【正文】 ect, eventdata, handles) [name,path]=uigetfile({39。amp。, [] , ... 39。, two_OpeningF, ... 39。, mfilename, ... 39。在設(shè)計(jì)過程中碰到了很多的問題，通過這些問題，使自己分析問題，解決問題的能力得到了較大的提高。當(dāng)然，如果你的計(jì)算機(jī)里根本就沒有安裝其他任何語言的編譯器，也可選擇Matlab自帶的Lcc編譯器，其實(shí)這個(gè)編譯器對(duì)大多數(shù)用戶已經(jīng)夠用了(我就是選擇的Matlab自帶的Lcc編譯器)。特定的問題處理算法，我們通常都以M文件的文本形式給定最終的解決方案，自己設(shè)計(jì)的程序是在MATLAB環(huán)境下，用MATLAB語言編寫的，這對(duì)于有安裝MATLAB軟件的計(jì)算機(jī)上運(yùn)行并不存在什么問題，關(guān)鍵是一般的計(jì)算機(jī)很少有去安裝MATLAB軟件的，那么要在這些機(jī)子上運(yùn)行該程序要怎么辦呢，難道要先安裝MATLAB軟件，這顯然太麻煩了，對(duì)于一個(gè)通用的，比較成熟的解決方案，我們當(dāng)然期望它能應(yīng)用到更多的場(chǎng)合， （可執(zhí)行）文件可運(yùn)行于所有的通用WINDOWS操作系統(tǒng)，為此。end同理，也可以通過轉(zhuǎn)置和fliplr函數(shù)實(shí)現(xiàn)右轉(zhuǎn)90度。 endimshow(f)。y(:,:,2)=g。e=a39。x=()。 在沒有加入噪聲的情況下，點(diǎn)擊“中值濾波”或是其它濾波，會(huì)提示錯(cuò)誤？這是由于在濾波程序設(shè)計(jì)的過程中，而這個(gè)變量是在加入噪聲時(shí)候才定義的，所以在沒有加入噪聲的情況下，點(diǎn)擊各個(gè)濾波就會(huì)彈出變量沒有定義的錯(cuò)誤，=x。 一個(gè)函數(shù)只能對(duì)灰度圖像處理，不能對(duì)RGB圖像處理，那么如何才能對(duì)RGB圖像處理呢？這主要是對(duì)MATLAB函數(shù)的不夠清楚，用到的很多函數(shù)是針對(duì)二維數(shù)據(jù)的，而RGB圖像的數(shù)據(jù)是一個(gè)三維矩陣，所以處理要與灰度圖像不同，在開始的時(shí)候，我認(rèn)為應(yīng)該找一個(gè)能夠應(yīng)用于三維矩陣的函數(shù)，結(jié)果卻沒找到，后來想到可以把三維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，同樣使用二維的函數(shù)，只要是同樣處理三次。函數(shù)如下：rgb2ntsc(x)。,39。if isrgb(x) HSV=rgb2hsv(x)。 % 顯示濾波處理后的圖像end、 灰度圖像處理、二值圖像 用j=im2bw(x)。 endendresult=ifftshift(result)。 n=fix(N/2)。 % 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣[M,N]=size(g)。)。)。if isrgb(x) msgbox(39。y3=uint8(real(y2))。 else h=1。 %截止頻率為3m=fix(M/2)。 % 傅立葉變換g=fftshift(k)。gaussian39。,39。如下圖所示：、通過高通濾波器axes()。bar(horz,x1)。end、 直方圖統(tǒng)計(jì) 用imhist函數(shù)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，x=imhist((:,:,1))。 case 39。 k(:,:,3)=wiener2(c,[5,5])。b=(:,:,2)。average39。,p1)。 pepper39。gaussian39。end 處理結(jié)果如圖： 、左右翻轉(zhuǎn)對(duì)圖像的左右翻轉(zhuǎn)也可以用fliplr函數(shù)來處理，同樣的，也要對(duì)灰度和彩色圖像分開處理，處理結(jié)果如圖： 用函數(shù)imrotate來實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的插值旋轉(zhuǎn)。 縮小后的結(jié)果如下：、 旋轉(zhuǎn) 、上下翻轉(zhuǎn)函數(shù)flipud是實(shí)現(xiàn)一個(gè)二維矩陣的上下翻轉(zhuǎn)，如a=[1 2。下圖就是對(duì)三維圖像的截圖：、縮放在MATLAB中，用函數(shù)imresize來實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的放大或縮小。執(zhí)行該操作，調(diào)節(jié)滑動(dòng)條到上圖所示位置，結(jié)果如下圖：、截圖在MATLAB中，用函數(shù)imcrop實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的剪切操作。)