matlab图像处理开题报告
matlab 数字图像处理实验报告(五份)
《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理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。
其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。
此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。
常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。
频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\624baf9dbcc4910a.jpg');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'IMG_20170929_130307.jpg', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 196Original Image2.给定函数的累积直方图。
基于MATLAB的图像分割算法研究开题报告
1213周系统测试，完善程序功能。
1415周按照规定要求完成毕业论文。
六、指导教师意见
签字： 年见
签字： 年 月 日
2、图像边缘检测方法用于图像处理的历史
在图像分割中，边缘检测方法可以说是人们研究的最多的方法，它试图通过检测包含不同区域的边缘来解决图像分割问题。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较剧烈的地方，也即我们通常所说的信号发生奇异变化的地方。奇异信号沿边缘走向的灰度变化剧烈，通常我们将边缘划分为阶跃状和屋顶状两种类型。阶跃边缘中边缘两边的灰度值有明显的变化;而屋顶状边缘中边缘位于灰度增加与减少的交界处。在数学上可利用灰度的导数来刻划边缘点的变化，对阶跃边缘、屋顶状边缘分别求其一阶、二阶导数。可见，对阶跃边缘点儿其灰度变化曲线的一阶导数在A点达到极大值;二阶导数在A点与零交叉。对屋顶状边缘点B，其灰度变化曲线的一阶导数在B点与零交叉，二阶导数在B点达到极值。
本课题就是从这一起点出发，分别采用边界分割和分水岭变换两种方法进行图形分割，并用MATLAB实现整个分割过程。
二、课题关键问题及难点问题
1、基于边缘分割的图像分割算法的应用。
2、Hough变换的线检测方法与仿真实现。
3、利用各种算子进行图像分割并仿真实现
4、图像分割的仿真与实现。
5、基于分水岭变换进行图像分割
多年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点，人们对其的关注和投入不断提高。它是一种重要的图像分析技术，是从图像处理到图像分析的关键步骤，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题，图像分割结果是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像的加工主要处于图像处理的层次，图像分割后，对图像的分析才成为可能。另外，图像分割在实际中也得到了广泛的应用，在计算机视觉和图像识别的各种应用系统中占有相当重要的地位，也是研制和研发计算机视觉系统、字符识别和目标自动获取等图像识别和理解系统首先要解决的问题。只要需对图像目标进行提取，测量等都离不开图像分割。
数字图像处理matlab版实验报告
数字图像处理实验报告（matlab版）一．实验目的：熟悉数字图像处理中各种椒盐噪声的实质，明确各种滤波算法的的原理。
进一步熟悉matlab的编程环境，熟悉各种滤波算法对应的matlab函数。
实验结果给以数字图像处理课程各种算法处理效果一个更直观的印象。
二.实验原理:1．IPT(图像处理工具箱)基本函数介绍1. imread函数该函数用于从图形文件中读出图像。
格式A=IMRAED(FILENAME,FMT)。
该函数把FILENAME 中的图像读到A中。
若文件包含一个灰度图,则为二维矩阵。
若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。
FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。
格式[X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。
FMT的可能取值为jpg 或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
2.imwrite函数该函数用于把图像写入图形文件中。
格式IMWRITE(A,FILENAME,FMT)把图像A写入文件FILENAME中。
FILENAME指明文件名, FMT指明文件格式。
A既可以是一个灰度图,也可以是一个真彩图像。
格式IMWRITE(X,MAP,FILENAME,FMT)把索引图及其调色板写入FILENAME中。
MAP必须为合法的MATLAB调色板,大多数图像格式不支持多于256色的调色板。
FMT的可能取值为tif或tiff,jpg或jpeg,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
3. imshow函数显示图像。
格式IMSHOW(I,N).用N级离散灰度级显示灰度图象I。
若省略N,默认用256级灰度显示24位图像,64级灰度显示其他系统。
格式IMSHOW(I,[LOW HIGH])，把I 作为灰度图显示。
LOW值指定为黑色,HIGH指定为白色，中间为按比例分布的灰色。
matlab数字图像处理实验报告
subplot(2,1,1);imshow(j);title('噪声干扰图像')
subplot(2,1,2);imshow(M);title('改进后的图像')
3、采用三种不同算子对图像进行锐化处理
应用Sobel算子锐化图像
Z2=imsubtract(A,B)
Z3=immultiply(A,B)
Z4=imdivide(A,B)
