基于matlab數(shù)字圖像增強(qiáng)處理畢業(yè)論文(參考版)
2025-06-30 18:16本頁面
【正文】 參考文獻(xiàn)[1]徐明遠(yuǎn)，劉增力，《MATLAB仿真在信號處理中的應(yīng)用》，西安電子科技大學(xué)出版社，[2]于萬波，《基于MATLAB的圖像處理》，清華大學(xué)出版社，[3]飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心，《》，電子工業(yè)出版社，[4]章毓晉，《圖像處理與分析》，北京清華大學(xué)出版社 [5]張志涌，《》， 北京北航電子版，[6]孫家廣，楊長貴.，《計算機(jī)圖形學(xué)》， 清華大學(xué)出版社，[7]閆敬文，《數(shù)字圖像處理MATLAB版》，國防工業(yè)出版社，[8]陳楊，陳榮娟，《》，西安電子科技大學(xué)出版社，[9]周新倫，柳建，《數(shù)字圖像處理》，國防工業(yè)出版社，[10]李信真，車明剛，《計算方法》，西安西北工業(yè)大學(xué)出版社，[11]陳桂明，張明照，《應(yīng)用MATLAB語言處理信號與數(shù)字圖像》，科學(xué)出版社，何東健 數(shù)字圖像處理 西安電子科技大學(xué)出版社 2003羅俊輝 馮平 北京 機(jī)械工業(yè)出版社 2005尹鳳玲 霍炳權(quán) 圖像處理技術(shù)的matlab實現(xiàn)J 計算機(jī)與信息技術(shù) 2007（5）張智星 matlab程序設(shè)計與應(yīng)用 北京 清華大學(xué)出版社 2002周偉 matlab小波分析高級技術(shù) 西安 電子科技大學(xué)出版社2006劉榴娣 劉明奇 黨長民 實用數(shù)字圖像處理 北京 北京理工大學(xué)出版社 1998 賈永紅 計算機(jī)圖像處理與分析 武漢 武漢大學(xué)出版社 2001沈庭芝 方子文 數(shù)字圖像處理及模式識別 北京 北京理工大學(xué)出版社 1998美 李叔梁等譯 數(shù)字圖像處理 科學(xué)出版社 1982附 錄寫入公式的推演，編寫的算法，語言程序。然后感謝琴島學(xué)院各位老師對我的培養(yǎng)和關(guān)心，感謝我的家人在大學(xué)期間對我的支持和鼓勵。這里再次對楊柳老師的無私付出表示深深的謝意。特別是楊老師不厭其煩的指出設(shè)計中的不足及問題的解決方向，使我感受到楊老師的淵博學(xué)識、敏銳思維和民主嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖黠L(fēng)。楊老師追求真理、一絲不茍、嚴(yán)格律己、寬以待人的崇高品質(zhì)對學(xué)生將是永遠(yuǎn)的鞭策。對此我深懷感激。致 謝在論文完成之際，我心情無法平靜。利用MATLAB來實現(xiàn)數(shù)字圖像處理使數(shù)字圖像處理更加方便簡單。MATLAB給用戶帶來的是最直觀，最簡潔的程序開發(fā)環(huán)境。MathWorks 公司開發(fā)的MATLAB最突出的特點就是簡潔。 展望隨著計算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)，數(shù)字圖像處理學(xué)科在飛速發(fā)展的同時，也越來越廣泛地向許多其他學(xué)科快速交叉滲透，使得圖像作為信息獲取以及信息的利用等方面也變得越來越重要。)圖像處理結(jié)果如圖56所示:圖56 邊界提取處理 6 總結(jié)與展望 總結(jié)本文主要介紹了數(shù)字圖像增強(qiáng)處理的方法以及MATLAB語言的特點，基于MATLAB的數(shù)字圖像處理環(huán)境，介紹了如何利用MATLAB及其數(shù)字圖像增強(qiáng)處理的方法。title(39。subplot(1,2,2)。二值處理的圖像39。subimage(I2)。I3=bwperim(I2)。)。MATLAB代碼所示：I1=imread(39。在MATLAB中提供了bwperim（I,n）函數(shù)來提取二值圖像中對像的邊界像素。例如以下的代表了一個簡單的3*3的方形對像0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 00 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 00 0 0 0 0 0 有4連接和8連接邊沿對于大多數(shù)操作來說，二值圖像中對像的識別依賴于確定圖像中相鄰像素是否連接的約定方式。再關(guān)閉操作所得的圖像39。subimage(I5)。)。title(39。)subplot(2,2,3)。title(39。