数字图像处理——课程设计
《数字图像处理》课程设计报告
1．课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。
2．课程设计内容及实现2.1、二维快速傅立叶变换:本项目的重点是:这个项目的目的是开发一个2-D FFT程序“包”，将用于在其他几个项目。
您的实现必须有能力：(a)乘以（-1），x + y的中心变换输入图像进行滤波。
(b) 一个真正的函数相乘所得到的（复杂的）的阵列（在这个意义上的实系数乘以变换的实部和虚部）。
回想一下，对相应的元件上完成两幅图像的乘法。
(c) 计算傅立叶逆变换。
(d) 结果乘以（-1）x + y的实部。
(e) 计算频谱。
基本上，这个项目实现了图。
4.5。
如果您正在使用MATLAB，那么您的傅立叶变换程序将不会受到限制，其大小是2的整数次幂的图像。
如果要实现自己的计划，那么您所使用的FFT例程可能被限制到2的整数次幂。
在这种情况下，你可能需要放大或缩小图像到适当的大小，使用你的程序开发项目02-04逼近：为了简化这个和以下的工程（除项目04-05），您可以忽略图像填充（4.6.3节）。
虽然你的结果不会完全正确，将获得显着的简化，不仅在图像的大小，而且在需要裁剪的最终结果。
由这种近似的原则将不会受到影响结果如下：主要代码f=imread('Fig4.04(a).jpg');H=imread('Fig4.04(a).jpg');subplot(3,2,1);imshow(f);title('(a)原图像');[M1,N1]=size(f);f=im2double(f);[M2,N2]=size(H);H=im2double(H); %把灰度图像I1的数据类型转换成转换成双精度浮点类型for x=1:M1for y=1:N1f(x,y)=(-1)^(x+y)*f(x,y); %用（-1）^(x+y)乘以输入图像,来实现中心化变换endendF=fft2(f); %使用函数fft2可计算傅立叶变换subplot(3,2,3);imshow(F);title('(b)傅立叶变换的图像');if(M2==1)&&(N2==1)G=F(x,y)*H(x,y);elseif((M1==M2)&&(N1==N2))for x=1:M1for y=1:N1G(x,y)=F(x,y)*H(x,y);endendelseerror('输入图像有误','ERROR');end %通过两个图像的乘法程序，实现对相应元素的相乘g=ifft2(G);subplot(3,2,4);imshow(g);title('(c)傅立叶逆变换的图像');for x=1:M1for y=1:N1g(x,y)=(-1)^(x+y)*g(x,y);endendg=real(g);S=log(1+abs(F)); %计算傅立叶幅度谱并做对数变换subplot(3,2,5);plot(S); %二维图像显示幅度谱title('(d)二维图像显示幅度谱');Q=angle(F); %计算傅立叶变换相位谱subplot(3,2,6);plot(Q);title('(e)二维图像显示相位谱'); %二维图像显示相位谱结果截图图1 傅里叶变换及频谱图结果分析：图1中（a）是原始灰度图像，对原图进行傅里叶变换，用（-1）^(x+y)乘以输入图像,来实现中心化变换得到（b），（c）为傅里叶变换的逆变换得到的图像。
数字图像处理课程设计
班级________计科11203班________姓名____ _张琳琳_____ ___学号__ _1104685003_________任课老师______ 李敏__________课程设计任务书一、任务要求（1）实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)和保存。
学习使用Cimg类，调用类成员函数AttachFromFile加载位图，SaveToFile 保存位图到文件。
（2）图像处理算法的实现与显示1、图像点运算算法设计a) 灰度对数变换b) 分段线性变换c) 灰度域值变换d) 直方图均衡化2、图像平滑算法的设计a) 高斯平滑b) 自适应平滑滤波c) 中值滤波（3）设计图像处理软件界面设计菜单式界面或设计按键式界面二、进度安排周次日期设计具体内容18 7月5日下载课程设计的安排和要求和图片7月5日完成实现图像处理的基本操作7月6日完成图像处理算法的实现与显示7月6日完成设计图像处理软件界面7月7日完成课程设计文档排版和打印目录一、设计目的 (4)二、设计方案 (4)三、具体设计内容 (4)3.1 MATLAB实现读入、显示和保存图像 (4)3.2 C++实现读入、显示和保存图像 (6)3.2.1构造CImg 头文件 (6)3.2.2构造 CImg 源文件 (12)3.2.3构造 CImgProc (19)3.3设计图像处理软件界面 (21)3.3.1图像算法菜单设计 (23)3.3.2图像的读取和保存 (23)3.3.3图像点运算算法设计 (26)3.3.4图像插值算法的设计 (29)4.结束语 (33)一、设计目的运用MATLAB和C++实现图像的读取、显示和保存，综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现简易的图片处理界面。
数字图像处理课设要求
《数字图像处理》课程设计一、目的和任务1、进一步深入理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，掌握基本的处理技术。
2、培养学生了解处理技术相关的应用领域，阅读各类图像处理文献的能力。
3、能够运用一门高级语言编写简单的图像处理软件，实现对图像进行的基本处理。
4、了解与课程有关的工程技术规范，能正确解释和分析实验结果。
二、实验内容1图像变换1了解图像变换的意义和手段；2熟悉离散傅里叶变换、离散余弦变换、离散小波变换的基本性质；3熟练掌握图像变换的方法及应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；5通过本实验掌握利用MA TLAB编程实现数字图像的变换。
2图像增强1掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2熟练掌握直方图均衡化和直方图规定化的计算过程；3熟练掌握空间域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4掌握色彩直方图的概念和计算方法；5利用MATLAB程序进行图像增强。
3图像分割1 体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响；2 使用MatLab 软件进行图像的分割；3 能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能；4 能够掌握分割条件(阈值等)的选择；5 完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。
三、需要提交的报告1. 课程设计报告（1份，A4纸打印，同时包括一份电子版）报告内容：叙述实验过程；提交实验的原始图像和结果图像。
2. 完整的程序系统（电子方式提交）每位同学创建一个文件夹，名为“学号+姓名”，包含以上两项。
统一交给班长。
四、设计报告的的规范设计结束后要写出课程设计报告，以作为整个课程设计评分的书面依据和存档材料。
设计报告以规定格式的电子文档书写、打印并装订，排版及图、表要清楚、工整。
内容及要求如下：封面：《数字图像处理》课程设计班级：姓名：学号：指导教师：完成日期：正文：1. 题目2. 实验目的3. 实验原理4. 实验步骤5. 实验结果6．参考文献五、成绩评定标准出勤20%，课程设计说明书50%，成果展示30%。
数字图像处理课程设计
目录1.课设目的 (1)2.背景与基本原理 (1)2.1背景 (1)2.2基本原理 (1)2.2.1基本概念 (1)2.2.2基本策略： (2)2.2.3边缘检测 (3)2.2.4导数和噪声 (4)2.2.5高斯拉普拉斯（LOG） (4)2.2.6边缘连接和边缘检测 (4)3.源代码 (5)3.1对于只有车牌无车身的图像： (5)3.2对于有车身和车牌连接的图像 (5)4.处理结果 (6)4.1对于只有车牌无车身的图像： (6)4.2对于有车身和车牌连接的图像 (8)5.心得体会 (9)6.参考文献 (9)1.课设目的1)加强对数字图像处理的理解2)了解图像分割的基本原理和应用2.背景与基本原理2.1背景数字图像处理（Digital Image Processing）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。
