基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文

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基于Matlab的数字图像处理系统设计_毕业论文设计 精品推荐

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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。

基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文

基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名:日期:指导教师签名:日期:使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名:日期:学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。

本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日注意事项1.设计(论文)的内容包括:1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)2)原创性声明3)中文摘要(300字左右)、关键词4)外文摘要、关键词5)目次页(附件不统一编入)6)论文主体部分:引言(或绪论)、正文、结论7)参考文献8)致谢9)附录(对论文支持必要时)2.论文字数要求:理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。

基于matlab的数字图像处理论文

基于matlab的数字图像处理论文

迭代与分形姓名:吴涛班级:2007级电科一班学号:20074053053摘要:几何学研究的对象是客观世界中物体的形状。

传统欧氏几何学的研究对象,都是规则并且光滑的,比如:直线、曲线、曲面等。

但客观世界中物体的形状,并不完全具有规则光滑等性质,因此只能近似当作欧氏几何的对象,比如:将凹凸不平的地球表面近似为椭球面。

虽然多数情况下通过这样的近似处理后,能够得到符合实际情况的结果,但是对于极不规则的形态,比如:云朵、烟雾、树木等,传统的几何学就无能为力了。

如何描述这些复杂的自然形态?如何分析其内在的机理?这些就是分形几何学所面对和解决的问题。

关键字:迭代;分形;树形Abstract:the study of geometry object is the objective world in the shape of an object. Traditional Euclidean geometry object of study, is all the rules and smooth, for instance: linear, curve and surface etc. But the objective world in the shape of an object, not completely with regular smooth nature, therefore can only approximate such as Euclidean geometry object, such as: the uneven surface of the earth for approximate ellipsoid. Although most cases through such an approximate treatment after, can get the result accords with the actual situation, but for great irregularity of form, such as: the clouds, smoke, such as trees, traditional geometry as a repeater.How to describe these complex natural forms? How to analyze its inherent mechanism? These are the fractal geometry facing and solve the problem.Key words: iterations, Fractal; tree一、问题分析在我们的世界上,存在着许多极不规则的复杂现象,比如:弯弯曲曲的海岸线、变化的云朵、宇宙中星系的分布、金融市场上价格的起伏图等,为了获得解释这些极端复杂现象的数学模型,我们需要认识其中蕴涵的特性,构造出相应的数学规则。

MATLAB图像处理技术及用户界面设计毕业论文

MATLAB图像处理技术及用户界面设计毕业论文

2014届毕业生毕业设计说明书题目:Matlab图像处理技术及用户界面设计院系名称:信息科学与工程专业班级:电信1004班学生姓名:瑞学号:************指导教师:教师职称:副教授2014年6月3日摘要随着科学技术、信息技术、人类社会文明水平的不断发展和提高,数字图像处理技术越来越多地被应用在人类生活、生产、发展、延续的各个领域。

然而,随着对图像处理和图像分析要求的提高,现有的图像软件因其采购成本和功能的限制,往往不能满足专业人士的需要,这是就需要专业人士编写自己的图形处理软件。

MATLAB简单的编程、强大的功能使得人们可以少受时间和专业精力的限制来完成对图像处理软件的开发工作。

MATLAB GUI设计师首先利用MATLAB图形用户界面设计了该系统的静态界面。

当静态界面设计完成之后,GUI将自动生成.FIG和.M文件。

其中.FIG文件保存了关于静态窗口界面的所有对象的属性值,.M文件包括GUI设计、控制函数以及为子函数的用户控件回调函数,主要用于控制GUI展开时的各种特征。

这个.M文件可以分为GUI初始化和回调函数两个部分,用户控件的回调函数根据用户与GUI的具体交互方式分别调用。

回调函数就是在调用对象时,该对象所要回应的动作。

因此,如何编写对象的回调函数是该系统的一大难点。

在为编写回调函数时,获得该函数的句柄是实现对象动作功能的关键所在。

句柄实际上就是分配给每个对象的数字标识,每次创建对象时,MATLAB就会自动为它创建一个唯一的句柄,这样只要我们能找到该句柄,就能对该对象进行操作。

本系统支持多种格式的图像文件读操作、写操作、显示操作。

并且包含一些图像处理功能,例如图像增强模块的灰度增强、直方图增强,butterworth滤波、中值滤波等;图像几何变换的图像剪切、旋转、缩放功能;编辑实现了对图像添加噪声的功能;其他的功能则实现了我感兴趣的图像亮度调整、底片处理效果、图像翻转、图像对比度调整效果。

基于MATLAB的数字图像预处理毕业论文

基于MATLAB的数字图像预处理毕业论文

图像处理课程设计---基于MATLAB的数字图像预处理学院:电气学院班级:电信11-02姓名:王嘉学号:311109010320摘要数字图像预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,由于数字图像预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。

数字图像预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。

数字图像预处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。

图像预处理的信息量很大,对处理速度的要求也比较高。

MATLAB强大的运算与图形展示功能,使图像处理变得更加的简单与直观。

本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像预处理环境,介绍了如何利用MATLAB及其图像预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图像预处理工具箱进行图像处理的方法。

