数字图像处理 课程设计报告

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课程设计报告

姓名：

学号：

班级：

设计题目：图像处理

老师：赵哲教师

提交日期：12月29日

一、设计内容：

主题：《图像处理》

具体说明：对图像举行处理（容易滤镜，含糊，锐化，高斯含糊等），对图像举行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调节等），对图像举行特效处理（反色，实色混合，颜色平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），

二、涉及学问内容：

1、二值化

2、各种滤波

3、算法等

三、设计流程图

四、实例分析及截图效果：

运行效果截图：

第一步：读取原图,并显示

closeall;clear;clc;

%清晰工作窗口clc清空变量clear关闭打开的窗口closeall

I=imread('');

%插入图片赋给I

imshow(I);%输出图I

I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图

figure%新建窗口

subplot(321);%3行2列第一幅图

imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称

一，图像处理含糊

H=fspecial('motion',40);

%%滤波算子含糊程度40motion运动

q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q);

imhist(q1);

title('含糊图直方图');

二，图像处理锐化

H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清楚的

=imfilter(I,H,'replicate');

1=rgb2gray();

imhist(1);

title('锐化图直方图');

三，图像处理浮雕(来源网络)

%浮雕图

l=imread('');

f0=rgb2gray(l);%变灰度图

f1=imnoise(f0,'speckle',;

%高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声imnoise噪声污染图像函数speckle斑点

f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型

h3=1/9.*[111;111;111];

%采纳h3对图像f2举行卷积滤波

f4=conv2(f1,h3,'same');

%举行sobel滤波

h2=fspecial('sobel');

g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘same相同的

k=mat2gray(g3);%实现图像矩阵的归一化操作

四，图像处理素描(来源网络)

f=imread('');

[VG,A,PPG]=colorgrad(f);

ppg=im2uint8(PPG);

ppgf=255-ppg;

[M,N]=size(ppgf);T=200;

ppgf1=zeros(M,N);

forii=1:M

forjj=1:N

ifppgf(ii,jj)T).*VG;

PPG=(PPG>T).*PPG;

end

f1=rgb2gray(f);

imhist(f1);

title('素描图直方图');

五，图像处理实色混合(来源网络)

%实色混合

I(I127)=255;%对像素举行处理，若值大于127，置255imshow(I);

title('像素图');

I1=rgb2gray(f);

imhist(I1);

title('像素图直方图');

六，图像处理反色图

f=imread('');

q=255-q;

imshow(q);

title('反色图');

imhist(q1);

title('反色图直方图');

七，图像处理上下对称

A=imread('');

B=A;

[a,b,c]=size(A);

a1=floor(a/2);b1=floor(b/2);c1=floor(c/2);B(1:a1,1:b,1:c)=A(a:-1:a-a1+1,1:b,1:c);

figure

imshow(B)

title('上下对称');

A=rgb2gray(A);

figure

imhist(A)

title('上下对称直方图');

八，图像处理类左右对称

C=imread('');

A=C;

C(1:a,1:b1,1:c)=A(1:a,b:-1:b+1-b1,1:c);

figure

imshow(C)

title('左右对称');

A=rgb2gray(A);

figure

imhist(A)；

title('左右对称直方图');

九，图像处理单双色显示

a=imread('');

a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2);a3=a(:,:,3);

aa=rgb2gray(a);

a4=cat(3,a1,aa,aa);a5=cat(3,a1,a2,aa);

figure

subplot(121);

imshow(a4);

title('单色显示');

subplot(122);

imshow(a5);

title('双色显示');

a4=rgb2gray(a4);

a5=rgb2gray(a5);

figure

subplot(121);

imhist(a4);

title('单色显示直方图');

subplot(122);

imhist(a5);

title('双色显示直方图');

十，图像处理亮暗度调节

a=imread('');

a1=*a;

a2=2*a;

figure

subplot(121);imshow(a1);

title('暗图');

subplot(122);

imshow(a2);

title('亮图')

q3=rgb2gray(a1);q4=rgb2gray(a2);

figure

subplot(121);mhist(q3);title('暗图直方图')subplot(122);

imhist(q4);

title('亮图直方图')

十一，图像处理雾化处理

q=imread('');

m=size(q,1);n=size(q,2);

r=q(:,:,1);g=q(:,:,2);b=q(:,:,3);

fori=2:m-10

forj=2:n-10

k=rand(1)*10;%产生一个随机数作为半径

di=i+round(mod(k,33));%得到随机横坐标

dj=j+round(mod(k,33));%得到随机纵坐标

r(i,j)=r(di,dj);%将原像素点用随机像素点代替g(i,j)=g(di,dj);

b(i,j)=b(di,dj);

end

end

a(:,:,1)=r;a(:,:,2)=g;a(:,:,3)=b;

imshow(a)

title('雾化处理图');

q=rgb2gray(a);

figure

imhist(q);

title('雾化处理图直方图');

