基于MATLAB的数字图像预处理毕业论文

1、 兰州工业学院毕业设计（论文）题目:基于MATLAB的数字图像预处理系 别: 软件工程学院专 业: 软件技术班 级: 软件11-1班姓 名: 杨姗姗 学 号:指导教师（职称）: 赵双萍（教授）日 期: 2013年3月兰州工业学院毕业设计（论文）任务书 软件工程 学院 2014 届 软件 专业毕业设计（论文）任务书毕业设计（论文）题目基于MATLAB的数字图像预处理课题内容性质理论性研究课题来源性质教师研究课题设计/论文校内（外）指导教师职 称工作单位及部门联系方式赵双萍教授软件工程系一、题目说明（目的和意义）：图像信息以其信息量大，传输速度快，作用距离远等一系列的优点成为人类获取信息的重要来源

2、及利用信息的重要手段。图像处理技术逐步向其他学科领域渗透并为其他学科所利用。图像处理技术在计算机应用中具有重要的意义。通过数字图像预处理的研究，了解数字图像预处理的原理，掌握MATLAB工具软件在图像预处理中的应用，理解数字图像预处理的思想。本次设计的主要目的是提高学生综合分析问题和进行科学实验的能力，为将来走上工作岗位打下一个良好的基础二、设计（论文）要求（工作量、内容）：（一）数字图像预处理的理论研究（占全部工作量的20%） 1、认真阅读毕业设计任务书，对设计题目的实用性、可行性进行论证 2、了解数字图像预处理的理论基础。查看资料收集数字图像预处理的内容及过程。 3、认真阅读毕业设计任务书

3、。了解设计目标及要求的开发环境。主要是工具软件环境，即实验中将采用的开发工具，如有异议，可及时与指导老师进行交流。 4、设计目标及要求：了解数字图像预处理的过程。（二）实验验证阶段（占全部工作量的50%）1、采用MATLAB工具实现锐化，平滑，几何变换和滤波等几个方面的实验仿真。2、对仿真结果进行比较分析。3、总结实验结果（三）书写设计论文（占全部工作量的30%）三、进度表日 期内 容第16周第一阶段：理论学习阶段 1、了解数字图像预处理技术的理论基础 2、了解数字图像预处理的内容及过程。第17周第二阶段： MATLAB工具软件的熟悉 1、熟悉MATLAB工具软件在图像预处理方面的应用2、熟悉

4、MATLAB工具实现数字图像预处理的内容第18-19周第三阶段：数字图像预处理的实验仿真和比较分析 1、对数学图像预处理的其中几个个过程进行实现仿真， 2、用MATLAB进行综合调试 3、对仿真结果进行比较和分析第20-21周第四阶段：整理资料，撰写毕业论文完成日期答辩日期 四、主要参考文献、资料、设备和实习地点及翻译工作量：1主要参考文献：1 Rafael C.Gonzalez Richard E.Woods著,数字图像预处理. 北京：电子工业出版社.2009.82 Rafael C.Gonzalez Richard E.Woods著 数字图像预处理（MATLAB版）电子工业出版社.2007

5、.10.3刘刚 著 MATLAB数字图像预处理 机械工业出版社2010.72设备：计算机一台，自己解决。3翻译工作量：论文摘要。指导教师签字教研室主任签字主管系领导签字年 月 日年 月 日年 月 日 兰州工业学院毕业设计（论文）评语 题目: 基于MATLAB的数字图像处理 专业： 软件技术 班级： 软件11-1 姓名： 杨姗姗 指导教师评语： 指导教师（签名） 年 月 日答辩教师评语：答辩委员会（分组）负责人（签名） 年 月 日摘 要数字图像预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，由于数字图像预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

6、。数字图像预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。数字图像预处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像预处理的信息量很大，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的数字图像预处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像预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图像预处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强。AbstractDigital image proc

7、essing 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

8、 algorithms computer graphics 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 on the processing speed requirement is relatively high. MATLAB powerful computing and gr

9、aphics display capabilities, so that image processing becomes more simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB language and this MATLAB-based digital image processing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, and

10、 through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method. Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement.Key words：MATLAB, digital image processing,  image enhancement.目录摘 要IIIAbstract- 4 -第1章 绪 论- 6 -1.1图像预处理的定义- 6 -1.

