2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、<p>  頻域圖像增強(qiáng)技術(shù)畢業(yè)論文</p><p><b>  摘要</b></p><p>  圖像增強(qiáng)是指按一定的需要突出一幅圖像中的某些信息,同時(shí)削弱或去除某些不需要的信息,使之改善圖像質(zhì)量,加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果的處理技術(shù)??沼驁D像增強(qiáng)是圖像處理的一個(gè)重要分支,它能有效改善圖像整體或局部特征。圖像增強(qiáng)處理技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域一類(lèi)非常重要的基本圖像

2、處理技術(shù)。本文從空域和頻域展開(kāi)圖像增強(qiáng)技術(shù),重點(diǎn)闡明數(shù)字圖像增強(qiáng)處理的基本方法,介紹幾種頻域圖像增強(qiáng)方法,并用頻域法進(jìn)行圖像增強(qiáng),通過(guò)形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行圖像特征抽取和分析。運(yùn)用MATLAB,修改圖像的傅里葉變換來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)技術(shù)。圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像的預(yù)處理,對(duì)圖像整體或局部特征能有效地改善。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字圖像的增強(qiáng)處理,采用頻域高頻加強(qiáng)濾波的方法對(duì)圖像進(jìn)行了增強(qiáng)處理。利用圖像中變化劇烈的信息只與高頻成分有關(guān)這一原理,結(jié)合MATLAB 設(shè)計(jì)

3、實(shí)現(xiàn)了高頻加強(qiáng)濾波器并對(duì)圖像進(jìn)行了增強(qiáng)處理,我研究的內(nèi)容就是能夠運(yùn)用MATLAB工具對(duì)偏暗和偏亮圖像進(jìn)行處理,以便達(dá)到符合特定場(chǎng)景的目的。</p><p>  關(guān)鍵詞:圖像增強(qiáng) MATLAB 頻域增強(qiáng) 低通濾波 高通濾波</p><p><b>  Abstract</b></p><p>  Images enhance is a

4、 need to highlight a picture in the information and to attenuate or remove certain information, the image quality improvement, strengthening the interpretation and identification of processing. Airspace images enhance th

5、e image of an important branch, it is effective in improving the image of overall or local characteristics. images enhance processing image processing area has been a very important basic imaging technology. from the air

6、space and frequency domain an increased f</p><p>  key words: Images enhance MATLAB Increase the frequency domain</p><p>  Low through filtering Takamichi filtering</p><p><

7、b>  目錄</b></p><p><b>  1 緒論1</b></p><p>  1.1何謂數(shù)字圖像處理1</p><p>  1.2 MATLAB1</p><p>  1.3 頻域圖像增強(qiáng)技術(shù)研究的目的和意義3</p><p>  1.4 課題研究的主要內(nèi)容

8、4</p><p>  2 頻域圖像增強(qiáng)5</p><p><b>  2.1背景知識(shí)5</b></p><p>  2.2傅里葉變換和頻域的介紹5</p><p>  2.2.1一維傅里葉變換及其反變換5</p><p>  2.2.2空間域?yàn)V波和頻域?yàn)V波之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系5</p&

9、gt;<p>  3 MATLAB進(jìn)行圖像處理6</p><p>  3.1常用圖像操作6</p><p>  3.1.1圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換6</p><p>  3.1.2圖像文件的讀寫(xiě)與顯示操作據(jù)。6</p><p>  3.1.3其它常用圖像操作7</p><p>  3.2圖像變換功能7&l

10、t;/p><p>  3.2.1傅立葉變換7</p><p>  3.2.2離散余弦變換8</p><p>  3.2.3radon變換8</p><p>  3.2.4離散小波變換8</p><p>  3.3頻域增強(qiáng)原理9</p><p>  3.3.1理想低通濾波9</p&g

11、t;<p>  3.3.2理想高通濾波10</p><p>  3.3.3同態(tài)濾波11</p><p>  3.4邊緣檢測(cè)和圖像分割功能12</p><p><b>  結(jié)論13</b></p><p><b>  參考文獻(xiàn)14</b></p><p>

12、;<b>  致謝15</b></p><p><b>  1 緒論</b></p><p>  1.1何謂數(shù)字圖像處理</p><p>  數(shù)字圖像處理(digital image processing),就是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者其他數(shù)字硬件,對(duì)從圖像信息轉(zhuǎn)換而得到的電信號(hào)進(jìn)行某些數(shù)學(xué)運(yùn)算,以提高圖像的實(shí)用性。例如從衛(wèi)星

13、圖片中提取目標(biāo)物的特征參數(shù),三維立體斷層圖像的重建等??偟膩?lái)說(shuō),數(shù)字圖像處理包括運(yùn)算、幾何處理、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像編碼、圖像重建、模式識(shí)別等。目前數(shù)字圖像處理的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,已經(jīng)滲透到工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個(gè)領(lǐng)域,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來(lái)越大的作用。</p><p>  20世紀(jì)20年代,圖像處理首次應(yīng)用于改善倫敦和紐約之間海底電纜發(fā)送的圖片質(zhì)量。到20世紀(jì)50年代,數(shù)字計(jì)算機(jī)發(fā)展

14、到一定的水平后,數(shù)字圖像處理才真正引起人們的興趣。1964年美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室用計(jì)算機(jī)對(duì)“徘徊者七號(hào)”太空船發(fā)回的大批月球照片進(jìn)行處理,收到明顯的效果。20世紀(jì)60年代末,數(shù)字圖像處理具備了比較完整的體系,形成了一門(mén)新興的學(xué)科。20世紀(jì)70年代,數(shù)字圖像處理技術(shù)得到迅猛的發(fā)展,理論和方法進(jìn)一步完善,應(yīng)用范圍更加廣泛。在這一時(shí)期,圖像處理主要和模式識(shí)別及圖像理解系統(tǒng)的研究相聯(lián)系,如文字識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感圖像的處理等。20世紀(jì)70年代

