【正文】 global imglobal J1global J2global flagif flag==1switch get(hObject,39。 J1=imnoise(im,39。*.tif39。IDEALfiltered=ifft2(IDEALG)。)；頻率域低通濾波程序：close allclear all[I,map]=imreand(‘’)。J2=filter2(myfilter1,J1)。subplot(2,2,1),imshow(J1,M),title(‘含有椒鹽噪聲的圖像’)； K1=medfilt2(J1,[3,3])。在他的悉心幫助和認(rèn)真指導(dǎo)下我順利的完成了畢業(yè)設(shè)計。平均值濾波用像素及其指定鄰域內(nèi)像素的平均值或加權(quán)平均值作為該像素的新值，來去除突變的像素點，從而濾除噪聲，該方法操作起來簡單，速度快，但是會使圖像變模糊(尤其是在圖像的邊緣和細(xì)節(jié)處)，該方法在去除高斯噪聲方面有比較好的效果，但對椒鹽噪聲的處理效果并不理想。除Children、Parent、Tag、Type、UserData、Visible等公共屬性外，還有一些常用的特殊屬性。這個界面非常實用，只要直接通過鼠標(biāo)將對象拖到目的地，就可以快速的建立出整個GUI框架，布局然后在隨界面自動生成的M文件里面添加函數(shù)或程序代碼。2． 圖像窗口(Figure)。MATLAB最重要的特點就是易于擴展，允許用戶自行構(gòu)建指定功能的M文件，進(jìn)而構(gòu)成適合用戶要求的工具箱，這大大擴展了MATLAB的適用范圍。由此圖可以看出梯形濾波器的處理效果是介于理想低通濾波器和具有平滑過渡帶濾波器之間，它的處理結(jié)果存在著一定的振鈴現(xiàn)象。為了實現(xiàn)理想濾波器，在計算機對數(shù)字圖像的處理中利用了一個階躍函數(shù) () 式中是一個規(guī)定的非負(fù)的量，叫做理想低通濾波器的截止頻率。在數(shù)字圖像中，圖像的邊緣、噪聲對應(yīng)與傅立葉變換頻譜中的高頻部分，因此通過使用低通濾波器在頻域?qū)@些高頻成分進(jìn)行抑制，從而達(dá)到去除圖像噪聲的目的。因此，可以通過低通濾波法即減弱或消除高頻分量而不影響低頻分量來實現(xiàn)圖像平滑。(2) 中值濾波的輸出與輸入噪聲的密度相關(guān)。統(tǒng)計排序濾波器先對被模板覆蓋的像素按灰度排序，然后取排序結(jié)果某個值作為輸出結(jié)果。模塊尺寸越大，則圖像模糊程度越大。陰影部分為擴充圖像邊界。 小結(jié)本章主要介紹了圖像噪聲的性質(zhì)，包括其定義、特點、分類和MATLAB中如何給圖像添加噪聲。在串聯(lián)圖像傳輸系統(tǒng)中，個人串聯(lián)部件引起的噪聲疊加起來，造成信噪比下降[1]。隨著材料科學(xué)的發(fā)展，這些噪聲有望不斷減少，但在目前來講，還是不可避免的。同時，還對整個研究工作中的不足和對未來的工作做了分析和展望。1946年Gabor在傅里葉變換的基礎(chǔ)上提出了一種加窗傅里葉變換，通過特定的平移窗函數(shù)來分解信號的頻譜，提取出它的局部信息，提高時間分辨能力。GIF主要是為數(shù)據(jù)流而設(shè)計的一種傳輸格式，不作為文件的存儲格式。為了能用計算機對圖像進(jìn)行加工,需要把連續(xù)圖像在坐標(biāo)空間xy和幅值f都離散化。據(jù)我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文（設(shè)計）不包含其他個人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。