基于MATLAB的数字图像处理
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。
数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理
数字图像处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像的运算院系信息技术学院专业班级电气6班学号 201107111282姓名何英娜指导教师章瑞平课程设计时间 2012年11月目录一、摘要 (3)二、图像代数运算1、1图像的加法运算 (4)1、2图像的减法运算 (4)1、3图像的除法运算 (4)1、4绝对差值运算 (7)1、 5 图像的求补运算 (7)3三、图像的几何运算2、1 图像插值 (7)2、2图像的旋转 (8)2、3图像的缩放 (9)2、4图像的投影变换 (10)2、4图像的剪切 (11)四、课程设计总结与体会 (13)五、参考文献 (14)摘要图像运算涵盖程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多种运算；设计目的和任务：1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法3、掌握在MATLAB中进行插值的方法4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5、学会运用图像的投影变换和图像的剪切46、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际7、通过各类算法加强图像各种属性、一、图像的几何运算何运算图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。
图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)1图像加法运算一般用于多幅图像求平均效果，以便有效降低具有叠加性的随机噪声，在matlab中imadd用于图像相加，其调用格式为z=imadd(X,Y);程序演示如下：I=imread('rice.png');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像1'); J=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原图像52');K=imadd(I,J,'uint16'););subplot(2,2,3),imshow(K,[]),title('相加后图像'2、图像减法运算也称差分运算，是用于检测图像变化及运动物体的方法；用imsubtract函数实现。
基于MATLAB的数字图像处理系统研究
基于MATLAB的数字图像处理系统研究基于MATLAB的数字图像处理系统研究摘要：数字图像处理在现代社会中发挥着日益重要的作用。
本文以MATLAB为平台，研究了数字图像处理系统的关键技术和算法，并设计了一个基于MATLAB的数字图像处理系统。
通过对图像的预处理、增强、分割和识别等步骤，系统能够有效地处理各类图像，提高图像处理的速度和精度。
关键词：数字图像处理；MATLAB；预处理；增强；分割；识别一、引言随着计算机技术的发展，数字图像处理成为一门重要的研究领域。
数字图像处理技术广泛地应用在医学影像分析、人脸识别、安全监控等领域。
MATLAB是一种功能强大的科学计算与数据可视化工具，能够提供丰富的图像处理函数和工具箱。
本文将以MATLAB为平台，研究数字图像处理系统的关键技术和算法，并设计一个基于MATLAB的数字图像处理系统。
二、数字图像处理系统的关键技术1. 图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，旨在去除图像中的噪声和不必要的细节，以提高后续处理的效果。
图像预处理包括图像的灰度化、平滑滤波、直方图均衡化等操作。
2. 图像增强图像增强是为了使图像更具视觉效果和目标识别能力。
常用的图像增强技术有图像锐化、对比度增强、边缘增强等。
通过这些增强操作，可以使图像更加清晰、鲜明，提高目标的辨识度。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域，提取出感兴趣的目标区域。
图像分割技术有基于阈值的分割、基于边缘检测的分割、基于区域的分割等。
图像分割可以为后面的目标识别和特征提取提供有用的信息。
4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类，实现对图像中目标的自动识别。
常用的图像识别方法有基于模板匹配的识别、基于统计的分类器、基于神经网络的识别等。
图像识别技术的发展使得计算机能够自动处理和分析大量图像数据，解放了人力和物力资源。
三、基于MATLAB的数字图像处理系统设计本文设计了一个基于MATLAB的数字图像处理系统，具体包括图像数据输入、预处理、增强、分割和识别等模块。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第3章 MATLAB数字图像处理基础
➢ 3.1 图像的基本概念 ➢ 3.2 图像的数字化及表达 ➢ 3.3 图像的获取与显示 ➢ 3.4 像素间的基本关系 ➢ 3.5灰度直方图 ➢ 3.6图像的分类
第三章 数字图像处理基础知识
数字图像处理技术历经70余年的发展已经取得了长足的进步，在许多应用领域受 到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，如：航空航天、生物医学工程、工业检测、 机器人视觉等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率越低，质量差， 严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率越高， 图像质量好，但数据量大。同时采样的孔径形状，大小与采样方式有关。如图3-6所 示。
图3-6 图像采样示意图
3.3 图像的获取与显示
3.3.2 采样点的选取
图3-8 灰度级的量化
3.3 图像的获取与显示
