【正文】 t2(f)。)。elsey1=imnoise(x,39。失敗39。這是彩色圖像,不能通過(guò)高通濾波器39。x=()。這樣圖像能量的低頻成分將集中到頻譜中心，圖像上的邊緣、線條細(xì)節(jié)信息等高頻成分將分散在圖像頻譜的邊緣。除了顯示數(shù)據(jù)的直方圖統(tǒng)計(jì)外，還可以對(duì)圖像進(jìn)行均衡處理，所用到的函數(shù)是histeq，這兩個(gè)函數(shù)同樣只使用于二維數(shù)據(jù)，所以也要對(duì)二維和三維數(shù)據(jù)分開(kāi)處理。horz=1:10:256。 bar(horz,x)。平滑濾波39。自適應(yīng)濾波39。中值濾波39。 imshow(k)。 k(:,:,2)=wiener2(b,[5,5])。c=(:,:,3)。if isrgb(i) a=(:,:,1)。,3),)/255。%自適應(yīng)濾波k=filter2(fspecial(39。 %乘性噪聲p1，p2的參數(shù)也通過(guò)輸入對(duì)話框的形式得到，原圖加入高斯噪聲后結(jié)果如下所示：圖 高斯噪聲處理⑤ 濾波 這里選擇三種濾波方法，k=medfilt2()。speckle39。,p1)。salt amp。,p1,p2)。執(zhí)行結(jié)果為：圖 任意角反轉(zhuǎn)④ 噪聲經(jīng)常用到的噪聲有三種，高斯噪聲，椒鹽噪聲，乘性噪聲，可以通過(guò)以下三個(gè)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)：y=imnoise(,39。該函數(shù)的調(diào)用格式如下： B＝imrotate(A，angle，method，’crop’) 其中，參數(shù)method用于指定插值的方法，可選的值可以有三種，分別為鄰近插值，雙線性插值，雙三次插值，缺省時(shí)為鄰近插值，參數(shù)angle代表旋轉(zhuǎn)的角度。所以利用該函數(shù)也可以對(duì)圖像進(jìn)行上下翻轉(zhuǎn)處理，但由于該函數(shù)針對(duì)二維數(shù)據(jù)的處理，所以在寫程序時(shí)，要對(duì)RGB圖像和灰度圖像分開(kāi)處理，這就要用到isrgb函數(shù)來(lái)判斷，如果是灰度圖像，則可以直接用這個(gè)函數(shù)進(jìn)行處理，否則就要對(duì)RGB圖像進(jìn)行降維處理， for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k))。3 4],經(jīng)過(guò)該函數(shù)處理后，原矩陣變?yōu)閇3 4。B＝imresizee(A．m，method)表示返回原圖A的m倍放大圖像(m小于1時(shí)實(shí)際上是縮小)；下圖就是采用鄰近插值法的放大和縮小圖像，參數(shù)值保持默認(rèn)設(shè)置：圖 縮放前后 雖然處理后看不出放大的效果，這是由于坐標(biāo)軸限制的原因，如果把處理后的圖片保存起來(lái)，再把處理后的文件打開(kāi)，就可以看到比較明顯的放大效果。插值方法可選用三種方法，最近鄰插值，雙線性插值，雙三次插值。，該函數(shù)都能進(jìn)行操作。該操作剪切的是圖像中的一個(gè)矩形子圖，用戶可以通過(guò)參數(shù)指定這個(gè)矩形四個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)，也可以交互地用鼠標(biāo)選取這個(gè)矩形。)。=get(,39。value39。圖 亮度調(diào)節(jié)亮度調(diào)整的tag名為ld，取值范圍0~1，gamma值的tag名為gamma，取值范圍為0~5。所以應(yīng)該用滑動(dòng)條來(lái)調(diào)節(jié)圖像的亮度和對(duì)比度，這樣更適合用戶的使用習(xí)慣。,1,defans)。p=inputdlg(prompt,39。139。[0 1]39。[0 ]39。}。,39。,39。