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装订线第 1 页 共 1 页毕业设计(论文)任务书课题名称 基于 MATLAB 的数字图像处理毕业设计(论文)的主要内容及要求:1. 掌握数字图像处理的基本概念,了解数字图像处理的特点及其应用,了结图 像的文件格式。2. 掌握 MATLAB 仿真软件的基本知识和编程方法。3. 掌握主要的图像处理方法及其原理(如图像增强,二值图像处理等),并通过MATLAB 设计图像处理的程序来实现图像处理。4. 翻译 5000 字英文资料。5. 撰写毕业论文,并进行毕业答辩。指导教师签字: 装订线第 1 页 共 2 页摘 要图像信息是人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段,图像处理科学技术是科学研究、社会生产及人类生活中不可缺少的强有力工具。在信息社会中,数字图像处理科学在理论或实践上都存在着巨大的潜力。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 软件,基于 MATLAB 的数字图像处理环境和如何利用 MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理。主要论述了利用 MATLAB 实现二值图像分析、图像增强、图像复原等图像处理。关键词:MATLAB,数字图像处理,图像增强,二值图像,图像复原装订线第 2 页 共 2 页AbstractThe image information is a very important source for people to get the information and the important means of information, image processing technology is a powerful tool for scientific research, social production and human life.In the information society, the digital image processing science exists great potential both in theory or practice.Digital image processing is a computer using a certain algorithm for graphics and image processing technology. Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications.Image processing large amount of information, the speed of processing requirements are relatively high. MATLAB powerful computing and graphics display function, which makes image processing become more simple and intuitive.This paper introduces the MATLAB software and the MATLAB-based digital image processing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing.Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement, the two value image analysis, image restoration and other image processing technologies.Keywords: MATLAB, digital image processing, image enhancement,two value image ,image restoration 装订线第 1 页 共 2 页目录第 1 章 绪论 .11.1 课题研究的目的及意义 .11.2 国 内 外 研 究 现 状 .11.3 课 题 内 容 安 排 .2第 2 章 数字图像处理的简介 .32.1 图像的数字化过程 .32.2 数字图像处理的基本内容 .42.2.1 基本概念 .42.2.2 数字图像处理的主要内容 .42.3 数字图像处理的特点和应用 .62.3.1 数字图像处理的特点 .62.3.2 数字图像处理的应用 .62.4 数字图像类型 .72.5 主要图像文件格式 .7第 3 章 MATLAB 仿真软件的简介 .93.1 MATLAB 的历史背景 .93.2 MATLAB 简介 .103.3 MATLAB 的特点 .103.4 MATLAB 在数字图像中的运用 .11第 4 章 二值图像分析 .134.1 二值图像的实现 .134.2 二 值 形 态 学 的 基 本 运 算 .134.2.1 膨 胀 .144.2.2 腐 蚀 .154.3 二 值 分 析 进 行 图 像 处 理 综 合 应 用 .164.3.1 噪 声 滤 除 .164.3.2 边 缘 提 取 .174.3.3 特征提取 .18第 5 章 图像增强 .195.1 空域变换增强 .195.1.1 增强对比度(线性变换) .195.1.2 图像求反 .215.2 空域滤波增强 .225.2.1 原理 .225.2.2 线 性 平 滑 滤 波 器 ( 领 域 均 值 法 ) .235.2.3 非线性平滑滤波器(中值滤波法) .245.2.4 锐化滤波器 .25装订线第 2 页 共 2 页5.3 图像频域增强 .265.3.1 频域增强原理和功能 .265.3.2 低通滤波 .275.3.3 高通滤波 .305.3.4 周期底纹清除滤波 .335.3.5 同态滤波 .33第 6 章 图像复原 .346.1 图像退化模型 .346.2 维纳(Wiener)滤波 .356.2.1 直接逆滤波 .356.2.2 维纳(Wiener)滤波基本原理 .356.3 Lucy-Richardson 迭代非线性算法 .37第 7 章 总结与展望 .397.1 总结 .397.2 展望 .39致谢 .40参考文献 .41装订线第 1 页 共 41 页第1章 绪论本章主要介绍课题研究的目的及意义,该课题国内外研究现状以及论文内容安排等。