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基于matlab的數(shù)字圖像增強方法畢業(yè)論文(文件)

2025-07-12 06:16 上一頁面

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【正文】 [m,n]=size(im1),im2=double(im1)。(f=f1) g(i,j)=g1k*f。)圖像處理圖如圖43所示:圖43上圖分別為圖像求反前后對比 空域濾波增強一般情況下,像素的鄰域比該像素要大,也就是說這個像素的鄰域中除了本身以外還包括其他像素。每個模板實際上是一個二維數(shù)組,其中各個元素的取值定了模板的功能,這種模板操作也稱為空域濾波。另外各種濾波器根據(jù)功能又主要分成平滑濾波和銳化濾波。銳化濾波器:它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量。這種濾波器的所有系數(shù)都是正的。 MATLAB實現(xiàn)均值過濾器的代碼所示:figure。im1= rgb2gray(im)。im2=imnoise(im1,39。%加椒鹽噪聲subplot(222), imshow(im2),title(39。im3=filter2(fspecial(39。3*3 average filter39。,9),im2)/255。 filter2()函數(shù):該函數(shù)用于進行二維線性濾波,其常用語法格式為:Y=filter2(B,X,’shape’),使用B濾波器對X進行濾波,shape取值如下:Full:size(Y)size(X);Same:Y與X的大小相同,其為默認值。 pepper時,J = imnoise(I,39。從上圖可見,均值濾波器模板愈大,消噪能力就愈強,但圖像會變得更加模糊。 MATLAB實現(xiàn)中值濾波器代碼所示: figure。 im1= rgb2gray(im)。,)。) im3=medfilt2(im2,[3,3])。從上圖看出,選擇合適大小的中值濾波器,能使噪聲衰減的同時,還能使圖像細節(jié)更清晰。當這樣的模板放在圖像中灰度值是常數(shù)或變化很小的區(qū)域時,其輸出為0或很小。im= imread(39。%灰級圖片h1=fspecial(39。%濾波h2=fspecial(39。subplot(121)。)。 highpass filtering unsharp image39。以下分別介紹在 MATLAB中如何實現(xiàn)。im= imread(39。%灰級圖片im2=imnoise(im1,39。gaussian image39。%轉變零頻率成分的頻譜中心[N1,N2]=size(g)。n2=fix(N2/2)。 endendresult=ifftshift(result)。denoising image39。如果傳遞函數(shù)通過原點,則可以稱為laplacian濾波器。)。 pepper39。 pepper image39。%2D fast Fourier transformg=fftshift(g)。%五階巴特沃斯濾波器,截止頻率為5HZn1=fix(N1/2)。 else h=1/(1+(d0/d)^(2*n))。X3=uint8(real(X2))。主要通過圖像求反、增強對比度、空域濾波等處理程序的靈活性達到提高清晰度的目的。最大的收獲是更清晰了自己編制程序的語言靈活性,再與調用函數(shù)相配合,這樣既可以使編程變得更有條理,也使整個程序更具實用性。對此我深懷感激。特別是李亞蘭老師不厭其煩的指出設計中的不足及問題的解決方向,使我感受到李亞蘭老師的淵博學識、敏銳思維和民主嚴謹?shù)淖黠L。然后感謝電子信息科學與技術專業(yè)各位任課老師對我的培養(yǎng)和關心,感謝我的家人在大學期間對我的支持和鼓勵。這里再次對李亞蘭老師的無私付出表示深深的謝意。李亞蘭老師追求真理、一絲不茍、嚴格律己、寬以待人的崇高品質對學生將是永遠的鞭策。參考文獻[1] 劉衛(wèi)國. MATLAB實用教程.北京:高等教育出版社,2007. [2] 劉順蘭,吳杰.數(shù)字信號處理.2版.西安:西安電子科技大學出版社,2009.[3] 關雪梅. MATLAB處理數(shù)字圖像的方法研究.硅谷,2009. [4] 阮秋琦,:電子工業(yè)出版社,2001.[5] 張志涌,精通 . 北京:北京航空航天大學出版社,2003.[6] 張兆禮,趙春暉,:人民郵電出版社,2001.[7] :清華大學出版社,2011.致 謝在論文完成之際,我心情無法平靜。通過本次畢業(yè)論文,使我學到了許多書本上無法學到的知識,也深深體會到 MATLAB數(shù)字圖像處理技術在社會各領域的廣泛應用,此次論文寫作不僅使我對學過的 MATLAB軟件的基礎知識有了很多的鞏固,同時也對 MATLAB這一門課程產生了更大的興趣。highpass filtering image39。 endendresult=ifftshift(result)。%靠零取整for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((in1)^2+(jn2)^2)。%Array dimensionsn=5。f=double(im2)。subplot(121),imshow(im2),title(39。%灰級圖片im2=imnoise(im1,39。im= imread(39。在前一種情況下,高頻增強濾波器實際上是依照能夠帶通濾波器,只不過規(guī)定0頻率處的增益為單位1[3]。