是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。
图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。
有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。
许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。
分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。
在本报告中是对车辆牌照中的文字和数字部分进行处理。
2.2基本原理2.2.1基本概念图像分割（Image Segmentation）是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤2.2.2基本策略：（1）间断检测数字图像中三种基本类型的灰度级间断： 点、 线、 边。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。
技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。
本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。
课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。
针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波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- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。
教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。
数字图像处理课设
目录1、目的与要求 (2)2、图像二值化和马赛克应用背景 (3)3、设计内容以及原理 (4)4、各个功能模块的主要实现程序以及代码 (5)5、程序运行结果以及图像处理结果 (9)6、课程设计总结与心得体会 (11)7、参考文献 (12)一、目的与要求本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
该课程是一门涉及多领域的专业选修课。
它是图像通信、模式识别、计算机视觉等学科的基础。
通过对本课程的学习，要求学生掌握数字图像处理的基本处理技术，较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法。
从而使学生具有初步综合利用所学知识深入研究有关信息领域问题的能力。
本课程数字图像处理是论述其基本理论、方法及其在计算机领域中应用的学科分支，是实现机器视觉的有效工具。
学习本门课程的主要目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理、和方法，并未以后在此方向上的深入研究奠定基础。
通过本课程设计，使学生理解和巩固所学的理论知识，树立解决实际问题的严谨科学态度。
实验前要求做好编程准备工作，提高实验效果，注重独立分析问题、解决问题的能力培养，训练实际操作，鼓励创新设想。
课程设计报告要求：1．目的与要求这部分主要说明本课程设计的目的、任务和要求。
提高分析问题、解决问题的能力，巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。
2．设计的内容根据指导书的讲述，介绍系统中所设计的主要功能和原理方法；3．总体方案设计根据课程设计的具体情况，描述系统的具体构架，包括：功能模块的划分、系统运行的环境、选用的工具及主要实现功能的原理。
4．各个功能模块的主要实现程序主要的功能实现和函数要进行详细的说明，包括其用法，使用范围，及参数等。
5．测试和调试按课程设计要求，选用多幅图像对程序进行测试，并提供系统的主要功能实现的效果图。
数字图像处理课程设计报告
数字图像处理设计报告【设计目的】配合《数字图像处理》课程的教学，使学生能巩固和加深对数字图像处理基础理论和基本知识的理解；掌握使用图像处理软件处理图像基本思想和方法；提高学生对图像处理方面的实际问题的应对能力并将所学知识在实践中巩固。
【设计要求】1.按照题目的要求，简要介绍算法，并对算法进行分析；2.用MATLAB完成算法代码（不能利用MATLAB自身的图像处理函数完成具体算法，读写和显示可以利用MATLAB函数），注释要清晰；3.给出代码运行的结果，并对结论进行总结；4.每人可选一个给出的题目或自己感兴趣的题目，按照上面要求上交报告，内容不得少于5页A4纸。
【所选题目】用直方图均衡化一幅8位的灰度图像【设计环境】MATLAB7.1，所选图片为彩色动画图片，大小为1024*666*24b【算法介绍和分析】1、算法概述：直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
2、算法分析:直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。
在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数):(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。
这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。
数字图像处理的课程设计
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
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，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
基数字图像处理课程设计
基数字图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数字图像处理的基本概念，包括图像的数字化表示、图像格式和颜色模型；2. 培养学生了解并运用图像处理的基本方法，如图像滤波、边缘检测、图像增强和图像分割；3. 使学生了解图像处理技术在现实生活中的应用，如计算机视觉、医学影像和遥感等领域。
技能目标：1. 培养学生运用编程软件（如Python和MATLAB）实现数字图像处理算法的能力；2. 培养学生运用图像处理工具包（如OpenCV和Pillow）解决实际问题的能力；3. 提高学生团队协作和沟通表达的能力，以便在项目实践中共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发学生主动探索和创新的欲望；2. 培养学生具备良好的科学素养，认识到科技发展对社会进步的重要性；3. 引导学生树立正确的价值观，认识到图像处理技术在保护个人隐私、版权等方面的责任和道德约束。
课程性质分析：本课程为高年级选修课，旨在帮助学生掌握数字图像处理的基础知识和实践技能，培养具备创新意识和实际操作能力的人才。
学生特点分析：学生具备一定的编程基础和数学知识，对图像处理有一定了解，但实践能力有待提高。
教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力；2. 鼓励学生积极参与课堂讨论和项目实践，提高团队协作能力；3. 注重过程评价，关注学生在学习过程中的成长和进步。
二、教学内容本课程教学内容分为五个部分：1. 数字图像处理基础- 图像的数字化表示：包括像素、分辨率、颜色深度等；- 图像格式和颜色模型：如JPEG、PNG、RGB、HSV等；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础。