主要论述了利用MATLAB实现图像增强处理。

关键词:MATLAB,数字图像处理,图像增强。

目录摘要 (I)第1章绪论........................................................... - 2 -1.1图像预处理的定义................................................... - 2 -1.2图像预处理研究的背景意义及发展趋势................................. - 3 -1.2.1图像预处理研究的意义....................................... - 3 -1.2.2图像预处理的研究现状及发展趋势............................. - 3 - 第2章数字图像增强处理基本简介.......................................... - 3 -2.1 基本概念........................................................... - 3 -2.2 图像增强的目的: .................................................... - 4 -2.3图像增强处理的方法简介............................................. - 4 -2.3.1灰度变换增强 ................................................ - 4 -2.3.2空域滤波增强 ................................................ - 4 -2.3.3频域增强..................................................... - 4 -2.3.4 彩色增强.................................................... - 4 - 第3章图像的增强处理..................................................... - 4 -3.1 灰度变换增强....................................................... - 4 -3.1.1 灰度变换 ..................................................... - 4 -3.1.2 灰度值调整 ................................................... - 6 -3.1.3 直方图均衡化 ................................................. - 6 -3.1.4 直方图规定化 ................................................. - 7 -3.2 空域滤波增强....................................................... - 8 -3.2.1 平滑滤波器.................................................. - 8 -3.2.2 中值滤波器 ................................................... - 9 -3.2.3 自适应滤波器 ................................................ - 11 -3.2.4 锐化滤波器 .................................................. - 12 -3.3频域滤波增强...................................................... - 13 -3.3.1 高通滤波 .................................................... - 13 -3.4 彩色增强.......................................................... - 14 -3.4.1 真彩色增强 .................................................. - 14 - 总结..................................................................... - 15 - 参考文献:............................................................... - 16 -第1章绪论1.1图像预处理的定义图像,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理。

基于matlab的不可控环境下的图像处理和识别毕业论文

基于matlab的不可控环境下的图像处理和识别毕业论文

密级:NANCHANG UNIVERSITY学士学位论文THESIS OF BACHELOR(2006 —2010 年)题目:不可控环境下的图像处理与分析南昌大学学士学位论文原创性申明本人郑重申明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果。

对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。

本人完全意识到本申明的法律后果由本人承担。

作者签名:日期:2010年5月9日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。

本人授权南昌大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

保密□,在年解密后适用本授权书。

本学位论文属于不保密√。

(请在以上相应方框内打“√”)作者签名:日期:2010年5月9日导师签名:日期:不可控环境下的图像处理与分析xxx摘要随着信息技术的不断发展,数字图像处理技术越来越多地被应用在航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、军事制导和文化艺术等各个领域。

图像处理与分析日益成为一门引人注目、前景远大的学科。

近来,图像处理与分析在不可控环境下的应用更是逐渐凸显,例如火车站的人脸识别,公路上的车号识别与提取等,都是通过对图像进行处理和分析,得到想要的信息。

本文提出了一种基于MATLAB的数字图像处理系统的设计,实现了图像处理技术中比较经典实用的若干功能,涵盖了图像处理领域的大部分算法,并对图像增强部分的算法进行了详细的分析;另外,重点论述了图像处理模块的设计过程,用MATLAB的图像处理工具箱进行了算法的实现,最后通过实例对算法进行了具体说明。

通过设计友好的图形用户界面,方便用户更好的观察处理结果,更好的理解算法。

基于matlab编程的数字图像处理论文

基于matlab编程的数字图像处理论文

基于matlab编程的数字图像处理论文郑州航空工业管理学院结课设计(论文)2008 级电子信息工程专业 0813083 班级课程数字图像处理姓名苏冰山学号 081308322指导教师陈宇职称讲师二О一一年十月十七一、引言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。

本次结课设计基于MATLAB的数字图像处理环境,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法。

论述了利用MATLAB实现灰度图像增强技术研究与设计。

二、设计内容此次设计探究了灰度图像增强技术在MATLAB的数字图像处理环境下的实现,主要包括空域变换增强和空域滤波增强的基本原理及编程实现。

涉及对比度的增强、图像求反、线性平滑滤波器、非线性平滑滤波器、低通滤波、高通滤波的程序算法实现及运行后的效果图。

灰度图像增强图像增强是一类基本的图像处理技术,其目的是对图像进行加工,以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用的图像。

这里的好和有用要因具体的应用目的和要求而异,并且所需的具体增强技术也可不同。

目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同,可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。

第一类,直接在图像所在的空间进行处理,也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作;第二类,在图像的变化域对图像进行间接处理。

