用matlab实现图像灰度变换课程设计
实验一 Matlab图像处理基础及图像灰度变换
实验一Matlab图像处理基础
一、实验目的
熟悉Matlab平台下的图像编程环境；
掌握基本的Matlab运算符应用方法；
掌握基本的主、子函数调用方法；
掌握基本的图像读、写等函数;
掌握Matlab帮助文档使用方法。
二、实验内容
1．观察matlab软件环境；
2．练习+，－，*，/，^，.+，.－，.*，./，.^ 等运算符号的使用方法；
3．编写主函数实现图像的读取、显示及写入；
4．编写子函数实现图像的翻转；
5．主函数调用子函数实现图像的翻转；
6．利用Matlab帮助文档查看相应函数的使用方法。
三、知识要点
1.Matlab支持的图像图形格式
TIFF, JEPG, GIF, BMP, PNG 等。
2.与图像处理相关的最基本函数
读：imread; 写：imwrite; 显示：imshow; 信息查看：imfinfo; 图像选装：imrotate 3.Matlab支持的数据类
double, unit8, int8, uint16, int16, uint32, int32, single, char (2 bytes per element), logical.
4.数据类及图像类型间的基本转换函数
数据类转换：B = data_class_name(A);
作业：
1.简述.*，./，.^的使用方法，与+，－，*，/，^的区别，用实例演示。
2.通过主、子函数实现图像的旋转。
matlab校正课程设计
matlab校正课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解Matlab在校正技术中的应用，掌握基本的图像校正原理和方法；2. 学生能运用Matlab软件进行图像的几何变换、灰度变换等校正操作；3. 学生了解图像校正技术在现实生活中的应用，如摄影、遥感图像处理等。
技能目标：1. 学生能熟练使用Matlab软件进行图像校正操作，包括读取、显示、保存图像等基本操作；2. 学生能运用所学知识解决实际问题，如对图像进行畸变校正、对比度增强等；3. 学生具备分析图像校正结果的能力，能够根据需求调整校正参数以获得满意的效果。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习Matlab校正课程，培养对图像处理技术的兴趣，提高学习的积极性和主动性；2. 学生在学习过程中，养成合作、探究的学习习惯，培养团队协作能力；3. 学生能够认识到图像校正技术在实际应用中的重要性，激发他们将所学知识应用于实际问题的热情。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，要求学生具备一定的Matlab编程基础和图像处理知识。
学生特点：学生具备一定的编程能力和图像处理知识，对Matlab校正技术有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：结合课程性质和学生特点，注重实践操作，培养学生的动手能力和解决问题的能力。
通过案例教学，使学生能够将所学知识应用于实际问题。
同时，注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行有效的教学设计和评估。
二、教学内容1. 图像校正原理- 图像几何变换：旋转、缩放、翻转等；- 图像灰度变换：线性、对数、幂次等变换。
2. Matlab图像校正操作- 图像读取、显示和保存；- 几何变换函数：imrotate、imresize等；- 灰度变换函数：imadjust、histeq等。
3. 实践案例- 摄影图像畸变校正；- 遥感图像对比度增强；- 其他实际应用场景的校正处理。
4. 教学大纲安排- 第1周：图像校正原理介绍，学习图像几何变换和灰度变换；- 第2周：Matlab图像校正操作学习，掌握相关函数的使用；- 第3周：实践案例1，学生分组进行摄影图像畸变校正；- 第4周：实践案例2，学生分组进行遥感图像对比度增强；- 第5周：课程总结与展示，学生分享学习成果。
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。
参考matlab界面编程实现灰度变换
图形图像处理课程大作业姓名:班级:学号:界面编程实现图像灰度变换摘要正文1.MATLAB界面编程简介:2. 图像的灰度变换简介3. 采用MATLAB Guide 设计界面3.1 问题分析:3.2 实验方法:3.3 实验结果:4. 线性变换的算法设计与实现:4.1 问题分析:4.2 实验方法:4.3 实验结果:5. 对数变换的算法设计与实现5.1 问题分析:5.2 实验方法:5.3 实验结果:6. 幂律变换的算法设计与实现:6.1 问题分析:6.2 实验方法:6.3 实验结果:实验心得附录1 .参考文献:2. 源代码: 目录1010101113131313界面编程实现图像灰度变换问题描述：本课题主要解决的问题是通过MATLAB界面编程实现图像的灰度变换，包括线性灰度变换、对数灰度变换、幂律灰度变换，以此来实现图像增强，使图像更适合于进一步的分析和对它内容的提取。
实现界面编程可以更方便的对图片进行操作，例如可以打开任意一张需要处理的图片，可以使图像处理结果更直观，对比更明显，更利于进行观察，同时可以实现保存处理后的图片，这样，图像的操作更简洁、直接。
摘要本次报告旨在完成以下几个任务：1、MATLAB界面编程简介;2、图像的灰度变换简介；3、采用MATLAB Guide 设计界面，设计实现下列功能的按钮：可以读入并显示任意一张图像，可以实现图像灰度变换（线性变换、对数变换和幂律变换），可以保存处理后的图片，可以退出程序，点击相应的按钮可以实现相应的功能;4、线性变换的算法设计与实现;5、对数变换的算法设计与实现;6、幂律变换的算法设计与实现。
结果如正文所示。
正文1.MATLAB 界面编程简介：图形用户界面是由窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象构成的一个用户界面。
用户通过一定的方法（如鼠标或键盘）选择、激活这些图形对象，使计算机产生某种动作或变化，如实现计算、绘图等。
若想制作一个可供反复使用且操作简单的专用工具，则图形用户界面是非常好的选择之一。
灰度图片处理(课程设计)文档
数字图像灰度处理的MATLAB GUI实现现阶段用于图像处理的软件很多，如PHOTOSHOP、PAINTSHOP、GIMP、SaperaProcessing，还可以使用VB、C/C++等编程语言来进行数字图像处理，但是大部分软件对图像的处理运算并不是很完善。
