【正文】 lt amp。)。 subplot(1,2,2), imshow(I7),title(39。%高斯噪聲圖的均值濾波 K1=medfilt2(I7)。加高斯噪聲均值濾波后 的圖 39。)。log39。 BW6=edge(H,39。)。canny edge check39。)。縮小圖 39。)。非交互式剪切圖 39。亮度調(diào)整圖 39。 figure。 subplot(2,2,3),imhist(H),title(39。salt amp。)。 subplot(1,2,2), imshow(I7),title(39。%高斯噪聲圖的均值濾波 K1=medfilt2(I7)。加高斯噪聲均值濾波后的圖 39。)。log39。 BW6=edge(H,39。)。canny edge check39。%對原圖進(jìn)程 DCT subplot(1,2,1),imshow(H),title(39。 33 E1=im2bw(I1,)。 SE=ones(5,3)。 figure。 figure。 figure。)。膨脹圖像 39。腐蝕圖像 39。 最后，對評審論文的各位老師 表示感謝！ 。)。)。 subplot(1,2,2),imshow(E1),title(39?？焖俑道锶~變換后的圖 39。腐蝕圖像 39。膨脹圖像 39。)。 figure。 figure。)。 subplot(2,3,2),imshow(BW2),title(39。gaussian39。)。 BW1=edge(H,39。)。%椒鹽噪聲圖的均值濾波 K=medfilt2(I6)。加椒鹽噪聲后的圖 39。 subplot(1,2,2),imshow(I6),title(39。 figure。亮度均衡圖 39。亮度調(diào)整圖 39。 I5=imadjust(H,[],[ ])。)。40176。)。 I=imread(39。)。 subplot(2,3,2),imshow(BW2),title(39。gaussian39。)。 BW1=edge(H,39。)。%椒鹽噪聲圖的均值濾波 K=medfilt2(I6)。加椒鹽噪聲后的圖 39。 30 subplot(1,2,2),imshow(I6),title(39。 figure。亮度均衡圖 39。亮度調(diào)整 圖 39。 I5=imadjust(H,[],[ ])。)。40176。)。 28 參考文獻(xiàn) [1] 龔聲蓉，劉純平，王強 數(shù)字圖像處理與分析，北京：清華大學(xué)出版社， 2020 [2] 赫文化 MATLAB 圖形圖像處理應(yīng)用教程，北京：中國水利水電出版社， 2020 [3] 陳揚，陳榮娟，郭穎輝 圖形編輯與圖像處理，西安：西 安電子科技大學(xué)，2020 [4] 劉慧穎 MATLABR2020 基礎(chǔ)教程 ，北京：清華大學(xué)出版社， 2020 [5] 常巍，謝光軍，黃朝峰 MATLABR2020 基礎(chǔ)與提高，北京：電子工業(yè)大學(xué)出版社 [6] 劉井元，李玉良，張傳楷 《基于 MATLAB 的數(shù)字圖像邊緣檢測技術(shù)》 ,[中國科技論文在線 ] 29 附 錄 附錄 pictur4的程序及運行結(jié)果 程序 ： I=imread(39。 將 3 個準(zhǔn)則相結(jié)合可以獲得最優(yōu)的檢測算子 。 LOG（ LaplacianGauss）算子 當(dāng)使用一階導(dǎo) 數(shù)的邊緣檢測算子時，如果所求的一階導(dǎo)數(shù)高于某一閾值，則確定該點為 邊緣點，這樣 便會 導(dǎo)致檢測的邊緣的太多。 Kirsch算子 Kirsch 算子使用 8 個模板來確定梯度的幅值和方向，故又稱為方向算子，通過一組模板分別計算不同方向上的拆分值，取其中最大的值作為邊緣強度，而將與之對應(yīng)的方向作為邊緣的方向 。Sy 是垂直模板，對垂直邊緣響應(yīng)最大。Gy= 0. 110???????。對一個圖像 f(x,y)函數(shù)，它在位置（ x,y）處的梯度可定為梯度算子： G[f(x,y)]= 22( / )fy? ? ? ? ?（ f/ x） (36) 梯度算子是圖像處理中最常用的一階微分算法，是 (311)中 f(x,y)表示圖像的灰度值，圖像梯度最重要的性質(zhì)是梯度方向，是在圖像灰度最大變化率上，它恰是可以反映出 圖像邊緣上的灰度變化。一階 微分圖像的閾值處對應(yīng)著圖像的邊緣點；二階微分圖像的過零點對應(yīng)著圖像的邊緣點。 凸緣型：其邊緣的灰度值上升與下降都比較緩慢。 MATLAB 圖像處理工具箱提供了兩種用于圖像處理的 DCT 變換函數(shù)； dct2 使用一個基于的算法來提高輸入輸出速度，特別適合于比 較大的輸入矩陣，其語法格式為： B=dct2(A) B=dct2(A,[m,n]) B=dct2(A,m,n) 其中， B=dct2(A)用于計算圖像的二維 DCT，變換前后圖像的大小一樣；B=dct2(A,[m,n])通過補 0 或截取元素，使得 A 成為 m*n 大小的矩陣，變換結(jié)果 B 與 A 的大小也是一樣的。 在數(shù)字圖像處理中，輸入圖像和輸出圖像通常都是二維的，一般表示成二維數(shù)字矩陣，可以直接叫二維傅里葉變換、二維 DFT、二維 FFT。 幾種圖像操作的定義： 平移： bA 定義為圖像 A 被 b 平移后的結(jié)果，表示為 ? ?bA a b a A? ? ?，其 14 中，中 bA 所有的元素是 A 中對應(yīng)元素平移到 以 b 點為原點的坐標(biāo)系內(nèi)的結(jié)果。 （ 1） RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的函數(shù) rgb2gray()，其語法格式為：I=rgb2gray（ RGB） 前者表示將輸入的 RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖 I. 圖 8 RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖后 的圖 （ 2） RGB 圖像轉(zhuǎn)換 為索引圖像的函數(shù) rgb2ind()，其語法格式為：[X,map]=rgb2ind（ RGB） :直接將圖像轉(zhuǎn)換為具有顏色圖 map 的矩陣 X（ 3） 轉(zhuǎn)換為二值圖像的函數(shù) im2bw() 這一函數(shù)通過閾值化方法將索引、灰度和圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。該操作剪切的是圖像中的一個矩陣子圖，用戶可以通過參數(shù)指定這個矩形四個頂點的坐標(biāo)，也 可以交互的用鼠標(biāo)選取這個操作。 （ 7） PNG 格式。 （ 2） BMP 格式：有 24 為非壓縮圖像， 8 位 RLE 圖像。 