空域增强方法可表示为:g(x,y)=EH[f(x,y)]其中f(x,y)和g(x,y)分别为增强前后的图像,EH代表增强操作。

matlab 数字图像处理论文

matlab 数字图像处理论文

河北工业大学城市学院毕业论文作者:杨超学号:073142系专题:业:目:机械系测控技术与仪器数字图像处理软件包的开发设计指导者:评阅者:张宗华(姓名)(姓名)教授(专业技术职务)(专业技术职务)2011 年6月4日河北工业大学城市学院2011 届毕业论文11河北工业大学城市学院2011 届毕业论文目次1 引言 (3)1.1 数字图像处理简介 (3)1.2 数字图像处理的应用 (3)1.3 软件包的设计 (4)2 MATLAB 图像处理工具箱 (5)2.1 MATLAB 简介 (5)2.2 图像处理工具箱简介 (5)3 图形用户界面 (7)3.1 图形用户界面简介 (7)3.2 MATLAB 常用的基本命令 (7)3.3 常用图像操作 (8)3.5 GUI 的创建 (10)3.6 GUI 的应用 (12)4 数字图像处理软件的设计 (14)4.1 图像的读入和显示 (14)4.2 格式转换 (15)4.3 图像的灰度变换 (20)4.4 图像的二值化 (21)4.5 图像直方图 (22)4.6 图像锐化 (24)4.6.1 线性锐化滤波器 (24)4.6.2 非线性锐化滤波器 (25)4.7 图像边界提取 (26)4.8 图像边缘检测 (27)5.EXE 文件的生成 (30)结论 (31)参考文献 (32)致谢 (34)2( 河北工业大学城市学院 2011 届毕业论文1引言1.1 数字图像处理简介数字图像处理是一门利用计算机对图像进行处理的学科。

主要讲解利用计算机处 理图像的基本原理和方法。

随着计算机和信息技术的发展,数字图像处理的地位和作 用越来越突出,由于其实用价值高,应用范围极为广泛,现已应用于军事技术、政府 部门和医疗卫生等多种领域。

图像处理的算法和实践都需要在计算机上实现,将MATLAB 软件引入数字信号处理 中。

MATLAB 软件为数字图像处理提供了功能丰富的工具,通过计算机演示,将抽象 的理论转化为形象可视化的图形,可以形象直观地展示出抽象复杂的内容。

基于MATLAB的数字图像处理系统的研究毕业设计论文

基于MATLAB的数字图像处理系统的研究毕业设计论文

摘要数字图像处理是近几年来新兴的研究领域,受到越来越多的学者的高度重视。

因为图像在生成、传递、压缩、储存、变换等诸多过程中,会受到不利成分的影响。

比方分别在不一样的照明情况下操作,会引起图像亮度的转变;操作设备时,不可避免地会发生抖动,这样做的话就会引起图像位移;捕获到的图像对比度较低或是位置不契合等等。

所以想要获得清晰的图像就要对图像进行数字图像的处理。

本文主要从图像增强、图像复原、图像编码的Matlab仿真以及GUI板块的设计四个角度进行研究。

在本文中图像增强主要深入讨论了使用灰度变换函数去拉伸图像的对比度,使用直方图均衡化去合理分配图像的灰度,使用空域滤波和频域滤波使图像变得越发清晰。

图像编码主要简述的就是编码冗余、空间冗余以及不相关信息,通过以上图像编码的三种方法可以减小图片的冗余度和加大数据压缩比等等。

图像复原主要概述的是维纳滤波、最小二乘法滤波以及L-R滤波三种滤波方法,这三种滤波方式可以达到过滤掉图像中模糊部分的目的。

通过可视化界面达到了将以上三种图像处理方法结合在一起的目的。

在GUI 界面中,只要选定一种处理方式并按下“开始”按钮就能够执行相应的处理方法,而且会同时得到原始图像与处理后的图像。

关键字:图像增强;图像压缩;图像复原;Matlab;GUIAbstractDigital image processing is the emerging research field in recent years, by more and more scholars attach great importance.Because the image in the generation, transmission, compression, storage, transformation and many other processes, will be affected by the adverse effects.For example, in the case of different lighting operations, will cause the image brightness changes; operating equipment, it will inevitably jitter, so it will cause image displacement;The captured image is low or the position is not fit and so on. So you want to get a clear image of the image is necessary to digital image processing.This paper mainly studies image enhancement, image restoration, Matlab simulation of image coding and GUI design.In this paper, the image enhancement mainly discusses the contrast of using the gray scale transformation function to stretch the image, and uses the histogram equalization to rationally distribute the gray scale of the image. The use of spatial filtering and frequency domain filtering makes the image become more and more clear.Image coding is mainly described in the coding redundancy, spatial redundancy and irrelevant information, through the above image encoding of the three methods can reduce the redundancy of the picture and increase the data compression ratio and so on.Image restoration is mainly summarized in the Wiener filter, least squares filtering and L-R filter three filtering methods, these three filtering methods can be filtered to filter out the purpose of the fuzzy part of the image.Through the visual interface to achieve the above three kinds of image processing methods together for the purpose. In the GUI interface, as long as the selection of a processing method and press the "start" button to be able to perform the appropriate processing methods, and will also get the original image and processed images.Key words: image enhancement; image compression; image restoration; Matlab; GUI第1章绪论1.1 课题研究背景及意义当今这个时代,信息传播迅速,大家也从各种渠道上获取信息,时刻掌握世界的动态。