介绍一种用可视化数值计算软件MATLAB实现的数字图像处理系统平台,系统使用MATLAB中提供的GUI设计系统可视化的用户界面，下拉式的菜单方便用户选择对图像的处理。
用户可以随意选择要处理的图片。
但是该系统只支持灰度图片，可实现内容主要包括灰度图像的代数运算、几何运算、正交变换、图像增强、图像形态学描述、边缘检测。
基于数字图像处理的一些基本原理，利用MATLAB设计程序进行对灰度图像的处理。
有部分处理运算有很多种方法，我选择了最简单、最明了的方法。
本系统虽然基本纳含了对图像的一些基本处理，但是在部分功能模块实现上仍存在不足，恳请各位评审老师予以批评指正。
引言数字图像处理又称为计算机图像处理，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。
理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。
随着计算机的发展,图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，用于图像处理的软件也很多，如PHOTOSHOP、PAINTSHOP、GIMP、SaperaProcessing、MATLAB 等,其中大部分软件都是基于广告策划和图像修饰处理而设计的应用软件，进行图像处理时并不是很方便。
而MATLAB(矩阵实验室) 它在矩阵运算上有自己独特的特点，在矩阵运算处理具有很大的优势，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
不仅如此，MATLAB提供了丰富的图形命令和图形函数，而且其面向对象的图形系统具有强大的用户界面(GUI)生成能力。
图像处理matlab的课程设计
图像处理matlab的课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握图像处理的基本原理和方法，能够使用MATLAB软件进行图像处理和分析。
具体目标如下：1.了解图像处理的基本概念和常用算法。
2.掌握MATLAB图像处理工具箱的使用。
3.理解图像处理在实际应用中的重要性。
4.能够使用MATLAB进行图像读取、显示和保存。
5.能够使用MATLAB进行图像滤波、边缘检测、图像增强等基本操作。
6.能够运用所学知识解决实际图像处理问题。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和实践能力。
2.培养学生的团队合作精神和沟通协调能力。
3.培养学生的科学思维和解决问题的能力。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几个方面：1.图像处理基本概念：图像的定义、图像的表示、图像的属性等。
2.MATLAB图像处理工具箱：MATLAB图像处理工具箱的介绍、常用函数和工具的使用方法等。
3.图像处理基本算法：图像滤波、边缘检测、图像增强、图像分割等。
4.图像处理应用案例：图像处理在实际应用中的案例分析，如医学影像处理、工业检测等。
三、教学方法为了达到课程目标，将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。
包括：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念和原理，使学生掌握基本知识。
2.案例分析法：通过分析实际图像处理案例，使学生了解图像处理的应用和实际意义。
3.实验法：通过实验操作，使学生掌握MATLAB图像处理工具箱的使用和基本算法。
4.讨论法：通过小组讨论和交流，促进学生思考和解决问题，培养团队合作精神。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，将准备以下教学资源：1.教材：《图像处理matlab教程》等。
2.参考书：《数字图像处理》、《MATLAB图像处理》等。
3.多媒体资料：PPT课件、实验演示视频等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备等。
通过以上教学资源的支持，将能够丰富学生的学习体验，提高学生的学习效果。
基于MATLAB的彩色图像灰度化处理
目录第1章绪论............................................................................................................................ - 0 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 1 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 2 - 3.1加权平均法 .. (2)3.2平均值法 (2)3.3最大值法 (3)3.4举例对比 (4)3.5结果分析 (5)第4章结论.......................................................................................................................... - 7 - 参考文献.................................................................................................................................... - 7 - 附录............................................................................................................................................ - 8 -基于Matlab的彩色图像灰度化处理第1章绪论在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
基于matlab的图像处理的课程设计
基于matlab的图像处理的课程设计一、教学目标本课程旨在通过Matlab软件平台，让学生掌握图像处理的基本原理和方法，培养学生的实际操作能力和创新意识。
