资源描述:
《基于matlab的数字图像处理技术与应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、河北交流HEBEINONGJI农机摘要:目前,随着因特网的发展和普及,人们对数字图像处理技术有了很大重视。数字图像处理技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域及办公室,走进了人们的日常生活。本文主要研究基于MATLAB工具的数字图像处理技术,用MATLAB巴特沃斯低通滤波器处理图像的过程。关键词:数字图像处理;MATLAB;巴特沃斯低通滤波器基于MATLAB的数字图像处理技术与应用山西中北大学机电工程学院郝强赵河明张毅1MATLAB数字图像处理技术简介了图像中物体的边缘和随机噪声信息。低通滤波器的MAYLAB是美国MathWork
2、s公司出品的商业数学功能是通过滤波器函数H减弱或抑制高频分量,保留软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值低频分量。因此,低通滤波器与空域中的平滑滤波器一计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括样可以消除图像中的随机噪声,削弱边缘效应,起到平MATLAB和Simulink两大部分,应用十分广泛。MAT-滑图像的作用。LAB拥有强大的数据可视化能力,可将向量和矩阵用常用的低通滤波器包括理想低通滤波器、巴特沃图形表现出来。斯低通滤波器、指数低通滤波器和梯形低通滤波器等图像处理技术是用数字信号代替图像信号,然后多种类型。这里
3、我们只讨论巴特沃斯低通滤波器。用计算机进行处理。它已在人们生活的各个方面受到巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器的传递函数为广泛的重视和应用,并且有了巨大的成果。1H(u,v)=2n图像处理的过程有:图像采集、图像分析和图像输D(u,v)1+姨姨出三部分。图像采集用特定的采集系统抓取图像,然后D0把模拟的图像转化为数字图像,便于计算机对其进行式中,D0为截止频率;n为滤波器的阶次。一般情况处理。图像处理分析是整个图像处理技术最关键的部下,当H(u,v)下降到最大值的1/2时,D(u,v)为截止频率分,其目的在于通过边缘检测
4、、物体定位等,了解图像。D0。在实际应用中,有时也取H(u,v)下降至最大值的2图像的巴特沃斯低通滤波姨2/2时的D(u,v)作为截止频率D0。这时,其传递函数为图像从空间域变换到频域后,其低频分量对应图1H(u,v)=2n像中灰度值变换比较缓慢的区域,而高频分量则表示D(u,v)1+(姨2-1)姨姨D0作者简介:郝强,1988出生,硕士研究生,研究方向:信息处理与目标识别技术。巴特沃斯低通滤波器又称为最大平坦滤波器,其姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨姨提高物资管理效率
5、,该公司实施全面信息化战略,尤其在物资管理方面取得显著成效。参考文献:[1]王明玉.第三方物流企业参与供应链库存管理的研究[J].商场现代化,2008(33).[2]郭洁.基于VIM的库存管理新思路[J].商场现代化,2005(18).[3]夏宝云.国家电网SG-ERP建设前景介绍[C].2011信息技术与智能电网发展峰会,2011.[4]蒋践,印斌,杨华飞.电网企业ERP系统中物资编码的研究与实现[J].电力信化,2010(9).图3应用架构设计[5]金翔.浅谈关于电力企业的物资管理的几点思考[J].商场6结论现代化,2011(
6、3).为能够适应公司管理信息化的需求而建立的物资[6]申淑霞.浅谈ERP在物资管理中的核心作用[J].民营科技,2010(3).信息管理系统平台,不仅能够规范公司的物资管理,加[7]李江.基于ERP系统的采购管理与传统采购管理的对比[J].快物资周转,节约资金,而且还能降低公司运行成本,中国商贸,2013(10).2014年第11期45交流河北农机HEBEINONGJI通带与阻带之间的过渡比较平坦。因此,巴特沃斯低通h=1/(1+(d/d0)^(2*n));滤波器的特点是:在通过频率与截止频率之间没有明end显的不连续性,不会出现
7、“振铃”响应,其效果好于理想result(i,j)=h*g(i,j);%图像矩阵计算处理低通滤波器。end以下是用巴特沃斯低通滤波器对图像进行处理的endMATLAB程序。F3=log(abs(result));I1=imread('tu1.jpg');figure,imshow(F3,'initialMagnification','fit');%滤波后的傅figure,imshow(I1);%原始图像里叶变换图像如图1所示:colormap(jet);%设置色彩索引图colorbar%显示色彩索引条如图3所示:图3result=
8、ifftshift(result);图1X2=ifft2(result);f=double(I1);%数据类型转换X3=uint8(real(X2));g=fft2(f);%图像傅里叶变换figure,imshow(X3);%低通滤波图像g=fft