【正文】 高頻分量。銳化可用高通來(lái)實(shí)現(xiàn)，銳化的目的是為了增強(qiáng)被模糊的細(xì)節(jié)。線形濾波器的設(shè)計(jì)?；趯?duì)傅立葉變換的分析。為在鄰域內(nèi)實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)操作，?？衫媚０迮c圖像進(jìn)行卷積。J=uint8(J)。)。假設(shè)對(duì)灰度級(jí)范圍是[0,L1]變換到[L1,0],變換公式為(54): (54)這種方法尤其適用于增強(qiáng)嵌入于圖像暗色區(qū)域的白色或灰色細(xì)節(jié)。J=imadjust(I)。39。(f=f3) g(i,j)=r3*f+b3。(f=f1) g(i,j)=r1*f+b1。X2=double(X1)。b2=g1r2*f1。g3=255。g1=30。)。其對(duì)應(yīng)的變換圖像如圖41所示。它包括低通濾波、高通濾波、同態(tài)濾波周?chē)准y清除濾波（以前兩種為主）。圖像增強(qiáng)的基本方法可以分為兩大類(lèi)：(1) 空間域方法空間域是指圖像平面自身，這類(lèi)方法是以對(duì)圖像的像素直接處理為基礎(chǔ)的。disp(39。disp(39。I1=imread(39。在這里著重介紹計(jì)算圖像面積。subplot(1,2,2)。I2=im2bw(I1)。當(dāng)然，也可以先由B對(duì)A膨脹，再用膨脹后的圖像減去A得到邊緣，即式(46)： (46)在MATLAB圖像處理工具中提供了bwperim函數(shù)用于對(duì)二值圖像進(jìn)行邊緣提取。subimage(I4)。subimage(I2)。I5=bwmorph(I4,39。)。I2=double(I2)。MATLAB噪聲去除程序代碼如下：I1=imread(39。open39。閉合運(yùn)算可以把比結(jié)構(gòu)元素小的缺口或孔填充上，搭接短的間斷而起到連通的作用。開(kāi)啟就是先對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕后膨脹的結(jié)果。imshow(J)。J=imerode(I,se)。)。在MATLAB圖像處理工具箱中提供了imerode函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像的腐蝕操作。imshow(bw2)。bw2=imdilate(bw,se)。)。下面用MATLAB例子來(lái)說(shuō)明。A與B的交集不能為空集。（3）開(kāi)（Open）運(yùn)算: 開(kāi)運(yùn)算是先對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕，然后再進(jìn)行膨脹的結(jié)果。 %二值化處理figure,imshow(J)。39。（2） 缺點(diǎn)：當(dāng)表示人物，風(fēng)景的圖像時(shí)，二值圖像只能描述其輪廓，不能描述細(xì)節(jié)。第 41 頁(yè) 共 41 頁(yè)第4章 二值圖像分析二值圖像中所有的像素只能從0和1這兩個(gè)值中取，因此在MATLAB中，二值圖像用一個(gè)由0和1組成的二維矩陣表示。 ⑦ 使用subimage函數(shù)在一個(gè)圖像窗口中顯示多幅圖像。 ③ 使用montage函數(shù)來(lái)顯示多幀圖像陣列。（5） 圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。（3） 圖像變換。MATLAB 提供了圖像文件讀入函數(shù) imread()，用來(lái)讀取如:bmp、tif、tiffpcx 、jpg 、gpeg 、hdf、xwd等格式圖像文；圖像寫(xiě)出函數(shù) imwrite() ，還有圖像顯示函數(shù) image()、imshow()等等。 MATLAB在數(shù)字圖像中的運(yùn)用圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。(3) 該軟件語(yǔ)言以向量矩陣為著眼點(diǎn)，因此它比較適于進(jìn)行數(shù)值分析。 MATLAB的特點(diǎn)MATLAB軟件具有如下特點(diǎn)：(1) 它的語(yǔ)言非常接近自然語(yǔ)言，因此，具有一定程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)的人學(xué)起來(lái)比較容易。學(xué)科工具包是專(zhuān)業(yè)性比較強(qiáng)的工具包，控制工具包，信號(hào)處理工具包，通信工具包等都屬于此類(lèi)。MATLAB的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣，它的指令表達(dá)式與數(shù)學(xué),工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來(lái)解算問(wèn)題要比用C，F(xiàn)ORTRAN等語(yǔ)言完相同的事情簡(jiǎn)捷得多。在設(shè)計(jì)研究單位和工業(yè)部門(mén)，MATLAB被廣泛用于科學(xué)研究和解決各種具體問(wèn)題[13]。在MATLAB問(wèn)世不久的20世紀(jì)80年代中期，原先控制領(lǐng)域里的一些軟件包紛紛被淘汰或在MATLAB上重建。經(jīng)過(guò)多年的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，MATLAB 已經(jīng)占據(jù)了數(shù)值型軟件市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。