1.1 课题研究的目的及意义数字图像处理(Digital Image Processing),就是利用数字计算机或者其他数字硬件,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。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。总的来说,数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。由于计算机处理能力的不断增强,数字图像处理学科在飞速发展的同时,也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透,使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。MathWorks 公司推出的 MATLAB 软件是学习数理知识的好帮手。应用 MATLAB 友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块,可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念,逐步掌握图像信号处理的基本方法,进而能够解决相关的工程和科研中的问题。图 像 是 人 类 获 取 和 交 换 信 息 的 主 要 来 源 , 因 此 , 图 像 处 理 的 应 用 领 域 必 然 涉及 到 人 类 生 活 和 工 作 的 方 方 面 面 。 随 着 人 类 活 动 范 围 的 不 断 扩 大 , 图 像 处 理 的 应用 领 域 也 将 随 之 不 断 扩 大 , 数 字 图 像 处 理 对 人 类 的 作 用 将 是 不 可 限 量 1。1.2 国 内 外 研 究 现 状数 字 图 像 处 理 起 源 于 20 世 纪 20 年 代 。 当 时 , 人 们 通 过 Bartlane 海 底 电 缆图 片 传 输 系 统 , 从 伦 敦 到 纽 约 传 输 了 一 幅 经 过 数 字 压 缩 后 的 照 片 , 从 而 把 传 输 时间 从 一 周 多 缩 短 到 不 足 三 个 小 时 。 为 了 传 输 图 片 , 该 系 统 在 传 输 端 进 行 了 图 像 编码 , 然 后 在 接 收 端 用 特 殊 打 印 设 备 重 构 了 该 图 片 。 尽 管 这 一 应 用 包 含 了 数 字 图 像处 理 的 知 识 , 但 是 并 没 有 使 用 计 算 机 。 而 数 字 图 像 处 理 需 要 很 大 的 存 储 空 间 和 计算 能 力 , 其 发 展 受 到 计 算 机 中 数 据 存 储 、 显 示 和 传 输 等 相 关 技 术 发 展 的 制 约 2。在 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 。20 世 纪 60 年 代 初 期 数 字 图 像 处 理 作 为 一 门 学 科 大 约 形 成 了 。 第 一 台 可 执行 图 像 处 理 任 务 的 大 型 计 算 机 出 现 。 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 术装订线第 2 页 共 41 页, 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 , 获 得 了 非 凡 的 成 果 , 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 。 在 以 后 的 宇 航 空 间 技 术 , 如 对 火星 、 土 星 等 星 球 的 探 测 研 究 中 , 数 字 图 像 处 理 技 术 都 发 挥 了 巨 大 的 作 用 。20 世 纪 60 年 代 末 70 年 代 初 , 数 字 图 像 处 理 技 术 应 用 于 医 学 图 像 、 地 球 遥感 监 测 和 天 文 学 等 诸 多 领 域 。 1972 年 英 国 EMI 公 司 工 程 师 Housfield 发 明 了 用于 头 颅 诊 断 的 X 射 线 计 算 机 断 层 摄 影 装 置 , 也 就 是 我 们 通 常 所 说 的 CT( Computer Tomograph) 。 CT 的 基 本 方 法 是 根 据 人 的 头 部 截 面 的 投 影 , 经 计 算 机 处 理 来重 建 截 面 图 像 , 称 为 图 像 重 建 。 1975 年 EMI 公 司 又 成 功 研 制 出 全 身 用 的 CT 装置 , 获 得 了 人 体 各 个 部 位 鲜 明 清 晰 的 断 层 图 像 。 1979 年 , 这 项 无 损 伤 诊 断 技 术获 得 了 诺 贝 尔 奖 , 说 明 它 对 人 类 作 出 了 划 时 代 的 贡 献 。 1972 年 美 国 陆 地 资 源 卫星 (Landsat)将 多 谱 图 像 用 于 资 源 探 测 。 同 年 , 计 算 机 层 析 仪 (CT)问 世 , 它 将 图像 重 建 技 术 用 于 医 学 3。20 世 纪 70 年 代 中 期 开 始 , 随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是 70 年代末 MIT 的 Marr 提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索新的领域。1.3 课 题 内 容 安 排本文主要以 MATLAB 为工具来实现数字图像的处理。全文共分 7 章,内容安排如下:第一章 绪论,介绍了课题研究目的及意义和国内外研究现状。第二章 介绍了图像的数字化、数字图像处理的基本知识和图像文件格式。