基于matlab图像处理讲稿2012下

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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。

数字图像处理课件——基于MATLAB的图像处理(PPT课件)

数字图像处理课件——基于MATLAB的图像处理(PPT课件)

图像缩放
改变图像的尺寸大小,以适应不同 的显示设备或应用需求。
图像增强技术
亮度调整
通过增加或减少图像的亮度来改善图像的视觉效果。
对比度增强
调整图像的对比度,以增强图像中的细节和颜色差 异。
直方图均衡化
通过重新分布图像像素的灰度级,增强图像的整体 对比度。
滤波器应用
使用不同类型的滤波器来提取有用的图像特征或去 除噪声。
介绍课程内容,学习资源, 作业要求和评估方式。
了解编程基础和数学概念有 助于更好地理解课程内容。
MATLAB图像处理简介
MATLAB是一种强大的编程语言和开发环境,在数字图像处理领域有广泛的应 用。了解MATLAB的基本概念和图像处理函数的使用是本课程的重点。
数字图像的离散化表示
1
图像分辨率
2
了解图像中信息的密度和细节水平,学会调
数字图像处理课件——基 于MATLAB的图像处理 (PPT课件)
欢迎来到数字图像处理课程,本课程以MATLAB为基础,教授图像处理的基本 知识,包括离散化表示、图像操作、增强技术、滤波和降噪、分割与边缘检 测。
课程介绍
1 学习目标
2 课程安排
3 前置知识
掌握数字图像处理的基本概 念和技术,以及MATLAB在 图像处理中的应用。
整和优化图像的分辨率。
3
采样和量化
将连续的图像转换为离散的像素表示,了解 采样和量化的原理和方法。
颜色模型
探索常用的颜色模型,如RGB、HSV和CMYK, 以及它们在图像处理中的应用。
图像的基本操作
图像裁剪
选择感兴趣的区域,并裁剪为新的 图像,以提取出所需的信息。
图像旋转
将图像按照特定角度进行旋转,以 改变其方向或对齐。

基于matlab图像处理讲稿-2012-下课件

基于matlab图像处理讲稿-2012-下课件
62886210163com121201242pouttifb灰度调整后ccameramantifd灰度调整后图223使用imadjust函数对图像进行灰度调整程序中语句b1imadjusta1020501的第1个参数是要处理的矩阵第2个参数用来限制输入范围如果原来图像的颜色值是0至255那么把小于25502的颜色值置为0把大于25505的值置为255再把其他介于中间的值映射到第3个参数决定的区间
数字图像处理 Digital Image Processing
主讲:廖朝阳
E_mail: 62886210@ aliao660815@ QQ:397388511 Tel:13787638196
湖南科技学院
电子信息教研室
1.3 基于图像的动画制作
序列图像 序列图像,JPG图像格式,GIF图像(静态 GIF和动画GIF),MPEG图像(包括 MPEG-1 、 MPEG-2 、 MPEG-4 、MPEG-7等 )
for i=1:50
I2(:,:)=I2(:,:)-a*i;
I(:,:,2)=I2(:,:);
imshow(I)
end
a
程序的运行结果是一 个颜色渐变的动画。
为了把颜色渐变情况在一个窗口中展示出来,下面程序绘制 出一些中间帧,如图1-23所示。
I=imread('D:\111.jpg');
I1=I(:,:,2);
图1-19 逐幅显示的GIF图a 像
【例1-15】读取GIF动画图像并逐幅显示出来。 GIF动画图像lanqiu.gif存储在D盘根目录下,编写如下程序, 读取该图像并逐幅显示,显示的结果在图1-19中。 m=uint8(zeros(127,91,4)); for fr=1:4 [m(:, :, fr),map]=imread('d:\lanqiu.gif',fr); m1(:, :, :, fr)=ind2rgb(m(:, :, fr),map); subplot(1,4,fr) imshow(m1(:, :, :, fr)) axis off end

