基于Matlab的图像增强方法设计报告
基于matlab的实验报告
基于matlab的实验报告实验报告：基于MATLAB 的实验一、实验目的通过使用MATLAB 软件，掌握如何进行数据分析、图像处理、算法实现等一系列实验操作，提高实验者的实践能力和动手能力。
二、实验原理MATLAB 是一种在科学计算和技术开发领域广泛应用的计算机软件。
它能进行矩阵计算、绘制函数和数据图像、实现算法以及进行数据分析等。
通过掌握MATLAB 的使用，能够快速、高效地解决各种科学和工程问题。
三、实验内容1. 数据分析：使用MATLAB 的数据分析工具进行数据的导入、处理和分析。
2. 图像处理：利用MATLAB 的图像处理工具包对图像进行滤波、增强、分割等操作。
3. 算法实现：使用MATLAB 实现常用的算法，如排序、搜索、图像压缩等。
四、实验步骤1. 数据分析：（1）使用MATLAB 的读取数据函数将数据导入MATLAB 环境中。
（2）利用MATLAB 的数据处理函数进行数据清洗和预处理。
（3）使用MATLAB 的统计工具进行数据分析，如求平均值、标准差等。
（4）利用MATLAB 的绘图函数将分析结果可视化。
2. 图像处理：（1）使用MATLAB 的读取图像函数将图像导入MATLAB 环境中。
（2）利用MATLAB 的图像处理工具包进行滤波操作，如均值滤波、中值滤波等。
（3）使用MATLAB 的图像增强函数对图像进行锐化、变换等操作。
（4）利用MATLAB 的图像分割算法对图像进行分割。
3. 算法实现：（1）使用MATLAB 编写排序算法，如冒泡排序、快速排序等。
（2）使用MATLAB 编写搜索算法，如二分查找、线性搜索等。
（3）使用MATLAB 实现图像压缩算法，如离散余弦变换（DCT）。
五、实验结果实验中，我们使用MATLAB 完成了数据分析、图像处理和算法实现的一系列实验操作。
通过数据分析，我们成功导入了数据并对其进行了清洗和预处理，最后得到了数据的统计结果。
在图像处理方面，我们对图像进行了滤波、增强和分割等操作，最终得到了处理后的图像。
课设报告--matlab图像增强系统
课程设计报告学生姓名（按拼音排序）学号班级XX XXX XXXXX XXX XXXXX XXX XXX二○一二年 5 月16 日目录一、图像处理介绍 (3)(一)图像处理 (3)(二)图像处理的实际应用 (3)(三)图像处理软件简介 (3)二、数学实验程序介绍 (4)(一)设计目的 (4)(二)题目分析 (4)(三)总体设计 (4)(四)程序各功能介绍及运行截图 (5)1.菜单栏的设计 (5)2.各项功能的实现 (6)(五)课后问题回答 (26)(六)其他 (29)1.组员分工 (29)2.参考资料 (29)3.心得与体会 (29)一、图像处理介绍(一)图像处理图像处理(image processing)，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。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、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。
(二)图像处理的实际应用卫星图像处理：通过对卫星拍摄的地面图像进行处理，可以从中获取人们所需的信息，帮助人们监测地表情况变化，寻找矿藏。
汽车障碍识别：在汽车上安装摄像头，并对拍摄的图像进行滤波或降噪，以实现障碍物和路径识别等功能，实现无人、全自动和安全驾驶。
除此之外，图像处理还可用于农产品缺陷和损伤检测；测试纺织物质量等方面。
(三)图像处理软件简介PhotoshopPhotoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一，集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意，图像输入与输出于一体的图形图像处理软件。
从功能上看，该软件可分为图像编辑、图像合成、校色调色及特效制作部分等。
图像编辑是图像处理的基础，可以对图像做各种变换如放大、缩小、旋转、倾斜、镜像、透视等。
也可进行复制、去除斑点、修补、修饰图像的残损等。
CorelDRAWCorelDRAW Graphics Suite是一款由世界顶尖软件公司之一的加拿大的Corel公司开发的图形图像软件。
基于MATLAB的图像增强处理
灰度变换增强：像素的选择：>> rgb=imread('peppers.png'); >> c=[12 146 410];>> r=[104 156 129];>> pixels=impixel(rgb,c,r);62 34 63166 54 6059 28 47绘制像素灰度分布曲线：>> i=fitsread('solarspectra.fts'); >> imshow(i,[]);>> improfile>> i=imread('liftingbody.png'); >> subplot(1,2,1);imshow(i);>> x=[19 427 416 77];>> y=[96 462 37 33];>> subplot(1,2,2);improfile(i,x,y); >> grid on;绘制图像的等值线：>> i=imread('circuit.tif'); >> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imcontour(i,3);直方图：>> i=imread('pout.tif');>> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imhist(i);图像像素的统计特性：>> i=imread('pout.tif'); >> b=mean2(i)b =110.3037>> c=std2(i)c =23.1811>> j=medfilt2(i);>> r=corr2(i,j)r =0.9959图像的区域属性：>> bw=imread('text.png'); >> l=bwlabel(bw);>> stats=regionprops(l,'all');>> stats(23)ans =Area: 48Centroid: [121.3958 15.8750]BoundingBox: [118.5000 8.5000 6 14]SubarrayIdx: {[9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22] [119 120 121 122 123 124]}MajorAxisLength: 15.5413MinorAxisLength: 5.1684Eccentricity: 0.9431Orientation: -87.3848ConvexHull: [10x2 double]ConvexImage: [14x6 logical]ConvexArea: 67Image: [14x6 logical]FilledImage: [14x6 logical]FilledArea: 48EulerNumber: 1Extrema: [8x2 double]EquivDiameter: 7.8176Solidity: 0.7164Extent: 0.5714PixelIdxList: [48x1 double]PixelList: [48x2 double]灰度变换：线性变换：>> x=imread('forest.tif');>> f0=0;g0=0;>> f1=10;g1=10;>> f2=180;g2=1800;>> f3=255;g3=255;>> figure;plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]);>> axis tight;>> r1=(g1-g0)/(f1-f0);>> b1=g0-r1*f0;>> r2=(g2-g1)/(f2-f1);>> b2=g1-r2*f1;>> r3=(g3-g2)/(f3-f2);>> b3=g2-r3*f2;>> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:nf=x1(i,j);g(i,j)=0;if(f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r1*f+b2;else if(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;end;end;end;end;>> figure;imshow(mat2gray(g))分段线性变换：>> x=imread('forest.tif');>> f0=0;g0=0;>> f1=50;g1=50;>> f2=220;g2=250;>> f3=255;g3=255;>> subplot(1,2,1);plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]); >> axis