(完整版)基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

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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

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。

matlab图像处理毕业设计

matlab图像处理毕业设计Matlab图像处理毕业设计在计算机科学与技术领域，图像处理一直是一个重要的研究方向。

随着数字图像的广泛应用，图像处理技术也变得越来越重要。

Matlab作为一种功能强大的编程语言和开发环境，被广泛应用于图像处理领域。

本文将探讨如何使用Matlab进行图像处理的毕业设计。

首先，我们需要明确毕业设计的目标和要求。

一个好的毕业设计应该能够展示学生对图像处理理论和实践的深入理解，并能够解决实际问题。

因此，在选择毕业设计的题目时，我们应该选择一个有挑战性和实用性的课题。

一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像增强算法研究。

图像增强是图像处理的一个重要分支，旨在改善图像的质量和清晰度。

在这个课题中，我们可以选择一个或多个图像增强算法，并使用Matlab实现和比较它们的性能。

例如，我们可以选择直方图均衡化、自适应直方图均衡化、多尺度增强等算法，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。

另一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像分割算法研究。

图像分割是图像处理中的一个重要任务，旨在将图像分成若干个具有相似特征的区域。

在这个课题中，我们可以选择一个或多个图像分割算法，并使用Matlab实现和评估它们的性能。

例如，我们可以选择基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法等，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。

此外，我们还可以选择其他与图像处理相关的课题，如图像压缩、图像恢复、图像特征提取等。

无论选择哪个课题，我们都需要深入研究相关的理论知识，并使用Matlab进行算法实现和实验验证。

在进行毕业设计时，我们应该注意以下几点。

首先，我们应该充分理解所选择的图像处理算法的原理和特点，并能够清楚地解释它们的优缺点。

其次，我们应该熟练掌握Matlab的基本操作和图像处理工具箱的使用，以便能够高效地实现和测试算法。

此外，我们还应该注意实验设计的合理性和结果的可靠性，确保实验结果的准确性和可重复性。

基于MATLAB的数字图像处理系统研究

基于MATLAB的数字图像处理系统研究基于MATLAB的数字图像处理系统研究摘要：数字图像处理在现代社会中发挥着日益重要的作用。

本文以MATLAB为平台，研究了数字图像处理系统的关键技术和算法，并设计了一个基于MATLAB的数字图像处理系统。

通过对图像的预处理、增强、分割和识别等步骤，系统能够有效地处理各类图像，提高图像处理的速度和精度。

关键词：数字图像处理；MATLAB；预处理；增强；分割；识别一、引言随着计算机技术的发展，数字图像处理成为一门重要的研究领域。

数字图像处理技术广泛地应用在医学影像分析、人脸识别、安全监控等领域。

MATLAB是一种功能强大的科学计算与数据可视化工具，能够提供丰富的图像处理函数和工具箱。

本文将以MATLAB为平台，研究数字图像处理系统的关键技术和算法，并设计一个基于MATLAB的数字图像处理系统。

二、数字图像处理系统的关键技术1. 图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，旨在去除图像中的噪声和不必要的细节，以提高后续处理的效果。

图像预处理包括图像的灰度化、平滑滤波、直方图均衡化等操作。

2. 图像增强图像增强是为了使图像更具视觉效果和目标识别能力。

常用的图像增强技术有图像锐化、对比度增强、边缘增强等。

通过这些增强操作，可以使图像更加清晰、鲜明，提高目标的辨识度。

3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域，提取出感兴趣的目标区域。

图像分割技术有基于阈值的分割、基于边缘检测的分割、基于区域的分割等。

图像分割可以为后面的目标识别和特征提取提供有用的信息。

4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类，实现对图像中目标的自动识别。

常用的图像识别方法有基于模板匹配的识别、基于统计的分类器、基于神经网络的识别等。

图像识别技术的发展使得计算机能够自动处理和分析大量图像数据，解放了人力和物力资源。

三、基于MATLAB的数字图像处理系统设计本文设计了一个基于MATLAB的数字图像处理系统，具体包括图像数据输入、预处理、增强、分割和识别等模块。

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

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。

基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真(完整版)

通信专业课程设计一太原科技大学课程设计（论文）设计(论文)题目：基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真姓名学号班级学院指导教师2010年12月31日太原科技大学课程设计（论文）任务书学院（直属系）：华科学院电子信息工程系时间：2010年12月17日学生姓名指导教师设计（论文）题目基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真主要研究内容学习MATLAB GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop。

按照软件工程方法，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，给出设计详细说明。

然后按照拟定的功能要求进行程序设计和调试。

研究方法主要运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析，通过编写程序实现对数字图像的处理。

主要技术指标(或研究目标)综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计。

教研室意见教研室主任（专业负责人）签字：年月日目录摘要 (II)第1章绪论 (1)第2章数字图像处理系统设计 (2)2.1设计概括 (2)2.2文件 (3)2.2.1打开 (3)2.2.2保存 (3)2.2.3退出 (3)2.3编辑 (3)2.3.1灰度 (3)2.3.2亮度 (5)2.3.3截图 (7)2.3.4缩放 (7)2.4旋转 (9)2.4.1上下翻转 (9)2.4.2左右翻转 (10)2.4.3任意角度翻转 (11)2.5噪声 (12)2.6滤波 (13)2.6.1中值滤波 (13)2.6.2自适应滤波 (13)2.6.3平滑滤波 (14)2.7直方图统计 (15)2.8频谱分析 (16)2.8.1、频谱图 (16)2.8.2通过高通滤波器 (17)2.8.3通过低通滤波器 (18)2.9灰度图像处理 (19)2.9.1二值图像 (19)2.9.2创建索引图像 (20)2.10颜色模型转换 (21)2.11操作界面设计 (22)第3章程序调试及结果分析 (23)总结 (24)参考文献 (25)附录 (26)基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真摘要数字图像处理（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。

