基于Matlab二维图像的分析与处理
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。
信号分析与处理实验报告(基于MATLAB)
武汉工程大学电气信息学院三、实验数据与结果分析1、2、四、思考：2. 3.四、思考：1、代数运算符号*和.*的区别是？*是矩阵相乘，是矩阵A行元素与B的列元素相乘的和.*是数组相乘，表示数组A和数组B中的对应元素相乘实验内容实验三连续时间信号的卷积一、实验内容1、已知两连续时间信号如下图所示，绘制信号f1(t)、f2(t)及卷积结果f(t)的波形；设时间变化步长dt分别取为0.5、0.1、0.01，当dt取多少时，程序的计算结果就是连续时间卷积的较好近似？2、、计算信号()()()11==-a t u e t f at 和()()t tu t f sin 2=的卷积f(t)，f 1(t)、f 2(t)的时间范围取为0~10，步长值取为0.1。
绘制三个信号的波形。
二、实验方法与步骤1、绘制信号f 1(t)、f 2(t)及卷积结果f(t)的波形，当dt 取0.01时程序的计算结果就是连续时间卷积的较好近似程序代码如下：clear allclose allclcdt=0.01t1=0:dt:2;t2=-1:dt:1;f1=0.5*t1;f2=0.5*(t2+1);y=dt*conv(f1,f2); %计算卷积t0=t1(1)+t2(1); %计算卷积结果的非零样值的起点位置2.实验内容三、实验数据与结果分析1.2.实验内容实验五连续时间信号的频域分析一、实验内容1、如图5.4所示的奇谐周期方波信号，周期为T1=1，幅度为A=1，将该方波信号展开成三角形式Fourier级数并分别采用频域矩形窗和Hanning窗加权，绘制两种窗函数加权后的方波合成图像。
时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。
2、将图5.5中的锯齿波展开为三角形式Fourier级数，按(2)式求出Fourier级数的系数，并在频域分别采用矩形窗、Hanning窗和三角窗加权，观察其Gibbs效应及其消除情况。
时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。
matlab实验,图像变换域分析(dct变换和小波变换)
实验一 图像DCT 变换一、实验目的1.了解DCT 处理图像的基本知识；2.掌握用matlab 将对图像进行DCT 变换。
二、实验内容1．对图像进行DCT 处理；2．显示变换后的图像的三维的频谱； 3．对matlab 代码进行一定的文字说明；三、实验原理离散余弦变换（Discrete Cosine Transform ，DCT ）是一种实数域变换，其变换核为实数余弦函数。
对一幅图像进行离散余弦变换后，许多有关图像的重要可视信息都集中在DCT 变换的一小部分系数中。
因此，离散余弦变换（DCT ）是有损图像压缩JPEG 的核心，同时也是所谓“变换域信息隐藏算法”的主要“变换域（DCT 域）”之一。
因为图像处理运用二维离散余弦变换，所以直接介绍二维DCT 变换。
一个矩阵的二维DCT 定义如下：首先将输入图像分解为8*8或16*16块，然后再对每个图像块进行二维DCT 变换，接着再对DCT 系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT 系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT 反变换。
最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。
对于一般的图像而言，大多数DCT 系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。
因此，利用DCT 进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。
在实验中，先将输入的原始图像分为8*8块，然后再对每个块进行二维DCT 变换。
MATLAB 图像处理上具箱中提供的二维DCT 变换及DCT 反变换函数如下。
基于DCT 的JPEG 图像压缩编码理论算法过程框图如下：上图是基于DCT 变换的图像压缩编码的压缩过程，解压缩与上图的过程相反。
四、实验代码及结果close all;原始图像数据分成8*8的小块DCT 变换 量化器量化表熵编码器 码表压缩数据I=imread('222.jpg'); %读入原图像文件I=rgb2gray(I);%将原图像转换成灰色图像I1=dct2(I);%对原图像进行二维DCT变换fs=fftshift(I1);%将直流分量移到频谱中心subplot(121);imshow(I);title('灰色图像');%显示灰色图像subplot(122);imshow(log(abs(I1)),[]),colorbar;title('图像经DCT变换后能量分布情况') %显示经过dct变换后能量分布;figure(2);mesh(fs);title('三维频谱');%显示三维频谱五、实验结果分析图像经DCT变换后能量主要分布在左上角，右下角能量分布较低。
第5章matlab绘制二维图形及三维图形的方法
实验四
专业：电子信息工程2班姓名：李书杰学号：3121003210
一、实验目的
1.掌握绘制二维图形及三维图形的方法。
2.掌握图形控制与修饰处理的方法。
3.了解图像处理及动画制作的基本方法。
二、实验内容
1.绘制下列图形曲线。
（1）y=x-x^3/3! (2)x^2+2Y^2=64
解：程序如下
2.设y=1/(1+e^-t),-pi<=t<=pi,在同一个图形窗口中采用子图的形式绘制条形图、阶梯图、杆图和对数坐标等不同图形，并对不同图形加标注说明。