。由于imadjust函數(shù)有五個(gè)參數(shù)，所以原則上需要設(shè)計(jì)五個(gè)滑動(dòng)條來調(diào)節(jié)對(duì)比度，這對(duì)用戶來說顯然比較麻煩，因此在設(shè)計(jì)的時(shí)候固定其中的三個(gè)參數(shù)，通過調(diào)節(jié)兩個(gè)參數(shù)的值來改變亮度和對(duì)比度。輸入?yún)?shù)39。,39。defans={39。輸入?yún)?shù)239。end如果原圖是RGB，執(zhí)行該操作的結(jié)果如下圖：如果原圖本身已經(jīng)是灰度圖像了，執(zhí)行該操作彈出如 右圖所示的提示對(duì)話框、亮度用imadjust函數(shù)，其調(diào)用格式如下： g=imadust(f,[low_in high_in],[low_out high_out]),gamma)gamma 表示映射性質(zhì)，默認(rèn)值是1 表示線性映射。這已經(jīng)是灰度圖像39。所以在開始時(shí)應(yīng)該要有一個(gè)RGB圖像或是灰度圖像的判斷過程。另一種方法就是，運(yùn)用rgb2gray函數(shù)實(shí)現(xiàn)彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換。close(gcf)。 根據(jù)返回值的情況，如果是0，則彈出提示錯(cuò)誤的對(duì)話框，否則，通過imread函數(shù)讀出圖像數(shù)據(jù)。五、 總體設(shè)計(jì) 由于要實(shí)現(xiàn)的功能并不是很多，所以在排版的過程中，把各個(gè)功能都安排在目錄欄上，整體安排如下圖所示： 同時(shí)在調(diào)節(jié)亮度時(shí)，雖然可以同對(duì)話框的形式輸入調(diào)節(jié)的比例系數(shù)，但是這樣效果不好了，不容易調(diào)節(jié)，因此這里考慮用滾動(dòng)條來調(diào)節(jié)。可以把圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，進(jìn)行圖像腐蝕，或是創(chuàng)建索引圖像等。根據(jù)題目的要求，除了實(shí)現(xiàn)要求的功能外，還有很多的功能需要用到。6）能對(duì)圖像加入各種噪聲，并通過幾種濾波算法實(shí)現(xiàn)去噪并顯示結(jié)果。2）設(shè)計(jì)圖形用戶界面，讓用戶能夠?qū)D像進(jìn)行任意的亮度和對(duì)比度變化調(diào)整，顯示和對(duì)比變換前后的圖像。要求：按照軟件工程方法，根據(jù)需求進(jìn)行程序的功能分析和界面設(shè)計(jì)，給出設(shè)計(jì)詳細(xì)說明。MATLAB中集成了功能強(qiáng)大的圖像處理工具箱。 目錄一、 課程設(shè)計(jì)目的…………………..………………….…………3二、 課程設(shè)計(jì)要求………………….………………………….….3三、 課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容………………..……………………….……3四、 題目分析…………………………………………….………..3五、 總體設(shè)計(jì)……………….…………………………….……….4六、 具體設(shè)計(jì)……………………………………………..…….… 文件……………….………………………………….……….打開………..…………………………………….…………保存…………………………..………………….…………退出……………………..……………………………….…編輯…………………………..…………………………………灰度………………………..………………….……………亮度………………………..………………….……………截圖…………………………..……………….……………縮放…………………………..…………….………………旋轉(zhuǎn)…………………………………..…………………………上下翻轉(zhuǎn)…………………….…………….………………左右翻轉(zhuǎn)………………….…………….…………………9…………………………….…………………噪聲………………………………..…………..………………濾波……………………………………..………..……………直方圖統(tǒng)計(jì)……………………………………………………1頻譜分析………………………………………..…..…………1頻譜圖………………………… …… …… ……….……1通過高通濾波器………………… …… .……………….1通過低通濾波器……………………………….. ……….1灰度圖像處理………………………………………… . …….1二值圖像……………………………………………….. .1創(chuàng)建索引圖像……………………………………… .…..1顏色模型轉(zhuǎn)換……………………………..… ..……………1操作界面設(shè)計(jì)……………………………………..