15、后期到現(xiàn)在,各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)字圖像處理提出越來(lái)越高的要求,促進(jìn)了這門(mén)學(xué)科向更高級(jí)的方向發(fā)展。特別是在景物理解和計(jì)算機(jī)視覺(jué)(即機(jī)器視覺(jué))方面,圖像處理已由二維處理發(fā)展到三維理解或解釋。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)和其它各有關(guān)領(lǐng)域的迅速發(fā)展,例如在圖像表現(xiàn)、科學(xué)計(jì)算可視化、多媒體計(jì)算技術(shù)等方面的發(fā)展,數(shù)字圖像處理已從一個(gè)專(zhuān)門(mén)的研究領(lǐng)域變成了科學(xué)研究和人機(jī)界面中的一種普遍應(yīng)用的工具。</p><p>  1.2 MATLAB&l

16、t;/p><p>  MATLAB是由美國(guó)Math  Works公司推出的軟件產(chǎn)品。MATLAB是“Matric  Laboratory”的縮寫(xiě),意及“矩陣實(shí)驗(yàn)室”。MATLAB是一完整的并可擴(kuò)展的計(jì)算機(jī)環(huán)境,是一種進(jìn)行科學(xué)和工程計(jì)算的交互式程序語(yǔ)言。它的基本數(shù)據(jù)單元是不需要指定維數(shù)的矩陣,它可直接用于表達(dá)數(shù)學(xué)的算式和技術(shù)概念,而普通的高級(jí)語(yǔ)言只能對(duì)一個(gè)個(gè)具體的數(shù)據(jù)單元進(jìn)行操作。因此,解決同樣的數(shù)

17、值計(jì)算問(wèn)題,使用MATLAB要比使用Basic、Fortran和C語(yǔ)言等提高效率許多倍。許多人贊譽(yù)它為萬(wàn)能的數(shù)學(xué)“演算紙”。MATLAB采用開(kāi)放式的環(huán)境,你可以讀到它的算法,并能改變當(dāng)前的函數(shù)或增添你自己編寫(xiě)的函數(shù)。在歐美的大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)中,MATLAB是一種非常流行的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言,許多重要的學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表的論文均是用MATLAB來(lái)分析計(jì)算以及繪制出各種圖形。它還是一種有利的教學(xué)工具,它在大學(xué)的線性代數(shù)課程以及其它領(lǐng)域的高一級(jí)課程的教學(xué)中

18、,已成為標(biāo)準(zhǔn)的教學(xué)工具。</p><p>  最初的MATLAB是用FORTRAN編寫(xiě)的,在DOS環(huán)境下運(yùn)行。新版的MATLAB 是C語(yǔ)言編寫(xiě)的高度集成系統(tǒng)。它在幾乎所有流行的計(jì)算機(jī)機(jī)種,諸如PC、MACINTOSH、SUN、VAX上都有相應(yīng)的MATLAB版本。新版的MATLAB增強(qiáng)了圖形處理功能,并在WINDOWS環(huán)境下運(yùn)行?,F(xiàn)今,MATLAB的發(fā)展已大大超出了“矩陣實(shí)驗(yàn)室”的范圍,在許多國(guó)際一流專(zhuān)家學(xué)者的支持

19、下,Maths  Works公司還為MATLAB配備了涉及到自動(dòng)控制、信息處理、計(jì)算機(jī)仿真等種類(lèi)繁多的工具箱(Tool  Box),這些工具箱有數(shù)理統(tǒng)計(jì)、信號(hào)處理、系統(tǒng)辨識(shí)、最優(yōu)化、穩(wěn)健等等。近年來(lái)一些新興的學(xué)科方向,Maths  Works公司也很快地開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的工具箱,例如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等。</p><p>  MATLAB的特點(diǎn):</p><p>

20、  一種語(yǔ)言之所以如此迅速地普及,顯示出如此旺盛的生命力,是由于它有著不同于其它語(yǔ)言的特點(diǎn)。正如同F(xiàn)ortran和c等高級(jí)語(yǔ)言使人們擺脫了需要直接對(duì)計(jì)算機(jī)硬件資源進(jìn)行操作一樣,被稱(chēng)為第4代計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的MATLAB,利用其豐富的函數(shù)資源,使編程人員從繁瑣的程序代碼中解放出來(lái).</p><p><b>  (一)功能強(qiáng)大</b></p><p>  MATLAB具有功能強(qiáng)

21、勁的工具箱,其包含兩個(gè)部分:核心部分和各種可選的工具箱.核心部分中,有數(shù)百個(gè)核心內(nèi)部函數(shù)。其工具箱又可分為兩類(lèi):功能性工具箱和學(xué)科性工具箱。功能性工具箱豐要用來(lái)擴(kuò)充其符號(hào)計(jì)算功能、圖示建模仿真功能、文字處理功能以及與硬件實(shí)時(shí)交互功能。功能性工具箱能用于多種學(xué)科,而學(xué)科性工具箱是專(zhuān)業(yè)性比較強(qiáng)的,例如:control toolbox,image processingtoolbox,signal processingtoolbox等。這些工具