解:程序如下
3.绘制下列极坐标图。
（1）ρ=5cosθ+4 (2)γ=5sin^2φ/cosφ,-π/3<φ<π/3 解：程序如下
思考练习：
2.绘制下列曲线
（1）y=1/2πe^(-x^2/2) (2)x=tsint y=tcost
解：程序如下
（1）
结果如下：
（2）
结果如下：
3.在同一坐标中绘制下列两条曲线并标注两曲线交叉点。
（1）y=2x-0.5
(2)x=sin(3t)cost
Y=sin(3t)sint
解：程序如下
4.分别用plot和fplot函数绘制y=sin(1/x)的曲线，分析两曲线的差别。
解：程序如下
结果如下：
5.绘制下列极坐标图：
(1）p=12/sqrt(θ) (2)γ=3asinφcosφ/(sin^3φ+cos^3φ)解：程序如下
结果如下：。
基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现
基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现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。
目的:改善医学图像质量，使图像得到增强。
方法：利用Matlab工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。
结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。
高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。
结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。
经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。
关键词:MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear，making it faster and faster processing speed，better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective：To improve the quality of medical image by enhancing the details。
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。
二维离散Fourier变换(图像处理实验报告)
课程实验报告
2.图像的Fourier反变换：
(1)利用完整的相位谱和幅度谱重构原图像，然后仅利用相位谱重构原图像，最后仅利用幅度谱重构原图像，比较3个实验结果;
分析：
(2)选择两幅内容不同的图像，分别进行Fourier变换，交换二者的相位谱后求Fourier反变换，观察实验结果。
分析：
(3)分析(1)、(2)的实验结果，说明图像Fourier相位谱的重要性。
分析：
4.读取文件名为‘text.tif’的图像，从图中剪切字母“t”，利用相关定理进行模板匹配，找出图中所有t的位置。
实验中的体会（如实验过程中遇到的问题及其解决的方法等）
本次实验内容比较多一点，实验课堂上也完全得差不多，发现实验课上我做的速度还是挺快的，但是有时候总是去纠结一个结果。
就像上次实验课，我检查了好几遍，发现我的代码是没有问题，也请老师和同学帮我看了，但是出不来效果，一直停留在这个问题，没心思做最后一题，可是回到宿舍，自己又敲了一次代码，结果一次就通过，也很顺利地完全了最后一题。
这是第三次实验课了，我也比前两次课清晰一点我们究竟在做什么，可能是由于数学基础问题，有些原理还是不能理解得很透彻。
虽然实验是知道要干什么，要怎么样做，但是对于背后的原理还是不清楚。
不过我还是挺喜欢这个方向，挺喜欢这门课的，我会更加努力地学好这门课的。
Matlab中的数据操作与处理方法
Matlab中的数据操作与处理方法引言Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的编程语言和环境，它提供了丰富而强大的数据操作与处理方法。
本文将介绍一些在Matlab中常用的数据操作与处理方法，包括数据导入与导出、数据清洗与处理、数据可视化与分析等方面。
一、数据导入与导出在数据处理的开始阶段，数据的导入与导出是一个重要的步骤。
Matlab提供了多种方式来导入外部数据，如文本文件、Excel文件、图像文件等。
1. 导入文本文件：使用`importdata`函数可以方便地导入以空格、制表符或逗号分隔的文本文件。
例如，`data = importdata('data.txt')`可以将文本文件"data.txt"中的数据导入到变量"data"中。
2. 导入Excel文件：Matlab的"Import Data"工具可以直接导入Excel文件，并将其保存为Matlab的数据文件类型。
也可以使用`xlsread`函数来读取Excel文件中的数据。
例如，`[data, text, raw] = xlsread('data.xlsx')`可以将Excel文件"data.xlsx"中的数据读取到变量"data"中。
3. 导入图像文件：使用`imread`函数可以读取图像文件，并将其保存为Matlab 的图像数据类型。
例如，`img = imread('image.jpg')`可以将图像文件"image.jpg"读取到变量"img"中。
数据导出方面，Matlab也提供了相应的函数。
使用`writematrix`函数可以将Matlab的矩阵数据保存为文本文件，使用`writetable`函数可以将Matlab的表格数据保存为Excel文件，使用`imwrite`函数可以将Matlab的图像数据保存为图像文件。