毕业设计(论文)-基于MATLAB的医学图像处理

毕业设计(论文)-基于MATLAB的医学图像处理

届别 2012学号 ************毕业设计(论文)基于MATLAB的医学图像处理姓名系别、专业计算机系通信工程专业导师姓名、职称完成时间 2012年3月10日基于MATLAB的医学图像处理摘要本文针对基于MATLAB的医学图像处理环境,对其结构、特点及应用做了介绍。

重点阐述了多种算法综合运用解决特定应用环境下的图像处理,如用直方图均衡进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征提取与分析,利用傅里叶变换进行图像分析等。

目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。

方法:利用MATLAB工具箱函数,采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理,并比较它们的增强效果。

结果:用直方图均衡化和规定的算法,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。

直方图均衡化对于局部细节不显著,而直方图规定化则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。

直方图规定化法处理医学图像局部细节方面好于均衡化。

关键词:MATLAB,规定化,均衡化,图像处理,图像增强THE REALIZATION OF IMAGE PROCESSING BASED ONMATLABABSTRACTThe paper presents a digital image processing environment which is based on MATLAB,and introduce its structure,characteristics and application.It focuses on the comprehensive using of a variety of algorithms to solve image processing problems in specific application environment,such as using histogram equalization for image enhancement ,using the morphological approach for image feature extraction and analysis, using fourier transform for analysis image and so on. AIM: To improve the quality of medical image by enhancing the lowcontrast details. METHODS: Two processing methods, the graylevel histogram equalization and the graylevel histogram regulation, were applied to enhance an Xray image and their enhancement effects were compared by using Matlab toolbox functions. RESULTS: By the two means of algorithmhistogram equalization or regulation, the dense graylevel distribution of the original image became sparse, and the output image was refined. The regulation method strengthened the difficultly observed details, while the equalization method improved less the local details of image. CONCLUSION: Matlab toolbox is helpful for simplifying the programming and provides a platform for medical image processing. The regulation method is better than the equalization method in presenting the local details of medical images.KEYWORDS: equalization,regulation,algorithms,MATLAB,image enhancement目录摘要 (2)第1章系统简介 (7)§1.1 综述 (7)§1.2 课题背景 (7)§1.2.1 MATLAB语言背景 (7)§1.3本文主要研究工作 (9)第2章系统实现 (10)§2.1 调用程序设计原理 (10)§2.1.1 创建和获取ActiveX自动化对象的过程 (10)§2.1.2 MATLAB对象的一些属性和方法[8] (10)§2.2 调用MATLAB程序的实现 (11)§2.2.1图片的缩放处理 (11)§2.2.2 图片的旋转处理 (11)§2.2.3 图像的负片效果 (11)§2.2.4 图像的剪切处理 (11)§2.2.5 图像的灰度变换 (12)§2.2.6 图像的对比度增强 (12)§2.2.7 图像显示直方图 (12)§2.2.8 图像直方图均衡化 (13)§2.2.9 图像消噪 (14)§2.2.10 图像边缘检测 (15)§2.2.11 图像平滑处理 (15)§2.2.12 图像锐化处理 (16)第3章系统调试 (18)§3.1 软件设计说明 (18)§3.2 软件使用说明 (18)§3.3 软件测试分析 (19)§3.3.1 图像旋转测试 (19)§3.3.2 图像剪切测试 (19)§3.3.3 图像负片效果测试 (20)§3.3.4 灰度变换测试 (20)§3.3.5 直方图均衡化测试 (22)§3.3.6 锐化效果测试 (23)§3.3.7 边缘检测效果测试 (24)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (30)前言图像处理系统(Image Processing System),用计算机对图像进行分析,以达到所需效果的技术,又称影像处理。