tight;>> r1=(g1-g0)/(f1-f0);>> b1=g0-r1*f0;>> r2=(g2-g1)/(f2-f1);>> b2=g1-r2*f1;>> r3=(g3-g2)/(f3-f2);>> b3=g2-r3*f2;>> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:nf=x1(i,j);g(i,j)=0;if(f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r1*f+b2;else if(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;end;end;end;end;>> subplot(1,2,2);imshow(mat2gray(g));非线性灰度变换：>> x=imread('forest.tif');>> c=255/log(256);>> x=0:255;>> y=c*log(1+x);>> subplot(1,2,1);plot(x,y);axis tight; >> [m,n]=size(x);>> x1=double(x);>> for i=1:mfor j=1:ng(i,j)=0;g(i,j)=c*log(x1(i,j)+1);end;end;>> subplot(1,2,2);imshow(mat2gray(g));对灰度图像进行灰度值调整：>> p=imread('pout.tif');>> pj=imadjust(p);>> ph=histeq(p);>> pa=adapthisteq(p);>> subplot(1,2,1);imshow(p);>> subplot(1,2,2);imshow(pj);对索引图像进行灰度值调整：>> rgb1=imread('football.jpg');>> rgb2=imadjust(rgb1,[.2 .3 0;.6 .7 1],[]);>> subplot(1,2,1);imshow(rgb1);>> subplot(1,2,2);imshow(rgb2);增加图像的亮度：>> rgb1=imread('football.jpg');>> rgb2=imadjust(rgb1,[.2 .3 0;.6 .7 1],[]);>> subplot(1,2,1);imshow(rgb1);>> subplot(1,2,2);imshow(rgb2);>> clear;>> figure('Renderer','zbuffer');axesm bries;>> text(1.2,-1.8,'Briesemeister projection');>> framem('FlineWidth',1);>> load topo;>> geoshow(topo,topolegend,'DisplayType','texturemap'); >> demcmap(topo);>> set(gcf,'color','w');>> brighten(.5);直方图均衡化：>> i=imread('tire.tif');>> j=histeq(i);>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> subplot(2,2,2);imshow(j); >> subplot(2,2,3);imhist(i,64); >> subplot(2,2,4);imhist(j,64);直方图的规定化：>> i=imread('forest.tif');>> h=0:255;>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> j=histeq(i,h);>> subplot(2,2,2);imshow(j); >> subplot(2,2,3);imhist(i,64); >> subplot(2,2,4);imhist(j,64);空域滤波增强：平滑滤波器：>> i=imread('cameraman.tif'); >> subplot(2,2,1);imshow(i); >> h=fspecial('motion',20,45); >> mb=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,2);imshow(mb); >> h=fspecial('disk',10);>> bl=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,3);imshow(bl); >> h=fspecial('unsharp');>> sh=imfilter(i,h,'replicate'); >> subplot(2,2,4);imshow(sh);用各种尺寸的模板平滑图像：>> i=imread('eight.tif');>> j=imnoise(i,'salt & pepper',0.025); >> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j);>> 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(2,3,3);imshow(uint8(k1)); >> subplot(2,3,4);imshow(uint8(k2)); >> subplot(2,3,5);imshow(uint8(k3)); >> subplot(2,3,6);imshow(uint8(k4));中值滤波器：>> i=imread('cameraman.tif'); >> j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.01); >> k1=medfilt2(j1);>> j2=imnoise(i,'gaussian',0.01); >> k2=medfilt2(j2);>> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j1);>> subplot(2,3,3);imshow(k1);>> subplot(2,3,4);imshow(j2);>> subplot(2,3,5);imshow(k2);>> i=imread('cameraman.tif');>> j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.01); >> k1=medfilt2(j1,[6,6]);>> j2=imnoise(i,'gaussian',0.01); >> k2=medfilt2(j2,[6,6]);>> subplot(2,3,1);imshow(i);>> subplot(2,3,2);imshow(j1);>> subplot(2,3,3);imshow(k1,[]); >> subplot(2,3,4);imshow(i);>> subplot(2,3,5);imshow(j2);>> subplot(2,3,6);imshow(k2,[]);带噪声的图像的最小值与最大值滤波图像：>> a=imread('eight.tif');>> b=imnoise(a,'salt & pepper',0.025);>> do=[0 0 1 0 0;0 1 0 1 0;1 0 1 0 1;0 1 0 1 0;0 0 1 0 0]; >> c=ordfilt2(b,1,do);>> d=ordfilt2(b,9,do);>> subplot(2,2,1);imshow(a);>> subplot(2,2,2);imshow(b);>> subplot(2,2,3);imshow(c);>> subplot(2,2,4);imshow(d);自适应滤波器：>> rgb=imread('saturn.png'); >> i=rgb2gray(rgb);>> j=imnoise(i,'gaussian',0,0.025); >> k=wiener2(j,[5 5]);>> subplot(1,3,1);imshow(i); >> subplot(1,3,2);imshow(j); >> subplot(1,3,3);imshow(k);锐化滤波器：线性锐化滤波器：>> i=imread('rice.png');>> h=fspecial('laplacian');>> i2=filter2(h,i);>> subplot(1,2,1);imshow(i); >> subplot(1,2,2);imshow(i2);非线性锐化滤波器：>> [i,map]=imread('eight.tif'); >> subplot(2,2,1);imshow(i,map); >> i=double(i);>> [ix,iy]=gradient(i);>> gm=sqrt(ix.