数字图像管理组织-教学规划.doc
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1、,电子科技大学数字图像处理课程设计 课题名称 数字图像处理 院(系) 通信与信息工程学院 专 业 通信工程 姓 名 王亮森 学 号 2014010904013 起讫日期 2015.11.27 2015.12.13 指导教师 王登位 2015年12月15日目 录摘要: 03课题一:图像的灰度级分辨率调整04课题二:噪声的叠加与频域低通滤波器应用06课题三:顶帽变换在图像阴影校正方面的应用13课题四:利用Hough变换检测图像中的直线15课题五:图像的阈值分割操作及区域属性20课题六:基于MATLAB的GUI程序设计23结束语: 36参考文献: 37基于MATLAB的数字图像处理课题设计摘 要本文
2、首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍;并通过七个课题实例,借助MATLAB的图像处理工具箱(Computer Vision System Toolbox)对这些案例逐一实现,包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等,常用的图像变化与处理;然后通过MATLAB的GUI程序设计,对部分功能进行模块化整合,设计出了数字图像处理的简易软件;最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。关键词:灰度值调整 噪声 图像变换 MATLAB GUI设计课题一:图像的灰度级分辨率调整设计要求:将图像的灰度级分辨率调整至,并在同一个fig
3、ure窗口上将它们显示出来。设计思路:灰度级分辨率又称色阶,是指图像中可分辨的灰度级的数目,它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度,所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低,图像中所包含的颜色数目将变得越来越少,从而在颜色维度造成图像信息量的退化。MATLAB提供了histeq函数用于图像灰度值的改变,调用格式如下:J = histeq(I,n)其中J为变换后的图像,I为输入图像,n为变换的灰度值。依次改变n的值为 128、64、32、16、8、4、2 就可以得到灰度值分辨率为128、64、32、16、8、4、2的输
4、出图像。利用MATLAB的subplot命令可以将不同灰度的图像放在同一个figure中方便对比。课题实现:该思路的MATLAB源代码如下:in_photo=imread(lena.bmp);%读入图片“lena.bmp”,位置在matlab当前工作区路径下D:TempProjectMatlabWorksfor i = 128,64,32,16,8,4,2 syms(out_photo,num2str(i); %利用for循环定义7个变量,作为不同灰度值分辨率的输出变量 eval(out_photo,num2str(i), =histeq(in_photo,i),;); %histeq函数用于
5、改变图像灰度值,用eval函数给变量循环赋值end figure();set(figure(1),NumberTitle,off,Name,图像的灰度级调整) ;%设置figure名称subplot(2, 4, 1); imshow(in_photo,); title(Orginal);subplot(2, 4, 2); imshow(out_photo128,); title(Gray value 128);subplot(2, 4, 3);imshow(out_photo64,);title(Gray value 64);subplot(2, 4, 4);imshow(out_photo3
6、2,);title(Gray value 32);subplot(2, 4, 5);imshow(out_photo16,);title(Gray value 16);subplot(2, 4, 6);imshow(out_photo8,);title(Gray value 8);subplot(2, 4, 7);imshow(out_photo4,);title(Gray value 4);subplot(2, 4, 8);imshow(out_photo2,);title(Gray value 2);%输出所有图形程序运行结果如下图:可以看出原图lena.bmp被转化为灰度值分辨率不同的7
7、个图像。课题二:噪声的叠加与频域低通滤波器应用设计要求:往图像中叠加不同类型的噪声,并设计一个频域低通滤波器来去除之。设计思路:一、 噪声叠加:首先需要在输入图片中叠加不同类型的噪声。MATLAB提供了imnoise函数用于在图像中加入噪声,调用格式如下:J = imnoise(I,type)J为叠加噪声后的图像,I为输入图像,type分为:gaussian(Gaussian white noise with constant mean and variance);localvar(Zero-mean Gaussian white noise with an intensity-depende
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