基于MATLAB的数字图像与边缘检测毕业设计论文

基于MATLAB的数字图像与边缘检测毕业设计论文

基于MATLAB的数字图像分析与边缘检测摘要:图像处理是用计算机对图像进行一系列的操作,一般操作是先将图像数字化,即易于获得某种预期结果的技术,其中边缘检测是图像处理中必不可少的一步,采用微分算子检测边缘是最常用的,也是处理效果比较好的一种。

MATLAB图像处理工具箱提供了边缘检测(edge)函数,它能利用多种算子进行图像的边缘检测,语言结构简单,本文主要介绍了数字图像处理主要研究领域中边缘检测的方法,并利用MATLAB图像处理工具箱提供的函数处理图片,对图像进行边缘检测,给出了各种算子检测边缘的结果并进行相互比较。

关键字:图像处理,MatLab ,边缘检测ABSTRACTImage processing is to analyze images by computers to achieve desired a series of results. Edge detection is an absolutely necessary step in image processing and the use of differential operators to detect edge is one of the most common and effective methods. Image processing Mat lab Toolbox User’s Guide, Has provided the edge function, It can use many kinds of operators to carry on the image the edge examination. Edge detection is one of the main methods in the research field of digital image processing. The image processing function provided by the Mat Lab image processing tool box is employed to perform edge detection for image so that the program and processing result are obtained.Key words: Image processing , MatLab,Edge detection独创声明本人郑重声明:所呈交的毕业设计(论文),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议。

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]

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的图像压缩处理技术的研究与实现本科毕业设计(论文)

基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现本科毕业设计(论文)

长沙学院CHANGSHA UNIVERSITY毕业设计(论文)资料术的研究与实现毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名:日期:指导教师签名:日期:使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名:日期:目录第一部分毕业论文一、毕业论文第二部分外文资料翻译一、外文资料原文二、外文资料翻译第三部分过程管理资料一、毕业设计(论文)课题任务书二、本科毕业设计(论文)开题报告三、本科毕业设计(论文)中期报告四、毕业设计(论文)指导教师评阅表五、毕业设计(论文)评阅教师评阅表六、毕业设计(论文)答辩评审表2009 届本科生毕业设计(论文)资料第一部分毕业论文-(2009 届)本科生毕业论文基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现2009 年6 月长沙学院本科生毕业论文基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现系部:电子与通信工程系专业:通信工程学号:2005043204学生姓名:马娟指导教师:刘光灿教授王路露助教2009 年6月摘要图像是一种重要的二维信号,由于其数据量很大,在存储和传输的时候要对其进行压缩处理。

离散余弦变换是一种新兴的数学工具,基于离散余弦变换的图像压缩技术正受到广泛的关注和研究。

基于Matlab实现的图像特效处理毕业设计(论文)word格式

基于Matlab实现的图像特效处理毕业设计(论文)word格式

本科毕业论文(设计)图像特效处理及Matlab实现学院:人民武装学院专业:电子信息与科学技术班级:学号: PB********* 学生姓名:指导教师:2011年5月25日贵州大学本科毕业论文诚信责任书本人郑重声明:本人所呈交的毕业论文,是在导师的指导下独立进行研究所完成。

毕业论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。

特此声明。

论文(设计)作者签名:日期:目录目录---------------------------------------------------------- Ⅰ摘要---------------------------------------------------------- III Abstract ------------------------------------------------------ IV 第一章绪论---------------------------------------------------- 1 1.1 研究背景--------------------------------------------------- 1 1.2 研究历史与现状--------------------------------------------- 1 1.3 本文的组织------------------------------------------------- 3第二章数字图像处理基础---------------------------------------- 4第三章 MATLAB下实现的程序基本框架 ----------------------------- 7 3.1 MATLAB实现数字图像处理的优缺点 --------------------------- 7 3.1.1 MATLAB实现的优势--------------------------------------- 7 3.1.2 MATLAB实现的缺点--------------------------------------- 9 3.2 实际设计的界面--------------------------------------------- 9 3.3 程序整体流程---------------------------------------------- 10 3.4 本章小结-------------------------------------------------- 11第四章用Matlab实现的特效算法-------------------------------- 12 4.1 图像色彩和色调调整---------------------------------------- 12 4.2 代数运算-------------------------------------------------- 20 4.3 几何运算-------------------------------------------------- 22 4.4 滤镜效果-------------------------------------------------- 28 4.4.1 模糊滤镜------------------------------------------------ 28 4.4.2 锐化滤镜------------------------------------------------ 30 4.4.3 浮雕滤镜------------------------------------------------ 32 4.4.4 杂点---------------------------------------------------- 35 4.5 艺术效果-------------------------------------------------- 36 4.6 扭曲效果-------------------------------------------------- 41 4.7 风格化---------------------------------------------------- 444.8 本章小结-------------------------------------------------- 47结语-------------------------------------------------------- 48致谢-------------------------------------------------------- 49参考文献------------------------------------------------------ 50附录---------------------------------------------------------- 51图像特效处理及Matlab实现姓名:学号:PB092027106学校:贵州大学人指导教师:摘要Matlab是集数值计算,符号运算以及图形图像处理等强大功能于一体的科学计算语言。

