【正文】 經(jīng)過(guò)不斷地調(diào)試，找出了一些問(wèn)題，對(duì)全局變量和局部變量的設(shè)置出現(xiàn)了問(wèn)題，經(jīng)過(guò)修改代碼，最終調(diào)試出結(jié)果。經(jīng)過(guò)老師細(xì)心地指導(dǎo)，我利用了一天加一個(gè)晚上的時(shí)間，終于在檢查的最后一天基本完成改進(jìn)。同時(shí)，在實(shí)踐的過(guò)程中，也讓我感覺(jué)到“一分耕耘，一分收獲”，這種感覺(jué)，著實(shí)不錯(cuò)?？傮w來(lái)說(shuō)，對(duì)本次的課程設(shè)計(jì)還是滿(mǎn)意的。在基本功不斷扎實(shí)的基礎(chǔ)上，我開(kāi)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(xiāo)多次前操作等 。在參考了相關(guān)材料及源程序，我對(duì)自己要做的課設(shè)內(nèi)容有了進(jìn)一步的了解，并對(duì)matlab的函數(shù)語(yǔ)句的使用有了更深的體會(huì)。對(duì)句柄使用以及一些函數(shù)使用的不恰當(dāng)。 當(dāng)然，在實(shí)踐的過(guò)程中我也遇到了不少問(wèn)題。6 實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)經(jīng)過(guò)為期一周的matlab軟件課程設(shè)計(jì)實(shí)踐，使我對(duì)matlab的使用有了進(jìn)一步的了解和熟悉，尤其是對(duì)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(lái)操作，把功能函數(shù)代碼寫(xiě)入對(duì)應(yīng)的funtion下，再進(jìn)行調(diào)試。但一些功能只支持灰度圖像的處理，例如進(jìn)行中值濾波時(shí)，需要將真彩色圖像先轉(zhuǎn)換為灰色圖像。5 系統(tǒng)調(diào)試與故障分析 系統(tǒng)調(diào)試結(jié)果將各模塊的程序加入到設(shè)計(jì)的界面系統(tǒng)中，運(yùn)行結(jié)果如下圖51所示：圖51結(jié)論：程序運(yùn)行基本正常，各功能都能實(shí)現(xiàn)，從總的界面系統(tǒng)中來(lái)看，各模塊都建立了連接，可以相互調(diào)用原圖像，只是有時(shí)某一個(gè)模塊運(yùn)行完之后，再調(diào)用下一個(gè)模塊，需要一定的時(shí)間處理。其優(yōu)點(diǎn)是能自動(dòng)增強(qiáng)整個(gè)圖像的對(duì)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。)。 bar(Ps2),title(39。)。 imshow(New),title(39。 nk2(NN) = nk2(NN)+1。 if Num==i New(x,y)=HisM(i)。 end end HisM(P)= min。 for Q=1:L if(minVScMin(Q,P)) minV=ScMin(Q,P)。 for P=1:L min = 0。)。 for Y=1:L for X=1:L ScMin(X,Y)=abs(Rk(Y)39。 else Rk2(c)=Rk2(c1)+Ps2(c)。 Ps2=Ps2Temp39。 else 1=256 Rk(i)=Rk(i1)+Ps(i)。 %統(tǒng)計(jì)nk end end %計(jì)算直方圖概率估計(jì) for i=1:L Ps(i)=nk(i)/n。 %總像素個(gè)數(shù) for i = 1:row for j = 1:col num = double( I(i,j))+1。 [row,col]=size(I)。 % 存儲(chǔ)原圖像累積直方圖數(shù)據(jù) Ps2=zeros(L,1)。 % 存儲(chǔ)原圖像直方圖數(shù)據(jù) nk2=zeros(L,1)。 %灰度級(jí) Ps=zeros(L,1)。 New=I。 I=f。 if Num==i New(x,y)=HisM(i)。 end end HisM(P)= min。 for Q=1:L if(minVScMin(Q,P)) minV=ScMin(Q,P)。 for P=1:L min = 0。)。 for Y=1:L for X=1:L ScMin(X,Y)=abs(Rk(Y)39。)。title(39。 axes()。)。title(39。 end axes()。 H1=zeros(1,256)。 for j=1:i t(i)=t(i)+s(j)。t=zeros(1,256)。 %建立一個(gè)1*256的零矩陣 for i=1:m %for語(yǔ)句的實(shí)現(xiàn) for j=1:n H(I(i,j)+1)=H(I(i,j)+1)+1。[m,n]=size(I)。switch val %用switch語(yǔ)句設(shè)置選項(xiàng) case 1 %均衡化后圖像及直方圖 a=rgb2gray(T)。Value39。)。運(yùn)行結(jié)果如下圖424所示：圖424 灰度變換模塊的設(shè)計(jì)（1）均衡化處理程序設(shè)計(jì)：global Tva=get(,39。)。title(39。 %利用imadjust對(duì)ig6作均衡化處理axes()。