【正文】 .... 9 常用的字符操作函數(shù) ............................................................................... 9 MATLAB 常用工具箱 ....................................................................................... 10 小結(jié) ................................................................................................................ 10 第三章 MATLAB 圖像增強(qiáng) ..................................................................................... 12 圖像增強(qiáng)技術(shù)概述 ........................................................................................ 12 空域濾波增強(qiáng) ......................................................................................... 12 平滑濾波器 ............................................................................................. 12 中值濾波器 ............................................................................................. 13 銳化濾波器 ............................................................................................. 14 低通濾波器 ............................................................................................. 14 高通濾波器 ............................................................................................. 15 同態(tài)濾波器 ............................................................................................. 15 IV MATLAB 圖像增強(qiáng)函數(shù) ................................................................................. 15 MATLAB 應(yīng)用于數(shù)字圖像增強(qiáng)和濾波 ......................................................... 16 目的 ......................................................................................................... 16 內(nèi)容 ......................................................................................................... 17 實驗 ................................................................................................................ 22 總結(jié) ........................................................................................................................ 39 致謝 ........................................................................................................................ 40 參考文獻(xiàn) ................................................................................................................ 41 第二章 Matlab 的簡介 5 第一章 緒論 圖像增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了初創(chuàng)期、發(fā)展期、普及期和應(yīng)用期 4 個階段。圖像增強(qiáng)是 圖像處理的重要組成部分，傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法對于改善圖像質(zhì)量發(fā)揮了極其重要的作用。從這時起， MATLAB 的內(nèi)核采用 C 語言編寫，而且除了原有的數(shù)值計算能力外，還添加了數(shù)據(jù)圖視功能。 MathWorks 公司瞄準(zhǔn)應(yīng)用范圍最廣的 Word ，運用 DDE 和 OLE，實現(xiàn)了 MATLAB 與 Word 的無縫連接，從而為專業(yè)科技工作者創(chuàng)造了融科學(xué)計算、圖形可視、文字處理于一體的高水準(zhǔn)環(huán)境。 Matlab 優(yōu)勢 工作平臺和編程環(huán)境 MATLAB 由一系列工具組成。新版本的MATLAB 語言是基于最為流行的 C＋＋語言基礎(chǔ)上的，因此語法特征與 C＋＋語言極為相似，而且更加簡單。MATLAB 的這些函數(shù)集包括從最簡單最基本的函數(shù)到諸如矩陣，特征向量、快速傅立葉變換的復(fù)雜函數(shù)。 模塊集合工具箱 MATLAB 對許多專門的領(lǐng)域都開發(fā)了功能強(qiáng)大的模塊集和工具箱。優(yōu)化和數(shù)值積分 Matlab 可對包括雙精度浮點數(shù)、單精度浮點數(shù)和整型在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行運算。double39。可以使用 char 函數(shù)構(gòu)建字符數(shù)組，使用 strcat 函數(shù)連接字符。下面就 MATLAB 在圖像處理中各方面的應(yīng)用分別進(jìn)行介紹。 