基于MATLAB的数字图像处理的典型应用
数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理
数字图像处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像的运算院系信息技术学院专业班级电气6班学号 201107111282姓名何英娜指导教师章瑞平课程设计时间 2012年11月目录一、摘要 (3)二、图像代数运算1、1图像的加法运算 (4)1、2图像的减法运算 (4)1、3图像的除法运算 (4)1、4绝对差值运算 (7)1、 5 图像的求补运算 (7)3三、图像的几何运算2、1 图像插值 (7)2、2图像的旋转 (8)2、3图像的缩放 (9)2、4图像的投影变换 (10)2、4图像的剪切 (11)四、课程设计总结与体会 (13)五、参考文献 (14)摘要图像运算涵盖程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多种运算；设计目的和任务：1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法3、掌握在MATLAB中进行插值的方法4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5、学会运用图像的投影变换和图像的剪切46、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际7、通过各类算法加强图像各种属性、一、图像的几何运算何运算图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。
图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)1图像加法运算一般用于多幅图像求平均效果，以便有效降低具有叠加性的随机噪声，在matlab中imadd用于图像相加，其调用格式为z=imadd(X,Y);程序演示如下：I=imread('rice.png');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像1'); J=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原图像52');K=imadd(I,J,'uint16'););subplot(2,2,3),imshow(K,[]),title('相加后图像'2、图像减法运算也称差分运算，是用于检测图像变化及运动物体的方法；用imsubtract函数实现。
用matlab实现数字图像处理几个简单例子
实验报告实验一图像的傅里叶变换（旋转性质）实验二图像的代数运算实验三filter2实现均值滤波实验四图像的缩放朱锦璐04085122实验一图像的傅里叶变换（旋转性质）一、实验内容对图（1.1）的图像做旋转，观察原图的傅里叶频谱和旋转后的傅里叶频谱的对应关系。
图（1.1）二、实验原理首先借助极坐标变换x=rcosθ,y=rsinθ,u=wcosϕ,v=wsinϕ,,将f(x,y)和F(u,v)转换为f(r,θ)和F（w，ϕ）.f(x,y) <=> F(u，v)f(rcosθ,rsinθ)<=> F(wcosϕ，wsinϕ)经过变换得f( r,θ+θ。
)<=>F(w,ϕ+θ。
)上式表明，对f(x,y)旋转一个角度θ。
对应于将其傅里叶变换F(u，v)也旋转相同的角度θ。
F(u,v)到f(x,y)也是一样。
三、实验方法及程序选取一幅图像，进行离散傅里叶变换，在对其进行一定角度的旋转，进行离散傅里叶变换。
>> I=zeros(256,256); %构造原始图像I(88:168,120:136)=1; %图像范围256*256，前一值是纵向比，后一值是横向比figure(1);imshow(I); %求原始图像的傅里叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);figure(2)imshow(J1,[5 50])J=imrotate(I,45,'bilinear','crop'); %将图像逆时针旋转45°figure(3);imshow(J) %求旋转后的图像的傅里叶频谱J1=fft2(J);F=abs(J1);J2=fftshift(F);figure(4)imshow(J2,[5 50])四、实验结果与分析实验结果如下图所示（1.2）原图像（1.3）傅里叶频谱（1.4）旋转45°后的图像（1.5）旋转后的傅里叶频谱以下为放大的图（1.6）原图像（1.7）傅里叶频谱（1.8）旋转45°后的图像（1.9）旋转后的傅里叶频谱由实验结果可知1、从旋转性质来考虑，图（1.8）是图（1.6）逆时针旋转45°后的图像，对比图（1.7）和图（1.9）可知，频域图像也逆时针旋转了45°2、从尺寸变换性质来考虑，如图（1.6）和图（1.7）、图（1.8）和图（1.9）可知，原图像和其傅里叶变换后的图像角度相差90°，由此可知，时域中的信号被压缩，到频域中的信号就被拉伸。
基于matlab的数字图像处理技术在阿贝成像原理和空间滤波实验中的应用
数字图像在空间滤波处理应用的概述2013级光信息1班梁纯佳201341312138摘要: 探讨了数字图像处理技术在阿贝成像原理和空间滤波实验中的应用 ,介绍了用数码相机采集数据 ,用计算机绘制三维频谱图、进行软件空间滤波和成像的方法。
关键词:数字图像处理，数码相机， MATLAB，空间滤波，阿贝成像原理，傅里叶变换引文：21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理技术就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上也是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
数字图像处理，其发展历史并不长，但数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。
数字图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
图像处理离不开海量、丰富的基础数据，包括视频、静态图像等多种格式，如Berkeley分割数据集和基准500 （BSDS500）、西门菲沙大学不同光照物体图像数据库、神经网络人脸识别数据、CBCL-MIT StreetScenes（麻省理工学院街景数据库）等。
现代光学信息处理由于具有容量大、速度快、并行性及装置简单等优点,在二维图象信息存储、图象增强、特征识别、现代象质评价等许多方面有着重要的应用。
空间滤波是最基本的光学信息处理操作之一,其基本原理是根据具体需要制作一个适当的空间滤波器,并将其放在光路中输入图象的频谱平面处,通过对输入图象的频谱进行调制,从而完成某种处理过程,如低通、高通、带通、边缘增强、相关识别等。
基于MatLab的数字图像清晰化方法
直方图的分布，使得直方图移向暗区，可以看出图像的视觉效
·６２·
