【正文】 過(guò)，可以使圖像的邊緣或線條變得更清楚，可實(shí)現(xiàn)圖像的銳化。 高通濾波器程序中采用二階巴特沃斯高通濾波器，與低通濾波過(guò)程相同，先進(jìn)行傅里葉變換，然后通過(guò)高通濾波器，再進(jìn)行傅里葉反變換，從而得到高通濾波后的圖像，具體程序見(jiàn)附錄。 圖像分割 圖像分割是一種重要的圖像分析技術(shù)。為了識(shí)別和分析圖像中的目標(biāo)，需要將它們從圖像中分離提取出來(lái)，在此基礎(chǔ)上才有可能進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)量和對(duì)圖像進(jìn)行利用。圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。 閾值分割灰度閾值法是把圖像的灰度分成不同的等級(jí)，然后用設(shè)置灰度閾值的方法確定有意義的區(qū)域或欲分割物的邊界，該方法中最簡(jiǎn)單的就是二值化的閾值分割。 閾值分割程序中先通過(guò)函數(shù)graythresh()即用Otsu方法計(jì)算出全局圖像閾值，再通過(guò)函數(shù)im2bw( , )基于一定閾值將圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。 梯度分割 梯度分割即對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，圖像邊緣對(duì)圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)分析十分有用。邊緣能勾劃出目標(biāo)物體，使觀察者一目了然。邊緣蘊(yùn)含了豐富的內(nèi)在信息，是圖像識(shí)別中抽取圖像特征的重要屬性。(1) Roberts算子 Roberts算子程序中先通過(guò)函數(shù)rgb2gray()對(duì)圖像進(jìn)行灰度變換，再通過(guò)函數(shù)edge( ,39。roberts39。) 即用Roberts算子識(shí)別灰度圖像的輪廓，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的邊緣檢測(cè)。(2) Canny算子程序中先通過(guò)函數(shù)rgb2gray()對(duì)圖像進(jìn)行灰度變換，再通過(guò)函數(shù)edge( ,39。canny39。) 即用Canny算子識(shí)別灰度圖像的輪廓。(3) Sobel算子程序中先通過(guò)函數(shù)rgb2gray()進(jìn)行灰度變換，再通過(guò)函數(shù)edge( ,39。sobel39。) 即用Sobel算子識(shí)別灰度圖像的輪廓，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的邊緣檢測(cè)。 Sobel算子 Canny算子 圖像變形 翻轉(zhuǎn) 上下翻轉(zhuǎn)上下翻轉(zhuǎn)：程序中通過(guò)函數(shù)flipud()對(duì)圖像數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行上下翻轉(zhuǎn)，由于彩色圖像不能直接進(jìn)行矩陣翻轉(zhuǎn)，因此需要先將彩色圖像通過(guò)灰度變換處理后再進(jìn)行翻轉(zhuǎn)。 左右翻轉(zhuǎn)左右翻轉(zhuǎn)：與上下翻轉(zhuǎn)相同，先將圖像進(jìn)行灰度變換后，通過(guò)函數(shù)fliplr()將圖像數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行左右翻轉(zhuǎn)。 旋轉(zhuǎn)打開(kāi)圖片后，選擇“編輯”菜單“圖像變形”中的“旋轉(zhuǎn)”后，執(zhí)行界面會(huì)出現(xiàn)調(diào)整角度的輸入對(duì)話框，在對(duì)話框中輸入任意角度，則原圖像將會(huì)旋轉(zhuǎn)任意角度，輸入正數(shù)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，輸入負(fù)數(shù)順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。以90為例，在對(duì)話框中輸入90，則圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90。 圖像旋轉(zhuǎn)在程序中由prompt={39。調(diào)整角度39。}。來(lái)顯示輸入對(duì)話框，函數(shù)inputdlg()創(chuàng)建對(duì)話框和輸入框，輸入角度后通過(guò)函數(shù)imrotate()進(jìn)行相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)。 