化措施，以实现更高效、更精准的数学实验。
三、研究方法与技术路线1. 理论研究：了解MATLAB的基本知识和在数学领域的应用方法，分析MATLAB在数学实验中的优越性和应用价值；2. 系统设计：在已有的数学实验基础上，设计基于MATLAB的数学实验系统，包括系统框架、模块设计、算法流程等；3. 实验实现：使用MATLAB实现数学实验系统，并进行测试，从数据准确性、处理速度等多方面进行评价；4. 实验分析：对实验结果进行分析，探究数学实验系统的优点和可能存在的不足之处，并提出优化措施。
四、预期结果与意义预期结果：1. 设计出基于MATLAB的数学实验系统，并且能够实现数学实验中一系列的功能，完成数据采集、数据处理、数据分析等工作；2. 发现MATLAB在数学实验中的应用特点，总结基于MATLAB的数学实验系统在实验中的优势，进一步加深对数学理论知识的理解；3. 实验分析结果能够为今后的数学实验提供有益的参考，探索数字化、智能化、自动化数学教学的方向。
数字图像处理的算法研究的开题报告
数字图像处理的算法研究的开题报告1. 研究背景数字图像处理是信息与数字技术的交叉领域，对于现代化社会的各个领域都有着广泛的应用。
数字图像处理算法研究是数字图像处理的重要组成部分，其研究领域包括但不限于图像增强、图像压缩、图像分割和目标识别等。
2. 研究内容本课题旨在深入研究数字图像处理算法，具体研究内容包括以下几个方面：(1) 图像增强算法：包括直方图均衡化、灰度级转换、滤波器设计等。
(2) 图像压缩算法：包括JPEG、PNG、GIF等常见图像压缩算法的原理及优缺点分析，以及基于深度学习的图像压缩算法的研究。
(3) 图像分割算法：包括基于边缘检测、基于阈值、基于聚类等图像分割算法的研究。
(4) 目标识别算法：包括基于特征提取的目标识别算法、深度学习目标识别算法等。
3. 研究目标和意义本研究旨在探索现有图像处理算法的优缺点，进一步完善改进算法，并提出一些新的改进思路。
具体有以下几个目标和意义：(1) 提高数字图像处理领域的研究水平，为应用领域提供更好的技术支持。
(2) 推广并应用新型的数字图像处理算法，促进数字技术的发展。
(3) 对于数字图像处理领域存在的问题进行深入分析，从技术层面上提供解决方案。
4. 研究方法本研究采用文献调研和实验研究相结合的方法。
具体方法包括以下几个步骤：(1) 文献调研：对于数字图像处理领域的相关文献进行详尽的调研和梳理，根据文献的特点，分析其优缺点。
(2) 研究算法实现：基于理论知识，采用Matlab或Python等工具实现算法。
(3) 经验分析：通过实验结果及实验分析，总结及改进现有算法，提出新的算法思想。
5. 研究计划本研究的时间期限为一年。
具体分工计划如下：第1-3个月：文献调研、算法初步实现第4-6个月：算法实现、优化及改进第7-9个月：算法对比实验及总结第10-12个月：研究结果撰写和论文写作6. 预期成果本研究的预期成果包括：(1) 对于数字图像处理算法的现有研究文献进行深入的综述。
基于MATLAB环境下数字图像增强处理研究
基于MATLAB环境下数字图像增强处理研究作者：高婕姝来源：《硅谷》2013年第04期摘要讨论了直方图均匀化、图像变换增强、灰度变换增强、图像平滑处理、图像锐化处理等数字图像增强技术，给出了运用MATLAB的实现的标准的数字图像在各种处理前后的对照图像。
关键词 MATLAB；直方图；图像平滑处理；图像锐化中图分类号：TP317 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）022-105-2数字图像的处理过程大体可分为原始图像预处理、图像特征提取和图像识别分析三个处理阶段。
其中，原始图像预处理阶段的处理效果将直接影响其后两个阶段。
在实际中，由于我们得到的原始的图像会受噪声、光照等诸多因素的影响，大多图像的质量并不理想，因此，需要对所得的原始图像进行图像预处理操作，以提取所需的有效的图像信息。
原始图像的预处理过程包括图像增强、平滑滤波、图像锐化等等内容。
目前，在空间域内实现的数字图像处理技术即为简单又为有效，它通过改变原始图像上像素点的灰度值的点运算处理来产生理想的数字图像。
MATLAB数学软件的计算功能强大，在科学计算领域广为应用，而且它对矩阵的处理能力简单高效。
本文在研究图像预处理方法的同时，利用MATLAB软件强大的科学计算和矩阵处理能力，进行原始图像的数字增强处理。
1 MATLAB的特点MATLAB作为数学计算软件，其在矩阵运算上的独特之处决定了它在图像处理上的优势。
计算机在对图像进行处理时，首先，对原始图像进行数字化计算得到一幅M×N的数字图像，正矩阵对应。
其次，MATLAB提供了功能丰富的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），它是由支持数字图像处理的系统函数所构成，为我们提供了进行各种原始图像处理操作的工具，使得用户从繁杂的数学计算和分析中解脱出来。
另外，MATLAB用户界面友好，能够实现可视化编程，方便学习和掌握。
2 直方图均匀化图像直方图描述图像的灰度级内容，主要应用在图像分割、图像灰度级变换等处理过程中。
基于MATLAB的数据图像增强处理研究应用
