【正文】 、理解圖像處理的相關概念，逐步掌握圖像信號處理的基本方法，進而能夠解決相關的工程和科研中的問題?？偟膩碚f，數(shù)字圖像處理包括點運算、幾何處理、圖像增強、圖像復原、圖像形態(tài)學處理、圖像編碼、圖像重建、模式識別等。 image主要論述了利用MATLAB實現(xiàn)圖像增強、二值圖像分析等圖像處理。數(shù)字圖像處理技術已經在各個領域上都有了比較廣泛的應用。數(shù)字圖像處理是一種通過計算機采用一定的算法對圖形圖像進行處理的技術。本文介紹了MATLAB 語言的特點,基于MATLAB的數(shù)字圖像處理環(huán)境，介紹了如何利用MATLAB及其圖像處理工具箱進行數(shù)字圖像處理，并通過一些例子來說明利用MATLAB圖像處理工具箱進行圖像處理的方法。processing,例如從衛(wèi)星圖片中提取目標物的特征參數(shù)，三維立體斷層圖像的重建等。MathWorks公司推出的MATLAB軟件是學習數(shù)理知識的好幫手。 國內外研究現(xiàn)狀數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀50年代，當時的電子計算機已經發(fā)展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。數(shù)字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫(yī)學上獲得的成果。1979年，這項無損傷診斷技術獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢獻。很多國家，特別是發(fā)達國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。全文共分6章，結構安排如下：第一章 緒論，介紹了課題研究目的及意義和國內外研究現(xiàn)狀。第五章 介紹了二值圖像操作原理及利用MATLAB實現(xiàn)二值圖像操作。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。實際中往往是通過原圖中某兩個灰度值之間的動態(tài)范圍來實現(xiàn)的?？沼驗V波可分為線形濾波和非線形濾波兩類。平滑可用低通來實現(xiàn)，銳化可用高通來實現(xiàn)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。頻域增強的兩個關鍵步驟：（1）將圖像從空域轉換到頻域所需的變換及將圖像從頻域空間轉換回空域所需的變換；（2）在頻域空間對圖像進行增強加工操作。因此能降低高頻成分幅度的濾波器就能減弱噪聲的影響。如果傳遞函數(shù)通過原點，則可以稱為laplacian濾波器。MATLAB包括擁有數(shù)百個內部函數(shù)的主包和三十幾種工具包(Toolbox).,可視化建模仿真,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬于此類.,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包. MATLAB產生的歷史背景在70年代中期,Cleve ,這兩個程序庫代表矩陣運算的最高水平.　在MATLAB進入市場前，國際上的許多軟件包都是直接以FORTRANC語言等編程語言開發(fā)的。時至今日，經過MathWorks公司的不斷完善，MATLAB已經發(fā)展成為適合多學科，多種工作平臺的功能強大大大型軟件。在國內，特別是工程界，MATLAB一定會盛行起來。MATLAB用更直觀的，符合人們思維習慣的代碼，代替了C和FORTRAN語言的冗長代碼。MATLAB程序書寫形式自由，利用起豐富的庫函數(shù)避開繁雜的子程序編程任務，壓縮了一切不必要的編程工作。由于MATLAB是用C語言編寫的，MATLAB提供了和C語言幾乎一樣多的運算符，靈活使用MATLAB的運算符將使程序變得極為簡短。（5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各種型號的計算機和操作系統(tǒng)上運行。（7）MATLAB的缺點是，它和其他高級程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。核心部分中有數(shù)百個核心內部函數(shù)。而學科性工具箱是專業(yè)性比較強的，如control，toolbox, signl processing toolbox,mumnication toolbox等。除內部函數(shù)以外，所有MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可讀可改的源文件，用戶可通過對源文件的修改以及加入自己的文件構成新的工具箱。 （1） 圖像文件格式的讀寫和顯示。例如，conv2(I，J)實現(xiàn)了I，J兩幅圖像的卷積。針對圖像的統(tǒng)計計算MATLAB 提供了校正、直方圖均衡、中值濾波、對比度調整、自適應濾波等對圖像進行的處理。具體的用法可參考MATLAB豐富的幫助文檔。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。實際中往往是通過原圖中某兩個灰度值之間的動態(tài)范圍來實現(xiàn)的（如圖41）。)。g1=30。g3=255。b2=g1r2*f1。X2=double(X1)。(f=f1) g(i,j)=r1*f+b1。(f=f3) g(i,j)=r3*f+b3。MATLAB代碼所示：X1=imread(39。g1=256。for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j)。 else g(i,j)=0。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。下面分別介紹在MATLAB中如何應用平滑和銳化濾波器。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。)。,)。figure,imshow(K1)title(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。)。,)。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。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。m=fspecial(39。,)。title(39。title(39。頻域增強的主要步驟是：（1）技術所需增強圖的傅立葉變換；（2）將其與一個（根據(jù)需要設計的）轉移函數(shù)相乘；（3）再將結果進行傅立葉反變換以得到增強的圖。 低通濾波圖像的能量大部分集中在幅度譜的低頻和中頻度，而圖像的邊緣和噪聲對應于高頻部分。)。figure,imshow(I2)f=double(I2)。n=2。for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((in1)^2+(jn2)^2)。X2=ifft2(result)。實際應用中，為了減少圖像中面積大且緩慢變化的成分的對比度，有時讓0頻率處的增益小于單位1更合適。)。[N1,N2]=size(g)。n2=fix(N2/2)。 end result(i,j)=h*g(i,j)。figure,imshow(X3)原圖和處理結果如圖412和413所示。 引言二值圖像操作只返回與二值圖像的形式或結構有關的信息，如果希望對其他類型的圖像進行同樣的操作，則首先要將其轉換為二進制的圖像格式，可以通過調用MATLAB提供的im2bw（）來實現(xiàn)，方法如下：I=imread(39。figure,imshow(J)title(39。其定義為：AB=}B膨脹A的過程是：先對B做關于中心像素的映射，再將其映像平移x，換句話說，用B來膨脹A得到的集是B平移后與A至少有一個非零元素相交時B的中心像素的位置的集合。39。dilate39。title(39。subimage(BW1)。其定義為用B來腐蝕A得到集合是B完全包括在A中時B的中心像素位置的集合。)。subplot(1,2,1)。)。使用erode函數(shù)腐蝕39。開啟和閉合這兩種運算都可以除去比結構元素小特定圖像細節(jié)，同時保證不產生全局幾何失真。開啟結果將背景上的噪聲去除了；再進行閉合則將噪聲去掉。I2=im2bw(I1)。 pepper39。)。subplot(2,2,1)。)。加入椒鹽噪聲的圖像39。開啟操作所得的圖像39。title(39。邊界提取實際上就是掏空內部點：如果原圖中有一點為黑，且它的8個相鄰點都是黑色時(此時該點是內部點)，則將該點刪除。39。subplot(1,2,1)。)。邊界處理的圖像39。目前數(shù)字圖像處理的應用越來越廣泛，已經滲透到工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個領域，在國民經濟中發(fā)揮越來越大的作用。應用MATLAB友好的界面和豐富、實用、高效的指令及模塊，可以使人較快地認識、理解圖像處理的相關概念，逐步掌握圖像信號處理的基本方法，進而能夠解決相關的工程和科研中的問題。大學期間，尤其是畢業(yè)論文完成期間，有很多可敬的老師和同學給予了我無私幫助。本次畢業(yè)設計從課題選題、信息收集到論文的撰寫都是在楊老師全面、具體、耐心的指導下進行的。其次在設計的過程中，感謝給予我?guī)椭耐瑢W們，在此對其表示感謝。如：γ————————