基于MATLAB图像处理技术及应用-毕业论文

基于MATLAB图像处理技术及应用-毕业论文

基于MATLAB图像处理技术及应用摘要现在,社会信息化以较快的速度不断发展,我们周围环绕着各类数据,人们在各类比较繁杂的数据里面查找自己需要的各类数据,进而确保自己能够按照较快的速度去追上潮流。

由于信息技术能够持续发展,数字式的图像处置技术能够较多的使用到航空航天、生物医学工程这些方面,并且能够使用到工业检测、机器人视觉这些方面,另外能够使用到军事制导和文化艺术等一系列相关的领域中。

关于图像处理这门学科,它越来越受到人们的重视,并且具有更加宽阔的前景,至于MATLAB语言,它具有较强的科学运算能力,具备比较灵活的程序设计过程,并且具备优质的图形可视化和界面设计,另外具备和别的程序语言比较便利的接口功能,因此它是目前全球范围内科学界影响力最高、活力最强的软件。

另外MATLAB也叫做矩阵实验室,它具备较强的矩阵运算实力,这是别的语言不能进行比拟的,在图像处置过程中,矩阵运算则是主要部分。

这篇文章经过相关的实例解析,重点介绍了基于Matlab GUI的常见图像处理算法实现。

关键词:MATLAB;平滑处理;图像增强Image processing technology and application based onMATLABAbstractToday, with the rapid development of social informationization, we are surrounded by a variety of information. People are trying to find useful information of their own in a variety of information, so that they can catch up with the trend of the times at a faster pace in order to avoid being OUT of the times. With the continuous development of information technology, digital image processing technology is increasingly used in aerospace, biomedical engineering, industrial testing, robot vision, military guidance, culture and art and other fields. Image processing has increasingly become a noticeable and promising subject. With powerful scientific operation, flexible programming process, high-quality graphics visualization and interface design, and convenient interface functions with other programs and languages, MATLAB has become the most influential and dynamic software in the international scientific community. Matrix Lab is also called Matrix Lab. Its powerful matrix operation ability is incomparable with other languages. Matrix operation is the basis of image processing. This paper focuses on the implementation of common image processing algorithms based on MATLAB GUI through an example analysis.Key words: MATLAB; smoothing; image enhancement目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (5)1.1研究背景及意义 (5)1.2研究现状 (5)2 相关概述 (6)2.1 MATLAB特点 (6)2.2 MATLAB GUI技术 (6)2.3数字图像处理的基本内容 (7)2.3.1基本概念 (7)2.3.2数字图像处理的主要内容 (7)2.4数字图像处理的特点和应用 (8)2.4.1数字图像处理的特点 (8)2.4.2数字图像处理的应用 (9)3 图像分割 (10)3.1 阈值分割原理 (10)3.1.1直方图阈值分割 (11)3.1.2 类间方差阈值分割 (12)3.1.3 最大熵阈值分割 (12)3.1.4 模糊阈值分割 (13)3.2 基于区域的分割 (13)3.2.1 区域增长 (13)3.3 邻域平均法 (17)3.4 中值滤波法 (17)4 图像分析与描述 (18)4.1 图像目标的特征提取 (18)4.1.1 幅度特征 (18)4.1.2 统计特征 (18)4.2 基于区域的特征提取 (20)4.2.1 区域面积 (20)4.2.2 区域质心 (21)4.2.3 区域方向 (21)4.2.4 区域周长 (22)5 运用MATLAB实现图像中区域特征检测 (23)5.1 灰度处理 (23)5.1.1 程序分析 (23)5.1.2结果分析 (23)5.2 用区域生长法分割图像 (24)5.2.1 程序分析 (24)5.2.2 结果分析 (24)5.3 图像区域基本特征计算 (26)5.3.1 程序分析 (26)5.3.2 结果分析 (26)总结 (29)参考文献 (30)致谢 (32)1 绪论1.1研究背景及意义科学技术持续发展并且持续进行创新,这样能够为数字式的图像处置技术提供更多的拓展空间,从而令它的使用范围持续增大,进而推动数字式的图像处置技术获得深层面的发展,并且这种发展比较普遍且比较快速。

《Matlab数字图像处理》课程论文

《Matlab数字图像处理》课程论文

Matlab数字图像处理课程论文匀速直线运动模糊图像的复原1引言运动模糊图像复原是图像复原技术中十分重要的一个分支,在生产生活领域、航天领域、智能交通领域都有着广泛的应用。

由于匀速直线运动模糊是具有普遍意义的一种退化方式,本文针对匀速直线运动模糊图像的复原进行了系统的研究,建立恰当的退化模型和准确的辨识模糊参数是良好复原退化图像的关键。

本文首先根据匀速直线运动模糊图像的特点建立了相应的退化模型,得出其点扩散函数是由模糊长度和模糊角度确定的。

对于匀速直线运动模糊图像,其频谱图像中存在平行排布的暗条纹,这些暗条纹的生成与退化图像的模糊参数存在特定的关系。

本文通过对匀速运动模糊图像的频谱出现平行暗条纹的原因的分析,推导了匀速运动模糊图像点扩散函数的离散域表达式,找到了退化图像频谱暗条纹方向和间距与退化图像模糊参数之间的关系式。