由于該函數(shù)有五個(gè)參數(shù)需要輸入，為了方便用戶改變，所以這里設(shè)計(jì)一個(gè)輸入對(duì)話框，用戶通過(guò)對(duì)話框把五個(gè)參數(shù)賦值給[low_in high_in],[low_out high_out],gamma這五個(gè)參數(shù)，如下一組命令建立了如圖所示的輸入對(duì)話框：prompt={39。)。,39。else msgbox(39。完整的程序如下： if isrgb() y=rgb2gray()。這個(gè)程序只能用于RGB圖像轉(zhuǎn)換灰度圖像，當(dāng)原始圖像本來(lái)就是灰度圖像時(shí)，運(yùn)行該程序時(shí)就會(huì)出錯(cuò)，但是使用者在使用時(shí)有時(shí)并不知道這些，為了使該程序更加完善，應(yīng)該在使用者原先圖像時(shí)灰度圖像時(shí)使用該功能時(shí)，應(yīng)該要顯示提示類信息。程序?yàn)椋簓=rgb2gray()。但是這樣的話，根據(jù)程序所選的不同，圖像數(shù)據(jù)也不同，顯示也就不一樣。 圖像編輯1)、灰度轉(zhuǎn)換由于RGB圖像是三維圖像，所以圖像數(shù)據(jù)是一個(gè)三維數(shù)組，為了顯示灰度圖像，把三維圖像降為二維，可以只取其中的二維數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)方法程序?yàn)椋簓=((:,:,1))。close all。同樣也通過(guò)對(duì)話框的形式來(lái)保存圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)uigetfile函數(shù)選擇文件名和路徑，用getimage（gca）取出坐標(biāo)2變換后的圖像數(shù)據(jù)保存到變量i，最后用imwrite函數(shù)，把數(shù)據(jù)i存到指定的文件。如果按下取消按鈕或是發(fā)生錯(cuò)誤，則返回值是0。 圖像信號(hào)處理具體過(guò)程為了讓使用者更方便的使用，所以在設(shè)計(jì)的時(shí)候，通過(guò)對(duì)話框的形式來(lái)選擇文件，選擇uigetfile函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，uigetfile函數(shù)顯示一個(gè)打開(kāi)文件對(duì)話框，該對(duì)話框自動(dòng)列出當(dāng)前路徑下的目錄和文件，由于這個(gè)GUI程序的操作對(duì)象是圖像文件，所以設(shè)置這里的缺省后綴名為“.bmp”。比較去噪效果。⑤圖像直方圖統(tǒng)計(jì)和直方圖均衡，要求顯示直方圖統(tǒng)計(jì)，比較直方圖均衡后的效果。③設(shè)計(jì)圖形用戶界面，讓用戶能夠用鼠標(biāo)選取圖像感興趣區(qū)域，顯示和保存該選擇區(qū)域。①圖像的讀取和保存。然后按照自己擬定的功能要求進(jìn)行程序設(shè)計(jì)和調(diào)試。第二章 圖像信號(hào)處理初步 圖像信號(hào)處理框架與流程學(xué)習(xí)MATLAB程序設(shè)計(jì)，利用MATLAB圖像處理工具箱，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)自己的Photoshop 。第5章 簡(jiǎn)單介紹MATLAB在醫(yī)學(xué)和導(dǎo)航領(lǐng)域的應(yīng)用。第3章 介紹了語(yǔ)音信號(hào)的提取和調(diào)整，以及語(yǔ)音信號(hào)處理中的濾波。具體內(nèi)容有：全文共分6章，結(jié)構(gòu)安排如下：第1章 緒論，介紹了課題研究目的及意義和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。利用上述思想建立了某型防空導(dǎo)彈的飛行過(guò)程動(dòng)態(tài)仿真系統(tǒng),解決了系統(tǒng)搭建中遇到的復(fù)雜控制關(guān)系實(shí)現(xiàn)、加快仿真速度及便于調(diào)試等問(wèn)題?，F(xiàn)代公安系統(tǒng)中經(jīng)常使用的指紋對(duì)比技術(shù)就是MATLAB的一種應(yīng)用，以及太空成像技術(shù)，臉部識(shí)別技術(shù)等等。