22、箱都是由該領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)術(shù)水平很高的專(zhuān)家編寫(xiě)的,所以用戶無(wú)需編寫(xiě)自己學(xué)科范圍內(nèi)的基礎(chǔ)程序。就能夠直接進(jìn)行高、精、尖的研究。</p><p>  (二)界面友好,編程效率高</p><p>  MATLAB突出的特點(diǎn)就是簡(jiǎn)潔。它用更直觀的、符合人類(lèi)思維習(xí)慣的代碼代替了C和Fortran語(yǔ)言的冗長(zhǎng)代碼,給用戶帶來(lái)的是最直觀、最簡(jiǎn)潔的程序開(kāi)發(fā)環(huán)境。MATLAB語(yǔ)言簡(jiǎn)潔緊湊,使用方便靈活,庫(kù)函數(shù)極其豐

23、富,程序書(shū)寫(xiě)形式自由,利用其豐富的庫(kù)函數(shù)避開(kāi)繁雜的子程序編程任務(wù),壓縮了一切不必要的編程工作.由于庫(kù)函數(shù)都是由本領(lǐng)域的專(zhuān)家編寫(xiě)的,因此用戶不必?fù)?dān)心函數(shù)的可靠性.可以說(shuō),用MATLAB進(jìn)行科學(xué)開(kāi)發(fā)是站在專(zhuān)家的肩膀上來(lái)完成的.</p><p><b>  (三)開(kāi)放性強(qiáng)</b></p><p>  MATLAB有很好的可擴(kuò)充性,可以把它當(dāng)成一種更高級(jí)的語(yǔ)言去使用。各種工具

24、箱中的函數(shù)可以互相調(diào)用,也可以由用戶更改。MATLAB支持用戶對(duì)其函數(shù)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā),用戶的應(yīng)用程序可以作為新的函數(shù)添加到相應(yīng)的工具箱中。</p><p>  MATLAB的主要功能:</p><p>  MATLAB之所以成為世界項(xiàng)級(jí)的科學(xué)計(jì)算與數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件,是因?yàn)樗S著版本的升級(jí)與不斷完善而具有越來(lái)越強(qiáng)大的功能.</p><p><b>  1.?dāng)?shù)值計(jì)算

25、功能</b></p><p>  MATIAB出色的數(shù)值計(jì)算功能是使之優(yōu)于其他數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件的決定性因素之一.</p><p><b>  2.符號(hào)計(jì)算功能</b></p><p>  MATLAB符號(hào)運(yùn)算的獨(dú)特之處:無(wú)需事先對(duì)變量賦值,而所得的結(jié)果以標(biāo)準(zhǔn)的符號(hào)形式表達(dá),符號(hào)計(jì)算的整個(gè)過(guò)程以字符進(jìn)行。</p><p

26、><b>  3.?dāng)?shù)據(jù)分析功能</b></p><p>  MATLAB可以將計(jì)算數(shù)據(jù)以二維、三維乃至四維的圖形表現(xiàn)。這不僅使數(shù)據(jù)間的關(guān)系清晰、明了,而且對(duì)于揭示其內(nèi)在本質(zhì)有著非常重要的作用。</p><p><b>  4.動(dòng)態(tài)仿真功能</b></p><p>  MATLAB提供了一個(gè)模擬動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的交互程序SIM

27、ULINK,用戶通過(guò)簡(jiǎn)單的鼠標(biāo)操作,就可建立起直觀的系統(tǒng)模型,并進(jìn)行仿真.</p><p>  5.圖形文字統(tǒng)一處理功能</p><p>  MATLAB Notebook成功地將Microsofwork與MATLAB集成為一個(gè)整體,為文字處理、科學(xué)計(jì)算、工程設(shè)計(jì)營(yíng)造了一個(gè)完美、統(tǒng)一的工作環(huán)境。它既擁有Word強(qiáng)大的文字處理功能,又能通過(guò)Word訪f司MATLAB的數(shù)據(jù)計(jì)算和可視化結(jié)果。&

28、lt;/p><p>  1.3 頻域圖像增強(qiáng)技術(shù)研究的目的和意義</p><p>  研究頻域圖像增強(qiáng)技術(shù)的目的:分析幾種頻域圖像增強(qiáng)方法,并能夠用頻域法進(jìn)行圖像增強(qiáng),通過(guò)形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行圖像特征抽取和分析。熟練的運(yùn)用MATLAB,掌握修改圖像的傅里葉變換來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的增強(qiáng)技術(shù)。</p><p>  研究頻域圖形增強(qiáng)技術(shù)的意義:圖像增強(qiáng)是圖像處理中用來(lái)消除原始圖像邊緣模糊、

29、對(duì)比度差等缺點(diǎn)的常用技術(shù),它需要解決的問(wèn)題包括邊緣增強(qiáng)、噪聲的濾除、高斯噪聲的平滑和細(xì)節(jié)的保護(hù)等等。本論文主要是針對(duì)整體偏暗圖像而提出的圖像增強(qiáng)的方法。對(duì)于整體偏暗的圖像,我們可以用直方圖均衡化來(lái)調(diào)節(jié)圖像的灰度分布,使圖像變亮。此外,為了進(jìn)一步提高圖像的視覺(jué)效果,即解決包括邊緣增強(qiáng)、噪聲濾除等問(wèn)題,我們還可以用頻域圖像增強(qiáng)方法(高通濾波器和低通濾波器)來(lái)處理,因?yàn)楦咄V波器可以突出圖像邊緣,增強(qiáng)有用信息,使圖像更加清晰,而底通濾波器可以

