【正文】 《基于MATLAB的圖像處理》課程設計學生姓名： 徐清福 學 號： 110700136 專業(yè)班級： 信通一班 指導教師： 鄭曉明 二○一零 年 4 月 8 日目 錄（二號字體）…………………………………………………2…………………………………………………2……………………………………………2…………………………………………2…………………………………………………3……………………………………………………16………………………………………………………17……………………………………………………………18………………………………………………………34課程設計的內容如下：綜合運用MATLAB工具箱實現圖像處理的GUI程序設計。1）熟悉和掌握MATLAB 程序設計方法2）掌握MATLAB GUI 程序設計3）學習和熟悉MATLAB圖像處理工具箱4）學會運用MATLAB工具箱對圖像進行處理和分析學習MATLAB GUI程序設計，利用MATLAB圖像處理工具箱，設計和實現自己的Photoshop 。要求：按照軟件工程方法，根據需求進行程序的功能分析和界面設計，給出設計詳細說明。然后按照自己擬定的功能要求進行程序設計和調試。 1）圖像的讀取和保存。2）設計圖形用戶界面，讓用戶能夠對圖像進行任意的亮度和對比度變化調整，顯示和對比變換前后的圖像。3）設計圖形用戶界面，讓用戶能夠用鼠標選取圖像感興趣區(qū)域，顯示和保存該選擇區(qū)域。4）編寫程序通過最近鄰插值和雙線性插值等算法將用戶所選取的圖像區(qū)域進行放大和縮小整數倍的操作，并保存，比較幾種插值的效果。5）圖像直方圖統(tǒng)計和直方圖均衡，要求顯示直方圖統(tǒng)計，比較直方圖均衡后的效果。6）能對圖像加入各種噪聲，并通過幾種濾波算法實現去噪并顯示結果。比較去噪效果。四. 程序需求和功能模塊分析在設計過程中出滿足了一般的數字圖像處理功能。例如讀取圖像、保存圖像、圖像的旋轉變換、加噪聲去噪聲、彩色圖像直方圖統(tǒng)計、頻譜分析、灰度圖像處理和彩色圖像的顏色轉換模型等基本功能。本設計還加入了邊沿檢測和用滑動條控制圖像的亮度和gamma值等功能。在菜單欄中還加入了快捷鍵功能。由于作者的水平有限，實現的功能不是很多，而且都是一般的功能；（1）、將一個RGB圖像轉換為灰度圖像。（2）、可以對圖像做各種變換，如旋轉等。（3）、有時并不需要圖像顯示其細節(jié)部分，只要其輪廓，這時候不要很高的灰度級?？梢园褕D像轉換為二值圖像，進行圖像腐蝕，或是創(chuàng)建索引圖像等。（4）、分析一個圖像的頻譜特征，利用傅里葉變換，將圖像從空間域變換到頻域，然后進行各種處理，經過高通濾波器或是低通濾波器。（5）、為了科學地定量描述和使用顏色，人們提出了各種顏色模型，按用途可分為三類：計算顏色模型，視覺顏色模型和工業(yè)顏色模型。有時為了不同的需要，要對顏色模型進行轉換。設計完成后的基本效果圖如下：五. 詳細設計過程、保存和退出打開：為了讓使用者更方便的使用，所以在設計的時候，通過對話框的形式來選擇文件，選擇uigetfile函數來實現，uigetfile函數顯示一個打開文件對話框，該對話框自動列出當前路徑下的目錄和文件，由于這個GUI程序的操作對象是圖像文件，設計為可以讀取任何格式的圖像。Uigetfile函數的調用格式為[name,path]=yigetfile(…), 在按下對話框中的執(zhí)行按鈕“打開”后，返回選擇的文件名和路徑，分別保存到“name”和“path”中。如果按下取消按鈕或是發(fā)生錯誤，則返回值是0。 根據返回值的情況，如果是0，則彈出提示錯誤的對話框，否則，通過imread函數讀出圖像數據。執(zhí)行效果如下：如果沒有選中任何文件則彈出錯誤對話框：保存圖像同樣也通過對話框的形式來保存圖像數據，通過uigetfile函數選擇文件名和路徑，用getimage（gca）取出坐標2變換后的圖像數據保存到變量i，最后用imwrite函數，把數據i存到指定的文件。 執(zhí)行后效果圖如下：如果沒有保存彈出錯誤對話框：退出程序如下所示：clc。close all。close(gcf)。 ：灰度實現RGB圖像轉換成為灰度圖像，如果本來就是灰度圖像則不能轉化，彈出錯誤對話框。由于RGB圖像是三維圖像，所以圖像數據是一個三維數組，為了顯示灰度圖像，把三維圖像降為二維，可以只取其中的二維數據，實現方法程序為：y=((:,:,1))。 imshow(y)。但是這樣的話，根據程序所選的不同，圖像數據也不同，顯示也就不一樣。另一種方法就是，運用rgb2gray函數實現彩色圖像到灰度圖像的轉換。程序為：y=rgb2gray()。 imshow(y)。這個程序只能用于RGB圖像轉換灰度圖像，當原始圖像本來就是灰度圖像時，運行該程序時就會出錯，但是使用者在使用時有時并不知道這些，為了使該程序更加完善，應該在使用者原先圖像時灰度圖像時使用該功能時，應該要顯示提示類信息。執(zhí)行效果如下：如果讀入的是灰度圖像，則彈出錯誤對話框：亮度和gamma值調整用imadjust函數，其調用格式如下： g=imadust(f,[low_in high_in],[low_out high_out]),gamma)gamma 表示映射性質，默認值是1 表示線性映射。由于該函數有五個參數需要輸入，為了方便用戶改變，所以這里設計一個輸入對話框，用戶通過對話框把五個參數賦值給[low_in high_in],[low_out high_out],gamma這五個參數，如下一組命令建立了如圖所示的輸入對話框：prompt={39。