從20世紀(jì)60年代起，隨著電子計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到了飛躍發(fā)展，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)（DSP）技術(shù)通常是指利用采集，濾波，檢測(cè)，均衡，變換，調(diào)制，壓縮，去噪，估計(jì)等處理，已得到符合人們需要的信號(hào)形式。做該課題的意義在于使設(shè)計(jì)者更好的了解和熟悉該軟件，以便今后更好的應(yīng)用該軟件做一些圖像以及語(yǔ)音處理。在接受信息中，聽(tīng)覺(jué)占20%，視覺(jué)占60%，其它如味覺(jué)，嗅覺(jué)，觸覺(jué)總的加起來(lái)不超過(guò)20%，圖像信息處理使人們視覺(jué)延續(xù)的重要手段。隨著人類社會(huì)的進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)信息處理和信息及交流的要求越來(lái)越高。 功能豐富的應(yīng)用工具箱, 提供了大量方便實(shí)用的處理工具。它具有以下的功能和特點(diǎn)∶高效的數(shù)值計(jì)算及符號(hào)計(jì)算功能, 能使我們從繁雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算分析中解脫出來(lái)。第一章 緒論 選題的目的和意義在MATLAB 下, 矩陣的運(yùn)算變得異常的容易。1984 年Moler 博士推出了該軟件的正式版本, 在后來(lái)的版本中又陸續(xù)增添了控制系統(tǒng)、系統(tǒng)辨識(shí)、信號(hào)處理及通信等十余個(gè)工具箱, 使MATLAB 廣泛的應(yīng)用于自動(dòng)控制、圖像信號(hào)處理、生物醫(yī)學(xué)工程、語(yǔ)音處理、雷達(dá)工程、信號(hào)分析、優(yōu)化設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。 完備的圖形處理功能, 實(shí)現(xiàn)了計(jì)算結(jié)果和編程的可視化。 友好的界面及接近數(shù)學(xué)表達(dá)式的自然化語(yǔ)言, 便于學(xué)習(xí)和掌握。人們傳遞信息的主要沒(méi)解釋語(yǔ)音和圖像。人們眼睛只能看到波長(zhǎng)380到780nm的可見(jiàn)光部分，而迄今為止人們發(fā)現(xiàn)可成像的射線已有很多種，他們擴(kuò)大了人們認(rèn)識(shí)客觀世界的能力。 國(guó)內(nèi)外研究綜述在MATLAB的信號(hào)處理初步中應(yīng)用最多的是數(shù)字圖像信號(hào)處理，數(shù)字圖像處理是一個(gè)跨科學(xué)的前沿科技領(lǐng)域，在工程學(xué)，計(jì)算機(jī)學(xué)，信息學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，物理，化學(xué)，生物醫(yī)學(xué)，地址，海洋，氣象，農(nóng)業(yè)，冶金等許多科學(xué)中的應(yīng)用取得了巨大的成功和顯著的經(jīng)濟(jì)效益。圖像信號(hào)的數(shù)字處理是指將圖像作為圖像信號(hào)的數(shù)學(xué)處理技術(shù)，按照人們通常的習(xí)慣，也成為數(shù)字圖像處理技術(shù)，最常見(jiàn)的是使用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，他是在以計(jì)算機(jī)為中心的包括各種輸入，輸出，儲(chǔ)存及顯示設(shè)備的數(shù)學(xué)圖像處理系統(tǒng)上進(jìn)行的。