基于matlab的數(shù)字圖像預(yù)處理畢業(yè)論文-在線瀏覽
2024-08-05 14:45本頁面
【正文】 tal image processing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, and through some examples to illustrate the use of MATLAB Image Processing Toolbox for image processing method. Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement.Key words：MATLAB, digitalprocessing,enhancement.目錄摘 要 IIIAbstract 4 第1章 緒 論 6 6 6 6 7 第2章 數(shù)字圖像增強處理基本簡介 8 基本概念 8 圖像增強的目的: 8 8 9 9 9 彩色增強 9 第3章 圖像的增強處理 9 灰度變換增強 9 灰度變換 9 灰度值調(diào)整 11 直方圖均衡化 11 直方圖規(guī)定化 12 空域濾波增強 14 平滑濾波器 14 中值濾波器 15 自適應(yīng)濾波器 16 銳化濾波器 17 18 高通濾波 18 彩色增強 19 真彩色增強 19 總結(jié) 21 致謝 21 參考文獻(xiàn)： 22 第1章 緒 論圖像，將每一個文字圖像分檢出來交給識別模塊識別，這一過程稱為圖像預(yù)處理。圖像預(yù)處理的主要目的是消除圖像中無關(guān)的信息，恢復(fù)有用的真實信息，增強有關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進(jìn)特征抽取、圖像分割、匹配和識別的可靠性。對視頻監(jiān)控系統(tǒng)來說，監(jiān)控環(huán)境中的噪聲以及圖像在傳輸、接收過程中會產(chǎn)生的噪聲降低了圖像質(zhì)量，使圖像模糊。在一幅圖像中，人們只對圖中的某些目標(biāo)感興趣，我們通過圖像分割技術(shù)把圖像分割成不同的區(qū)域，從而分離出圖像中的各個對象，然后從這些區(qū)域中獲取對象的特征，從而提取出我們感興趣的目標(biāo)。 由于計算機處理能力的不斷增強，圖像預(yù)處理技術(shù)在飛速發(fā)展的同時，也越來越廣泛地向其他學(xué)科快速交叉滲透，使得圖像在信息獲取以及信息利用等方面也變得越來越重要。隨著計算機的發(fā)展，圖像預(yù)處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域必將繼續(xù)擴大，充當(dāng)越來越重要的角色，對于人們的生活產(chǎn)生巨大影響。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復(fù)原、編碼、壓縮等。隨著圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展，從70年代中期開始，隨著計算機技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進(jìn)展，但它本身是一個比較難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進(jìn)一步探索新的領(lǐng)域。這里的好和有用要因具體的應(yīng)用目的和要求而異，并且所需的具體增強技術(shù)也可不同。第一類，直接在圖像所在的空間進(jìn)行處理，也就是在像素組成的空間里直接對像素進(jìn)行操作；第二類，在圖像的變化域?qū)D像進(jìn)行間接處理。這里的好和有用要因具體的應(yīng)用目的和要求而異，并且所需的具體增強技術(shù)也可不同。空域濾波可分為線形濾波和非線形濾波兩類。非線形空域濾波器則一般直接對鄰域進(jìn)行操作。平滑可用低通來實現(xiàn)，銳化可用高通來實現(xiàn)平滑濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量，但不影響在低頻分量。頻域增強的基本原理是：卷積理論是頻域技術(shù)的基礎(chǔ)。對數(shù)變換使低灰度變換范圍的f得以擴展，而高灰度范圍的f得到壓縮，以使圖像分布均勻，與人的視覺特性相匹配。39。g=zeros(M,N)。g=double(g)。k2=max(max(f))。b=kd=k2+20。(f(i,j) g(i,j)=((dc)/(ba))*(f(i,j)a)+c。 end if(f(i,j)=b) g(i,j)=d。 subplot(121)。 subplot(122)。(3) ： (4)結(jié)論：對數(shù)灰度變換使圖像的高灰度范圍得到壓縮。39。pout_imadjust=imadjust(pout)。Subplot(121)。title(39。)。imshow(pout_imadjust)。(b)調(diào)整值39。(3): （a)原圖
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