為了去除噪聲并改善圖像質(zhì)量，需要對圖像進(jìn)行去噪處理，從而有必要研究圖像去噪算法。保密的論文（設(shè)計）在解密后適用本規(guī)定。習(xí)慣上把數(shù)字圖像左上角的像素定義為第(1，1)個像素，右下角的像素定義為第(M,N)個像素。由于JPEG的高壓縮比和良好的圖像質(zhì)量，使得它廣泛應(yīng)用于多媒體和網(wǎng)絡(luò)程序中。現(xiàn)在國內(nèi)外很多大學(xué)和科研機構(gòu)都設(shè)有專門的機器視覺實驗室對這方面的技術(shù)進(jìn)行更加深入的研究，相信隨著這方面研究的不斷深入，更新更好的方法將會不斷被提出和應(yīng)用。因此，噪聲可以借用隨機過程及其概率密度函數(shù)來描述，通常用其數(shù)字特征，如均值、方差等。2) 非平穩(wěn)噪聲，即是統(tǒng)計特性隨時間變化的噪聲。根據(jù)類型再確定其他參數(shù)。對于33box模板，是將原圖像中一個像素的灰度值和它周圍鄰近八個像素的灰度值相加，然后求得的平均值(除以9)作為該新圖中該像素的灰度值，用如下方法表示該操作：在模板操作中，需要注意兩個問題：(1) 圖像邊界問題。因此，模板卷積時模板不宜太大，一般用33或55的模板就可以了，另外，可以設(shè)法將二維模板分解為多個一維模板，這對減少運算量也是很有效的。當(dāng)某些點的灰度值與各鄰點灰度的均值的差值超過規(guī)定的閾值T時，它很可能是噪聲，則取其鄰域平均值作為該點的灰度值。例如有一組序列{80,90,200,100,110},采用一維中值濾波后序列變?yōu)閧80，90，100，110，200}。在有很強的胡椒粉式(或脈沖)干擾的情況下，因為這些灰度值的干擾值與其鄰近像素的灰度值有很大差異，因此經(jīng)排序后取中值的結(jié)果是強迫將此干擾點變成與其鄰近的某些像素的灰度值一樣，從而達(dá)到去除干擾的效果。MATLAB實現(xiàn)空間域低通濾波的示例程序見附錄[12]。設(shè)和分別為二維離散函數(shù)和的離散傅立葉變換，則 ()其中是常數(shù)。在空域中存在著卷積關(guān)系，這種卷積關(guān)系使得這種振鈴現(xiàn)象產(chǎn)生，因為具有理想的矩陣特性，那么就注定其反變換h(x,y)必然產(chǎn)生無限振鈴特性。6 MATLAB GUI設(shè)計 MATLAB簡介MATLAB是美國的math works公司推出的一個科技應(yīng)用軟件，它是由Matrix(矩陣)和Laboratory(實驗室)的前三個字母組成。圖形用戶界面的功能是讓用戶定制用戶與matlab的交互方式，使操作更簡便。最后，如果用戶用鼠標(biāo)或用鍵盤鍵入一些信息，那么程序就要有相應(yīng)的動作。(3) 對象屬性查看器(Property Inspector):可查看每個對象的屬性值,也可修改設(shè)置對象的屬性值。 GUI設(shè)計界面圖 GUI設(shè)計功能簡介本GUI設(shè)計以lenna圖像進(jìn)行仿真介紹。多幅圖像平均法就是對同一景物的多幅圖像取平均來消除噪聲，一般用于攝像機的視頻圖像，用以減少光電攝像管或CCD器件所引起的噪聲，該算法有比較好的去噪效果，但是在實際使用時，該算法要用到多幅圖像，所以占用的空間也比較大，尤其是多幅圖像之間的配準(zhǔn)問題，實際操作很難。同時我還要感謝我的很多同學(xué)，在我設(shè)計過程中，他們給我提供了很多幫助。)。 1 1 1]。[M,N]=size(F)。subplot(2,3,4),imshow(BUTTERfiltered,map),title(‘巴特沃斯低通濾波’ )。)。 imshow(J1)。 1 1 1。,)。