2研究进展随着计算机技术的不断发展,与之相关的学科也随之兴盛起来。

譬如:利用matlab处理图像等。

其中多帧运动模糊图像复原方法的研究就是其研究方向之一。

下面重点介绍多帧运动模糊图像复原方法的研究。

0) 引言电视监控作为安全防范系统的重要组成部分之一,对于惩治犯罪、维护社会稳定起着极为重要作用。

然而,电视影像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和记录设备的完善,都会造成影像的质量下降,即图像退化。

其中,摄像设备与景物之间相对运动引起的模图像是一种典型的退化图像。

在图像检验工作中,我们常常遇到不同形式的运动模糊图像处理问题,诸如监控录像中犯罪嫌疑人模糊相貌辨别、交通监测中违章车辆模糊牌照识别等等。

运动模糊图像的复原直接影响着案件的侦破和审理工作。

目前,针对电视摄像的特点,多帧融合理技术已经成为运动模糊图像复原的主要方法。

1) 问题的提出在数字图像处理过程中,需要利用计算机图像采集装置将录象带上记录的模拟图像采样、量化成数字图像,以便于计算机分析和处理。

多帧数字图像可以表示成空间域内取值范围为[O,A]的实函数:0≤f(X,Y,tk)≤A;k=1,2,⋯,M (1)式中,变量X,Y是象素的位置坐标,X,Y=1,2,3,⋯,N 是图像的水平宽度及垂直宽度,t 是摄取第k帧图像的时刻,M是图像的帧数,对于8位量化图像,A的取值是255,即该图像为256级的灰度图像。

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。

毕业设计(Matlab图像处理)

毕业设计(Matlab图像处理)

Canny Edge DetectionThis tutorial will teach you how to:Implement the Canny edge detection algorithm.INTRODUCTIONEdges characterize boundaries and are therefore a problem of fundamental importance in image processing. Edges in images are areas with strong intensity contrasts ?a jump in intensity from one pixel to the next. Edge detecting an image significantly reduces the amount of data and filters out useless information, while preserving the important structural properties in an image. This was also stated in my Sobel and Laplace edge detection tutorial, but I just wanted reemphasize the point of why you would want to detect edges.The Canny edge detection algorithm is known to many as the optimal edge detector. Canny's intentions were to enhance the many edge detectors already out at the time he started his work. He was very successful in achieving his goal and his ideas and methods can be found in his paper, "A Computational Approach to Edge Detection". In his paper, he followed a list of criteria to improve current methods of edge detection. The first and most obvious is low error rate. It is important that edgesoccuring in images should not be missed and that there be NO responses to non-edges. The second criterion is that the edge points be well localized. In other words, the distance between the edge pixels as found by the detector and the actual edge is to be at a minimum. A third criterion is to have only one response to a single edge. This was implemented because the first 2 were not substantial enough to completely eliminate the possibility of multiple responses to an edge.Based on these criteria, the canny edge detector first smoothes the image to eliminate and noise. It then finds the image gradient to highlight regions with high spatial derivatives. The algorithm then tracks along these regions and suppresses any pixel that is not at the maximum (nonmaximum suppression). The gradient array is now further reduced by hysteresis. Hysteresis is used to track along the remaining pixels that have not been suppressed. Hysteresis uses two thresholds and if the magnitude is below the first threshold, it is set to zero (made a nonedge). If the magnitude is above the high threshold, it is made an edge. And if the magnitude is between the 2 thresholds, then it is set to zero unless there is a path from this pixel to a pixel with a gradient above T2.Step 1In order to implement the canny edge detector algorithm, a series of steps must be followed. The first step is to filter out any noise in the original image before trying to locate and detect any edges. And because the Gaussian filter can be computed using a simple mask, it is used exclusively in the Canny algorithm. Once a suitable mask has been calculated, the Gaussian smoothing can be performed using standard convolution methods. A convolution mask is usually much smaller than the actual image. As a result, the mask is slid over the image, manipulating a square of pixels at a time. The larger the width of the Gaussian mask, the lower is the detector's sensitivity to noise. The localization error in the detected edges also increases slightly as the Gaussian width is increased. The Gaussian mask used in my implementation is shown below.Step 2After smoothing the image and eliminating the noise, the next step is to find the edge strength by taking the gradient of the image. The Sobel operator performs a 2-D spatial gradient measurement on an image. Then, the approximate absolute gradient magnitude (edge strength) at each point can be found. The Sobel operator uses a pair of 3x3 convolution masks, one estimating the gradient in the x-direction (columns) and the other estimating the gradient in the y-direction (rows). They are shown below:The magnitude, or EDGE STRENGTH, of the gradient is then approximated using the formula:|G| = |Gx| + |Gy|Step 3Finding the edge direction is trivial once the gradient in the x and y directions are known. However, you will generate an error whenever sumX is equal to zero. So in the code there has to be a restriction set whenever this takes place. Whenever the gradient in the x direction is equal to zero, the edge direction has to be equal to 90 degrees or 0 degrees, depending on what the value of the gradient in the y-direction is equal to. If GY has a value of zero, the edge direction will equal 0 degrees. Otherwise the edge direction will equal 90 degrees. The formula for finding the edge direction is just:theta = invtan (Gy / Gx)Step 4Once the edge direction is known, the next step is to relate the edge direction to a direction that can be traced in an image. So if the pixels of a 5x5 image are aligned as follows:x x x x xx x x x xx x a x xx x x x xx x x x xThen, it can be seen by looking at pixel "a", there are only four possible directions when describing the surrounding pixels - 0 degrees (in the horizontal direction), 45 degrees (along the positive diagonal), 90 degrees (in the vertical direction), or 135 degrees (along the negative diagonal). So now the edge orientation has to be resolved into one of these four directions depending on which direction it is closest to (e.g. ifthe orientation angle is found to be 3 degrees, make it zero degrees). Think of this as taking a semicircle and dividing it into 5 regions.Therefore, any edge direction falling within the yellow range (0 to 22.5 & 157.5 to 180 degrees) is set to 0 degrees. Any edge direction falling in the green range (22.5 to 67.5 degrees) is set to 45 degrees. Any edge direction falling in the blue range (67.5 to 112.5 degrees) is set to 90 degrees. And finally, any edge direction falling within the red range (112.5 to 157.5 degrees) is set to 135 degrees.Step 5After the edge directions are known, nonmaximum suppression now has to be applied. Nonmaximum suppression is used to trace along the edge in the edge direction and suppress any pixel value (sets it equal to 0) that is not considered to be an edge. This will give a thin line in the output image.Step 6Finally, hysteresis is used as a means of eliminating streaking. Streaking is the breaking up of an edge contour caused by the operator output fluctuating above and below the threshold. If a single threshold, T1 is applied to an image, and an edge has an average strength equal to T1, then due to noise, there will be instances where the edge dips below the threshold. Equally it will also extend above the threshold making an edge look like a dashed line. To avoid this, hysteresis uses 2 thresholds, a high and a low. Any pixel in the image that has a value greater than T1 is presumed to be anedge pixel, and is marked as such immediately. Then, any pixels that are connected to this edge pixel and that have a value greater than T2 are also selected as edge pixels. If you think of following an edge, you need a gradient of T2 to start but you don't stop till you hit a gradient below T1.Canny边缘检测图像边缘检测的算法:导言边缘特征在图像处理中是一个极为重要的问题。