二维数据均值滤波matlab
二维数据均值滤波matlab二维数据均值滤波(Matlab)均值滤波是一种简单而常用的图像处理方法，可用于图像平滑化和去噪。
在二维数据处理中，比如图像处理，均值滤波可以通过计算指定像素周围邻域像素的平均值来实现。
本文将以Matlab为例，详细介绍如何实现二维数据均值滤波。
第一步：导入原始图像首先，我们需要导入原始的二维数据图像。
在Matlab中，可以通过imread函数将图像导入。
matlab导入图像original_image = imread('image.jpg');第二步：转换为灰度图像由于均值滤波是基于像素的操作，所以我们需要将图像转换为灰度图像。
matlab转换为灰度图像gray_image = rgb2gray(original_image);第三步：创建滤波器接下来，我们需要创建一个滤波器，用于在图像上滑动计算均值。
滤波器可以是指定大小的矩阵，其中每个元素都是1，表示了均值计算时要考虑的邻域范围。
matlab创建滤波器filter_size = 5; 滤波器大小filter = ones(filter_size) / (filter_size * filter_size); 均值滤波器第四步：计算均值滤波使用imfilter函数，我们可以在图像上滑动计算均值。
matlab计算均值滤波filtered_image = imfilter(double(gray_image), filter);第五步：将结果显示出来最后，我们可以使用imshow函数将原始图像和均值滤波后的图像显示出来进行比较。
matlab显示图像figure;subplot(1, 2, 1);imshow(gray_image);title('Original Image');subplot(1, 2, 2);imshow(uint8(filtered_image));title('Filtered Image');以上就是使用Matlab实现二维数据均值滤波的步骤。
MATLAB 图像处理命令使用
MATLAB 图像处理命令使用1.MATLAB中图像处理的一些简单函数A、imreadimread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。
例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;比较读取二值图像，灰度图像，索引图像，彩色图像的X和MAP的特点，可以利用size 函数用来显示数组的维数，了解数据的特点。
B=size(a) 返回数组a 的维数。
B、imwriteimwrite函数用于输出图像，其语法格式为：imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板map写入文件filename。
C、imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，其语法格式为imfinfo(filename,fmt)imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图像的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图像的类型等。
2.MATLAB中图像文件的显示imshowimshow函数是最常用的显示各种图像的函数，其语法如下：imshow(X,map)其中X是图像数据矩阵，map是其对应的颜色矩阵，若进行图像处理后不知道图像数据的值域可以用[]代替map。
（1）二进制（二值）图像显示方法，在MATLAB中一幅二值图像是uint8或双精度的，该矩阵仅包含0和1。
如果希望工具箱中的函数能将图像理解为二进制的，那么所有数据都要是逻辑数据，必须对其进行设置（将所有数据标志均设置on）.可以对数据利用“~”取反操作实现图像逆转即黑白反色。
旧题新作——基于MATLAB的切片三维重建
旧题新作——基于MATLAB的切片三维重建三维重建是计算机图形学和医学图像处理领域的一个重要主题，它使用二维切片图像数据来重建出三维物体模型，对医学诊断、工程设计等领域具有重要意义。
本文基于MATLAB软件，以切片图像数据为输入，利用三维重建算法实现了一个简单的三维重建系统，并对其进行了详细的分析和评测。
2. 数据准备三维重建的输入通常是一组二维切片图像数据，这些数据可以是CT（computed tomography）扫描、MRI（magnetic resonance imaging）扫描等医学影像，也可以是工程设计中的数字化模型的切片数据。
在本文中，我们将使用一个开放的医学影像数据集作为示例数据，以展示三维重建系统的实现过程。
3. 切片图像预处理在进行三维重建之前，我们首先需要对输入的二维切片图像数据进行预处理。
预处理的步骤包括图像格式转换、灰度值标定、噪声去除等。
在MATLAB中，我们可以利用Image Processing Toolbox中的函数来实现这些步骤，例如imread、im2double、imfilter等。
4. 三维重建算法在图像预处理完成后，我们可以开始进行三维重建算法的实现。
三维重建的核心思想是将多个二维切片图像数据拼接起来，然后根据其空间位置关系来还原出三维物体的表面模型。
常见的三维重建算法包括体素化方法、曲面重建方法等。
在本文中，我们将以Marching Cubes算法为例，展示其在MATLAB中的实现过程。
5. 算法实现在MATLAB中实现Marching Cubes算法，需要用到一些基本的图像处理和三维可视化函数。
我们需要将预处理后的二维切片图像数据转换为三维体素数据，这可以通过MATLAB 中的voxeldata函数来实现。