具体目标如下：1.知识目标：使学生了解并掌握图像处理的基本概念、理论和技术，包括图像的表示、图像的增强、滤波、边缘检测、分割和特征提取等。
2.技能目标：通过Matlab软件的操作练习，使学生能够熟练运用图像处理技术处理实际问题，提高学生的实践能力和问题解决能力。
3.情感态度价值观目标：培养学生对图像处理技术的兴趣，激发学生的创新思维，使学生认识到图像处理技术在实际生活和科学研究中的重要应用价值。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和数学基础：包括图像的表示、图像的采样和量化、图像的频率域处理等。
2.图像增强：包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等方法。
3.图像滤波：包括线性滤波、非线性滤波、频率域滤波等方法。
4.边缘检测：包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等方法。
5.图像分割：包括阈值分割、区域生长、边缘追踪等方法。
6.特征提取：包括颜色特征、纹理特征、形状特征等提取方法。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、理论和技术，使学生掌握图像处理的基本知识。
2.案例分析法：通过分析典型的图像处理案例，使学生了解图像处理技术在实际问题中的应用。
3.实验法：通过Matlab软件的操作练习，使学生熟练掌握图像处理技术的具体操作方法。
4.讨论法：学生进行小组讨论，激发学生的创新思维，提高学生的问题解决能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》（冈萨雷斯著），为学生提供图像处理的基本理论和技术。
2.多媒体资料：包括教学PPT、视频教程等，为学生提供直观的学习材料。
3.实验设备：计算机、投影仪等，为学生提供实践操作的平台。
matlab图片处理课程设计
matlab图片处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握MATLAB软件的基本操作，了解其在图片处理中的应用；2. 学习并掌握使用MATLAB进行图片读取、显示、保存等基本功能；3. 学习并掌握MATLAB中的图像处理工具箱，了解其功能及使用方法；4. 了解常见的图片处理技术，如灰度化、二值化、滤波、边缘检测等，并掌握其在MATLAB中的实现方法。
技能目标：1. 能够独立使用MATLAB进行图片的读取、显示、保存等操作；2. 能够运用MATLAB中的图像处理工具箱进行图片处理，实现灰度化、二值化、滤波、边缘检测等功能；3. 能够分析图片处理技术的原理，根据实际问题选择合适的图片处理方法；4. 能够结合实际问题，运用MATLAB进行图片处理，解决具体问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣，激发学生探索图像处理领域知识的热情；2. 培养学生动手实践、团队协作的能力，养成合作、分享的学习习惯；3. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，增强学生的自信心和成就感；4. 引导学生认识到图像处理技术在现实生活中的应用，提高学生对技术改变生活的认识。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，结合课本知识，让学生在实际操作中掌握图片处理技术。
学生特点：学生具备一定的计算机操作能力，对图像处理有一定了解，但可能对MATLAB软件及图像处理工具箱的使用不够熟悉。
教学要求：教师需注重理论与实践相结合，引导学生通过实际操作掌握图片处理技术，同时关注学生的个体差异，给予个别指导。
在教学过程中，关注学生的学习进度和反馈，及时调整教学方法和节奏，确保课程目标的实现。
二、教学内容本课程教学内容主要依据课程目标，结合教材相关章节，进行如下安排：1. MATLAB软件入门- MATLAB软件安装与界面介绍- 基本数据类型、运算符和数组操作- MATLAB编程基础：流程控制、函数编写与调试2. 图像处理基础- 图像的读取、显示与保存- 图像类型及转换：彩色图像、灰度图像、二值图像- 图像的基本属性：分辨率、像素、颜色空间3. 图像处理方法- 灰度化处理：加权平均法、最大值法、最小值法等- 二值化处理：全局阈值法、局部阈值法、Otsu方法等- 滤波处理：均值滤波、中值滤波、高斯滤波等- 边缘检测：Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等4. MATLAB图像处理工具箱- 图像处理工具箱的安装与使用- 常用函数介绍：imread、imshow、imwrite、rgb2gray、edge等- 结合实例进行图像处理操作演示教学内容安排与进度：1. 第1周：MATLAB软件入门2. 第2周：图像处理基础3. 第3周：图像处理方法（灰度化、二值化、滤波）4. 第4周：图像处理方法（边缘检测）及MATLAB图像处理工具箱教学内容依据教材章节进行组织，确保科学性和系统性。
matlab数字图像处理课程设计
matlab数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示方法和存储格式。
2. 学生能掌握MATLAB软件的基本操作，并运用其进行数字图像处理。
3. 学生能掌握图像的灰度变换、图像滤波、边缘检测等基本图像处理技术。
4. 学生能了解频域图像处理的基本原理，并运用MATLAB进行频域滤波。
技能目标：1. 学生能够运用MATLAB软件进行数字图像的读取、显示和保存。
2. 学生能够运用MATLAB实现基本的图像处理算法，如灰度变换、滤波等。
3. 学生能够分析图像处理算法的效果，并进行相应的参数调整。
4. 学生能够运用所学知识解决实际问题，如图像增强、边缘检测等。
情感态度价值观目标：1. 学生对数字图像处理产生兴趣，培养主动学习和探究的精神。
2. 学生通过实践操作，培养团队合作意识和解决问题的能力。
3. 学生能够认识到数字图像处理在科技、医疗、安全等领域的广泛应用，增强社会责任感。
4. 学生能够遵循学术道德，尊重他人成果，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为数字图像处理相关学科的教学实践，旨在通过MATLAB软件的使用，使学生掌握数字图像处理的基本方法和技能。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：结合课本内容，注重理论与实践相结合，强调学生的动手实践能力，培养解决实际问题的能力。