第三章 介绍了 Matlab 仿真软件。第四章 介绍了二值图像操作原理及利用 MATLAB 实现二值图像操作。第五章 介绍了图像增强的原理及利用 MATLAB 来实现图像增强。第六章 介绍了图像复原原理及利用 MATLAB 实现图像复原。第七章 总结与展望。装订线第 3 页 共 41 页第 2 章 数字图像处理的简介2.1 图像的数字化过程图像的数字化过程就是在计算机内生成一个二维矩阵的过程。数字化的目的是将一幅图像以数字的形式进行表示,并且要做到既不失真又便于计算机进行处理。图像的数字化要求是要达到以最小的数据量不失真地描述图像信息。数字图像(digital imagine)和传统的图像即模拟图像(picture)是有差别的。图像的数字化包括采样和量化两个过程。1.采样采样(sampling)就是把在时间上和空间上连续的图像分割成离散点(采样点,即像素)的集合的一种操作。采样是对图像空间坐标的离散化,它决定了图像的空间分辨率。采样越细,越能精确地表现图像。图像基本上是在二维平面上连续分布的信息形式要把它输入到计算机中,首先要把二维信号变成一维信号,因此要进行扫描(scanning)。最常用的扫描方法是在二维平面上按一定间隔顺序地从上方顺序地沿水平方向的直线(扫描线)扫描,从而取出浓淡值(灰度值)的线扫描(Laster 扫描)。对于由此得到的一维信号,通过求出每一特定间隔的值,可以得到离散的信号。对于运动图像除进行水平,垂直两个方向的扫描以外,还有进行时间轴上的扫描。通过采样,如设横向的像素数为 M,纵向的像素数为 N,则画面的大小可以表示为“M*N”个像素。一般来说,图像中细节越多,采样的间隔应当越小。2.量化如果把这些连续变化的值(灰度值)量化为 8bit,则灰度值被分成 0-2552 的256 个级别,分别对应于各个灰度值的浓淡程度,叫做灰度等级或灰度标度。经过采样,图像被分解成在时间上和空间上离散分布的像素,但是像素的值(灰度值)还是连续值。像素的值,是指白色-灰色-黑色的浓淡值,有时候也指光的强度(亮度)值或灰度值。把这些连续的浓淡值或灰度值变为离散的值(整数值)的操作就是量化。在 0-255 的值对应于白-黑的时候,有以 0 为白,255 为黑的方法,也有以 0 为黑,255 为白的方法,这取决于图像的输入方法以及用什么样的观点对图像进行处理等,这是在编程时应特别注意的问题。但在只有黑白二值的二值图像的情形,一般设 0 为白,1 为黑 4。量化的方法有:(1) 分层量化(Hierarchical quantization)(2) 均匀量化(Uniform quantization)(3) 非均匀量化(Non-uniform quantization)分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值分成有限多的层次。均匀量化是把装订线第 4 页 共 41 页源图像灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限层次,如果采用不均匀分层就是非均匀量化。对连续的灰度值赋予量化级的,即灰度值方法有:等间隔量化(Equal interval quantization)和非等间隔量化(Non equal interval quantization)。等间隔量化是简单地把采样值的灰度范围等间隔地分割并进行量化。非均匀量化是依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数,按总的量化误差的最小的原则来进行量化。实用中一般采用等间隔量化 5。3. 采样、量化和图像细节的关系上面的数字化过程,需要确定数值N和灰度级的级数K。在数字图像处理中,一般都取成2的整数幂,即:(2-1) 2nN(2-2) mK一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b为:(2-3) *log(2)()mNbbit例如,灰度级为256级(m=8)的512512的一幅数字图像,需要大约210万个存储位。随着N和m的增加,计算机所需要的存储量也随之迅速增加。由于数字图像是连续图像的近似,从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N值)以及量化的级数K(或m值)。N和K的值越大,图像越清晰 6。2.2 数字图像处理的基本内容2.2.1 基本概念数 字 图 像 处 理 (Digital Image Processing)是 通 过 计 算 机 对 图 像 进 行 去 除噪 声 、 增 强 、 复 原 、 分 割 、 提 取 特 征 等 处 理 的 方 法 和 技 术 。 相 对 于 以 往 的 数 字 图像 处 理 方 法 , 数 字 图 像 处 理 是 一 次 新 的 “工 业 革 命 ”, 它 彻 底 改 变 了 以 往 人 们处 理 图 像 时 所 采 用 的 手 段 , 成 为 图 像 处 理 中 一 个 崭 新 的 方 向 。数 字 图 像 处 理 的 产 生 和 迅 速 发 展 主 要 受 三 个 因 素 的 影 响 : 一 是 计 算 机 的 发 展 ;二 是 数 学 的 发 展 (特 别 是 离 散 数 学 理 论 的 创 立 和 完 善 ); 三 是 广 泛 的 农 牧 业 、 林业 、 环 境 、 军 事 、 工 业 和 医 学 等 方 面 的 应 用 需 求 的 增 长 7。2.2.2 数字图像处理的主要内容从系统整体研究的角度来看,数字图像处理的研究内容主要包括以下几个方面:图像的获取、表示与表现,图像增强、图像复原、图像分割、图像分析、图像重建及图像编码压缩等。其中,数字图像处理包括:算术/逻辑操作和几何运算、图像增强、图像分割、图像形态学处理、模式识别、图像复原、图像压缩等内容。装订线第 5 页 共 41 页(1)算术/逻辑操作图像中的算术/逻辑操作主要以像素对像素为基础在两幅或多幅图像间进行(其中不包含逻辑非操作,它在单一影像中进行)。对图像的逻辑操作同样也是基于像素的。“与或非”这三种逻辑算子完全是函

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