然后，我们需要编写Marching Cubes算法的实现代码，以根据体素数据来还原三维物体的表面模型。
我们可以利用MATLAB中的三维可视化函数，如patch和trisurf，来将还原出的三维表面模型进行可视化展示。
信号分析与处理实验报告(基于matlab)
fr=real(f);%描述函数实部
fi=imag(f);%描述函数虚部
fa=abs(f);%描述函数幅度
fg=angle(f);%描述函数相位
subplot(2,2,1)%将当前窗口分成2行2列个子窗口，并在第1个子窗口绘图
plot(t,fr)
title('实部')
ty=t0:dt:(t0+(t3-1)*dt);%确定卷积结果的非零样值的时间向量
subplot(3,1,1)
plot(t1,f1)%绘制信号f1(t)的时域波形
title('f1')
xlabel('t1')
axis([-0.2,10.2,-0.2,1])
gridon
subplot(3,1,2)
plot(t2,f2)%绘制信号f2(t)的时域波形
1、将方波信号展开成三角形式Fourier级数并分别采用频域矩形窗和Hanning窗加权
方波展开的三角式傅立叶级数为：
采用频域矩形窗加权，则展开式变为：
采用Hanning窗加权，则展开式变为：
程序代码如下：
clearall
closeall
clc
t1=-2:0.01:2;
t2=-2:0.01:2;
K=30
xlabel('t')
axis([-0.5,20.5,-0.8,1.2])
gridon
subplot(2,2,2)%将当前窗口分成2行2列个子窗口，并在第2个子窗口绘图
plot(t,fi)
title('虚部')
xlabel('t')
Matlab二维灰度图象分析及变换处理.
《基础强化训练》设计报告题目：二维灰度图象的统计分析及变换处理专业班级：学生姓名：指导教师：2010 年 7 月 17 日《基础强化训练》设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目: 二维灰度图象的统计分析及（FFT）变换处理课程设计目的：1 较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法；2 能够运用相关软件进行模拟分析；3 掌握基本的文献检索和文献阅读的方法；4 提高正确地撰写论文的基本能力。
课程设计内容和要求1 采集一幅像素大于64*64黑白图像；2 常规的数学统计数据处理：计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图；3 采用[FFT（傅立叶变换）]对图像进行分析初始条件：1 MATLAB软件。
2 数字信号处理与图像处理基础知识。
时间安排：第18周周一：安排任务19～20周：仿真设计（鉴主13楼计算机实验室）第20周周六：完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 1Abstract 21 数据采集 31.1图像的选取 31.2 MATLAB读取方法 41.2.1 编辑M文件 41.2.2 图像的读取 41.2.3查看图像的格式 61.2.4 灰度值的获取 72 数据统计处理 82.1 均值计算 82.1.1 原理及计算公式 82.1.2 计算程序及结果 92.2 各像素点灰度值的标准差 92.3 各像素点灰度值的方差 102.4 灰度直方图 113.傅立叶变化 133.1 原理及计算公式 133.2 变换及逆变换程序及结果 143.3对变换后的图像的说明 164.总结（心得体会） 175.参考文献 18摘要MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
基于matlab的图像预处理技术研究文献综述
毕业设计文献综述题目： 基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程1前言部分众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络 、优化计算 、模糊逻辑 、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。
果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。
图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。
视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。
拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。
通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。
图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。
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 。
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。
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。
基于 matlab 实现的二维小波分解算法-概述说明以及解释
基于matlab 实现的二维小波分解算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以包括一些关于小波分解算法的基本介绍，可以简要介绍小波分解算法的原理和应用领域，同时提及该算法在信号处理、图像压缩以及特征提取等方面的重要性。