subplot(3,2,1); imshow(A);title('原图像A') subplot(3,2,2); imshow(B);title('原图像B') subplot(3,2,3); imshow(Z1);title('加法图像') subplot(3,2,4); imshow(Z2);title('减法图像') subplot(3,2,5); imshow(Z3);title('乘法图像') subplot(3,2,6); imshow(Z2);title('除法图像')
imshow(l);
title('Original lmage 1;
THETA = 11;
PSF = fspecial('motion', LEN, THETA);
blurred = imfilter(l, PSF, 'conv', 'circular');
算子滤波锐化
应用prewitt算子锐化图像 算子滤波锐化
应用log算子锐化图像
matlab 图像处理报告
《 MATLAB 实践》课程设计学生姓名：学号：专业班级：指导教师：二○○九年三月十三日1.设计目的…………………………………………………第 3页2.题目分析…………………………………………………第3 页3.总体设计…………………………………………………第4 页4.具体设计…………………………………………………第 6页5.结果分析…………………………………………………第 20页6.心得体会…………………………………………………第 20页7.参考书目…………………………………………………第 20页1 课程设计的目的：综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计。
2、题目分析课程设计的基本要求1）熟悉和掌握MATLAB 程序设计方法2）掌握MATLAB GUI 程序设计3）学习和熟悉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课程设计的内容学习MATLAB GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop 。
要求：按照软件工程方法，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，给出设计详细说明。
然后按照自己拟定的功能要求进行程序设计和调试。
以下几点是程序必须实现的功能。
1）图像的读取和保存。
2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意的亮度和对比度变化调整，显示和对比变换前后的图像。
3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标选取图像感兴趣区域，显示和保存该选择区域。
4）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操作，并保存，比较几种插值的效果。
5）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。
6）能对图像加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。
比较去噪效果。
3、总体设计本软件工具栏主要有文件，工具、图像等一些基本功能，如文件选项中包括打开、保存以及退出程序，操作选项卡中包含一些常用功能，对图像的处理通过对工具栏的操作来完成，下面将就具体功能逐个说明。
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。
matlab简单图像处理实验报告
实验一：图像文件类型转换实验目的：理解数字图像文件的几种基本类型掌握在MATLAB中进行图象文件类型转换的方法观察图象转换前后的效果加深对图象文件类型的理解熟悉图象格式、颜色系统间的转换实验内容：1）灰度图像与索引图像的相互转换2）RGB图像与索引图像的相互转换3）将图像转换为二值化图像实验方法：利用MATLAB工具进行实验一、灰度图像到索引图像的转换clear>> info=imfinfo('rice.png')info =Filename: 'rice.png'FileModDate: '26-Jan-2003 00:03:06'FileSize: 44607Format: 'png'FormatVersion: []Width: 256Height: 256BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10]Colormap: []Histogram: []InterlaceType: 'none'Transparency: 'none'SimpleTransparencyData: []BackgroundColor: []RenderingIntent: []Chromaticities: []Gamma: []XResolution: []YResolution: []ResolutionUnit: []XOffset: []YOffset: []OffsetUnit: []SignificantBits: []ImageModTime: '27 Dec 2002 19:57:12 +0000'Title: []Author: []Description: 'Rice grains'Copyright: 'Copyright The MathWorks, Inc.'CreationTime: []Software: []Disclaimer: []Warning: []Source: []Comment: []OtherText: []RGB=imread('rice.png');>> figure(3);>> imshow(RGB);>> figure(1);>> [RGB1,map1]=gray2ind(RGB,128);>> imshow(RGB1,map1);>> figure(2);>> [RGB2,map2]=gray2ind(RGB,16);>> imshow(RGB2,map2);>> imwrite(RGB1,map1,'3.bmp');>> imwrite(RGB2,map2,'4.bmp');图3 图1图2实验结果分析：从上述实验结果，我们可以看出灰度级不同，图像的亮度也不一样。