通过课程目标的具体分解，使学生在学习过程中能够达到预期的学习成果，为后续深入学习打下坚实基础。
二、教学内容本课程教学内容围绕以下几部分展开：1. 数字图像处理基础理论- 图像的表示与存储格式- 图像处理的基本操作（读取、显示、保存）2. MATLAB软件操作- MATLAB界面与基本操作- MATLAB图像处理工具箱的使用3. 灰度变换与图像增强- 灰度变换函数及其应用- 直方图均衡化与规定化4. 图像滤波- 空域滤波器设计- 频域滤波器设计- 常用滤波算法（如高斯滤波、中值滤波等）5. 边缘检测- 基本边缘检测算法（如Sobel、Prewitt）- 高级边缘检测算法（如Canny）6. 频域图像处理- 频域变换（傅里叶变换、DCT等）- 频域滤波（低通、高通、带通滤波器）教学大纲安排如下：1. 基础理论（1课时）2. MATLAB软件操作（2课时）3. 灰度变换与图像增强（2课时）4. 图像滤波（2课时）5. 边缘检测（2课时）6. 频域图像处理（2课时）教学内容与教材章节紧密关联，通过以上安排，使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、方法和技能。
matlab灰度处理课程设计
matlab灰度处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解灰度处理的原理及其在图像处理中的重要性。
2. 学生能掌握利用MATLAB进行灰度转换、直方图均衡化等基本操作。
3. 学生能解释不同灰度变换对图像视觉效果的影响。
技能目标：1. 学生能够独立运用MATLAB软件进行图像的读取、显示和保存。
2. 学生能够编写MATLAB程序完成灰度变换，包括但不限于线性灰度变换、对数变换和幂次变换。
3. 学生能够分析图像直方图，并应用直方图均衡化方法改善图像质量。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣和探究精神，激发学生进一步学习的欲望。
2. 增强学生的团队合作意识，通过小组讨论、实践操作等方式，使学生体验知识共享与交流的重要性。
3. 培养学生严谨的科学态度，通过实验数据的处理和分析，让学生认识到数学与计算机技术在图像处理领域中的实际应用。
课程性质：本课程为实践性较强的选修课程，旨在通过MATLAB软件操作，帮助学生将理论知识与实际应用相结合。
学生特点：学生为高年级本科生，具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解。
教学要求：结合学生特点，课程注重理论与实践相结合，强调学生的动手操作能力，以实现课程目标。
通过具体的学习成果分解，为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 理论知识：- 图像处理基本概念回顾：图像类型、色彩空间、图像质量评价。
- 灰度处理原理：线性灰度变换、对数变换、幂次变换、直方图均衡化。
2. 实践操作：- MATLAB软件入门：熟悉MATLAB环境，掌握基本命令与操作。
- 图像的读取、显示与保存：使用MATLAB内置函数实现图像的基本操作。
- 灰度变换实现：编写程序完成不同类型的灰度变换。
- 直方图均衡化：分析图像直方图，应用均衡化技术改善图像对比度。
3. 教学内容安排与进度：- 第一周：图像处理基本概念回顾，灰度处理原理学习。
- 第二周：MATLAB软件入门，图像读取、显示与保存操作。
用matlab实现图像灰度变换课程设计
用matlab实现图像灰度变换课程设计课程设计报告册课程名称： MATLAB课程设计课题名称：灰度变换增强专业班级：姓名： Bob Wang 学号： 15164 课程设计主要场所：信息楼220时间：指导教师：成绩：前言数字图像处理技术是20世界60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。
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变成以完成各自的计算。
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。
MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言，能够满足科学、工程计算和绘图的要求，与其它计算机语言相比，其特点是简洁和智能化，适应科技专业人员的思维方式和书写习惯，使得编程和调试效率大大提高。
我们学习掌握MATLAB，也可以说是在科学工具上与国际接轨。
目录一、课程设计目的 (2)二、设计任务及内容 (2)三、课题设计实验条件 (3)四、涉及知识 (3)五、具体设计过程及调试 (4)5.1、图像的读入和显示5.1.1、打开图像 (4)5.1.2、显示原图像 (5)5.1.3、图像灰度处理 (7)5.1.4、显示灰阶后图像 (8)5.2、直方图均衡化5.2.1、生成直方图 (10)5.2.2、直方图均衡化 (12)5.3、灰度变换5.3.1、线性变换 (9)5.3.2、分段线性变换 (9)5.3.3、非线性变换.................................... (9)六、心得体会 (17)七、参考文献 (18)八、程序清单 (19)一、设计目的本次课程设计旨在提升学生的动手能力，加强并巩固对专业理论知识的理解和实际运用。
matlab图像的灰度变换
实验二 图像的灰度变换一、实验目的1、 理解数字图像处理中点运算的基本作用；2、 掌握对比度调整与灰度直方图均衡化的方法。
二、实验原理1、对比度调整如果原图像f (x , y )的灰度范围是[m , M ]，我们希望对图像的灰度范围进行线性调整，调整后的图像g (x , y )的灰度范围是[n , N ]，那么下述变换：[]n m y x f mM n N y x g +---=),(),(就可以实现这一要求。
MA TLA B 图像处理工具箱中提供的i ma d j ust 函数，可以实现上述的线性变换对比度调整。
imadj u st 函数的语法格式为：J = imadj u st(I,[low_i n high_i n], [low_o u t high_o ut])J = imadj u st(I, [low_i n high_i n], [low_o u t high_o ut])返回原图像I 经过直方图调整后的新图像J ，[low_i n high_i n]为原图像中要变换的灰度范围，[low_o u t high_o ut]指定了变换后的灰度范围，灰度范围可以用 [ ] 空矩阵表示默认范围，默认值为[0, 1]。
