【正文】 %用 switch語句設(shè)置選項(xiàng) case 1 %均衡化后圖像及直方圖 a=rgb2gray(T)。 for j=1:i t(i)=t(i)+s(j)。)。 for Y=1:L for X=1:L ScMin(X,Y)=abs(Rk(Y)39。 end end HisM(P)= min。 %灰度級 Ps=zeros(L,1)。 %總像素個(gè)數(shù) for i = 1:row for j = 1:col num = double( I(i,j))+1。 else Rk2(c)=Rk2(c1)+Ps2(c)。 for Q=1:L if(minVScMin(Q,P)) minV=ScMin(Q,P)。 imshow(New),title(39。 其 優(yōu)點(diǎn)是能自動增強(qiáng)整個(gè)圖像的對比度 ,但它的具體增強(qiáng)效果不易控制 ,處理的結(jié)果總是得到全局的均衡化的直方圖。 34 當(dāng)然，在實(shí)踐的過程中我也遇到了不少問題。 總體來說， 對本次 的課程設(shè)計(jì) 還是滿意的 。經(jīng)過不斷地調(diào)試，找出了一些問題，對全局變量和局部變量的設(shè)置出現(xiàn)了問題，經(jīng)過修 改代碼，最終調(diào)試出結(jié)果。在基本功不斷扎實(shí)的基礎(chǔ)上，我開始進(jìn)行一些擴(kuò)張功能的嘗試，比如還原操作、實(shí)現(xiàn)撤銷多次前操作等 。 6 實(shí)驗(yàn)心得體會 經(jīng) 過為期一周的 matlab 軟件 課程設(shè)計(jì)實(shí)踐，使我對 matlab 的使用有了進(jìn)一步的了解和熟悉 ，尤其是對 GUI 界面的設(shè)計(jì)，之前只是把程序?qū)戇M(jìn)里面命令窗口中直接運(yùn)行，現(xiàn)在需要設(shè)計(jì)界面，加一些控件來操作，把功能函數(shù)代碼寫入對應(yīng)的 funtion下，再進(jìn)行調(diào)試。)。 nk2(NN) = nk2(NN)+1。 for P=1:L min = 0。 Ps2=Ps2Temp39。 [row,col]=size(I)。 New=I。 for Q=1:L if(minVScMin(Q,P)) minV=ScMin(Q,P)。)。title(39。t=zeros(1,256)。Value39。title(39。%將結(jié)果顯示在 axes3中 imshow(y)。139。 title(39。 %分解三分量 R、 G、 B，并增大 R、 G、 B的值 G=T(:, :, 2)。 本身存在著固有的缺陷，即它不能很好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，在圖像去噪的同時(shí)也破壞了圖像的細(xì)節(jié)部分，從而使圖像變得模糊，不能很好地去除噪聲點(diǎn)。 %結(jié)果顯示在 axes7中 imshow(W2)。, LEN, THETA)。 %結(jié)果顯示在 axes7中 imshow(f7)。均值濾波后圖像 39。 =f。,p1)。39。title(39。,1,defans)。}。title(39。,1,defans)。 switch val %用 switch語句設(shè)置選項(xiàng) case 1 %椒鹽 噪聲 prompt={39。而對于一個(gè)圖像來說，表現(xiàn)圖像的最主要的部分是低頻部分，所以壓縮的方法是利用小波分解去掉圖像高頻部分二保留低頻部分。 %改變圖像的高度 axes()。v1,d1]。39。 %分別對各 頻率成分進(jìn)行重構(gòu) 21 h1=wrcoef2(39。 cd1=detcoef2(39。39。 X=double(X)/255。%進(jìn)行 DCT反變換，得到壓縮后的圖像 axes()。0 0 0 0 0 0 0 0]。%P1*x*P2相當(dāng)于像素塊的處理函數(shù)， P1=T P2=T39。)。運(yùn)動模糊 39。conv39。 如果一個(gè)像素落在圖像中某一個(gè)物體的邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€(gè)灰度級的變化帶， 運(yùn)用 edge函數(shù)進(jìn)行運(yùn)算，達(dá)到了效果。