matlab图像处理论文数字信号处理论文
MATLAB在图像处理理论和技术的发展及应用论文
MATLAB在图像处理理论和技术的发展及应用摘要：数字图像处理技术是随着计算机技术的发展而开拓出的一个应用领域。
图像识别技术是一个很广阔的研究领域，它涉及图像处理、模式识别、计算机视觉以及许多应用专业知识背景。
在车牌识别、人像采集、针织印刷和桥梁检测等等方面，数字图象处理技术都有着非常广泛的应用。
本文介绍了MATLAB语言的特点以及图像处理工具箱实现的经典图像处理技术。
应用该工具箱对一实拍的芯片图像进行前期预处理，通过实例验证了该语言具有强大的矩阵运算与图形处理能力，是一种简洁易学，可读性强、功能强大的应用软件，对它的应用可以快速实现模拟仿真，大大提高实验效率。
关键词：数字图像处理；MATLAB语言；图像处理；灰度图像；发展方向1.数字图像处理技术的主要优点(1)再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
(2)处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位，甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。
换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
(3)适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像。
从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，因而均可用计算机来处理。
即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
数字图像处理相关论文
数字图像处理相关论文“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。
并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢!数字图像处理相关论文篇一浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。
关键词：数字图像处理;教学手段;实践作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。
(黑龙江哈尔滨 150027)一、“数字图像处理”概述数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。
[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。
数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。
面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。
为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。
经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。
二、教学改革措施为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课程的兴趣，对本门课程进行改革，采取以下措施：1.整合教学内容随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术也得到快速发展。
近几年来，有很多新的应用点和研究涌现出来，在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍，对于学生了解国际的研究和应用热点，尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。
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。
毕业论文-基于MATLAB的数字图像处理
摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术.数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了MATLAB 语言的特点，基于MATLAB 的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法.主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。
关键词：MATLAB，数字图像处理,图像增强，二值图像AbstractDigital image processing is an emerging technology，with the development of computer hardware，real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better for People services 。
Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology. Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications。
基于MATLAB的数字信号处理算法优化与应用研究
基于MATLAB的数字信号处理算法优化与应用研究一、引言数字信号处理是现代通信、雷达、生物医学工程等领域中不可或缺的重要技术之一。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于数字信号处理领域。
本文将探讨基于MATLAB的数字信号处理算法优化与应用研究，旨在提高数字信号处理算法的效率和性能，推动数字信号处理技术的发展。