callback函數(shù)2：用于添加噪聲。subplot(2,3,6),imshow(TRAPEGfiltered,map),title(‘梯形低通濾波’)。EXPOTH(u,v)=exp(log(1/sqrt(2))*(D(u,v)/Dcut)^2) if D(u,v)=200 IDEALH(u,v)=1。 2 4 2。)。subplot(2,2,1),imshow(J1,M),title(‘含有高斯噪聲的圖像’)；h=[1 1 11 1 1 1 1 1]/9 %33Box模板K1=con2(double(J1),double(h))。本設(shè)計由于時間關(guān)系，沒有對多幅圖像平均算法的圖像之間的配準(zhǔn)問題和低通模板的選擇進(jìn)行研究，是本設(shè)計的一個不足之處。圖形用戶界面如下： 以上就是對我設(shè)計的一個簡單GUI去噪界面的一個簡單介紹。(3) 快捷菜單,可以使用uicontextmenu函數(shù)和圖形對象的uicontextmenu屬性來建立快捷菜單。 設(shè)計方法MATLAB中的GUI的建立有兩種方式。 創(chuàng)建MATLAB 用戶圖形界面必須由三個基本元素: 1． 組件。這可讓使用者也可以像VB、VC、VJ、DELPHI等那樣進(jìn)行一般的可視化的程序編輯。因為它的不是陡峭的截止特性，在它的尾部包含有大量的高頻信息；它的又一特性就是經(jīng)它處理的圖像將不會有振鈴現(xiàn)象產(chǎn)生，因為在濾波器的通帶與阻帶之間存在一平滑過渡。那么，離散和連續(xù)情況的相關(guān)定理都可表示為：和 () 二維離散傅立葉變換的實現(xiàn) 由于二維離散傅立葉變換存在可分離性，因此用兩次一維離散傅立葉變換就可以實現(xiàn)二維變換[14]： F(或F( ()在具體實現(xiàn)中，x,y分別與行、列坐標(biāo)相對應(yīng)，即： () 上式表示先對圖像矩陣的各列作行的一維傅立葉離散變換，然后再對變換結(jié)果的各行作列的一維離散傅立葉變換。和 多幅圖像平均法常用于處理攝像機的視頻圖像，用以減少光電攝像管或CCD器件所引起的噪聲。所以中值濾波對濾除脈沖干擾和圖像掃描噪聲最為有效。窗口的大小則以不超過圖像中最小有效物體的尺寸為宜。 (a)含有高斯噪聲的圖像 (b)平均值濾波處理的結(jié)果 (c)含有椒鹽噪聲的圖像 (d)平均值濾波處理的結(jié)果 平均值濾波的濾波效果 ，采用平均值濾波雖然使噪聲得到了抑制，但是圖像變得模糊，該濾波方法對高斯噪聲的濾除有良好的效果，但對椒鹽噪聲的濾除，效果不是很理想。Box模板中加權(quán)系數(shù)相同，鄰域中各像素對平滑結(jié)果的影響相同。模板卷積中的模板又稱為卷積核,卷積核中的元素稱為卷積系數(shù)或模板系數(shù)或加權(quán)系數(shù)，其大小及排列順序決定了對圖像進(jìn)行鄰域處理的類型。對圖像而言，它的邊緣、跳躍以及噪聲等灰度變化劇烈的部分代表圖像的高頻分量，而大面積背景區(qū)和灰度變化緩慢的區(qū)域代表圖像的低頻分量。 圖像噪聲的特點圖像噪聲一般具有以下特點：(1) 噪聲在圖像中的分布和大小不規(guī)則，即具有隨機性。因這些粒子運動的隨機性而形成的散粒噪聲；導(dǎo)體中自由電子運動所形成的熱噪聲；根據(jù)光的粒子性，圖像是由光量子所傳輸，而光量子密度隨時間和空間變化所形成的光量子噪聲等。第4章介紹了幾種空間域圖像去噪算法，包括平均值濾波，中值濾波，空間域低通濾波和多幅圖像平均法。 