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｒａ Ｎｏ． ４ ２００８
基于 Ｗｅｂ 的授课质量评价系统的研究与实践
刘利俊 １，吴达胜 ２ （１． 杭州广播电视大学网络中心，浙江 杭州 ３１００１２；２． 浙江林学院信息工程学院）
ｇ１ 和 ｇ２ 分别为门限阈值（ｇ１＜ｇ２）。当噪声较小时，它对小波
系数的增益较大；当噪声较大时，对小波系数的增益较小。该算
法达到了自适应增强的效果。在 ＭａｔＬａｂ 中使用自适应阈值增
强方法的代码如下。
［ｘ，ｍａ ｐ］＝ｉｍｒｅ ａ ｄ‘（ 中值滤波后图像．ｔｉｆ’）； ％读取原图像
ｘ＝ｄｏｕｂｌｅ （ｘ）；
直方图均衡化是较好的直方图修正方法，它生成了自适应 的变换函数，它是以已知图像的直方图为基础的。然而，一旦一 幅图像的变换函数计算完毕，它将不再改动，除非直方图有变 动。直方图均衡化通过扩展输入图像的灰度级到较宽亮度尺度 的范围来实现图像的增强，但这种方法并不总能得到成功的结 果。在 ＭａｔＬａｂ 中使用如下代码实现直方图匹配增强对比度，相 应的图像与图像直方图示于图 ５ 及图 ６。
指标体系的适应性原则。 系统运行的性能和分布与集中处理。由于整个学校学生
人数众多，同时用户可能会很多，有时也许会多达几千个，因 而系统运行的性能是非常关键的，系统应该具有分布与集中 处理功能。
系统的安全性。为了尽量避免报复现象的产生，系统的安 全保密工作应该规定不同的用户具有不同的操作权限。系统用 户可以分成四个群体：学生、教师、领导、专家。安全性问题主要 考虑以下几点：①学生群体只能对当前任课教师进行评价；② 教师群体只能看到他人（学生、同时、领导、专家）对自己的评价 结果，而看不到具体的评价者情况，以免教师对他人实行报复； 同时教师可以对同行进行评价，这些同行必须是与评价者在同 一 学 院（系）的 ，否 则 代 表 性 不 强 ；③ 领 导 群 体 只 能 对 本 学 院 （系）教师进行评价；④专家群体可以评价学校的全体教师。同 时系统还要能够对一些不负责任的学生进行监督控制，需要设 置专门的超级用户可查看学生对教师的评价细节（包括学生学 号、姓名、班级、评价分数等信息）。
Matlab技术的实际应用案例解析
Matlab技术的实际应用案例解析随着计算机技术的发展，Matlab作为一种高级技术语言，被广泛应用于多个领域。
无论是在科研领域还是工程实践中，Matlab都扮演着重要的角色。
本文将通过几个实际应用案例，探讨Matlab技术在不同领域的应用，以期给读者提供一些启示和参考。
一、图像处理领域图像处理是Matlab的一项重要应用领域。
利用Matlab提供的强大的图像处理工具箱，可以实现各种功能，例如图像增强、滤波、分割和识别等。
以下将介绍一个实际应用案例。
案例一：肿瘤图像分割肿瘤图像的分割对于医学诊断非常关键。
在某医院的研究中，研究人员利用Matlab进行了肿瘤图像的分割工作。
首先，他们先对肿瘤图像进行预处理，包括降噪和增强等操作。
然后，利用Matlab提供的图像分割算法，将肿瘤与周围组织分离出来。
最后，通过对分割后的图像进行计算，可以得到肿瘤的大小、形状等信息，为医生提供诊断依据。
二、信号处理领域信号处理是Matlab的另一个重要应用领域。
通过利用Matlab提供的信号处理工具箱，可以实现信号的滤波、谱分析、峰值检测等功能。
以下将介绍一个实际应用案例。
案例二：语音信号增强在通信领域，语音信号是一种常见的信号类型。
在某通信公司的项目中，研发团队利用Matlab对语音信号进行增强。
首先，他们通过Matlab提供的滤波器设计算法，设计了一种高效的降噪滤波器。
然后，他们利用该滤波器对采集到的语音信号进行滤波处理，去除噪声成分。
最后，通过对处理后的语音信号进行主观听感和客观评价，证明了该算法的有效性。
三、控制系统领域Matlab在控制系统领域的应用也非常广泛。
通过Matlab提供的控制系统工具箱，可以进行控制系统的建模、仿真和优化等操作。
以下将介绍一个实际应用案例。
案例三：智能交通信号优化在城市交通系统中，智能交通信号优化是一个重要的研究方向。
在某城市的交通管理局的项目中，研究人员利用Matlab进行了智能交通信号优化的仿真研究。
MATLAB在图像处理教学中的应用
２ ＭＡ Ｔ Ｌ ＡＢ 在图像 处 理 中的应 用
图像处理会把数字 化 的二维 图像 看做是二 维矩阵来进 行 学生能够充分掌握和学习到 图像分割知识。 在 实际图像处理教 运算 ， 于是Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 就能够运用到更多的图像处理功 能。 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 学课 堂课堂 中， 教师 首先教导学生图像分割 的基本 理论、 基本 中有较 多的工具箱， 如小波工具箱、 数字信号处理 工具箱等， 功 原理 ， 然后通 过Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 编程演 示给学生观看， 最后 让学生动手
能还是 比较强大 的。 通过 运用这些 工具， 研究 图像性 质，图像 完成 具体 的编 程操作。 通 过这样 的一种方 式， 学生能够学习到
处理工具箱与经典图像处理相 比， 功能更加齐全 ， 除了图像增 图像分割 的基本理论知识 ， 还 能够让学生积极的参与到教学 活 强、 分割等基 本功能以外， Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 还可通过调整简单函数完成 动 中去， 有利于提高学生对于学习的兴趣 ， 开 阔学生视 野， 培养 经典 图像处理 的功能， 其还支持多种图像文件格式显示、 读写， ｂ Ｉ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 语言可用于集成环境 当中模拟 处理 图像的实验 。 ｂ ｌ识 ， 了解到直方 图和 图像构成 的关 系， 教 师运用Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 编写这道程 序， 将其变 为可视 的画 图函数 ， 向学生演示整 套程
１ ＭＡ Ｔ Ｌ ＡＢ 概 述
Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 是一种计 算机语言 软件， 它的应用主要 是数 学计 序操作 ， 一边演绎 一边 讲解 ， 对于学生不大能理解 的， 可及 时的 算、 算法 研究、 数据 分析、 数据可视化、 建模 与仿真等方面 。 不 做 出反馈。 让学生认识到直方 图、图像构成的意义 ， 对于生成直 同于一 般的编程语言， Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 是在使用 的时候可定义， 不需要 观 图有 更深 层的了解 。 在 学生 掌握了直方 图的理论 知识后 ， 再 经 过先定义 变量然后再进行使 用， Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 分为局 部、 全局这两 进行开展直 方图的教学活动 。 这里举一个例 子， 例如直方 图均 种变量 方式 ， 在一般情况下不会进行全局变 量， 因为全局 变量 衡化 ， 直 方图均衡化是可以增强灰度 的一种 算法 ， 主要是将 图 蕴含较 大的破坏力， 一旦使用 了全局变量将 破坏函数的封装 。 像 灰度值 转化为数字范 围的新方式 ， 其具体操作就是将最原始 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 的变量 数据可分为数值 、 字符这两种变量 数据， 这两种 的直方 图转 化成分布均匀的形式， 有利 于扩 大像素灰度值 的动 数据类 型都 比较简单 。 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 还可对一些要求较高 的应 用开展 态 范围来达 到增强图像的效果， 与开始的直方图做出了一个鲜 复杂数据类 型 ， Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 可分为顺序、 循环 、 分支等这 三种基本 明的对 比， 有利于学生更加直 观、 具体 的了解到直 方图的概念 程 序流程控制结构 ， ｂ Ｉ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 有一种最快捷、 简单的使用方法就 以及生成 原理。 学生 只有掌握 了基本 的理论 知识 ， 才能够 自己 是直接在命令窗 口当中输入执行命令， 可有 效解决一般简单 的 动手完成编程实验， 通 过Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 在 图像处理教学当中的应用， 问题 ， 在遇到 一些 复杂的问题 时， 只能依靠Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 语言编程来 教师只需要简单 的几句话就可 以清楚 的向学生表 达一个复杂、 进 行处理 。 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 可分为不带参数 的脚本程序 以及输出入参数 易于混 淆的原理 ， 用直观 的图像展示 出其 内容生成 的程序 ， 让
基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用
基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用数字图像处理技术是一种利用数字计算机对图像进行处理和分析的技术，它在医学影像领域有着广泛的应用。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为医学影像处理提供了便利。
本文将介绍基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用。
1. 医学影像与数字图像处理技术医学影像是医学诊断和治疗中不可或缺的重要手段，它通过对人体内部结构和功能进行成像，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
数字图像处理技术则是对数字图像进行获取、存储、传输、显示和分析等一系列操作的技术。
将数字图像处理技术应用于医学影像中，可以帮助医生更好地观察和分析患者的病情，提高诊断的准确性和治疗效果。
2. MATLAB在医学影像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具包和函数库，能够快速高效地实现各种图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面：丰富的工具包：MATLAB提供了丰富的图像处理工具包，包括图像增强、滤波、分割、特征提取等功能模块，可以满足医学影像处理中各种需求。
易于使用：MATLAB具有直观友好的界面和简洁明了的编程语法，使得医学影像处理人员可以快速上手，并快速实现自己的算法。
高效性能：MATLAB底层采用C/C++编写，具有优秀的性能表现，在处理大规模医学影像数据时表现出色。
丰富的社区支持：MATLAB拥有庞大的用户社区和丰富的文档资料，用户可以方便地获取帮助和资源。
3. MATLAB在医学影像处理中的应用3.1 图像增强图像增强是医学影像处理中常见的操作之一，通过增强图像对比度、去除噪声等方式，可以使医生更清晰地观察到患者病变情况。
MATLAB提供了丰富的图像增强函数，如直方图均衡化、滤波器设计等，可以有效改善医学影像质量。
3.2 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有独立特征的区域或对象的过程，对于医学影像而言，可以帮助医生定位病变区域、量化病变程度等。
Matlab在图像处理中的应用与技巧
Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。
而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。
本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。
一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件。
例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。
二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。
MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。
2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。
此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。
3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。
三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。
基于MATLAB数字图像处理杂草识别
基于数字图像处理的杂草识别班级：信息 5 班组员：李辉李少杰李港深胡欣阳学号：04141394 04141395 04141393 0414139 指导教师：蔡利梅组员分工：李辉：部分程序，查找资料李少杰：实验报告，PPT演讲李港深：部分程序，实验报告胡欣阳：部分程序，实验报告摘要杂草同农田作物争夺阳光和养分，严重影响了农作物的生长。
为了达到除草的目的，人们开始喷洒大量的除草剂来进行除草。
可是却忽略了除草剂的不当使用给人、畜以及环境造成的危害。
本文从实际应用出发，设计了一个基于数字图像处理的杂草图像特征提取及识别设计方案。
运行在参考了前人研究成果的基础上，不断将算法改进，找出适合于MATLAB杂草识别的可行性方法。
本文对杂草图像的处理和识别方法进行研究。