*ix+iy.*iy);>> out1=gm;>> subplot(2,2,2);imshow(out1,map); >> out2=i;>> j=find(gm>=15);>> out2(j)=gm(j);>> subplot(2,2,3);imshow(out2,map); >> out3=i;>> j=find(gm>=20);>> out3(j)=255;>> q=find(gm<20);>> out3(q)=0;>> subplot(2,2,4);imshow(out3,map);>> i=imread('eight.tif');>> subplot(2,2,1);imshow(i); >> h1=fspecial('sobel');>> i1=filter2(h1,i);>> h2=fspecial('prewitt'); >> i2=filter2(h2,i);>> h3=fspecial('log');>> i3=filter2(h3,i);>> subplot(2,2,2);imshow(i1); >> subplot(2,2,3);imshow(i2); >> subplot(2,2,4);imshow(i3);频域滤波增强：低通滤波：>> i1=imread('eight.tif');>> i2=imnoise(i1,'salt & pepper'); >> f=double(i2);>> g=fft2(f);>> g=fftshift(g);>> [N1,N2]=size(g);>> n=2;>> d0=50;>> n1=fix(N1/2);>> n2=fix(N2/2);>> for i=1:N1for j=2:N2d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));s1(i,j)=h*g(i,j);if(g(i,j)>50)s2(i,j)=0;elses2(i,j)=g(i,j);end;end;end;>> s1=ifftshift(s1);>> s2=ifftshift(s2);>> x2=ifft2(s1);>> x3=uint8(real(x2));>> x4=ifft2(s2);>> x5=uint8(real(x4));>> subplot(2,2,1);imshow(i1); >> subplot(2,2,2);imshow(i2); >> subplot(2,2,3);imshow(x3); >> subplot(2,2,4);imshow(x5);高通滤波器：>> j=imread('rice.png');>> subplot(2,3,1);imshow(uint8(j)); >> j=double(j);>> f=fft2(j);>> g=fftshift(f);>> [M,N]=size(f);>> n1=floor(M/2);>> n2=floor(N/2);>> d0=20;>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d>=d0h1=1;h2=1+0.5;elseh1=0;h2=0.5;end;g1(i,j)=h1*g(i,j);g2(i,j)=h2*g(i,j);end;end;>> g1=ifftshift(g1);>> g1=uint8(real(ifft2(g1)));>> g2=ifftshift(g2);>> g2=uint8(real(ifft2(g2)));>> subplot(2,3,2);imshow(g1);>> subplot(2,3,3);imshow(g2);>> n=2;>> d0=20;>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d==0h1=0;h2=.5;elseh1=1/(1+(d0/d)^(2*n));h2=1/(1+(d0/d)^(2*n))+0.5;end;gg1(i,j)=h1*g(i,j);gg2(i,j)=h2*g(i,j);end;end;>> gg1=ifftshift(gg1);>> gg1=uint8(real(ifft2(gg1)));>> gg2=ifftshift(gg2);>> gg2=uint8(real(ifft2(gg2)));>> subplot(2,3,4);imshow(gg1);>> subplot(2,3,5);imshow(gg2);同态滤波器：>> i=imread('eight.tif');>> j=double(i);>> f=fft2(j);>> g=fftshift(f);>> [M,N]=size(f);>> d0=10;>> r1=0.5;>> rh=2;>> c=4;>> n1=floor(M/2);>> n2=floor(N/2);>> for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=(rh-r1)*(1-exp(-c*(d.^2/d0.^2)))+r1;end;end;>> g=ifftshift(g);>> g=uint8(real(ifft2(g)));>> subplot(1,2,1);imshow(i);>> subplot(1,2,2);imshow(g);彩色增强：利用密度分割法进行伪彩色增强：>> a=imread('eight.tif');>> subplot(1,2,1);imshow(a);>> c=zeros(size(a));>> pos=find(a<20);>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,3)=c;>> c=zeros(size(a));>> pos=find((a>20)&(a<40));>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,2)=c;>> c=zeros(size(a));>> pos=find(a>=40);>> c(pos)=a(pos);>> b(:,:,1)=c;>> b=uint8(b);>> subplot(1,2,2);imshow(b);真彩色增强：>> rgb=imread('peppers.png');>> subplot(2,2,1);imshow(rgb); >> subplot(2,2,2);imshow(rgb(:,:,1)); >> subplot(2,2,3);imshow(rgb(:,:,2)); >> subplot(2,2,4);imshow(rgb(:,:,3));。
实验二 图像增强 matlab程序和结果分析
实验二图像增强李影通信092 092302一实验目的1．掌握图像灰度变换的基本原理。
2．掌握图像灰度级修正方法，即直方图均衡化法。
3．图像平滑的主要目的是减少噪声。
噪声有很多种类，不同的噪声有不同的抑制措施。
要求掌握常用的图像平滑的空间域方法和频率域方法。
4．锐化处理技术的主要目的用于加强图像的目标边界和图像细节，要求掌握常用的图像锐化的空间域方法和频率域方法。
二实验原理三 实验内容（一）图像灰度变换1.灰度线性变换—图像反转%图像反转线性变换I=imread('sailboat.bmp') %读原始图像%将图像矩阵转化为double 类型J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变化%double 数据类型转化为unit8类型H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);%显示灰度原始图像subplot(1,2,2),imshow(H);%显示灰度反转后图像2.灰度非线性变—对数变换%灰度非线性变换：对数变换I=imread('saturn.bmp'); %读原始图像J=double(I); %将图像矩阵转化为double 类型J=40*(log(J+1));%图像进行对数变换H=uint8(J);%double 数据类型转化为unit8类型subplot(2,1,1),imshow(I); %显示对数变换前的图像subplot(2,1,2),imshow(H); %显示对数变换前的图像3.灰度图像与对应直方图的显示%灰度图像与对应直方图的显示clear;close all;I=imread('elain.bmp'); %读原始图像figure,imshow(I,256); %显示灰度图像xlabel('f'),ylabel('g');figure,imhist(I,64); %显示直方图图像fg 0501001502002504.