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1、《数字图像处理》课程设计1、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。2、课程设计要求1、要充分认识课程设计对培养自己的重要性，认真做好设计前的各项准备工作。尤其是对编程软件的使用有基本的认识。2、既要虚心接受老师的指导，又要充分发挥主观能动性。结合课题，独立思考，努力钻研，勤于实践，勇于创新。3、独立按时完成规定的工作任务，不得弄虚作假，不准抄袭他人内容，否则成绩以不及格计。4、在设计过程中，要严格要求自己，树立严肃、严密、严谨的科学态度，必须按
2、时、按质、按量完成课程设计。5.2实施要求1、理解各种图像处理方法确切意义。2、独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。3、在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。用图像平均的方法消除噪声编程：J=imread('.jpg');I=rgb2gray(J);[m,n]=size(I);II1=zeros(m,n);fori=1:16II(:,
3、:,i)=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);II1=II1+double(II(:,:,i));ifor(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16));figure;imshow(uint8(II1/i));endend迭加零均值高斯随机噪声图像4幅同类图像加平均8幅同类图像加平均16幅同类图像加平均用平滑滤波方法消除噪声编程：I=imread('.jpg');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(231),imshow(I);title('原图像');su
4、bplot(232),imshow(J);title('添加高斯噪声图像');k1=filter2(fspecial('average',3),J);k2=filter2(fspecial('average',5),J);k3=filter2(fspecial('average',7),J);k4=filter2(fspecial('average',9),J);subplot(233),imshow(uint8(k1));title('3*3模板平滑滤波');subplot(234),imshow(uint8(k2));title('5*5模板平滑滤波');s
5、ubplot(235),imshow(uint8(k3));title('7*7模板平滑滤波');subplot(236),imshow(uint8(k4));title('9*9模板平滑滤波');用中值滤波方法消除噪声编程：I=imread('.jpg');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);subplot(231),imshow(I);title('原图像');subplot(232),imshow(J);title('添加高斯白噪声图像');k1=medfilt2(J);k2=medfilt2(J,[5
6、5]);k3=medfilt2(J,[77]);k4=medfilt2(J,[99]);subplot(233),imshow(k1);title('3×3模板中值滤波')subplot(234),imshow(k2);title('5×5模板中值滤波')subplot(235),imshow(k3);title('7×7模板中值滤波')subplot(236),imshow(k4);title('9×9模板中值滤波')用理想低通滤波方法消除噪声编程：I=imread('.jpg');J=rgb2gray(I);J=imnoise(J,'gaussian',0,
7、0.02);subplot(331);imshow(J);J=double(J);f=fft2(J);g=fftshift(f);subplot(332);imshow(log(abs(g)),[]),color(jet(64));[M,N]=size(f);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=5;fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);ifd<=d0h=1;elseh=0;endg(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g
8、)));subplot(