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数。一幅大小为M×N，灰度级数 为的图像，其图像数据量为M×N×g（bit），量化等级越多，图像层次越丰富，灰 度分辨率越高，图像质量就越好，数据量大；反之，量化等级越少，图像层次欠丰 富，灰度分辨率越低，会出现假轮廓现象，图像质量就越差，数据量小。如图3-9所 示（但由于减少灰度级可增加对比度，所以在极少数情况下，减少灰度级可改善图 像质量）。所以量化等级对图像质量至关重要，在对图像量化时要根据需求选择合 适的量化等级。
2022年6月5日10时44分长征2号运载火箭托举着神舟十四号载人飞船从酒泉卫星 发射中心拔地而起奔赴太空，这是中国人的第9次太空远征。神舟载人飞船返回舱是 航天员在飞船发射、交会对接以及返回地面阶段需要乘坐的飞船舱。与在轨的空间站 不同，返回舱和地面之间的通信链路资源极其有限，传统的视频通信技术影响返回舱 图像的分辨率和画质。如图3-1所示，在神舟十三号及以前的飞船中，返回舱图像的 有效分辨率仅为352×288，难以适应目前高分辨率、大屏显示的画面要求。
基于Matlab的数字图像处理
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2.2 位图 位图：是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色 属性和位置属性。 位图又可以分成如下四种：二值图像（binary image)、灰度 图像(gray-scale image)、索引颜色图像(index color image)和 真彩色图像（true color image）。 位图的优缺点正好和矢量图相反。
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经过这样采样和量化得到的一幅空间上表现为离散分布 的有限个像素，灰度取值上表现为有限个离散的可能值的图 像称为数字图像。只要水平与垂直方向采样点数N和M足够多 ，量化比特数足够大，则数字图像的质量比原始模拟图像毫 不逊色。 在采样与量化处理后，才能产生一张数字化的图像，再 运用计算机图像处理软件的各种技巧，对图像进行处理、修 饰或转换，达到所需要的图像效果。
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图像是人类用来表达和传递信息的最重要手段。现代图像既 包括可见光范围的图像(能被人眼观察到的各种图像)，也包 括不可见光范围内借助于适当转换装置转换成人眼可见的图 像(如红外成像技术)。还包括视觉无法观察的其他物理图像 和空间物体图像，以及由数学函数和离散数据所描述的连续 或离散图像。 在空间图像信息中，光强度是其基本要素，它随图像空 间坐标(x,y,z)及光线的波长λ 和时间t的变化而变化，因此 空间图像函数可表示为：
0 150 200 I 120 50 180 250 220 100
11
2.5 . 真彩色图像
每一个像素由红、绿和蓝三个字节组成， 每个字节为8
bit，表示0到255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可以
产生1670万种不
1.2 图像与图形的区别
基本概念 图形：是指由外部轮廓线条构成的矢量图。即由计算机 绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等； 图像：是由扫描仪、摄像机等输入设备捕捉实际的画面产 生的数字图像，是由像素点阵构成的位图。 数据描述 图形：用一组指令集合来描述图形的内容，如描述构成 该图的各种图元位置维数、形状等。描述对象可任意缩放不 会失真。 图像：用数字任意描述像素点、强度和颜色。描述信息文 件存储量较大，所描述对象在缩放过程中会损失细节或产生 锯齿。
数字图像处理课件——基于MATLAB的图像处理(PPT课件)
图像缩放
改变图像的尺寸大小，以适应不同 的显示设备或应用需求。
图像增强技术
亮度调整
通过增加或减少图像的亮度来改善图像的视觉效果。
对比度增强
调整图像的对比度，以增强图像中的细节和颜色差 异。
直方图均衡化
通过重新分布图像像素的灰度级，增强图像的整体 对比度。
滤波器应用
使用不同类型的滤波器来提取有用的图像特征或去 除噪声。
介绍课程内容，学习资源， 作业要求和评估方式。
了解编程基础和数学概念有 助于更好地理解课程内容。
MATLAB图像处理简介
MATLAB是一种强大的编程语言和开发环境，在数字图像处理领域有广泛的应 用。了解MATLAB的基本概念和图像处理函数的使用是本课程的重点。
数字图像的离散化表示
1
图像分辨率
2
了解图像中信息的密度和细节水平，学会调
数字图像处理课件——基 于MATLAB的图像处理 (PPT课件)
欢迎来到数字图像处理课程，本课程以MATLAB为基础，教授图像处理的基本 知识，包括离散化表示、图像操作、增强技术、滤波和降噪、分割与边缘检 测。
课程介绍
1 学习目标
2 课程安排
3 前置知识
掌握数字图像处理的基本概 念和技术，以及MATLAB在 图像处理中的应用。
整和优化图像的分辨率。
3
采样和量化
将连续的图像转换为离散的像素表示，了解 采样和量化的原理和方法。
颜色模型
探索常用的颜色模型，如RGB、HSV和CMYK， 以及它们在图像处理中的应用。
图像的基本操作
图像裁剪
选择感兴趣的区域，并裁剪为新的 图像，以提取出所需的信息。
图像旋转
将图像按照特定角度进行旋转，以 改变其方向或对齐。
基于MATLAB的图像处理算法研究与应用
基于MATLAB的图像处理算法研究与应用一、引言图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向，随着数字图像技术的不断发展，图像处理算法在各个领域得到了广泛的应用。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，为研究人员提供了便利。
本文将探讨基于MATLAB的图像处理算法研究与应用。
二、图像处理基础在深入研究MATLAB图像处理算法之前，首先需要了解图像处理的基础知识。
图像处理是对数字图像进行操作以获取所需信息的过程，包括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
在MATLAB中，可以通过读取、显示和保存图像来进行基本的图像处理操作。
三、MATLAB图像处理工具箱MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括各种函数和工具，用于实现各种图像处理算法。
其中，常用的函数包括imread（读取图像）、imshow（显示图像）、imwrite（保存图像）等。