matlab数字图像处理实验报告
重庆交通大学学生实验报告实验课程名称《数字图像处理》课程上机实验开课实验室河海学院仿真实验室学院河海学院年级专业08级地理信息系统学生姓名学号********时间2011 至2012 学年第 1 学期实验一图像显示【实验内容】1）使用 MATLAB图像读取函数imread读取图像。
2）使用 MATLAB图像显示函数imshow显示图像。
3）使用 MATLAB添加色带函数colorbar为图像添加色带。
【实验目的】1）掌握MATLAB图像读取和显示函数的应用方法。
2）了解如何为图像添加色带。
【实验结果】（放置处理前图像）（放置处理后图像）2-1 2-5-3 2-10 【程序说明】a=imread('yq.jpg');a=double(a);%a=uint8(a);imshow(a);%save saturn.dat a-ascii;save yu.text a -ascii; %结果图2-1 e=imread('yq.jpg');imshow(e);iptsetpref('ImshowTruesize','manual');figure,imshow(e);iptsetpref('ImshowTruesize','auto');bw1=zeros(20,20);bw1(2:2:18,2:2:18)=1;figure,imshow(bw1,'notruesize');bw1whos%结果图2-5-3%使用一个调色板来显示一副二进制图像figure,imshow(bw,[1 00;0 0 1]);%结果图2-10本次实验得分实验二图像运算【实验内容】1）使用 MATLAB滑动邻域操作函数nlfilter对图像进行处理。
2）使用 MATLAB分离邻域操作函数blkproc对图像进行处理。
【实验目的】1）掌握滑动邻域操作函数的应用方法。
Matlab图像处理开题
毕业设计（论文）开题报告题目：基于matlab的图像编辑软件开发专业计算机科学与技术班级091041B1学号0910411116姓名牛向华指导教师姜寒2013年03 月1 日1 本课题的目的和意义、国内外研究现状、水平和发展趋势1.1课题的目的和意义随着图像处理的研究逐渐深入，许多问题有待于解决，故对图像处理得需求也进一步增加。
图像处理已经逐渐成为一门比较成熟的学科，数字图像处理在整个图像处理领域中占有重要的地位。
图像处理中有很多数学公式，目前以数学为工具讲解图像处理的专著也有很多，Matlab主要就是通过程序实现图像处理，而且Matlab不像其他语言实现图像程序设计比较繁琐，它却相对比较简单易懂，很好实现。
从本质上说，图像就是函数、矩阵或程序设计中的数组。
而Matlab具有强大而方便的数组操作功能，同时又提供了丰富的图像处理函数。
图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70％的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。
在近代科学研究、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。
例如：由于空间技术的发展，人造卫星拍摄了大量的地面和空间的照片，人们可以利用照片获得地球资源、全球气象和污染情况等；在医学上，医生可以通过x射线分析照像，观察到人体各部位的断层图像；在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产，由此可见图像信息的重要性。
获得图像信息非常重要，但目的不仅仅是为了获得图像，而更重要的是将图像信息进行处理，在大量复杂的图像中找出我们所需要的信息。
因此图像信息处理在某种意义上讲，比获得图像更为重要，尤其是在当今科学技术迅速发展的时代，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。
MATLAB软件自从20世纪80年代中期推出以来，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，现已成为国际公认的、最优秀的科学计算与数学应用软件之一，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．它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。
matlab数字图像处理报告
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2011—2012学年第1学期）课程名称：图形图像处理开课实验室：信自楼444 2012年5月30日一、实验目的1.拉普拉斯算子、马尔算子（LOG）、Canny算子图像处理；2.边缘提取和跟踪3.简单图像的区域分割（峰谷法，类间最大距离法，最佳熵法）二．实验内容即步骤：1. 马尔算子：I=imread('g:\图片\moon.tif');imshow(I);bw1=edge(I,'roberts'); %--------’roberts算子‘图像分割bw2=edge(I,'prewitt'); %--------’prewitt算子‘图像分割bw3=edge(I,'sobel'); %--------'sobel算子'图像分割bw4=edge(I,'log'); %--------'log算子'（拉普拉斯-高斯）图像分割bw5=edge(I,'canny'); %--------'canny算子'图像分割figure,subplot(2,3,1),imshow(bw1,[]);subplot(2,3,2),imshow(bw2,[]);subplot(2,3,3),imshow(bw3,[]);subplot(2,3,4),imshow(bw4,[]);subplot(2,3,5),imshow(bw5,[]);h1=[0 1;-1 0]; % --------’roberts算子‘矩阵h2=[-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; %--------’prewitt算子‘矩阵h3=[-1 