不使用im adjus t 函数，利用mat l ab 语言直接编程也很容易实现灰度图像的对比度调整。
但运算的过程中应当注意以下问题，由于我们读出的图像数据一般是u i nt8型，而在MAT LAB 的矩阵运算中要求所有的运算变量为d o uble 型（双精度型）。
因此读出的图像数据不能直接进行运算，必须将图像数据转换成双精度型数据。
2、直方图均衡化直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，从而改善图像的灰度层次。
matlab图像处理课程设计
matlab图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解并掌握Matlab软件在图像处理领域的基本功能与操作方法。
2. 学习并掌握图像处理的基本概念，包括图像的表示、类型转换、灰度变换、滤波等。
3. 掌握图像处理中常用的算法，如边缘检测、图像增强、图像分割等。
技能目标：1. 能够独立使用Matlab软件进行图像读取、显示、保存等基本操作。
2. 能够运用Matlab进行图像的灰度变换、滤波处理，实现图像增强。
3. 能够运用边缘检测、图像分割等方法对图像进行处理，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理领域的兴趣，激发其探索精神，使其乐于学习、主动探究。
2. 培养学生的团队协作意识，使其在课程实践过程中学会与他人合作、共同解决问题。
3. 引导学生认识到图像处理技术在现实生活中的广泛应用，提高学生的技术应用意识。
课程性质分析：本课程为高中年级的选修课程，以实践操作为主，理论讲解为辅。
课程内容紧密联系实际，注重培养学生的动手能力和解决实际问题的能力。
学生特点分析：高中年级学生具备一定的数学基础和编程能力，对新鲜事物充满好奇，但学习时间有限，需要在课程设计中充分考虑学生的学习负担。
教学要求：1. 确保课程内容与教材紧密关联，注重实用性和操作性。
2. 课程设计要符合学生特点，难度适中，注重激发学生的学习兴趣。
3. 教学过程中要注重理论与实践相结合，引导学生将所学知识应用于实际问题。
二、教学内容1. 图像处理基础知识：- 图像的表示与类型转换- 图像的读取、显示与保存2. 图像灰度变换与滤波：- 灰度变换方法（线性、对数、幂次）- 图像滤波（低通、高通、带通滤波器）3. 图像增强：- 直方图均衡化- 自适应直方图均衡化- 图像锐化4. 边缘检测：- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割：- 阈值分割- 区域生长- 水平集方法6. 实践案例分析：- 选择具有代表性的图像处理案例，如车牌识别、人脸识别等，结合所学的理论知识进行实践操作。
实验2b 图像的灰度变换
实验2b 图像的灰度变换一、实验目的：学会用Matlab软件对图像进行运算和灰度变换。
二、实验内容：用+、-、*、/、imabsdiff、imadd、imcomplment、imdivide、imlincomb、immultiply、imsubtract和imadjust等函数生成各类灰度变换图像。
三、实验报告要求：写出每步处理的命令，并提交原图像和处理后的图像。
四、实验相关知识1、代数运算两幅图像之间进行点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像。
我们可以分别使用MATLAB的基本算术符+、-、*、/来执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型（命令函数为double（））。
为了更方便对图像进行操作，图像处理工具箱中也包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。
如下所示：imabsdiff：计算两幅图像的绝对差值imadd：两个图像的加法imcomplment：一个图像的补imdivide：两个图像的除法imlincomb：计算两幅图像的线性组合immultiply：两个图像的乘法imsubtract：两个图像的减法使用图像处理工具箱中的图像代数运算函数无需再进行数据类型间的转换，这些函数能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。
代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。
图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。
2、灰度变换点运算也称为灰度变换，是一种通过对图像中的每个像素值进行运算，从而改善图像显示效果的操作。
五、实验步骤：1、仔细阅读imabsdiff、imadd、imcomplment、imdivide、imlincomb、immultiply和imsubtract的帮助文件（help imabsdiff），并练习相关函数的使用。
matlab图像处理图像灰度变换,直方图变换
matlab图像处理图像灰度变换,直⽅图变换附录1 课程实验报告格式每个实验项⽬包括：1)设计思路，2)程序代码，3）实验结果，4）实验中出现的问题及解决⽅法。
实验⼀：直⽅图灰度变换 A ：读⼊灰度图像‘debye1.tif ’，采⽤交互式操作，⽤improfile 绘制⼀条线段的灰度值。
