圖像形態(tài)學(xué)本科畢業(yè)論文(參考版)
2025-07-01 17:48本頁面
【正文】 。imshow(BW1)。imshow(I)。,)。BW1 = edge(I,39。39。 figure,imshow(BW1)。canny39。imshow(I)。 39。從畢業(yè)設(shè)計(jì)選題到設(shè)計(jì)完成，王妍瑋老師給予了我耐心指導(dǎo)與細(xì)心關(guān)懷，有了王老師耐心指導(dǎo)與細(xì)心關(guān)懷我才不會(huì)在設(shè)計(jì)的過程中迷失方向，失去前進(jìn)動(dòng)力。但是由于畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)間較短，所以該設(shè)計(jì)還有許多不盡如人意的地方，比如操作不是很熟練，功能沒有完全掌握等。突發(fā)感覺到MATLAB在圖像處理方面的應(yīng)用的廣泛和它的功能之精湛。處理結(jié)果：（圖標(biāo)） 本章小結(jié) 結(jié)論經(jīng)過三個(gè)多月的設(shè)計(jì)，一個(gè)基本的形態(tài)學(xué)設(shè)計(jì)完成了。 % 圖97(d) 灰度直方圖 形態(tài)學(xué)處理結(jié)果 形態(tài)學(xué)處理后識(shí)別結(jié)果 Prewitt算子檢測圖像的邊緣處理結(jié)果不如形態(tài)學(xué)的好。 % 圖97(b)figure,imshow(Seg)。 % “開”運(yùn)算figure,imshow(J)。, [6 4])。SE=strel(39。for i=1:x for j=1:y if(I(i,j)=T) Seg(i,j)=1。 T=TT。 TT=(T0+T1)/2。 end end end T0=S0/n0。 end if (I(i,j)T) S1=S1+I(i,j)。 for i=1:x for j=1:y if (I(i,j)=T) S0=S0+I(i,j)。count=0。allow=。S1=0。S0=0。 % 最小的灰度 T=(z0+z1)/2。z0=max(max(I))。[x,y]=size(J)。39。 % 開啟運(yùn)算figure,imshow(J)。,[40 30])。SE=strel(39。)。 形態(tài)學(xué)開運(yùn)算電路板識(shí)別：原圖形態(tài)學(xué)處理后結(jié)果程序：I=imread(39。MATLAB工具箱提供了常用的變換函數(shù)，如fft2()與ifft2()函數(shù)分別實(shí)現(xiàn)二維快速傅立葉變換與其逆變換，dct2()與idct2()函數(shù)實(shí)現(xiàn)二維離散余弦變換與其逆變換，Radon()與iradon()函數(shù)實(shí)現(xiàn)Radon變換與逆Radon變換。基于灰度的圖像分割方法也可以用簡單的MATLAB代碼實(shí)現(xiàn)。邊緣檢測算子可以檢查每個(gè)像素的鄰域并對(duì)灰度變化率進(jìn)行量化，也包括對(duì)方向的確定，其中大多數(shù)是基于方向倒數(shù)掩模求卷積的方法。如果一個(gè)像素落在邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€(gè)灰度級(jí)變化的帶。在MATLAB中，各種濾波方法都是在空間域中通過不同的軍紀(jì)模板即濾波算子實(shí)現(xiàn)，可用fspecial()函數(shù)創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，然后用filter2()或conv2()函數(shù)在實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算的基礎(chǔ)上進(jìn)行濾波?；蛟陬l域上采取低通濾波，因在灰度連續(xù)變化的圖像中，我們通常認(rèn)為與相鄰像素灰度相差很大的突變點(diǎn)為噪聲點(diǎn)，灰度突變代表了一種高頻分量，低通濾波則可以削弱圖像的高頻成分，平滑了圖像信號(hào)，但也可能使圖像目標(biāo)區(qū)域的邊界變得模糊。這一灰度調(diào)整過程可用imadjust()函數(shù)實(shí)現(xiàn)平滑與銳化濾波。 灰度變換法。均勻量化的自然圖像的灰度直方圖通常在低灰度區(qū)間上頻率較大，似的圖像中較暗區(qū)域中細(xì)節(jié)看不清楚，采用直方圖修整可使原圖灰度集中的區(qū)域拉開或使灰度分布均勻，從而增大反差，使圖像的細(xì)節(jié)清晰，達(dá)到增強(qiáng)目的。(2) 圖像增強(qiáng)功能：圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理過程中常用的一種方法，目的是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺效果或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和機(jī)器自動(dòng)分析的形式。(1) 常用圖像操作：圖像的讀寫與顯示操作：用imread()讀取圖像，imwrite()輸出圖像，把圖像顯示于屏幕有imshow()，image()等函數(shù)。(5) 對(duì)M文件編輯器(MEditor)進(jìn)行了功能增強(qiáng)，可以支持多種格式的源代碼文件可視化編輯，如C/C++、HTML、Java等。(3) 在當(dāng)前目錄瀏覽器(Current Directory Browser)工具中，增加了代碼效率分析、覆蓋度的分析等功能。就起開發(fā)環(huán)境方面來說：(1) 重新設(shè)計(jì)的桌面環(huán)境，針對(duì)多文檔界面提供了簡便的管理和訪問方法，允許用戶自定義桌面外貌，創(chuàng)建常用命令的快捷方式。、代碼效率、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)學(xué)計(jì)算、文件I/O操作等方面都有進(jìn)行不斷升級(jí)、增加了新功能。本文對(duì)MATLAB圖像處理工具箱進(jìn)行探索及應(yīng)用，實(shí)驗(yàn)證明該軟件功能強(qiáng)大，語言簡潔易學(xué)，人機(jī)界面友好，工具箱具有豐富的技術(shù)支持并集成了該領(lǐng)域?qū)＜业闹腔?，?yīng)用簡單而效果良好。同時(shí)，工具箱內(nèi)的函數(shù)源程序也是開放性的，多為M文件，用戶可以查看這些文件的代碼并進(jìn)行更改，MALAB支持用戶對(duì)其函數(shù)進(jìn)行二次開發(fā)，用戶的應(yīng)用程序也可以作為新的函數(shù)添加到相應(yīng)的工具箱中。它集數(shù)值分析，矩陣運(yùn)算，信號(hào)處理和圖形顯示于一體，構(gòu)成了一個(gè)方便的，界面友好的用戶環(huán)境，而且還具有可擴(kuò)展性特征。 本章小結(jié)本章主要介紹了形態(tài)學(xué)一些相關(guān)知識(shí)，和主要的幾種邊緣提取技術(shù)。Canny方法不容易受噪聲干擾, 能夠檢測到真正的弱邊緣。但邊緣較寬, 而且間斷點(diǎn)多。Sobel 算子檢測方法對(duì)灰度漸變和噪聲較多的圖像處理效果較好, sobel 算子對(duì)邊緣定位不是很準(zhǔn)確, 圖像的邊緣不止一個(gè)像素。其模板有一個(gè)基本要求: 模板中心的系數(shù)為正, 其余相鄰系數(shù)為負(fù), 所有系數(shù)的和應(yīng)該為零。 LAPLACIAN算子Laplacian 算子是n維歐幾里德空間中的一個(gè)二階微分算子，定義為梯度的散度。 ROBERT算子Roberts邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,Robert算子圖像處理后結(jié)果邊緣不是很平滑。美中不足的是，Sobel算子并沒有將圖像的主體與背景嚴(yán)格地區(qū)分開來，換
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1