我國(guó)在2004年針對(duì)利用Matlab/Simulink對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)仿真時(shí),如何高效實(shí)現(xiàn)從系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型到仿真模塊搭建的轉(zhuǎn)化問(wèn)題,提出利用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)系統(tǒng)框架構(gòu)建,在具體模塊搭建時(shí)將充分利用Matlab/Simulink提供的各種資源與自己開(kāi)發(fā)有機(jī)結(jié)合。 本課題研究工作與結(jié)構(gòu)安排本文主要介紹圖像和語(yǔ)音預(yù)處理技術(shù)中幾種常用的處理方法,比如圖像增強(qiáng)、圖像旋轉(zhuǎn)和語(yǔ)音信號(hào)濾波。第2章 介紹了圖像的幾種簡(jiǎn)單處理方法，如圖像截圖、旋轉(zhuǎn)、噪聲等。第4章 介紹了MATLAB在電力電子中的應(yīng)用，主要涉及在單相橋式全控整流電路中的仿真。第6章 對(duì)本論文簡(jiǎn)單的介紹和對(duì)MATLAB發(fā)展的一些展望。要求：按照軟件工程方法，根據(jù)需求進(jìn)行程序的功能分析和界面設(shè)計(jì)，給出設(shè)計(jì)詳細(xì)說(shuō)明。 以下幾點(diǎn)是程序必須實(shí)現(xiàn)的功能。②設(shè)計(jì)圖形用戶界面，讓用戶能夠?qū)D像進(jìn)行任意的亮度和對(duì)比度變化調(diào)整，顯示和對(duì)比變換前后的圖像。④編寫程序通過(guò)最近鄰插值和雙線性插值等算法將用戶所選取的圖像區(qū)域進(jìn)行放大和縮小整數(shù)倍的操作，并保存，比較幾種插值的效果。⑥能對(duì)圖像加入各種噪聲，并通過(guò)幾種濾波算法實(shí)現(xiàn)去噪并顯示結(jié)果。同時(shí)在調(diào)節(jié)亮度時(shí)，雖然可以同對(duì)話框的形式輸入調(diào)節(jié)的比例系數(shù)，但是這樣效果不好了，不容易調(diào)節(jié)，因此這里考慮用滾動(dòng)條來(lái)調(diào)節(jié)。Uigetfile函數(shù)的調(diào)用格式為[name,path]=yigetfile(…), 在按下對(duì)話框中的執(zhí)行按鈕“打開(kāi)”后，返回選擇的文件名和路徑，分別保存到“name”和“path”中。 根據(jù)返回值的情況，如果是0，則彈出提示錯(cuò)誤的對(duì)話框，否則，通過(guò)imread函數(shù)讀出圖像數(shù)據(jù)。退出比較簡(jiǎn)單，程序如下所示：clc。close(gcf)。 %當(dāng)然也可以選擇(:,:,2) 或(:,:,3) imshow(y)。另一種方法就是，運(yùn)用rgb2gray函數(shù)實(shí)現(xiàn)彩色圖像到灰度圖像的轉(zhuǎn)換。 imshow(y)。所以在開(kāi)始時(shí)應(yīng)該要有一個(gè)RGB圖像或是灰度圖像的判斷過(guò)程。 imshow(y)。這已經(jīng)是灰度圖像39。轉(zhuǎn)換失敗39。end如果原圖是RGB，執(zhí)行該操作的結(jié)果如下圖：圖 RGB圖像轉(zhuǎn)換灰度圖像2)、亮度調(diào)節(jié)用imadjust函數(shù)，其調(diào)用格式如下： g=imadust(f,[low_in high_in],[low_out high_out]),gamma)gamma 表示映射性質(zhì)，默認(rèn)值是1 表示線性映射。輸入?yún)?shù)139。輸入?yún)?shù)239。輸入gamma39。defans={39。,39。,39。}。輸入?yún)?shù)39。但是，這種方法并不能很好的讓用戶能夠?qū)D像進(jìn)行任意的亮度和對(duì)比度變化調(diào)整，有時(shí)并不事先知道參數(shù)的值要 多少，也不關(guān)心，而是任意調(diào)節(jié)的，直到滿意為止。由于imadjust函數(shù)有五個(gè)參數(shù)，所以原則上需要設(shè)計(jì)五個(gè)滑動(dòng)條來(lái)調(diào)節(jié)對(duì)比度，這對(duì)用戶來(lái)說(shuō)顯然比較麻煩，因此在設(shè)計(jì)的時(shí)候固定其中的三個(gè)參數(shù)，通過(guò)調(diào)節(jié)兩個(gè)參數(shù)的值來(lái)改變亮度和對(duì)比度。