2. 图像处理基本方法- 图像滤波：如高斯滤波、中值滤波等；- 边缘检测：如Sobel算子、Canny算子等；- 图像增强：如直方图均衡化、对比度增强等；- 图像分割：如阈值分割、区域生长等；- 教材章节：第2章 图像处理基本方法。
数字图像处理——课程设计
目录一、目的与要求————————————————————————————2二、课程设计选题的背景意义——————————————————————3三、设计的主要内容及基本原理—————————————————————4四、总体方案设计———————————————————————————5五、测试和调试————————————————————————————7六、总结与体会————————————————————————————16七、参考文献—————————————————————————————17一、目的与要求1、课程设计目的（1）、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理和方法。
（2）、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。
2、课程设计任务（1）、对加有高斯、椒盐、和乘性噪声的图像进行；（2）、采用不同的滤波方法处理上述图像，比较处理结果；（3）、分析对于所加噪声哪种方法能够获得较好的处理效果；（4）、概括介绍图像平滑应用领域；注：图像要选择有代表性，分别对高频成分丰富、中低频成分进行分析3、课程设计要求（1）、理解各种图像处理方法确切意义；（2）、独立进行方案的制定，系统结构要合理。
（3）、程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用。
如果使用matlab来进行开发，则必须理解每个函数的具体意义和适用范围。
（4）、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。
二、课程设计选题的背景意义数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
最早出现于20世纪50年代，作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
发展到现在其应用范围十分广泛，涉及航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、视频和多媒体等。
作为图像处理的一个重要分支，图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，学会使用MATLAB软件进行图像处理和分析。
通过本课程的学习，学生应达到以下具体目标：1.理解数字图像处理的基本概念、原理和算法。
2.熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用。
3.能够运用数字图像处理的基本算法解决实际问题。
4.能够使用MATLAB进行图像处理和分析，撰写相关的程序代码。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队协作精神。
2.培养学生对数字图像处理技术的兴趣，提高其综合素质。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：图像处理的基本概念、图像数字化、图像表示和图像变换。
2.图像增强和复原：图像增强、图像去噪、图像复原。
3.图像分割和描述：图像分割、图像特征提取和描述。
4.图像形态学：形态学基本运算、形态学滤波、形态学重建。
5.MATLAB图像处理工具箱的使用：MATLAB图像处理工具箱的基本功能、常用图像处理函数。
6.图像处理实例分析：结合实际案例，分析数字图像处理技术的应用。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握图像处理的基本知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解数字图像处理技术在实际中的应用。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思维，培养学生的创新意识和团队协作精神。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理（MATLAB版）》。
2.参考书：相关领域的经典教材和论文。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等多个方面，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
数字图像处理课程设计.
数字图像处理课程设计.一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和应用，培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）掌握数字图像处理的基本概念、原理和算法；（2）了解数字图像处理的发展历程和应用领域；（3）熟悉常见的数字图像处理技术，如图像滤波、边缘检测、图像压缩等。
2.技能目标：（1）能够运用数字图像处理技术对图像进行基本处理；（2）具备分析图像问题、选择合适算法解决问题的能力；（3）掌握编程实现数字图像处理算法的方法。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识和团队合作精神；（2）增强学生对数字图像处理技术的兴趣和好奇心；（3）培养学生运用科技手段解决实际问题的责任感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：数字图像的定义、特点、表示方法等；2.图像处理基本运算：图像滤波、边缘检测、图像增强等；3.图像压缩技术：JPEG、PNG等图像压缩算法；4.图像分割与描述：图像分割方法、图像特征提取等；5.图像处理应用案例：数字图像处理在实际领域的应用。
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：教师讲解基本概念、原理和方法，引导学生理解数字图像处理的核心知识；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握数字图像处理技术的应用；3.实验法：安排实验课程，让学生动手实践，培养实际操作能力；4.讨论法：学生进行小组讨论，激发学生的创新思维和团队合作精神。
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：《数字图像处理教程》等；2.参考书：相关领域的学术论文、技术报告等；3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等；4.实验设备：计算机、图像处理软件、实验器材等。
通过以上教学资源的支持，为学生提供丰富的学习资料和实践平台，提高学生的学习效果。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化、全过程的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。
数字图像处理课程设计opencv
数字图像处理课程设计opencv一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程技能。
通过本课程的学习，学生应能理解数字图像处理的基本概念，掌握常用的图像处理算法，并能够运用OpenCV库进行实际的图像处理操作。
具体来说，知识目标包括：1.理解数字图像处理的基本概念和原理。
2.掌握数字图像处理的基本算法和常用技术。
3.熟悉OpenCV库的基本结构和功能。
技能目标包括：1.能够运用OpenCV库进行数字图像处理的基本操作。
2.能够编写简单的数字图像处理程序。
3.能够分析和解决数字图像处理实际问题。
情感态度价值观目标包括：1.培养对数字图像处理的兴趣和热情。
2.培养学生的创新意识和实践能力。
3.培养学生的团队合作精神和沟通交流能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数字图像处理的基本理论、方法和OpenCV编程实践。