Matlab课程第三讲-2012-pdf

Matlab课程第三讲-2012-pdf

»xlabel(' x '), ylabel(' y=f(x) '), title('
Second Order Curve Fitting ‘)
曲线拟合图形用户接口
为了方便用户的使用,在MATLAB中提供了曲线拟合 的图形用户接口。它位于MATLAB图形窗口的Tools 菜单下面的Basic Fitting菜单。在使用该工具时 ,首先将需要拟合的数据采用函数plot( )画图, 其MATLAB代码如下: >> clear all; x=[0.2 0.3 0.5 0.6 0.8 0.9 1.2 1.3 1.5 1.8]; y=[1 2 3 5 6 7 6 5 4 1]; figure; plot(x,y,'bo');
y2 =
y=1./(sin(x)+exp(-x.^2));
1.0861
figure;
fill(x,y,'r');
常微分方程
常微分方程(Ordinary Differential Equation, ODE)求解是高等数学的基础内容,在实际中有广泛的 应用。MATLAB提供了很多函数用于求解常微分方程, 包括常微分方程的符号解和常微分方程的数值解。
b
n
f (x)dx lim
a
x0
f (i )xi
i1
其中f(x)称为被积函数,f(x)dx称为被积表达式,x称为
积分变量,a称为积分下限,b称为积分上限,区间[a, b]
称为积分区间。
求解定积分的数值方法有很多,例如简单的梯形法 、Simpson法和Romberg法等等都是数值分析课程中 经常介绍的方法。它们的基本思想是将整个积分空 间分割成若干个子空间。这样积分问题,就转换为 求和问题。

基于matlab的图形图像处理--图像描述与分析 ppt课件

基于matlab的图形图像处理--图像描述与分析  ppt课件
7.1.1 幅度特征 7.1.2 直方图特征 7.1.3 变换系数特征
ppt课件
5
7.1.1 幅度特征
a)原图
b)利用幅度特征将目标分割出来
ppt课件
6
7.2 边界描述
7.2.1 链码描述
7.2.2 傅里2.1 链码描述
在数字图像中,边界或曲线是由一系列离散的像素 点组成的,其最简单的表示方法是由美国学者 Freeman提出的链码方法。 链码实质上是一串指向符的序列,有4向链码、8向 链码等。
A B [ AC (B)]C
A B
A B
利用圆盘膨胀
ppt课件
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7.5 形态分析
a) 原始图像
b) 腐蚀图像
c) 膨胀图像
ppt课件
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clear all; close all; bw=zeros(9,9); bw(3:5, 4:6)=1; se=strel('square', 3); %bw2=imdilate(bw, se); bw2=imerode(bw, se); figure; subplot(121); imshow(bw); subplot(122); imshow(bw2);
ppt课件
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clear all; close all; I=imread('rice.png'); se=strel('disk', 11); J=imtophat(I, se); K=imadjust(J); figure; subplot(131); imshow(I); subplot(132); imshow(J); subplot(133); imshow(K);
8向链码

MATLAB讲稿_4-图形图像处理

MATLAB讲稿_4-图形图像处理

图形图像处理
set函数的例子 h=figure;%h的值为窗口序号值 set(h,’Color’,[1 0 0]);
图形图像处理
图形图像处理
1.3 调用作图命令或函数 MATLAB提供了很多作图函数。 1.4 设置图形格式 三方面的设置: 1)线形、标记设置; 2)坐标轴范围、标识、网格线设置; 3)坐标轴标签、图例、文本等方面设置。 1.5 输出所作图形 在调用作图命令或函数时,图形已经显示出来。在这一步可 以把图形形成图片文件,保存起来,或者导入其他程 序中使用。
16
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图形图像处理
2.2、饼图 pie,pie3 >> x=[10,20,30,15,25]; >> pie(x) >> pie3(x)
图形图像处理
2.3、条形图 bar,bar3 Y = round(rand(5,3)*10); subplot(2,2,1) bar(Y,'group') title 'Group' subplot(2,2,2) bar(Y,'stack') title 'Stack' subplot(2,2,3) barh(Y,'stack') title 'Stack' subplot(2,2,4) bar(Y,1.5) title 'Width = 1.5'
Group 10 5 0 1 2 3 20 10 0 1 4 5 2 3 Stack
4
5
Stack 5 4 3 2 1 0 10 20 10 5 0 12 3 45
Width = 1.5
1
2 3
图形图像处理