二、数字信号处理算法优化1. 离散傅里叶变换（DFT）算法优化离散傅里叶变换是数字信号处理中常用的算法之一，但是传统的DFT算法计算复杂度较高。
通过MATLAB工具，可以对DFT算法进行优化，例如使用快速傅里叶变换（FFT）算法来加速计算过程，减少计算时间。
2. 滤波器设计与优化滤波器在数字信号处理中起着至关重要的作用，设计高效的滤波器可以提高信号处理的准确性和效率。
MATLAB提供了丰富的滤波器设计工具，如FIR、IIR滤波器设计函数，通过调整滤波器参数和结构，可以优化滤波器性能。
3. 自适应滤波算法自适应滤波是一种根据输入信号自动调整滤波器参数的技术，适用于信道时变或者环境噪声较大的情况。
MATLAB中提供了LMS、RLS等自适应滤波算法函数，可以根据实际需求选择合适的算法进行优化。
三、数字信号处理算法应用1. 语音信号处理语音信号处理是数字信号处理领域中的一个重要应用方向，包括语音识别、语音合成等。
通过MATLAB实现语音信号的预处理、特征提取和模式识别等步骤，可以实现高效的语音处理系统。
2. 图像处理图像处理是数字信号处理的另一个重要应用领域，涵盖图像增强、图像分割、目标检测等多个方面。
MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，可以实现各种图像处理算法的优化和应用。
3. 通信系统在通信系统中，数字信号处理扮演着关键角色，包括调制解调、信道编解码等环节。
通过MATLAB对通信系统进行建模和仿真，可以优化通信系统的性能，并提高通信质量和可靠性。
四、结论基于MATLAB的数字信号处理算法优化与应用研究对推动数字信号处理技术的发展具有重要意义。
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。
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的数字图像处理仿真分析毕业论文[管理资料]
![基于matlab的数字图像处理仿真分析毕业论文[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/10c3dccb4b35eefdc9d33305.png)
摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，其处理能力的不断增强，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，图像处理学科在飞速发展的同时逐渐向其他学科交叉渗透。
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。
这种处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
MATLAB是一种优秀的数学工具，具有强大的运算功能和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了MATLAB语言的特点，包括MATLAB软件的简介和基本使用方法说明。
介绍了基于MATLAB图像处理的实现和仿真，包含图像的编辑、图像的变形、噪声与滤波以及频谱分析等。
关键词: MATLAB;数字图像处理AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware and the processing capacity, real-time digital image processing has become possible. Due to digital image processing algorithms to appear, with the rapid development of the subject of image processing, it has also gradually permeated to other subjects. Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology, and it has been in many areas have a wide range of applications. MATLAB is an excellent math tool, and it has powerful computing and graphics display capabilities. So it makes images processing become more simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, including the introduction of MATLAB and its usage. The paper also introduces the simulation and analysis of image processing based on MATLAB, including the level of gray , brightness, scaling, rotating, noise, filtering, and frequency analysis. Key words: MATLAB ;Digital image processing目录一绪论 (1)（一）数字图像处理概述 (1)（二）数字图像处理目的 (1)（三）MATLAB软件基本知识介绍 (2)二基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真 (3)（一）使用MATLAB实现对图像的基本运算 (3)1、图像缩放 (3)2、图像裁剪 (5)3、图像灰度调节 (6)（二）使用MATLAB对图像进行旋转变形 (7)（三）噪声 (9)（四）均值滤波 (11)（五）频谱分析 (12)三总结与展望 (14)参考文献 (15)致谢 (16)文献翻译 (17)（一）英文原文 (17)（二）中文翻译 (20)一、绪论（一）数字图像处理概述图像是一种重要的信息源，图像处理的最终目的就是要帮助人类理解信息的内涵。
