基于MATLAB的数字图像处理毕业设计(含源文件)（2020年10月整理）.pdf

发布时间：2022-06-03 发布人：admin 分类：说明书资料大小：1.45M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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学海无涯毕业设计(论文)任务书课题名称基于 MATLAB 的数字图像处理毕业设计(论文)的主要内容及要求： 1. 掌握数字图像处理的基本概念，了解数字图像处理的特点及其应用，了结图像的文件格式。 2. 掌握 MATLAB 仿真软件的基本知识和编程方法。 3. 掌握主要的图像处理方法及其原理（如图像增强，二值图像处理等），并通过 MATLAB 设计图像处理的程序来实现图像处理。 4. 翻译 5000 字英文资料。 5. 撰写毕业论文，并进行毕业答辩。指导教师签字： 1 第 1 页共 1 页

学海无涯摘要图像信息是人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，图像处理科学技术是科学研究、社会生产及人类生活中不可缺少的强有力工具。在信息社会中，数字图像处理科学在理论或实践上都存在着巨大的潜力。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB 强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了 MATLAB 软件，基于 MATLAB 的数字图像处理环境和如何利用 MATLAB 及其图像处理工具箱进行数字图像处理。主要论述了利用 MATLAB 实现二值图像分析、图像增强、图像复原等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像，图像复原 1 第 1 页共 2 页

学海无涯 Abstract The image information is a very important source for people to get the information and the important means of information, image processing technology is a powerful tool for scientific research, social production and human life.In the information society, the digital image processing science exists great potential both in theory or practice. Digital image processing is a computer using a certain algorithm for graphics and image processing technology. Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications.Image processing large amount of information, the speed of processing requirements are relatively high. MATLAB powerful computing and graphics display function, which makes image processing become more simple and intuitive. This paper introduces the MATLAB software and the MATLAB-based digital image processing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing.Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement, the two value image analysis, image restoration and other image processing technologies. Keywords: MATLAB, image ,image restoration digital image processing, image enhancement,two value 1 第 2 页共 2 页

学海无涯目录第 1 章绪论 .......................................................... 1 1.1 课题研究的目的及意义 ........................................... 1 1.2 国内外研究现状 ................................................ 1 1.3 课题内容安排 .................................................. 2 第 2 章数字图像处理的简介 .......................................... 3 2.1 图像的数字化过程 ............................................... 3 2.2 数字图像处理的基本内容 ......................................... 4 2.2.1 基本概念................................................... 4 2.2.2 数字图像处理的主要内容 .................................... 4 2.3 数字图像处理的特点和应用 ....................................... 6 2.3.1 数字图像处理的特点 ........................................ 6 2.3.2 数字图像处理的应用 ........................................ 6 2.4 数字图像类型 ................................................... 7 2.5 主要图像文件格式 ............................................... 7 第 3 章 MATLAB 仿真软件的简介 ....................................... 9 3.1 MATLAB 的历史背景 ............................................... 9 3.2 MATLAB 简介 .................................................... 10 3.3 MATLAB 的特点 .................................................. 10 3.4 MATLAB 在数字图像中的运用 ...................................... 11 第 4 章二值图像分析 ................................................ 13 4.1 二值图像的实现 ................................................ 13 4.2 二值形态学的基本运算 ....................................... 13 4.2.1 膨胀 .................................................... 14 4.2.2 腐蚀 .................................................... 15 4.3 二值分析进行图像处理综合应用 ................................ 16 4.3.1 噪声滤除 ................................................ 16 4.3.2 边缘提取 ................................................ 17 4.3.3 特征提取 ................................................. 18 第 5 章图像增强..................................................... 19 5.1 空域变换增强 .................................................. 19 5.1.1 增强对比度（线性变换） ................................... 19 5.1.2 图像求反 ................................................. 21 5.2 空域滤波增强 .................................................. 22 5.2.1 原理...................................................... 22 5.2.2 线性平滑滤波器（领域均值法） ........................... 23 5.2.3 非线性平滑滤波器（中值滤波法） ........................... 24 5.2.4 锐化滤波器 ............................................... 25 1 第 1 页共 2 页

学海无涯 5.3 图像频域增强 .................................................. 26 5.3.1 频域增强原理和功能 ....................................... 26 5.3.2 低通滤波 ................................................. 27 5.3.3 高通滤波 ................................................. 30 5.3.4 周期底纹清除滤波 ......................................... 33 5.3.5 同态滤波 ................................................. 33 第 6 章图像复原..................................................... 34 6.1 图像退化模型 .................................................. 34 6.2 维纳(Wiener)滤波 .............................................. 35 6.2.1 直接逆滤波................................................ 35 6.2.2 维纳(Wiener)滤波基本原理 ................................. 35 6.3 Lucy-Richardson 迭代非线性算法 ................................ 37 第 7 章总结与展望 .................................................. 39 7.1 总结 .......................................................... 39 7.2 展望 .......................................................... 39 致谢 ................................................................. 40 参考文献 ............................................................. 41 1 第 2 页共 2 页