%顯示真彩色增強(qiáng)后的圖像運(yùn)行結(jié)果如圖422所示，設(shè)置調(diào)整倍數(shù)為3，點(diǎn)擊“OK”，結(jié)果顯示在圖423中： 圖422 圖423 (3)偽彩處理程序設(shè)計(jì)：case 3ig6=rgb2gray(T)。亮度增強(qiáng)后圖像39。%將結(jié)果顯示在axes3中 imshow(y)。 %將字符串轉(zhuǎn)化為數(shù)值 y=imadjust(T,[ ], [ ],p1)。,1,defans)。 %設(shè)置默認(rèn)參數(shù) p=inputdlg(prompt,39。139。}。 prompt={39。)。title(39。 %對(duì)加強(qiáng)后的三分量R、G、B進(jìn)行還原axes()。B= imadjust(B,[ ],[0 ])。R= imadjust(R,[ ],[0 ])。 %分解三分量R、G、B，并增大R、G、B的值G=T(:, :, 2)。)。%得到句柄caisechuli的Value，賦給vaval=get(hObject,39。Value39。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)。但是對(duì)一些細(xì)節(jié)多，特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜采用中值濾波的方法。 %顯示維納濾波后的圖像運(yùn)行結(jié)果，對(duì)椒鹽噪聲進(jìn)行維納濾波后的結(jié)果如圖420所示，419為設(shè)置的椒鹽噪聲的圖像： 圖419 圖420 按照上面類(lèi)似操作，選擇另外兩種噪聲進(jìn)行濾波分析，結(jié)合幾種濾波器對(duì)各噪聲的濾波效果，可以得到以下結(jié)論：中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的濾波效果好一點(diǎn)，相對(duì)幾種濾波器而言，濾波之后的圖像顯得更為清晰。維納濾波后圖像39。 %結(jié)果顯示在axes7中 imshow(W2)。 %對(duì)圖像T進(jìn)行濾波 W2 = deconvwnr(blurred,PSF)。circular39。conv39。, LEN, THETA)。 PSF = fspecial(39。 %顯示中值濾波后的圖像 運(yùn)行結(jié)果，對(duì)椒鹽噪聲進(jìn)行中值濾波后的結(jié)果如圖418所示，417為設(shè)置的椒鹽噪聲的圖像： 圖417 圖4183） 維納濾波主程序設(shè)計(jì)： case 3 %攝像物體逆時(shí)針?lè)较蛞?角度運(yùn)動(dòng)了21個(gè)像素 LEN = 21。中值濾波后圖像39。 %結(jié)果顯示在axes7中 imshow(f7)。 %對(duì)圖像f進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換 f7=medfilt2(img)。 =f。%顯示均值濾波后的圖像 運(yùn)行結(jié)果，對(duì)椒鹽噪聲進(jìn)行均值濾波后的結(jié)果如圖416所示，415為設(shè)置的椒鹽噪聲的圖像： 圖415 圖4162） 均值濾波主程序設(shè)計(jì)： case 2 T=。均值濾波后圖像39。 %結(jié)果顯示在axes7中 imshow(J1)。 %均值濾波函數(shù)，算子為“average” J1=imfilter(f,h)。average39。 =f。%顯示加入乘性噪聲后的圖像 end運(yùn)行結(jié)果如圖413所示，點(diǎn)擊“OK”，運(yùn)行結(jié)果如下圖414所示： 圖413 圖414 選擇其中一種噪聲，這里選取椒鹽噪聲，然后對(duì)椒鹽噪聲進(jìn)行濾波處理操作，軟件設(shè)計(jì)如下：1） 均值濾波主程序設(shè)計(jì)： T=。乘性噪聲圖像39。 %結(jié)果顯示在axes6中 imshow(f)。,p1)。 %將字符串轉(zhuǎn)化為數(shù)值 f=imnoise(T,39。,1,defans)。 % p=inputdlg(prompt,39。39。}。 prompt={39。)。title(39。%對(duì)圖像T加入高斯噪聲 axes()。gaussian39。 %將字符串轉(zhuǎn)化為數(shù)值 p2=str2num(p{2})。,1,defans)。 %設(shè)置默認(rèn)參數(shù)值均值為0， p=inputdlg(prompt,39。39。039。}。,39。 prompt={39。)。title(39。 %對(duì)圖像T加入椒鹽噪聲 axes()。 pepper39。 %將字符串轉(zhuǎn)化為數(shù)值 f=imnoise(T,39。,1,defans)。 % p=inputdlg(prompt,39。39。}。switch val %用switch語(yǔ)句設(shè)置選項(xiàng)case 1 %椒鹽噪聲 prompt={39。Value39。)。 噪聲處理模塊的設(shè)計(jì) 1）椒鹽噪聲程序設(shè)計(jì)：function zaosheng_Callback(hObject, eventdata, handles)global T %設(shè)置全局變量Tva=get( ,39。而對(duì)于一個(gè)圖像來(lái)說(shuō)，表現(xiàn)圖像的最主要的部分是低頻部分，所以壓