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。
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。
基于Matlab的图像处理技术研究
基于Matlab的图像处理技术研究图像处理技术在当今社会中得到越来越广泛的应用。
基于Matlab的图像处理技术研究，是一种比较成熟的图像处理方案。
本篇文章将就这一方面进行探讨。
一、Matlab简介由MathWorks公司开发的Matlab（Matrix Laboratory），是一种高级的技术计算语言，可用于数字信号处理、图像处理、统计分析、人工智能、机器学习等方面应用。
Matlab具有高效的数据处理能力和丰富的功能库等特点，适用于科学计算、工程分析、控制设计等多个领域。
二、Matlab在图像处理中的应用Matlab在图像处理中的应用非常广泛，主要包括以下几个方面。
1. 图像读取与显示Matlab可以读取多种格式的图像文件，其中包括bmp、gif、jpg、png等。
同时，Matlab提供的图像处理函数，能够将图像格式进行转换，使其能够在不同的图像处理环境中使用。
2. 图像增强Matlab提供了多种图像增强算法，用于对图像进行清晰度、鲜艳度、对比度等方面的提高。
这些算法可以使得图像更加易于观察和理解，从而提高图像处理效率。
3. 图像分割与特征提取图像分割是指将图像中的区域划分成多个不同的部分。
Matlab提供了多种图像分割算法，包括阈值分割、区域分割、边缘检测等，可以实现对图像中不同部分的分割。
同时，Matlab还支持对图像中不同区域的特征提取，例如面积、周长、形状等等，这些特征可用于后续的图像识别和分类工作。
4. 图像识别与分类Matlab提供了多种图像分类算法，可以对特定类型的图像进行识别和分类。
其中最为常见的算法是支持向量机（SVM）算法。
该算法可以对图像进行特征提取和分类，利用训练数据建立分类模型，对新的图像进行自动分类。
三、基于Matlab的图像处理案例1. 图像去噪Matlab中提供了多个图像去噪算法，常用的有小波去噪算法和中值滤波算法。
下面是一个基于Matlab的小波去噪案例。
2. 图像分割Matlab中提供了多种图像分割算法，本示例中使用的是区域增长算法，可以将图像中相似的颜色区域用于分割。
《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。
使用MATLAB进行数字信号处理与图像识别研究
使用MATLAB进行数字信号处理与图像识别研
究
数字信号处理和图像识别是现代科学技术领域中非常重要的研究
方向，而MATLAB作为一种功能强大的工具软件，在数字信号处理和图
像识别领域有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用MATLAB进行数字信
号处理和图像识别的研究，包括基本概念、常用方法和实际案例分析。
数字信号处理
1. 数字信号处理概述
数字信号处理是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，其
在通信、控制、生物医学工程等领域有着广泛的应用。
MATLAB提供了
丰富的数字信号处理工具箱，可以方便地进行信号滤波、频谱分析、
时域分析等操作。
2. MATLAB在数字信号处理中的应用
在MATLAB中，可以使用fft函数进行快速傅里叶变换，实现频
谱分析；也可以利用filter函数进行数字滤波，去除信号中的噪声。
此外，MATLAB还提供了丰富的绘图函数，可以直观地展示信号的时域
波形和频谱特性。
3. 数字信号处理实例分析
以语音信号处理为例，可以通过MATLAB读取音频文件，对语音信号进行预加重、分帧、加窗、傅里叶变换等处理，最终实现语音信。
基于MATLAB的数字信号处理应用研究
基于MATLAB的数字信号处理应用研究数字信号处理（DSP）是指使用数字技术对模拟信号进行采样、量化、编码及数字信号滤波、变换等处理的过程。
DSP技术已经广泛应用于音频、图像、视频、通信、控制、生物医学和雷达等领域。
而MATLAB作为一款优秀的科学计算软件，自带Signal Processing Toolbox，提供了许多丰富的数字信号处理函数和工具箱，使得基于MATLAB的数字信号处理应用变得越来越容易。
I. 数字信号的采集与预处理数字信号处理的第一步是采集信号，通常采用模拟信号经过模数转换器（ADC）转换成数字信号的方式进行。
采样周期是指采集到一组样本之间的时间间隔，决定了信号的频率分辨率和时间分辨率。
快速傅里叶变换（FFT）是一种将时域信号转换为频域信号的方法，可以获得信号的频域信息，也是数字信号处理中经典的算法之一。
II. 数字滤波数字滤波是信号处理中常用的技术之一，可以去除噪声并增强信号的特定频段。
滤波器通常根据其频率响应特性分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
MATLAB提供了不同类型的滤波器设计函数和滤波器工具箱，可以快速地实现数字滤波。
III. 数字信号变换数字信号变换是将时域信号转换为频域信号，以及将频域信号或时域信号转换为其他形式的信号，如脉冲响应、单位取样响应和传输函数等。
经典的数字信号变换算法包括离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）和小波变换（WT）。
MATLAB 提供了许多变换函数和工具箱，使得数字信号变换在MATLAB平台上可以快捷且方便地实现。
IV. 数字信号分析与可视化在数字信号处理中，对信号的理解和分析非常重要。