毕业设计(论文)-基于Matlab的图像预处理算法实现

毕业设计(论文)-基于Matlab的图像预处理算法实现

基于Matlab的图像预处理算法实现(吉首大学张家界学院,湖南吉首416000)摘要在图像处理的过程中,由于获取图像的工具或手段的影响,使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息。

因此,以改善图像数据、抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征为目的的图像预处理在图像处理的过程中就显得非常重要。

常用的图像预处理手段包括图像大小的修改、图像浓度的扩展,图像由彩色差到灰度的转变、图像二值化、图像的锐化处理及图像平滑处理等方法。

本文在简单介绍数字图像处理技术的基础上,着重讨论了灰度直方图的构建、直方图均衡、图像平滑、锐化和噪声处理的原理及实现方法,并用matlab开发工具实现了上述图像预处理算法并给出了各种算法的处理结果。

关键词:图像处理;灰度直方图;图像平滑;噪声处理;图像锐化;matlab Image preprocessing algorithm Based on the MatlabHe Jinze(Zhangjiajie College of Jishou University,Jishou,Hunan 416000)AbstractIn the process of image processing, due to the affection of image tools, the acquisition image can't reflect the original image information completely. Therefore, to improve image data, inhibit deformation and enhance image characteristics is very important in image processing.Common image preprocessing method include the image size modification, the image thickness expansion, changing color image to gray, image gray-scale binary, image sharpening and the image smooth processing. Based on the brief introduction of digital image processing technique, this paper discussed the construction of gray histogram, equilibrium of histogram, the image smoothing,sharpening and noise treatment‘s principle and method. The realizations of all those image preprocessing algorithm which isrealized with matlab has been discussed in this paper, and all those result has been given after the Implementations.Key word:Image processing; grayscale histogram; image smoothing; noise processing; image sharpening ;matlab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 (15)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 (18)4.1噪声的概念 (18)4.2图像噪声对图像的影响 (18)4.3噪声来源 (18)4.4噪声图像模型及噪声特性 (19)4.4.1 含噪模型 (19)4.4.2 噪声特性 (20)4.5图像二值化 (20)4.5.1理论基础 (20)4.5.2图像二值化的实现代码 (20)4.6二值图像的去噪 (21)4.6.1理论基础 (21)4.6.2二值图像去噪的实现代码 (22)第五章结论 (24)参考文献 (25)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。

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毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名:日期:指导教师签名:日期:使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名:日期:学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

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作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。