input parameter139。,39。39。input parameter 239。,39。input gamma39。}。defans={39。[0 ]39。,39。[0 1]39。,39。139。}。 p=inputdlg(prompt,39。input parameter 39。,1,defans)。但是，這種方法并不能很好的讓用戶能夠對圖像進行任意的亮度和對比度變化調整，有時并不事先知道參數的值要多少，也不關心，而是任意調節(jié)的，直到滿意為止。所以應該用滑動條來調節(jié)圖像的亮度和對比度，這樣更適合用戶的使用習慣。由于imadjust函數有五個參數，所以原則上需要設計五個滑動條來調節(jié)對比度，這對用戶來說顯然比較麻煩，因此在設計的時候固定其中的三個參數，通過調節(jié)兩個參數的值來改變亮度和對比度。 [0 ],[0 1],，滑動條設計如下圖：亮度調整的tag名為ld，取值范圍0~1，gamma值的tag名為gamma，取值范圍為0~5。獲取滑動條參數的程序如下：=get(,39。value39。)。=get(,39。value39。)。執(zhí)行該操作，調節(jié)滑動條到上圖所示位置，結果如下圖截圖在MATLAB中，用函數imcrop實現對圖像的剪切操作。該操作剪切的是圖像中的一個矩形子圖，用戶可以通過參數指定這個矩形四個頂點的坐標，也可以交互地用鼠標選取這個矩形。Imcrop函數的調用格式如下： y=imcrop()。，該函數都能進行操作。下圖就是對圖像的截圖：縮放功能在MATLAB中，用函數imresize來實現對圖像的放大或縮小。插值方法可選用三種方法，最近鄰插值，雙線性插值，雙三次插值。該函數的調用格式如下：B＝imresize(A，m，method)其中：參數method用于指定插值的方法，可選的值為“nearest”(最近鄰法),“bilinear”(雙線性插值)、“bicubic”(雙三次插值)，缺省值為“nearest”。B＝imresizee(A．m，method)表示返回原圖A的m倍放大圖像(m小于1時實際上是縮小)；放大后的效果圖不是很明顯，但是縮小后的效果就比較明顯了：上下旋轉：函數flipud是實現一個二維矩陣的上下翻轉，如a=[1 2。3 4],經過該函數處理后，原矩陣變?yōu)閇3 4。1 2]。所以利用該函數也可以對圖像進行上下翻轉處理，但由于該函數針對二維數據的處理，所以在寫程序時，要對RGB圖像和灰度圖像分開處理，這就要用到isrgb函數來判斷，如果是灰度圖像，則可以直接用這個函數進行處理，否則就要對RGB圖像進行降維處理， for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k))。end執(zhí)行后的效果如上圖所示。左右旋轉對圖像的左右翻轉也可以用fliplr函數來處理，同樣的，也要對灰度和彩色圖像分開處理，處理結果如圖：任意角度的旋轉經常用到的噪聲有三種，高斯噪聲，椒鹽噪聲，乘性噪聲，可以通過以下三個函數來實現：y=imnoise(,39。gaussian39。,p1,p2)。%高斯噪聲y=imnoise(x,39。salt amp。 pepper39。,p1)。 %椒鹽噪聲y=imnoise(,39。speckle39。,p1)。 %乘性噪聲p1，p2的參數也通過輸入對話框的形式得到，原圖加入高斯噪聲后結果如下所示： 用imhist函數對圖像數據進行直方圖統(tǒng)計，x=imhist((:,:,1))。 bar(horz,x)。 其中，x矩陣的數據是0~255灰度值的統(tǒng)計個數，如果直接對x矩陣數據進行圖形圖顯示，由于有256個數據，在坐標系中就會很密集，為了更清楚的顯示條形圖，所以在程序設計時，把x數據進行部分提取，x1=x(1:10:256)。horz=1:10:256。bar(horz,x1)。除了顯示數據的直方圖統(tǒng)計外，還可以對圖像進行均衡處理，所用到的函數是histeq，這兩個函數同樣只使用于二維數據，所以也要對二維和三維數據分開處理。 R直方圖顯示如下圖所示：均衡后的圖像如下圖所示：：頻譜圖為了得到圖像的頻譜圖，先要對數據進行傅里葉變換，用fft2函數對二維數據進行快速傅里葉變換，同時為了更好的觀察頻譜圖，需要把fft2變換后的數據進行平移，利用fftshift函數，把快速傅里葉變換的DC 組件移到光譜中心。這樣圖像能量的低頻成分將集中到頻譜中心，圖像上的邊緣、線條細節(jié)信息等高頻成分將分散在圖像頻譜的邊緣。如下圖所示：高通濾波器axes()。x=()。if isrgb(x) msgbox(39。this is a color image ,can not convert 39。,39。error39。)。elsey1=imnoise(x,39。gaussian39。)。 %加高斯噪聲f=double(y1)。 % 數據類型轉換k=fft2(f)。 % 傅立葉變換g=fftshift(k)。 % 轉換數據矩陣[M,N]=size(g)。nn=2。d0=3。 %截止頻率為3m=fix(M/2)。 n=fix(N/2)。for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。 % 計算高通濾波器傳遞函數