此外，MATLAB还提供了各种滤波器、边缘检测器、形态学操作等功能，方便研究人员进行图像处理实验。
四、常见的图像处理算法1. 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更加清晰、鲜艳或易于分析的过程。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等，在MATLAB中可以通过内置函数实现。
2. 图像滤波图像滤波是一种常见的预处理方法，用于去除噪声、平滑图像或增强特定特征。
MATLAB提供了各种滤波器，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，可以根据实际需求选择合适的滤波器进行处理。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有独立意义的区域或对象的过程。
在MATLAB中，可以使用阈值分割、区域生长、边缘检测等方法实现图像分割，为后续目标检测和识别提供基础。
4. 特征提取特征提取是从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征信息。
在图像处理中，特征可以是颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
MATLAB提供了各种特征提取函数和工具，帮助研究人员获取关键特征信息。
基于matlab的数字图像处理
基于MATLAB数字图像处理题目MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱，可以通过不同的算法对图像进行不同的处理，更加精确的对图像进行变换和更改，进一步提高了人们对图像处理的能力和认识。
通过用户自定义界面将简洁的界面与MATLAB程序结合起来，方便操作与应用。
1 功能介绍本程序是一个简单的图像处理程序，使用MATLAB软件编写完成。
主要具有灰度转换、亮度处理、显示频谱、左右翻转、上下翻转、向左旋转90度、向右旋转90度、任意角度旋转、保存等功能，并通过图形化交互界面（GUI）进行程序使用的交互。
交互界面如图1.图1 程序的交互界面2 功能实现程序由两个部分组成：MATLAB代码（.m文件）和GUI图形（.fig）。
程序使用的流程：图像输入—> 灰度转换（可选）—> 亮度处理（可选）—>显示频谱图（可选）—>左右翻转（可选）—>上下翻转（可选）—>向左旋转90度（可选）—>向右旋转90度（可选）—>任意角度旋转（可选）—>保存（可选）。
备注：软件版本：MATLAB R2010b2.1 获得图像文件图形获取的过程，下面是图像获取界面和获取后的效果图。
界面图效果图具体代码参见：function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) 2.2 灰度转换过程主要包括对原图片灰度转换及显示。
通过灰度转换按钮，将源程序链接到图片。
具体程序如下：function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)y=rgb2gray(handles.img); %RGB••••••••••imshow(y);elsemsgbox('这已经是灰度图像','转换失败');end2.3 亮度处理过程在已获得图片的基础上，再进亮度处理的选择。
基于Matlab的图像预处理讲解
基于Matlab的图像预处理算法实现目录第一章绪论 (1)1.1何谓数字图像处理 (1)1.2数字图像处理的特点及其应用 (1)1.2.1 数字图像处理的特点 (1)1.2.2图像预处理的内容 (2)1.2.3 数字图像处理的应用 (3)1.3MATLAB (4)1.3.1 matlab简述 (4)1.3.2 matlab处理图像的特点 (5)第二章数字图像处理的灰度直方图 (6)2.1灰度的定义 (6)2.2直方图定义 (6)2.2.1直方图的典型用途 (6)2.2.2灰度直方图的计算 (7)2.2.3图像直方图实现代码 (7)2.3直方图均衡 (8)2.3.1 直方图均衡原理 (8)2.3.2直方图均衡的实现 (8)第三章图像平滑与图像锐化 (12)3.1图像的平滑 (12)3.1.1领域平均法基础理论 (12)3.1.2算法实现 (13)3.2图像锐化 (15)3.2.1图像锐化的目的和意义 (15)3.2.2图像锐化算法 (16)3.2.3图像锐化的实现代码 (16)第四章图像噪声与噪声的处理 (19)4.1噪声的概念 (19)4.2图像噪声对图像的影响 (19)4.3噪声来源 (19)4.4噪声图像模型及噪声特性 (20)4.4.1 含噪模型 (20)4.4.2 噪声特性 (21)4.5图像二值化 (21)4.5.1理论基础 (21)4.5.2图像二值化的实现代码 (21)4.6二值图像的去噪 (22)4.6.1理论基础 (23)4.6.2二值图像去噪的实现代码 (23)第五章结论 (25)参考文献 (26)第一章绪论1.1何谓数字图像处理数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或则其他数字硬件，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。
例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立体断层图像的重建等。
总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。
基于MATLAB的数字图像处理技术分析
基于MATLAB的数字图像处理技术分析摘要：本文主要针对MATLAB数字图像处理技术进行分析研究，文章中简要分析MATLAB数字图像处理技术的原理和优势，同时也分析该技术的应用功能，并以具体项目为例总结MATLAB数字图像处理技术的具体应用。
关键字；MATLAB；数字图像处理技术；图像处理数字图像处理技术四基于计算机技术基础上的图像处理技术，该技术能够图像信号转换为数字信号并进行综合处理，从而能够利用计算机就直接进行数字处理管控，提升数字图像处理效果。
而随着现代计算机技术的不断优化进步，数字图像处理技术也逐渐升级。
本文提出的MATLAB数字图像处理技术就是一种利用了MATLAB工程语言的图像处理技术，该技术的应用具有图像处理功能全、图像处理效率高的优势，在现代数字图像处理技术中应用，具有良好的应用效果。
