基于MATLAB的数字图像处理-毕业设计PPT

1、基于MATLAB的数字图像处理 班级： 姓名： 指导教师： 目录1. 数字图像处理的基本内容2. MATLAB软件简介3. 图像增强4. 二值图像分析5. 图像复原数字图像处理的基本内容（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。（2）主要内容 图像数字化 图像分析 图像压缩 图像复原（恢复） 图像增强 图像增强处理的方法与频域增强方法：1.空域滤波增强 1.1.线形滤波 1.2.非线形滤波 2.空间变换增强 1.1.增强对比度 1.2.图像求反频域增强： 1.高通滤波 阶截断频率

2、为d0的Butterworth高通滤波器的转移函数为： H（u，v）= 2.低通滤波 阶截断频率为d0的Butterworth低通滤波器的转移函数为： H（u，v）= MATLAB软件简介MATLAB 是MATrix LABoratory（“矩阵实验室”）的缩写，不仅具备完善的科学计算功能，而且能胜任众多专业领域的仿真和设计任务，甚至能自动生成直接与硬件关联的代码，在图像处理、系统仿真、数字信号处理、自动控制等领域都有着广泛的应用。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

3、6.MATLAB 环境可运行文件的多样化图像增强空域变换增强：1.增强对比度 增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的。 MATLAB代码所示： f=X2(i,j); g(i,j)=0; if(f=0)&(f=f1)&(f=f2)&(f=0)&(f=f1) g(i,j)=g1-k*f; else g(i,j)=0; end end end figure,imshow(mat2gray(g)运行后：图像增强代码：I=imread(saturn.tif);J=imnoise(I,salt & pepper,0.02);imshow（I）fi

4、gure，imshow（J）K1=filter2(fspecial(average,3),J)/255;figure,imshow(K1)title(3*3的均值滤波器)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。图像增强2.非线性平滑滤波器 中值滤波器是最常用的非线性平滑滤波器。它是一种临域运算，类似于卷积，但计算的不是加权求和，而是把邻域中的像素按灰度级进行排序，然后选择改组的中间值作为

5、输出的像素值。 原图 加入椒盐噪声的图像 均值滤波器处理图像图像增强代码：I=imread(saturn.tif);J=imnoise(I,salt & pepper,0.02);K1=medfilt2(J,3,3);figure,imshow(K1) 原图 加入椒盐噪声的图像 中值滤波处理 图像图像增强3.线性锐化滤波器 图像锐化的目的是为了突出图像的边缘信息，加强图像的轮廓特征，以便于人眼的观察和机器的识别。线性高通滤波器是最常用的线性锐化滤波器。这种滤波器的中心系数都是正的，而周围的系数都是负的。对3*3的模板来说，典型的系数取值是： -1 1 1；-1 8 1；-1 1 -1代码: I

6、=imread(saturn.tif); imshow(I1);m=fspecial(laplacian) title(高通滤波laplacian算子)I1=filter2(m,I)subplot(1,2,2);h=fspecial(unsharp,0.5);title(高通滤波unsharp)I2=filter2(h,I)/255;subplot(1,2,1);图像增强4.图像频域增强：1.Butterworth 低通滤波器是一种物理上可以实现的低通滤波器，n阶，截断频率为d0的Butterworth低通滤波器的转移函数为： H（u，v）=图像增强 由于在通带与阻带之间有个平滑的过渡带的存在

7、，用Butterworth低通滤波器得到的输出图像保留了微量的高频信号，从而使图像的边缘模糊程度大大降低。代码: for i=1:N1 for j=1:N2d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2);h=1/(1+0.414*(d/d0)(2*n);result(i,j)=h*g(i,j);加噪去噪图像增强2.Butterworth（巴特沃斯）高通滤波器 利用高通滤波器可以对图像的边缘信息进行增强，起到锐化图像的作用。原理与低通滤波相反。代码：for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); if(d=0) h=0; else h=1/(1+0.41

8、4*(d0/d)(2*n); 处理后的图二值图像分析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); 二值图像分析（2）边缘提取图像B对图像A进行腐蚀，然后用A减去腐蚀后的图像即可得到边缘。 在MATLAB提供了bwperim函数用于对二值图像进行边缘提取。代码：I1=imread(blood1.