本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日注意事项1.设计(论文)的内容包括:1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)2)原创性声明3)中文摘要(300字左右)、关键词4)外文摘要、关键词5)目次页(附件不统一编入)6)论文主体部分:引言(或绪论)、正文、结论7)参考文献8)致谢9)附录(对论文支持必要时)2.论文字数要求:理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。

3.附件包括:任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)。

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图表整洁,布局合理,文字注释必须使用工程字书写,不准用徒手画3)毕业论文须用A4单面打印,论文50页以上的双面打印4)图表应绘制于无格子的页面上5)软件工程类课题应有程序清单,并提供电子文档5.装订顺序1)设计(论文)2)附件:按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)次序装订指导教师评价:一、撰写(设计)过程1、学生在论文(设计)过程中的治学态度、工作精神□优□良□中□及格□不及格2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度□优□良□中□及格□不及格3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力□优□良□中□及格□不及格4、研究方法的科学性;技术线路的可行性;设计方案的合理性□优□良□中□及格□不及格5、完成毕业论文(设计)期间的出勤情况□优□良□中□及格□不及格二、论文(设计)质量1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?□优□良□中□及格□不及格2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?□优□良□中□及格□不及格三、论文(设计)水平1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意?□优□良□中□及格□不及格3、论文(设计说明书)所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格建议成绩:□优□良□中□及格□不及格(在所选等级前的□内画“√”)指导教师:(签名)单位:(盖章)年月日评阅教师评价:一、论文(设计)质量1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?□优□良□中□及格□不及格2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?□优□良□中□及格□不及格二、论文(设计)水平1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意?□优□良□中□及格□不及格3、论文(设计说明书)所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格建议成绩:□优□良□中□及格□不及格(在所选等级前的□内画“√”)评阅教师:(签名)单位:(盖章)年月日教研室(或答辩小组)及教学系意见教研室(或答辩小组)评价:一、答辩过程1、毕业论文(设计)的基本要点和见解的叙述情况□优□良□中□及格□不及格2、对答辩问题的反应、理解、表达情况□优□良□中□及格□不及格3、学生答辩过程中的精神状态□优□良□中□及格□不及格二、论文(设计)质量1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?□优□良□中□及格□不及格2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?□优□良□中□及格□不及格三、论文(设计)水平1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格2、论文的观念是否有新意?设计是否有创意?□优□良□中□及格□不及格3、论文(设计说明书)所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格评定成绩:□优□良□中□及格□不及格教研室主任(或答辩小组组长):(签名)年月日I教学系意见:系主任:(签名)年月日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法。

主要论述了利用MATLAB实现图像增强。

关键词:MATLAB,数字图像处理,图像增强IIIII目录1 绪论 (1)1.1 课题研究目的及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)2 数字图像处理的简介 (2)2.1 什么是数字图像 (2)2.2 基本特点............................ 错误!未定义书签。

2.3 图像处理文件格式 (4)2.3.1 MATLAB图像文件格式 (4)2.3.2 图像类型....................... 错误!未定义书签。

3 MATLAB基本知识介绍 (5)3.1 MATLAB的概述 (5)3.3 MATLAB语言的特点................... 错误!未定义书签。

3.4 MATLAB在图像处理中的应用 (5)4 图像增强 (6)4.1 空域变换增强 (7)4.1.1 增强对比度 (7)4.1.2 图像求反 (8)4.2 空域滤波增强 (10)4.2.1 基本原理 (10)4.2.2 线性平滑滤波器 (11)4.2.3 非线性平滑滤波器 (12)4.2.4 线性锐化滤波器 (13)4.3 频域增强 (14)4.3.1 基本原理 (14)i4.3.2 低通滤波 (15)4.3.3 高通滤波 (16)5.总结ii1 绪论本章简略介绍课题的研究目的及意义,该课题国内外研究现状以及论文内容安排等。

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。

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。

MathWorks公司推出的MATLAB软件是学习数理知识的好帮手。

应用MATLAB 友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块,可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念,逐步掌握图像信号处理的基本方法,进而能够解决相关的工程和科研中的问题。

图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。

随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大,已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。

1.2 国内外研究现状数字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。

数字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。

随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

2 数字图像处理的简介2.1 什么是数字图像所谓数字图像就是把传统图像的画面分割成如图2-1所示的被成为像素(picture element, 简称pixel。

有时候也用pel这一简写词)的小的离散点,各像素的灰度值也是用离散值即整数值来表示的。

数字图像(digital imagine)和传统的图像即模拟图像(picture)是有差别的。

图2-1 数字图像为了从一般的照片,景物等模拟图像中得到数字图像,需要对传统的模拟图像进行采样与量化两种操作(二者统称为数字化)。

1.采样采样(sampling)就是把在时间上和空间上连续的图像变成离散点(采样点,即像素)的集合的一种操作。

图像基本上是在二维平面上连续分布的信息形式要把它输入到计算机中,首先要把二维信号变成一维信号,因此要进行扫描(scanning)。

最常用的扫描方法是在二维平面上按一定间隔顺序地从上方顺序地沿水平方向的直线(扫描线)扫描,从而取出浓淡值(灰度值)的线扫描(Laster扫描)。

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