0 -1;-2 0 2;-1 0 1]; %--------‘sobel算子'矩阵h4=[0 -1 0;-1 4 1;0 -1 0]; %--------'log算子'矩阵J1=imfilter(I,h1); %--------采用’roberts算子‘矩阵化锐J2=imfilter(I,h2); %--------采用’prewitt算子‘矩阵化锐J3=imfilter(I,h3); %--------采用‘sobel算子'矩阵化锐J4=imfilter(I,h4); %---------采用'log算子'矩阵化锐figure,subplot(1,2,1),imshow(bw1,[]);title('roberts算子的分割');subplot(1,2,2),imshow(J1);title('roberts算子的锐化');figure,subplot(1,2,1),imshow(bw2,[]);title('prewitt算子的分割');subplot(1,2,2),imshow(J2);title('prewitt算子的锐化');figure,subplot(1,2,1),imshow(bw3,[]);title('sobel算子的分割');subplot(1,2,2),imshow(J3);title('sobel算子的锐化');figure,subplot(1,2,1),imshow(bw4,[]);title('log算子的分割');subplot(1,2,2),imshow(J4);title('log算子的锐化');figure,imshow(bw5,[]);原始图像roberts算子、prewitt算子、sobel算子、log算、canny算子最终处理图像Canny算子代码：%log算子和canny边缘检测（拉普拉斯-高斯、canny）I=imread('g:\图片\testpat1.png');subplot(1,3,1);imshow(I);title('原始图像');I1=edge(I,'log');subplot(1,3,2);imshow(I1);title('log算子分割结果');I2=edge(I,'canny');subplot(1,3,3);imshow(I2);title('canny算子分割结果');运行结果：2. 边缘提取和跟踪边缘跟踪1:%function colordrawout(pix,n) %彩色图片轮廓线提取函数A=imread('h:\图片\peppers.png'); %读取指定彩色图片n=20;B=A(:,:,1); %红色强度值矩阵C=A(:,:,2); %绿色强度值矩阵D=A(:,:,3); %蓝色强度值矩阵for i=1:3 %依次从三个矩阵中提取轮廓线if i==1 %从红色矩阵提取E=B;else if i==2 %从绿色矩阵提取E=C;else E=D; %从蓝色矩阵提取end;end;H=double(E); %将选择的矩阵变为双精度矩阵%F=40*sin(1/255*H); %进行非线性变换F=H;[k,j]=size(B); % k,j分别为矩阵D的行数和列数T=A;for p=2:k-1for q=2:j-1if(F(p,q)-F(p,q+1))>n|(F(p,q)-F(p,q-1))>n|(F(p,q)-F(p+1,q))>n|(F(p,q)-F(p-1,q))>n|(F(p,q)-F(p-1,q+ 1))>n|(F(p,q)-F(p+1,q-1))>n|(F(p,q)-F(p-1,q-1))>n|(F(p,q)-F(p+1,q+1))>nT(p,q,1)=0;T(p,q,2)=0;T(p,q,3)=0; %置边界点黑色elseT(p,q,1)=255;T(p,q,2)=255;T(p,q,3)=255;%置非边界点白色end;end;end;subplot(2,2,i+1); %将窗口分割为两行两列，下图显示于第i＋1位置image(T); %显示轮廓线title(i); %图释axis image; %保持图片显示比例end;subplot(2,2,1); %下图显示于第1位置image(A); %显示原彩色图片title('彩色图原图'); %图释axis image; %保持图片显示比例3. 简单图像的区域分割（峰谷法，类间最大距离法，最佳熵法）峰谷法：测试代码：%Matlab读取BMP,JPG图片显示直方图并以直方图谷底为阈值进行阈值分割i=imread('h:\图片\liftingbody.png');%i=imread('h:\图片\18.jpg');figure(1);imshow(i);%显示原图figure(2);imhist(i);%显示直方图u=imhist(i);for a=1:256m(a)=0;endj=0;%求出热闹所有峰值的灰度级for a=1:254for b=a+1for c=b+1if u(a)<u(b)&u(b)>u(c)j=j+1;m(j)=b;endendendend%求出峰值中的最大灰度级p=m(1);for a1=2:jif u(m(a1))>u(p)p=m(a1);endend%求出峰值中的最小灰度级w=m(1);for a4=2:jif u(m(a4))<u(w)w=m(a4);endend%求出与最大峰值相邻的峰值灰度级l=u(w);for a2=1:jif u(m(a2))>l;x=m(a2)-p;if(abs(x)>30)l=u(m(a2));q=m(a2);endendend%比较a3与b3的大小if p>qa3=q;b3=p;else a3=p;b3=q;end%求出直方图谷底灰度值l1=u(a3);for n1=(a3+1):(b3-1)if l1>u(n1)l1=u(n1);p1=n1;endendim=im2bw(i,p1/255);%二值化figure(3);imshow(im);%显示以直方图谷底为阈值分割后的图片最大熵自动阈值法a=imread('h:\图片\kids.tif');figure,imshow(a)count=imhist(a);[m,n]=size(a);N=m*n;L=256;count=count/N; %每一个像素的分布概率countfor i=1:Lif