其它常用處理 亮度當(dāng)在“編輯”菜單中選擇“亮度”后，會(huì)出現(xiàn)調(diào)整倍數(shù)的輸入對(duì)話框，默認(rèn)值為1，在對(duì)話框中輸入數(shù)值后圖像便會(huì)相應(yīng)變換亮度。輸入數(shù)值小于1時(shí)，圖像變亮，輸入數(shù)值大于1時(shí)，圖像變暗。程序中通過(guò)函數(shù)imadjust()來(lái)實(shí)現(xiàn)，即將原圖像的亮度值以輸入數(shù)值描述的曲線關(guān)系映射到新的數(shù)值中，從而實(shí)現(xiàn)亮度的變化。 亮度調(diào)整 對(duì)比度 對(duì)比度增強(qiáng)對(duì)比度增強(qiáng)：選擇菜單中“對(duì)比度增強(qiáng)”后，彈出輸入?yún)?shù)的對(duì)話框，以輸入?yún)?shù)2為例。程序中通過(guò)乘法函數(shù)immultiply()將原圖像數(shù)據(jù)與輸入數(shù)值相乘，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。 對(duì)比度減弱對(duì)比度減弱：選擇菜單中“對(duì)比度減弱”后，彈出輸入?yún)?shù)的對(duì)話框，同樣以輸入?yún)?shù)2為例。程序中通過(guò)除法函數(shù)imdivide()將原圖像數(shù)據(jù)與輸入數(shù)值相除，從而減弱圖像的對(duì)比度。 截圖 截圖當(dāng)選擇完菜單中的“截圖”后，鼠標(biāo)箭頭會(huì)變成一個(gè)十字，能夠選擇想要截取的圖像部分，選中后就會(huì)直接顯示出截取后的圖像。程序中通過(guò)函數(shù)imcrop()來(lái)實(shí)現(xiàn)的，即返回圖像的一個(gè)裁剪區(qū)域，允許用戶以交互方式使用鼠標(biāo)選定要剪切的區(qū)域。 底片效果 底片效果程序中通過(guò)函數(shù)implement()對(duì)圖像數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行取反運(yùn)算，即可實(shí)現(xiàn)底片效果。 二值處理 二值處理二值化即將彩色圖像轉(zhuǎn)換成只有0和1兩個(gè)數(shù)值的圖像，程序中通過(guò)二值轉(zhuǎn)換函數(shù)im2bw()將彩色圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。3 結(jié)果分析經(jīng)過(guò)我們小組的不斷調(diào)試，軟件已經(jīng)得到了完善，達(dá)到了課設(shè)的基本要求，基于MATLAB數(shù)字圖像處理平臺(tái)設(shè)計(jì)能實(shí)現(xiàn)的全部功能如下：(1) 設(shè)計(jì)圖形用戶界面，實(shí)現(xiàn)了圖像的打開(kāi)、保存及退出(2) 實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像的傅里葉變換及離散余弦變換，其中離散余弦變換只能對(duì)灰度圖像處理。(3) 實(shí)現(xiàn)了圖像空間域增強(qiáng)包括灰度變換和直方圖均衡化，還有圖像頻率域增強(qiáng)包括低通濾波器和高通濾波器。其中直方圖均衡化，低通濾波和高通濾波均只支持對(duì)灰度圖像處理。(4) 實(shí)現(xiàn)了圖像分割：閾值分割和梯度分割，梯度分割有Roberts算子、Canny算子、Sobel算子。其中梯度分割需要對(duì)圖像先進(jìn)行灰度變換。(5) 實(shí)現(xiàn)了圖像的翻轉(zhuǎn)和旋轉(zhuǎn)。圖像的翻轉(zhuǎn)只支持灰度圖像。(6) 實(shí)現(xiàn)了圖像的亮度，對(duì)比度的調(diào)整，能夠?qū)D像截圖、做出底片效果及二值化處理。實(shí)驗(yàn)程序雖然基本實(shí)現(xiàn)了以上這些功能，但遺憾的是有些功能只支持對(duì)灰度的圖像處理，還不能直接對(duì)彩色圖像進(jìn)行處理。4 心得體會(huì)通過(guò)兩周的MATLAB課程設(shè)計(jì)實(shí)踐，使我對(duì)MATLAB的使用有了進(jìn)一步的了解和熟悉。還記得當(dāng)初我們小組抽到這個(gè)題目的時(shí)候，每個(gè)人看到這個(gè)題目都無(wú)所適從。雖然曾經(jīng)學(xué)過(guò)關(guān)于數(shù)字圖像處理的課程，但對(duì)于MATLAB的數(shù)字圖像處理的實(shí)際運(yùn)用并不是很熟悉，特別是對(duì)此次GUI設(shè)計(jì)更是沒(méi)有絲毫接觸過(guò)的。雖然對(duì)課題感到很懵懂，但在指導(dǎo)老師的提示與指導(dǎo)后，我們開(kāi)始找到了解決問(wèn)題的路徑。