獲取滑動(dòng)條參數(shù)的程序如下：=get(,39。)。value39。執(zhí)行該操作，調(diào)節(jié)滑動(dòng)條到上圖所示位置，結(jié)果如下圖：圖 調(diào)節(jié)前后①、截圖在MATLAB中，用函數(shù)imcrop實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的剪切操作。Imcrop函數(shù)的調(diào)用格式如下： y=imcrop()。下圖就是對(duì)三維圖像的截圖：圖 截圖前后②、縮放在MATLAB中，用函數(shù)imresize來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的放大或縮小。該函數(shù)的調(diào)用格式如下：B＝imresize(A，m，method)其中：參數(shù)method用于指定插值的方法，可選的值為“nearest”(最近鄰法),“bilinear”(雙線性插值)、“bicubic”(雙三次插值)，缺省值為“nearest”。圖 放大后效果 縮小后的結(jié)果如下：圖 縮小前后③ 旋轉(zhuǎn)1)、上下翻轉(zhuǎn)函數(shù)flipud是實(shí)現(xiàn)一個(gè)二維矩陣的上下翻轉(zhuǎn)，如a=[1 2。1 2]。end 處理結(jié)果如圖：圖 上下翻轉(zhuǎn)2)、左右翻轉(zhuǎn)對(duì)圖像的左右翻轉(zhuǎn)也可以用fliplr函數(shù)來(lái)處理，同樣的，也要對(duì)灰度和彩色圖像分開(kāi)處理，處理結(jié)果如圖：圖 左右翻轉(zhuǎn)3)、任意角度翻轉(zhuǎn) 用函數(shù)imrotate來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的插值旋轉(zhuǎn)。一般來(lái)說(shuō)，旋轉(zhuǎn)后的圖像會(huì)比原圖大，用戶可以指定“crop”參數(shù)對(duì)旋轉(zhuǎn)后的圖像進(jìn)行剪切(取圖像的中間部分)，使返回的圖像與原圖大小相同。gaussian39。%高斯噪聲y=imnoise(x,39。 pepper39。 %椒鹽噪聲y=imnoise(,39。,p1)。%中值濾波k=wiener2(,[5,5])。average39。%平滑濾波 同樣的，這些函數(shù)也是針對(duì)二維數(shù)據(jù)，所以要先判斷是彩色圖像還是灰度圖像，然后分別進(jìn)行處理，下面是對(duì)彩色圖像的自適應(yīng)濾波處理：i=。b=(:,:,2)。 k(:,:,1)=wiener2(a,[5,5])。 k(:,:,3)=wiener2(c,[5,5])。執(zhí)行結(jié)果如圖：圖 自適應(yīng)濾波處理對(duì)其他方法的濾波程序也類似，由于把各個(gè)濾波方法放在一個(gè)選擇框里，所以程序要用以下的選擇語(yǔ)句：switch str case 39。 case 39。 case 39。end⑥ 直方圖統(tǒng)計(jì) 用imhist函數(shù)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，x=imhist((:,:,1))。 其中，x矩陣的數(shù)據(jù)是0~255灰度值的統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)，如果直接對(duì)x矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形圖顯示，由于有256個(gè)數(shù)據(jù)，在坐標(biāo)系中就會(huì)很密集，為了更清楚的顯示條形圖，所以在程序設(shè)計(jì)時(shí)，把x數(shù)據(jù)進(jìn)行部分提取，x1=x(1:10:256)。bar(horz,x1)。直方圖顯示和均衡后的圖像分別如下圖所示 圖 直方圖