count(i)~=0st=i-1;break;endendstfor i=L:-1:1if count(i)~=0nd=i-1;break;endendndf=count(st+1:nd+1); %f是每个灰度出现的概率size(f)E=[];for Th=st:nd-1 %设定初始分割阈值为Thav1=0;av2=0;Pth=sum(count(1:Th+1));%%%第一类的平均相对熵为for i=0:Thav1=av1-count(i+1)/Pth*log(count(i+1)/Pth+0.00001);end%%%第二类的平均相对熵为for i=Th+1:L-1av2=av2-count(i+1)/(1-Pth)*log(count(i+1)/(1-Pth)+0.00001); endE(Th-st+1)=av1+av2;endposition=find(E==(max(E)));th=st+position-1for i=1:mfor j=1:nif a(i,j)>tha(i,j)=255;elsea(i,j)=0;endendendfigure,imshow(a);类间最大距离（判断分析）：I=imread('h:\图片\la.jpg');subplot(1,2,1),imshow(I);title('原始图像')axis([50,360,50,350]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系level=graythresh(I); %确定灰度阈值BW=im2bw(I,level);subplot(1,2,2),imshow(BW);title('Otsu 法阈值分割图像')axis([50,360,50,350]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系三．实验总结：本次试验对图像分割知识进行了学习和实践运用。
基于MATLAB图像处理报告
基于MATLAB图像处理报告一、设计题目图片叠加。
二、设计要求将一幅礼花图片和一幅夜景图片做叠加运算，使达到烟花夜景的美图效果。
三、设计方案3.1、设计思路利用matlab强大的图像处理功能，通过编写程序，实现对两幅图片的像素进行线性运算，利用灰度变换的算法使图片达到预期的效果。
3.2、软件介绍MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技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，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户直接进行下载就可以用。
3.3、常见简单程序语句及算法分析（1）CLC；清零。
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
matlab高级编程与应用-图像处理实验报告资料
图像处理实验报告自03 张驰昱2010012028一、基础知识(a)以测试图像的中心为圆心，图像的长和宽中较小值的一半为半径画一个红颜色的圆问题分析：构造一个与原图像大小相同的矩阵并按照要求在矩阵中“画”出形状，然后点乘原图像矩阵就可以了。
新的构造矩阵在需要保留原图像的地方须置为1。
具体实现：load('hall.mat');hall=im2double(hall_color); %把8位无符号整形线性转化为0到1之间的数[xx,yy,~]=size(hall); %得到图像长宽R=min(xx,yy)/2; %设半径R为长宽中的较小值的一半circle=ones(xx,yy); %申请一个与原图像相同大小的1矩阵r=[0:2*pi/400:2*pi]; %一个完整圆周的弧度向量x=floor(xx/2+1+R*cos(r)); %完整圆周的x坐标向量y=floor(yy/2+1+R*sin(r)); %完整圆周的y坐标向量，配合之前x坐标值就是圆周坐标了circle(xx*(y-1)+x)=0; %设圆周上每个坐标点的值为0，至此一个画着黑圆的矩阵构造完成%下面是把这个构造好的矩阵点乘原图像矩阵，再在R层矩阵加上一个“白圆矩阵”就是红圆了hall_color_a(:,:,1)=hall(:,:,1).*circle+~circle;hall_color_a(:,:,2)=hall(:,:,2).*circle;hall_color_a(:,:,3)=hall(:,:,3).*circle;imwrite(hall_color_a,'hall_color_a.jpg','JPEG');代码优化：本题花了我一点脑筋把整个圆周的矩阵坐标构造的两个向量中去，免去了循环，大大提高程序效率，基本是瞬间运行完成。
运行结果：(b)将测试图像涂成国际象棋状的“黑白格”的样子，其中“黑”即黑色，“白”则意味着保留原图。
matlab图像处理实验报告
图像处理实验报告姓名：陈琼暖班级：07计科一班学号：20070810104目录：实验一：灰度图像处理 (3)实验二：灰度图像增强 (5)实验三：二值图像处理 (8)实验四：图像变换 (13)大实验：车牌检测 (15)实验一：灰度图像处理题目：直方图与灰度均衡基本要求：（1） BMP灰度图像读取、显示、保存；（2）编程实现得出灰度图像的直方图；（3）实现灰度均衡算法.实验过程：1、BMP灰度图像读取、显示、保存；⏹图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像。
⏹图像显示于屏幕：imshow( ) 。
⏹2、编程实现得出灰度图像的直方图；3、实现灰度均衡算法；⏹直方图均衡化可用histeq( )函数实现。
⏹imhist(I) 显示直方图。
直方图中bin的数目有图像的类型决定。
如果I是个灰度图像，imhist将使用默认值256个bins。
如果I是一个二值图像，imhist使用两bins。
实验总结：Matlab 语言是一种简洁，可读性较强的高效率编程软件，通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。
通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰，均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。