MATLAB 提供了信号分析工具箱、信号处理工具箱和信号统计工具箱等，可以对信号进行自谱密度估计、互相关分析、频谱分析和小波分析等操作。
此外，MATLAB也可以用于数字信号的可视化，可以通过绘制时域波形图和频域波形图来帮助用户更好地理解和分析信号。
基于MATLAB的数字信号处理算法及应用研究
基于MATLAB的数字信号处理算法及应用研究一、引言数字信号处理是现代通信、雷达、生物医学工程等领域中不可或缺的重要技术之一。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于数字信号处理领域。
本文将探讨基于MATLAB的数字信号处理算法及其在实际应用中的研究和发展。
二、数字信号处理基础1. 数字信号与模拟信号在数字信号处理中，信号可以分为模拟信号和数字信号两种类型。
模拟信号是连续变化的信号，而数字信号是离散的信号，通常通过采样和量化得到。
2. 采样与量化采样是指将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号，而量化则是将连续幅度的模拟信号转换为离散幅度的数字信号。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是数字信号处理中常用的数学工具，可以将时域信号转换为频域表示，从而方便进行频域分析和处理。
三、MATLAB在数字信号处理中的应用1. MATLAB工具箱MATLAB提供了丰富的工具箱，如Signal Processing Toolbox、Communications Toolbox等，这些工具箱包含了各种数字信号处理算法和函数，极大地方便了工程师和研究人员进行数字信号处理相关工作。
2. 数字滤波器设计MATLAB提供了多种设计数字滤波器的函数和工具，包括FIR滤波器和IIR滤波器等，工程师可以根据需求选择合适的滤波器类型并进行设计和实现。
3. 频谱分析利用MATLAB可以对信号进行频谱分析，包括功率谱密度估计、频谱图绘制等操作，帮助工程师深入了解信号的频域特性。
4. 数字滤波器实时仿真MATLAB可以实现数字滤波器的实时仿真，工程师可以通过调整滤波器参数和观察输出结果来验证算法设计的正确性和有效性。
四、基于MATLAB的数字信号处理算法研究1. 数字滤波算法优化研究人员通过MATLAB平台对数字滤波算法进行优化和改进，提高了滤波器性能和运算效率，使其在实际应用中更加稳定和可靠。
2. 自适应滤波算法研究基于MATLAB，研究人员提出了各种自适应滤波算法，如最小均方（LMS）算法、最小均方差（RLS）算法等，这些算法能够根据输入信号自动调整滤波器参数，适用于复杂环境下的信号处理。
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matlab仿真论文matlab图像处理论文跳频扩频系统的Matlab模拟仿真实现摘要:跳频扩频技术采用特定的扩频函数及载波跳变来实现频谱展宽,具有很强的抗干扰性,并具有信息隐蔽、多址保密通信的特点;PSK 调制方式由基带脉冲控制载波相位。
在Matlab/Simulink下建立了采用BPSK方式的跳频扩频( FH-SS )通信系统模拟模型,并编程仿真实现该系统,对跳频扩频通信的实现有重要意义。
关键词:跳频扩频; BPSK; Matlab; SimulinkImplementation of Matlab Simulation for Frequency-hopping Spread Spectrum SystemWANG Xiang-hong, ZHAO Hai-tao, GUAN Xiao-dong(Unit 95588 of PLA, Xi’an 710306, China)Abstract: The frequency-hopping spread spectrum technology has stronger anti-jamming ability, and the features of information hiding and multipath interference communication through the given spread-spectrum function andhopped-frequency. The PSK modulation mode and carrier phase are controlled by base-band pulse.The model of frequency-hopping spread spectrum communication system with BPSK mode is setted up with Matlab/Simulink. Finally this system is simulated withMatlab. It is very important for the communication system to realize the frequency-hopping spread spectrum communication.Keywords: frequency-hopping spread spectrum; BPSK; Matlab; Simulink收稿日期:2010-03-16跳频扩频 (Frequency-Hopping Spread Spectrum,FHSS)通信系统抗干扰性能优异,具有抗多径衰落、低截获概率、码分多址能力、距离分辨率高和精确定时等优点,应用范围越来越广泛。
基于matlab的数字图像处理的设计与实现大学论文
本科毕业论文基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现The designing and implementing of digital image processing based on Matlab学生姓名:学号：专业:实习单位:指导教师:基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现【摘要】数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，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。
