【正文】 件，所以設(shè)置這里的缺省后綴名為“ .bmp”。 （ 4）、 分析一個(gè)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(jìn)行各種處理， 經(jīng)過(guò)高通濾波器或是低通濾波器。 （ 1）、將一個(gè) RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。比較去噪效果 。 3）設(shè)計(jì)圖形用戶(hù)界面，讓用戶(hù)能夠用鼠標(biāo)選取圖像感興趣區(qū)域，顯示和保存該選擇區(qū)域。然后按照自己擬定的功能要求進(jìn)行程序設(shè)計(jì)和調(diào)試。由于 MATLAB 語(yǔ)言的語(yǔ)法特征與 C 語(yǔ)言極為相似，而且更加簡(jiǎn)單，更加符合科技 人員對(duì)數(shù)學(xué)表達(dá)式的書(shū)寫(xiě)格式，而且這種語(yǔ)言可移植性好、可擴(kuò)展性強(qiáng)，再加上其中有豐富的圖像處理函數(shù)，所以 MATLAB 在圖像處理的應(yīng)用中具有很大的優(yōu)勢(shì)。 MATLAB 既是一種直觀、高效的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言 ,同時(shí)又是一個(gè)科學(xué)計(jì)算平臺(tái)。它為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化、算法和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)提供了最核心的數(shù)學(xué)和高級(jí)圖形工具。 關(guān)鍵詞： MATLAB， 數(shù)字圖像處理 一、 課程設(shè)計(jì)目的 綜合運(yùn)用 MATLAB 工具箱實(shí)現(xiàn)圖像處理的 GUI 程序設(shè)計(jì)。 以下幾點(diǎn)是程序必須實(shí)現(xiàn)的功能。 4） 編寫(xiě)程序通過(guò)最近鄰插值和雙線(xiàn)性插 值 等算法 將 用戶(hù)所選取的圖像區(qū)域進(jìn)行 放大和縮小整數(shù)倍 的操作，并保存，比較幾種插值的效果。 四、 題目分析 信息化社會(huì)中，計(jì)算機(jī)在各種信息處理中發(fā)揮著重要的作用。 （ 2）、 可以對(duì)圖 像做各種變換 ， 如旋轉(zhuǎn)等 。 （ 5）、 為了科學(xué)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(lèi)：計(jì)算顏色模型，視覺(jué)顏色模型和工業(yè)顏色模型。 Uigetfile 函數(shù)的調(diào)用格式為 [name,path]=yigetfile(… ), 在按下對(duì)話(huà)框中的執(zhí)行按鈕“打開(kāi)”后，返回選擇的文件名和路徑，分別保存到“ name”和“ path”中。 、退出 退出比較簡(jiǎn)單，程序如下所示： clc。 %當(dāng)然也可以選擇 (:,:,2) 或 (:,:,3) imshow(y)。 imshow(y)。 imshow(y)。轉(zhuǎn)換失敗 39。輸入?yún)?shù) 139。輸入 gamma39。,39。}。 但是，這種方法并不能很好的 讓用戶(hù)能夠?qū)D像進(jìn)行任意的亮度和對(duì)比度變化調(diào)整， 有時(shí)并不事先知道參數(shù)的值要多少，也不關(guān)心，而是任意調(diào)節(jié)的，直到滿(mǎn)意為止。獲取滑動(dòng)條參數(shù)的程序如下： =get(,39。value39。 Imcrop 函數(shù)的調(diào)用格式如下： y=imcrop()。 該函數(shù)的調(diào)用格式如 下 ： B＝ imresize(A， m， method) 其中： 參數(shù) method 用于指定插值的方法，可選的值為“ nearest”(最近鄰法 ),“ bilinear”(雙線(xiàn)性插值 )、 “ bicubic” (雙三次插值 )，缺省值為 “ nearest”。1 2]。 一般 來(lái)說(shuō)，旋轉(zhuǎn)后的圖像會(huì)比原圖大， 用戶(hù)可以指定“ crop”參數(shù)對(duì)旋轉(zhuǎn)后的圖像進(jìn)行剪切 (取圖像的中間部分 )，使返回的圖像與原圖大小相同。%高斯噪聲 y=imnoise(x,39。 %椒鹽噪聲 y=imnoise(,39。%中值濾波 k=wiener2(,[5,5])。%平滑濾波 同樣的， 這些函數(shù)也是針對(duì)二維數(shù)據(jù)，所以要先判斷是彩色圖像還是灰度圖像，然后分別進(jìn)行處理，下面是對(duì)彩色圖像的自適應(yīng)濾波處理： i=。 k(:,:,1)=wiener2(a,[5,5])。 執(zhí)行結(jié)果如圖： 對(duì)其他方法的濾波程序也類(lèi)似，由于把各個(gè)濾波方法放在一個(gè)選擇框里，所 11 以程序要用以下的選擇語(yǔ)句： switch str case 39。 case 39。 其中， x 矩陣的數(shù)據(jù)是 0~255 灰度值的統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)，如果直接對(duì) x 矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形圖顯示，由于有 256 個(gè)數(shù)據(jù)，在坐標(biāo)系中就會(huì)很密集，為了更清楚的顯示條形圖，所以在程序設(shè)計(jì)時(shí)，把 x 數(shù)據(jù)進(jìn)行部分提取， x1=x(1:10:256)。 直方圖顯示和均衡后的圖像分別如下圖所示 、 頻譜分析 、頻譜圖 為了得到圖像的頻譜圖，先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，用 fft2 函數(shù)對(duì)二維數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉變換，同時(shí)為了更好的觀察頻譜圖，需要把 fft2 變換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平移，利用 fftshift 函數(shù)， 把快速傅里葉變換的 DC 組件移到光譜中心。 if isrgb(x) msgbox(39。)。 %加高斯噪聲 f=double(y1)。 nn=2。 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。 