圖像去噪技術(shù)的背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀圖像去噪的方法從不同處理域的角度可以劃分空域和頻域兩種處理方法；前者是在圖像本身存在的二維空間里對其進(jìn)行處理，根據(jù)不同的性質(zhì)又可以劃分為線性處理方法和非線性處理方法；后者則是用一組正交函數(shù)系來逼近原信號函數(shù)，獲得相應(yīng)的系數(shù)，將對原信號的分析轉(zhuǎn)化到了系數(shù)空間域，即頻域中進(jìn)行。下面介紹幾種常見的圖像文件格式。當(dāng)圖像以數(shù)字形式進(jìn)行處理和傳輸時，由于具有質(zhì)量好、成本低和易于實現(xiàn)等優(yōu)點，這種存儲和傳輸格式已經(jīng)成為該領(lǐng)域當(dāng)前和未來的主要發(fā)展趨勢。不僅對各種去噪算法的理論基礎(chǔ)和濾波原理作了詳細(xì)的論述，而且使用MATLAB程序進(jìn)行仿真并分析了去噪效果。論文遵循理論聯(lián)系實踐，理論實踐并重的研究思路。圖表整潔，布局合理，文字注釋必須使用工程字書寫，不準(zhǔn)用徒手畫3）畢業(yè)論文須用A4單面打印，論文50頁以上的雙面打印4）圖表應(yīng)繪制于無格子的頁面上5）軟件工程類課題應(yīng)有程序清單，并提供電子文檔1）設(shè)計（論文）2）附件：按照任務(wù)書、開題報告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）次序裝訂3）其它目 錄1 緒論 1 圖像與數(shù)字圖像處理 1 圖像的文本格式 1 研究圖像去噪處理的意義 2 圖像去噪技術(shù)的背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2 本文內(nèi)容的安排 32 圖像噪聲 4 圖像噪聲的概念 4 圖像噪聲的分類 4 圖像噪聲的特點 4 MATLAB中如何產(chǎn)生噪聲 5 去除圖像噪聲的主要方法 5 小結(jié) 53 模板操作與卷積運算 6 模板操作 6 模板卷積 6 小結(jié) 74 空間域濾波 8 平均值濾波 8 平均值濾波的基本原理 8 平均值濾波法存在的問題和解決方法 8 MATLAB如何實現(xiàn)平均值濾波 9 中值濾波 9 中值濾波的基本原理 9 中值濾波的特性 10 中值濾波的過程 11 MATLAB如何實現(xiàn)中值濾波 11 空間域低通濾波 12 空間域低通濾波的基本原理 12 低通卷積模板 12 MATLAB如何實現(xiàn)空間域低通濾波 12 多幅圖像平均法 13 多幅圖像平均法的基本原理 13 小結(jié) 135 頻率域低通濾波 14 二維離散傅立葉變換 14 二維離散傅立葉變換的概念 14 二維離散傅立葉變換的性質(zhì) 14 二維離散傅立葉變換的實現(xiàn) 17 頻率域低通濾波法 17 幾種常用的低通濾波器[7] 18 理想低通濾波器 18 巴特沃斯低通濾波器 18 指數(shù)低通濾波器 19 梯形低通濾波器 19 MATLAB如何實現(xiàn)頻域低通濾波 20 小結(jié) 216 MATLAB GUI設(shè)計 22 MATLAB簡介 22 圖形用戶界面GUI 22 GUI設(shè)計原理及簡介 22 設(shè)計方法 23 圖形用戶界面設(shè)計工具 23 菜單設(shè)計 24 對話框設(shè)計 24 句柄圖形 24 圖形對象句柄命令 25 設(shè)計步驟 25 GUI設(shè)計功能簡介 25 小結(jié) 277 結(jié)論與展望 28 結(jié)論 28 展望 28致 謝 29參考文獻(xiàn) 30附 錄 31基于MATLAB的圖像去噪算法研究與仿真1 緒 論據(jù)研究，在人類所接受到的全部信息中，約有75%～80%是通過視覺系統(tǒng)得到的，和語言或文字信息相比，圖像包含的信息量更