基于matlab的數(shù)字圖像預(yù)處理畢業(yè)論文(參考版)
2025-06-28 14:45本頁面
【正文】 【12】陳炳權(quán)，劉宏立，【J】.吉首大學(xué)學(xué)報。 【10】于廣洲，【J】.中國校外教育?！?】【J】.中國信息科技。【6】周新倫，柳建，《數(shù)字圖像處理》，國防工業(yè)出版社。【4】【J】.渭南師范學(xué)院學(xué)報?！?】【J】.蘇州市職業(yè)大學(xué)學(xué)報。 最后祝蘭州工業(yè)學(xué)院各位老師工作順利，祝蘭州工業(yè)學(xué)院明天更美好。 其次在設(shè)計的過程中，感謝給予我?guī)椭耐瑢W(xué)們，在此對其表示感謝。論文寫作過程中，從行文的用語到格式的規(guī)范，都力嚴(yán)格按照老師的要求去完成。 本次畢業(yè)設(shè)計從課題選題，信息收集到論文的撰寫都是在趙老師具體耐心的指導(dǎo)以及自己的努力下完成的。 首先感謝趙雙萍老師從始至終的關(guān)心，指導(dǎo)和教誨。 致謝 大學(xué)期間，尤其是畢業(yè)論文完成期間，有很多可敬的老師和同學(xué)給與了我無私的幫助。（3）對MATLAB以及其圖像預(yù)處理工具箱進(jìn)行了簡要的敘述。本次設(shè)計主要進(jìn)行了以下方面的工作：（1）對數(shù)字圖像預(yù)處理內(nèi)容及過程進(jìn)行了詳細(xì)的敘述?？偨Y(jié) 通過閱讀大量的書籍，瀏覽相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)資料。xlabel1(‘(d)真彩色圖像藍(lán)色分量’)。subplot(224)。imshow(RGB(:,:,1))。xlabel1(‘(b)真彩色圖像紅色分量’)。subplot(222)。imshow(RGB)。 彩色增強(qiáng) 真彩色增強(qiáng)(1)編碼:RGB=imread(‘’)。)。title(39。imshow(s)。figure(3)。s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))))。end。end。s(i,j)=h*s(i,j)。end。h=0。distance=dj=1:bi=1:a圖像傅里葉變換所得頻譜39。原圖像39。39。(2) (4)結(jié)論:突出圖像的邊緣信息，加強(qiáng)圖像的輪廓特征，便于識別。imshow(I2)。xlabel(‘(a)原圖像’)。subplot(121)。h=fspecial(‘laplacian’)。)(3):(4)結(jié)論:根據(jù)圖像的局部方差來調(diào)整濾波器的輸出，局部方差大時，濾波器的平滑效果較弱，反之則較強(qiáng)。title(39。subplot(133)。(b)高斯噪音圖像39。imshow(J)。,0,)。J=imnoise(I,39。(a)原始圖像39。imshow(RGB)。)。 自適應(yīng)濾波器(1)(2)編碼:RGB=imread(39。)。title(39。subplot(2,3,6)。)。title(39。subplot(2,3,5)。gaussian39。)。title(39。subplot(2,3,4)。(c)中值濾波39。imshow(k,[])。k=medfilt2(J,[3,3])。(b)椒鹽噪聲圖像39。imshow(J)。,)。salt amp。)。title(39。subplot(2,3,1)。39。(3):(4)結(jié)論:平滑濾波器的目的是消除或盡量減少噪聲，改善圖像的質(zhì)量。5*6模板平滑濾波器39。imshow(uint8(k2))。,5),J)。k2=filter2(fspecial(39。4*4模板平滑濾波器39。imshow(uint8(k1))。,3),J)。k1=filter2(fspecial(39。高斯噪聲圖像39。imshow(J)。)。title(39。subplot(221)。gaussian39。)。 空域濾波增強(qiáng) 平滑濾波器(1)如果S為像素(x0,y0)的鄰域集合（包含（x0,y0），（x,y）表示S中的元素，f(x,y)表示(x,y)點的灰度值，a(x,y)表示個點的權(quán)重，則對(x0,y0)進(jìn)行平滑可表示為:(2)編碼:I=imread(39。直方圖規(guī)定化直方統(tǒng)計39。)subplot(224)。imhist(I,64)title(39。)。title(39。)subplot(222)。title(39。subplot(221)。%灰度變換的范圍。)。 直方圖規(guī)定化(1)公式:=(k=0,1,2,…,L1)(2)編碼:I=imread(39。)。imhist(J,64)Title(39。)。imhist(I,64)Title(39。)。imshow(J)Title(39。)。imshow(I)Title(39。J=histeq(I)。39。 直方圖均衡化(1)公式:=(k=0,1,2,…,L1，0≤)式中，nk為灰度級rk的像素數(shù)目:N為圖像中像素的總數(shù):L為像素中可能的灰度級總數(shù)。)。title(39。Subplot(122)。(a)原始圖像39。imshow(pout)。pout_histeq=histeq(pout)。
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