实验二：灰度图像增强题目：图像平滑与锐化 基本要求：（1）使用邻域平均法实现平滑运算； （2）使用中值滤波实现平滑运算； （3）使用拉普拉斯算子实现锐化运算.实验过程： 1、使用邻域平均法实现平滑运算；步骤：对图像添加噪声，对带噪声的图像数据进行平滑处理； ⏹ 对图像添加噪声J = imnoise(I,type,parameters)2、使用中值滤波实现平滑运算；3、使用拉普拉斯算子实现锐化运算；⏹采用可根据图像的局部方差来调整滤波器输出的自适应滤波对图像进行平滑，及采用拉氏算子运算使图像的模糊部分得到增强。
⏹在Matlab 中，各种滤波方法都是在空间域中通过不同的卷积模板即滤波算子实现，可用fspecial( )函数创建预定义的滤波算子，然后用filter2( )或conv2( )函数在实现卷积运算的基础上进行滤波。
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的图像去噪论文开题报告 论文
基于小波变换的图像去噪技术开题报告一、综述小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。
正如1807年法国的热学工程师J.B.J.Fourier提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数的创新概念未能得到著名数学家grange，place以及A.M.Legendre的认可一样。
幸运的是，早在七十年代，A.Calderon表示定理的发现、Hardy空间的原子分解和无条件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备，而且J.O.Stromberg还构造了历史上非常类似于现在的小波基；1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的同意方法枣多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来，其中比利时女数学家I.Daubechies撰写的《小波十讲（Ten Lectures on Wavelets）》对小波的普及起了重要的推动作用。
它与Fourier变换、窗口Fourier变换（Gabor变换）相比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，从而小波变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。
二、研究内容图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。
噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。
在图像处理中，图像去噪是一个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。
近年来，小波理论得到了非常迅速的发展，而且由于其具备良好的时频特性，实际应用也非常广泛。
matlab图像处理基础实验,数字图像处理实验报告Matlab图像处理基础
matlab图像处理基础实验,数字图像处理实验报告Matlab图像处理基础《数字图像处理实验报告 Matlab图像处理基础》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理实验报告 Matlab图像处理基础(27页珍藏版)》请在⼈⼈⽂库⽹上搜索。
1、院系：计算机科学学院专业：计算机科学和技术年级： 2012级课程名称：数字图像处理组号：姓名(学号):指导教师：⾼志荣2015年5⽉25⽇学年2012年度班号1学号专业计算机科学和技术姓名实验名称Matlab图像处理的基础实验室204果实检查眼睛的和要拜托了⼀、实验⽬的：(熟悉Matlab开发环境(掌握Matlab中数字图像读取、显⽰、保存的基本⽅法的使⽤(3)把握不同种类的数字图像间的变换⽅法(4)加深空间分辨率和灰度分辨率对图像显⽰效果的影响(熟悉Matlab中的傅⽴叶变换(基于Matlab的数字图像程序设计⽅法⼆、实验内容：(在Matlab中使⽤imread函数读取1张RGB图像(从实验。
2、素材中任意选择)，调查该图像的尺⼨、数据类型信息，将该图像转换为灰度图像并以bmp形式保存。
(使⽤imread函数读取1张灰度图像(从实验素材中任意选择)，分别进⾏2个采样、4个采样和8个采样，以相同⼤⼩显⽰原图像和采样后的3张结果图像，⽐较空间分辨率对图像显⽰效果的影响。
(使⽤imread函数读取1张灰度图像(从实验素材中任意选择)，分别以5、10、50的间隔将该灰度再次均匀量化，以相同⼤⼩显⽰原图像和再量化后的3张结果图像，⽐较灰度分辨率对图像显⽰效果的影响。
(4)读取⼀张灰度图像，对其进⾏快速傅⽴叶变换，在同⼀窗⼝中显⽰原始的空间区域图像和变换后的频域图像。
三、实验要求：(1)关于具体的。
3、实验内容，分别给出命令(或m⽂书)、输出结果、成因分析、经验总结。
(2)所有⽣成的图像或m⽂件，均须命名。
例如，图n :描述图像信息的*.m⽂件：描述⽂件信息。
matlab 图像处理报告
《 MATLAB 实践》For personal use only in study and research; not for commercialuse课程设计学生姓名：学号：专业班级：指导教师：二○○九年三月十三日1.设计目的…………………………………………………第 3页2.题目分析…………………………………………………第3 页3.总体设计…………………………………………………第4 页4.具体设计…………………………………………………第 6页5.结果分析…………………………………………………第 20页6.心得体会…………………………………………………第 20页7.参考书目…………………………………………………第 20页1 课程设计的目的：综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计。