imread('rice.tif');imshow('rice.tif'),title('rice.tif'); improfile,title('主对⾓线上灰度值')B：读⼊RGB图像‘flowers.tif’，显⽰所选线段上红、绿、蓝颜⾊分量的分布imread('flowers.tif'); imshow('flowers.tif'),title('flowers.tif');improfile,title('主对⾓线红绿蓝分量')C：图像灰度变化f=imread('rice.png');imhist(f,256); %显⽰其直⽅图g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换，实现明暗转换(负⽚图像) figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);figure,imshow(g2)图像灰度变换处理实例：g=imread('me.jpg');imshow(g),title('原始图⽚');h=log(1+double(g)); %对输⼊图像对数映射变换h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图⽚h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图imshow(h),title('转换后的8位图');运⾏后的结果：实验⼆：直⽅图变换A：直⽅图显⽰I=imread('cameraman.tif'); %读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直⽅图title('原始图像直⽅图') %在原图直⽅图上加标题运⾏结果如下：例⼦：读⼊图像‘rice.png’，在⼀个窗⼝中显⽰灰度级n=64，128和256的图像直⽅图。
数字图像处理：图像的灰度变换（Matlab实现）
数字图像处理：图像的灰度变换（Matlab实现）(1)线性变换:通过建⽴灰度映射来调整源图像的灰度。
k>1增强图像的对⽐度；k=1调节图像亮度，通过改变d值达到调节亮度⽬的；0i = imread('theatre.jpg');i = im2double(rgb2gray(i));[m,n]=size(i);%增加对⽐度Fa = 1.25; Fb = 0;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(221), imshow(O);title('Fa = 1.25, Fb = 0, contrast increasing');figure(2),subplot(221), [H,x]=imhist(O, 64);stem(x, (H/m/n), '.');title('Fa = 1.25, Fb = 0, contrast increasing');%减⼩对⽐度Fa =0.5; Fb = 0;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(222),imshow(O);title('Fa = 0.5, Fb = 0, contrast decreasing');figure(2), subplot(222), [H,x] = imhist(O, 64);stem(x, (H/m/n), '.');title('Fa = 0.5, Fb = 0, contrast decreasing');%线性亮度增加Fa = 0.5; Fb = 50;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(223), imshow(O);title('Fa = 0.5, Fb = 50, brightness control');figure(2), subplot(223), [H,x]=imhist(O,64);stem(x, (H/m/n), '.');title('Fa = 0.5, Fb = 50, brightness control');%反相显⽰Fa = -1; Fb = 255;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(224), imshow(O);title('Fa = -1, Fb = 255, reversal processing');figure(2), subplot(224),[H,x]=imhist(O, 64);stem(x, (H/m/n), '.');title('Fa = -1, Fb = 255, reversal processing');(2)对数变换：增强低灰度，减弱⾼灰度值。
matla在图片处理课程设计
matla在图片处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握MATLAB在图片处理中的基本操作，如读取、显示、保存图片。
2. 学生能运用MATLAB进行基本的图像变换，包括灰度转换、二值化处理等。
3. 学生能了解并运用MATLAB进行图像滤波、边缘检测等图像处理技术。
技能目标：1. 学生能熟练使用MATLAB软件进行图片的读取、显示和保存。
2. 学生能运用MATLAB进行图片的灰度转换、二值化处理，并对处理结果进行分析。
3. 学生能通过MATLAB实现图像滤波、边缘检测等操作，提高图像处理技能。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习MATLAB图片处理技术，培养对图像处理领域的兴趣，激发学习热情。
2. 学生在学习过程中，培养团队协作意识，学会分享、讨论和解决问题。
3. 学生通过实践操作，认识到科技在现实生活中的应用，增强实践能力，提高创新精神。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，以MATLAB软件为工具，结合图片处理技术，使学生掌握图像处理的基本方法。
学生特点：学生具备一定的计算机操作基础，对图像处理有一定了解，但对MATLAB软件操作较陌生。
教学要求：教师需结合学生特点，由浅入深地进行教学，注重理论与实践相结合，关注学生个体差异，提高学生的实践操作能力。
通过教学设计和评估，确保学生达到课程目标，实现具体学习成果。
二、教学内容1. MATLAB软件基础操作：包括软件安装、界面认识、基本命令介绍，重点讲解图片读取（imread）、显示（imshow）、保存（imwrite）等函数。
教材章节：第一章 MATLAB基础操作2. 图像灰度转换与二值化处理：介绍灰度转换的原理，讲解im2gray函数的使用；阐述二值化处理的方法，讲解imbinarize函数的应用。
教材章节：第二章 图像预处理3. 图像滤波技术：讲解各种滤波器（如高斯滤波、中值滤波等）的原理和适用场景，演示filter2、medfilt2等函数的使用。
灰度图像频域处理的信号课程设计
信号课程设计题目: 灰度图像频域处理1．理论目的《信号与系统》课程设计的目的之一是为了巩固课堂理论学习，并能用所学理论知识正确分析信号处理的基本问题和解释信号处理的基本现象。
2．实践目的正确理解二维傅里叶变换及滤波的基本概念，掌握低通、高通滤波器。
3、内容和要求提供给学生一幅灰度图像（house.bmp，下载地址）。
（1）使用Matlab中的imread命令读取图像，并用imshow显示图像。