直方图均衡化%直方图均衡化前后的图像灰度分布I=imread('peppers.bmp') %读入原图像到I 变量J=histeq(I); %对图像I 直方图均衡化subplot(2,2,1),imshow(I); %显示原图像subplot(2,2,2),imshow(J); %显示处理后的图像subplot(2,2,3),imhist(I,64);%显示原图像的直方图灰度分布（二）图像平滑1.空间域（1）邻域平均法采用不同模板%5*5邻域平均图像平滑I=imread('elain.bmp'); %读原始图像J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%加入均值为0，方差为0.02的噪声J1=filter2(fspecial('average',3),I)/255;%用3*3模板均值滤波J2=filter2(fspecial('average',5),I)/255;%用5*5模板均值滤波J3=filter2(fspecial('average',7),I)/255;%用7*7模板均值滤波imshow(I); %显示原图像figure,imshow(J);%显示加入噪声的图像figure,imshow(J1);%显示用3*3模板均值滤波后图像figure,imshow(J2);%显示用5*5模板均值滤波后图像figure,imshow(J3);%显示用7*7模板均值滤波后图像0100200001002000（2）在不同噪声下用中值滤波法%中值滤波处理I=imread('elain.bmp'); %读原始图像%加均值为0，方差为0.02的椒盐噪声J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%加均值为0，方差为0.02的高斯噪声J2=imnoise(I,'gaussian',0.02);%显示有椒盐噪声图像subplot(2,2,1),imshow(J1);;%显示有高斯噪声图像subplot(2,2,2),imshow(J2)%对有椒盐噪声图像进行5*5方形窗口中值滤波I1=medfilt2(J1,[5 5]);%对有高斯噪声图像进行5*5方形窗口中值滤波I2=medfilt2(J2,[5 5]);%显示有椒盐噪声图像的滤波结果subplot(2,2,3),imshow(I1);%显示有高斯噪声图像的滤波结果subplot(2,2,4),imshow(I2);（3）均值滤波法与中值滤波法对比%分别用均值滤波和中值滤波对图像平滑I=imread('elain.bmp');I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.06);%加入椒盐噪声I2=double(I1)/255;%邻域运算h1=[1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9;1/9 1/9 1/9];%进行二维卷积操作实现均值滤波J1=conv2(I2,h1,'same');%进行二维3*3中值滤波J2=medfilt2(I2,[3 3]);subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);subplot(2,2,3),imshow(J1);subplot(2,2,4),imshow(J2);2.频率域%各种频域低通滤波器的MATLAB实现clc;[I,map]=imread('elain.bmp');%从图形文件中读取图像noisy=imnoise(I,'gaussian',0.01);%对原图象添加高斯噪声imshow(noisy,map);%显示加入高斯噪声后的图像[M,N]=size(I);F=fft2(noisy);%进行二维快速傅里叶变换fftshift(F);%把快速傅里叶变换的DC组件移到光谱中心Dcut=100;D0=150;D1=250;for u=1:Mfor v=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);%巴特沃斯低通滤波器传递函数BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2);%指数型低通滤波器传递函数EXPOTH(u,v)=exp(log(1/sqrt(2))*(D(u,v)/Dcut)^2);if D(u,v)<D0 %梯度低通滤波器传递函数TRAPEH(u,v)=1;elseif D(u,v)<=D1TRAPEH(u,v)=(D(u,v)-D1)/(D0-D1);elseTRAPEH(u,v)=0;endendendBUTTERG=BUTTERH.*F;BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG);EXPOTG=EXPOTH.*F;EXPOTGfiltered=ifft2(EXPOTG);TRAPEG=TRAPEH.*F;TRAPEfiltered=ifft2(TRAPEG);subplot(2,2,1),imshow(noisy) %显示加入高斯噪声后的图像subplot(2,2,2),imshow(BUTTERfiltered,map)%显示巴特沃斯低通滤波后的图像subplot(2,2,3),imshow(EXPOTGfiltered,map)%显示指数型低通滤波后的图像subplot(2,2,4),imshow(TRAPEfiltered,map)%显示梯形低通滤波后的图像(三)图象锐化1.空间域(1)高通滤波法%MATLAB空域高通滤波法程序I=imread('elain.bmp');J=im2double(I); %转换图像矩阵为双精度subplot(2,2,1),imshow(J,[]) %显示原图像h1=[0 -1 0, -1 5 -1,0 -1 0];h2=[-1 -1 -1, -1 9 -1,-1 -1 -1];h3=[1 -2 1, -2 5 -2, 1 -2 1];A=conv2(J,h1,'same'); %进行二维卷积操作subplot(2,2,2),imshow(A,[])B=conv2(J,h2,'same');subplot(2,2,3),imshow(B,[])C=conv2(J,h3,'same');subplot(2,2,4),imshow(C,[])(2)梯度法图象锐化[I,map]=imread('Boat.bmp');%读入原图像Subplot(2,3,1),imshow(I,map);%显示原始图像I=double(I);[IX,IY]=gradient(I);GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY);%计算梯度的幅度OUT1=GM;%显示第1种梯度的图像锐化 Subplot(2,3,2),imshow(OUT1,map);OUT2=I; J=find(GM>=10);%阈值T=10 OUT2(J)=GM(J); %显示第2种梯度的图像锐化 Subplot(2,3,3),imshow(OUT2,map);OUT3=I; J=find(GM>=10); OUT3(J)=255; %显示第3种梯度的图像锐化Subplot(2,3,4),imshow(OUT3,map);OUT4=I;J=find(GM<=10);OUT4(J)=255;%显示第4种梯度的图像锐化Subplot(2,3,5),imshow(OUT4,map);OUT5=I;J=find(GM>=10);OUT5(J)=255;Q=find(GM<10);OUTS(Q)=0;%显示第5种梯度的图像锐化Subplot(2,3,6),imshow(OUT5,map);(3)用Sobel 算子对图像滤波%利用Sobel 算子对图像滤波I=imread('elain.bmp');%读入图像文件H=fspecial('sobel');%选择Sobel 算子subplot(1,2,1),imshow(I)%显示原图像J=filter2(H,I);%卷积运算subplot(1,2,2),imshow(J)%显示Sobel 算子对图像锐化的结果（4）利用拉普拉斯算子对模糊图像进行增强%用拉普拉斯算子对模糊图像进行增强I=imread('barbara.bmp');I=double(I);subplot(1,2,1),imshow(I,[])h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子J=conv2(I,h,'same'); %用拉普拉斯算子对图像进行二维卷积运算K=I-J; %增强的图像为原始图像减去拉普拉斯算子滤波的图像subplot(1,2,2),imshow(K,[])2．