教学大纲如下：1.数字图像处理概述1.1 数字图像处理的基本概念1.2 数字图像处理的应用领域2.图像处理基本算法2.1 图像滤波2.2 图像增强2.3 图像边缘检测3.OpenCV库的使用3.1 OpenCV库的基本结构3.2 OpenCV库的基本功能4.图像处理实例分析4.1 图像去噪实例4.2 图像增强实例4.3 图像边缘检测实例三、教学方法本课程采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法。
2.讨论法：通过小组讨论，激发学生的思考，培养学生的创新意识和实践能力。
3.案例分析法：通过分析实际案例，使学生能够将理论知识应用于实际问题。
4.实验法：通过实验操作，使学生掌握OpenCV库的基本功能，并能够编写实际的图像处理程序。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备等。
1.教材：选用《数字图像处理》（李航著）作为主要教材，辅助以相关参考书籍。
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。
(完整word版)数字图像处理课设
(完整word版)数字图像处理课设专业综合实验报告—-—-数字图像处理专业: 电子信息工程班级：学生姓名：学号：指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减.雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一,但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境,使得最终获取的图像往往无法使用。
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色,图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理想天气条件下拍摄的清晰图像。
二、设计内容和要求1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像;三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。
可以采用图像增强的方法对原图像处理,使图像变得清晰.而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。
图像模糊，其图像的像素分布不均匀,采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。
设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。
在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中,基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。
相对在有雾天气条件下获得的图像,在这种理想天气条件获得的图像,我们称之为清晰无雾图像。
而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。
数字图像处理课程设计
目的与要求设计的内容总体方案设计各个功能模块的主要实现程序以及测试和调试课程设计总结与体会一、目的与要求提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。
开发工具可以选用matlab、VC++、 VB、 C#等。
本人选用matlab作为编程开发工具。
二、设计的内容刚获得的图像有很多的噪声，这是由平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。
想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。
为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。
这就是所谓的图像滤波研究。
本设计就是用图像平均、平滑滤波、中值滤波、理想低通滤波方法、巴特沃斯滤波方法五种方法来实现图像滤波处理。
三、总体方案设计首先找一幅图像，然后对图像加噪声，获得加噪图像。
然后分别选用以下五种方法进行图像滤波处理的研究。
用图像平均的方法消除噪声并计算信噪比的改善。
用平滑滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善用中值滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善用理想低通滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善用巴特沃斯低通滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善然后改变图像的加噪类型，通过分析比较各种滤波结果，总结各种滤波方法的适用范围。
在该设计中，所采用的噪声类型主要有：高斯噪声，椒盐噪声。
四、各个功能模块的主要实现程序以及测试和调试1、用图像平均的方法消除噪声并计算信噪比的改善。
M文件：I=imread('circuit.tif');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(231),imshow(I);%title('yuanshituxiang')；subplot(232),imshow(J);%title('添加椒盐噪声的图像')；k1=filter2(fspecial('average',3),J);%进行3*3模板平滑滤波k2=filter2(fspecial('average',5),J);%进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),J);%进行7*7模板平滑滤波k4=filter2(fspecial('average',9),J);%进行9*9模板平滑滤波subplot(233),imshow(uint8(k1));%title('3*3模板平滑滤波')；subplot(234),imshow(uint8(k2));%title('5*5模板平滑滤波')；subplot(235),imshow(uint8(k3));%title('7*7模板平滑滤波')；subplot(236),imshow(uint8(k4));%title('9*9模板平滑滤波')；k=8;fmax=2^k-1s=0;d=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(J(i,j)); s=s+double(y^2);endendPSNR1=10*LOG10(N*M*fmax^2/s);i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q(i,j)); d=d+double(y^2);endendPSNR2=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y=PSNR2-PSNR1;Y该liangxujiao.m文件运行后的结果峰值信噪比PSNRY =11.77992、用平滑滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善M文件编写I=imread('circuit.tif');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(231),imshow(I);%title('yuanshituxiang')；subplot(232),imshow(J);%title('添加椒盐噪声的图像')；k1=filter2(fspecial('average',3),J);%进行3*3模板平滑滤波k2=filter2(fspecial('average',5),J);%进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),J);%进行7*7模板平滑滤波k4=filter2(fspecial('average',9),J);%进行9*9模板平滑滤波subplot(233),imshow(uint8(k1));%title('3*3模板平滑滤波')；Q1=uint8(k1);subplot(234),imshow(uint8(k2));%title('5*5模板平滑滤波')；Q2=uint8(k2);subplot(235),imshow(uint8(k3));%title('7*7模板平滑滤波')；Q3=uint8(k2);subplot(236),imshow(uint8(k4));%title('9*9模板平滑滤波')；Q4=uint8(k2);k=8;fmax=2^k-1;s=0;d=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(J(i,j)); s=s+double(y^2);endendPSNR1=10*LOG10(N*M*fmax^2/s);i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q1(i,j)); d=d+double(y^2);endendPSNR2=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y1=PSNR2-PSNR1;Y1i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q(i,j)); d=d+double(y^2);endendPSNR3=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y2=PSNR3-PSNR1;Y2i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q(i,j)); d=d+double(y^2);endendPSNR4=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y3=PSNR4-PSNR1;Y3i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q(i,j)); d=d+double(y^2);endendPSNR5=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y4=PSNR5-PSNR1;Y4该liangxujiao.1M文件执行结果峰值信噪比PSNRY1 =7.9837； Y2 =6.4535； Y3 =5.3242； Y4 =4.4288；3、用中值滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善M文件编写I=imread('circuit.tif');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(231),imshow(I);%title('原始图像')；subplot(232),imshow(J);%title('添加椒盐噪声的图像')；k1=medfilt2(J);k2=medfilt2(J,[5 5]);k3=medfilt2(J,[7 7]);k4=medfilt2(J,[7 7]);subplot(233),imshow(k1);%title('3*3模板中值滤波')；Q1=k1;subplot(234),imshow(k2);%title('5*5模板中值滤波')；Q2=k2;subplot(235),imshow(k3);%title('7*7模板中值滤波')；Q3=k3;subplot(236),imshow(k4);%title('9*9模板中值滤波')；Q4=k4;k=8;fmax=2^k-1;s=0;d=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(J(i,j));s=s+double(y^2);endendPSNR1=10*LOG10(N*M*fmax^2/s);i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q1(i,j));d=d+double(y^2);endendPSNR2=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y1=PSNR2-PSNR1;Y1i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q(i,j));d=d+double(y^2);endendPSNR3=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y2=PSNR3-PSNR1;Y2i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q(i,j));d=d+double(y^2);endendPSNR4=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y3=PSNR4-PSNR1;Y3i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q(i,j));d=d+double(y^2);endendPSNR5=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y4=PSNR5-PSNR1;Y4该liangxujiao.2M文件执行结果峰值信噪比PSNRY1 =6.5628；Y2 =5.4176；Y3 =4.5122；Y4 =3.7634；4、用理想低通滤波方法消除噪声并计算信噪比的改善M文件编写%理想低通滤波器所产生的模糊和振铃现象I=imread('circuit.tif');subplot(131),imshow(I);I=double(I);%采用傅里叶变换f=fft2(I);%数据矩阵平衡g=fftshift(f);subplot(132),imshow(log(abs(g)),[]);color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);% d0=5,15,45,65d0=5;for i=1:Nfor j=1:Nd=sqrt(i-n1)^2+(j-n2)^2;if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(133);imshow(g);J=g;k=8;fmax=2^k-1s=0;d=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(J(i,j));s=s+double(y^2);endendPSNR1=10*LOG10(N*M*fmax^2/s);Y=PSNR2-PSNR1;Y该liangxujiao3.m运行结果峰值信噪比PSNR Y =13.96872、巴特沃斯低通滤波方法I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'gaussian');subplot(1,2,1);imshow(I);title('原图像');subplot(1,2,2);imshow(J);title('加高斯白噪声后的图像'); figure;J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);[M,N]=size(f);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);Q=uint8(real(ifft2(g)));imshow(Q);title('通过截断频率为20的理想巴特沃兹滤波器后的图像'); s=0;d=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(J(i,j));s=s+double(y^2);endendPSNR1=10*LOG10(N*M*fmax^2/s);i=0;j=0;for i=1:Mfor j=1:Ny=double(I(i,j))-double(Q(i,j));d=d+double(y^2);endendPSNR2=10*log10(N*M*fmax^2/d);Y=PSNR2-PSNR1;YY = 5.5899五、课程设计总结与体会图像平均的方法对消除高斯随机噪声很有帮助；线性平滑滤波的方法（线性低通滤波器）用滤波模板确定的领域内像素的平均灰度值去代替图像中的每一个像素点的值，这种处理减少了图像灰度的“尖锐”变化。