采集来的图像经常会有模糊现象的发生，对模糊图像的恢复处理做了大量的研究试验，得出维纳滤波具有较好的恢复效果；绿色植物和土壤背景的分割试验中，提出了一种基于彩色图像的二值化方法，可以不经过彩色图像灰度化就能够直接把绿色植物与土壤背景分割开，和以往的分割方法相比处理速度快，分割效果好，更加满足实时性；杂草和作物的分割主要研究了行间杂草和作物的分割，参考国内外资料，并进行研究试验，表明运用位置特征识别法有很好的分割效果，寻找作物中心行采用了简单快速的像素位置直方图法，采用了区域生长，和其他方法相比减少了重复操作，节省了时间，满足实时处理的要求；分割后的图像为只含有杂草的二值图像，通常会有一些残余的叶片和颗粒的噪声，通过形态学滤波或中值滤波去除噪声。
1、研究目的及意义杂草是生态系统中的一员, 农田杂草是农业生态系统中的一个组成部分，它直接或间接的影响着农业生产，给经济作物带来很大的危害。
杂草不仅与农作物争夺阳光、水分、肥料、还与作物争夺生存空间，不经过及时的处理，会阻碍作物生长，导致作物产量的下降，产品质量受损，甚至妨碍农作物收获，增加生产费用[1]。
据统计,目前世界上共有杂草近5 万种, 农田杂草8000 多种，而危害主要粮食作物的约有250 多种。
基于MATLAB面向课题的数字图像处理实践教学
收稿日期:2004211216作者简介:乔 闪(1973—),女,河南许昌人,讲师,在职博士研究生,主要研究方向:通信、信号处理、多媒体技术与应用1基于MAT LAB 面向课题的数字图像处理实践教学乔 闪(浙江大学城市学院信息工程学系,杭州 310015)摘 要:根据数字图像处理课程的特点和培养创新型人才的需要,本文提出了一种基于MAT LAB 面向课题的实践教学方法,并针对教学组织、实践等内容做了介绍,以期对培养创新型人才教学起到一定的参考作用。
关键词:MAT LAB;面向课题;数字图像处理中图分类号:TP311156;G64210 文献标识码:B 文章编号:100224956(2005)08200932041 引言随着电子技术、计算机技术的发展,数字图像处理在各个领域得到了越来越广泛的应用。
作为本科教学环节的重要专业基础课程,将实践环节引入《数字图像处理》课程教学,将有助于帮助学生掌握相关的基本概念和基本理论,在实践中培养学生应用图像处理技术解决实际问题的能力。
MAT LAB 是目前科学研究与工程领域中最具影响力、最流行的科学与工程计算软件工具,在诸多领域正扮演着越来越重要的角色。
随着新的应用要求的不断提出,新版的MAT LAB 不断地提供新的工具和解决方法,其功能也越来越强大。
可以预见,在科学计算、工程仿真、自动控制等领域,MAT LAB 将长期保持其独一无二的地位。
从上世纪70年代起,国外一些高校即开始推行面向课题(Pr oject oriented )的教学模式,并已取得了显著的效果[1]。
在面向课题的教学模式中,学生“在实践中学习”,而不是像在传统的教育体制中,学生主要将注意力集中在基础知识、基础理论的训练和掌握上。
目前国内也有很多高校开始重视这种新颖的教学模式,将越来越多的实践环节引入到高校本科教学中。
本文以上述教学模式的改革为背景,以数字图像处理课程教学为例,将课程教学与MAT LAB 强大的数字图像处理工具箱联系起来,把实践环节以“课题”的形式引入课堂教学之中,取得了很好的效果。
Matlab图像处理技术的实践应用
Matlab图像处理技术的实践应用近年来，图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，如医学影像、工业检测、图像识别等。
而作为一种强大的工具，Matlab在图像处理方面发挥着重要的作用。
本文将探讨Matlab图像处理技术的实践应用，并深入了解其中的数学原理和相关算法。
一、图像基本处理在图像处理的初始阶段，我们往往需要对图像进行一些基本的处理，如读取、显示、保存等。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，可以轻松完成这些任务。
首先，我们需要读取图像文件。
在Matlab的Image Processing Toolbox中，使用imread函数即可实现。
例如，使用以下命令可以读取一张名为"image.jpg"的图像文件：image = imread('image.jpg');接下来，我们可以使用imshow函数将图像显示在Matlab的图像窗口中，如下所示：imshow(image);此外，Matlab还提供了imwrite函数，用于将图像保存为指定的文件格式。
例如，以下命令可以将图像保存为PNG格式：imwrite(image, 'image.png');二、图像增强和滤波在实际应用中，我们往往需要对图像进行增强或滤波，以提高图像的质量或减少噪声。
Matlab提供了许多图像增强和滤波的函数，如直方图均衡化、中值滤波等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于提高图像的对比度。
在Matlab 中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
例如，以下代码将对图像进行直方图均衡化处理：enhanced_image = histeq(image);除了直方图均衡化，Matlab还提供了许多其他的图像增强方法，如局部对比度增强、锐化等。
这些方法可以根据具体的需求选择和调整。
另一方面，滤波是图像处理中常用的一种技术，用于降低噪声或模糊图像。
Matlab提供了常见的滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。
基于MATLAB的数字图像处理技术分析
基于MATLAB的数字图像处理技术分析摘要：本文主要针对MATLAB数字图像处理技术进行分析研究，文章中简要分析MATLAB数字图像处理技术的原理和优势，同时也分析该技术的应用功能，并以具体项目为例总结MATLAB数字图像处理技术的具体应用。
关键字；MATLAB；数字图像处理技术；图像处理数字图像处理技术四基于计算机技术基础上的图像处理技术，该技术能够图像信号转换为数字信号并进行综合处理，从而能够利用计算机就直接进行数字处理管控，提升数字图像处理效果。
而随着现代计算机技术的不断优化进步，数字图像处理技术也逐渐升级。
本文提出的MATLAB数字图像处理技术就是一种利用了MATLAB工程语言的图像处理技术，该技术的应用具有图像处理功能全、图像处理效率高的优势，在现代数字图像处理技术中应用，具有良好的应用效果。
1.MATLAB数字图像处理技术简要分析MATLAB数字图像处理技术应用是以MATLAB语言为主要技术的数字图像处理方法。
MATLAB计算机软件语言是由美国mathworks公司设计研发的一种新型软件。
该软件具有矩阵运算处理功能，具有数据分析功能、具有信号处理功能以及图形显示功能，在该功能之下，数据分析信号处理的效率都非常高。
并且国mathworks公司的MATLAB计算机软件语言也针对图像信号处理、神经网络系统以及非线性系统构建设计了多种工具箱，从而方便各项功能良好开展。
MATLAB计算机软件语言在应用的过程中，工具箱的应用十分关键，利用工具箱可以完成多项工作处理工作。