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。

【精编完整版】基于Matlab和Mobius变换的图像处理毕业论文设计

泉州师范学院毕业论文（设计）题目基于Matlab和Mobius变换的图像处理毕业设计（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。

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：基于Matlab和Mobius变换的图像处理摘要：把Mobius变换应用到一种新型的通信系统中，以数字图像作为原始的输入信号，经过调制之后，在接收端，用跟调制载波信号不同频同相的信号进行解调。

仿真结果表明，该新型的通信系统可以很好的恢复原始的数字图像信号。

接着对一张图片分割成四块处理，对分割后的不同模块用不同的调制解调函数在新型的通信系统中传输，并用Matlab软件在计算机上仿真。

关键词：Matlab；数字图像；新型通信系统；仿真；第一章：引言1.1 本论文的来源传统的通信系统中，两个正交的调制与解调的函数是同一个函数族，但在实际应用中也存在重重困难，特别是在保密方面。

在传统的通信传输系统中，信号在调制与解调过程中，载波只要满足同频同相，就可以把原始信号恢复出来，在科技高速腾飞的今天，有用的信息是很容易被人窃取，造成一些不必要的损失。

而Mobius变换的提出，大大改善了现有的通信系统[1]。

在通信方面Mobius 变换就是把信号展开成非正交周期函数族的叠加，而这些信号可以选用数字通信中比较常用的方波信号、三角波信号、锯齿波信号等，同时也得到了与该非正交周期函数族正交的另一个非正交周期函数族，这给信号的解调奠定了基础[2-4]。

基于MATLAB的数字图像处理系统研究

基于MATLAB的数字图像处理系统研究基于MATLAB的数字图像处理系统研究摘要：数字图像处理是一门重要的学科，在诸多领域中都有广泛的应用。

本文基于MATLAB平台，研究了数字图像处理系统的设计与实现。

首先介绍了数字图像处理的基础理论，包括数字图像的表示、采样和量化等。

然后详细讨论了常用的数字图像处理方法，包括图像增强、图像滤波、图像复原、图像压缩等。

接着介绍了MATLAB在数字图像处理中的应用，包括MATLAB的图像处理工具箱及其常用函数、MATLAB编程技巧等。

最后，通过设计一个数字图像处理系统的实例，展示了MATLAB在数字图像处理中的实际应用效果。

1. 引言随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理越来越受到人们的关注。

数字图像处理技术可以对图像进行增强、分析、识别等处理，广泛应用于医学影像分析、工业检测、图像识别等领域。

而MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，具有丰富的图像处理功能和编程平台，被广泛应用于数字图像处理中。

本文将通过研究基于MATLAB的数字图像处理系统，展示MATLAB在数字图像处理中的应用效果。

2. 数字图像处理基础理论2.1 数字图像的表示数字图像是用离散的数值表示的，为了准确表示图像的灰度或颜色信息，需要进行图像采样和量化处理。

本节将介绍图像的采样和量化方法，并详细讨论常用的离散图像模型，如灰度图像、彩色图像等。

2.2 图像增强图像增强是一种常用的图像处理方法，通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，改善图像的视觉效果。

本节将介绍常用的图像增强方法，如直方图均衡化、灰度变换等，并结合实例进行详细说明。

2.3 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，通过滤波器对图像进行平滑或增强。

本节将介绍常用的图像滤波方法，如均值滤波、中值滤波等，并通过实例进行详细说明。

2.4 图像复原图像复原是一种恢复受损图像的过程，可以通过去噪、补偿等方法来恢复图像的清晰度和细节。

本节将介绍常用的图像复原方法，如退化模型、滤波器设计等，并结合实例进行详细说明。

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。

(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。

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

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。

基于MATLAB的图像处理系统的设计与实现

基于MATLAB的图像处理系统的设计与实现基于MATLAB的图像处理系统的设计与实现摘要：随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，图像处理系统在许多领域中得到了广泛应用。

本文以MATLAB为平台，设计和实现一个基于MATLAB的图像处理系统。

系统包括图像获取模块、图像预处理模块、图像增强模块、图像分割模块、图像特征提取模块和图像显示模块等。

本文通过详细介绍系统的各模块功能和实现流程，展示了该图像处理系统在图像处理方面的优势和应用前景。

关键词：图像处理、MATLAB、图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取1. 引言图像处理在生活中得到广泛应用，如医学影像、安防监控和数字图书馆等。

随着计算机性能的不断提高，图像处理算法的发展和成熟，图像处理系统的性能和功能需求也不断提高。

基于MATLAB的图像处理系统具有开发简单、易用性高和功能强大等优点，被广泛应用于学术研究和工程实践中。

2. 系统设计2.1 图像获取模块图像获取是图像处理系统的起始模块，通过连接摄像头或导入图像文件，获取待处理的图像数据。

MATLAB提供了丰富的图像获取函数，如imread()函数用于读取图像文件，videoinput()函数用于连接摄像头获取实时视频流。

2.2 图像预处理模块图像预处理模块主要对图像进行几何和灰度转换，以满足后续处理的要求。

几何转换包括图像的旋转、缩放和平移等操作；灰度转换包括图像的灰度化、二值化和色彩平衡等操作。

MATLAB提供了丰富的图像预处理函数，如imrotate()函数用于图像旋转，imresize()函数用于图像缩放，rgb2gray()函数用于将彩色图像转换为灰度图像。

2.3 图像增强模块图像增强模块旨在提高图像的视觉效果和质量。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。

直方图均衡化能够提高图像的对比度，使图像细节更加清晰；滤波能够抑制图像中的噪声，提高图像的清晰度；锐化能够使图像边缘更加清晰，强化图像细节。

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