1.MATLAB数字图像处理技术简要分析MATLAB数字图像处理技术应用是以MATLAB语言为主要技术的数字图像处理方法。
MATLAB计算机软件语言是由美国mathworks公司设计研发的一种新型软件。
该软件具有矩阵运算处理功能，具有数据分析功能、具有信号处理功能以及图形显示功能，在该功能之下，数据分析信号处理的效率都非常高。
并且国mathworks公司的MATLAB计算机软件语言也针对图像信号处理、神经网络系统以及非线性系统构建设计了多种工具箱，从而方便各项功能良好开展。
MATLAB计算机软件语言在应用的过程中，工具箱的应用十分关键，利用工具箱可以完成多项工作处理工作。
在整个工作进行处理中，图像显示函数，图像文件输入、输出、图像挣钱灌输、图像变换函数、图像颜色操作函数以及图像颜色空间转换函数都是工具箱应用都非常关键，是实现数字图像处理的关键。
MATLAB数字图像处理技术应用具有全面的图像处理功能。
在整个工程施工模块中，要求完成对数字图像处理的综合应用管控，在项目的实际处理中，还可以管控各项数字图像处理的效率。
基于matlab的数字图像处理仿真分析毕业论文[管理资料]
![基于matlab的数字图像处理仿真分析毕业论文[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/10c3dccb4b35eefdc9d33305.png)
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，其处理能力的不断增强，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，图像处理学科在飞速发展的同时逐渐向其他学科交叉渗透。
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。
这种处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
MATLAB是一种优秀的数学工具，具有强大的运算功能和图形展示功能，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，包括MATLAB软件的简介和基本使用方法说明。
介绍了基于MATLAB图像处理的实现和仿真，包含图像的编辑、图像的变形、噪声与滤波以及频谱分析等。
关键词: MATLAB;数字图像处理AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware and the processing capacity, real-time digital image processing has become possible. Due to digital image processing algorithms to appear, with the rapid development of the subject of image processing, it has also gradually permeated to other subjects. Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology, and it has been in many areas have a wide range of applications. MATLAB is an excellent math tool, and it has powerful computing and graphics display capabilities. So it makes images processing become more simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, including the introduction of MATLAB and its usage. The paper also introduces the simulation and analysis of image processing based on MATLAB, including the level of gray , brightness, scaling, rotating, noise, filtering, and frequency analysis. Key words: MATLAB ;Digital image processing目录一绪论 (1)（一）数字图像处理概述 (1)（二）数字图像处理目的 (1)（三）MATLAB软件基本知识介绍 (2)二基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真 (3)（一）使用MATLAB实现对图像的基本运算 (3)1、图像缩放 (3)2、图像裁剪 (5)3、图像灰度调节 (6)（二）使用MATLAB对图像进行旋转变形 (7)（三）噪声 (9)（四）均值滤波 (11)（五）频谱分析 (12)三总结与展望 (14)参考文献 (15)致谢 (16)文献翻译 (17)（一）英文原文 (17)（二）中文翻译 (20)一、绪论（一）数字图像处理概述图像是一种重要的信息源，图像处理的最终目的就是要帮助人类理解信息的内涵。
基于Matlab的图像处理算法优化与实验
基于Matlab的图像处理算法优化与实验一、引言图像处理是计算机视觉领域的重要分支，随着数字图像技术的不断发展，图像处理算法在各个领域得到了广泛的应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为研究人员提供了便利。
本文将探讨基于Matlab的图像处理算法优化与实验，旨在提高图像处理算法的效率和准确性。
二、图像处理算法优化1. 图像去噪图像去噪是图像处理中常见的问题，影响着图像的清晰度和质量。
在Matlab中，可以利用各种去噪算法对图像进行处理，如中值滤波、均值滤波、小波变换等。
通过比较不同算法的效果和速度，优化选择最适合的去噪方法。
2. 图像增强图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更加清晰和易于分析。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度变换等方法对图像进行增强。
