基于MATLAB的简易图像处理系统的设计及实现

毕业设计(论文)开题报告

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，容如此之多，对于初学者来说过于抽象，在短时间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系统的、感性的理解和学习图像处理技术的知识。

2.2选题研究现状

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。

CVIPtools计算机视觉与图像处理实验软件，主要用于计算枫数字图像分析和处理，主要宗旨是让图像处理的初学者、学生、老师和其它研究人员探索计算机数字图像处理的巨大力量。最新Windows版本的CVIPtools提供使用者四种层次应用方式：算法代码层，公共对象模块(组件)界面层，cvipimage层和图形用户界面(GUI)。最下面的阶层算法代码层主要是基于以前的版本CVlPtools，包括所有的图像、数据处理程序和功能，是用标准c语言写的。最上的阶层为CVlPtools GUI，可以让生手实验一些图像处理的工具，而不需具备程序设计的能力。目前国外很多大学、研究院在数字图像处理的实验研究中都应用此软件。

但是，CVIPtools软件还没有推出中文版并且现有Windows版本保留了部分Unix 风格，在Windows系统下操作并不十分方便，而且常出问题，并且这种商用图像处理软件是静态的、封闭的，软件功能在发布时就已经确定，增加新功能或新算法或改进性能只能寄希望于软件升级。我国某些大学或科研单位根据课题研究需要，开发了相应的图像处理软件，并应用于教学实验。但是已有的实验软件容不全或旧，没有涉及图像处理领域较新的成果，而且许多实验软件的界面不够友好，交互性差，用户无法调整算法参数，不具备可扩展性，软件一旦完成，不容易修改或添加新容。

2.3研究容（包括基本思路、框架、主要研究方式、方法等）

2.3.1本课题的基本容

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。

2.3.2本课题的重点

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。

本文的主要容如下：

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，主要容以及应用。

2．分析MATLAB软件及其在图像处理中的应用。

3．完成系统的总体设计，各功能模块设计。由于篇幅有限，本文重点论述了图像变换模块的设计，对已有的算法进行了分析，并进行了改进，利用MATLAB软件完成了算法的实现，最后通过实例说明处理效果。

4．设计友好的、易于操作的图形用户界面，方便用户对结果的观察以及对已有

算法的比较研究和新算法的开发。

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。

本课题的重点就是利用Matlab的工具库完成以上容，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。图像增强的方法分为空间法和领域法两类，空间法主要是对图像中的各个像素点进行操作，而领域法是在图像的某个变换域对整个图像进行操作，并修改变换后的系数，如傅里叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换，便可得到处理后的图像。

噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收到额信源信息理解的因素”。例如一副黑白凸显，其平面亮度分布假定为f（x，y），那么对其接受起烦扰作用的亮度分布R（x，y）即可称作噪声。噪声在理论上定义为“不可预测、只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此，将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。但在很多情况下，这样的描述方法是复杂的，甚至是不可能的，而实际应用往往也是不必要的。通常是用其数字特征，即均值方差、相关函数等，因为这些数字特征