基于MATLAB的数据图像增强处理研究应用实验课程名称数字图像处理及应用2016 年06月30日目录摘要 (3)第一章绪论 (4)1.1.MATLAB基本知识介绍 (4)1.2.图像增强技术概述 (4)第二章基于MATLAB的图像增强处理 (6)2.1空域处理法 (6)2.1.1灰度直方图 (7)2.1.2直方图均衡化 (7)2.2空域滤波增强 (7)2.2.1基本原理 (8)2.2.2线性平滑滤波器 (8)2.2.3非线性平滑滤波器 (8)2.2.4线性锐化滤波器 (9)2.3频域处理法 (9)第三章展望 (11)摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
关键词：图像处理、MATLAB第一章绪论1.1.MATLAB基本知识介绍MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析已经数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
它在数学类科学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。
MATLAB的应用范围非常广，主要应用于通讯、工程计算、信号和图像处理、控制设计、信号处理和通讯、图像处理、信号通讯、金融建模设计与分析以及计算生物学等领域。
MATLAB的图像处理功能主要集中在他的图像处理工具箱中。
此工具箱是由一系列支持图像处理的函数组成。
可以进行如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像的变换与增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
MATLAB数字图像处理工具箱函数包括以下15类：1、图像显示函数；2、图像文件输入、输出函数；3、图像几何操作函数；4、图像像素值及统计函数；5、图像分析函数；6、图像增强函数；7、线性滤波函数；8、二维线性滤波器设计函数；9、图像变换函数；10、图像邻域及块操作函数；11、二值图像操作函数；12、基于区域的图像处理函数；13、颜色图操作函数；14、颜色空间转换函数；15、图像类型和类型转换函数。
基于Matlab的数字图像增强处理
目录摘要 (1)第一章绪论 (1)1.1 课题研究目的及意义 (1)1.2 Matlab简介 (2)1.2.1Matlab语言的特点 (2)1.2.2 Matlab在图像处理中的应用 (3)第二章数字图像处理增强基本简介 (4)2.1 基本概念 (4)2.2 图像增强处理的方法简介 (5)2.1.1空间变换增强 (5)2.1.2空域滤波增强 (5)2.1.3频域增强 (5)第三章图像增强 (6)3.1 空域变换增强 (6)3.1.1 灰度增强 (6)3.1.2 图像求反 (8)3.2 空域滤波增强 (9)3.2.1 基本原理 (10)3.2.2 线性平滑滤波器 (10)3.2.3 非线性平滑滤波器 (11)3.2.4 线性锐化滤波器 (12)3.3 频域增强 (13)3.3.1 基本原理 (13)3.3.3 高通滤波 (16)3.4 二值化图像处理 (17)第四章总结 (18)基于Matlab的数字图像增强处理摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
Matlab强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了Matlab 语言的特点,基于Matlab的数字图像处理环境，介绍了如何利用Matlab及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用Matlab图像处理工具箱进行图像处理的方，主要论述了利用Matlab实现灰度增强、空域增强、频域增强。
第一章绪论1.1 课题研究目的及意义数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或者其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。
基于MATLAB的图形图像处理系统的实现的开题报告
基于MATLAB的图形图像处理系统的实现的开题报告一、选题背景和意义图形图像处理是一项重要的计算机技术，在现代社会得到了广泛应用。
图形图像处理技术主要是指利用计算机对图像进行处理、分析、压缩、存储等操作。
MATLAB是一种非常流行的科学计算软件，具有强大的计算和图形处理功能，被广泛应用于科学计算、工程分析、数据探索等领域。
本项目旨在基于MATLAB实现一个图形图像处理系统，该系统可以对图像进行各种处理，并能将处理结果直观地展示。
二、研究内容和目标1. 系统需求分析首先对图形图像处理系统的需求进行分析，确定该系统需要实现的功能和具体的运行环境。
目标是基于MATLAB实现一个简单易用的图形图像处理系统，具有一定的实用性。
2. 图像处理算法研究选择常用的几种图像处理算法进行研究，包括图像滤波、边缘检测、二值化处理、形态学处理等。
研究各种算法的原理和实现方式，为后续系统的实现提供基础。
3. 系统设计和实现根据系统需求和图像处理算法的研究结果，对系统进行设计和实现。
设计包括系统结构、界面设计和算法实现等。
实现方面需要考虑MATLAB 编程语言特有的特点和使用需要注意的事项。
4. 系统测试和性能分析对系统进行全面的测试和性能分析，检验系统是否达到预期的目标。