11、2图像预处理研究的背景意义及发展趋势- 6 -1.2.1图像预处理研究的意义 - 6 -1.2.2图像预处理的研究现状及发展趋势- 7 -第2章 数字图像增强处理基本简介- 8 -2.1 基本概念- 8 -2.2 图像增强的目的:- 8 -2.3图像增强处理的方法简介- 8 -2.3.1灰度变换增强- 9 -2.3.2空域滤波增强- 9 -2.3.3频域增强- 9 -2.3.4 彩色增强- 9 -第3章 图像的增强处理- 9 -3.1 灰度变换增强- 9 -3.1.1 灰度变换- 9 -3.1.2 灰度值调整- 11 -3.1.3 直方图均衡化- 11 -3.1.4 直方图规定化- 12 -3

12、.2 空域滤波增强- 14 -3.2.1 平滑滤波器- 14 -3.2.2 中值滤波器- 15 -3.2.3 自适应滤波器- 16 -3.2.4 锐化滤波器- 17 -3.3频域滤波增强- 18 -3.3.1 高通滤波- 18 -3.4 彩色增强- 19 -3.4.1 真彩色增强- 19 -总结- 21 -致谢- 21 -参考文献：- 22 -第1章 绪 论1.1图像预处理的定义图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。1.2图像预处理研究的背景意义及发展趋势1.2.1图像预处理研究的意义图像预处理是将每一个图像分检出来交给识别模块识别。图像预处理的主要目的是消除

13、图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。随着电子技术和计算机技术的不断提高，图像预处理技术在视频监控系统中获得了巨大发展。对视频监控系统来说，监控环境中的噪声以及图像在传输、接收过程中会产生的噪声降低了图像质量，使图像模糊。我们可以通过图像增强技术改善图像的质量。在一幅图像中，人们只对图中的某些目标感兴趣，我们通过图像分割技术把图像分割成不同的区域，从而分离出图像中的各个对象，然后从这些区域中获取对象的特征，从而提取出我们感兴趣的目标。  由于计算机处理能力的不断增强，图像预处理技术在飞速发展的

14、同时，也越来越广泛地向其他学科快速交叉渗透，使得图像在信息获取以及信息利用等方面也变得越来越重要。目前图像预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。随着计算机的发展，图像预处理技术的应用领域必将继续扩大，充当越来越重要的角色，对于人们的生活产生巨大影响。1.2.2图像预处理的研究现状及发展趋势 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

15、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。图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事指导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从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。人们已经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

16、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。第2章 数字图像增强处理基本简介2.1 基本概念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

17、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。2.2 图像增强的目的: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。2.3图像增强处理的方法简介2.3.1灰度变换增强根据某种目标条件，按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素的灰度值的方法。2.3.2空域滤波增强空域滤波可分为线形滤波和非线形滤波两类。线形滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析。非线形空域滤波器则一般

18、直接对邻域进行操作。另外各种滤波器根据功能又主要分成平滑滤波和锐化滤波。平滑可用低通来实现，锐化可用高通来实现平滑滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量，但不影响在低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，滤波器将这些分量滤去可使图像平滑。2.3.3频域增强频域增强的基本原理是：卷积理论是频域技术的基础。2.3.4 彩色增强(1) 伪彩色增强 (2)真彩色增强 第3章 图像的增强处理3.1 灰度变换增强 3.1.1 灰度变换非线性灰度变换公式为: (1) 式中，a,b,c是便于调整曲线的位置和形状而引入的参数。对数变换使低灰度变换范围的f得以扩展，而高灰度范

19、围的f得到压缩，以使图像分布均匀，与人的视觉特性相匹配。(2)编码： f=imread('0.jpg')M,N=size(f);g=zeros(M,N);f=double(f);g=double(g);k1=min(min(f);k2=max(max(f);a=k1+50;b=k2-50;c=k1-30;d=k2+20; for i=1:M for j=1:N if(f(i,j)>=a)&(f(i,j) g(i,j)=(d-c)/(b-a)*(f(i,j)-a)+c; end if(f(i,j) g(i,j)=c; end if(f(i,j)>=b) g(i

20、,j)=d; end end end figure; subplot(121); imshow(f,); subplot(122); imshow(g,);(3) 效果图如图3.1： 图3.1灰度变换(4)结论：对数灰度变换使图像的高灰度范围得到压缩。3.1.2 灰度值调整(1) 灰度值调整用到的函数:J=imadjust(I)(2)编码:pout=imread('0.jpg');pout_imadjust=imadjust(pout);pout_histeq=histeq(pout);Subplot(121);imshow(pout);title('(a)原始图像&#

21、39;);Subplot(122);imshow(pout_imadjust);title('(b)调整值');(3)效果图如图3.2: （a)原图 图3.2灰度值调整 (b)调整值(4)结论:灰度值调整用于调整灰度值或色图。3.1.3 直方图均衡化(1)公式:=(k=0,1,2,L-1，0)式中，nk为灰度级rk的像素数目:N为图像中像素的总数:L为像素中可能的灰度级总数。(2)编码:I=imread('0.jpg');J=histeq(I);subplot(221);imshow(I)Title('(a)原始图像');subplot(222)

22、;imshow(J)Title('(b) 原始图像直方图 ');subplot(223);imhist(I,64)Title('(c)均衡化图像');subplot(224);imhist(J,64)Title('(d)均衡化图像直方图');(3)效果图如图3.3:图3.3直方图均衡化(4)结论:把原始图像的直方图变换成均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围，达到增强图像整体对比度的效果。3.1.4 直方图规定化(1)公式:=(k=0,1,2,L-1)(2)编码:I=imread('0.jpg');hgram=0:255;%灰度