在整个工作进行处理中，图像显示函数，图像文件输入、输出、图像挣钱灌输、图像变换函数、图像颜色操作函数以及图像颜色空间转换函数都是工具箱应用都非常关键，是实现数字图像处理的关键。
MATLAB数字图像处理技术应用具有全面的图像处理功能。
在整个工程施工模块中，要求完成对数字图像处理的综合应用管控，在项目的实际处理中，还可以管控各项数字图像处理的效率。
数字信号处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理
目录摘要 (II)第1章绪论...................................... 错误!未定义书签。
第2章数字图像处理系统设计...................... 错误!未定义书签。
2.1设计概括 (5)2.2文件 (6)2.2.1打开 (6)2.2.2保存 (6)2.2.3退出 (6)2.3编辑 (7)2.3.1灰度 (7)2.3.2亮度 (8)2.3.3截图 (10)2.3.4缩放 (10)2.4旋转 (13)2.4.1上下翻转 (13)2.4.2左右翻转 (14)2.4.3任意角度翻转 (15)2.5噪声 (16)2.6滤波 (17)2.6.1中值滤波 (17)2.6.2自适应滤波 (17)2.6.3 平滑滤波 (18)2.7直方图统计 (19)2.8频谱分析 (21)2.8.1、频谱图 (21)2.8.2通过高通滤波器 (22)2.8.3通过低通滤波器 (23)2.9灰度图像处理 (24)2.9.1二值图像 (24)2.9.2创建索引图像 (25)2.10颜色模型转换 (26)2.11操作界面设计 (27)第3章程序调试及结果分析 (28)总结 (29)参考文献 (30)摘要数字图像处理（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。
在数字图像处理过程中，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。
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。
本文利用MATLAB图像处理工具箱，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，实现数字图像的灰度处理、亮度处理、截图、缩放、旋转、噪声、滤波、直方图统计、频谱分析、颜色模型转换等。
MATLAB工具箱在数字图像处理课程教学中的应用
图像经过二维离散余 弦变换后 ， 转换成一个 Ｄ Ｔ Ｃ 系数矩阵 ， 经过 再 阈值 和量化消去一些不重要 的数据 ， 就能使数据 得到量化 。通过对 量 化数据 的进一步编码和压缩 ， 能有效降低存储空间需求 ， 有利于文件的 存储 和传输 。
网像分割 、 图像描述和图像分类 与识别等 。 数字图像处理作为一 门学科形成于 ２ 世纪 ６ 年代初期 ， ０ ０ 是一 门涉 及诸 多领域 的交叉学 科。近年来 ， 图像处 理技术在许 多应用领域受到
广泛重 视并取得 了重 大的开拓性成就 ， 如航空航天 、 物医学工程 、 生 工 业检测 、 机器人视觉 、 公安司法 、 制导 、 军事 文化艺术等 ， 使图像处理成 为一 门引人 注 目、 前景 远大的新型学 科 。从 ７ 年代 中期开始 ， ０ 随着计 算 机技术 和人工智 能 、 维科学研 究的迅 速发展 ， 字图像处 理向更 思 数 高、 更深层 次发展。人们 已开 始研究 如何用计算机 系统解释 图像 ， 实现 类 似人类 视觉系统 理解外 部世界 ， 这被称 为图像理解 或计算 机视觉 。 因此 ， 在大学本科 教育来说 ， 设相关 课程 ， 开 传授有 关数 字图像处理方 面的基 础知识 ， 对于大学 生以后 的工作 、 生活或继续深造都有着重要 的 意义。 １ＭＡ Ｌ ． Ｔ ＡＢ工 具 箱 Ｍ Ｔ Ａ 是 一款 专为科学 和 工程计算 而设计 的高级 交互 式软件 ＡＬ Ｂ 包 ， ａ ｗ ｒｓ 司于 ２ 世纪七十年代 后期推 出， 名字 由Ｍ ｔｘ 由Ｍ ｔ ｏ 公 ｈ ｋ Ｏ 其 ａ ｉ 和 ｒ Ｌｂ ｒｔｒ两个单 词组合 而成 ， ａｏａ ｙ ｏ 意为 “ 阵实验 室” 矩 。ＭＡ Ｌ Ｂ环境集 成 ＴＡ 了图示和精确 的数值计算 ， 是一 个可 以完成各种 计算和数据处理 的可 视化的 、 强有力 的工具 ， 可广泛应 用于科学计算 、 程应用 、 工 医药 、 金融 等领域 ， 同时也是 一个非 常优秀 的教学工具。 ＭＡ Ｌ Ｂ的工具箱 （ｏｌｏ ） ＴＡ Ｔ ｏｂｘ 实际上是对扩展 Ｍ Ｌ 应 用的一系 ＡＴ ＡＢ 列 ＭＡ Ｌ Ｂ函数（ Ｍ文件 ） 是针对各类学 科问题的求解工具 。随着 ＴＡ 即 ， ＭＡ Ｌ Ｂ版本 的不断 升级 ， ＴＡ 它所 包含 的工具 箱的功能也越来越 丰富 ， 应 用范 围也越 来越广泛 ， 已经 成为各类涉及数值 分析问题 的不可替代 的 ｒ 。 目 ， Ａ Ｌ Ｂ 三十多个工具箱 ， 具 前 Ｍ ＴＡ 有 大致可 以分为两类 ： 功能 型 工具箱和领域型工具箱。功能型工具箱 主要用来 扩充 ＭＡ Ｌ Ｂ的符 号 ＴＡ 计算功能 、 图形建模仿真功能 、 文字处理功能以及与硬件的实时交互 等 功能 ， 能用于多种学科 。而领域型工具箱则具有很强的专业性 ， 如控 制 系统工 具箱 （ ｏｔ ｌ ｙ ｅ ｏｌ ｘ 、 Ｃ ｎ ｏ Ｓｓ ｍ Ｔ ｏ ｏ ） 图像处 理工具箱 （ ｉｔ ｒ ｅ — ｒ ｔ ｂ Ｄ ｇ ａＰｏ ｓ ｉｌ ｃ ｓ ｉ ｏｌ ｘ 、 ｎ Ｔ ｏ ｏ ）财政金融工具箱（ ｉ ｎｉ ｏ ｏ ） 。 ｇ ｂ Ｆｎ ｃ ｌ ｏｌ ｘ等 ａ ａＴ ｂ 在 目前 的本科 课程 中， 数字 图像 处理等课程 具有较强 的理论性 和 实践性 ， 部分章节涉及较深的数学知识 ， 如傅立叶变换 、 Ｃ 变换 、 ＤＴ 小波 变换等 。如果 采用传统 的课堂讲 授方式进行教 学 ， 学生在学 习过程 中 就会感为了便 于 学生理解和掌握 ， 结合 Ｍ Ｔ Ａ 工具箱 的演示效果进行教学 ， ＡＬ Ｂ 以图形 图 像的形式讲解枯燥难懂的理论和算法 ， 就能做到图文并茂 ， 有效提高教 育教学质量。 ２教 学过 程 ： ＤＣＴ变换 为 例 ． 以 图像变换是数字图像处理技 术的重要方法之一 ， 通过变换的方法 ，
数字图像处理及应用(MATLAB)第3章
程序运行结果如图（c）所示。
4.灰度非线性变换 当用某些非线性函数，例如平方、对数、指数函数等作为 映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。灰度的非线性 变换简称非线性变换，是指由这样一个非线性单值函数所确 定的灰度变换。 （1）对数变换 对数变换常用来扩展低值灰度，压缩高值灰度，这样可以使低值灰 度的图像细节更容易看清，从而达到增强的效果。对数非线性变换
[例] 假设一个图像由一个4×4大小的二维数值矩阵构成，如图（a）
所示，试写出图像的灰度分布，并画出图像的直方图。
灰度直方图计算示意图
经过统计图像中灰度值为0的像素有1个，灰度值为1的 像素有1个，…，灰度值为6的像素有1个。由此得到图像的 灰度分布如表所示，由表可得灰度直方图如图（b）所示。 图像的灰度分布
