基于MATLAB的數(shù)字圖像處理-畢業(yè)設(shè)計(jì)PPT_第1頁
基于MATLAB的數(shù)字圖像處理-畢業(yè)設(shè)計(jì)PPT_第2頁
基于MATLAB的數(shù)字圖像處理-畢業(yè)設(shè)計(jì)PPT_第3頁
基于MATLAB的數(shù)字圖像處理-畢業(yè)設(shè)計(jì)PPT_第4頁
基于MATLAB的數(shù)字圖像處理-畢業(yè)設(shè)計(jì)PPT_第5頁
已閱讀5頁,還剩15頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、基于MATLAB的數(shù)字圖像處理 班級: 姓名: 指導(dǎo)教師: 目錄1. 數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容2. MATLAB軟件簡介3. 圖像增強(qiáng)4. 二值圖像分析5. 圖像復(fù)原數(shù)字圖像處理的基本內(nèi)容(1)基本概念 數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)是通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。(2)主要內(nèi)容 圖像數(shù)字化 圖像分析 圖像壓縮 圖像復(fù)原(恢復(fù)) 圖像增強(qiáng) 圖像增強(qiáng)處理的方法與頻域增強(qiáng)方法:1.空域?yàn)V波增強(qiáng) 1.1.線形濾波 1.2.非線形濾波 2.空間變換增強(qiáng) 1.1.增強(qiáng)對比度 1.2.圖像求反頻域增強(qiáng): 1.高通濾波 階截?cái)囝l率

2、為d0的Butterworth高通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為: H(u,v)= 2.低通濾波 階截?cái)囝l率為d0的Butterworth低通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為: H(u,v)= MATLAB軟件簡介MATLAB 是MATrix LABoratory(“矩陣實(shí)驗(yàn)室”)的縮寫,不僅具備完善的科學(xué)計(jì)算功能,而且能勝任眾多專業(yè)領(lǐng)域的仿真和設(shè)計(jì)任務(wù),甚至能自動生成直接與硬件關(guān)聯(lián)的代碼,在圖像處理、系統(tǒng)仿真、數(shù)字信號處理、自動控制等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。MATLAB新特點(diǎn):1.數(shù)據(jù)類型和面向?qū)ο缶幊碳夹g(shù)2.控制流和函數(shù)類型3.大量引入圖形用戶界面4.引入了全方位幫助系統(tǒng)5. M 文件編輯、調(diào)試 的集成環(huán)境和性能剖析

3、6.MATLAB 環(huán)境可運(yùn)行文件的多樣化圖像增強(qiáng)空域變換增強(qiáng):1.增強(qiáng)對比度 增強(qiáng)對比度實(shí)際是增強(qiáng)原圖像的各部分的反差。實(shí)際中往往是通過原圖中某兩個灰度值之間的動態(tài)范圍來實(shí)現(xiàn)的。 MATLAB代碼所示: f=X2(i,j); g(i,j)=0; if(f=0)&(f=f1)&(f=f2)&(f=0)&(f=f1) g(i,j)=g1-k*f; else g(i,j)=0; end end end figure,imshow(mat2gray(g)運(yùn)行后:圖像增強(qiáng)代碼:I=imread(saturn.tif);J=imnoise(I,salt & pepper,0.02);imshow(I)fi

4、gure,imshow(J)K1=filter2(fspecial(average,3),J)/255;figure,imshow(K1)title(3*3的均值濾波器)空域?yàn)V波增強(qiáng):1.線性平滑濾波器 線性低通濾波器是最常用的線性平滑濾波器。這種濾波器的所有系數(shù)都是正的。對3*3的模板來說,最簡單的操作是取所有系數(shù)都為1。為保證輸出圖像仍在原來的灰度范圍內(nèi),在計(jì)算R后要將其除以9再進(jìn)行賦值。這種方法稱為鄰域平均法。圖像增強(qiáng)2.非線性平滑濾波器 中值濾波器是最常用的非線性平滑濾波器。它是一種臨域運(yùn)算,類似于卷積,但計(jì)算的不是加權(quán)求和,而是把鄰域中的像素按灰度級進(jìn)行排序,然后選擇改組的中間值作為

5、輸出的像素值。 原圖 加入椒鹽噪聲的圖像 均值濾波器處理圖像圖像增強(qiáng)代碼:I=imread(saturn.tif);J=imnoise(I,salt & pepper,0.02);K1=medfilt2(J,3,3);figure,imshow(K1) 原圖 加入椒鹽噪聲的圖像 中值濾波處理 圖像圖像增強(qiáng)3.線性銳化濾波器 圖像銳化的目的是為了突出圖像的邊緣信息,加強(qiáng)圖像的輪廓特征,以便于人眼的觀察和機(jī)器的識別。線性高通濾波器是最常用的線性銳化濾波器。這種濾波器的中心系數(shù)都是正的,而周圍的系數(shù)都是負(fù)的。對3*3的模板來說,典型的系數(shù)取值是: -1 1 1;-1 8 1;-1 1 -1代碼: I

6、=imread(saturn.tif); imshow(I1);m=fspecial(laplacian) title(高通濾波laplacian算子)I1=filter2(m,I)subplot(1,2,2);h=fspecial(unsharp,0.5);title(高通濾波unsharp)I2=filter2(h,I)/255;subplot(1,2,1);圖像增強(qiáng)4.圖像頻域增強(qiáng):1.Butterworth 低通濾波器是一種物理上可以實(shí)現(xiàn)的低通濾波器,n階,截?cái)囝l率為d0的Butterworth低通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)為: H(u,v)=圖像增強(qiáng) 由于在通帶與阻帶之間有個平滑的過渡帶的存在

7、,用Butterworth低通濾波器得到的輸出圖像保留了微量的高頻信號,從而使圖像的邊緣模糊程度大大降低。代碼: for i=1:N1 for j=1:N2d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2);h=1/(1+0.414*(d/d0)(2*n);result(i,j)=h*g(i,j);加噪去噪圖像增強(qiáng)2.Butterworth(巴特沃斯)高通濾波器 利用高通濾波器可以對圖像的邊緣信息進(jìn)行增強(qiáng),起到銳化圖像的作用。原理與低通濾波相反。代碼:for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2); if(d=0) h=0; else h=1/(1+0.41

8、4*(d0/d)(2*n); 處理后的圖二值圖像分析1.膨脹 膨脹是使區(qū)域從四周向外擴(kuò)大,給圖像中的對象邊界添加像素。2.腐蝕腐蝕則是使區(qū)域從四周同時(shí)向內(nèi)縮小,刪除對象邊界某些像素。二值圖像分析3.綜合應(yīng)用(1)噪聲濾除開運(yùn)算:開運(yùn)算是先對圖像進(jìn)行腐蝕,然后再進(jìn)行膨脹的結(jié)果。閉運(yùn)算:閉運(yùn)算是先對圖像進(jìn)行膨脹,然后再進(jìn)行腐蝕的結(jié)果。 將開啟運(yùn)算和閉合運(yùn)算結(jié)合起來可構(gòu)成噪聲濾除器。 MATLAB中還提供了預(yù)定義的形態(tài)函數(shù)bwmorph。代碼:I3=imnoise(I2,salt & pepper);I4=bwmorph(I3,open);I5=bwmorph(I4,close); 二值圖像分析(2)邊緣提取圖像B對圖像A進(jìn)行腐蝕,然后用A減去腐蝕后的圖像即可得到邊緣。 在MATLAB提供了bwperim函數(shù)用于對二值圖像進(jìn)行邊緣提取。代碼:I1=imread(blood1.

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論