canny39。title(39。)。bilinear39。 %設(shè)置提示字符串 defans={39。)。實(shí)際工作中 ,有時(shí)需要變換直方圖使之成為某個(gè) 特定的形狀 ,從而有選擇地增強(qiáng)某個(gè)灰度值范圍內(nèi)的對比度 ,這時(shí)可采用比較靈活的直方圖規(guī)定化方法。值得注意的是，偽彩色雖然能將黑白灰度轉(zhuǎn)化為彩色，但這種彩色并不是真正表現(xiàn)圖像的原始顏色，而僅僅是一種便于識別的偽彩色。)。 imadjust 函數(shù)用于數(shù)字圖像的灰度或顏色調(diào)整， J = imadjust(I) 將灰度圖像 I 中的亮度值映射到 J 中的新值并使 1％ 的數(shù)據(jù)是在低高強(qiáng)度和飽和，這增加了輸出圖像 J 的對比度值。 RGB 的每個(gè)分量都使用 [0,255]內(nèi)的值。當(dāng)這樣的模板放在圖像中灰度值是常數(shù)或變化很小的區(qū)域時(shí)，其輸出為 0或很小。在維納研究的基礎(chǔ)上，人們還根據(jù)最大輸出信噪比準(zhǔn)則、統(tǒng)計(jì)檢測準(zhǔn)則以及其他最佳準(zhǔn)則求得的最佳線性濾波器。因此平均濾波的一般輸出為 : ? ? mffffZ viivivii ???? ?????? ??1 Zi? 式 (314) 對于二 維 序列 ??ijX 進(jìn)行中值濾波時(shí)，濾波窗口也是二維的，但這種二 維 窗口可以有各種不同的形狀，如線 狀、方形 、圓形、十字形、圓環(huán)形等。 它 是一種非線性濾 波 ，由于它在實(shí) 際運(yùn)算過程中并不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特性，所以比較方便。一般通信中把乘性隨機(jī)性看成系統(tǒng)的時(shí)變性（如衰落或者多普勒）或者非線性所造成的。大量的實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，由攝像機(jī)拍攝得到的圖像受椒鹽噪聲的影響較嚴(yán)重。而對于一個(gè)圖像來說，表現(xiàn)圖像的最主要的部分是低頻部分，所以壓縮的方法是利用小波分解去掉圖像高頻部分二保留低頻部分。這樣分解到 6步后得到的序列的非零項(xiàng)個(gè)數(shù)的總和為 116，超過了輸入序列的長度。為簡單起見，設(shè)尺度系數(shù)與小波函數(shù)都是實(shí)數(shù)。在 DCT變換后舍棄那些不嚴(yán)重影響圖像重構(gòu)接近 0的系數(shù)。 任何連續(xù)的事物堆成函數(shù)的傅里葉變換中只含有余弦項(xiàng)，因此余弦變換與傅里葉變換一樣，有明確的物理意義。邊緣廣泛存在于物體與背景之間、物體與物體之間、基元與基元之間。 原理簡介如下所述： 通過 imrotate 函數(shù)來旋轉(zhuǎn)圖像。 。 DCT 變換用于圖像的壓縮實(shí)例。多 媒體信息主要有三種形式：文本、聲音和圖像。采用了 RGB 分量 、 亮度切割 和偽彩色等方法，實(shí)現(xiàn)了對圖像彩色的增強(qiáng)效果。 MATLAB 軟件課程設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)題目： 應(yīng)用圖像處理 班 級： 學(xué) 號： 姓 名： 指導(dǎo)老師： 設(shè)計(jì)時(shí)間： 2020年 4月 8 日 4月 14日 2 目錄 摘要 ……………………………………………………………………………………………………………………… ......... 3 概述 ……………………………………………………………………………………………………………………… 4 課程設(shè)計(jì)及要求 ………………………………………………………………………………………………… .. 