课程设计参考样本

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1、数学专业课设专业：数学与应用数学081姓名：王艳静学号：20080013410722图像锐化、平滑及边缘检测摘要数字图像处理（DigitalImageProcessing）是指用计算机对数字图像进行的处理，数字图像处理主要有两个目的：其一，为了便于分析而对图像信息进行改进；其二，为使计算机自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。数字图像处理可以定义为对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果。其过程表现为一幅图像变为另一幅经过修改或改进的图像，是一个由图像到图像的过程。而数字图像分析则是指将一幅图像

2、转化为一种非图像的表示。数字图像处理方法大致可分为两大类，即空域处理方法和变换域处理方法。数字图象处理常用方法有图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述等。本文我们主要讨论图像增强和复原与图像分割。图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可是图像中物体的轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采

3、用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。图像分割是数字图象处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割法，但还没有一种普遍使用于各种图像的有效方法、因此，对图像分割的研究还在深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。221实验目的1)掌握MATLAB中常用的图像处理语句；2)掌握图像平滑、锐化和边缘检测的理论基础；3)掌握图像平滑、锐化和边缘检测的MATLAB编程方法；4)验证图

4、像锐化、平滑及边缘检测理论；5)观察图像平滑、锐化和边缘检测的结果，并与MATLAB中的库函数做对比，分析其优劣性。2实验的软、硬件平台1)硬件：微型图像处理系统（包括：主机、PC机、摄像机）2)应用软件：MATLAB3实验内容1)掌握MATLAB编程方法；2)学会独立编写MATLAB程序实现对图像的平滑、锐化和边缘检测处理；3)分析实验结果，并与库函数作比较，得出结论。4实验要求1)进一步学习MATLAB编程的步骤及流程；2)编写图像锐化(Sobel、Prewitt、Robert)、平滑(中值滤波，均值滤波，高斯

5、滤波)及边缘检测的程序(Sobel、Prewitt、Robert、LOG)；与MATLAB库函数处理效果作对比；3)编译并改错；4)提交程序及文档；5)写出本次实验的体会。5图像增强22图像增强作为基本的图像处理技术，图像增强的方法有图像平滑与锐化。其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”更“有用”的图像。图像增强算法并不能增加原始图像的信息，而是通过某种技术手段有选择地突出对某一具体应用有价值的信息。大多数数字图像系统中，输入光图像都是通过扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行存储、处理

6、和传输等，最后形成多维图像信号。在这一系列复杂过程中，图像数字化设备、电气系统和外界影响将使得图像噪声的产生不可避免。基于空间域的增强方法是指直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像素点的灰度值进行处理。根据所采用的技术不同又可分为灰度变换和空域滤波两类方法。频率域增强法首先将图像从空间域按照某种变换模型（如傅立叶变换或其他变换等）变换到频率域，然后在频域对图像进行处理，再将其反变换到空间域。通常包括低通、高通和同态等滤波器结构。5.1图像平滑平滑技术用于平滑图像中的噪声，是数字图像处理中的重要组成部分。下

7、面对受到几种典型噪声污染的图像分别进行了邻域平均法、中值滤波，并对其效果进行了分析比较，得出了结论。5.1.1邻域平均法（1）原理一幅图像往往受到各种噪声源的干扰（如电传感器和传输误差等），这种噪声常常为一些孤立的像素点，它们像雪花使图像被污染，噪声往往是叠加在图像上的随机噪声,而图像灰度应该相对连续变化的，一般不会突然变大或变小，这种噪声可以用邻域平均法使它得到抑制。邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均来代替一个像素原来的灰度值，实现图像的平滑。对于给定的图像中的每个像点，取其

8、邻域。设含有个像素，取其平均值作为处理后所得图像像点处的灰度。用一像素邻域内各像素灰度平均值来代替该像素原来的灰度，即是邻域滤波技术。邻域的形状和大小根据图像特点确定。一般取的形状是正方形、矩形、十字形等，的形状和大小可以在全图处理过程中保持不变，也可以根据图像的局部结构统计特性而变化，点一般位于的中心。如为邻域，点位于的中心，则。假设噪声是加性噪声，在空间