（2）将图像数据变换到二维频域（采用命令fft2），判断该图像的截止频率。
在频域进行低通滤波和高通滤波，恢复空域结果（采用命令ifft2），比较滤波前后的图像差异。
（3）设计一个差分滤波器，得到对该图像的二维一阶差分结果。
Matlab命令：imread, imshow, fft2, fftshift一、摘要本次课程设计主要是利用MATLAB－图像处理工具箱，对二维信号（数字图像）进行快速傅立叶变换与反变换，并且设计差分滤波器、低通滤波器和高通滤波器对二维信号（数字图像）进行滤波。
关键词：图像处理工具箱、二维数字图像处理、低通滤波、高通滤波、差分滤波1、二维信号采集2、1.1图像的选取从所给网址下载图像并存于D盘中命名为house，得到原图如下图 1 选取的需要处理的原图1.2 图像的读取MATLAB是解释型语言，就是说MATLAB命令行中敲入的命令在当前MATLAB进程中被解释运行。
利用函数imread()可完成图形图像文件的读取，语法：MATLAB程序：imshow(f);f=imread('D:\house.bmp');imshow(f);title('原图');图 2 MATLAB中读取图像的效果图2、将图像数据变换到二维频域MATLAB为计算数据的离散快速傅立叶变换，提供了一系列丰富的数学函数，主要有Fft、Ifft，Fft2、Ifft2，Fftn、Ifftn和Fftshift、Ifftshift等。
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课程设计报告册课程名称： MATLAB课程设计课题名称：灰度变换增强专业班级：姓名： Bob Wang 学号： 15164 课程设计主要场所：信息楼220时间：指导教师：成绩：前言数字图像处理技术是20世界60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。
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变成以完成各自的计算。
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。
MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言，能够满足科学、工程计算和绘图的要求，与其它计算机语言相比，其特点是简洁和智能化，适应科技专业人员的思维方式和书写习惯，使得编程和调试效率大大提高。
我们学习掌握MATLAB，也可以说是在科学工具上与国际接轨。
目录一、课程设计目的 (2)二、设计任务及容 (2)三、课题设计实验条件 (3)四、涉及知识 (3)五、具体设计过程及调试 (4)5.1、图像的读入和显示5.1.1、打开图像 (4)5.1.2、显示原图像 (5)5.1.3、图像灰度处理 (7)5.1.4、显示灰阶后图像 (8)5.2、直方图均衡化5.2.1、生成直方图 (10)5.2.2、直方图均衡化 (12)5.3、灰度变换5.3.1、线性变换 (9)5.3.2、分段线性变换 (9)5.3.3、非线性变换.................................... (9)六、心得体会 (17)七、参考文献 (18)八、程序清单 (19)一、设计目的本次课程设计旨在提升学生的动手能力，加强并巩固对专业理论知识的理解和实际运用。
通过使用MATLAB软件，根据所分配的课题，锻炼我们的自学能力，提高我们实践能力，为毕业设计做铺垫。
1、熟悉并掌握应用MATLAB语言相关知识和程序设计方法。
2、掌握MATLAB GUI程序设计3、熟悉MATLAB图像处理工具箱4、学会运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析二、设计任务及容利用MATLAB GUI设计实现图像处理的图形用户界面，利用MATLAB 图像处理工具箱实现以下的图像处理功能：1.采用matlab Guide设计图像界面；可以读入并显示图像，设计实现下列功能的按钮，点击相应的按钮可以实现相应的功能。
2.自选图像一幅，进行线性变换、分段线性变换和非线性变换，对比源图像与变换后的图像特征变换，体会该变换的特点。
3.自选图像一幅，生成并绘制图像的直方图。
4.直方图均衡化方法研究，比较变换前后图像的直方图。
三、题目研究的实验条件计算机、相关书籍、MATLAB7以上版本四、课题所涉及知识面数字图像处理和MATLAB软件知识五、具体设计过程及调试5.1、图像的读入和显示采用matlab Guide设计图像界面；可以读入并显示图像，设计实现下列功能的按钮，点击相应的按钮可以实现相应的功能。
图形界面5.1.1、打开图像从计算机中查找要打开的图片5.1.2、显示原图像把选中的图片显示在第一显示区5.1.3、图像灰度处理利用灰度处理函数rgb2gray()对原真彩图像灰阶化5.1.4、灰阶后的图像显示把灰阶后的图像显示在第二显示区，对两幅图片进行比较，观察两者特点。
显示原图像和灰阶后的图像结论：对图像灰阶处理就是对原图像黑白化5.2、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的灰度增强算法，是将原图的直方图经过变换函数修正为均匀的直方图，然后按照均衡后直方图修整原图像。
5.2.1、生成直方图图像的直方图是表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数，函数为imhist(X,map)显示原图像的灰度直方图5.2.2、直方图均衡化均衡化函数为histeq(I,n),其中n默认为64直方图均衡化比较5.3、灰度变换某些情况下，需要对图像的灰度级整个围或者其中的某一段扩展或压缩到记录器件输入灰度级动态围之。
灰度变换可分为线性变换、分段线性变换、非线性变换和其他的灰度变换。
5.3.1、线性变换具体实现形式为：g(x,y)=(d-c)/(b-a)[f(x,y)-a]+c线性变换结果对比作用：使曝光不充分图像中黑的更黑，白得更白，从而提高图像对比度5.3.2、分段线性变换具体实现形式：g(x,y)=c/df(x,y) 0<=f(x,y)<=ag(x,y)= (d-c)/(b-a)[f(x,y)-a]+c a<=f(x,y)<=b g(x,y)= (f-b)/(e-a)[f(x,y)-b]+d b<=f(x,y)<=c分段线性变换结果对比5.3.3、非线性变换具体实现形式：g(x,y)=a+ln[f(x,y)+1]/b*lnc非线性变换结果对比六、心得体会这次MATLAB课程设计让我学到了很多，不仅仅是知识，还学到了许多学习方法。