目的：改善医学图像质量，使图像得到增强。
方法：利用Matlab工具箱函数,采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。
结果：用直方图均衡化的算法，将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。
高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。
结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。
经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。
【关键词】MATLAB；医学数字图像处理；直方图均衡化；高通滤波；图像增强The designing and implementing of digitalimage processing based on MatlabDepartment of Medical Information Management and Information System 【Abstract】Digital image processing is an emerging technology, with the development of co mputer hardware, real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better for peopl e services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective: To improve the quality of medical image by enhancing the det ails. Methods: Two processing methods, the gray-level histogram equalization and highpass f iltering were applied to enhance an X-ray image by using Matlab toolbox functions. Results: By the means of algorithm histogram equalization, the dense gray-level distribution of the ori ginal image became sparse, and the output image was refined. The highpass filtering strengthe ned the distinctly observed details, while the highpass filtering improved more the local detail of image. Conclusion: Matlab toolbox is helpful for simplifying the programming and provid es a platform for medical image processing. The visual impact of medical images processed b y histogram equalization and highpass filtering improves.【Keywords】MATLAB；medical digital image processing；histogram equalization；highpass filtering；image enhancement目录1 绪论 (1)1.1 课题研究目的及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)2 数字图像处理的简介 (4)2.1 什么是数字图像 (4)2.2 数字图像处理概述 (5)2.2.1 基本概念 (5)2.2.2 研究内容 (6)2.2.3 基本特点 (7)2.2.4 主要应用 (7)2.3 图像处理文件格式 (8)2.3.1 MATLAB图像文件格式 (8)2.3.2 图像类型 (9)3 MA TLAB基本知识介绍 (11)3.1 MA TLAB的概述 (11)3.2 MA TLAB产生的历史背景 (11)3.3 MA TLAB语言的特点 (12)3.4 MA TLAB在图像处理中的应用 (13)4 方法 (15)4.1 图像的预处理 (15)4.2 空间域处理 (15)4.2.1 直方图均衡化 (15)4.3 频率域处理 (17)4.3.1 图像的傅里叶变换 (17)4.3.2 傅里叶逆变换 (18)4.3.3 图像频域滤波 (18)4.3.4 巴特沃斯高通滤波 (19)5 结果 (21)5.1 预处理后的结果 (21)5.2 直方图均衡化后的结果 (21)5.3 巴特沃斯高通滤波后的结果 (21)6 总结 (21)7 展望 (22)【参考文献】 (23)致谢............................................................................................................................... 错误！未定义书签。
基于MATLAB的数字信号处理技术研究与应用
基于MATLAB的数字信号处理技术研究与应用数字信号处理是一种数字化采集、数字化处理、数字化存储和数字化传输信号的技术。
MATLAB是目前广泛应用的数字信号处理软件，在数字信号的采集、分析、处理和应用方面具有很高的效率和精度。