end end result=ifftshift(result)。 end 、通過(guò)低通濾波器 13 axes()。,39。salt amp。 % 數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換，不支持圖像的無(wú)符號(hào)整型的計(jì)算 g=fft2(f)。 % 二階巴特沃斯 (Butterworth)低通濾波器 d0=10。 h=1/(1+*(d/d0)^(2*nn))。 y3=uint8(real(y2))。轉(zhuǎn)換結(jié)果為： 14 、創(chuàng)建索引圖像 用 X = grayslice(I,n)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，轉(zhuǎn)換后得到的圖像為： 、 顏色模型轉(zhuǎn)換 下面是 RGB 顏色模型到 HSV 模型的轉(zhuǎn)換程序： axes()。 else msgbox(39。)。% rgb模型轉(zhuǎn) ycbcr模型 、 操作界面設(shè)計(jì) 為了使整個(gè)操作界面更加的美觀，對(duì)背景顏色和字體顏色進(jìn)行設(shè)置。 同一個(gè)操作對(duì)灰度圖像可以使用，當(dāng)用戶(hù)選擇的是彩色圖像時(shí)，該操作就會(huì)出錯(cuò)？ 這是由于設(shè)計(jì)程序時(shí)，本身程序是有針對(duì)性的，有些程序只能對(duì)灰度圖像有效，有些對(duì)彩色圖像有效，但是用戶(hù)并不清楚這些，所以在設(shè)計(jì)的過(guò)程中就要考慮全面，要分開(kāi)設(shè)計(jì)。 我認(rèn)為應(yīng)該是整個(gè)程序設(shè)計(jì)過(guò)程中對(duì)變量的設(shè)置沒(méi)有做好，應(yīng)該每次操作后，把處理后的數(shù)據(jù)保存在一個(gè)全局變量，這樣還要對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行在處理時(shí)，只要把這個(gè)全局變量作為原始數(shù)據(jù)帶入就可。 b=x(:,:,2)。 f=c39。 axes()。 y=flipud(m)。 通過(guò)這次經(jīng)歷后，后來(lái)在設(shè)計(jì)其它程序時(shí)，盡量找 MATLAB 自帶的現(xiàn) 成函數(shù)，而不是一碰到問(wèn)題就自己想算法，這樣可以節(jié)省較多的時(shí)間。只是不同版本的Matlab，其編譯器的使用方法有一定的差異，這一點(diǎn)要引起一定的注意。 將 M 文件編譯為獨(dú)立可執(zhí)行文件的語(yǔ)法是： mcc –m ….. 其中 fun1 就是最后的可執(zhí)行文件的名稱(chēng)。 gui_State = struct(39。, gui_Singleton, ... 39。, two_OutputF, ... 39。, [])。 end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainf(gui_State, varargin{:})。},39。沒(méi)有選中文件 39。 return。 =x。,39。沒(méi)有保存 39。 return。 imwrite(i,file)。 %編輯菜單的程序 function edit_Callback(hObject, eventdata, handles) function huidu_Callback(hObject, eventdata, handles) %灰度處理 axes()。這已經(jīng)是灰度圖像 39。 end function liangdu_Callback(hObject, eventdata, handles) %亮度處理 prompt={39。,39。[0 ]39。139。,1,defans)。 gamma=p3。 imshow(y)。ON39。 imshow(y)。輸入放大倍數(shù) :39。}。 p1=str2num(p{1})。 %最近鄰插值法放大 imshow(y)。}。 p=inputdlg(prompt,39。 y=imresize(,p1,39。 function shuangsanci_Callback(hObject, eventdata, handles) %雙三次放大 axes()。 defans={39。輸入放大倍數(shù) 39。bicubic39。 prompt={39。39。,1,defans)。)。輸入放大倍數(shù) :39。}。 p1=str2num(p{1})。 %最近鄰插值法 縮小 imshow(y)。}。 p=inputdlg(prompt,39。 y=imresize(,p1,39。 function xuanzhuan_Callback(hObject, eventdata, handles) function updown_Callback(hObject, eventdata, handles) %上下翻轉(zhuǎn) axes()。 else x=()。 if isrgb() x=()。 y=fliplr(x)。 y=imrotate(x,90)。 y=imrotate(x,90)。輸入?yún)?shù) 1:39。}。 p1=str2num(p{1})。 prompt={39。}。39。,1,defans)。gaussian39。 guidata(hObject,handles)。 %對(duì)話(huà)框的設(shè)置，用戶(hù)輸入的是字符串 defans={39。輸入?yún)?shù) 39。 x=()。,p1)。 function cx_Callback(hObject, eventdata, handles) %加入乘性噪聲 axes()。 defans={39。輸入?yún)?shù) 39。speckle39。 guidata(hObject,handles)。ON39。 %直方圖統(tǒng)計(jì) x1=x(1:10:256)。xtick39。,39。 if isrgb() x=imhist((:,:,2))。 set(,39。這是灰度圖像 39。 end function blue_Callback(hObject, eventdata, handles) %B 直方圖 set(,39。)。 horz=1:10:256。xtick39。,0:2020:15000)。旋轉(zhuǎn)失敗 39。,39。 if isrgb() a=histeq((:,:,1))。 k(:,:,2)=b。 %直方圖均衡 imshow(h)。 y=fftshift(m)。 imshow(log(abs(y)),[])。這是彩色圖像 ,不能通過(guò)低通濾波器 39。 else y1=imnoise(x,39。 % 疊加椒鹽噪聲 f=double(y1)。 nn=2。 for i=1:M