频率域图象锐化%频域高通滤波法对图像进行增强clc;[I,map]=imread('elain.bmp');noisy=imnoise(I,'gaussian',0.01);[M N]=size(I);F=fft2(noisy);fftshift(F);Dcut=100;D0=250;D1=150;for u=1:Mfor v=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(Dcut/D(u,v))^2); %巴特沃斯低通滤波器传递函数EXPOTH(u,v)=exp(log(1/sqrt(2))*(Dcut/D(u,v))^2); %指数型低通滤波器传递函数if D(u,v)<D1 %梯度低通滤波器传递函数THPFH(u,v)=0;elseif D(u,v)<=D0THPFH(u,v)=(D(u,v)-D1)/(D0-D1);elseTHPFH(u,v)=1;endendendBUTTERG=BUTTERH.*F;BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG);EXPOTG=EXPOTH.*F;EXPOTGfiltered=ifft2(EXPOTG);THPFG=THPFH.*F;THPFfiltered=ifft2(THPFG);subplot(2,2,1),imshow(noisy)subplot(2,2,2),imshow(BUTTERfiltered) subplot(2,2,3),imshow(EXPOTGfiltered) subplot(2,2,4),imshow(THPFfiltered);四思考题1.均值滤波和中值滤波有那些优缺点？2.窗口尺寸对平滑滤波结果有什么影响？3.常用的锐化滤波算子都有哪些？。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。
随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。
在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。
对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。
随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。
通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。
研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。
1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。
具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。
通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。
1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。
通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。
对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。
MATLAB图像增强与变换处理实验报告
实验一 MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。
2、了解MATLAB的的编程环境，图像处理工具箱的使用方法。
3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。
4、掌握图像变换的基本方法。
5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。
二、实验任务（1）各种格式的数字图像的读取、显示、存储。
1.1 程序a=imread('liusuo.tif');%tiffigureimshow(a)imwrite(a,'liusuostore.tif','compression','none','resolution',[200 200])a=imread('liuyifei.jpg');%jpgfigureimshow(a)imwrite(a,'liuyifeistore.jpg')a=imread('iloveyou.gif');%giffigureimshow(a)imwrite(a,'iloveyoustore.gif')a=imread('blue.png');%pngfigureimshow(a)imwrite(a,'bluestore.png')1.2效果（2）图像的空域增强方法。
2.1亮度变换2.1.1程序a = imread('liuyifei.jpg');%jpgimshow(a)g1 = imadjust(a,[0 0.5],[0 1]);figureimshow(g1)g2 = imadjust(a,[0.5 1],[0 1]);figureimshow(g2)2.1.2效果图2.2直方图均衡化2.2.1程序a = imread('menghui.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);imshow(b)figureimhist(b)ylim('auto')g=histeq(b,256);figureimshow(g)figureimhist(g)ylim('auto')g2 = imadjust(b,[0.2 0.9],[0 1]);figureimhist(g2)figureimshow(g2)2.2.2效果2.3 直方图规定化2.3.1程序a = imread('yueqiu1.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);imshow(b)figureimhist(b)p= modegauss(0.01, 0.1, 0.55, 0.06,0.8 ,0.04 ,1,0.1,0.1, 0.002); figureplot(p)g = histeq( b , p );figureimshow(g)figureimhist(g)2.3.2 效果2.4 线性空间滤波2.4.1 程序a = imread('heibai.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);subplot(121)imshow(b)n = 7;w =1/n*ones(n);gd = imfilter( b ,w );subplot(122)imshow(gd, [])2.4.2 效果2.4.2.1均值滤波a = imread('meinv.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);figureimshow(b)g=imnoise(b,'salt & pepper',0.01);figureimshow(g)gd3 = imfilter(g,fspecial('average',3) );figureimshow(gd3)gd5 = imfilter(g,fspecial('average',5) );figureimshow(gd5)gd7 = imfilter(g,fspecial('average',7) );figureimshow(gd7)gd9 = imfilter(g,fspecial('average',9) );figureimshow(gd9)2.4.2.2 效果2.4.3拉普拉斯增强2.4.3.1程序a = imread('yueqiu.jpg');%jpgb = rgb2gray(a); figure imshow(b) b2 = im2double(b);gb1 = imfilter(b2,fspecial('laplacian',0),'replicate' );figure imshow(gb1,[])gb2 = imfilter(b2,[1 1 1; 1 -8 1; 1 1 1],'replicate' ); figure imshow(gb2,[]) g1 = b2-gb1; figure imshow(g1) g2 = b2-gb2; figure imshow(g2)2.4.3.2 效果2.5非线性中值滤波2.5.1 程序a = imread('yangguang.jpg');%jpgb = rgb2gray(a);figureimshow(b)g=imnoise(b,'salt & pepper',0.01); figureimshow(g)gm = medfilt2(g);figureimshow(gm)（3）图像的频率域增强方法。
基于Matlab的图像增强方法设计报告