30、平滑去噪,抑制無(wú)用信息,從而提高圖像成分的可分辨性。</p><p>  1.4 課題研究的主要內(nèi)容</p><p>  圖像是一種重要的信息源,圖像處理的最終目的就是要幫助人類(lèi)理解信息的內(nèi)涵。數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究?jī)?nèi)容涉及光學(xué)系統(tǒng)、微電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)分析等領(lǐng)域,是一門(mén)綜合性很強(qiáng)的邊緣學(xué)科。隨著計(jì)算機(jī)的迅猛發(fā)展,圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。現(xiàn)在應(yīng)用于圖像處理的計(jì)算機(jī)軟件的

31、平臺(tái)很多,如VC++、MATLAB等。我做的畢業(yè)設(shè)計(jì)是選用MATLAB做實(shí)驗(yàn)平臺(tái),因?yàn)镸ATLAB是一種基于向量(數(shù)組)而不是標(biāo)量的高級(jí)程序語(yǔ)言,而數(shù)字圖像實(shí)際上就是一組有序的離散數(shù)據(jù),然而MATLAB從本質(zhì)上就可以提供對(duì)圖像處理的技術(shù)支持。</p><p>  第一,首先簡(jiǎn)要介紹什么是圖像增強(qiáng)技術(shù),圖像增強(qiáng)的方法分為兩大類(lèi):空間域方法和頻域方法。圖像增強(qiáng)的通用理論是不存在的。當(dāng)圖像為視覺(jué)解釋而進(jìn)行處理時(shí),由觀察

32、者最后判斷特定方法的效果。</p><p>  第二,重點(diǎn)研究什么是空域圖像增強(qiáng)技術(shù),“空間域增強(qiáng)”是指增強(qiáng)構(gòu)成圖像的的像素。包括:1、某些基本灰度變換(圖像反轉(zhuǎn)、對(duì)數(shù)變換、冪次變換、分段線性變換函數(shù))2、直方圖處理(直方圖均衡化、直方圖匹配、局部增強(qiáng)、在圖像增強(qiáng)中使用直方圖統(tǒng)計(jì)法)3、用算術(shù)|邏輯操作增強(qiáng)(圖像減法處理、圖像平均處理)4、空間濾波基礎(chǔ)5、平滑空間濾波器(平滑線性濾波器、統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器)6、銳化空

33、間濾波器(基于二階微分的圖像增強(qiáng)——拉普拉斯算子、基于一階微分的圖像增強(qiáng)——梯度法)。</p><p>  第三,掌握頻域增強(qiáng)技術(shù),要會(huì)用傅里葉變換和頻域的基本知識(shí)來(lái)深入理解圖像增強(qiáng)這一領(lǐng)域。主要內(nèi)容如下:1、傅里葉變換和頻域(一維傅里葉變換及其反變換、二維DFT及其反變換、頻域?yàn)V波)2、平滑的頻域?yàn)V波器(理想低通濾波器、巴特沃斯低通濾波器、高斯低通濾波器)3、頻域銳化濾波器(理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器、

34、高斯型高通濾波器、頻域的拉普拉斯算子、鈍化模板、高頻提升濾波和高頻加強(qiáng)濾波)4、同態(tài)濾波器。</p><p>  第四,掌握MATLAB的常用工具,以便用來(lái)處理圖像。</p><p>  第五,掌握線性代數(shù)的矩陣變換,以便對(duì)圖像的數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的處理。</p><p><b>  2 頻域圖像增強(qiáng)</b></p><p>

35、<b>  2.1背景知識(shí)</b></p><p>  法國(guó)數(shù)學(xué)家傅里葉一生中對(duì)人類(lèi)最大的貢獻(xiàn)就是提出了傅里葉級(jí)數(shù),他指出任何周期函數(shù)都可以表示為不同頻率的正弦和或余弦和的形式,每個(gè)正弦和或余弦和乘以不同的系數(shù)。傅里葉正變換和反變換是我們處理圖像最感興趣的工具。</p><p>  2.2傅里葉變換和頻域的介紹</p><p>  2.2.1一

36、維傅里葉變換及其反變換</p><p>  數(shù)字電路是以時(shí)間為指標(biāo)的,所以數(shù)字電路里的信號(hào)主要在時(shí)域里研究時(shí)序、邏輯什么的。而模擬電路是以頻率(時(shí)間的倒數(shù))為指標(biāo)的,所以要將信號(hào)放到頻率域里研究能量、相位什么的。而傅立葉變換就是把信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻率域的一種工具。到頻率域后,傅立葉圖形顯示的是信號(hào)的能量分布,而通過(guò)研究該信號(hào)在不同頻率段上的能量分布,可以直觀的感受到這個(gè)系統(tǒng)的性能。</p><

37、p>  2.2.2空間域?yàn)V波和頻域?yàn)V波之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系</p><p>  卷積定理是空域和頻域?yàn)V波的最基本聯(lián)系紐帶。二維卷積定理:</p><p><b> ?、?lt;/b></p><p><b>  基本計(jì)算過(guò)程:</b></p><p>  1.取函數(shù)h(m,n)關(guān)于原點(diǎn)的鏡像,得到h(-m

38、,-n)</p><p>  2.對(duì)某個(gè)(x,y),使h(-m,-n)移動(dòng)相應(yīng)的距離,得到h(x-m,y-n)</p><p>  3.對(duì)積函數(shù)f(m,n)h(x-m,y-n)在(m,n)的取值范圍內(nèi)求和</p><p>  4.位移是整數(shù)增量,對(duì)所有的(x,y)重復(fù)上面的過(guò)程,直到兩個(gè)函數(shù):f(m,n)和h(x-m,y-n)不再有重疊的部分。</p>

39、<p>  傅立葉變換是空域和頻域的橋梁,關(guān)于兩個(gè)域?yàn)V波的傅立葉變換對(duì):</p><p><b> ?、?lt;/b></p><p>  3 MATLAB進(jìn)行圖像處理</p><p>  數(shù)字圖像研究的領(lǐng)域非常廣泛,從學(xué)科上可以分為圖像的數(shù)字化、圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像分割、圖像分析和理解、圖像的壓縮等[4]。MATLAB6.