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. 掌握Matlab中数字图像处理的基本概念和常用算法；2. 学习并理解数字图像处理中的图像增强、边缘检测和图像分割等关键技术；3. 了解数字图像处理在实际应用中的发展及其在各领域的应用。
技能目标：1. 能够运用Matlab软件进行数字图像的读取、显示和保存等基本操作；2. 熟练运用Matlab实现图像增强、边缘检测和图像分割等算法；3. 能够运用所学知识解决实际问题，对图像进行处理和分析。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理的兴趣，激发学生的学习热情；2. 培养学生的团队合作意识和创新精神，使其在学习和实践中不断探索新知识；3. 使学生认识到数字图像处理技术在科技发展和国防建设中的重要作用，增强学生的社会责任感和使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级本科生或研究生。
课程内容紧密结合实际，强调实践操作和动手能力。
学生特点：学生已具备一定的编程基础和数学知识，对数字图像处理有一定了解，但实践能力有待提高。
教学要求：注重理论与实践相结合，强调学生的主体地位，鼓励学生积极参与讨论和动手实践。
通过课程学习，使学生能够将所学知识应用于实际问题中，提高解决实际问题的能力。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像的基本概念、类型和表达方式- Matlab中图像的读取、显示和保存- 图像的数学变换：灰度变换、几何变换2. 图像增强- 线性滤波和非线性滤波- 图像锐化技术- 频域滤波：低通滤波、高通滤波3. 边缘检测- 边缘检测的基本原理- 常用边缘检测算子：Sobel、Prewitt、Roberts、Canny4. 图像分割- 阈值分割法- 区域分割法- 边缘分割法5. 应用案例分析- 图像增强在医学图像处理中的应用- 边缘检测在机器视觉中的应用- 图像分割在目标识别中的应用教学内容安排与进度：1. 数字图像处理基础（2周）2. 图像增强（3周）3. 边缘检测（2周）4. 图像分割（3周）5. 应用案例分析（2周）本教学内容基于教材章节进行组织，涵盖数字图像处理的核心知识点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的实际操作能力。
数字图象处理课程设计
数字图象处理课程设计一、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，掌握图像的数字化过程及其相关参数。
2. 学生能够掌握图像处理的基本操作，如缩放、旋转、裁剪等，并理解其背后的算法原理。
3. 学生能够运用图像滤波和增强技术改善图像质量，并能够描述其效果差异。
4. 学生能够解释图像分割和特征提取的基本方法，并应用于实际问题。
技能目标：1. 学生能够操作图像处理软件，独立完成图像的采集、编辑和处理。
2. 学生能够运用所学知识，设计简单的图像处理程序，解决基础问题。
3. 学生能够通过案例分析和实验操作，培养实际应用图像处理技术的实践能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过数字图像处理的学习，培养对信息科学的兴趣和探究精神。
2. 学生在学习过程中，增强团队协作意识，学会共享和交流。
3. 学生能够认识到数字图像处理在生活、科研等领域的广泛应用，提升社会责任感和创新意识。
课程性质：本课程为信息技术领域的高阶课程，结合理论教学与实践操作，旨在提升学生的图像处理技能和问题解决能力。
学生特点：假定学生为高中二年级学生，具备基本的计算机操作技能和一定的数学基础。
教学要求：课程要求理论与实践相结合，强调学生在学习过程中的主动参与和实际动手能力，通过项目驱动和案例教学，提高学生的综合应用能力。
教学过程中注重分层指导，以满足不同学生的学习需求。
通过具体学习成果的分解，为教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的构成、图像的数字化过程、图像文件的格式及特点。
- 理解像素、分辨率、颜色模型等基本概念。
- 掌握图像采样、量化及图像质量评价方法。
2. 图像处理基本操作：图像的几何变换、图像增强、图像去噪。
- 学习图像缩放、旋转、翻转等几何变换的原理和实现方法。
- 掌握直方图均衡化、图像平滑和锐化等增强技术。
3. 图像分割与特征提取：介绍图像分割的基本方法和特征提取技术。
- 学习边缘检测、区域生长等分割方法。
数字图像处理--图像处理课程设计 报告
《数字图像处理》课程设计1、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。
2、课程设计要求1、要充分认识课程设计对培养自己的重要性，认真做好设计前的各项准备工作。
尤其是对编程软件的使用有基本的认识。
2、既要虚心接受老师的指导，又要充分发挥主观能动性。
结合课题，独立思考，努力钻研，勤于实践，勇于创新。
3、独立按时完成规定的工作任务，不得弄虚作假，不准抄袭他人内容，否则成绩以不及格计。
4、在设计过程中，要严格要求自己，树立严肃、严密、严谨的科学态度，必须按时、按质、按量完成课程设计。
5.2实施要求1、理解各种图像处理方法确切意义。
2、独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。
3、在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。
如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。
4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。
用图像平均的方法消除噪声编程：J=imread('1036032.jpg');I = rgb2gray(J);[m,n]=size(I);II1=zeros(m,n);for i=1:16II(:,:,i)=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);II1=II1+double(II(:,:,i));if or(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16));figure;imshow(uint8(II1/i));endend迭加零均值高斯随机噪声图像4幅同类图像加平均8幅同类图像加平均16幅同类图像加平均用平滑滤波方法消除噪声编程：I=imread('001122.jpg');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(231),imshow(I);title('原图像');subplot(232),imshow(J);title('添加高斯噪声图像');k1=filter2(fspecial('average',3),J);k2=filter2(fspecial('average',5),J);k3=filter2(fspecial('average',7),J);k4=filter2(fspecial('average',9),J);subplot(233),imshow(uint8(k1));title('3*3模板平滑滤波'); subplot(234),imshow(uint8(k2));title('5*5模板平滑滤波'); subplot(235),imshow(uint8(k3));title('7*7模板平滑滤波'); subplot(236),imshow(uint8(k4));title('9*9模板平滑滤波');用中值滤波方法消除噪声编程：I=imread('1036032.jpg');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(231),imshow(I);title('原图像');subplot(232),imshow(J);title('添加高斯白噪声图像');k1=medfilt2(J);k2=medfilt2(J,[5 