…………15七、 程序調(diào)試及結(jié)果分析………………….……………………15八、 心得體會(huì)…………………………….………………………16九、 參考文獻(xiàn)…………………………….………………………17十、 附錄………………………….………………………………18基于MATLAB的圖像處理的課程設(shè)計(jì)摘要： 數(shù)字圖像處理技術(shù)是20世紀(jì)60年代發(fā)展起來的一門新興學(xué)科，隨著圖像處理理論和方法的進(jìn)一步完善，使得數(shù)字圖像處理技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并顯示出廣闊的應(yīng)用前景。根據(jù)它提供的500多個(gè)數(shù)學(xué)和工程函數(shù)，工程技術(shù)人員和科學(xué)工作者可以在它的集成環(huán)境中交互或編程以完成各自的計(jì)算。二、 課程設(shè)計(jì)要求1）熟悉和掌握MATLAB 程序設(shè)計(jì)方法2）掌握MATLAB GUI 程序設(shè)計(jì)3）學(xué)習(xí)和熟悉MATLAB圖像處理工具箱4）學(xué)會(huì)運(yùn)用MATLAB工具箱對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析三、 課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容學(xué)習(xí)MATLAB GUI程序設(shè)計(jì)，利用MATLAB圖像處理工具箱，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)自己的Photoshop 。1）圖像的讀取和保存。5）圖像直方圖統(tǒng)計(jì)和直方圖均衡，要求顯示直方圖統(tǒng)計(jì)，比較直方圖均衡后的效果。我們可以借助計(jì)算機(jī)，對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行處理，以達(dá)到不同的效果。（3）、有時(shí)并不需要圖像顯示其細(xì)節(jié)部分，只要其輪廓，這時(shí)候不要很高的灰度級(jí)。有時(shí)為了不同的需要，要對(duì)顏色模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換。如果按下取消按鈕或是發(fā)生錯(cuò)誤，則返回值是0。close all。但是這樣的話，根據(jù)程序所選的不同，圖像數(shù)據(jù)也不同，顯示也就不一樣。這個(gè)程序只能用于RGB圖像轉(zhuǎn)換灰度圖像，當(dāng)原始圖像本來就是灰度圖像時(shí)，運(yùn)行該程序時(shí)就會(huì)出錯(cuò)，但是使用者在使用時(shí)有時(shí)并不知道這些，為了使該程序更加完善，應(yīng)該在使用者原先圖像時(shí)灰度圖像時(shí)使用該功能時(shí)，應(yīng)該要顯示提示類信息。else msgbox(39。)。,39。}。[0 1]39。p=inputdlg(prompt,39。所以應(yīng)該用滑動(dòng)條來調(diào)節(jié)圖像的亮度和對(duì)比度，這樣更適合用戶的使用習(xí)慣。value39。)。，該函數(shù)都能進(jìn)行操作。B＝imresizee(A．m，method)表示返回原圖A的m倍放大圖像(m小于1時(shí)實(shí)際上是縮小)；下圖就是采用鄰近插值法的放大和縮小圖像，參數(shù)值保持默認(rèn)設(shè)置： 雖然處理后看不出放大的效果，這是由于坐標(biāo)軸限制的原因，如果把處理后的圖片保存起來，再把處理后的文件打開，就可以看到比較明顯的放大效果。所以利用該函數(shù)也可以對(duì)圖像進(jìn)行上下翻轉(zhuǎn)處理，但由于該函數(shù)針對(duì)二維數(shù)據(jù)的處理，所以在寫程序時(shí)，要對(duì)RGB圖像和灰度圖像分開處理，這就要用到isrgb函數(shù)來判斷，如果是灰度圖像，則可以直接用這個(gè)函數(shù)進(jìn)行處理，否則就要對(duì)RGB圖像進(jìn)行降維處理， for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k))。執(zhí)行結(jié)果為： 、 噪聲經(jīng)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(gè)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)：y=imnoise(,39。salt amp。speckle39。%自適應(yīng)濾波k=filter2(fspecial(39。if isrgb(i) a=(:,:,1)。 k(:,:,2)=wiener2(b,[5,5])。中值濾波39。平滑濾波39。horz=1:10:256。這樣圖像能量的低頻成分將集中到頻譜中