23、变换的范围。J=histeq(I,hgram);subplot(221);imshow(I);title('原始图')subplot(222);imshow(J);title('直方图规定化');subplot(223);imhist(I,64)title('原图像直方统计')subplot(224);imhist(J,64)title('直方图规定化直方统计')(3)效果图如图3.4:图3.4直方图规定化(4)结论:自动增强整个图像的对比度，具体增强效果不易控制，总是得到全局均衡化的直方图。3.2 空域滤波增强3.2.1 平滑滤

24、波器(1)如果S为像素(x0,y0)的邻域集合（包含（x0,y0），（x,y）表示S中的元素，f(x,y)表示(x,y)点的灰度值，a(x,y)表示个点的权重，则对(x0,y0)进行平滑可表示为:(2)编码:I=imread('0.jpg');J=imnoise(I,'gaussian',0.025);subplot(221);imshow(I);title('原始图像');subplot(222);imshow(J);title('高斯噪声图像');k1=filter2(fspecial('average',3)

25、,J);subplot(223);imshow(uint8(k1);title('4*4模板平滑滤波器');k2=filter2(fspecial('average',5),J);subplot(224);imshow(uint8(k2);title('5*6模板平滑滤波器');(3)效果图如图3.5:图3.5平滑滤波器(4)结论:平滑滤波器的目的是消除或尽量减少噪声，改善图像的质量。3.2.2 中值滤波器(1)一组数字x1,x2,xn来说，如果把n个数安值的大小顺序排列为xn<=xi2<=<=xin,则y便成为序列x1,x2,

26、xn的中值可表示为: y=Med(2)编码:I=imread('0.jpg');subplot(2,3,1);imshow(I);title('(a)原始图像');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.01);subplot(2,3,2);imshow(J);title('(b)椒盐噪声图像');k=medfilt2(J,3,3);subplot(2,3,3);imshow(k,);title('(c)中值滤波');subplot(2,3,4);imshow(I);title('

27、;(d)原始图像');J2=imnoise(I,'gaussian',0.01);subplot(2,3,5);imshow(J2);title('(e)高斯噪声');k2=medfilt2(J2);subplot(2,3,6);imshow(k2,);title('(f)中值滤波');(3)效果图图3.6:图3.6中值滤波器(4)结论:适用于脉冲干扰，脉冲宽度较小，相距较远的在脉冲。3.2.3 自适应滤波器(1)-(2)编码:RGB=imread('0.jpg');subplot(131);imshow(RGB);tit

28、le('(a)原始图像')I=rgb2gray(RGB);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.025);subplot(132);imshow(J);title('(b)高斯噪音图像')k=wiener2(J,5 5);subplot(133);imshow(k);title('(c)自适应滤波处理')(3)效果图图3.7:图3.7自适应滤波器(4)结论:根据图像的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差大时，滤波器的平滑效果较弱，反之则较强。3.2.4 锐化滤波器(1)编码:I=imread(0.jpg);h=fs

29、pecial(laplacian);I2=filter2(h,I);subplot(121);imshow(I);xlabel(a)原图像);subplot(122);imshow(I2);xlabel(b)滤波后图像);(2) 效果图图3.8 图3.8锐化滤波器(4)结论:突出图像的边缘信息，加强图像的轮廓特征，便于识别。3.3频域滤波增强 3.3.1 高通滤波(1)函数: H（u，v）=(2)编码I=imread('0.jpg'); I=rgb2gray(I); figure(1),imshow(I); title('原图像')

30、; s=fftshift(fft2(I); figure(2); imshow(abs(s),); title('图像傅里叶变换所得频谱'); a,b=size(s); a0=round(a/2); b0=round(b/2); d=10; for i=1:a     for j=1:b         distance=sqrt(

31、i-a0)2+(j-b0)2);         if distance<=d h=1;         else h=0;         end;         s(i,j)=h*s(i,j);&#

32、160;    end; end; s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s); figure(3); imshow(s); title('低通滤波所得图像');(3)效果图图3.9 图3.9高通滤波(4)结论：衰减高频信息，是低频信息畅通无阻。3.4 彩色增强3.4.1 真彩色增强(1)编码:RGB=imread(0.jpg);subplot(221);imshow(RGB);xlabel1(a)原始真彩图像);subplot(222);imshow(RGB(:,:,1);xlabel1(b)真彩色图像红色分量);subplot(223);imshow(RGB(:,:,1);xlabel1(c)真彩色图像绿色分量);subplot(224);imshow(RGB(:,:,1);xlabel1(d)真彩色图像蓝色分量);(2)效果图 图3.10：图3.10真彩色增强(3)结论:不改变原图像的色彩，但由于增强后的图像又有所差别，保持色调和饱和度不变使亮度分量增强，使整个