分析系统的性能，包括运行速度、处理效果等指标。
三、研究方法和步骤1. 文献综述：针对图像处理技术和MATLAB编程语言相关文献进行综述和分析。
深入研究图像处理算法的原理和实现方式，熟悉MATLAB编程语言的基本语法和运用方式。
2. 需求分析：通过调研和访谈等方式，明确图形图像处理系统的需求，包括功能、性能和运行环境等方面。
3. 系统设计：根据需求分析结果，设计系统的结构和界面，并确定具体的算法实现方式。
4. 系统实现：依据系统设计方案，利用MATLAB编程语言实现图形图像处理系统。
5. 系统测试：对系统进行全面的测试和调试，评估系统的运行速度、处理效果等性能指标。
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山东科技大学本科毕业设计（论文）开题报告题目基于matlab在数字图像增强处理中的应用学院名称测绘学院专业班级测绘05级5班学生姓名吴兆艳学号0503016220指导教师陶秋香填表时间：2009年04月10日填表说明1.开题报告作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
2.此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期完成，经指导教师签署意见、相关系主任审查后生效。
3.学生应按照学校统一设计的电子文档标准格式，用A4纸打印。
4.参考文献不少于8篇，其中应有适当的外文资料（一般不少于2篇）。
5.开题报告作为毕业设计（论文）资料，与毕业设计（论文）一同存档。
设计（论文）题目Matlab在数字图像增强中的应用设计（论文）类型（划“√”）工程设计应用研究开发研究基础研究其它√一、本课题的研究目的和意义在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。
本文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法而展开。
用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。
对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。
在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊;传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之，输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。
目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。
如对X射线图片、TC影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题;对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现;在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的量。
图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。
二、本课题的主要研究内容（提纲）Matlab是一种简单，高效、功能强大的高级语言，在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途．本文将着眼于matlab在数字图像增强处理的空间滤波中进行研究，主要有以下几个研究内容：1、Matlab实现灰度直方图及直方图均衡化在这部分中，将主要介绍如何利用Matlab来调整图像灰度直方图，以达到图像增强的目的。
2、Matlab实现图像平滑滤波在空间域上对图像做局部检测的运算，以实现平滑的目的，即图像卷积运算。
3、Matlab实现图像锐化利用梯度算子做卷积运算，以实现提取边缘的目的。
4、实例分析在这部分中，在图像处理中应用Matlab的一些实例,将首先对进行空间滤波举例并分析，然后介绍Matlab在滤波的应用前景及发展趋势，最后将对不足之处进行讨论。
三、文献综述（国内外研究情况及其发展）计算机图像处理的发展历史不长，但己经引起了人们的重视。
图像处理技术始于20世纪60年代，由于当时图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。
1964年美国加州理工学院的喷气推进实验室，首次对徘徊者7号太空飞船发回的月球照片进行了处理，得到了前所未有的清晰图像，这标志着图像处理技术开始得到实际应用。
70年代进入发展期，出现了TC和卫星遥感图像，对图像处理的发展起到了很好的促进作用。
80年代进入普及期，此时微机己经能够承担起图形图像处理的任务。
VLSI的出现更使得处理速度大大提高，其造价也进一步降低，极大的促进了图像处理系统的普及和应用。
90年代是图像处理技术实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理的速度要求极高21世纪的图像处理技术要向高质量化方面发展，实现图像的实时处理，采用数字全息技术使图像包含最为完整和丰富的信息，实现图像的智能生成、处理、理解和识别。