通过调整参数和比较实验结果，优化图像增强算法，提高图像的质量。
3. 特征提取特征提取是图像处理中的关键步骤，用于从原始图像中提取出有用信息。
在Matlab中，可以利用各种特征提取算法，如边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
通过优化算法参数和选择合适的特征描述子，提高特征提取的准确性和稳定性。
三、实验设计与结果分析1. 实验环境搭建在进行图像处理算法优化实验前，需要搭建合适的实验环境。
选择适当的Matlab版本和工具箱，并准备测试用的图像数据集。
2. 实验步骤步骤一：对比不同去噪算法在同一张图片上的效果，并记录去噪前后的PSNR值。
步骤二：比较不同图像增强方法对同一张图片的效果，并进行主观评价。
步骤三：提取同一组图片的特征，并比较不同特征提取算法的性能。
3. 实验结果分析根据实验数据和结果分析，可以得出以下结论： - 在某些情况下，中值滤波比均值滤波效果更好； - 直方图均衡化对于低对比度图像效果显著； - Harris角点检测在复杂背景下表现更稳定。
四、结论与展望通过基于Matlab的图像处理算法优化与实验研究，我们可以得出一些有益的结论，并为未来研究方向提供参考。
基于matlab的数字图像处理毕业论文
基于matlab的数字图像处理毕业论文基于matlab的数字图像处理毕业论文学号0711******* 编号2011020323 研究类型理论研究分类号TP391.41 HUBEI NORMAL UNIVERSITY 学士学位论文Bachelor’s Thesis 论文题目基于MATLAB的数字图像处理作者姓名李灿辉指导教师杨义发所在院系物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间2011.5.15 湖北师范学院学士学位论文（设计）诚信承诺书中文题目：基于MATLAB的数字图像处理外文题目：Digital image processing based on MATLAB 学生姓名李灿辉学号2007112020323 院系专业物理与电子科学学院电子信息科学与技术班级0703 学生承诺我承诺在毕业论文（设计）活动中遵守学校有关规定，恪守学术规范，本人毕业论文（设计）内容除特别注明和引用外，均为本人观点，不存在剽窃、抄袭他人学术成果，伪造、篡改实验数据的情况。
如有违规行为，我愿承担一切责任，接受学校的处理。
学生（签名）：2011年5月15日指导教师承诺我承诺在指导学生毕业论文（设计）活动中遵守学校有关规定，恪守学术规范，经过本人核查，该生毕业论文（设计）内容除特别注明和引用外，均为该生本人观点，不存在剽窃、抄袭他人学术成果，伪造、篡改实验数据的现象。
指导教师（签名）：2011年5月15日目录湖北师范学院学士学位论文（设计）诚信承诺书I 目录II 摘要1 1．前言2 2．数字图像处理基本内容3 2.1数字图像处理综述3 2.2数字图像处理的过程及内容方法4 2.3图像变换4 2.4 图像增强4 2.5图像分割5 2.6 图像复原6 2.7 MATLAB简介6 3．利用MATLAB 图像处理分析及新方案7 3.1 计算结果7 3.2 计算结果分析11 4．小结12 4.1 本文主要工作总结12 4.2 展望13 5．致谢14 参考文献15 附录16 湖北师范学院学士学位论文评审表II 湖北师范学院2011届物理与电子科学学院学士学位论文基于MATLAB的数字图像处理李灿辉(湖北师范学院物理与电子科学学院，湖北黄石435002) 摘要:本文简述了数字图像处理的一些基本方法和技术。
基于MATLAB的数字图像处理毕业设计
主要文件格式：1.JPEG格式 2.TIFF格式 3.GIF格式 4.BMP格式 5.PCX格式 6.PNG格式
MATLAB软件简介
MATLAB 是MATrix LABoratory（“矩阵实验 室”）的缩写，不仅具备完善的科学计算功能，而 且能胜任众多专业领域的仿真和设计任务，甚至能 自动生成直接与硬件关联的代码，在图像处理、系 统仿真、数字信号处理、自动控制等领域都有着广 泛的应用。
figure,imshow(uint8(K1));
title('3*3模板平滑滤波器');
figure,imshow(uint8(K2));
title('5*5模板平滑滤波器');
图像增强
原图
加入椒盐噪声的图像
3*3模 板 平 滑 滤 波 器
5*5模 板 平 滑 滤 波 器
2.中值滤波法 中值滤波是将领域中的像素按灰度级排序，取其中间值作
在MATLAB中还提供了imadjust对比度调整函数。
程序：
clear all;
J=imadjust(I);
I=imread('333.jpg');
subplot(1,2,2);
subplot(1,2,1);
imshow(J);
imshow(I);
xlabel('b)增强对比度')
xlabel('a)原始图像')
J=conv2(I,H,'same');
K=I-J;
subplot(1,2,2),imshow(K,[]); xlabel('（2）锐化滤波处理 后图像');
图像增强
图像频域增强： 1.Butterworth（巴特沃斯）低通滤波器
基于matlab的数字图像处理
基于matlab的数字图像处理MSRM是基于最大相似度的区域合并算法，其不管目标数量多少都可能正确分割，文中分析了算法的区域合并过程，验证了算法的未标记区域的个数会随着合并的过程逐渐变少，，最后应用MATLAB实现了算法对图像的成功提取，这一研究对于数字图像处理的进一步应用具有一定的意义。
标签：matlab；MSRM；最大相似度；区域合并算法0引言图像分割作为图像处理研究的核心问题，对分析图像和检测计算机视觉系统是非常重要的。
图像分割将图像处理和图像分析过程连接起来，通常情况下，对目标进行特征提取、参数测量和识别等操作是建立在图像分割的前提下的，实现了进一步图像分析和理解的目标，图像分割质量的好坏和后续图像处理的效果息息相关。
文中基于这一背景，最大相似度的区域合并算法的数字图像处理进行了分析这一研究对于数字图像处理的进一步应用具有一定的意义。
1 算法理论模型基于最大相似度的区域合并算法（Maximal Similarity based Region Merging，即MSRM）有两个环节，所有的区域均发生合并就代表着合并完成。
合并策略是合并除前景区域之外的所有的背景区域。
合并操作结束后就代表着提取出了完整的目标[9-10]。
确定每一个区域为的邻域集合。