基于MATLAB的数字图像处理_毕业设计PPT

基于MATLAB的数字图像处理_毕业设计PPT

二值图像分析
1.膨胀 膨胀是使区域从四周向 外扩大,给图像中的对象边 界添加像素。 2.腐蚀 腐蚀则是使区域从四周 同时向内缩小,删除对象边 界某些像素。
二值图像分析
3.综合应用 (1)噪声滤除 开运算:开运算是先对图像进行腐蚀,然后再进行膨胀的结果。 闭运算:闭运算是先对图像进行膨胀,然后再进行腐蚀的结果。 将开启运算和闭合运算结合起来可构成噪声滤除器。 MATLAB中还提供了预定义的形态函数bwmorph。 代码: I3=imnoise(I2,'salt & pepper'); I4=bwmorph(I3,'open'); I5=bwmorph(I4,'close');
图像复原
原始图像
模糊后的图像
加噪后的图像
恢复后的图像
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
运行后:
图像增强
空域滤波增强:
1.线性平滑滤波器 线性低通滤波器是最常用的线性平滑滤波器。这种滤波器的所有系数
都是正的。对3*3的模板来说,最简单的操作是取所有系数都为1。为保证输
出图像仍在原来的灰度范围内,在计算R后要将其除以9再进行赋值。这种 方法称为邻域平均法。
代码:I=imread('saturn.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); imshow(I) figure,imshow(J) K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; figure,imshow(K1) ` title('3*3的均值滤波器')
MATLAB新特点: 1.数据类型和面向对象编程技术 2.控制流和函数类型 3.大量引入图形用户界面 4.引入了全方位帮助系统 5. M 文件编辑、调试 的集成环境和性能剖析 6.MATLAB 环境可运行文件的多样化

数学建模之Matlab图像处理 ppt课件

数学建模之Matlab图像处理 ppt课件

W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
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B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板,为一个二维数组,可自己定义。 option1……是可选项,包括: 1、边界选项(’symmetric’、’replicate’、’circular’) 2、尺寸选项(’same’、’full’) 3、模式选项(’corr’、’conv’)
kittlerMet : 表示kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二 值化算法。