中北大学信息商务学院课程设计说明书学生：学号：08050641X学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：基于Matlab的图像增强方法设计指导教师：风暴职称: 教授2011 年 12 月 24日中北大学信息商务学院课程设计任务书2011-2012 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：08050641X课程设计题目：基于Matlab的图像增强方法设计起迄日期： 2011年12 月12日～2011年12月24 日课程设计地点：系专业实验室，201指导教师：风暴系主任：王浩全下达任务书日期: 2011 年12月12日目录1 图像增强概述 (1)1.1 图像增强背景及意义 (1)1.2 图像增强的应用 (1)1.3 图像增强的定义 (1)1.4 图像增强的分类及方法 (2)2 伪彩色增强简述 (4)2.1 图像增强背景及意义 (4)2.2 图像增强的应用 (4)3 源程序 (5)4 运行结果 (5)5 方法比较 (5)5.1 对比度增强 (5)5.2 彩色增强 (6)5.3 直方图均衡化 (7)6图像增强小结及个人感受 (7)7 参考文献 (8)1 图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
数字图像实验报告图像增强实验
数字图像实验报告图像增强实验一、实验目的熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用；理解并掌握常用的图像的空域增强技术。
二、实验内容对一幅图像分别添加高斯、椒盐和斑点噪声，并分别进行均值和中值滤波处理，显示处理前后的图像。
三、实验方法及程序学生自行编程实现提示：1.加入高斯噪声的函数调用。
I_noise =imnoise(I,’gaussian’,0,0.1)2.加入椒盐噪声的函数调用。
I_noise = imnoise(I,’salt&pepper’,0.06)3.加入斑点噪声的函数调用。
I_noise= imnoise(I,’speckle’,0.1)4.均值滤波的函数调用。
I_smooth=imfilter(I_noise,fspecial(‘average’,5))5.中值滤波的函数调用。
I_smooth=medfilt2(I_noise,[3 3])A=imread('toyobjects.png');B=imnoise(A,'gaussian',0,0.1);%加入高斯噪声C=imnoise(A,'salt & pepper',0.05);%加入椒盐噪声D=imnoise(A,'speckle',0.05);%加入斑点噪声I1=imfilter(B,fspecial('average',5));I2= medfilt2(B);%高斯中值处理K1=imfilter(C,fspecial('average',5));K2= medfilt2(C);%椒盐中值处理G1=imfilter(D,fspecial('average',5));G2= medfilt2(D);%斑点噪声中值处理figure(1);imshow(A);title('原图像');figure(2);subplot(1,3,1);imshow(B);title('高斯噪声'); subplot(1,3,2);imshow(I1);title('高斯均值滤波处理'); subplot(1,3,3);imshow(I2);title('高斯中值滤波处理'); figure(3);subplot(1,3,1);imshow(C);title('椒盐噪声'); subplot(1,3,2);imshow(K1);title('椒盐均值处理'); subplot(1,3,3);imshow(K2);title('椒盐中值处理'); figure(4);subplot(1,3,1);imshow(D);title('斑点噪声'); subplot(1,3,2);imshow(G1);title('斑点噪声均值处理'); subplot(1,3,3);imshow(G2);title('斑点噪声中值处理');四、实验结果与分析分别运用B=imnoise(A,'gaussian',0,0.1)C=imnoise(A,'salt & pepper',0.05)D=imnoise(A,'speckle',0.05);三个函数啊加入不同的噪声，再用I_smooth=imfilter(I_noise,fspecial(‘average’,5))I_smooth=medfilt2(I_noise,[3 3])对加入噪声的图像进行处理，比较不同的处理方式对加入噪声后的图像处理后的清晰度。
基于MATLAB的图像增强处理
2011 - 2012学年第1 学期专业综合课程设计报告题目：基于MATLAB的图像增强处理专业：通信工程班级： 08通信（本）姓名：指导教师：成绩：电气工程系2011年11月15日课程设计任务书学生班级：08通信工程学生姓名：学号：设计名称：基于MATLAB的图像增强处理起止日期： 2011-11-13——11—17 指导教师：师内容摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。
图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。
本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。
目录设计要求 (1)内容摘要 (2)目录 (3)第一章MATLAB的简介 (4)1.1MATLAB的主要功能 (4)第二章MATLAB图像增强概述 (4)2.1数字增强技术概述 (4)2.2数字图像的表示 (5)第三章直方图均衡化 (6)3.1图像的灰度 (6)3.2灰度直方图 (8)3.3直方图均衡化 (9)第四章图像二值化 (10)4.1图像二值化 (12)第五章对比度增强 (12)5.1灰度调整 (12)5.2对比扩展法 (12)5.3对数变换 (13)第六章滤波 (13)6.1平滑滤波 (14)6.2线性滤波 (14)6.3非线性率 (14)6.4二维中值滤波 (15)6.5高通滤波 (15)第七章锐化 (15)第八章参考文献 (16)第九章自我评价 (17)1. Matlab 的简介1.1MA TLAB 主要功能MATLAB 是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包，包含各种能够进行常规运算的“工具箱”，如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等；同时还提供了编程计算的编程特性，通过编程可以解决一些复杂的工程问题；也可绘制二维、三维图形，输出结果可视化。
基于matlab的图像增强方法研究开题报告
基于matlab的图像增强方法研究开题报告1开题报告含“文献综述”作为毕业设计论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
此报告应在指导教师指导下由学生在毕业设计论文工作前期内完成经指导教师签署意见及所在系审查后生效2开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式打印禁止打印在其它纸上后剪贴完成后应及时交给指导教师签署意见3“文献综述”应按论文的格式成文并直接书写或打印在本开题报告第一栏目内学生写文献综述的参考文献应不少于10篇不包括辞典、手册4有关年月日等日期的填写应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求一律用阿拉伯数字书写。
如“2002年4月26日”或“2002-04-26”。
毕业设计论文开题报告1结合毕业设计论文课题情况根据所查阅的文献资料每人撰写2000字左右的文献综述文献综述1.1课题研究的目的和意义图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
据统计人类获得的信息大约75是以图像的形式通过视觉系统获得的。
图像时人类重要的信息源“百闻不如一见”、“眼见为实”即时图像对于人类重要性的简明概括。
1图像是物体透射或反射的光信息通过人的视觉系统接受后在大脑中形成的印象或认识是自然景物的客观反映。
一般来说凡是能为人类视觉系统所感知的有形信息或人们心目中的有形想象都统称为图像。
图像作为一种有效的信息载体是人类获取和交换信息的主要来源。
实践表明人类感知的外界信息80以上是通过视觉得到的。
然而在一般情况下经过图像的传送和转换如成像、复制、扫描、传输和显示等经常会造成图像质量的下降即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度会使图像过暗或过亮光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题这类问题不妨统称为质量问题。
