圖像處理課程設計--應用matlab語言編制圖像處理軟件

1、<p><b>　　《數(shù)字圖像處理》</b></p><p>　　課 程 設 計 報 告</p><p>　　題 目：應用matlab語言編制圖像處理軟件 </p><p>　　系別專業(yè)： 電氣工程系08通信 </p><p>　　學 號：

2、</p><p>　　姓 名： </p><p>　　指導教師： </p><p>　　成 績： </p><p><b>　　電氣工程系</b></p><

3、;p><b>　　一、設計要求：</b></p><p>　　1、  讀入圖像，并對灰度圖像或彩色圖像進行顯示，對彩色圖像可以轉化為灰度圖像；</p><p>　　2、  對讀入的圖像可以實現(xiàn)減小和提高圖像分辨率的功能；</p><p>　　3、  計算灰度圖像的直方圖并進行顯示

4、，討論不同圖像灰度分布的直方圖特征；4、  對上述圖像進行直方圖均衡化處理，分析直方圖均衡化的處理結果；</p><p>　　5、  對給定的彩色圖像，顯示其R、G、B三分量圖像的噪聲圖像及H、S、I三分量完成中值濾波和均值濾波；</p><p><b>　　二、設計目的：</b></p><p>　　

5、MATLAB中的數(shù)字圖像是由一個或多個矩陣表示的，矩陣可以是實數(shù)，也可以是復數(shù)，這意味著MATLAB強大的矩陣運算用于圖像處理非常適合，矩陣運算的語法對MATLAB中的數(shù)字圖像同樣適用，并且在MATLAB中，圖像是按像素存儲的，即矩陣的每個元素代表一個像素。</p><p>　　本次課程設計主要目的在于,了解常用的數(shù)據(jù)分析與處理原理及方法，能夠運用相關軟件進行模擬分析，本設計報告的主要內容包括：對彩色圖像可以轉化

6、為灰度圖像，對讀入的圖像可以實現(xiàn)減小和提高圖像分辨率的功能，計算灰度圖像的直方圖并進行顯示，對圖像進行直方圖均衡化處理</p><p>　　關鍵詞：MATLAB 圖形處理 灰度直方圖 直方圖均衡化 </p><p>　　三、設計內容及運行結果</p><p><b>　?。ㄒ唬┰O計過程</b></p><p&

7、gt;　　1：找到一幅圖片（格式為jpg,bmp,gif,tif等）保存在matlab文件夾的works文件夾下，并命名。</p><p>　　2：修改對應程序里面的讀取文件的圖像的名字。</p><p>　　3：運行程序后將圖片保存在硬盤（后綴為.emf),寫實驗報告的時候在word里插入圖片即可。</p><p>　　（二）設計程序及運行結果</p>

8、<p>　　1、讀入圖像，并對灰度圖像或彩色圖像進行顯示，對彩色圖像可以轉化為灰度圖像</p><p>　　I=imread('ss.jpg');</p><p>　　J=rgb2gray(I);</p><p>　　subplot(2,2,1);imshow(I);title('原圖象'); </p>&

9、lt;p>　　subplot(2,2,2);imshow(J);title('轉化為灰度圖象');</p><p>　　2、讀入的圖像可以實現(xiàn)減小和提高圖像分辨率的功能</p><p>　　I1=imread('2.jpg');</p><p>　　I=rgb2gray(I1)</p><p>　　J=d

10、ither(I);</p><p>　　subplot(2,2,1);imshow(I);title('原圖象'); </p><p>　　subplot(2,2,2);imshow(J);title('分辨率增強后圖象');</p><p>　　3、計算灰度圖像的直方圖并進行顯示，討論不同圖像灰度分布的直方圖特征</p>

11、<p>　　I1=imread('2.jpg');</p><p>　　J1=rgb2gray(I1);</p><p>　　subplot(2,2,1);imshow(I1);title('原圖象'); </p><p>　　subplot(2,2,2);imshow(J1);title('轉化為灰度圖象