40、x提供了20類(lèi)圖像處理函數(shù),涵蓋了圖像處理包括近期研究成果在內(nèi)的幾乎所有的技術(shù)方法,是學(xué)習(xí)和研究圖像處理的人員難得的寶貴資料和加工工具箱.</p><p><b>  3.1常用圖像操作</b></p><p>  3.1.1圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換</p><p>  MATLAB圖像處理工具箱支持4種圖像類(lèi)型。分別為真彩色圖像(髓)、索引色圖像、灰度圖

41、像(I)和二值圖像(阱).由于有的函數(shù)對(duì)圖像類(lèi)型有限制,因此這4種類(lèi)型可以用工具箱的類(lèi)型轉(zhuǎn)換函數(shù)相互轉(zhuǎn)換。MATLAB可操作的圖像文件包括BMP,HDF,3PEG,PCX,TIFF和XWD等格式。例如,要對(duì)一幅索引色圖像濾波,首先應(yīng)該將它轉(zhuǎn)換成真彩色圖像或者灰度圖像.這時(shí)MATLAB將會(huì)對(duì)圖像的灰度進(jìn)行濾波,即通常意義上的濾波。如果不將索引色圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換,姒TLAB則對(duì)圖像調(diào)色板的序號(hào)進(jìn)行濾波,這是沒(méi)有意義的。</p>&

42、lt;p>  3.1.2圖像文件的讀寫(xiě)與顯示操作據(jù)。</p><p>  Imread0函數(shù)用于讀入各種圖像文件,imrrite()函數(shù)用于輸出圖像,imfinfo()函數(shù)用于讀取圖像文件的有關(guān)信息。</p><p>  把圖像顯示于屏幕有imread()、image()等函數(shù)。用subplot()函數(shù)能將一個(gè)圖像窗口分成幾個(gè)部分,但同一個(gè)圖像窗口內(nèi)只能有一個(gè)調(diào)色板.subimage

43、函數(shù)可在一個(gè)圖像窗口內(nèi)使用多個(gè)調(diào)色板,使得各種圖像能在同一個(gè)圖像窗口中顯示,用zoom()函數(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的縮放。</p><p>  3.1.3其它常用圖像操作</p><p>  圖像的插值縮放可用imresize()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。在對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)時(shí),各像素的坐標(biāo)將會(huì)發(fā)生變化,使得旋轉(zhuǎn)之后不能正好落在整數(shù)坐標(biāo)處,需要進(jìn)行插值imrotate()函數(shù)可實(shí)現(xiàn)插值旋轉(zhuǎn)。用imcrop()函數(shù)

44、可剪切圖像中的一個(gè)矩形子圖.</p><p>  Matlab的初始工作界面:</p><p>  圖1 matlaB的初始工作界面</p><p><b>  3.2圖像變換功能</b></p><p>  在圖像處理技術(shù)中,圖像的(正交)變換技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用,是圖像處理的重要工具。通過(guò)變換圖像,改變圖像的表示域及表

45、示數(shù)據(jù),可以給后續(xù)工作帶來(lái)極大的方便。常運(yùn)用于圖像壓縮、濾波、編碼和后續(xù)的特征抽取或信息分析過(guò)程。例如,傅立葉變換(Fourier Transform)可使處理分析在頻域中進(jìn)行,使運(yùn)算簡(jiǎn)單;而離散余弦變換(Discrete CosineTransform)可使能量集中在少數(shù)數(shù)據(jù)上,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,便于圖像傳輸和存儲(chǔ)。</p><p>  3.2.1傅立葉變換</p><p>  在圖像處

46、理的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域中,傅直葉變換起著非常重要的作用,具體表現(xiàn)在包括圖像分析、圖像增強(qiáng)及圖像壓縮等方面。利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行傅立葉變換的通常形式為離散傅立葉變換,采用這種形式的傅立葉變換有以下兩個(gè)原因:一是離散傅立葉變換的輸入和輸出都是離散值,適用于計(jì)算機(jī)的運(yùn)算操作;二是采用離散傅立葉變化變換,可以應(yīng)用快速傅立葉變換來(lái)實(shí)現(xiàn),提高運(yùn)算速度。在^lATLAB工具箱中,提供了fft2()和ifft2()函數(shù)用于計(jì)算二維快速傅立葉變換及其逆變換,fftn

47、()和ifftn()函數(shù)用于計(jì)算n維傅立葉變換和逆變換。</p><p>  3.2.2離散余弦變換</p><p>  在圖像處理工具箱中dct2()和idct2()函數(shù)實(shí)現(xiàn)二維離散余弦變換及逆變換。大多數(shù)情況下,DCT(oiscrete Cosine Trallsform)用于壓縮圖像,jPEG圖像格式就采用了DCT算法。在JPEG圖像壓縮算法中,圖像被分成8x8或者16X 16的圖像

48、塊,然后對(duì)每個(gè)圖像塊進(jìn)行DCT變換。DC7變換被量化、編碼及傳輸。在接收端,量化的DCT系數(shù)被解碼。并用來(lái)計(jì)算每個(gè)圖像塊的逆DCT變換,最后把各圖像塊拼接起來(lái)構(gòu)成一幅圖像。對(duì)一幅典型的圖像而畜,許多DCT變換的系數(shù)近似為0,把它們?nèi)サ舨⒉粫?huì)明顯影響重構(gòu)圖像的質(zhì)量。</p><p>  3.2.3radon變換</p><p>  圖像處理工具箱的radon()函數(shù)用來(lái)計(jì)算指定方向上圖像矩陣