那么，针对每个，假如，找出相应的邻域集合的答案，也就是。
接着分析研究和中每个区域的相似度。
对于和可以得出以下式子：因此如果将和合并成一个区域，这个区域中就会存在和B一样的标记，也就是：反之亦然。
将上面的过程一次一次的进行n次。
在每个过程中，集合和会被更新。
即发生膨胀、发生收缩。
在一切的背景标记不存在新的合并对象的情况下，这一过程也就结束了。
第一个环节会合并部分属于背景的区域。
然后还会存在一些由于彼此间的相似度产生的背景区域。
这样就造成了有的区域不能合并。
图1（a）描述了第一个环节的合并结果。
从图中我们可以看出，即使第一个环节合并了大量的属于背景的区域，然而还存在一些未标记的背景区域没有与背景标记区域合并。
数字图像处理课程设计 基于Matlab的数字图像处理
数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像识别院系信息技术学院专业班级软件2班学号 XXXXXXXXXX姓名 XXXX指导教师 XXXXXX课程设计时间 2014年12月目录摘要 (3)一、课程设计目的及任务 (4)二、设计的内容 (6)三、设计的实现 (7)四、系统调试 (18)五、课程设计总结与体会 (20)参考文献 (21)摘要本文主要介绍了一种采用基于matlab数字图像处理的图像识别技术，对身份证原始图像中的序列号标示进行图像识别的方法。
该系统通过图像预处理、图像定位、图像校正并最终输出结果。
在系统调试阶段，根据遇到的错误即时对原系统进行调整，并最终获得较为稳定高效的身份证序列号快速识别系统。
关键词 matlab 数字图象图像识别身份证序列号一、课程设计目的及任务图像信息是人类获得外界信息的主要来源，在现代科学研究、工业生产、军事技术等各个领域中，人们越来越多的利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，因此图像信息获得和处理显得尤为重要。
尤其是在当今科技迅速发展的时代，对图像信息处理提出了更高的要求，以便更加快速、准确、可靠地获得有用信息[1]。
图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理(Analog Image Processing)和数字图像处理(Digital Image Processing)，数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。
数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理(Geometrical Processing)、算术处理(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)、图像识别(Image Recognition)、图像理解(Image understanding)。
基于Matlab的数字图像处理
基于Matlab的数字图像处理概述我们已经知道，线性空间滤波即为掩膜矩阵和图像矩阵的卷积/相关运算。
本质上来说，是像素点值与像素点邻域像素点值之间的⼀种特殊运算关系，因为其运算规则为邻域像素点与对应掩膜系数相乘后相加的线性运算，故称之为线性空间滤波。
如果这种基于邻域的运算是⾮线性的，对图像的每个像素点都进⾏这种⾮线性运算（滤波），即为⾮线性空间滤波。
本⽂⾸先会将线性空间滤波与⾮线性空间滤波做⼀个简单的对⽐，然后介绍matlab中⼏种⾮线性空间滤波的函数。
与线性空间滤波对⽐为了使得每⼀个像素都有相同的可计算邻域，我们需要对图像矩阵进⾏填充。
具体填充概念见线性空间滤波⼀⽂。
图中：灰⾊数字部分：0填充部分；⿊⾊数字部分：图像矩阵；绿⾊数字部分：掩膜系数或划定邻域范围；Matlab 中⾮线性空间滤波函数先介绍两个执⾏常规⾮线性滤波的函数：nlfilter 和 colfilt。
当然，⼀些常⽤的⾮线性滤波器可以通过其他MATLAB和IPT函数实现，我们主要介绍colfilt。
其中colfilt因其出⾊的执⾏速度，是进⾏⾮线性滤波操作的最好选择。
⾸先介绍colfilt，然后将MATLAB中对nlfilter的描述，最后介绍另⼀种⽐较常⽤的统计排序滤波器。
colfilt是基于列的滤波⽅式，具体如下：colfilt函数语法：B = colfilt(A,[m n],block_type,@fun，paramerters)A：图像矩阵；[m n]：邻域范围；block_type：邻域块的处理⽅式，有如下两值可供选择：distinct 和 sliding⼆者通过fun运算返回的值不同，通过colfilt最终返回的矩阵也不同；详情如下：@fun：函数句柄，调⽤外部写好的函数fun进⾏邻域像素处理；parameters：fun所需的参数。
函数原理：邻域和图像例举：领域⼤⼩为3x3图像⼤⼩为：5x5fun例举：为均值函数。
⼤致过程为：m x n⼤⼩领域矩阵中⼼从左⾄右，从上到下依次滑过M x N⼤⼩的图像的每⼀个像素点。
基于 MATLAB 的数字图像处理方法研究
基于MATLAB 的数字图像处理方法研究1、研究的目的与意义视觉是人类感知外部世界最主要、最直接的途径，而图像是最直观的视觉信息。
图像技术就是在研究人类视觉信息的基础上发展起来的。
图像处理技术主要集中在图像的获取、变换、增强、恢复（还原）、压缩编码、分割与边缘提取等方面。
随着信息技术的发展，图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印等技术都取得了长足的进展。
随着计算机技术的迅猛发展，图像和图形技术不断融合，产生了各种图像处理软件。
这些软件被广泛应用于众多领域，并取得了令人瞩目的成就。
MATLAB 是适合多学科、多种工作平台的功能强大、界面友好、开放性很强、且具有出色的图像处理功能的大型优秀应用软件，用MATLAB 解决图像处理中的问题、难题，节省了图像处理工作者地时间和精力，大大提高图像处理的效率。
2、数字图像处理概述2.1图像与图像处理的概念图像（Image）就是采用各种观测系统获得的，能够为人类视觉系统所感觉的实体。
图像的范围非常广泛，包括：各类图片（Picture），如普通照片、X光片、遥感图片；各类光学图像，如电影、电视画面；客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等等。
数字图像处理是指，使用数字计算机对图像进行加工与处理。
2.2数字图像处理研究的内容数字图像处理学科所涉及的知识非常广泛，具体的方法种类繁多。