2、题目分析课程设计的基本要求1）熟悉和掌握MATLAB 程序设计方法2）掌握MATLAB GUI 程序设计3）学习和熟悉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课程设计的内容学习MATLAB GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop 。
要求：按照软件工程方法，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，给出设计详细说明。
然后按照自己拟定的功能要求进行程序设计和调试。
以下几点是程序必须实现的功能。
1）图像的读取和保存。
2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意的亮度和对比度变化调整，显示和对比变换前后的图像。
3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标选取图像感兴趣区域，显示和保存该选择区域。
4）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操作，并保存，比较几种插值的效果。
5）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。
6）能对图像加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。
图像的处理开题报告
*****（此栏为论文题目）1、选题的背景图像滤波就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。
对图像滤波的要求是，既能滤除图像中的噪声又能保持图像的细节。
由于噪声和图像细节的混叠，所以在图像滤波中，图像的去噪与细节的保留往往是一对矛盾。
图像滤波的方法有很多，例如中值滤波、均值滤波、高斯滤波、维纳滤波等，中值滤波是一种较少边缘模糊的非线性滤波方法，不仅能够去除或者减少随机噪声和脉冲干扰，还能较好地保留图像边缘信息。
均值滤波非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声，可以平滑图像，有效地抑制噪声。
高斯滤波实质上是一种信号的滤波器，其用途是信号的平滑处理。
这三种方法相比较，中值滤波运算简单、速度快、除噪效果好使其在图像处理领域内得到了广泛的应用。
2、研究的目的和意义图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。
另外，在图像处理的某些环节当输入的对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。
这些噪声在图像上常表现为—引起较强视觉效果的孤立象素点或象素块。
一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。
对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像象素的真实灰度值上，在图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图识别等后继工作的进行。
要构造一种有效抑制噪声的滤波必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，能很好的保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
图像受获取和存储、处理及各种干扰的影响，显示时画面上会出现噪声。
为了减少噪声带来的负面影响，尽可能地还原干净真实的画面，就需要用到降噪滤波器对图像数据进行处理图像的噪声有多种类型。
- 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)。
数字图像处理是一个跨科学的前沿科技领域，在工程学，计算机科学，信息学，统计学，物理，化学，生物医学，地址，海洋，气象，农业，冶金等许多科学中的应用取得了巨大的成功和显著地经济效益。
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。
2空间变换：畸变图像上的像素重新排列以恢复空间关系。
3灰度插值：对空间变换后的像素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值。
为了使拼接处的全景图像能够保持透视效果以及视觉上的一致性，需要将拍摄的图像序列投影到一个统一的表面上。常用的表示面有柱面、立方体面和球面。其中，柱面全景图像因其数据存储结构简单而成为目前研究的热点。在全景图像的生成过程中，一般需要求解图像间的三维旋转量和单应性矩阵，威力简化这中秋节图像间多个对准系数的复杂过程，可对相机的运动作一些限制。然后把项目重叠的图像映射带统一的约束空间上，只要计算出相邻图像间两个方向上的位移量，就可以将图像对准整合，再通过柱面投影即可形成完整的柱面全景图像。
1.Photoshop界面
用Photoshop打开一幅图像，使用主界面最上部的主菜单还有部分工具，左边的绘图工具，右边面板区的颜色、图层、动作等设置可以细致准确的完成图形绘制工作。
然后运用吸管工具、“直方图”对话框、“图像”菜单中的“运算”选项、“滤镜”菜单等对图片进行处理，来实现图像轮廓提取、等高线绘制、模糊、扭曲、锐化等图像处理功能。
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。
2.运用MATLAB 处理
修改MATLAT中的一些函数，也可以调用其他一些程序，为图像执行边缘提取、图像旋转、图型化等各种功能，也可以进入GUI设计界面，做按钮控制规划的播放。
图像去噪处理方法可分为空间域法和变换域法两大类前者是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。后者是在图像的变换域上进行处理，对变换后的系数进行相应的处理，然后进行反变换达到图像去噪的目的。
六、本课题的进度安排
（1）第五、六周，利用网络资源和图书馆查找、检阅大量相关书籍与文献等资料并准备有关有用资料，完成开题报告，同时与指导教师联系商量本课题研究过程中要注意的相关事项及进度安排；