本文将探讨基于MATLAB的数字信号处理技术研究与应用。
一、数字信号处理基础数字信号处理（DSP）是一种将连续信号转换为离散信号，并在数字计算机上对离散信号进行处理、分析和传输的过程。
它涉及到信号的采样、量化、离散化等步骤。
其中，采样是将连续信号转化为离散信号的过程，采样频率对信号的质量有很大影响；量化是采集信号时将范围无限的连续信号的值，转化为范围有限的离散信号值的过程；离散化是将信号按照时间或频率域进行离散化处理。
二、MATLAB在数字信号处理中的应用MATLAB是一种数字信号处理的实用工具，它提供了简单易用、高效可靠的数据分析和处理功能。
在信号处理领域，MATLAB具有很强的计算功能，可以进行简单的数据处理，也可以进行复杂的算法分析。
同时，也可以在MATLAB中实现各种数据可视化操作，便于研究者快速分析数据并获得有效的结论。
三、数字信号处理中的滤波技术滤波技术是数字信号处理中的重要技术，常用的滤波器类型有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器四种。
滤波器可以用于去除信号中的噪声、改变信号的频率和相位特性、增强信号的强度等作用。
MATLAB中提供了很多常用的滤波器工具箱，如信号处理工具箱，可以支持各种滤波器类型的设计与实现。
四、数字信号处理在通信中的应用数字信号处理在通信中有着广泛的应用。
利用数字信号处理技术，可以实现数据的编码、调制、解调、解码、信号同步等功能。
例如，在数字通信中，调制技术可以将基带数字信号转化为模拟信号，以传输到声音的播放设备；解调技术可以将编码的调制信号转化为数字信号；而编解码技术则在数字通信的加密和解密中起到关键作用。
五、数字信号处理在声音处理中的应用数字信号处理在声音处理领域中也有着广泛的应用，例如在音频处理中的降噪、均衡、时域和频域处理等方面。
数字图像处理相关论文（2）
数字图像处理相关论文(2)数字图像处理相关论文篇二《现代数字信号处理课程的教学改革与实践》摘要：针对现代数字信号处理的课程特点，开展课程的教学改革与实践，建立基于MATLAB实现的教学示例，并应用于课堂与实践教学，有助于提高教学质量，培养学生的研究能力和创新能力，且促进课程由传统课堂教学向研究型教学转化。
关键词：现代数字信号处理;教学;MATLAB;教学示例中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324(2012)06-0093-02随着计算机和微处理器技术的迅速发展，学科间的交叉与融合，数字信号处理技术得到了飞速发展，出现了以现代滤波器技术、现代谱分析理论、智能信息处理方法等为标志的现代数字信号处理理论及技术，并广泛应用于现代通信、新型雷达、精确遥测、医疗等众多领域。
目前，现代数字信号处理课程主要面向研究生层次学生开设。
由于该课程的理论性和实践性都很强，且其基本原理和方法已广泛应用于各领域，因此教师教好和学生学好该课程都很重要。
一、课程特点及传统教学中存在的困难现代数字信号处理课程具有数学理论推导较多、内容广泛、概念抽象等特点。
由于工科研究生的数学理论水平普遍不高，同时课程的学时有限，若教学方法不当，学生一方面在学习过程中常感到枯燥乏味，难以理解和掌握;另一方面易造成学生畏惧学习的心理，失去学习兴趣。
现代数字信号处理同时是一门以算法为核心，实践性很强的课程，其算法的应用实现主要基于计算机的数值计算。
如果教师采用传统的教学方式，主要讲授基础理论和算法的推导，学生则主要利用大量的公式、算法及推导进行学习和解题，而忽视让学生采用计算机动手设计、调试和分析课程中大量的、应用性较强的内容，会使得学生感觉该课程是一门数学理论课，不利于他们深层次理解数学概念中所蕴含的物理和工程意义，从而造成课后实践受到很大限制，不利于学生以后从事有关信号处理领域的研究工作。
因此，如何提高学生学习的兴趣和主动性，增强他们对知识的理解和掌握，培养学生综合应用所学知识解决实际问题的实践能力是本课程教学所要解决的关键问题。
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基于Matlab的形态学图像处理研究[摘要]数学形态学是以几何学和集合论为基础,应用于图像处理和模式识别等领域。
它具有腐蚀,膨胀,开运算,闭运算四种基本运算。
本文主要探讨形态学图像处理的原理及基于MATLAB软件平台的实施方法。
研究表明,利用MATLAB图像处理工具箱中的函数运用形态学方法对图像进行预处理,如形态学滤波、细化、剪裁,能够达到比较好的效果。
[关键词]Matlab 形态学图像处理预处理形态学滤波
引言
Matlab是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
在MATLAB技术环境下,利用图像处理工具箱的IPT函数可以进行可视化操作,方便快捷地对图像进行处理。
形态学图像处理思想是基于通过一小块形状或模板(结构元素)来处理图像,其方法适用于图像处理的各个方面,如基于形态学滤波器的颗粒分析,基于腐蚀和开运算的骨架抽取等。
许多二值图像上的形态学运算也可以用于灰度图像的处理,但像形态学重构运算只能用于灰度图像,如峰值滤波。
一、形态学图像处理的原理
结构元素通常是0和1的矩阵表示,有时为方便起见可只显示1,结构元素的原点必须明确表明,腐蚀和膨胀的程度都由结构元素的集合控制。
膨胀是在二值图像中“加长”或“变粗”的操作,膨胀过程中对结构元素的平移类似于空间卷积。
腐蚀是对二值图像的对象进行“收缩”或“细化”。
腐蚀和膨胀都是使结构按照一定的规则在图像区域进行平移来实现对图像的形态学处理。
(一)基本形态学操作
膨胀和腐蚀是两种最基本的形态学运算,大多数其他形态学算法都是以这两种运算为基础。
数学上,膨胀定义为集合运算,A被结构元素B膨胀,记为AB,其原理如下:
在平移结构元素的过程中,使得结构原点到所有可能的图像像素点来检测图像,当结构元素和像素值为1像素点重叠时,即结构元素击中图像,则输出1,否则输出0.