基于Matlab的水下图像增强方法实现
基于Matlab的水下图像增强方法实现本段主要介绍水下图像增强方法的重要性和背景，以及本文的研究目的和意义。
在海洋、湖泊、河流等水下环境中，由于水的吸收、散射以及反射，导致水下图像往往出现模糊、低对比度、颜色失真等问题，使得水下图像的可视化和分析变得困难。
然而，水下图像在海洋资源开发、水下探测、水下机器人等领域具有重要应用价值。
因此，研究和开发水下图像增强方法来提高水下图像的质量和可用性具有重要意义。
本文旨在基于Matlab平台，研究和实现一种水下图像增强方法。
通过对水下图像中的模糊、低对比度和颜色失真等问题进行分析和处理，提出一种有效的水下图像增强方法，并利用Matlab编程实现该方法。
通过实验验证，评估和对比增强效果，验证所提出的方法的有效性和可行性。
本文的研究结果有望促进水下图像领域的进一步发展和应用。
本文接下来将结构如下：首先，第一章将介绍水下图像增强的研究背景和意义；第二章将详细探讨水下图像的主要问题和挑战；第三章将提出一种基于Matlab的水下图像增强方法；第四章将介绍实验设计和实现过程；最后，第五章将总结全文并展望未来的工作。
本文的研究结果有望为水下图像增强方法的研究和开发提供参考和借鉴，为水下图像的应用和相关领域的发展做出贡献。
水下图像与地面图像具有明显的差异，主要表现在以下方面：光传播衰减：水中的光传播受到吸收、散射和散射的影响，导致水下图像失真和模糊。
色彩偏移：水下图像中的颜色会发生偏移，使图像中的颜色看起来与地面图像不同。
低对比度：水下环境中的光线衰减会导致图像的对比度降低，使细节难以观察。
水下图像增强过程中面临以下挑战：噪声和杂散光的处理：水下图像中常常存在噪声和杂散光干扰，需要通过合适的技术减少其影响。
色彩校正：水下图像中的颜色偏移需要进行校正，以使图像恢复原有的颜色信息。
对比度增强：针对低对比度的水下图像，需要采用合适的方法增强图像的对比度，以提高图像的观察性和分析能力。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现一、引言图像对比度增强是数字图像处理领域中的一项重要技术，能够使图像的细节更加清晰，提高图像的视觉质量，对于医学影像、遥感图像、摄影等领域都有重要的应用价值。
在这方面，基于matlab的图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便快捷地实现对图像的对比度增强处理。
本文将重点研究和实现基于matlab的图像对比度增强处理的算法，包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法的原理和实现。
二、对比度增强的基本原理图像的对比度是指图像中不同灰度级之间的区别程度，对比度增强即是通过一定的处理方法，使图像中的灰度级在整体上更加分散，使得图像的细节更加明显。
常用的对比度增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。
1. 对比度拉伸对比度拉伸是通过线性变换的方式来增强图像的对比度，其基本原理是对图像的所有像素进行灰度值的线性变换，从而改变图像的动态范围。
假设原始图像的像素灰度级范围为[amin, amax]，目标图像的像素灰度级范围为[bmin, bmax]，对比度拉伸的变换函数可以表示为：\[f(x) = \frac{x-amin}{amax-amin} \times (bmax-bmin) + bmin\]x为原始图像的像素值，f(x)为经过对比度拉伸后的像素值。
通过这种方式，可以使得原始图像中较暗的像素被拉伸到较亮的区域，从而增强图像的对比度。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素的累积分布函数（CDF）来增强图像对比度的方法。
其基本原理是将原始图像的灰度直方图进行均衡化，使得各个灰度级之间的分布更加平衡。
具体而言，对于一幅大小为M×N的图像，其直方图均衡化的变换函数为：\[f(x) = (L-1) \times \sum_{k=0}^{x} p_r(r_k)\]f(x)为像素灰度级为x经过直方图均衡化后的值，L为像素的灰度级数，p_r(r_k)为原始图像中灰度级为r_k的像素的概率密度函数（PDF），通过对累积分布函数的调整，可以使得图像的对比度得到增强。
实验二MATLAB图像增强
MATLAB实现
fspecial,产生预定义的滤波器，主要形式 为： H=fspecial(type) 根据参数type的不同，得到相应的二维 滤波器。
例：
I1=imread('blood1.tif'); I=imnoise(I1,'salt & pepper',0.02); K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255; K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255; K3=filter2(fspecial('average',7),I)/255; subplot(2,2,1);imshow(I); title(‘噪声图像’) ; subplot(2,2,2);imshow(K1);title('3×3'); subplot(2,2,3);imshow(K2); title('5×5'); subplot(2,2,4);imshow(K2); title('7×7');
I=imnoise(I1,‘salt & pepper’,0.02); imshow(I); h1=1/4.*[0 1 0;1 0 1;0 1 0]; h2=1/8.*[1 1 1;1 0 1;1 1 1];
K1=filter2(h1,I);
K2=filter2(h2,I);
figure,imshow(K1);
MATLAB灰度变换
imadjust函数来实现图像的对比度调整。
J=imadjust(I,[low_in high_in], [low_out high_out]，gamma)
matlab 图像 实验报告
matlab 图像实验报告Matlab图像实验报告引言：Matlab是一种强大的计算机编程语言和开发环境，广泛应用于科学计算、数据分析和图像处理等领域。
本实验报告旨在介绍基于Matlab的图像处理实验，包括图像读取、图像处理和图像显示等方面的内容。
一、图像读取图像读取是图像处理的第一步，通过读取图像可以获取图像的像素信息。
在Matlab中，可以使用imread函数来读取图像文件。
例如，通过以下代码可以读取一张名为"image.jpg"的图像：```matlabimage = imread('image.jpg');```二、图像处理1. 灰度化处理灰度化处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2gray函数来实现灰度化处理。
以下是一个简单的示例：```matlabgray_image = rgb2gray(image);```2. 图像增强图像增强是通过一系列的处理方法来改善图像的质量和视觉效果。
在Matlab中，有多种图像增强方法可供选择，如直方图均衡化、滤波和边缘检测等。
以下是一个直方图均衡化的示例：```matlabenhanced_image = histeq(gray_image);```3. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域的过程，每个区域具有相似的特征。
在Matlab中，可以使用各种图像分割算法，如阈值分割和基于区域的分割。
以下是一个简单的阈值分割示例：```matlabthreshold = graythresh(enhanced_image);binary_image = imbinarize(enhanced_image, threshold);```三、图像显示图像显示是将处理后的图像展示给用户的过程。
在Matlab中，可以使用imshow函数来显示图像。
以下是一个简单的示例：```matlabimshow(binary_image);```四、实验结果与讨论本次实验中，我们选择了一张名为"image.jpg"的彩色图像进行处理。
(完整word版)基于MATLAB的图像增强处理
2011 —2012学年第1 学期专业综合课程设计报告题目：基于MATLAB的图像增强处理专业: 通信工程班级: 08通信（本）姓名:指导教师: 老师成绩:电气工程系2011年11月15日课程设计任务书学生班级: 08通信工程学生姓名: 学号：设计名称：基于MATLAB的图像增强处理起止日期：2011-11—13-—11—17 指导教师：师内容摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。