（2）第七、八周，完成数字图像处理的相关设计，拟定大概的毕业论文提纲，同时与指导老师联系商量提纲拟定情况；
（3）第九、十周，完成毕业论文提纲；
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
[3]王爱玲，叶明生，等.MATLAB R2007图像处理技术与应用. 电子工业出版社，2008
[4]楼顺天，等. 基于MATLAB的系统分析与设计：模糊系统. 西安电子科技大学出版社，2001
[5]严敬文. 数字图像处理（MATLAB版）. 国防工业出版社.,2007
[6]张瑞丰. 精通MATLAB6.5【M】. 中国水利水电出版社，2004
所在系（所）意见
负责人（签章）：
年月日
5. 向做好的平台中添加图像，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。
三、文献综述（国内外研究情况及其发展）
随着人类社会的进步和科学技术的发展，人们对信息处理和信息及交流的要求越来越高。人们传递信息的主要媒介是语音和图像。在接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，其它如味觉，嗅觉，触觉总的加起来不超过20%。图像信息处理是人们视觉延续的重要手段。人的眼睛只能看到波长为380到780nm的可见光部分，而迄今为止人类发现可成像的射线已有很多种，他们扩大了人类认识客观世界的能力。
本科毕业设计（论文）开题报告
题 目基于matlab图像处理
学 院 名 称
专业班级
学生姓名
学号
指 导 教 师
填表时间：二〇一四年三月二十五日
设计（论文）
题目
基于matlab图像处理
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
随着时代的进步，各个领域对图像处理的研究逐渐深入，有待于解决的问题也越来越多，故对图像处理得需求也进一步增加。图像处理已经逐渐成为一门比较成熟的学科，其中数字图像处理在整个图像处理领域中占有重要的地位。图像处理涉及很多数学公式，目前以数学为工具讲解图像处理的专著也有很多，Matlab主要就是通过程序实现图像处理，而且Matlab不像其他语言实现图像程序设计比较繁琐，它却相对比较简单易懂，很好实现。从本质上说，图像就是函数、矩阵或程序设计中的数组。而Matlab具有强大而方便的数组操作功能，同时又提供了丰富的图像处理函数。
五、研究思路和方法
目前，市场上有些图像处理软件比较成功，例如Photoshop。随着图像处理、图像理解以及图像库查找等研究领域的研究进展，还有很多图像处理相关的软件问世。
图像处理软件的开发必须有可靠的，优秀的算法以及理论作为基础，这些理论及算法便是MATLAB的一些基本使用方法，通过学习我已经有所了解。
目前大量的图像处理软件如PHOTOSHOP，PAINTSHOP等都是基于广告策划和图像修饰处理而设计的应用软件，针对图像处理技术基本知识的理解与掌握以及相关处理方法研究的软件甚少，不适合学习研究使用。随着计算机辅助设计的日益提高和成熟，用于学习与研究的软件也越来越多．如美国Southern Illinois University开发的CVlPtools计算机视觉与图像处理实验软件就是专门针对图像处理技术的实验软件，为初学者提供了一个消化理论知识的实验环境。
四、拟解决的关键问题
本文主要研究如何利用MATLAB软件开发一个针对学习和研究的“数字图像处理系统”，为初学者和算法研究人员提供一个图像处理技术的算法演示及模拟开发的GUI(Graphical User Interface，图形用户界面)平台，供大家学习并研究图像处理的技术方法，同时实现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。
（4）第十一、十二、十三周，开始写论文正文
（5）第十四周，进一步完善论文完成初稿；
（6）第十五、十六周，整理稿件完1]（美）Stephen J. Chapman.MATLAB编程，北京出版社，2003
[2]（美）Duane Hanselman,bruce Littlefield.精通Matlab7,清华大学出版社，2006
本课题的重点就是利用Matlab的工具库完成图像处理功能，MATLAB的图像处理功能都集中在它的图像处理工具箱中(Image proeessing Toolbox)，由一系列支持图像处理的函数组成。很多操作，像滤波、图像的变换与增强、二值图像操作等都由它来实现的。
经图像信息输入系统获取的原图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，大大影响了图像的质量，因此，在对图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。通常，采取图像增强的方法对图像质量进行改善。图像增强不会考虑引起图像质量下降的原因，而是将图像中感兴趣的特征有选择的突出，并衰减不需要的特征。图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析主处理，以满足图像复制或再现的要求。
获取图像其更重要的目的是将图像信息进行处理，在大量复杂的图像中找出我们所需要的信息，进而进行处理修改。因此图像信息处理在某种意义上讲，比获得图像更为重要，尤其是在当今科学技术迅速发展的时代，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。
MATLAB软件自从20世纪80年代中期推出以来，不断发展与完善，现已成为国际公认的、最优秀的科学计算与数学应用软件之一，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．它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。由于图像处理技术涉及面广、实用性强，内容如此之多，对于初学者来说过于抽象，在短时间内学习掌握图像处理知识具有一定难度。因此，应该结合书本理论知识配以相应的实验操作环节，使初学者能在较短的时间内系统的、感性的理解和学习图像处理技术的知识。