3.1.2 (rk)代表概 率密度函数，并且有下式成立：
nk Pr (rk ) 0 rk 1 n k 0,1,2,l 1
式中nk为图像中出现rk这种灰度的像素数，n是图像中像素 总数，nk/n就是概率论中的频数，l是灰度级的总数目。在直 角坐标系中作出rk与P(rk)的关系图形，就得到直方图
图 不同的图像其直方图却是相同的
图 直方图的叠加性质
由以上可知，尽管直方图不能表示出某灰度级的像素在什么位
置，更不能直接反映出图像内容，但是却能描述该图像的灰度分布
特性，使人们从中得到诸如图像的明亮程度、对比度等，成为一些 处理方法的重要依据。通常一幅均匀量化的自然图像由于其灰度直
方图分布集中在较窄的低值灰度区间，引起图像的细节看不清楚，
（a）反变换关系
（b） 原图 图像反转的效果
（c）变换后的图像
由直线方程截斜式可知当k =-1，b=L-1时，其表达式为：
(完整版)MATLAB在数字图像处理中的应用正文毕业设计
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目录1 绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 课题研究目的和意义 (2)1.3研究内容 (2)2 数字图像处理的基础知识简介 (2)2.1 什么是数字图像 (2)2.2 数字图像处理概述 (4)2.2.1 基本概念 (4)2.2.2 研究内容 (4)2.2.3 基本特点 (6)2.2.4 主要应用 (6)2.3 图像处理文件格式 (7)2.3.1 MATLAB图像文件格式 (7)2.3.2 图像类型 (8)3 利用MATLAB增强图像清晰度 (9)3.1 空域变换增强 (9)3.1.1 增强对比度 (9)3.1.2 图像求反 (11)3.2 空域滤波增强 (12)3.2.1 基本原理 (12)3.2.2 线性平滑滤波器 (13)3.2.3 非线性平滑滤波器 (14)3.2.4 线性锐化滤波器 (15)3.3 频域增强 (16)3.3.1 基本原理 (16)3.3.2 低通滤波 (17)3.3.3 高通滤波 (18)4 结束语 (20)参考文献 (21)致谢 (22)1 绪论1.1 研究背景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，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。
基于Matlab的图像处理算法在农业领域的应用研究
基于Matlab的图像处理算法在农业领域的应用研究一、引言随着科技的不断发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，其中农业领域也不例外。
利用图像处理算法对农业生产中的各种问题进行分析和解决，已经成为提高农业生产效率、质量和可持续发展的重要手段。
本文将重点探讨基于Matlab的图像处理算法在农业领域的具体应用研究。
二、基于Matlab的图像处理算法概述Matlab作为一种强大的科学计算软件，拥有丰富的图像处理工具箱，提供了各种图像处理函数和算法，可以方便地进行图像获取、预处理、分割、特征提取等操作。
在农业领域，利用Matlab进行图像处理可以帮助农民更好地监测作物生长情况、病虫害检测、土壤分析等。
三、作物生长监测通过无人机或传感器获取到的农田图像，可以利用Matlab进行作物生长监测。
首先对图像进行预处理，去除噪声和干扰信息，然后通过分割算法提取出作物区域，接着可以计算作物的生长速度、叶片面积等参数，帮助农民及时调整施肥、灌溉等措施，提高作物产量。
四、病虫害检测病虫害是影响农作物产量和质量的重要因素，利用Matlab进行病虫害检测可以帮助及早发现并采取相应措施。
通过图像处理技术，可以对受感染的植株进行识别和分类，进而实现精准喷药或局部治疗，减少化学药剂的使用量，降低环境污染。
五、土壤分析土壤是植物生长的基础，合理施肥需要根据土壤养分含量来确定。
利用Matlab对土壤图像进行分析可以实现快速准确地获取土壤养分信息。
通过图像处理算法提取土壤中各种元素的含量，并结合地理信息系统（GIS）数据，可以为农民提供精准施肥建议，避免过度施肥造成资源浪费和环境污染。
六、结语综上所述，基于Matlab的图像处理算法在农业领域有着广泛的应用前景。
通过对作物生长监测、病虫害检测和土壤分析等方面进行深入研究和实践，可以为农业生产提供更多科学技术支持，推动农业现代化进程。
相信随着技术的不断进步和创新，基于Matlab的图像处理算法在农业领域的应用将会越来越广泛，为农民带来更多实际效益。
基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的应用研究
基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的应用研究智能交通系统是利用先进的信息技术和通信技术，对城市道路交通进行智能化管理和控制的系统。
图像处理技术在智能交通系统中扮演着至关重要的角色，而Matlab作为一种强大的科学计算软件，在图像处理领域有着广泛的应用。
本文将探讨基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的具体应用研究。
1. 智能交通系统概述智能交通系统是利用现代信息技术、通信技术、控制技术等手段，对城市道路交通进行实时监测、分析和调度，以提高交通运行效率、减少交通事故、缓解交通拥堵等目的。
智能交通系统包括车辆检测、车牌识别、交通流量监测、信号灯控制等多个方面，其中图像处理技术在这些方面都有着广泛的应用。
2. Matlab在图像处理中的优势Matlab是一种强大的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可以快速高效地实现各种图像处理算法。
Matlab提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行图像读取、显示、处理和分析，同时还支持自定义算法和界面设计，非常适合用于智能交通系统中复杂的图像处理任务。
3. 基于Matlab的车辆检测与跟踪在智能交通系统中，车辆检测与跟踪是一个重要的环节。
通过视频监控摄像头获取道路上的车辆信息，利用Matlab进行图像处理可以实现对车辆的检测和跟踪。
通过背景建模、运动目标检测等算法，可以实现对车辆的实时监测，并对车辆进行跟踪，从而实现对车流量和车辆行驶状态的分析。
4. 基于Matlab的车牌识别技术车牌识别是智能交通系统中另一个重要的应用场景。
利用Matlab 进行图像处理，可以实现对车牌区域的定位和识别。
通过字符分割、特征提取和模式匹配等算法，可以准确地识别出车牌上的字符信息，从而实现对车辆身份的识别和记录。
5. 基于Matlab的交通流量监测交通流量监测是智能交通系统中必不可少的一环。
利用Matlab进行图像处理，可以实现对道路上车辆数量和速度等信息的实时监测。
基于MATLAB的图像处理算法优化与实现