MATLAB软件在这之前接触的很少，仅仅是在数字信号处理的实验课上有过一点了解。
为了做好这次的课程设计，我查阅了大量的资料，并上网搜索了许多与此相关的知识，这个过程使我受益匪浅，那就认识了很多关于MATLAB的论坛，论坛上面提供了很多关于MATLAB学习的方法及其自学的方法，那些论坛对于将来学习MATLAB及其它方面的知识也有很大的帮助。
虽然在规定的时间完成了老师所布置的课题，但是还是觉得不免有些不足。
由于时间局限，对许多MATLAB所运用到的知识仅仅是有所了解，而并没有完全地掌握，甚至可以说是只知其然，而不知其所以然。
这使我意识到对于MATLAB的学习任务还很艰巨，还有许多知识需要去了解，去深入研究。
通过这次MATLAB课设，学到了MATLAB GUI程序设计，并通过MATLAB所生成的图像调试结果，以达到系统的要求。
MATLAB作为第四代计算机语言，具有相当强大的矩阵运算和操作功能，其程序编写也比其它语言要简单，是一种对学习非常有帮助的软件，在之后的时间，我依然会对它进行学习。
七、参考文献1.郭仕剑、邱志模、陆静芳.MATLAB入门与实践.：人民邮电，20082.智星.MATLAB程序设计及应用.:清华大学,20023.肖伟、忠.MATLAB程序设计与应用[M].：清华大学，20054.瞿亮.基于MATLAB的控制系统计算机仿真.：清华大学，交通大学.2005八、程序清单一打开图片和灰阶化global imglobal xglobal yglobal zx=0.002;y=0.02;z=0.04;[filename,pathname]=...uigetfile();str=[pathname filename];im=imread(str);axes(handles.axes1);imshow(im);title(‘原图’);im = rgb2gray(im);axes(handles.axes2);imshow(im);title();二线性变换global im;global J;J=imadjust(im,[0.3,0.7],[]);axes(handles.axes1);imshow(im);title(‘原图’);axes(handles.axes2);imhist(im);title(‘灰度直方图’);axes(handles.axes3);imshow(J);title(‘线性变换后图像’);axes(handles.axes4);imhist(J);title(‘线性变换后灰度直方图’);三分段线性变换global im;global H;H=double(im);[M,N]=size(H);%½øÐлҶȱ任for i=1:Mfor j=1:Nif H(i,j)<=30H(i,j)=H(i,j);elseif im(i,j)<=150H(i,j)=(200-30)/(150-30)*(H(i,j)-30)+30;elseH(i,j)=(255-200)/(255-150)*(H(i,j)-150)+200;endendend%±ä»»ºóµÄ½á¹ûaxes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(uint8(H));title();axes(handles.axes4);imhist(uint8(H));title();四非线性变换global im;global J;global H;J=double (im) ;H=(log(J+1))/10;axes(handles.axes1);imshow(im);title();axes(handles.axes2);imhist(im);title();axes(handles.axes3);imshow(H);title();axes(handles.axes4);imhist(H);title();五生成灰度直方图global im;axes(handles.axes1);imshow(im);title(‘原图’);axes(handles.axes2);imhist(im);title(‘灰度直方图’);六直方图均衡化global im;global J;J=histeq(im);axes(handles.axes1);imshow(im);title(‘原图’);axes(handles.axes2);imshow(J);title(‘直方图均衡化后图像’);axes(handles.axes3);imhist(im);title(‘原图像直方图’);axes(handles.axes4);imhist(J);title(‘直方图均衡化后图像直方图’);平滑处理用3*3屏蔽窗口的8近邻均值进行滤波for(int j=1;j<height-1;j++){for(int i=1;i<wide-1;i++){averg=0;averg=(int)((p_data[(j-1)*wide+(i-1)]+p_data[(j-1)*wide+i]+p_data[(j-1)*wide+(i+1)]+p_data[j*wide+(i-1)]+p_data[j*wide+i+1]+p_data[(j+1)*wide+(i-1)]+p_data[(j+1)*wide+i]+p_data[(j+1)*wide+i+1])/8); //求周围8近邻均值if(abs(averg-p_temp[j*wide+i])>127.5)p_temp[j*wide+i]=averg;}}利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理I=imread('aaa.jpg');imshow(I);J1=imnoise(I,'salt & pepper'); % 叠加椒盐噪声figure,imshow(J1);f=double(J1); % 数据类型转换，MATLAB不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f); % 傅立叶变换g=fftshift(g); % 转换数据矩阵[M,N]=size(g);nn=2; % 二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器d0=50;m=fix(M/2); n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2));figure,imshow(J3); % 显示滤波处理后的图像运行结果：。