传统的图像处理技术主要集中在图像的获取、变换、增强、恢复（还原）、压缩编码、分割与边缘提取等方面。
近十多年来，图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印等领域迅速崛起。
而这些图像处理技术在计算机上模仿、扩展了人的智能，具有智能化处理功能。
2.3 数字图像处理系统数字图像处理系统是执行图像处理、分析理解图像信息任务的计算机系统。
该系统通常包括：计算机、图像显示器、大规模存储、硬拷贝输出装置、特殊的图像处理硬件、图像处理软件和图像传感器，如图 2-1 所示。
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Abstract: It described the relationship between digital images processing and MATLAB. The
characteristics and image processing toolbox of MATLAB language were introduced. Some examples, such as median filtering and edge detection, showed how to process digital images based on MATLAB programming and its toolbox. The powerful image processing capability of MATLAB is proved.
关键词： MATLAB软件；数字图像处理；图像增强；边缘检测 中图分类号： TP317.4 文献标志码： A 文章编号： 1008-5475(2009)02-0053-04
Digital Image Processing Based on MATLAB
WANG Lei
（Department of Computer Engineering, Suzhou Vocational University, Suzhou 215104, China）
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2009年第2期
王
磊: 基于MATLAB的数字图像处理
subplot(221) ;imshow(I); subplot(222) ;imhist(I, 64) ; subplot(223) ;imshow(J) ; subplot(224) ;imhist(J, 64) ; 执行后的效果图如图2所示.
第20卷 第2期 2009年6月
苏州市职业大学学报 Journal of Suzhou Vocational University
Vol.20,No.2 Jun. ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 2009
基于MATLAB的数字图像处理
王 磊
215104）
（苏州市职业大学 计算机工程系，江苏 苏州
MATLAB软件及两者之间的关系,介绍了MATLAB语言的特点以及 摘 要：简述了数字图像处理技术、 图像处理工具箱,通过中值滤波实现图像平滑处理,以及图像边缘检测等实例,说明了应用MATLAB语 言编程及其工具箱进行数字图像处理的方法,验证了该语言具有强大的图像处理能力.
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苏州市职业大学学报
第20卷
提高图像的质量或达到人们所预期的结果 [1].通常来说,数字图像处理的研究内容有:图像变换、 图像增 强、 图像复原、 图像分割、 图像描述、 图像压缩编码、 图像识别. 1.1 图像类型的转换 MATLAB支持多种图像类型,如索引图像、 灰度图像、 二进制图像、 RGB图像等.但是在某些图像 操作中,对图像的类型有所要求,所以要对涉及到的图像类型进行转换.MATLAB图像处理工具箱中 提供了不同图像类型相互转换的函数,常用的如rgb2gray( )函数转换真彩色图像或彩色图像为灰度图 像,gray2ind( )函数将灰度图像或二值图像转换成索引图像.在图像类型进行转换的时候,经常会遇到 数据类型不匹配的情况,针对这种情况,MATLAB工具箱中还提供了各种数据类型之间的转换函数,如 double( )就是把数据转换为双精度类型的函数. 1.2 图像增强 图像增强 [2]的作用主要是突出图像中重要的信息,同时减弱或者去除不需要的信息.图像增强技术 不考虑图像降质的原因,衰减掉不需要的图像信息.图像增强的方法主要有两大类 [3] :空间域法和频率 域法.空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理;频率域法是在图像的某种变换域内, 对图像的变换系数值进行某种修正,然后通过逆变换获得增强图像.频率域法属于间接增强的方法,低 通滤波、 同态图像增强均属于该类.空间域法属于直接增强的方法,它又可分为灰度级校正、 灰度变换和 直方图修正,直方图均衡属于空间域单点增强的直方图修正法. 1.3 图像分析 图像分析主要是对图像进行描述,即用一组数或符号表示图像中目标区的特征、 性质和相互间的关 系,为模式识别提供基础.边缘检测是图像分析中的重要内容,数字图像的边缘检测是图像分割、 目标区 域识别、 区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,也是图像识别中提取图像特征的一个重要属性. 边缘检测方法最基本的就是基于边缘提取的方法,通过边缘提取的方法进行边缘检测,一般包括边 缘检测和边缘连接两个独立的阶段.边缘检测实质上是一种像素特性不连续性影像分割,因为边缘的存 在是像素灰度值不连续的结果,这种不连续可以利用求一阶或二阶导数的方法 [4]检测到,经典的边缘检 测方法就是对原始图像按像素的某邻域考察灰度的阶跃变化,根据边缘邻近一阶或二阶导数变化方向 的思想,构造边缘检测算子.因而,边缘检测的目标就是检测边缘模型的一、 二阶导数的极值点或零点, 导数可用微分算子来计算,根据数字影像的特点,实际上数字图像中求导数是利用差分近似微分来进 行的 [5] ,总称微分算子边缘检测,其总体上也分为两类:过零点检测和局部极值检测.常用的算子包括: Robert算子、 Sobel算子、 Prewitt算子、 Laplacian算子、 Canny算子、 LOG算子等.
