基于matlab編程的數(shù)字圖像處理論文-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 figure,imshow(mat2gray(g)) 圖像處理圖如圖 24 所示： 圖 24 圖像求反后 2 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(shuō)這個(gè)像素的鄰域中除了本 身以外 還包括其他像素。 基本原理 空域?yàn)V波可分為線形濾波和非線形濾波兩類。平滑可用低通來(lái)實(shí)現(xiàn)，銳化可用高通來(lái)實(shí)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。 線性平滑濾波器 線性低通濾波器是最常用的線性平滑濾波器。這種方法稱為鄰域平均法。 J=imnoise(I,39。 imshow（ I） figure， imshow（ J） K1=filter2(fspecial(39。3*3 的均值濾波器 39。具體步驟： （ 1）將模板在圖像中漫游，并將模板中心和圖像某個(gè)像素的位置重合； （ 2） 讀取模板下對(duì)應(yīng)像素的灰度值； （ 3）將這些灰度值從小到大排成一列； （ 4）找出這些值排在中間的一個(gè)； （ 5）將這個(gè)中間值賦給對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素。 J=imnoise(I,39。 K1=medfilt2(J,[3,3])。對(duì) 3*3的模板來(lái)說(shuō)，典型的系數(shù)取值是： [1 – 1 – 1； 1 8 – 1； 1 – 1 1] 事實(shí)上這是拉普拉斯算子，所有的系數(shù)之和為 0。 MATLAB 代碼所示： I=imread(39。laplacian39。 I2=filter2(h,I)/255。高通濾波 laplacian 算子 39。高通濾波 unsharp39。 頻域增強(qiáng)的兩個(gè)關(guān)鍵步驟： （ 1）將圖像從空域轉(zhuǎn)換到頻域所需的變換及將圖像從頻域空間轉(zhuǎn)換回空域所需的變換； （ 2）在頻域空間對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)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。 figure,imshow(I1) I2=imnoise(I1,39。 g=fft2(f)。 d0=50。 h=1/(1+*(d/d0)^(2*n))。 X3=uint8(real(X2))。如果傳遞函數(shù)通過(guò)原點(diǎn)，則可以稱為 laplacian 濾波器。 figure,imshow(I1) f=double(I1)。 n=2。 for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((in1)^2+(jn2)^2)。 end end result=ifftshift(result)。 圖 212 原圖 圖 213 高通濾波 三、 總結(jié) 本次設(shè)計(jì) 介紹了數(shù)字圖像的理論知識(shí)及 MATLAB 語(yǔ)言的特點(diǎn) ,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(jìn)行數(shù)字圖像處理，主要論述了圖像增強(qiáng)，并利用 MATLAB 來(lái)實(shí)現(xiàn)圖 像增強(qiáng)的圖像處理。 參考文獻(xiàn) [1]陸玲，王蕾，桂穎，《數(shù)字圖像處理》，中國(guó)電力出版社， [2]于萬(wàn)波，《基于 MATLAB 的圖像處理》，清 華大學(xué)出版社，
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