MATLAB 提供了一維和二維離散傅立葉變換 (DFT) 、快速傅立葉變換 (FFT) 、 離散余弦變換 (DCT) 及其反變換函數(shù) ,以及連續(xù)小波變換 (CWT) 、離散小波變換 (DWT) 及其反變換。從純技術(shù)上講主要有兩類：頻域處理法和空域處理法。因此這些濾波器也被稱為均值濾波器。 J=imnoise(I,39。) K1=filter2(fspecial(39。 例如：濾波函數(shù)圖像處理 1 clc。 subplot(1,3,1) Imshow(LenaRaw)。調(diào)用庫函數(shù) medfilt2，使用 3*3 模板，中值濾波圖像 39。它包括：理想低通濾波器，巴特沃斯低通濾波器，指數(shù)低通濾波器等。 subplot(121),imshow(J) title(39。 n1=floor(M/2)。三階 Butterworth 濾波圖像 39。e:\39。e:\39。0,0,0。1,1,1]。利用 Sobel 算子銳化圖像 , 如 : i=imread(39。 2）掌握數(shù)據(jù)類型強(qiáng)制轉(zhuǎn)換函數(shù) y=double(x)。 1）在 MATLAB 中讀入名為 的圖像給矩陣 D，將 D 強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換為 double。在 figure 顯示降低對比度后圖像與直方圖均衡化后 圖像 ,并添加標(biāo)注說明。原圖像 39。求反圖像 39。增強(qiáng)對比度圖像 39。降低對比度圖像 39。)。 2）使用 imnoise 函數(shù)對圖像矩陣 X 加噪，加噪后圖像矩陣名為 J。 Y=double(X)。 Y1=conv2(J,d1,39。)。)。)。 使用 MATLAB 進(jìn)行圖像輸入，可以利用以下簡單一步： f=imread(‘文件名 .格式名’ )； Figure。3)%取彩色圖像的灰度分量。39。 subplot(2,2,2)。均衡化結(jié)果 39。本實驗要求用線性平滑濾波、中值平滑濾波、頻域低通濾波的方法進(jìn)行程序設(shè)計。平滑噪聲可以在空間域中進(jìn)行，基本方法是求像素灰度的平均值或中值。%給圖像加高斯噪聲 subplot(1,2,1)。)。加入高斯噪聲的圖像 39。 b．驗證旋轉(zhuǎn)不變性可以通過將原始數(shù)組的通過移動45度,然后再比較旋轉(zhuǎn)后與旋轉(zhuǎn)前的頻譜,得出頻譜旋轉(zhuǎn)不變性的結(jié)論。 1．驗證二維傅里葉變換的平移性和旋轉(zhuǎn)不變性 1）建立一個二維數(shù)組并要求該數(shù)組能夠顯示成圖 1. a=zeros(128,128) for y=54:74 for x=34:94 a(x,y)=1。crop39。)。 H(u,v)=1。 for x=1:256 for y=1:256 if (x128).^2+(y128).^2r.^2。 a2=abs(a1)。 程序代碼如下（取 r=8 時） Clc。)。 end end end 結(jié)果如下：原圖像及其頻譜圖 圖 312 h2=abs(t)。 n=15*log(+abs(n))。實現(xiàn)了對圖像的頻域濾波，掌握了頻域圖像增強(qiáng) ,了解了低通濾波對圖像的影響。 圖像增強(qiáng)的方法是通過一定變換方法對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制 (掩蓋 )圖像中某些不需要的特征，使圖像與 視覺響應(yīng)特性相匹配。常用算法有均值濾波、中值濾波。 36 致謝 畢業(yè)設(shè) 計即將完成，我的學(xué)生生涯也要告一段落。 在論文的寫作過程中，也得到許多同學(xué)的寶貴建議，同時還得到許多朋友額家人的支持和幫助。 37 參考文獻(xiàn) [1] 汪志云 ,黃夢為 .基本直方圖的圖像增強(qiáng)及其 MATLAB 實現(xiàn) [J].計算機(jī)工程與科學(xué) ,2020,28（ 2） :5456. [2]劉榴娣 ,劉明奇 ,黨長民 .實用數(shù)字圖像處理 [M].北京理工大學(xué)出版社 ,1998. [3]岡薩雷斯 RC 著 .李叔梁譯 .數(shù)字圖像處理 .北京 :科學(xué)出版社 ,1983 [4]李月 景編著 .圖像識別技術(shù)及 其應(yīng)用 .北京 :機(jī)械工業(yè)出版社 ,1985 [5]周考寬 ,曹曉光 ,陳建革等編著 .實用微機(jī)圖像處理。 這 是一個漫長的學(xué)習(xí)過程。 這次畢業(yè)論文能夠得以順利完成，是所有曾經(jīng)指導(dǎo)過我的老師，幫助過我的同學(xué)，一直支持著我的家人對我的教誨、幫助和鼓勵的結(jié)果。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計差值法等。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過程所存在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類。圖像增強(qiáng)即增強(qiáng)圖象中的有用信息，這個變換過程可以說是一個失真的過程，它的主要目的是加強(qiáng)圖像的視覺效果。 R=88 時的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波頻譜圖： 30 圖 313 R=24 時的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖： 圖 314 R=5 時的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖： 圖 315 對于所有的低通濾波都會根據(jù)不同的半徑產(chǎn)生如圖 一樣的頻譜圖 . 當(dāng) R=5 時，濾 波后的圖像很模糊，無法分辨； 當(dāng) R=24 時，濾波后的圖像有些模糊，能分辨出臉上的器官輪廓，但由于理第三章 Matlab 圖像增強(qiáng) 31 想低通濾波器在頻域的銳截止特性，濾波后的圖像有較明顯的振鈴現(xiàn)象； 當(dāng) R=88 時，濾波后的圖像比較清晰，但高頻分量損失后，圖像邊沿與文字變的有些模糊，在圖像的邊框附近仍有振鈴現(xiàn)象。 t=ifftshift(t)。 figure(1) subplot(1,2,1) imshow(b,[0,255])。D:\圖像實驗 \img\39。 for x=1:128 for y=1:128 b(x,y)=(1).^(x+y).*a(x,y)。 end end end 通過對 r數(shù)值的改變 ,和 if條件的變化來實現(xiàn)不同的低通和高通情況下的濾波 . 產(chǎn)生的 圖像 與 fft2(f1)幅度譜的程序如下： Clc。 所得到的結(jié)果恰好與低通濾波相反 , 當(dāng)大于 X 的頻率可以完全不受影響的通過濾波器 ,而小于 X的則完全不能通過濾波器。uchar39。 然后比較旋轉(zhuǎn)前后兩幅圖的差別以及其頻率譜和幅度譜的異同。 為了得到幅度譜圖 ,可以地數(shù)組 a進(jìn)行快速傅立葉變換 ,然后再用