数字图像处理是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科。
随着微型计算机性能的提高，数字图像处理技术也得到了广泛的普及，当前图像处理技术在工业自动化、工业检测、医学、遥感探测等各个方面都发挥着十分重要的作用。
对于图像处理系统来说，处理流程基本可以划分为三个段，首先是对获得的原始图像进行预处理；其次是抽取图像特征；最后是识别分析。
其中图像预处理阶段即图像增强阶段极为重要，如果此阶段选择的处理方式不当，后面的工作将很难取得成功。
在具体的应用过程中，获取的原始图像未必是最适合处理的，例如由于光照、移动、噪声等原因，导致了图像的质量不高。
但是受条件所限又不能再次取样，这就需要对采集的图像进行增强，使其比原始图像更适合于特定的应用。
因为针对的具体应用并不相同，因此图像增强并没有通用的理论。
其具体的方法分为两大类：空间域方法和频率域方法。
“空间域”一词是指图像平面自身，这类方法是以对图像的像素点直接处理为基础的，通过点运算处理将产生一幅新的图像，是一种既简单又重要的图像处理技术。
四、拟解决的关键问题1、Matlab图像处理程序编程2、Matlab在数字图像处理中原理和关键技术研究3、Matlab在数字图像增强空间滤波处理中的应用五、研究思路和方法第一，综述matlab的简介和在数字图像处理的特点。
第二，着重阐述的图像增强的几种方法算子的原理。
第三，编写MATLAB在图像滤波处理的程序；并利用MATLAB所提供的图形用户界面（GUI），实现一个可视的面向对象的操作界面。
第四，介绍Matlab在图像增强空间滤波的应用实例并进行分析。
最后，得出结论并阐述Matlab在图像处理中的发展趋势及不足之处。
六、本课题的进度安排4.01—4.10收集相关资料，并对收集到的资料及相关信息进行分析，拟定题目，完成开题报告4.10—5.31完成初稿，呈交指导教师修改6.01—6.08修改初稿，得出二稿6.09—6.16修改二稿，最后定稿6.17—准备答辩七、参考文献[1]Rafael C(ez，Richard E Woods，Steven L Eddirl8．Di tal ImageProcessing Second Edi~o．[MJ．北京：电子工业出版社，20O2．一HUN(SHUN(j W()N(，JUN(11rHUA W ANG．Contrast Enhancemcnt P,ased Oil Divided Histogram Manipulation[A]．2000IEEE Int’l Conf011Systems，Man and Cybernetics．[2]Stark JA.Adaptive image contrast enhancement using generalizations of histogramequalization［J］.IEEE Trans Image Proc,2000,9(5):889-996.［3］Wang L.Enhancement of medical ultrasonic image based on graylevel histogram equalization［J］.J Sichuan Univ,2002,34(1):105-108.［4］Saffor A,bin Ramli AR,Ng KH.Waveletbased compression of medical images:filterbank selection and evaluation［J］.Australas Phys Eng Sci Med,2003, 26(2):39-44.[5]Rafael C Gonzalez,Richard E Woods.Digital Image Process-ing(Second Edition)[M].Beijing:Publishing House of Elec-tronics Industry,2002.[6]HUNG-SHUNG WONG,JUNG-HUA WANG.Contrast En-hancement Based on Divided Histogram Manipulation[A].2000IEEE Int’l Conf on Systems,Man and Cybernetics.Vol2[C].2000.1551-1555.[7]王晓丹，吴崇明．基于MATLAB的系统分析与设计一图像处理[M]．西安：西安电子科技大学出版社，200O．[8]徐飞，施晓红．MATLAB应用图像处理[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2002．[9]王小丹,吴崇明.基于MATLAB的系统分析与设计———图像处理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2000.[10]高俊斌.MATLAB语言与程序设计[M].武汉:华中理工大学出版社,1998.[11]黄剑玲.用MATLAB进行数字图像的分析和处理[J].计算机与现代化,2000(4):104~107.[12]樊启斌,李虹.MATLAB语言的功能、特点及其应用[J].计算机应用,2000,4:29~32.[13]张铮，杨文平，石博强。
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