数字图像处理_课程论文

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1、★数字图像处理期末大作业★指导老师：吴建辉学生：钟涛学号：《数字图像处理》期末大作业暨课程考核报告姓名：钟涛序号：33班级：N电信10-1F学号：指导老师：吴建辉13/13★数字图像处理期末大作业★指导老师：吴建辉学生：钟涛学号：目录I.算法的Matlab实现-3-1.1.绘制灰度直方图，实现直方图均衡化和直方图匹配（规定化）-3-1.1.1算法原理-3-1.1.2算法设计-3-1.1.3实验结果及对比分析-3-1.2.灰度图像的对比度增强-4-1.2.1.算法原理-4-1.2.2.算法设计-4-1.2.3.实验结果及分析-5-1.3.图形的几

2、何变换-5-1.3.1.算法原理-5-1.3.2.算法设计-5-1.3.3.实验结果及分析-6-1.4.图像加噪（用输入参数控制不同噪声），然后使用空域和频域进行滤波处理-6-1.4.1.算法原理-6-1.4.2.算法设计-6-1.4.3.实验结果及分析-6-1.5.采用robert，prewitt，sobel，拉普拉斯算子对图像进行边缘提取-7-1.5.1.算法原理-7-1.5.2.算法设计-7-1.5.3.实验结果及分析-7-1.6.附加题目-8-1.6.1.算法原理-8-1.6.2.算法设计-8-1.6.3.实验结果及分析-8-II.基于

3、Matlab的算法包的GUI设计-9-2.1.GUI概述-9-2.2.算法包GUI界面功能设计-9-2.3.GUI界面设计结果-10-2.4.GUI图像处理算法包实验结果-10-III.小结（感受和体会）-12-13/13★数字图像处理期末大作业★指导老师：吴建辉学生：钟涛学号：I.算法的Matlab实现1.1.绘制灰度直方图，实现直方图均衡化和直方图匹配（规定化）1.1.1算法原理灰度直方图表示数字图像中每一灰度级出现的频率，即该灰度级的像素数与图像的总像素数之比。灰度图像为256级灰度，通过find()函数寻找每一级灰度值的像素的个数并统计

4、，计入行向量中，统计结束后讲统计结果绘制成直方图。1.1.2算法设计采用MATLABIPT工具箱函数imhist()便可以求出图像的直方图，调用格式为imhist(I)，I为待处理的图像。采用IPT函数histeq()可以对图像进行均衡化以及规定化，调用格式为（1）J=histeq(I,hgram)，（2）J=histeq(I,n)，其中n=256时，对图像进行均衡化。hgram为指定的向量时便可对图像进行规定化。MATLAB源程序：Img=imread('E:Desktop数字图像-期末大作业myself.jpg');%读取图像figu

5、re(1);imshow(Img);title('原图像像素图'),Img=rgb2gray(Img);%绘制直方图[m,n]=size(Img);figure(2);bar(0:255,imhist(Img)/(m*n),'b');title('原图像直方图');xlabel('灰度图');ylabel('出现概率');%三，直方图均衡化S1=zeros(1,256);fori=1:256forj=1:iS1(i)=GP(j)+S1(i);%计算SkendendS2=round(S1*256);%将Sk归到相近级的灰度fori=1:256GP

6、eq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率endfigure(3);bar(0:255,GPeq,'r')%显示均衡化后的直方图title('均衡化后的直方图');xlabel('灰度值');ylabel('出现概率');figure(4);1.1.3实验结果及对比分析13/13★数字图像处理期末大作业★指导老师：吴建辉学生：钟涛学号：通过结果可以看出，图像的灰度级集中在灰度值较大的区间，这就是图像看上去较明亮的原因。通过均衡后结果可以看出，图像的显示效果得到了明显改善，灰度值不再集中在数值较大的区域，

7、而是均匀分布在整个灰度级区间内。1.1.灰度图像的对比度增强1.2.1.算法原理讲图像的亮度值映射到一个新的区间，即将low_in至high_in之间的值映射到low_out到high_out之间的值。1.2.2.算法设计采用IPT工具箱函数imadjust()，可以对图像的亮度对比度进行调整。其调用格式为g=imadjust(f,[low_in,high_in],[low_out,high_out],gamma).另外，采用对数变化式g=1./(1+（m./(double(f)+eps)）.^E)可以对图像的对比度进行变换。MATLAB源程序

8、：Img=imread('E:pic8.jpg');%读取图像iflength(Img)==0%Ifonlyoneargumentitmustb