基于MATLAB的图像处理算法优化与实现图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向，而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于图像处理算法的设计、优化和实现。
本文将探讨基于MATLAB的图像处理算法优化与实现的相关内容，包括算法原理、优化方法和实际案例分析。
1. 图像处理算法概述图像处理算法是对数字图像进行操作以获取所需信息或改善图像质量的方法。
常见的图像处理算法包括滤波、边缘检测、分割、特征提取等。
在MATLAB中，这些算法通常通过调用内置函数或自定义函数来实现。
2. MATLAB在图像处理中的应用MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括各种函数和工具，可以方便地进行图像读取、显示、处理和分析。
通过MATLAB，用户可以快速实现各种图像处理算法，并进行可视化展示。
3. 图像处理算法优化3.1 算法效率优化在实际应用中，图像处理算法的效率往往是一个重要考量因素。
通过对算法进行优化，可以提高算法的执行速度和性能表现。
在MATLAB中，可以通过向量化编程、并行计算等方式对图像处理算法进行效率优化。
3.2 算法精度优化除了效率外，算法的精度也是优化的重点之一。
通过调整参数、改进算法逻辑等方式，可以提高图像处理算法的准确性和稳定性。
在MATLAB中，可以通过调试代码、对比实验等方法对算法进行精度优化。
4. 实例分析：图像去噪算法优化以图像去噪算法为例，介绍如何基于MATLAB进行图像处理算法的优化与实现。
4.1 算法原理图像去噪是图像处理中常见问题之一，常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、小波变换等。
这里以均值滤波为例，介绍其原理：对每个像素点周围邻域内的像素值取平均值来代替该像素值，从而达到去除噪声的目的。
4.2 算法优化在MATLAB中实现均值滤波算法时，可以通过矩阵运算来提高计算效率；同时可以调整滤波窗口大小和权重系数来优化去噪效果；还可以结合其他滤波方法进行组合优化，如联合使用中值滤波和小波变换等。
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课程论文课程名称：数字图像处理题目名称：频率域图像增强技术的研究学院：电气与自动化工程学院专业班级：测控技术与仪器姓名：学号：基于MATLAB的数字图像处理的典型应用——频率域图像增强技术的研究摘要在图像的采集、处理、传输、显示等过程中，由于受到多种因素的影响，使图像的质量可能变得很差，图像传递的信息无法被正常读取和识别。
例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等。
因此研究快速且有效地图像增强算法成为推动图像分析和图像理解领域发展的关键内容之一。
关键词：图像增强，频域，Matlab，低通，高通AbstractIn image acquisition, processing, transmission, display and so on in the process, due to the influence of various factors, make the quality of the images may become very poor, image transmission of information cannot be read properly and recognition. For example, in the process of collecting image due to causes such as lighting environment or object surface reflective image overall uneven illumination, or image acquis- ition system in the process of gathering inevitable due to mechanical equipment to join the gathering noise, or the limitation of the image display device which reduces the image shows the administrative levels or color reduction, etc. So the fast and effective image enhancement algorithm is the impetus of the development of image analysis and image understanding in the field of development.Keywords: image enhancement, frequency domain, Matlab, low pass, high pass一、引言1、课题研究的目的和意义随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理近年来得到飞跃的发展。
利用计算机进行数字图像进行系列操作，从而达到某种预算的效果。
通过图像增强技术可以改善图像质量。
图像传递系统包括六个部分：图像采集、图像压缩、图像编码、图像储存、图像通信和图像显示。
实际上，图像在生成、传输或变换的过程中,受光源、成像系统性能以及通道带宽和噪声等因素影响，往往会出现清晰度下降、对比度偏低、动态范围不足、包含噪声等降质现象。
因此，研究快速且有效地图像增强算法对于推动图像的分析和理解有着重要意义。
2、图像增强技术的应用图像增强是数字图像处理的一个重要分支。
很多时候由于场景的限制会使得拍摄的图像视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，例如突出图像的某些特点、按照需要提取关键的参数等。
图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。
这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。
图像增强的应用领域包括军事、航天、医学、空间、农业、交通等方面。
图像增强的方法分为空域法和频域法两种，本文将对频域法进行详细介绍。
二、频域图像增强的原理在数字图像处理过程中，最直观的理解是把图像理解为二维函数f(x,y)，其中x,y作为数字图像中像素的二维空间的坐标，f的值作为数字图像像素该位置的灰度值。
频率域图像增强将原始图像的二维函数f(x,y)通过傅里叶变换转换到频域F(u,v)，并进行各种滤波处理，原始图像的二维函数被分解为不同频率的信号后，高频的信号携带了图像的细节部分信息(比如图像的边界)，低频的信号包含了图像的粗糙背景信息。
对这些不同频率的信号进行处理就可以实现相应的加强图像的目的。
再经过傅里叶反变换实现频率域的表示转化为空间域的表示，正是通过傅立叶正反变换的处理，才使得频率域上的处理可以用于图像的增强。