1984年，Cleve Moler和 John Lithe成立了MathWorks公司，正式把MATLAB推向市場(chǎng)，并繼續(xù)進(jìn)行MATLAB的研究和開(kāi)發(fā)。1983年春天，Cleve Moler到Stanford大學(xué)講學(xué)，MATLAB深深地吸引了工程師John Little。在當(dāng)時(shí)，這兩個(gè)程序庫(kù)代表矩陣運(yùn)算的最高水平。 (8) RAS（Sun Raster image）： 有1位bitmap、8位索引、24位真彩色和帶有透明度的32位真彩色。文件內(nèi)容包括：文件頭（128字節(jié)），圖像數(shù)據(jù)、擴(kuò)展顏色映射表數(shù)據(jù)。(5) PCX（Windows Paintbrush）格式。其壓縮率一般在50%左右，它不屬于任何應(yīng)用程序。文件內(nèi)容包括：文件頭（一個(gè)BITMAP FILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），位圖信息數(shù)據(jù)塊（位圖信息頭BITMAP INFOHEADER和一個(gè)顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。文件內(nèi)容包括：文件頭，參數(shù)指針表與參數(shù)域，參數(shù)數(shù)據(jù)表和圖像數(shù)據(jù)四部分。(2) TIFF（Tagged Image File Format）格式。圖像數(shù)組為M*N*3，M，N表示圖像像素的行列數(shù)[11]。如果圖像矩陣為雙精度類(lèi)型，第一點(diǎn)的值對(duì)應(yīng)于顏色圖的第一行，第二點(diǎn)對(duì)應(yīng)于顏色圖的第二行，依次類(lèi)推。對(duì)于每個(gè)像素，圖像矩陣包含一個(gè)值，這個(gè)值就是顏色圖中的索引。（2）灰度圖像在MATLAB中，灰度圖像是保存在一個(gè)矩陣中的，矩陣中的每一個(gè)元素代表一個(gè)像素點(diǎn)。一個(gè)二值圖像是純黑白的。此圖像處理廣泛應(yīng)用于土地測(cè)繪、資源調(diào)查、氣象監(jiān)測(cè)、環(huán)境污染監(jiān)測(cè)、森林防護(hù)等。（4）軍事公安領(lǐng)域中的應(yīng)用巡航導(dǎo)彈地形識(shí)別；指紋自動(dòng)識(shí)別；警戒系統(tǒng)及自動(dòng)火炮控制；反偽裝偵察；手跡、人像、印章的鑒定識(shí)別；過(guò)期檔案文字的復(fù)原；集裝箱的不開(kāi)箱檢查等。下面僅羅列了一些典型應(yīng)用實(shí)例，而實(shí)際應(yīng)用更廣。這種變換在圖像存儲(chǔ)或傳輸之前進(jìn)行。圖像的復(fù)原就是根據(jù)事先建立起來(lái)的系統(tǒng)退化模型，將降質(zhì)了的圖像重建成接近于或完全無(wú)退化的原始理想圖像的過(guò)程。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)可以完成圖像分割、特征提取、邊界檢測(cè)、圖像濾波、圖像增強(qiáng)和恢復(fù)等工作。第一類(lèi)方法基于亮度的不連續(xù)變化分割圖像，比如圖像的邊緣。圖像增強(qiáng)可以突出圖像中的某些“有用”信息，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，改善圖像的視覺(jué)效果。簡(jiǎn)單而言，圖像幾何變換就是建立一種源圖像像素與變換后的圖像像素之間的映射關(guān)系。在四種算術(shù)操作中，減法與加法在圖像處理中最有用。（1）算術(shù)/邏輯操作圖像中的算術(shù)/邏輯操作主要以像素對(duì)像素為基礎(chǔ)在兩幅或多幅圖像間進(jìn)行（其中不包含邏輯非操作，它在單一影像中進(jìn)行）。相對(duì)于以往的數(shù)字圖像處理方法，數(shù)字圖像處理是一次新的“工業(yè)革命”，它徹底改變了以往人們處理圖像時(shí)所采用的手段，成為圖像處理中一個(gè)嶄新的方向。由于數(shù)字圖像是連續(xù)圖像的近似，從圖像數(shù)字化的過(guò)程可以看到。實(shí)用中一般采用等間隔量化[5]。均勻量化是把源圖像灰度層次從最暗至最亮均勻分為有限層次，如果采用不均勻分層就是非均勻量化。把這些連續(xù)的濃淡值或灰度值變?yōu)殡x散的值（整數(shù)值）的操作就是量化。一般來(lái)說(shuō)，圖像中細(xì)節(jié)越多，采樣的間隔應(yīng)當(dāng)越小。最常用的掃描方法是在二維平面上按一定間隔順序地從上方順序地沿水平方向的直線（掃描線）掃描，從而取出濃淡值（灰度值）的線掃描（Laster掃描）。采樣(sampling)就是把在時(shí)間上和空間上連續(xù)的圖像分割成離散點(diǎn)（采樣點(diǎn)，即像素）的集合的一種操作。數(shù)字化的目的是將一幅圖像以數(shù)字的形式進(jìn)行表示，并且要做到既不失真又便于計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。第五章 介紹了圖像增強(qiáng)的原理及利用MATLAB 來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。全文共分7章，內(nèi)容安排如下：第一章 緒論，介紹了課題研究目的及意義和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。