以下是一个示例：在当今信息时代，信号处理和图像处理一直是计算机科学和工程学中的研究热点。
为了更好地理解和处理信号和图像中的信息，及时去除噪声、压缩图像以及提取出关键特征，人们不断寻求更有效的处理方法。
而小波分解算法作为一种新兴的信号处理方法，在近年来得到了广泛的应用和研究。
小波分解算法是一种将信号或图像分解为时频域或时空域的工具，它可以分解出不同尺度和频率的子信号或子图像，这为信号处理和图像处理提供了一种有效途径。
与传统的傅里叶变换相比，小波分解算法具有更好的局部性质和多尺度分析能力，因此被广泛运用于信号处理、图像压缩、图像恢复、特征提取等领域。
在信号处理中，小波分解算法可以用于去噪、压缩、去除偶尔的干扰等。
在图像处理方面，小波分解算法具备较好的多分辨率特性，可以在不同分辨率上进行图像处理，对于边缘检测、纹理分析、目标识别等具备独特的优势。
此外，小波分解算法对于非平稳信号和非线性系统等具备突出的应用优势。
本文将介绍基于Matlab 的二维小波分解算法的实现，通过对该算法的深入剖析和实验验证，展示它在图像处理方面的应用前景以及算法效果的评估。
通过本文的研究，读者将了解到小波分解算法的实际应用场景和优势，进一步提高信号处理和图像处理的能力。
在文章的后续部分中，我们将重点介绍小波分解算法的原理，并详细阐述如何在Matlab 环境下实现二维小波分解算法。
1.2 文章结构本文将按照以下结构展开对基于Matlab 实现的二维小波分解算法的介绍和分析：1. 引言：首先对文章的主题和目的进行概述，介绍小波分解算法在图像处理领域的重要性，并总结文章结构。
2. 正文：2.1 小波分解算法概述：详细介绍小波分解算法的基本原理和应用领域，包括信号分析，压缩，去噪等方面。
MATLABImageProcessing图像处理入门教程
MATLABImageProcessing图像处理入门教程MATLAB图像处理入门教程第一章：图像处理基础知识图像处理是指对于数字图像进行各种操作和处理的过程。
在本章中，我们将介绍一些基础的图像处理知识。
1.1 数字图像表示数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像中的一个点。
每个像素的值表示该点的亮度或颜色。
1.2 MATLAB中的图像表示在MATLAB中，图像可以用二维矩阵表示，其中每个元素对应一个像素的亮度或颜色值。
常见的图像格式包括灰度图像和彩色图像。
1.3 图像读取和显示使用MATLAB的imread函数可以读取图像文件，imshow函数可以显示图像。
第二章：图像预处理在进行实际的图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提取感兴趣的信息或减少噪声。
2.1 图像平滑平滑操作可以减少图像中的噪声。
常见的平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
2.2 边缘检测边缘检测可以找到图像中的边缘区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子和Canny算子。
2.3 图像分割图像分割可以将图像划分为不同的区域，以便后续的处理。
常见的图像分割算法包括阈值分割和区域生长算法。
第三章：图像增强图像增强可以提高图像的质量和清晰度，使图像更易于理解和分析。
3.1 直方图均衡化直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像的灰度值分布更均匀。
3.2 锐化锐化操作可以增强图像的边缘和细节。
常见的锐化算法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
3.3 噪声去除噪声去除可以降低图像中的噪声，使图像更清晰。
常见的噪声去除方法包括中值滤波和小波去噪。
第四章：图像分析图像分析可以从图像中提取出感兴趣的特征或对象。
4.1 特征提取特征提取可以从图像中提取出具有代表性的特征，可以用于图像分类和识别。
4.2 图像匹配图像匹配可以找到图像中相似的区域或对象。
常见的图像匹配方法包括模板匹配和特征点匹配。
4.3 图像识别图像识别可以根据图像的特征和模式来判断图像中的对象或场景。
04-MATLAB的基础知识-5 绘图及图像处理
§2．6 MATLAB的绘图及图像处理
1. MATLAB的绘图
1.1 二维图形 2） 设置曲线格式和标记点格式
%坐标轴标签 x=[1990:2:2000]; y=[1.25 0.81 2.16 2.73 0.06 0.55]; xin=1990:0.2:2000; yin=spline(x,y,xin); %补间函数 样条插值法 plot(x,y,'ob',xin,yin,'-.r') title('1990年到2000年某地区年平均降水量图') xlabel('\it年份','FontSize',15) ylabel('降雨量','FontSize',8)
1.1 二维图形
%例特殊绘图指令 x=rand(1,5);y=rand(1,5) subplot(2,1,1) scatter(x,y) title('散点图') subplot(2,1,2) comet(x,y) title('彗星图')
5） 特殊图形绘图
§2．6 MATLAB的绘图及图像处理
1. MATLAB的绘图
控制系统仿真
-基于MATLAB语言
主讲教师：张磊 中国海洋大学 工程学院
2013-10-10
§2．6 MATLAB的绘图及图像处理
1. MATLAB的绘图