频域增强的主要步骤是：(1) 选择变换方法，将输入图像变换到频域空间；(2) 在频域空间中，根据处理目的设计一个转移函数并进行处理；(3) 将所得结果用反变换得到图像增强。
卷积定理是频域增强的基础。
设函数f（x,y）与线性位不变算子h（x,y）的卷积结果是g（x,y），即g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)那么根据卷积定理在频域有：G(x,y)=H(u,v)F(u,v)其中G(x,y)、 H(u,v)、F(u,v)分别是g(x,y)、h(x,y)、f(x,y)的傅立叶变换。
（4）技术所需增强图的傅立叶变换。
（5）将其与一个（根据需要设计的）转移函数相乘。
（6）再将结果进行傅立叶反变换以得到增强的图。
（7）将图像从空域转换到频域所需的变换及将图像从频域空间转换回空域所需的变换。
（8）在频域空间对图像进行增强加工操作。
三、频域图像增强的实现方法常用的频域增强方法有低通滤波和高通滤波，以下分别介绍在Matlab中如何实现。
1、低通滤波器图像在传递过程中，由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器H(u，v)来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。
在傅里叶变换域中，变换系数能反映某些图像的特征，如频谱的直流分量对应于图像的平均亮度，噪声对应于频率较高的区域，图像实体位于频率较低的区域等，因此频域常被用于图像增强。
在图像增强中构造低通滤波器，使低频分量能够顺利通过，高频分量有效地阻止，即可滤除该领域内噪声。
由卷积定理，低通滤波器数学表达式为：G(u,v) = F(u,v)H(u,v)式中，F(u,v)为含有噪声的原图像的傅里叶变换域；H(u,v)为传递函数；G(u,v)为经低通滤波后输出图像的傅里叶变换。
假定噪声和信号成分在频率上可分离，且噪声表现为高频成分。
H 滤波滤去了高频成分，而低频信息基本无损失地通过。
选择合适的传递函数H(u,v)对频域低通滤波关系重大。
常用频率域低滤波器有：(1) 理想低通滤波器设傅立叶平面上理想低通滤波器离开原点的截止频率为D0，则理想低通滤波器的传递函数为：(1-1)式中，D(u,v)=(u 2+v 2)1/2 表示点(u,v)到原点的距离，D 0 表示截止频率点到原点的距离。
(2) Butterworth 低通滤波器n 阶Butterworth 滤波器的传递函数为：（1-2）它的特性是连续性衰减，而不像理想滤波器那样陡峭变化。
(3) 指数低通滤波器指数低通滤波器是图像处理中常用的另一种平滑滤波器。
它的传递函数为：（1-3）(4) 梯形低通滤波器梯形低通滤波器是理想低通滤波器和完全平滑滤波器的折中。
它的传递函数为：（1-4）001(,)(,)0(,)D u v D H u v D u v D ≤⎧=⎨>⎩01010101(,)(,)(,)(,)0(,)D u v D D u v D H u v D D u v D D D D u v D ⎧<⎪-⎪=≤≤⎨-⎪⎪>⎩201(,)(,)1nH u v D u v D =⎡⎤+⎢⎥⎣⎦(,)(,)nD u v D H u v e-=2、高通滤波器图像中的细节部分与其频率的高频分量相对应，所以高通滤波可以对图像进行锐化处理。
高通滤波器与低通滤波器的作用相反，它使高频分量顺利通过，而消弱低频。
图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。
采用高通滤波器可以对图像进行锐化处理，是为了消除模糊，突出边缘。
因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。
常用的高通滤波器有： (1) 理想高通滤波器二维理想高通滤波器的传递函数为：（2-1）(2) 巴特沃斯高通滤波器n 阶巴特沃斯高通滤波器的传递函数定义如下：（2-2）(3) 指数滤波器指数高通滤波器的传递函数为：（2-3）(4) 梯形滤波器梯形高通滤波器的定义为：00(,)(,)1(,)D u v D H u v D u v D ≤⎧=⎨>⎩0(,)(,)nD D u v H u v e-=()201(,)1,nH u v D D u v =⎡⎤+⎢⎥⎣⎦（2-8）四、图像平滑处理以Butterworth 低通滤波器为例，具体说明低通滤波器、高通滤波器对受噪声干扰的图像在Matlab 下进行平滑处理。
程序如下：>>I=imread('C:\Users\Administrator.SDWM-20130303DT\Desktop\1\ch.png'）;>> x=rgb2gray(I);>>imwrite(x,'C:\Users\Administrator.SDWM-20130303DT\Desktop\1\ch1.tif ','tif'); >> figure; >> subplot(222); >> imshow(I); >> subplot(221); >> imshow(x); >> subplot(222);>> f=double(I); % 数据类型转换，MATLAB 不支持图像的无符号整型的计算 >> g=fft2(f); % 傅立叶变换 >> g=fftshift(g); % 转换数据矩阵 >> [M,N]=size(g);>> nn=2; % 二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器 >> d0=50;>> m=fix(M/2);n=fix(N/2); >> for i=1:M11100100(,)(,)(,)(,)1(,)D u v D D u v D H u v D D u v D D D D u v D ⎧<⎪-⎪=≤≤⎨-⎪⎪>⎩for j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1));subplot(223);imshow(J2); % 显示滤波处理后的图像>> f=double(I);>> g=fft2(f);>> g=fftshift(g);>> [M,N]=size(g);>> nn=2; % 二阶巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器>> d0=5;>> m=fix(M/2);n=fix(N/2);>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);if(d==0)h=0elseh=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算传递函数endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);h =J1=ifft2(result);>> J3=uint8(real(J1));>> subplot(224);>> imshow(J3); % 滤波后图像显示程序运行结果如下：说明：由于图像本身噪声很大，就没有经过加噪处理，直接进行灰度处理，再用巴特沃斯低通滤波器和高通滤波器分别对灰度图进行平滑滤波。