膨胀也满足交换定律,即AB=BA。
在图像处理中,我们习惯令AB的第一个操作数为图像,而第二个操作数为结构元素,结构元素往往比图像小得多。
腐蚀的数学定义与膨胀类似,A被解构元素B腐蚀记为A
B,其原理同样可以表述为:
在结构元素在整个图像区域平移的过程中,结构元素的原点到所有可能的图像像素点检查图像,当结构元素与图像的前景部分完全匹配时,即结构元素适合图像,则输出1,否则输出0。
由于腐蚀和膨胀的程度由结构元素控制,选择合适的结构元素对图像进行处理从而达到改进图像性能的目的显得尤为重要。
但是单独使用膨胀和腐蚀进行图像处理其用途是有限的,通过对这两种基本操作的组合可达到更有效的处理效果。
(二)膨胀和腐蚀的组合
除了膨胀和腐蚀两种基本的形态学操作外,形态学操作还包括三种常用的膨胀和腐蚀的组合操作:开运算、闭运算、击中或击不中变换。
A被结构元素B的形态学开运算可以记为A B,这种运算时A 被B腐蚀后再用B来膨胀腐蚀结果:
A B=(AB)B(1)
开运算具有平滑边界,滤掉比结构元素小的斑点、突刺,断开狭长连接的作用。
A被结构元素B的形态学闭运算记为A B,它是先腐蚀再膨胀的结果:
A B=(AB)B(2)
闭运算具有平滑边界,填充比结构元素小的缺口或洞,连接狭窄缺口形成细长弯口的作用。
通常,能够识别像素的特定形状是很有用的,击不中或击中变换对这类应用非常实用。
A被B击中或击不中变换定义为A B,B是结构元素,其中B是两个结构元素,而不是单个元素。
二、Matlab中形态学图像处理实现
(一)Matlab图像处理工具箱中形态学图像处理函数
Matlab提供了20类图像处理函数,涵盖了图像处理的包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法,本文中我们主要介绍灰度与二值图像的形态学运算的IPT函数。
在Matlab中IPT函数strel运用各种形状和大小构建结构元素,其基本语法为se=strel(shape,parameters),其中,shape是指
定希望形状的字符串,而parameters是指定形状(如其大小)的一列参数。
IPT函数imdilate执行膨胀运算。
基本的调用语法为A2=(A,B),其中,A2和A是二值图像或灰度图像,B是指定的结构元素的由0和1组成的矩阵。
腐蚀则用IPT函数imerode执行。
开运算和闭运算在工具箱中用函数imopen和imclose实现。
击中或击不中变换在IPT中用函数bwhitmiss实现,该函数语法为C=bwhitmiss(A,B1,B2),其中,C为结果,A为输入图像,B1和B2为结构元素。
(二)形态学图像处理实现
由于Matlab工具箱中含有丰富的形态学图像处理函数,使得我们在用形态学方法进行处理时能尽可能达到所需要的效果。
形态学技术对图像进行预处理的过程中能够很好实现对图像的滤波、细化和裁剪,还能实现对图像边缘检测及特征提取。
下面我们利用Matlab 形态学处理函数对一副不均匀亮度的米粒图像进行滤波处理,并进行阈值处理,使得米粒和背景分割开来,来比较滤波处理前后图像的分割效果。
滤波处理部分源程序如下:
f=imread('rice.png');se=strel('disk',50);fo=imopen(f,se);%读入图像米粒图像,并对图像进行开运算
figure,imshow(f);%显示米粒原图像,如图(a)
figure,imshow(fo);%显示经开运算之后的图像,如图(b)
f2=imsubtract(f,fo);%米粒原图像减去经开运算后的图像,获得一副均匀背景的米粒图像
figure,imshow(f2);%显示均匀背景的米粒图像,如图(c)
接下来我们对米粒原图像(a)和均匀背景的米粒图像(c)分
别进行阈值处理,所得图像如(d)和(e),对图像中的米粒从背景中分
离出来的效果进行对比,从而证明形态学图像处理能很好对图像进行滤波,为更进一步的图像处理奠定了良好的基础。
三、结束语
Matlab具有强大的图像处理能力,有许多经典的图像处理方法,本文主要研究了形态学图像处理方法,并以米粒图像为例说明了
形态学技术能很好对图像进行预处理,为进一步图像处理能够顺利进行并达到良好的效果奠定了基础。
【参考文献】
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[3](美)冈萨雷斯(Gonzalez,R.C.)(著),阮秋琦(译).数字
图像处理(MATLAB版).电子工业出版社,2005.9.
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[5]邓魏.MATLAB在图像处理和分析中的应用[J].农机化研究,2006.
[6]缪绍纲.数字图像处理:活用Matlab[M].成都:西南交通大学出版社,2001.
Research on morphological image processing based on Matlab
WANG Juan, ZHOU Jin-zhi
(Institute of Computer Science and Technology,Huaibei Teachers University,AnhuiHaibei,235000)
Abstract:Mathematical morphology is based on geometry and set theory applied to image processing and pattern
recognition. It has the erosion,dilation, opening operation and closing operation of four basic operations.This paper mainly discusses the principle of morphological image processing and the implementation method based on Matlab software platform. The results indicate that it can achieve better results ,using the image Processing Toolbox function of Matlab by morphological methodto preprocess image, such as morphological filtering, thinning, cutting.
Key Words:Matlab; morphological image processing; Pretreatment; Morphological filtering。