【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(duì)比 空域?yàn)V波增強(qiáng)一般情況下，像素的鄰域比該像素要大，也就是說這個(gè)像素的鄰域中除了本身以外還包括其他像素。每個(gè)模板實(shí)際上是一個(gè)二維數(shù)組，其中各個(gè)元素的取值定了模板的功能，這種模板操作也稱為空域?yàn)V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(shí)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(jìn)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(duì)X進(jìn)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(rèn)值。 pepper時(shí)，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(qiáng)，但圖像會(huì)變得更加模糊。 MATLAB實(shí)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(shí)，還能使圖像細(xì)節(jié)更清晰。當(dāng)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(shí)，其輸出為0或很小。im= imread(39。%灰級(jí)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(shí)現(xiàn)。im= imread(39。%灰級(jí)圖片im2=imnoise(im1,39。gaussian image39。%轉(zhuǎn)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(diǎn)，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(qiáng)對(duì)比度、空域?yàn)V波等處理程序的靈活性達(dá)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(diào)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(gè)程序更具實(shí)用性。對(duì)此我深懷感激。特別是李亞蘭老師不厭其煩的指出設(shè)計(jì)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(xué)識(shí)、敏銳思維和民主嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖黠L(fēng)。然后感謝電子信息科學(xué)與技術(shù)專業(yè)各位任課老師對(duì)我的培養(yǎng)和關(guān)心，感謝我的家人在大學(xué)期間對(duì)我的支持和鼓勵(lì)。這里再次對(duì)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(yán)格律己、寬以待人的崇高品質(zhì)對(duì)學(xué)生將是永遠(yuǎn)的鞭策。參考文獻(xiàn)[1] 劉衛(wèi)國(guó)． MATLAB實(shí)用教程．北京：高等教育出版社，2007. [2] 劉順蘭，吳杰．?dāng)?shù)字信號(hào)處理．2版．西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2009.[3] 關(guān)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(xué)出版社，2003.[6] 張兆禮，趙春暉，:人民郵電出版社，2001.[7] ：清華大學(xué)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(xué)到了許多書本上無法學(xué)到的知識(shí)，也深深體會(huì)到 MATLAB數(shù)字圖像處理技術(shù)在社會(huì)各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，此次論文寫作不僅使我對(duì)學(xué)過的 MATLAB軟件的基礎(chǔ)知識(shí)有了很多的鞏固，同時(shí)也對(duì) MATLAB這一門課程產(chǎn)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(jí)圖片im2=imnoise(im1,39。im= imread(39。在前一種情況下，高頻增強(qiáng)濾波器實(shí)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(shè)函數(shù)f（x,y）與線性位不變算子h（x,y）的卷積結(jié)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(fù)的[2]。median filtering image39。salt amp。salt amp。39。它是一種臨域運(yùn)算，類似于卷積，但計(jì)算的不是加權(quán)求和，而是把鄰域中的像素按灰度級(jí)進(jìn)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(nèi)，在計(jì)算R后要將其除以9再進(jìn)行賦值。下面分別介紹在 MATLAB中如何應(yīng)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(shè)計(jì)?；趯?duì)傅立葉變換的分析。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(nèi)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(duì)圖像求反是將原來的灰度值翻轉(zhuǎn)，簡(jiǎn)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(jí)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(qiáng)對(duì)比度增強(qiáng)對(duì)比度實(shí)際是增強(qiáng)原圖像的各部分的反差。 空域變換增強(qiáng)空域處理可表示為： g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)是增強(qiáng)前的圖像，g(x,y)是增強(qiáng)處理后的圖像，而T是對(duì)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(qiáng)技術(shù)根據(jù)其處理所進(jìn)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(gè)角度講，二進(jìn)制圖像可以看成為一個(gè)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?yàn)閇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(guān)系依賴于圖像矩陣是雙精度型還是uint8（無符號(hào)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(jìn)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(yīng)用軍事偵察、定位、導(dǎo)航、指揮等應(yīng)用；多光譜衛(wèi)星圖像分析；地形、地圖、國(guó)土普查；地質(zhì)、礦藏勘探；天文、太空星體的探測(cè)及分析等。 主要應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理和計(jì)算機(jī)、多媒體、智能機(jī)器人、專家系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展緊密相關(guān)。(5) 數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評(píng)價(jià)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(chǔ)、處理、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上，技術(shù)難度較大，成本亦高，這