学海无涯第1章绪论本章主要介绍课题研究的目的及意义，该课题国内外研究现状以及论文内容安排等。 1.1 课题研究的目的及意义数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或者其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立体断层图像的重建等。总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。由于计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。 MathWorks 公司推出的 MATLAB 软件是学习数理知识的好帮手。应用 MATLAB 友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块，可以使人较快地认识、理解图像处理的相关概念，逐步掌握图像信号处理的基本方法，进而能够解决相关的工程和科研中的问题。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大，数字图像处理对人类的作用将是不可限量 [1]。 1.2 国内外研究现状数字图像处理起源于 20 世纪 20 年代。当时，人们通过 Bartlane 海底电缆图片传输系统，从伦敦到纽约传输了一幅经过数字压缩后的照片，从而把传输时间从一周多缩短到不足三个小时。为了传输图片，该系统在传输端进行了图像编码，然后在接收端用特殊打印设备重构了该图片。尽管这一应用包含了数字图像处理的知识，但是并没有使用计算机。而数字图像处理需要很大的存储空间和计算能力，其发展受到计算机中数据存储、显示和传输等相关技术发展的制约 [2]。在 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。 20 世纪 60 年代初期数字图像处理作为一门学科大约形成了。第一台可执行图像处理任务的大型计算机出现。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（ J P L）。他们对航天探测器徘徊者 7 号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图 1 第 1 页共 41 页

学海无涯像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 20 世纪 60 年代末 70 年代初，数字图像处理技术应用于医学图像、地球遥感监测和天文学等诸多领域。1972 年英国 EMI 公司工程师 Housfield 发明了用于头颅诊断的 X 射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的 CT（Comput er Tomograph）。CT 的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975 年 EMI 公司又成功研制出全身用的 CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979 年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。1972 年美国陆地资源卫星 (Landsat)将多谱图像用于资源探测。同年，计算机层析仪 (CT)问世，它将图像重建技术用于医学 [3]。 20 世纪 70 年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是 70 年代末 MIT 的 Marr 提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索新的领域。 1.3 课题内容安排本文主要以 MATLAB 为工具来实现数字图像的处理。全文共分 7 章，内容安排如下：第一章绪论，介绍了课题研究目的及意义和国内外研究现状。第二章介绍了图像的数字化、数字图像处理的基本知识和图像文件格式。第三章介绍了 Matlab 仿真软件。第四章介绍了二值图像操作原理及利用 MATLAB 实现二值图像操作。第五章介绍了图像增强的原理及利用 MATLAB 来实现图像增强。第六章介绍了图像复原原理及利用 MATLAB 实现图像复原。第七章总结与展望。 2 第 2 页共 41 页

学海无涯第 2 章数字图像处理的简介 2.1 图像的数字化过程图像的数字化过程就是在计算机内生成一个二维矩阵的过程。数字化的目的是将一幅图像以数字的形式进行表示，并且要做到既不失真又便于计算机进行处理。图像的数字化要求是要达到以最小的数据量不失真地描述图像信息。数字图像 (digital imagine)和传统的图像即模拟图像(picture)是有差别的。图像的数字化包括采样和量化两个过程。 1.采样采样(sampling)就是把在时间上和空间上连续的图像分割成离散点（采样点，即像素）的集合的一种操作。采样是对图像空间坐标的离散化，它决定了图像的空间分辨率。采样越细，越能精确地表现图像。图像基本上是在二维平面上连续分布的信息形式要把它输入到计算机中，首先要把二维信号变成一维信号，因此要进行扫描(scanning)。最常用的扫描方法是在二维平面上按一定间隔顺序地从上方顺序地沿水平方向的直线（扫描线）扫描，从而取出浓淡值（灰度值）的线扫描（Laster 扫描）。对于由此得到的一维信号，通过求出每一特定间隔的值，可以得到离散的信号。对于运动图像除进行水平，垂直两个方向的扫描以外，还有进行时间轴上的扫描。通过采样，如设横向的像素数为 M，纵向的像素数为 N，则画面的大小可以表示为“M*N”个像素。一般来说，图像中细节越多，采样的间隔应当越小。 2.量化如果把这些连续变化的值（灰度值）量化为 8bit，则灰度值被分成 0-2552 的 256 个级别，分别对应于各个灰度值的浓淡程度，叫做灰度等级或灰度标度。经过采样，图像被分解成在时间上和空间上离散分布的像素，但是像素的值（灰度值）还是连续值。像素的值，是指白色-灰色-黑色的浓淡值，有时候也指光的强度（亮度）值或灰度值。把这些连续的浓淡值或灰度值变为离散的值（整数值）的操作就是量化。在 0-255 的值对应于白-黑的时候，有以 0 为白，255 为黑的方法，也有以 0 为黑，255 为白的方法，这取决于图像的输入方法以及用什么样的观点对图像进行处理等，这是在编程时应特别注意的问题。但在只有黑白二值的二值图像的情形，一般设 0 为白，1 为黑[4]。量化的方法有： (1) 分层量化（Hierarchical quantization） (2) 均匀量化（Uniform quantization） (3) 非均匀量化（Non-uniform quantization）分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值分成有限多的层次。均匀量化是把 3 第 3 页共 41 页

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