很多國(guó)家，特別是發(fā)達(dá)國(guó)家投入更多的人力、物力到這項(xiàng)研究，取得了不少重要的研究成果。1972年美國(guó)陸地資源衛(wèi)星(Landsat)將多譜圖像用于資源探測(cè)。1972年英國(guó)EMI公司工程師Housfield發(fā)明了用于頭顱診斷的X射線計(jì)算機(jī)斷層攝影裝置，也就是我們通常所說(shuō)的CT（Computer Tomograph）。他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在1964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽(yáng)位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。第一臺(tái)可執(zhí)行圖像處理任務(wù)的大型計(jì)算機(jī)出現(xiàn)。盡管這一應(yīng)用包含了數(shù)字圖像處理的知識(shí)，但是并沒(méi)有使用計(jì)算機(jī)。隨著人類(lèi)活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大，數(shù)字圖像處理對(duì)人類(lèi)的作用將是不可限量[1]。目前數(shù)字圖像處理的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，已經(jīng)滲透到工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個(gè)領(lǐng)域，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來(lái)越大的作用。 課題研究的目的及意義 數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing），就是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者其他數(shù)字硬件，對(duì)從圖像信息轉(zhuǎn)換而得到的電信號(hào)進(jìn)行某些數(shù)學(xué)運(yùn)算，以提高圖像的實(shí)用性。 展望 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 維納(Wiener)濾波基本原理 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。第6章 圖像復(fù)原 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 低通濾波 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 非線性平滑濾波器（中值濾波法） 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 圖像求反 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 特征提取 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 腐蝕 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。第4章 二值圖像分析 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 MATLAB的歷史背景 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 課題內(nèi)容安排 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 image主要論述了利用MATLAB實(shí)現(xiàn)二值圖像分析、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原等圖像處理。數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域上都有了比較廣泛的應(yīng)用。5. 撰寫(xiě)畢業(yè)論文，并進(jìn)行畢業(yè)答辯?！b………………訂………………線……………………………………………………………………安徽工業(yè)大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū)安徽工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)任務(wù)書(shū)課題名稱(chēng)基于MATLAB的數(shù)字圖像處理學(xué) 院 電氣信息學(xué)院專(zhuān)業(yè)班級(jí)通信工程092班姓 名學(xué) 號(hào)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)的主要內(nèi)容及要求：1. 掌握數(shù)字圖像處理的基本概念，了解數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)及其應(yīng)用，了結(jié)圖 像的文件格式。4. 翻譯5000字英文資料。數(shù)字圖像處理是一種通過(guò)計(jì)算機(jī)采用一定的算法對(duì)圖形圖像進(jìn)行處理的技術(shù)。本文介紹了MATLAB軟件，基于MATLAB的數(shù)字圖像處理環(huán)境和如何利用MATLAB及其圖像處理工具箱進(jìn)行數(shù)字圖像處理。