图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。
本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。
目录设计要求 (1)内容摘要 (2)目录 (3)第一章MATLAB的简介 (4)1.1MATLAB的主要功能 (4)第二章MATLAB图像增强概述 (4)2.1数字增强技术概述 (4)2.2数字图像的表示 (5)第三章直方图均衡化 (6)3。
1图像的灰度 (6)3.2灰度直方图 (8)3.3直方图均衡化 (9)第四章图像二值化 (10)4.1图像二值化 (12)第五章对比度增强 (12)5.1灰度调整 (12)5.2对比扩展法 (12)5.3对数变换 (13)第六章滤波 (13)6。
1平滑滤波 (14)6。
2线性滤波 (14)6.3非线性率 (14)6.4二维中值滤波 (15)6。
5高通滤波 (15)第七章锐化 (15)第八章参考文献 (16)第九章自我评价 (17)1。
Matlab的简介1。
1MATLAB主要功能MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包，包含各种能够进行常规运算的“工具箱”，如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等；同时还提供了编程计算的编程特性，通过编程可以解决一些复杂的工程问题；也可绘制二维、三维图形，输出结果可视化。
基于Matlab的拉普拉斯图像增强算法与设计
电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology基于I V I a t l a b的拉普拉斯图像增强算法与设计冯丽王娟>(西华师范大学计算机学院四川省南充市637009 )摘要：本文为了从图像中滤除背景特征并使边缘特征得以保留增强，提出拉普拉斯图像增强算法，并通过M a t l a b进行仿真，使图 像效果进一步完善.关键词：图像增强；滤波算法；拉普拉斯算法数字图像处理技术广泛应用于军事、航空、电商等领域中，也 对图像处理技术的提高有了进一步要求。
数字图像处理技术的过程 是：采集图像、压缩并存储图像、传输图像、处理图像和最终显示 图像，在采集图像和存储传输图像时，或多或少会产生噪声，会直 接影响到图像的处理，为了优化图像显示效果，对图像进行滤波处 理等增强操作是必不可少的。
1图像增强图像增强是指抑制不感兴趣的部分，强调突出有用的信息，图像增强可以使图像中有用的信息更加突出m。
在实际问题中以及得 到广泛应用，例如医学图像，对图像进行增强处理，使医生能够迅 速准确地确定病人患病信息；在识别车牌系统中，通过图像增强可 以识别车牌号码：在铁轨监测系统中，对图像增强可以知道铁轨是 否变形，图像增强技术还广泛应用于人工智能、军事、航空航天和 卫星图片等领域，正是这些领域的蓬勃发展推动了图像增强的进步。
图像增强分为空间域增强算法和频域增强算法两个部分。
图像 进行傅里叶变换变换到频域，在进行逆变换得到的图片叫做频域增 强。
直接在图像原有像素值上进行定点运算，锐化图像边缘并且可 以使背景模糊的算法叫做空间域增强算法。
本文探讨的是图像增强 算法的空间域增强算法，空间域增强算法更加简便，在硬件上实现 会更快[2]。
本课题研究的拉普拉斯增强算法属于空间域增强算法的一种，即利用二阶微分进行图像增强处理。
基于Matlab的图像增强方法设计报告
中北大学信息商务学院课程设计说明书学生姓名：学号：08050641X学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：基于Matlab的图像增强方法设计指导教师：杨风暴职称: 教授2011 年 12 月 24日中北大学信息商务学院课程设计任务书2011-2012 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：08050641X课程设计题目：基于Matlab的图像增强方法设计起迄日期： 2011年12 月12日～2011年12月24 日课程设计地点：系专业实验室，201指导教师：杨风暴系主任：王浩全下达任务书日期: 2011 年12月12日课程设计任务书一．设计目的：掌握数字图像的各种Matlab的图像增强方法，并在Matlab下实现其功能。
二．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：1、熟悉Matlab程序设计基本方法及程序调试方法。
2、在Matlab中掌握图像文件的基本操作，如图像文件信息的查询、读取和保存。
3、要求用尽可能多的方法进行图像增强处理，观察其效果，并对这些方法进行比较。
4、要求五位同学协调配合，共同完成任务。
三．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：程序演示、课程设计说明书一份课程设计任务书四．主要参考文献：[1]阮秋琦，数字图像处理学.北京：电子工业出版社，2001[2]张志涌,精通MATLAB6.5. 北京：北京航空航天大学出版社，2003[3]R.C.冈萨雷斯，P.温茨著，李叔梁等译,数字图像处理.北京:科学出版社，1982[4]张兆礼，赵春晖，梅晓丹,现代图像处理技术.北京:人民邮电出版社，2001 五．设计成果形式及要求：六．工作计划及进度：2011年 12月12 日 ~ 12 月18 日：查资料，熟悉Matlab编程方法，理解设计题目的算法、原理。
2011年 12 月19 日 ~ 12 月 22 日：在指导教师指导下，编写、调试程序。
基于MATLAB的图像增强处理
基于MATLAB的图象增强处理图象增强是图象处理领域中的一个重要任务，它旨在改善图象的质量、增加图象的细节并提高图象的视觉效果。
MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，也被广泛应用于图象处理领域。
本文将介绍基于MATLAB的图象增强处理的标准格式。
一、引言图象增强是一种通过对图象进行算法处理来改善图象质量的技术。
图象增强处理可以应用于各种领域，如医学图象处理、遥感图象处理、安全监控等。
在本文中，我们将介绍基于MATLAB的图象增强处理的标准格式。
二、背景图象增强处理是一种通过改变图象的像素值和对照度来改善图象质量的方法。
MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，它提供了丰富的图象处理工具箱，可以方便地进行图象增强处理。
三、方法1. 图象预处理在进行图象增强处理之前，需要对图象进行预处理。
常见的图象预处理方法包括图象去噪、图象平滑和图象尺度变换等。
在MATLAB中，可以使用滤波器和变换函数来实现这些预处理步骤。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图象增强方法，它通过重新分配图象像素的灰度级来增强图象的对照度。
在MATLAB中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
3. 均值滤波均值滤波是一种常用的图象平滑方法，它通过对图象进行平均处理来减少噪声。
在MATLAB中，可以使用fspecial函数来创建均值滤波器，并使用imfilter函数来应用滤波器。
4. 锐化滤波锐化滤波是一种常用的图象增强方法，它通过增强图象的边缘和细节来提高图象的清晰度。
在MATLAB中，可以使用拉普拉斯滤波器或者高斯滤波器来实现锐化滤波。
5. 对照度增强对照度增强是一种常用的图象增强方法，它通过增加图象的亮度范围来改善图象的视觉效果。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现对照度增强。
四、实验结果为了验证基于MATLAB的图象增强处理方法的有效性，我们选择了一组测试图象进行实验。
实验结果显示，经过图象增强处理后，图象的质量得到了明显的改善，图象的细节和对照度得到了增强。
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基于Matlab的图像增强方法设计报告
中北大学信息商务学院
课程设计说明书
学生姓名：学号：08050641X
学院：信息商务学院
专业：电子信息工程
题目：基于Matlab的图像增强方法设计指导教师：杨风暴职称: 教授
年 12 月 24日
中北大学信息商务学院
课程设计任务书
- 年第一学期
学院：信息商务学院
专业：电子信息工程
学生姓名：学号： 08050641X
课程设计题目：基于Matlab的图像增强方法设计
起迄日期： 12 月12日～ 12月24 日
课程设计地点：系专业实验室，201
指导教师：杨风暴
系主任：王浩全
下达任务书日期: 年12月12日
课程设计任务书
课程设计任务书。