0.25
18
算 法
算 法 算 法
19
割分法来自算OTSUNiblack
KittlerMet
Kapur






/2、图像的点运算
五、直方图均衡化
DBf
原 图 像
滤 波 后 图

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/4、空间域图像增强 三、滤波器设计
h=fspecial(type,parameters)
parameters为可选项,是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数,如尺寸和标准差等。
type为滤波器的类型。其合法值如下:
合法取值 ‘average’
‘disk’ ‘gaussian’ ‘laplacian’
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a1=imread(k1)是读入图像数据赋给数组变量a1; 然后在图 形窗口中使用image(a1)显示数组a1所代表的图像;
m(:,i)=getframe是从图形窗口上取当前图形(图像),把 数据赋给数组变量m的第i页。
movie(m,15)是连续播放15次。
上面例1-17程序中的语句image(a1)是不可缺少的,因为 getframe需要从图形窗口中获得图像数据。
基于图像的动画制作 绘制图像制作动画:
【例1-18】绘制序列图像制作动画。 下面图1-20中的3个图象是用画图工具绘制出来的,分 别命名为1.jpg、2.jpg与3.jpg,存储在E盘根目录下。
图1-20 制作动画的三幅图像
下面程序使用getframe函数装载这几幅图像,使用movie函 数播放这几幅图像就是完成了一个动画制作。
【例1-17】使用movie函数播放图像。 编ห้องสมุดไป่ตู้如下程序,能够实现图像播放
for i=1:4 k=int2str(i);
k1=strcat('e:\ziranjingguan',k,'.bmp'); a1=imread(k1); image(a1); m(:,i)=getframe;
end movie(m,15)
for i=1:3 k=int2str(i); k1=strcat('e:\',k,'.jpg'); a1=imread(k1); image(a1); m(:,i)=getframe; end movie(m,10)
目前一些动画制作就是使用这种方式,先手动绘制大量的具 有连续内容的图片,然后扫描(或利用其他输入方式)输入到 机器中,最后把这些图像组织到一起,进行播放。
在这个程序中,使用了图像播放函数movie(m,15),该函数 能够按照固定时间间隔播放存储在多维数组m中的图像。
k=int2str(i)是把i从数值形式变成字符形式,然后赋给变 量k;
k1=strcat(‘e:\ziranjingguan’,k,‘.bmp’) 是 把 字 符 串 e:\ziranjingguan 与k连接后再连接.bmp,得到了图像文件存 储的位置;
图1-23 图像的绿色成分逐渐减少
语句[m(:, :, fr),map]=imread(‘d:\lanqiu.gif’,fr)读 出每一幅图像的数据矩阵与映射矩阵。
语句m1(:, :, :, fr)=ind2rgb(m(:, :, fr),map)是把读 出的索引图像变为RGB彩色图像。
axis off是不显示坐标轴。
图像播放
使用图像显示函数播放图像 使用pause函数与image函数等顺次播放图像。 使用movie函数播放图像
程序的运行结果是一 个颜色渐变的动画。
为了把颜色渐变情况在一个窗口中展示出来,下面程序绘制 出一些中间帧,如图1-23所示。
I=imread('D:\111.jpg'); I1=I(:,:,2); s=size(I1); a=ones(s(1),s(2)); I2=double(I1); for i=1:8 I2(:,:)=I2(:,:)-a*i*5; subplot(2,4,i) I(:,:,2)=I2(:,:); imshow(I) end
程序运行后,先从图像 中间开始显示小块,逐 渐向四周扩大显示范围, 连续起来形成了动画。
a=50; b=50; for i=1:50
a=a-1; b=b+1; A1=imcrop(A,[a,a,b,b]);
imshow(A1)
end
完整的图像如图1-21(a)所示。 图1-21(b)是当i=5时切割出来的图像 (c)是当i=15时切割出来的图像 (d)是当i=30时切割出来的图像 (e)是当i=50时切割出来的图像。
(e)
(d)
(a)
(b)
(c)
利用图像颜色与亮度变化制作动画:
【例1-21】逐渐减少RGB图像的绿色成分,完成一个颜色渐 变的动画。
编写程序如下:
I=imread('D:\114.jpg'); I1=I(:,:,2); s=size(I1); a=ones(s(1),s(2)); I2=double(I1); for i=1:50 I2(:,:)=I2(:,:)-a*i; I(:,:,2)=I2(:,:); imshow(I) end
切割图像制作动画:
Matlab提供了函数imcrop(A,[i,j,m,n])用来对图像进行切 割,其中参数A是被切割图像矩阵,(i,j)表示被切割区域的 左上角顶点,(m,n)表示被切割区域的右下角顶点。
【例1-19】使用切割图像函数制作动画。
A=imread('D:\111.jpg');
右面程序使用imcrop函 数,利用一幅图像制作 出了动画效果。
该程序首先使用uint8(zeros(127,91,1,4))创建了一个四 维全零数组,数据类型为无符号整型,数组名为m。
在编写程序前,事先查看图像lanqiu.gif的属性,得知该 图像的高为127,宽为91,一共四幅,所以创建的数组大小 为(127,91,4)。
在循环语句中,顺序读出四幅图像的数据,然后使用 subplot(1,4,fr) 把四幅图像显示在一个图形窗口中。
1.3 基于图像的动画制作
序列图像 序列图像,JPG图像格式,GIF图像(静态 GIF和动画GIF),MPEG图像(包括 MPEG-1 、 MPEG-2 、 MPEG-4 、MPEG-7等 )
图1-19 逐幅显示的GIF图像
【例1-15】读取GIF动画图像并逐幅显示出来。 GIF动画图像lanqiu.gif存储在D盘根目录下,编写如下程序, 读取该图像并逐幅显示,显示的结果在图1-19中。 m=uint8(zeros(127,91,4)); for fr=1:4 [m(:, :, fr),map]=imread('d:\lanqiu.gif',fr); m1(:, :, :, fr)=ind2rgb(m(:, :, fr),map); subplot(1,4,fr) imshow(m1(:, :, :, fr)) axis off end
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