X3=uint8(real(X2))。 h=1/(1+*(d/d0)^(2*n))。d0=50。%雙精度型g=fft2(f)。)。)。因此能降低高頻成分幅度的濾波器就能減弱噪聲的影響。設函數(shù)f(x,y)與線性位不變算子h(x,y)的卷積結果是g(x,y),即g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)那么根據(jù)卷積定理在頻域有: G(x,y)=H(u,v)F(u,v)其中G(x,y)、 H(u,v)、F(u,v)分別是g(x,y)、h(x,y)、f(x,y)的傅立葉變換。imshow(im3)。title(39。,)。)。)。在圖像處理中我們一般只考慮正的灰度值,所以還有將輸出圖像的灰度值范圍通過尺度變回到所要求的范圍。這種濾波器的中心系數(shù)都是正的,而周圍的系數(shù)都是負的[2]。median filtering image39。salt amp。salt amp。39。它是一種臨域運算,類似于卷積,但計算的不是加權求和,而是把鄰域中的像素按灰度級進行排序,然后選擇改組的中間值作為輸出的像素值[7]。 pepper39。 pepper(椒鹽噪聲),主要討論后兩種。9*9 average filter39。im4=filter2(fspecial(39。,3),im2)/255。pepper39。 pepper39。original drawing39。39。為保證輸出圖像仍在原來的灰度范圍內,在計算R后要將其除以9再進行賦值。下面分別介紹在 MATLAB中如何應用平滑和銳化濾波器。平滑濾波器:它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量,但不影響在低頻分量。線形濾波器的設計?;趯Ω盗⑷~變換的分析。如仍以s和t分別表示f(x,y)在(x,y)位置處的灰度值,并以n(s)代表f(x,y)在(x,y)鄰域內像素的灰度值,則 t=EA[s,n(s)]。 end endendsubplot(122),imshow(mat2gray(g)),title(39。 g(i,j)=0。g1=256。subplot(121), imshow(im1),title(39。im= imread(39。 圖像求反對圖像求反是將原來的灰度值翻轉,簡單的說就是使黑變白,使白變黑。)。高于high的像素被顯示成白色;低于low的像素被顯示成黑色;介于high和low之間的像素被按比例拉伸后顯示為各種等級的灰色。%讀入圖像。若不在work工作目錄下,則需提供完整的路徑。例如:A=imread(39。 end endend subplot(122),imshow(mat2gray(g)),title(39。 elseif (f=f1)amp。for i=1:m for j=1:n f=im2(i,j)。%斜率k=3/71,灰度壓縮r2=(g2g1)/(f2f1)。g2=240。g0=0。subplot(121), imshow(im1),title(39。im= imread(39。 增強對比度增強對比度實際是增強原圖像的各部分的反差。 空域變換增強空域處理可表示為: g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)是增強前的圖像,g(x,y)是增強處理后的圖像,而T是對f(x,y)的操作,其定義在(x,y)的鄰域,稱T為模板操作。目前常用的增強技術根據(jù)其處理所進行的空間不同,可分為基于圖像域的方法和基于變化域的方法。與索引圖像不同的是,這些亮度值直接存在圖像數(shù)組中,而不是存放在顏色圖中。從另一個角度講,二進制圖像可以看成為一個僅包括黑與白的灰度圖像,也可以看作只有兩種顏色的索引圖像。矩陣可以是雙精度類型,其值域為[0,1];也可以為uint8類型,其數(shù)據(jù)范圍為[0,255]。圖像矩陣與顏色圖的關系依賴于圖像矩陣是雙精度型還是uint8(無符號8位整型)類型。 MATLAB中有四種基本的圖像類型:(1) 索引圖像索引圖像包括圖像矩陣與顏色圖數(shù)組,其中,顏色圖是按圖像中顏色值進行排序后的數(shù)組。(6) XWD(X Windows Dump)格式。(4) JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式,是一種成為聯(lián)合圖像專家組的圖像壓縮格式。有1,4,8,24位非壓縮圖像,8位RLE(Runlength Encoded )圖像。 圖像處理文件格式 MATLAB圖像文件格式 MATLAB支持以下幾種圖像文件格式[1]:(1) PCX(Windows Paintbrush)格式。(2) 遙感航天中的應用軍事偵察、定位、導航、指揮等應用;多光譜衛(wèi)星圖像分析;地形、地圖、國土普查;地質、礦藏勘探;天文、太空星體的探測及分析等。 主要應用計算機圖像處理和計算機、多媒體、智能機器人、專家系統(tǒng)等技術的發(fā)展緊密相關。(5) 數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評價的,因此受人的因素影響較大。因此,圖像處理中信息壓縮的潛力很大。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環(huán)節(jié)的實現(xiàn)上,技術難度較大,成本亦高,這
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