subplot(2,2,2)。二值處理的圖像39。subimage(I2)。)。I5=bwmorph(I4,39。open39。)。salt amp。I2=double(I2)。)。MATLAB代碼：I1=imread(39。將開啟和閉合結(jié)合起來可構(gòu)成形態(tài)學(xué)噪聲濾除器。開啟運算可以把結(jié)構(gòu)元素小的突刺濾掉，切斷細(xì)長搭接而起到分離作用。閉合就是先對圖像進(jìn)行膨脹后腐蝕其結(jié)果。)圖像處理結(jié)果如圖54所示圖54腐蝕處理后 二值分析進(jìn)行圖像處理綜合應(yīng)用 噪聲濾除將開啟和閉合結(jié)合起來可構(gòu)成噪聲濾除器。title(39。subplot(1,2,2)。二值處理的圖像39。subimage(J)。BW1=erode(J,SE)。J=im2bw(I)。39。MATLAB中用erode函數(shù)來實現(xiàn)腐蝕操作。)圖像處理結(jié)果如圖53所示圖53膨脹處理后 腐蝕腐蝕的算符為，A用B來腐蝕寫作AB。title(39。subplot(1,2,2)。二值處理的圖像39。subimage(J)。)。BW1=bwmorph(J,39。)。MATLAB的代碼：I=imread(39。 在MATLAB中運用dilate（）函數(shù)來實現(xiàn)膨脹操作。膨脹（Dilation）運算A⊕B 腐蝕（Erosion）運算AB 開（Open）運算閉（Close）運算 膨脹膨脹的算符為，A用B來膨脹寫作AB，這里先將A和B看作是所有取值為1的像素點的集合。二值化處理39。figure,imshow(I)J=im2bw(I)。39。以這種方式來操作圖像可以更容易識別出圖像的結(jié)構(gòu)特征。 圖412原圖 圖413高通濾波5 二值圖像分析二值圖像中所有的像素只能從0和1這兩個值中取，因此在MATLAB中，二值圖像用一個由0和1組成的二維矩陣表示。X3=uint8(real(X2))。 endendresult=ifftshift(result)。 else h=1/(1+(d0/d)^(2*n))。for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((in1)^2+(jn2)^2)。n1=fix(N1/2)。n=2。g=fftshift(g)。figure,imshow(I1)f=double(I1)。39。如果傳遞函數(shù)通過原點，則可以稱為laplacian濾波器。在前一種情況下，高頻增強(qiáng)濾波器實際上是依照能夠帶通濾波器，只不過規(guī)定0頻率處的增益為單位1。X3=uint8(real(X2))。 endendresult=ifftshift(result)。h=1/(1+*(d/d0)^(2*n))。n2=fix(N2/2)。d0=50。[N1,N2]=size(g)。g=fft2(f)。)。figure,imshow(I1)I2=imnoise(I1,39。39。因此能降低高頻成分幅度的濾波器就能減弱噪聲的影響。以下分別介紹在MATLAB中如何實現(xiàn)。頻域增強(qiáng)的兩個關(guān)鍵步驟：（1）將圖像從空域轉(zhuǎn)換到頻域所需的變換及將圖像從頻域空間轉(zhuǎn)換回空域所需的變換；（2）在頻域空間對圖像進(jìn)行增強(qiáng)加工操作。設(shè)函數(shù)f（x,y）與線性位不變算子h（x,y）的卷積結(jié)果是g（x,y），即g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)那么根據(jù)卷積定理在頻域有： G(x,y)=H(u,v)F(u,v)其中G(x,y)、 H(u,v)、F(u,v)分別是g(x,y)、h(x,y)、f(x,y)的傅立葉變換。高通濾波unsharp39。imshow(I2)。高通濾波laplacian算子39。imshow(I1)。I2=filter2(h,I)/255。unsharp39。laplacian39。)。MATLAB代碼所示：I=imread(39。這個濾波器將原來的圖像中的零頻域分量去除了，也就是將輸出的圖像的平均值變?yōu)?，這樣就會有一部分像素的灰度值小于0。對3*3的模板來說，典型的系數(shù)取值是：[1 –1 –1；1 8 –1；1 –1 1]事實上這是拉普拉斯算子，所有的系數(shù)之和為0。圖48 中值濾波結(jié)果 線性銳化濾波器線性高通濾波器是最常用的線性銳化濾波器。K1=medfilt2(J,[3,3])。 pepper39。J=imnoise(I,39。39。具體步驟：（1）將模板在圖像中漫游，并將模板中心和圖
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