5]);k3=medfilt2(J,[7 7]);k4=medfilt2(J,[9 9]);subplot(233),imshow(k1);title('3×3模板中值滤波') subplot(234),imshow(k2);title('5×5模板中值滤波') subplot(235),imshow(k3);title('7×7模板中值滤波') subplot(236),imshow(k4);title('9×9模板中值滤波')用理想低通滤波方法消除噪声编程：I=imread('001122.jpg');J= rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=5;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(333);imshow(g);I=imread('001122.jpg');J= rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=15;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(334);imshow(g);I=imread('001122.jpg');J= rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=45;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(335);imshow(g);I=imread('001122.jpg');J= rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64)); [M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=65;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(336);imshow(g);用巴特沃斯低通滤波方法消除噪声I=imread('001122.jpg');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.04); subplot(121);imshow(J);title('高斯白噪声图像');J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);[M,N]=size(f);n=3;d0=20;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); h=1/(1+(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(122);imshow(g);title('巴特沃斯低通滤波');峰值信噪比PSNR程序：function result=psnr(in1,in2)in1=imread('a.jpg'); %a为原图像%in2=imread('b.jpg'); %b为调制之后的图像% z=mse(in1,in2);result=10*log10(255.^2/z);function z=mse(x,y)x=double(x);y=double(y);[m,n]=size(x);z=0;for i=1:mfor j=1:nz=z+(x(i,j)-y(i,j)).^2;endendz=z/(m*n);方法一图像平均的方法处理得到信噪比分别如下：ans =7.1689ans =7.2601ans =7.2789ans =7.2876方法二平滑滤波方法处理得到信噪比分别如下：ans =6.0426ans =6.0713ans =6.0955ans =6.1052方法三中值滤波方法处理得到信噪比分别如下：ans =7.1708ans =7.2487ans =7.2830ans =7.3065ans =7.3290方法四理想低通滤波方法处理得到的信噪比：ans =5.9024ans =6.3146ans =6.1266ans =6.0586ans =6.0479方法五巴特沃斯低通滤波方法处理得到的信噪比：ans =5.9042ans =6.2459。
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，目录一、目的与要求————————————————————————————2二、课程设计选题的背景意义——————————————————————3三、设计的主要内容及基本原理—————————————————————4.四、总体方案设计———————————————————————————5五、测试和调试————————————————————————————7六、总结与体会————————————————————————————16七、参考文献—————————————————————————————17~)一、目的与要求1、课程设计目的（1）、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理和方法。
（2）、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。
\2、课程设计任务（1）、对加有高斯、椒盐、和乘性噪声的图像进行；（2）、采用不同的滤波方法处理上述图像，比较处理结果；（3）、分析对于所加噪声哪种方法能够获得较好的处理效果；（4）、概括介绍图像平滑应用领域；注：图像要选择有代表性，分别对高频成分丰富、中低频成分进行分析3、课程设计要求（1）、理解各种图像处理方法确切意义；#（2）、独立进行方案的制定，系统结构要合理。
（3）、程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用。
如果使用matlab来进行开发，则必须理解每个函数的具体意义和适用范围。
（4）、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。
{二、课程设计选题的背景意义。
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
最早出现于20世纪50年代，作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
发展到现在其应用范围十分广泛，涉及航天和航空技术、生物医学工程、通信工程、视频和多媒体等。
作为图像处理的一个重要分支，图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。
主要包括：领域平均法、中值滤波法、理想地低通滤波器法等等，因噪声的类型而选择不同的滤波法。
图像平滑因其独特的功能而广泛应用于图像显示、传输、动画制作和媒体合成等多个领域。
对于该课题的设计，能加强对图像处理的认识，理解噪声对图像干扰的原因，以及去除噪声的方法，同时增强系统设计提高分析问题与解决问题的能力。
设计过程中采用matlab编写程序及结果运行，有效地提高软件处理数字图像的方法与认识水平。
[】-三、设计的主要内容及基本原理：1、主要内容该系统主要是完成图像平滑的算法及实现，具体来说是是对图像的噪声处理。
图像在传输、存储过程中不可避免地会受到各种噪声的干扰，设计出该系统可以对图像进行噪声分析、各种噪声处理以及结果比较，实现图像的平滑运算，改善图像质量，也可以模糊图像，使图像看起来柔和自然，最终达到良好的视觉效果。
2、基本原理本系统采用matlab软件进行编程设计，在matlab中可直接调用多种函数对图像处理。
首先是调用加噪函数对原图像的加入各种噪声，然后设计并采用多种方法对有噪声的图像进行去噪处理，分为空域法和频域法，主要有领域平均法、中值滤波法和低通滤波器法，通过比较多幅图像的处理结果，选择对不同噪声种类的最佳处理方法。
处理过程中调用的matlab函数有imnoise（加噪声函数）、imfilter（均值滤波函数）、medifilt2（中值滤波函数）和自己构建的低通滤波器等等。
