MATLAB数字图像处理_课程论文.docx
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1、数字图像处理期末大作业 指导老师:吴建辉 学生:钟涛 学号:24102200147数字图像处理期末大作业暨课程考核报告姓 名:钟涛序 号:33班 级:N电信10-1F学 号:24102200147指导老师:吴建辉目录I.算法的Matlab实现- 3 -1.1.绘制灰度直方图,实现直方图均衡化和直方图匹配(规定化)- 3 -1.1.1算法原理- 3 -1.1.2算法设计- 3 -1.1.3实验结果及对比分析- 3 -1.2.灰度图像的对比度增强- 4 -1.2.1.算法原理- 4 -1.2.2.算法设计- 4 -1.2.3.实验结果及分析- 5 -1.3.图形的几何变换- 5 -1.3.1.算法
2、原理- 5 -1.3.2.算法设计- 5 -1.3.3.实验结果及分析- 6 -1.4.图像加噪(用输入参数控制不同噪声),然后使用空域和频域进行滤波处理- 6 -1.4.1.算法原理- 6 -1.4.2.算法设计- 6 -1.4.3.实验结果及分析- 6 -1.5.采用robert,prewitt,sobel,拉普拉斯算子对图像进行边缘提取- 7 -1.5.1.算法原理- 7 -1.5.2.算法设计- 7 -1.5.3.实验结果及分析- 7 -1.6.附加题目- 8 -1.6.1.算法原理- 8 -1.6.2.算法设计- 8 -1.6.3.实验结果及分析- 8 -II.基于Matlab的算法
3、包的GUI设计- 9 -2.1.GUI概述- 9 -2.2.算法包GUI界面功能设计- 9 -2.3.GUI界面设计结果- 10 -2.4.GUI图像处理算法包实验结果- 10 -III.小结(感受和体会)- 12 -I. 算法的Matlab实现1.1. 绘制灰度直方图,实现直方图均衡化和直方图匹配(规定化)1.1.1 算法原理灰度直方图表示数字图像中每一灰度级出现的频率,即该灰度级的像素数与图像的总像素数之比。灰度图像为256级灰度,通过find()函数寻找每一级灰度值的像素的个数并统计,计入行向量中,统计结束后讲统计结果绘制成直方图。1.1.2 算法设计采用MATLAB IPT工具箱函数i
4、mhist()便可以求出图像的直方图,调用格式为imhist(I),I为待处理的图像。采用IPT函数histeq()可以对图像进行均衡化以及规定化,调用格式为(1)J = histeq(I, hgram),(2)J = histeq(I, n),其中n = 256时,对图像进行均衡化。hgram为指定的向量时便可对图像进行规定化。MATLAB源程序:Img=imread(E:Desktop数字图像-期末大作业myself.jpg);%读取图像figure(1);imshow(Img);title(原图像像素图),Img=rgb2gray(Img);%绘制直方图m,n=size(Img);fig
5、ure(2);bar(0:255,imhist(Img)/(m*n),b);title(原图像直方图);xlabel(灰度图);ylabel(出现概率);%三,直方图均衡化S1=zeros(1,256);for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk endendS2=round(S1*256); %将Sk归到相近级的灰度for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2=i); %计算现有每个灰度级出现的概率 endfigure(3);bar(0:255,GPeq,r) %显示均衡化后的直方图title(均衡化后的直方图);xl
6、abel(灰度值);ylabel(出现概率);figure(4);1.1.3 实验结果及对比分析通过结果可以看出,图像的灰度级集中在灰度值较大的区间,这就是图像看上去较明亮的原因。通过均衡后结果可以看出,图像的显示效果得到了明显改善,灰度值不再集中在数值较大的区域,而是均匀分布在整个灰度级区间内。1.2. 灰度图像的对比度增强1.2.1. 算法原理讲图像的亮度值映射到一个新的区间,即将low_in至high_in之间的值映射到low_out到high_out之间的值。1.2.2. 算法设计采用IPT工具箱函数imadjust(),可以对图像的亮度对比度进行调整。其调用格式为 g = imadj
7、ust(f,low_in,high_in,low_out,high_out,gamma).另外,采用对数变化式 g = 1./(1 + (m./(double(f) + eps)).E)可以对图像的对比度进行变换。MATLAB源程序:Img=imread(E:pic08.jpg);%读取图像if length(Img) = 0 % If only one argument it must be f. method = full8;else method = Img1;endif strcmp(class(f), double) & (max(f(:) 1 | min(f(:) 1 | low
8、1 | high 0 error(Parameters low and high must be in the range 0, 1.) end if strcmp(class(f), double) low_in = min(f(:); high_in = max(f(:); elseif strcmp(class(f), uint8) low_in = double(min(f(:)./255; high_in = double(max(f(:)./255; elseif strcmp(class(f), uint16) low_in = double(min(f(:)./65535; h
9、igh_in = double(max(f(:)./65535; end % imadjust automatically matches the class of the input. g = imadjust(f, low_in high_in, low high); otherwise error(Unknown method.)End1.2.3. 实验结果及分析通过对象对比,可以看出图像的显示效果得到了明显的改善,便于观察。1.3. 图形的几何变换1.3.1. 算法原理通过图像点的坐标几何对应的关系实现图像的几何变化,平移、旋转等变换。1.3.2. 算法设计采用IPT工具箱函数imtr
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