我們到圖書(shū)館借了幾本相關(guān)的書(shū)，又從網(wǎng)上收集了大量的資料，為這次課設(shè)做了較為充分的準(zhǔn)備，在參考了相關(guān)材料及程序后，我對(duì)自己要做的課設(shè)內(nèi)容有了進(jìn)一步的了解，并對(duì)MATLAB的使用有了更深的體會(huì)。當(dāng)然，在課設(shè)的進(jìn)行過(guò)程中，我們還是遇到了不少問(wèn)題。例如，起初由于我對(duì)句柄使用以及一些函數(shù)使用的不恰當(dāng)，使得在對(duì)圖像文件的保存上就遇到了問(wèn)題，不過(guò)在我們小組的討論研究下輕松的就解決了。隨著課設(shè)的進(jìn)行，對(duì)matlab的的熟悉度逐步加深。在基本功能已經(jīng)完成的基礎(chǔ)上，我們開(kāi)始進(jìn)行一些擴(kuò)張功能的嘗試，比如圖像的旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)，圖像亮度、對(duì)比度的調(diào)整，截圖等功能，也實(shí)現(xiàn)了較為理想的結(jié)果。雖然這課題最終的功能還不是很完善，但是我還是較為滿意的。本次的課程設(shè)計(jì)，不但鞭策著我去鞏固MATLAB的理論知識(shí)，還提高了我對(duì)MATLAB的實(shí)際操作運(yùn)用，使得理論與實(shí)踐相結(jié)合，為進(jìn)一步學(xué)MATLAB打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。附錄function varargout = keshe(varargin)gui_Singleton = 1。gui_State = struct(39。gui_Name39。, mfilename, ... 39。gui_Singleton39。, gui_Singleton, ... 39。gui_OpeningF39。, @keshe_OpeningF, ... 39。gui_OutputF39。, @keshe_OutputF, ... 39。gui_LayoutF39。, [] , ... 39。gui_Callback39。, [])。if nargin amp。amp。 ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1})。endif nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainf(gui_State, varargin{:})。else gui_mainf(gui_State, varargin{:})。end% function keshe_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin) = hObject。guidata(hObject, handles)。% function varargout = keshe_OutputF(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = 。% function open_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to open (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)[filename,pathname]=uigetfile({39。*.jpg39。39。*.bmp39。39。*.tif39。39。*.*39。},39。載入圖像39。)。 %選擇路徑打開(kāi)圖像if isequal(filename,0)|isequal(pathname,0) %若filename為0或pathname為0，即未選中文件 errordlg(39。未選中文件39。,39。警告39。)。 %建立一個(gè)名為警告的錯(cuò)誤對(duì)話框，內(nèi)容為“未選中文件” return。else file=[pathname,filename]。 %將文件名和目錄名組合成一個(gè)完整的路徑 x=imread(file)。 %讀入圖像 set(,39。HandleVisibility39。,39。ON39。)。 %設(shè)置圖形對(duì)象屬性，可從命令窗口中和GUIs中訪問(wèn) axes()。 %定義圖形區(qū)域axes1 imshow(x)。 %顯示圖像 set(,39。HandleVisibility39。,39。OFF39。)。 %設(shè)置圖形對(duì)象屬性，不可從命令窗口中和GUIs中訪問(wèn) axes()。 %定義圖形區(qū)域axes2 imshow(x)。 %顯示圖像 =x。 % guidata(hObject,handles)。 %把handles句柄更新end% function save_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to save (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% han