3
结
论
利用MATLAB语言及其所提供的函数进行数字图像处理,编程简单、 操作方便、 可靠性强,能够达 到预期的效果.MATLAB工具箱功能非常强大,简化了繁琐的数学计算工作,有效地促进了数字图像处 理相关的研究开发工作.
参考文献:
[1] 景晓军. 图像处理技术及其应用[M]. 北京:国防工业出版社,2005. [2] 张洪刚. 图像处理与识别[M]. 北京:北京邮电大学出版社,2006. [3] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 阮秋琦,译. 北京:电子工业出版社,2003:78-126. [4] 章毓晋. 图象处理和分析[M]. 北京:清华大学出版社,1999. [5] 张泽旭,李金宗,李宁宁,等. 基于光流场分割和Canny边缘提取融合算法的运动目标检测[J]. 电子学报,2003,31(9):1299-1302.
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苏州市职业大学学报
第20卷
2.3
图像分析 MATLAB图像处理工具箱提供了edge( )函数实现边缘检测,还有各种方法算子供选择,在本实例
中采用了Sobel算子来进行边缘检测,结果如图4所示. I=imread('1.bmp' ); J=edge(I,'sobel' ); K=edge(I,'sobel',0.035,'horizontal' ); M=edge(I,'sobel',0.035,'vertical' ); N=edge(I,'sobel',0.035,'both'); subplot(221),imshow(J); %自动阈值的sobel算子 …… subplot(224),imshow(N); %水平垂直叠加sobel算子
%原图像 %原图像直方图 %直方图均衡化所得图像 %均衡化后的直方图
2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0 0 100 200
10000
5000
0 0 100 200
2.2.2 图像平滑 中值滤波是一种很好的非线性图像平滑方法,由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性, 所以使用比较方便.对图像进行中值滤波,结果如图3所示.功能实现代码如下: I = imread('1.bmp'); J=histeq(I) K = imnoise(J,'salt & pepper',0.02); L = medfilt2(K); subplot(2,3,1);imshow(J); %原始图像; subplot(2,3,2);imshow(K); %加椒盐噪声后图像; subplot(2,3,3);imshow(L); %中值滤波后图像;
Key words: MATLAB software; digital image processing; image enhancement; edge detection
MATLAB是MathWorks公司开发的一套高性能的用于数值计算和可视化图形处理的工程语言,它 将数值分析、 矩阵运算、 图形图像处理、 信号处理和仿真等集成于一体,构成了一个方便、 界面友好的用 户环境.MATLAB语言是一种简单、 高效、 功能极强的编程语言,它可用于数学、 计算机、 电子工程、 信息 工程、 机械工程等专业. MATLAB的推出得到了各个领域专家学者的广泛关注,其强大的扩展功能为各个领域的应用提供 了基础.由各个领域的专家学者相继推出了MATLAB工具箱,它的工具箱主要有通信、 控制系统、 滤波器 设计、 图像处理、 非线性控制设计、 系统识别、 神经网络、 最优化、 模糊逻辑、 信号处理、 鲁棒控制、 统计等, 而且工具箱还在不断的增加.借助于这些工具,各个层次的研究人员可直观、 方便地进行分析、 计算及设 计工作,从而大大地节省了时间.为此,MATLAB己经成为目前使用最为广泛的工程应用软件.
1
数字图像处理技术及处理过程
图像处理就是按特定的目标,用一系列的特定操作来对图像信息进行加工.数字图像处理是指利用
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数字电信号进行某些数学运算或处理,以期
收稿日期：2008-12-02；修回日期：2009-02-24 作者简介：王 磊(1978-),女,江苏盐城人,讲师,硕士生,主要从事Net平台开发、 图像处理研究.
2
图像处理功能的Matlab实例
本文通过运用图像处理工具箱的有关
函数对一运动车辆的真彩色图像进行处理. 2.1 图像类型的转换 因后面的图像增强,边缘检测都是针对 灰度图像进行的,而原图是RGB图像,所以 首先要对原图类型进行转换.转换后的灰度图 像的效果如图1所示. 2.2 图像增强 2.2.1 灰度图像直方图均衡化 通过比较原图和直方图均衡化后的图像可见,图像变得更清晰,而且均衡化修正后,图像直方图灰 度间隔被拉大了,从而有利于图像的进一步分析和识别.该部分的程序代码如下: I=imread ('1.bmp'); J=histeq(I) ;