本节主要讲解如何利用MATLAB绘制二维平面图形和三维 立体图形，实现数据可视化的方法。 首先，介绍MATALB图形窗口界面提供的基本功能，熟悉 图形显示和处理环境； 其次，深入讲解MATLAB中基本绘图函数、图形标注函数 和一些常用的特殊绘图函数； 最后，介绍图形窗口的一些高级应用。
amtlab课程设计基于matlab的图像文字二值化处理--大学毕设论文
MATLAB课程设计设计题目：基于MATLAB的图像文字二值化处理姓名：班级：2014级信息工程学号：指导老师：目录摘要 (3)概述 (4)设计思路 (5)文字提取 (6)背景提取 (6)二值化 (7)结论 (8)参考资料 (9)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实现文字提取、背景提取、二值图像分析等图像处理。
关键词：MATLAB软件；文字提取、背景提取、二值图像；概述随着科技的发展，计算机技术的应用已经渗透到社会的方方面面，而与图像有关的通信、网络、传媒、多媒体等已经给人们的生活带来巨大的变化。
所以，图像技术将在未来的很长一段时间内，影响着计算机应用的各个领域。
因此，探究图像处理技术对今后计算机图像处理的发展有着很好的前瞻作用，也为图像处理的技术创新在以后提供理论上的支持。
设计思路二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在MATLAB中，二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。
这两个可取的值分别对应于关闭和打开，关闭表征该像素处于背景，而打开表征该像素处于前景。
以这种方式来操作图像可以更容易识别出图像的结构特征。
图像二值化是指用灰度变换来研究灰度图像的一种常用方法，即设定某一阈值将灰度图像的像素分成大于阈值的像素群和小于阈值的像素群两部分。
使用MATLAB研究二维Gaussian和二维Gabor滤波器的特征及其在图像处理中的应用
《MATLAB 基础与应用》课题一：使用MATLAB 研究二维Gaussian 和二维Gabor 滤波器的特征及其在图像处理中的应用内容一：基于MATLAB 研究二维Gaussian 低通滤波器的时频特性及其用于模仿点扩散函数（PSF:point spread function ）在图像退化建模中的应用对光学系统来讲，输入物为一点光源时其输出像的光场分布，称为点扩散函数（PSF)。
在数学上点光源可用δ函数（点脉冲）代表，输出像的光场分布叫做脉冲响应，所以点扩散函数也就是光学系统的脉冲响应函数。
点光源是光学系统中引起图像退化（通常是图像模糊）的常见原因，在研究图像去模糊的算法时，通常使用二维Gaussian 低通滤波器模仿PSF 建立图像的模糊模型。
二维Gaussian 函数的表达式为：式中：x0和y0分别表示横、纵方向的期待值，决定Gaussian 函数时域窗口的中心位置；σ2是标准方差，可调整Gaussian 函数时窗大小。
内容一要求：采用MATLAB 的M 文件编程完成下列任务1、使用fspecial 函数生成二维Gaussian 低通滤波器，绘制其时域和频域一维、二维和三维图形，讨论二维Gaussian 函数标准方差对滤波器时域特性（PSF 模型）和频域特性（模糊功能）的影响。
2、使用Gaussian 滤波器对清晰图像滤波，建立模糊（退化）图像模型，讨论Gaussian 滤波器参数对模糊效果的影响。
内容二：基于MATLAB 研究二维Gabor 滤波器的方向选择和频率选择特性 2D Gabor 函数的空域形式如公式（1）所示：)f j2(exp 21-exp )('22'22'x y x x,y G y x πσσ⋅⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+= 其中 ϕϕϕϕcos sin 'sin cos 'y x y y x x +-=+= (1) 由公式（1）可见，2D Gabor 函数是由高斯函数经复指数函数沿x ’轴调制而成，φ是x ’与x 方向的夹角，确定了Gabor 函数的调制方向；f 是沿φ方向的空间调制频率，确定了频带中心处的空间频率值；f 和φ分别描述了Gabor 函数的空间频率选择性和方向选择性。
基于MATLAB的积屑瘤图像处理与
第５期（总第１７４期）２０１２年１０月机械工程与自动化ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ ＆ ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮＮｏ．５Ｏｃｔ．文章编号：１６７２－６４１３（２０１２）０５－００２０－０２基于ＭＡＴＬＡＢ櫜的积屑瘤图像处理与分析向庆波，王中任，秦凯歌，王鹏飞，饶 佳（湖北文理学院机械与汽车工程学院，湖北 襄阳 ４４１０５３）摘要：在金属切削中，积屑瘤对刀具使用寿命和工件表面质量有很大的影响，应用ＭＡＴＬＡＢ对由机器视觉系统获得的刀具二维图像进行边缘检测，并采用图像相减法来计算积屑瘤的面积，获得了清晰的刀具轮廓图像和积屑瘤大小随时间的变化曲线，实现了刀具积屑瘤变化的在机监测。
关键词：积屑瘤；机器视觉；数字图像处理；边缘检测中图分类号：ＴＰ３９１．４１∶ＴＧ５ 文献标识码：櫜Ａ湖北文理学院大学生科研项目（２０１１ＤＸＳ０２０）；湖北省教育厅优秀中青年人才项目（Ｑ２０１１２６０９）收稿日期：２０１２－０４－２７；修回日期：２０１２－０５－１１作者简介：向庆波（１９８８－），男，湖北襄阳人，在读本科生。
０ 引言进行机械加工时，由于切削用量及待加工材料等因素会导致刀具积屑瘤的产生，使刀具的重要参数发生改变，对切削力、刀具寿命和工件表面质量有着重要的影响［１－３］。
本文通过ＣＣＤ相机采集刀具图像，应用ＭＡＴＬＡＢ对工作前、后的刀具系列图像进行处理，从而得到刀具的轮廓图像，并采用图像相减法计算积屑瘤的面积，实现对刀具积屑瘤的在机监测［４］。