49、的投影,二元函數(shù)f(x,y)的投影是在某一方向上的線積分。例如,f(x,y)在垂直方向上的線積分是f(x,y)在x方向上的投影,在水平方向上的積分是在y方向上的投影。用iradon()函數(shù)可實(shí)現(xiàn)逆radon變換,并經(jīng)常用于投影成像中,這個(gè)變換能把radon變換反變換同來(lái),因此可以從投影數(shù)據(jù)重建原始圖像。而在大多數(shù)應(yīng)用中,沒(méi)有所謂的用原始圖像來(lái)計(jì)算投影。例如,x射線吸收重建,投影是通過(guò)測(cè)量x射線輻射在不同角度通過(guò)物理切片時(shí)的衰減得到的。原

50、始圖像町以認(rèn)為是通過(guò)切面的截面。這里,圖像的密度代表切片的密度。投影通過(guò)特殊的硬件設(shè)備獲得,而切片內(nèi)部圖像通過(guò)iradon重建.這可以用來(lái)對(duì)活的生物體或者不透明物體實(shí)現(xiàn)無(wú)損成像。</p><p>  3.2.4離散小波變換</p><p>  離散小波變換是對(duì)連續(xù)小波變換的尺度和位移按照2的冪次進(jìn)行離散化得到的,又稱(chēng)二進(jìn)制小波變換。實(shí)際上,人們是在一定尺度上認(rèn)識(shí)信號(hào)的。人的感官和物理儀器都

51、有一定的分辨率,對(duì)低于一定尺度的信號(hào)的細(xì)節(jié)是無(wú)法認(rèn)識(shí)的,因此對(duì)低于一定尺度信號(hào)的研究也是沒(méi)有意義的。為此,應(yīng)該將信號(hào)分解為對(duì)應(yīng)不同尺度的近似分量和細(xì)節(jié)分量。小波分解的意義就在于能夠在不同尺度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,而且對(duì)不同尺度的選擇可以根據(jù)不同的目的來(lái)確定。信號(hào)的近似分量一般為信號(hào)的低頻分量,其細(xì)節(jié)分量一般為信號(hào)的高頻分量。因此,對(duì)信號(hào)的小波分解可以等效于信號(hào)通過(guò)了一個(gè)濾波器組,其中一個(gè)濾波器為低通濾波器,另一個(gè)為高通濾波器。MATLAB工

52、具箱中的dwt0和idwt()函數(shù)可實(shí)現(xiàn)一維離散小波變換及其反變換,wavedec()和waverec()用于一維信號(hào)的多層小波分解和多層重構(gòu)等.</p><p><b>  3.3頻域增強(qiáng)原理</b></p><p>  圖像增強(qiáng)技術(shù)基本上可分成兩大類(lèi):頻域處理法和空域處理法。頻域處理法的基礎(chǔ)是卷積定理,它采用修改圖像傅立葉變換的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)處理。在頻域空間

53、,圖像的信息表現(xiàn)為不同頻率分量的組合。如果能讓某個(gè)范圍內(nèi)的分量或某些頻率的分量受到抑制而讓其他分量不受影響,就可以改變輸出圖的頻率分布,達(dá)到不同的增強(qiáng)目的。</p><p>  當(dāng)圖像f(x,y)以線性算子h(x,y)進(jìn)行卷積,結(jié)果圖像g(x,y)為g(x,y)= h(x,y)* f(x,y),有卷積定理的性質(zhì)可知在頻域內(nèi)相當(dāng)于G(u,v)=H(u,v)F(u,v),對(duì)G(u,v)進(jìn)行傅氏逆變換得到g(x,y)=

54、ζ-1[H(u,v)F(u,v)]。</p><p>  頻域空間的增強(qiáng)方法如圖2所示,首先將圖像從圖像空間轉(zhuǎn)換到頻域空間(如傅里葉變換),然后在頻域空間對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng),最后將增強(qiáng)后的圖像再?gòu)念l域空間轉(zhuǎn)換到圖像空間。</p><p>  圖2 頻域圖像增強(qiáng)方法</p><p>  3.3.1理想低通濾波</p><p>  低通濾波[2]可以

55、簡(jiǎn)單的設(shè)定一個(gè)截止頻率,當(dāng)頻域高于這個(gè)截止頻率時(shí),則全部賦值為0。因?yàn)樵谶@處理過(guò)程中,讓低頻信號(hào)全部通過(guò),所以稱(chēng)為低通濾波。低通濾波可以對(duì)圖像進(jìn)行鈍化處理。理想的低通頻率濾波器傳遞函數(shù)波形圖如圖3所示</p><p><b>  f</b></p><p><b>  0</b></p><p>  圖3 理想低通濾波傳遞

56、函數(shù)波形</p><p>  當(dāng)D(u,v) ≤D0 H(u,v)= 1; 當(dāng)D(u,v)>D0 H(u,v)= 0,其中D0稱(chēng)為理想低通濾波器的截止頻率,使用MATLAB的關(guān)鍵代碼如下:</p><p>  f=double(I); k=fft2(f); g=fftshift(k);%進(jìn)行低通濾波算法</p><p>  [N1,N2]=size(g); n=2;

57、d0=25;</p><p>  u0=round(N1/2); v0=round(N2/2);</p><p>  for i=1:N1</p><p>  for j=1:N2</p><p>  d=sqrt((i-u0)^2+(j-v0)^2);</p><p>  if d<=d0 h=1; else