十二，图像处理高斯滤波

I=imread('');

G=fspecial('gaussian',[55],2);

%fspecial生成一个高斯滤波器

Ig=imfilter(I,G,'same');

%imfilter使用该滤波器处理图片

imshow(Ig);

title('高斯滤波');

I1=rgb2gray(Ig);

figure

imhist(I1);

title('高斯滤波直方图');

十三，图像处理颜色平衡（来自网络）

im=imread('');

im2=im;%存储元图像

im1=rgb2ycbcr(im);

%将imRGB图像转换为YCbCr空间。YCbCr空间Y亮度信息。Cb是蓝色重量和一个参考值得差%Cr是红色重量和一个参考值得差。

%im1是一个M*N*3的矩阵。

Lu=im1(:,:,1);%猎取亮度重量是一个M*N矩阵

Cb=im1(:,:,2);%猎取蓝色偏差量Cb是一个M*N的矩阵

Cr=im1(:,:,3);%猎取红色偏差量Cr是一个M*N的矩阵

[xyz]=size(im);%获得im的size将值赋给x=My=Nz=3.

tst=zeros(x,y);%建立一个M*N的0矩阵tst

Mb=sum(sum(Cb));

%sum(Cb)将每一列相加得到一个N维行向量。sum(sum(Cb))将行向量元素相加。得到一个数MbMr=sum(sum(Cr));%同理得到Mr

Mb=Mb/(x*y);

Mr=Mr/(x*y);%Mb,Mr分离除以x*y.得到蓝色和红色的均值。

Db=sum(sum(Cb-Mb))/(x*y);

Dr=sum(sum(Cr-Mr))/(x*y);%得到b,r的方差

cnt=1;

fori=1:x

forj=1:y

b1=Cb(i,j)-(Mb+Db*sign(Mb));

b2=Cr(i,j)-*Mr+Dr*sign(Mr));

if(b1<*Db)

Ciny(cnt)=Lu(i,j);%获得一个列向量Ciny维度为cnt-1

tst(i,j)=Lu(i,j);

cnt=cnt+1;

end

end

end

cnt=cnt-1;

iy=sort(Ciny,'descend');%将列向量Ciny元素降序罗列

nn=round(cnt/10);

Ciny2(1:nn)=iy(1:nn);%将iy的1到nn个元素复制给Ciny2mn=min(Ciny2);

c=0;

fori=1:x

forj=1:y

iftst(i,j)<mn

tst(i,j)=0;

else

tst(i,j)=1;

c=c+1;

end

end

end

R=im(:,:,1);

G=im(:,:,2);

B=im(:,:,3);

R=double(R).*tst;%将R元素与tst元素对应相乘

G=double(G).*tst;

B=double(B).*tst;

Rav=mean(mean(R));%求均值先列后行

Gav=mean(mean(G));

Bav=mean(mean(B));

Ymax=double(max(max(Lu)))/15;

Rgain=Ymax/Rav;

Ggain=Ymax/Gav;

Bgain=Ymax/Bav;

im(:,:,1)=im(:,:,1)*Rgain;

im(:,:,2)=im(:,:,2)*Ggain;

im(:,:,3)=im(:,:,3)*Bgain;

W=im;

figure,imshow(im2,[]),title('原始图像');

figure,imshow(im,[]),title('颜色平衡处理后的图像');

im1=rgb2gray(im);

%subplot(326);

figure

imhist(im1);

title('颜色平衡处理后直方图');

十四，图像处理明暗反转（网络）

f=imread('');

%f=rgb2gray(f);

g1=imadjust(f,[01],[10]);

g2=imadjust(f,[],[01]);

imshow(g2);

title('明暗反转');

figure

g=rgb2gray(g2);

imhist(g);

title('明暗反转直方图');

十五，图像处理反转负冲效果（负片图片）

f=imread('');

g=imcomplement(f);%IPT函数imcomplement

imshow(g);

title('负片图片');

g1=rgb2gray(g);

figure

imhist(g1);

title('负片图片直方图');

%明暗反转功能让这种获得明暗反转图像的过程可用于增加潜入在大片黑色区域中的白色或灰色细节十六，图像处理直方图均衡化

a=imread('');

b=rgb2gray(a);

imshow(b);

c=histeq(b);%直方图均衡化

imshow(c);

title('直方图均衡化');

figure

imhist(c);

title('直方图均衡化直方图');

十七，图像处理椒盐噪声

M=imread('');

P2=imnoise(M,'salt%加入椒盐噪声

imshow(P2);

title('椒盐噪声');

=rgb2gr