基于matlab的图像处理

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1、专业课程设计基于matlab的图像处理不积跬步无以至千里不积小流无以成江海专业课程设计内容本次专业课程设计是基于MATLAB的图像处理，着重训练Matlab在图像处理方面的应用，能够运用相关软件进行模拟实验。通过课程设计的学习，能够掌握图像处理的基本知识和方法，主要包括图像变换、图像去噪、图像恢复、图像分割和图像增强等。撰写专业课程设计报告并提交验收。专业课程设计目的数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用。通过基于MATLAB的

2、图像处理课程设计，旨在使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。进度安排掌握图像处理相关理论知识；熟悉Matlab语言，学习使用图像处理工具箱(2天)给定分组题目，提出分组要求，学生查找相关文献。(1天)分组题目讲解，学生进行分组课程设计，确定解决方案。(2天)上机调试程序，修改并完善设计，实现相应功能。(3天)撰写专业课程设计报告并提交验收，分组答辩（以组为单位进行答辩

3、，准备20-30分钟ppt，提交报告不能相同)。(2天)MATLAB概述MATrixLABoratory由美国MathWorks公司开发适合多学科、功能强大发展自今，已集成科学计算、图像处理、声音处理……(包括微积分、代数、数值分析等)矩阵计算功能强大、还支持符号运算高级课程的基本教学工具比其他程序设计语言容易学习Matlab与数字图像一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间坐标，f在坐标(x,y)处的值称为图像在该点的亮度(灰度)。一幅图像在Matlab中可以自然地表示成矩阵，并以变量的形式来存储。变量

4、只能由字母、数字和下划线组成。ji不同级灰度的图像256级灰度16级灰度8级灰度4级灰度不同分辨率下的图像1024×1024→512×512→256×256→128×128→64×64→32×32分辨率：图像的采样点数M×N二值图像与灰度图像二值图像是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。二值图像一般用来描述文字或者图形，其优点是占用空间少，缺点是，当表示人物，风景的图像时，二值图像只能描述其轮廓，不能描述细节。这时候要用更高的灰度级。图像文件的读将图像文件读入内存imread()如果图像是灰度图，内存数据为2维

5、矩阵如果图像是彩色图，内存数据为3维矩阵，3维分别表示红、绿、蓝空间数据类型为uint8举例：f=imread('coins.png');f=imread('D:MATLAB7workbacteria.tif');图像文件的写将内存中的数据以图片形式保存imwrite()举例imwrite(f,'coins_1.tif')f可以是一个M-by-N(灰度图像)或M-by-N-by-3(彩色图像)的矩阵内存数据的图像显示imshow()可根据图像数据显示灰度图或彩色图数据类型必须为uint8，如果数据是double，可用ui

6、nt8()函数转换，f=uint8(f)。例：imshow(f)图像文件的显示Matlab的帮助在Matlab运行环境下，按F1图像操作的基本函数imread()/imwrite()/imshow()imresize(A,[mrowsncols],method)图像缩放，[mrowsncols]为缩放因子，method为nearest(默认)(最近邻插值)、bilinear(双线性插值)、bicubic(三线性插值)imrotate(A,angle,method)图像逆时针旋转，angle为角度imcrop(A,rect)图像

7、剪切，其中rect为[xywidthheight]imhist():图像直方图计算和显示histeq():直方图均衡化imnoise():图像中添加噪声图像操作的基本函数图像变换：fft2(傅里叶变换)、dct2(离散余弦变换)、…反变换：ifft2/idct2….图像类型转换rgb2gray(彩色转灰度)、im2bw(转为2值图像)空域滤波filter2(线性平滑滤波)、Medfilt2(中值滤波)、………课下注意对图像操作的基本函数进行练习，并熟练掌握。图像处理专题图像分割根据需要将图像划分为有意义的若干区域或部分的图像处

8、理技术图像去噪图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，图像去噪的目的是在去除图像中噪声的同时保留更多原始图像中的信息图像压缩图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术图像融合图像融合技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，