58、h=0;</p><p><b>  end</b></p><p>  y(i,j)=h*g(i,j);</p><p><b>  end</b></p><p><b>  end</b></p><p>  y=ifftshift(y); A=i

59、fft2(y); B=uint8(real(A));</p><p>  實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。</p><p>  圖4 原始圖像與理想低通濾波圖像</p><p>  3.3.2理想高通濾波</p><p>  高通濾波器[3]可以去掉信號(hào)中不必要的低頻成分,去掉低頻干擾信號(hào),增強(qiáng)中頻和高頻。其傳遞函數(shù)和低通濾波器正好相反,當(dāng)D(u,v)≤

60、D0 H(u,v)= 0; 當(dāng)D(u,v)>D0 H(u,v)= 1,D0稱(chēng)為理想高通濾波器的截止頻率。與理想低通濾波一樣,由于在截止頻率D0出直上直下,所以理想高通濾波器的輸出圖像也會(huì)有振鈴現(xiàn)象產(chǎn)生。使用MATLAB語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵算法如下:</p><p>  f=double(I); k=fft2(f); g=fftshift(k);%進(jìn)行理想高通濾波算法</p><p>  [N1,

61、N2]=size(g);n=2;d0=10;</p><p>  W=10;n1=round(N1/2);n2=round(N2/2);</p><p>  for i=1:N1</p><p>  for j=1:N2</p><p>  d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);d1=d0-(W/2);d2=d0+(W/2);&

62、lt;/p><p>  if d<=d0 h=0; else h=1;</p><p><b>  end </b></p><p>  y(i,j)=h*g(i,j);</p><p><b>  end</b></p><p><b>  end</b&

63、gt;</p><p>  y=ifftshift(y);A=ifft2(y);B=uint8(real(A));</p><p>  實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。</p><p>  圖像5 不同截止頻率時(shí)的理想高通濾波圖像</p><p>  通過(guò)比較濾波圖像可以看出,經(jīng)過(guò)理想高通濾波得到了原始圖像的邊緣信息,同樣其截止頻率越大時(shí),得到的信息越少

64、,當(dāng)截止頻率d0=10時(shí),能夠看清楚圖像的邊緣信息,得到大體的輪廓,當(dāng)d0=30時(shí),幾乎看不清楚圖像的輪廓信息。</p><p><b>  3.3.3同態(tài)濾波</b></p><p>  一般來(lái)說(shuō),圖像的邊緣和噪聲都對(duì)應(yīng)于傅立葉變換的高頻分量。而低頻分量主要決定圖像在平滑區(qū)域中總體灰度級(jí)的顯示,故被低通濾波的圖像比原圖像少一些尖銳的細(xì)節(jié)部分。同樣,被高通濾波的圖像在

65、圖像的平滑區(qū)域中將減少一些灰度級(jí)的變化并突出細(xì)節(jié)部分。為了增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)盡量保留圖像的低頻分量,使用同態(tài)濾波方法可以保留圖像原貌的同時(shí),對(duì)圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較如圖6所示,關(guān)鍵程序算法代碼如下:</p><p>  T=double(I); L=log(T); F=fft2(L); A=2。0; B=0。5;</p><p>  for i=1:M %實(shí)現(xiàn)同態(tài)濾波算法</p&

66、gt;<p><b>  for j=1:N</b></p><p>  D(i,j)=((i-M/2)^2+(j-N/2)^2);</p><p><b>  end</b></p><p><b>  end</b></p><p>  c=1。1; D0=m

67、ax(M,N); H=(A-B)*(1-exp(c*(-D/(D0^2))))+B;</p><p>  F=F。*H; F=ifft2(F); Y=exp(F);</p><p>  subplot(1,2);imshow(uint8(Y));</p><p>  實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。</p><p>  圖6 原始圖像與同態(tài)濾波圖像<

68、;/p><p>  由上圖中可以看出經(jīng)過(guò)同態(tài)濾波的圖像不但保留了原始的圖像信息,而且對(duì)圖像信息進(jìn)行了增強(qiáng),特別在不同物體的連接部分,低頻成分和照亮相聯(lián)系高頻成分和反射聯(lián)系在一起,從而使圖像質(zhì)量得到了更好的改善。與圖4、圖4濾波效果相比,有較大的改進(jìn)。</p><p>  3.4邊緣檢測(cè)和圖像分割功能</p><p>  邊緣檢測(cè)是一種重要的區(qū)域處理方法。邊緣是所要提取

69、目標(biāo)和背景的分界線,提取出邊緣才能將目標(biāo)和背景區(qū)分開(kāi)來(lái)。邊緣檢測(cè)是利用物體和背景在某種圖像特性上的差異來(lái)實(shí)現(xiàn)的,這些差異包括灰度、顏色或者紋理特征。實(shí)際上,就是檢測(cè)圖像特性發(fā)生變化的位置。邊緣檢測(cè)包括兩個(gè)基本內(nèi)容:一是抽取出反映灰度變化的邊緣點(diǎn);二是剔除某些邊界點(diǎn)或填補(bǔ)邊界間斷點(diǎn),并將這些邊緣連接成完整的線.如果一個(gè)像素落在邊界上,那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€(gè)灰度級(jí)變化地帶.對(duì)這種變化最有用的兩個(gè)特征是灰度的變化率和方向。邊緣檢測(cè)算子可以檢查

70、每個(gè)像索的鄰域,并對(duì)灰度變化率進(jìn)行量化,也包括對(duì)方向的確定,其中大多數(shù)是基于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。姒TLAB工具箱提供的edge 0函數(shù)可針對(duì)sobel算子、prewitt算子、Roberts算子、LoG算子和canny算子實(shí)現(xiàn)檢測(cè)邊緣的功能。基于灰度的圖像分割方法也可以用簡(jiǎn)單的MATLAB代碼實(shí)現(xiàn)。</p><p><b>  結(jié)論</b></p><p>  