3、matlab简介matlab是美国Mathworks公司1983年首次推出的一套高性能的数值分析和计算软件，MATLAB将矩阵运算、数值分析、图形处理、编程技术结合在一起，为用户提供了一个强有力的科学及工程问题的分析计算和程序设计工具，它还提供了专业水平的符号计算、文字处理、可视化建模仿真和实时控制等功能，是具有全部语言功能和特征的新一代软件开发平台。
·在数字图像处理领域，有很多汇编语言，也有多种软件工具，但matlab,具有很好的优势：丰富的函数工具箱，能方便的调用各种函数；强大的矩阵处理能力，快速计算大量复杂的数据，因而受到广大工作人员的青睐。
本系统采用的软件即为matalb仿真处理。
*四、总体方案设计1、系统设计框图原图→加噪声→噪声分析￥↓系统评测←结果比较←平滑处理&2、模块功能介绍如上系统框图所示，该系统共分为五个模块（原图模块不算），开发工具选用matlab，下面就各个模块功能作简要介绍：（1）、加噪声模块对图像进行加噪声处理，采用imnoise函数，其语法为：J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)功能：返回原图像I添加典型噪声的图像J，参数type和parameters用于确定噪声的相应的参数。
`（2）、噪声分析噪声种类共有三种：type=’gaussian’时，为高斯噪声；type=’salt & pepper’时，为椒盐噪声；type=’speckle’时，为乘法噪声；（3）、平滑处理平滑处理分为空域法和频域法，空域法可采用函数imfilter、medfilt2,其语法分别为：J=imfilter(I,H);J=medfilt2(I,A);%功能说明与上述噪声函数类似，这里不再一一累述。
频域法,主要只频域低通滤波器，函数模型为：G(u,v)=H(u,v)F(u,v)常用的低通滤波器有4种:理想低通滤波器，巴特沃斯低通滤波器，指数型低通滤波器，梯形低通滤波器（4）、结果比较通过对多幅图像采用不同的处理方法，比较各种方法对不同图像的处理效果，选出应对各种噪声最好的处理方法。
（5）、系统评测对整个系统作出整体性测验，验证系统的可靠性与稳定性，对不足之处加以改进以改善系统。
*~—五、测试和调试tatanic上图是本系统所采用的原始图片，该图像细节处不多，所对应的中低频较多，具有很好的试验价值。
1、分别对两幅图添加不同种类噪声，编写matlab程序。
I=imread('');·I1=imnoise(I,'gaussian');I2=imnoise(I,'salt & pepper',;I3=imnoise(I,'speckle');imshow(I);title('tatanic') figure,imshow(I1);title('tatanic-高斯噪声') figure,imshow(I2); [title('tatanic-椒盐噪声') figure,imshow(I3);title('tatanic-乘性噪声') 结果如下所示：tatanic-高斯噪声tatanic-椒盐噪声tatanic-乘性噪声2、平滑滤波平滑滤波分为空域法和频域法。
空域法主要介绍领域平均法和中值滤波法，频域法主要介绍低通滤波器法。
。
（1）领域平均法这种方法的基本思想是用几个像素的灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
假定一幅Ｎ*Ｎ个像素的图像(,)f x y ，处理后得到一幅图像(,)g x y 。
(,)g x y 由下式决定：(,)(,)[(,)(,)]/(1)i j Rg x y f x y f i j m ∈=++∑式中，R 为预先确定的领域（不包括（x,y ））;m 为领域R 中的像素点数；(,)g x y 为输出图像，(,)f x y 为输入图像。
对混有噪声的图像进行领域滤波处理，matlab 编程程序代码如下:模板1 H1= 11111119111⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦I=imread('');I1=imnoise(I,'gaussian');[I2=imnoise(I,'salt & pepper',; I3=imnoise(I,'speckle'); H1=ones(3,3)/9; J1=imfilter(I1,H1); J2=imfilter(I2,H1); J3=imfilter(I3,H1); figure,imshow(J1);title('高斯噪声—模板1均值滤波')）figure,imshow(J2);title('椒盐噪声—模板1均值滤波') figure,imshow(J3);title('乘性噪声—模板1均值滤波')模板2 H2= 111112110111⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦I=imread('');I1=imnoise(I,'gaussian');I2=imnoise(I,'salt & pepper',;[I3=imnoise(I,'speckle');H2=[1 1 1;1 2 1;1 1 1]/10; J1=imfilter(I1,H2); J2=imfilter(I2,H2); J3=imfilter(I3,H2); figure,imshow(J1);title('高斯噪声—模板2均值滤波') figure,imshow(J2);!title('椒盐噪声—模板2均值滤波') figure,imshow(J3);title('乘性噪声—模板2均值滤波') 程序运行结果分别如下图：高斯噪声—模板1均值滤波椒盐噪声—模板1均值滤波乘性噪声—模板1均值滤波高斯噪声—模板2均值滤波椒盐噪声—模板2均值滤波乘性噪声—模板2均值滤波（2）中值滤波法 、中值滤波实际上就是用一个含有奇数个像素的窗口在图像中滑动，将窗口中心点的灰度值用窗口内各点的灰度中值代替。
设有一个一维序列f，1f，…，1n f-，窗口长度为21m +(21m +为奇数)，在某个位置上，窗口内的21m +个像素为i m f -，1i m f -+，…,if, 1i f +,…, i m f +,则if=Med{i m f -,1i m f -+,…, i m f +}分别对两幅图添加各种噪声并作中值滤波处理，matlab 程序如下： (a)：3*3中值滤波模板 I=imread('');I1=imnoise(I,'gaussian');I2=imnoise(I,'salt & pepper',;)I3=imnoise(I,'speckle'); J1=medfilt2(I1,[3,3]); J2=medfilt2(I2,[3,3]); J3=medfilt2(I3,[3,3]); figure,imshow(J1);title('tatanic 高斯噪声—3*3中值滤波') figure,imshow(J2);title('tatanic 椒盐噪声—3*3中值滤波')；figure,imshow(J3);title('tatanic 乘性噪声—3*3中值滤波') （b ）:5*5中值滤波模板 I=imread('');I1=imnoise(I,'gaussian');I2=imnoise(I,'salt & pepper',; I3=imnoise(I,'speckle'); J1=medfilt2(I1,[5,5]);"J2=medfilt2(I2,[5,5]); J3=medfilt2(I3,[5,5]); figure,imshow(J1);title('tatanic 高斯噪声—5*5中值滤波') figure,imshow(J2);title('tatanic 椒盐噪声—5*5中值滤波') figure,imshow(J3);title('tatanic 乘性噪声—5*5中值滤波')[程序运行结果如下：tatanic 高斯噪声—3*3中值滤波tatanic 椒盐噪声—3*3中值滤波tatanic 乘性噪声—3*3中值滤波tatanic 高斯噪声—5*5中值滤波tatanic 椒盐噪声—5*5中值滤波tatanic 乘性噪声—5*5中值滤波3、频域滤波法图像从空间域变换到频域后，其低频分量对应图像中灰度值变化比较缓慢的区域，而高频分量则显示了图像中物体的边缘和随机噪声。