12、9;);</p><p>　　subplot(2,2,3);imshow(J1);title('轉化為灰度圖象');</p><p>　　imhist(J1);</p><p><b>　　pause;</b></p><p>　　I2=imread('3.jpg');</p>

13、<p>　　J2=rgb2gray(I2);</p><p>　　subplot(2,2,1);imshow(I2);title('原圖象'); </p><p>　　subplot(2,2,2);imshow(J2);title('轉化為灰度圖象');</p><p>　　subplot(2,2,3);imshow(J

14、2);title('轉化為灰度圖象');</p><p>　　imhist(J2);</p><p>　　4、對上述圖像進行直方圖均衡化處理，分析直方圖均衡化的處理結果</p><p>　　I=imread('2.jpg');</p><p>　　J=rgb2gray(I);</p><p&

15、gt;　　J1=histeq(J);</p><p>　　subplot(2,2,1);imshow(J); title('原圖像');</p><p>　　subplot(2,2,2);imshow(J1); title('均衡化圖像');</p><p>　　subplot(2,2,3);</p><p>

16、　　imhist(J);</p><p>　　subplot(2,2,4);</p><p>　　imhist(J1);</p><p>　　5、對給定的彩色圖像，顯示其R、G、B三分量圖像的噪聲圖像及H、S、I三分量完成中值濾波和均值濾波</p><p>　　I1=imread('2.jpg');</p>&l

17、t;p>　　I=rgb2gray(I1);</p><p>　　J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);</p><p>　　subplot(2,2,1),imshow(I),title('原圖像');</p><p>　　subplot(2,2,2),imshow(J);title('加噪聲后圖像

18、');</p><p>　　K1=medfilt2(J);</p><p><b>　　imshow(J)</b></p><p>　　figure;imshow(K1),title('中值濾波后的圖像');</p><p>　　h=fspecial('sobel');</p

19、><p>　　K=filter2(h,J);</p><p>　　figure;imshow(K),title(' 均值濾波后的圖像')</p><p><b>　　四、總結</b></p><p>　　通過本課程設計，我對于MATLAB用于圖像處理有了進一步的了解和認識，MATLAB語言除了有強大的矩陣處理

20、功能之外，它的繪圖功能和圖像處理功能也是相當強大的。</p><p>　　利用MATLAB中提供的函數(shù)，對圖像進行簡單的處理，包括圖像的讀取、灰度值的獲取、灰度圖的獲取、均值計算、標準差計算、方差計算、灰度直方圖的獲取、傅里葉變換等。通過強化訓練，我認識到MATLAB強大的圖像處理功能，雖然在本次訓練中只用了其冰山一角，但讓我對其圖像處理功能有了初步的了解和認識。</p><p>　　本訓

21、練中，我所做的主要是，理解一些圖像處理中所用到的函數(shù)，并將其應用于圖像的處理。</p><p><b>　　五、參考文獻</b></p><p>　　【1】R.C.Gonzalez,R.E.Woods主編.《數(shù)字圖像處理》（第二版）.電子工業(yè)出版社.2003</p><p>　　【2】徐飛 施曉紅主編.《Matlab應用圖像處理》.西安電子科技

22、大學出版社.2002</p><p>　　【3】張強主編.《精通MATLAB圖像處理》.電子工業(yè)出版社.2009-06</p><p>　　【4】鄭君里主編.《信號與系統(tǒng)-MATLAB綜合實驗》.高等教育出版社.2008-01</p><p>　　【5】郭文彬主編.《通信原理-基于MATLAB的計算機仿真》.北京郵電大學出版社.2006</p><

23、;p>　　【6】孔祥主編.《MATLAB7.0基礎教程》.清華大學出版社.2005</p><p>　　【7】Kenneth R.Castleman主編.《電子工業(yè)出版社》.2002</p><p>　　【8】陸玲主編.《數(shù)字圖像處理》.中國電力出版社.2009-03-25</p><p>　　【9】李朝輝主編.《數(shù)字圖像處理及應用》.機械工業(yè)出版社.2004