4 設(shè)計(jì)要求 ………………………………………………………………………………………………………… 4 設(shè)計(jì)任務(wù) …………………………………… ………………………………... .....................................................5 系統(tǒng)設(shè)計(jì) ……………………………………………………………………………………………………………… .5 系統(tǒng)方案 ………………………………………………………………………………………………………… 5 結(jié)構(gòu)框圖 ……………………………………………………………………………………………… ..5 系統(tǒng)工作原理 …………………………… ………………………………………………………… ..6 單元模塊設(shè)計(jì) ………………………………………………………………………………………………… 8 單元模塊的設(shè)計(jì) ……………………………………………………… ............................................8 元模塊的連接 ……………………………………………………………………………………… 16 系統(tǒng)調(diào)試 …………………………………………………………………………………………… ……………… ...19 系統(tǒng)的連接 ………………………………………………………………………………………………… ...19 系統(tǒng)的運(yùn)行 ………………………………………………………………………………………………… ...19 運(yùn)行的結(jié)果 ………………………………………………………………………………………………… ...23 故障分析 …………………………………………………………………………………………………… .....33 收獲、心得 ………………………………………………… …………………………………………………… ....34 參考文獻(xiàn) …………………………………………………………………………………………………… ……… . 35 3 摘 要 應(yīng)用圖像處理 系統(tǒng) 是一種專門針對圖像需求處理的軟件設(shè)計(jì)， 圖像處理包括圖像數(shù)字化，圖像增強(qiáng)和復(fù)原，圖像數(shù)字編碼，圖像分割，圖像識別和圖像理解等。 針對課程任務(wù)內(nèi)容二，設(shè)計(jì)了圖像增強(qiáng)模塊。 關(guān)鍵詞： 圖像處理 、 DCT 變換 、 小波變換 、 RGB 分量 、 亮度切割 均衡化 、 規(guī)定化 、 噪聲處理 4 1．概述 進(jìn)入二十一世紀(jì)，人類已步入信息社會，新信息技術(shù)革命使人類被日益增多的多媒體信息所包圍，這也正好迎合了人類對提高視覺信息的需求性。 ，常常用到離散余弦變換（ DCT）。 。具體設(shè)計(jì)如下面所述： 常用處理 模塊 的設(shè)計(jì) 常 用模塊中設(shè)計(jì)了圖片旋轉(zhuǎn)、底片處理、邊緣信息、模糊處理等功能。 3. 邊緣信息原理簡介 圖像邊緣信息是指其周圍像素灰度有階躍變化或“屋頂”變化的那些像素的集合。 圖像壓縮 模塊的 設(shè)計(jì) 變換原理簡介 離散余弦變換 (DCT)是一種與離散傅立葉變換緊密相關(guān)的正交變換 ,8 8的二維離散余弦變換可以將圖像的空間表達(dá)式轉(zhuǎn)換到頻率域 ,只用少量的數(shù)據(jù)點(diǎn)來表達(dá)圖像 ,用 f(x,y)表示 8 8的圖像塊像素值 ,F(u,v)表示二維離散余弦變換后的值 ,具體表達(dá)式如下 : 式 式（ 31） 其反變換如下式 : 式（ 32） 其中 , 式（ 33） 二維離散余弦變換具有可分離性 ,即可以先對每行進(jìn)行一維離散余弦變換 ,再對每列進(jìn)行一維離散余弦變換 ,因此 ,二維離散余弦變換可表示為 : 式（ 34） 式（ 35） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?????? ????? ? ?? ?7 0 7 0 16 12c o s16 12c o s,41, x yvu vyuxyxfCCvuF? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?????? ????? ? ?? ?7 0 7 0 16 12c o s16 12c o s,41, x y vuvu vyuxyxFCCCCyxF? ? ? ?