１ 刀具积屑瘤图像采集图１为刀具积屑瘤在机视觉监测系统。
工业相机为Ｐｏｉｎｔ Ｇｒｅｙ公司的ＦＦＭＶ－０３ＭＴＣ，镜头为迈特ＭＺＤＭ０７４５小型连续变倍单筒视频显微系统。
相机通过万向节和支架与机床连接，可实现上下、旋转和俯仰３个自由度的调节。
采集的刀具图像经１３９４数据线传输给计算机，以便进行后续处理。
图１ 刀具积屑瘤在机视觉监测系统２ 刀具积屑瘤图像处理本文对刀具图像应用ｃａｎｎｙ算子边缘检测以提取积屑瘤的轮廓特征，并应用图像相减法对刀具积屑瘤面积大小进行检测。
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目录摘要1Abstract21 数据采集31.1 图像提取31.2图像的读取31.2图像鉴别及转换51.3转换后图像信息显示62 数据统计处理82.1 均值计算82.1.1 原理介绍82.1.2 仿真结果82.2 标准差计算92.2.1 原理介绍92.2.2 仿真结果92.3 方差计算102.3.1 原理介绍102.2.2 仿真结果102.4 灰度直方图绘制112.4.1 原理介绍112.4.2 仿真结果113 快速傅立叶变换123.1 原理介绍123.2 仿真结果124 小结与体会15参考文献16摘要基础强化训练的主要目的就是安排学生进行基础理论、基本技能的强化训练，提高学生的基础理论知识、基本动手能力，提高人才培养的基本素质。
根据本专业需求和特点，需要在数学基础知识、基本技能方面进行强化训练，使学生对常用的数据分析与处理原理及方法有较为全面的了解，能够运用相关软件进行模拟分析。
并帮助学生掌握基本的文献检索和文献阅读的方法，同时提高学生正确地撰写论文的基本能力，本次基础强化训练主要是运用Matlab软件来处理图像，而且主要是学会使用该软件中与图像信息显示、分析和处理的有关函数的调用，本次基础强化训练运用的主要函数为，imread、imshow、fft、fft2、dct、dct2、dwt、dwt2、std、std2、mean、mean2、hist等，通过调用这些函数来实现图像显示、数据分析和图像处理即傅里叶变换。
本次基础强化训练包括三个内容分别为：数据采集、数据统计处理和数据分析算法。
AbstractThe basis of intensive training is the main purpose of allowing students to carry out basic theory, basic skills training to enhance students knowledge of basic theory, basic practical ability to improve the basic quality of personnel training. According to the professional needs and characteristics, the need for basic knowledge in mathematics, basic skills training to enable students to commonly used data analysis and theory and methods to deal with a more comprehensive understanding of, related to the use of simulation software. And to help students master basic reading literature search and documentation of methods, while improving the students correctly the basic ability to write papers, this is the basis of intensive training to deal with the use of Matlab software, images, and mainly learn how to use the software with the image information display, analysis and processing of the function to be called the basis for the use of intensive training for the main function, imread, imshow, fft, fft2, dct, dct2, dwt, dwt2, std, std2, mean, mean2, hist and so on, through the call these functions to achieve image display, data analysis and image processing that the Fourier transform. The basis of this intensive training, including three components are: data acquisition, data processing and data analysis algorithms.1 数据采集1.1 图像提取原始图像源来自于互联网，如图1所示，像素为794*454，且为黑白图像，本要求像素大于64*64，为黑白图像，所以所选图像满足要求。
图 1 原始图像1.2图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread()，这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中，此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息。