processing, 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 數(shù)字圖像處理的特點(diǎn) 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。第3章 MATLAB仿真軟件的簡(jiǎn)介 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 MATLAB在數(shù)字圖像中的運(yùn)用 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 膨脹 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 邊緣提取 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 增強(qiáng)對(duì)比度（線性變換） 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 線性平滑濾波器（領(lǐng)域均值法） 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 頻域增強(qiáng)原理和功能 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 同態(tài)濾波 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。 總結(jié) 錯(cuò)誤！未定義書(shū)簽。第 2 頁(yè) 共 2 頁(yè)第1章 緒論 本章主要介紹課題研究的目的及意義，該課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及論文內(nèi)容安排等。由于計(jì)算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)，數(shù)字圖像處理學(xué)科在飛速發(fā)展的同時(shí)，也越來(lái)越廣泛地向許多其他學(xué)科快速交叉滲透，使得圖像作為信息獲取以及信息的利用等方面也變得越來(lái)越重要。圖像是人類(lèi)獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類(lèi)生活和工作的方方面面。為了傳輸圖片，該系統(tǒng)在傳輸端進(jìn)行了圖像編碼，然后在接收端用特殊打印設(shè)備重構(gòu)了該圖片。20世紀(jì)60年代初期數(shù)字圖像處理作為一門(mén)學(xué)科大約形成了。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（JPL）。20世紀(jì)60年代末70年代初，數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、地球遙感監(jiān)測(cè)和天文學(xué)等諸多領(lǐng)域。1979年，這項(xiàng)無(wú)損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎(jiǎng)，說(shuō)明它對(duì)人類(lèi)作出了劃時(shí)代的貢獻(xiàn)。人們已開(kāi)始研究如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實(shí)現(xiàn)類(lèi)似人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)理解外部世界，這被稱(chēng)為圖像理解或計(jì)算機(jī)視覺(jué)。 課題內(nèi)容安排本文主要以MATLAB為工具來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像的處理。第四章 介紹了二值圖像操作原理及利用MATLAB實(shí)現(xiàn)二值圖像操作。第2章 數(shù)字圖像處理的簡(jiǎn)介 圖像的數(shù)字化過(guò)程圖像的數(shù)字化過(guò)程就是在計(jì)算機(jī)內(nèi)生成一個(gè)二維矩陣的過(guò)程。圖像的數(shù)字化包括采樣和量化兩個(gè)過(guò)程。圖像基本上是在二維平面上連續(xù)分布的信息形式要把它輸入到計(jì)算機(jī)中，首先要把二維信號(hào)變成一維信號(hào)，因此要進(jìn)行掃描(scanning)。通過(guò)采樣，如設(shè)橫向的像素?cái)?shù)為M，縱向的像素?cái)?shù)為N，則畫(huà)面的大小可以表示為“M*N”個(gè)像素。像素的值，是指白色灰色黑色的濃淡值，有時(shí)候也指光的強(qiáng)度（亮度）值或灰度值。量化的方法有：(1) 分層量化（Hierarchical quantization）(2) 均勻量化（Uniform quantization）(3) 非均勻量化（Nonuniform quantization）分層量化是把每一個(gè)離散樣本的連續(xù)灰度值分成有限多的層次。非均勻量化是依據(jù)一幅圖像具體的灰度值分布的概率密度函數(shù)，按總的量化誤差的最小的原則來(lái)進(jìn)行量化。隨著N和m的增加，計(jì)算機(jī)所需要的存儲(chǔ)量也隨之迅速增加。 數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。其中，數(shù)字圖像處理包括：算術(shù)/邏輯操作和幾何運(yùn)算、圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像形態(tài)學(xué)處理、模式識(shí)別、圖像復(fù)原、圖