圖像濾波 圖像的空間文理信息可以形象的反映出圖像的大小、位置、和形狀等特征，利用線性濾波技術(shù)可以對圖像的某些紋理信息進(jìn)行一定程度的增強，而去除其 他的特征。 直方圖 處理 為改變圖像整體偏暗，或整體偏亮，或者灰度層次不豐富的情況，可將圖像 的直方圖通過一定的函數(shù)處理為均衡的直方圖，使直方圖不 再偏于低端，或者不再偏于高端，而是變成比較均勻的分布，而這種技術(shù)就叫做直方圖均衡化。 其主要有兩個目的：一是增強有用信息，抑制無用信息，從而改善圖像的視覺效果；二是有利于人工和機器分析 。 RGB 色彩模式是用 RGB 模型為圖像中的每一個像素的 RGB 分量分配一個 0～ 255 范圍內(nèi)的強度值。每一個像素值將取 0 或 1 中的一個值，通常用 0 表示黑，用 1 表示白。 3 目的意義 圖像是對客觀對象的一種相似性的、生動的描述或表示。 MATLAB 的特點有：高級科學(xué)計算語言，用于線性代數(shù)統(tǒng)計、的集成管理環(huán)境，算法設(shè)計開發(fā)的交互式工具，創(chuàng)建自定義工程師圖形界面的工具 ，2D 和 3D 的數(shù)據(jù)可視化，與第三方算法開發(fā)工 具 — C/C++、 FORTRAN、 Java、COM、 Microsoft Excel— 集成開發(fā)基于 MATLAB 的算法。 MATLAB 圖像處理工具箱提供了邊緣檢測（ edge）函數(shù)，它能利用多種算子進(jìn)行圖像的邊緣檢測， 語言結(jié)構(gòu)簡單。 （保密論文在解密后遵守此規(guī)定） 作者簽名 : 二〇 一 〇年 九 月 二十 日 4 目 錄 基于 MATLAB 的數(shù)字圖像分析與邊緣檢測 .............................................................................................................. 1 課題概述 ................................................................................................................................................................ 1 課題背景知識 ....................................................................................................................................................... 2 MATLAB 簡介 ............................................................................................................................................... 2 數(shù)字圖像簡介 ............................................................................................................................................... 2 目的意義 ................................................................................................................................................................ 3 小結(jié) ........................................................................................................................................................................ 3 2. 數(shù)字圖像處理 ............................................................................................................................................................. 4 基本概念 ................................................................................................................................................................ 4 圖像增強 ................................................................................................................................................................ 5 直接灰度調(diào)整 ............................................................................................................................................... 5 直方圖處理 .................................................................................................................................................... 6 圖像濾波 ........................................................................................................................................................ 7 MATLAB 圖像處理 .............................................................................................................................................. 8 MATLAB 中的圖像文件格式 ..