71、數(shù)字圖像處理數(shù)據(jù)量大,處理速度相對(duì)較慢。為了簡(jiǎn)化操作,本文主要是針對(duì)如何使用MATLAB工具,對(duì)偏亮和偏暗圖像進(jìn)行處理,以達(dá)到符合特定要求的圖像。 一般情況下,各類(lèi)圖像系統(tǒng)中圖像的傳送和轉(zhuǎn)換總要造成圖像的某些降質(zhì)。對(duì)降質(zhì)圖像進(jìn)行處理,將圖像中感興趣的特征有選擇的突出,而衰減其次要信息。這種方法能提高圖像的可讀性,改善后的圖像不一定逼近原始圖像。這就是圖像增強(qiáng)。本論文重點(diǎn)介紹了理想低通濾波、理想高通濾波、同態(tài)濾波等圖像增強(qiáng)技術(shù)能提高圖像的

72、可讀性,對(duì)于降質(zhì)的圖像有著明顯的改善作用。</p><p>  Matlab處理數(shù)字圖像的方法有很多遠(yuǎn)不止上述幾種。如圖像壓縮、圖像分割等都可以用Matlab中的工具箱來(lái)實(shí)現(xiàn)。Matlab為圖像處理提供了一種簡(jiǎn)單、方便的方法,既提高了圖像處理的速率,又提高了圖像處理的效果。因此用Matlab處理圖像得到的廣泛的應(yīng)用,在工業(yè)自動(dòng)化、工業(yè)檢測(cè)、醫(yī)學(xué)等各方面有著重要的作用。</p><p>  

73、本文主要是研究分析了用Matlab來(lái)進(jìn)行圖像處理的方法。利用MATLAB語(yǔ)言及其所提供的函數(shù)進(jìn)行圖像處理,編程簡(jiǎn)單、操作方便、可靠性強(qiáng),能夠達(dá)到預(yù)期的效果。姒TLAB工具箱功能非常強(qiáng)大,簡(jiǎn)化了繁瑣的數(shù)學(xué)計(jì)算工作,有效的促進(jìn)了數(shù)字圖像處理相關(guān)的研究開(kāi)發(fā)工作。</p><p>  由于時(shí)間比較緊,matlab和數(shù)字圖像處理的很多東西還沒(méi)掌握,還有待于進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和提高。</p><p><

74、;b>  參考文獻(xiàn)</b></p><p>  1. Rafael C.Gonzalez ,Recond Edition著.阮秋琦,阮宇智等譯.數(shù)字圖像處理(第二版).北京:電子工業(yè)出版社,2007.8</p><p>  2. 閆敬文 編著.數(shù)字圖像處理技術(shù)與圖像圖形學(xué)基本教程.北京:科學(xué)出版社,2002.8</p><p>  3. 鄭君里 編

75、著.信號(hào)與系統(tǒng).北京:高等教育出版社,2006.5</p><p>  4. 同濟(jì)大學(xué)數(shù)學(xué)系編.線性代數(shù).北京:高等教育出版社,2008.4 </p><p>  5. 丁玉美,高西全 編著.數(shù)字信號(hào)處理.西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2004.11</p><p>  6. 樓順天,姚若玉,沈俊霞 編著.MATLAB7.x程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言.西安:西安電子

76、科技大學(xué)出版社,2007.8</p><p>  7. (美)卡斯?fàn)柭–astleman,K.R.)著作譯者 朱志剛 等.數(shù)字圖像處理.北京:電子工業(yè)出版社1998.9</p><p>  8. 吳正國(guó)等編著.高等數(shù)字信號(hào)處理.北京:出版社:機(jī)械工業(yè)出版社,2009.4</p><p>  9. 作者:(美)布雷斯韋爾(Bracewell,R.N.) 著

77、.殷勤業(yè),張建國(guó) 譯.傅里葉變換及其應(yīng)用(第3版). 西安:西安交通大學(xué)出版社,2005.9</p><p>  10. 陶然,鄧兵,王越著.分?jǐn)?shù)階傅里葉變換及其應(yīng)用.北京:清華大學(xué)出版社,2009.9</p><p>  11. 余松煜,周源華,張瑞 編.數(shù)字圖像處理.上海:上海交通大學(xué)出版社,2007.2</p><p>  12.許志影、李晉平,MATLAB及

78、其在圖像處理中的應(yīng)用 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2003,92(4):64-65.</p><p>  13.孫兆林.MATLAB6.x圖像處理[北京:清華大學(xué)出版社,2002.</p><p>  14.何希平、張瓊?cè)A,基于IIATLAB的圖像處理與分析[J].重慶工商大學(xué)學(xué)</p><p>  報(bào)(自然科學(xué)版).2003.20(2),22_26.</p>

79、<p><b>  致謝   </b></p><p>  感謝我的親朋好友對(duì)我大學(xué)期間學(xué)習(xí)的默默支持;感謝我的母校給了我在大學(xué)深造的機(jī)會(huì),讓我能繼續(xù)學(xué)習(xí)和提高。老師們課堂上的激情洋溢,課堂下的諄諄教誨;同學(xué)們?cè)趯W(xué)習(xí)中的認(rèn)真熱情,生活上的熱心主動(dòng),所有這些都讓我的大學(xué)生活中充滿了感動(dòng)。 這次學(xué)年論文設(shè)計(jì)我得到了很多同學(xué)的幫助,其中我的論文指導(dǎo)老師對(duì)我的

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