图像数据及图像信息的读取源程序如下:源程序1：[A,M]=imread('e:\ks\1.jpg');%图像数据的读取，%将图像数据放入矩阵A中，颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);%显示图像title('原图像');%图像标题info=imfinfo('e:\ks\1.jpg')%读取图像信息运行源程序部分结果：info =: 'e:\ks\1.jpg'Format: 'jpg'Width: 794Height: 454BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'图像显示结果如图2：图 2 原图像显示由运行结果知，图像像素为像素为794*454，ColorType为truecolor。
MATLAB 还提供了将数据写入一个文件的函数imwrite，在此不做详解。
1.2图像鉴别及转换题目要求计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图，所以图像要保证为灰度图，首先要确定所选图片是否为灰度图，如果是则可正常处理，如果不是则要将图片转换为二维灰度图。
MATLAB中实现判别图像是否为灰度图的函数为isgray()，可以用isgray()函数对图片是否为灰度图进行判别，若为灰度图则返回1，否则返回值为0。
另外，MATLAB还有多种图形转换函数来实现不同图形的转换。
灰度图鉴别源程序：源程序2：A=i mread('e:\ks\1.jpg');%图像数据的读取Res=isgray(A)%灰度图进行判别运行程序结果：Res = 0此结果说明所选图像不是二维灰度图，所以要进行下一步的图形转换，MATLAB实现把RGB图像转换为灰度图像的函数为rgb2gray()，可以用此函数把原图像转换为所需类型图像。
图像转换源程序：源程序3：A=i mread('e:\ks\1.jpg');%图像数据的读取A_gray=rgb2gray(A)%图像转换1.3转换后图像信息显示为确保所选图像经简单处理后得到满足要求的图像，有必要对处理后的图像数据及图像信息进一步检查，并显示出处理后的图像结果。
转换后图像数据及图像信息的读取源程序如下：源程序4：A=i mread('e:\ks\1.jpg');%图像数据的读取A_gray= rgb2gray(A); %图像转换imshow(A_gray);%显示图像title('转换后图像');%图像标题Res=isgray(A) %显示转换后图像是否为灰度图程序运行结果：Res =1图像显示结果如图3：图 3 二维灰度图像显示2 数据统计处理题目要求用MATLAB有关函数计算图像各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图。
MATLAB中提供均值计算函数mean()和mean2()，标准差计算函数std()和std2()，方差计算函数var()，直方图绘制函数hist，通过调用这些函数可以得到所需数据。
2.1 均值计算2.1.1 原理介绍MATLAB中提供均值计算函数mean()和mean2()，函数的使用方法如下：用mean2（H）求出矩阵所有元素的均值题目要求计算图像各像素点的均值，因而可通过调用mean2()函数进行计算，在命令行中输入mean2(A_gray)即可求得灰度图各像素点的均值。
2.1.2 仿真结果MATLAB源程序及运行结果如下：源程序5：A_average=mean2(A_gray) %进行各像素点的均值计算源程序运行结果如图4：图 4 图像各像素点的均值结果2.2 标准差计算2.2.1 原理介绍MATLAB中提供标准差计算函数std()和std2()，两个函数的使用方法如下：s = std(X)s = std(X,flag)s = std(X,flag,dim)题目要求计算图像各像素点的标准差，因而可通过std2()函数进行计算，在命令行中输入std2(A_gray)即可求得灰度图各像素点的标准差。
2.2.2 仿真结果MATLAB源程序及运行结果如下：源程序6：A_std2=std2(A_gray) %各像素点的标准差计算源程序运行结果如图5所示：图 5 图像各像素点标准差结果2.3 方差计算2.3.1 原理介绍MATLAB中提供了方差计算函数var()，可以方便的计算矩阵的方差，函数的使用方法如下：在命令行中输入var(double(A_gray (:)))，即可求得灰度图各像素点的方差。
2.2.2 仿真结果MATLAB源程序及运行结果如下：源程序7：A_var= var(double(A_gray (:)))%进行各像素点的方差计算源程序运行结果如图6所示：图 6 图像各像素点方差结果2.4 灰度直方图绘制2.4.1 原理介绍灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况，是数字图像处理中最简单和最实用的工具。
MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数imhist()。
用它可以很简单的绘制出一幅图像的灰度直方图。
在MATLAB中可以调用函数hist来绘制图像的灰度直方图，对应图像处理函数为imhist();用该函数可以方便的绘制图像的数据柱状图，在命令窗口输入imhist(A_gray)即可得到图像A_gray的灰度直方图。
2.4.2 仿真结果源程序和运行结果如下：源程序8：imhist(A_gray) %绘制灰度图像的灰度直方图源程序运行结果如图9所示：图9 灰度直方图3 快速傅立叶变换3.1 原理介绍傅立叶变换是线性系统分析的一个有力的工具。