图像处理课程设计应用matlab语言编制图像处理软件.doc
学号：0809131091 2010 - 2011学年 第 2 学期 数字图像处理课 程 设 计 报 告题 目：应用matlab语言编制图像处理软件 系别专业： 电气工程系08通信 学 号： 0809131091 姓 名： 尹 春 蕾 指导教师： 王 银 花 成 绩： 电气工程系一、设计要求：1、 读入图像，并对灰度图像或彩色图像进行显示，对彩色图像可以转化为灰度图像；2、 对读入的图像可以实现减小和提高图像分辨率的功能；3、 计算灰度图像的直方图并进行显示，讨论不同图像灰度分布的直方图特征；4、 对上述图像进行直方图均衡化处理，分析直方图均衡化的处理结果；5、 对给定的彩色图像，显示其R、G、B三分量图像的噪声图像及H、S、I三分量完成中值滤波和均值滤波；二、设计目的：MATLAB中的数字图像是由一个或多个矩阵表示的，矩阵可以是实数，也可以是复数，这意味着MATLAB强大的矩阵运算用于图像处理非常适合，矩阵运算的语法对MATLAB中的数字图像同样适用，并且在MATLAB中，图像是按像素存储的，即矩阵的每个元素代表一个像素。本次课程设计主要目的在于,了解常用的数据分析与处理原理及方法，能够运用相关软件进行模拟分析，本设计报告的主要内容包括：对彩色图像可以转化为灰度图像，对读入的图像可以实现减小和提高图像分辨率的功能，计算灰度图像的直方图并进行显示，对图像进行直方图均衡化处理关键词：MATLAB 图形处理 灰度直方图 直方图均衡化 三、设计内容及运行结果（一）设计过程1：找到一幅图片（格式为jpg,bmp,gif,tif等）保存在matlab文件夹的works文件夹下，并命名。2：修改对应程序里面的读取文件的图像的名字。3：运行程序后将图片保存在硬盘（后缀为.emf),写实验报告的时候在word里插入图片即可。（二）设计程序及运行结果1、读入图像，并对灰度图像或彩色图像进行显示，对彩色图像可以转化为灰度图像I=imread('ss.jpg');J=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图象'); subplot(2,2,2);imshow(J);title('转化为灰度图象');2、读入的图像可以实现减小和提高图像分辨率的功能I1=imread('2.jpg');I=rgb2gray(I1)J=dither(I);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图象'); subplot(2,2,2);imshow(J);title('分辨率增强后图象'); 3、计算灰度图像的直方图并进行显示，讨论不同图像灰度分布的直方图特征I1=imread('2.jpg');J1=rgb2gray(I1);subplot(2,2,1);imshow(I1);title('原图象'); subplot(2,2,2);imshow(J1);title('转化为灰度图象');subplot(2,2,3);imshow(J1);title('转化为灰度图象');imhist(J1);pause;I2=imread('3.jpg');J2=rgb2gray(I2);subplot(2,2,1);imshow(I2);title('原图象'); subplot(2,2,2);imshow(J2);title('转化为灰度图象');subplot(2,2,3);imshow(J2);title('转化为灰度图象');imhist(J2);4、对上述图像进行直方图均衡化处理，分析直方图均衡化的处理结果I=imread('2.jpg');J=rgb2gray(I);J1=histeq(J);subplot(2,2,1);imshow(J); title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(J1); title('均衡化图像');subplot(2,2,3);imhist(J);subplot(2,2,4);imhist(J1); 5、对给定的彩色图像，显示其R、G、B三分量图像的噪声图像及H、S、I三分量完成中值滤波和均值滤波I1=imread('2.jpg');I=rgb2gray(I1);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像');subplot(2,2,2),imshow(J);title('加噪声后图像');K1=medfilt2(J);imshow(J)figure;imshow(K1),title('中值滤波后的图像');h=fspecial('sobel');K=filter2(h,J);figure;imshow(K),title(' 均值滤波后的图像')四、总结通过本课程设计，我对于MATLAB用于图像处理有了进一步的了解和认识，MATLAB语言除了有强大的矩阵处理功能之外，它的绘图功能和图像处理功能也是相当强大的。 利用MATLAB中提供的函数，对图像进行简单的处理，包括图像的读取、灰度值的获取、灰度图的获取、均值计算、标准差计算、方差计算、灰度直方图的获取、傅里叶变换等。通过强化训练，我认识到MATLAB强大的图像处理功能，虽然在本次训练中只用了其冰山一角，但让我对其图像处理功能有了初步的了解和认识。本训练中，我所做的主要是，理解一些图像处理中所用到的函数，并将其应用于图像的处理。五、参考文献【1】R.C.Gonzalez,R.E.Woods主编.数字图像处理（第二版）.电子工业出版社.2003【2】徐飞 施晓红主编.Matlab应用图像处理.西安电子科技大学出版社.2002【3】张强主编.精通MATLAB图像处理.电子工业出版社.2009-06【4】郑君里主编.信号与系统-MATLAB综合实验.高等教育出版社.2008-01【5】郭文彬主编.通信原理-基于MATLAB的计算机仿真.北京邮电大学出版社.2006【6】孔祥主编.MATLAB7.0基础教程.清华大学出版社.2005【7】Kenneth R.Castleman主编.电子工业出版社.2002【8】陆玲主编.数字图像处理.中国电力出版社.2009-03-25【9】李朝辉主编.数字图像处理及应用.机械工业出版社.2004-07-21【10】刘文耀主编.数字图像采集与处理.电子工业出版社.2007-08-01
