matlab图像处理毕业设计

matlab图像处理毕业设计

Matlab图像处理毕业设计

在计算机科学与技术领域，图像处理一直是一个重要的研究方向。随着数字图

像的广泛应用，图像处理技术也变得越来越重要。Matlab作为一种功能强大的

编程语言和开发环境，被广泛应用于图像处理领域。本文将探讨如何使用

Matlab进行图像处理的毕业设计。

首先，我们需要明确毕业设计的目标和要求。一个好的毕业设计应该能够展示

学生对图像处理理论和实践的深入理解，并能够解决实际问题。因此，在选择

毕业设计的题目时，我们应该选择一个有挑战性和实用性的课题。

一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像增强算法研究。图像增强是图像处理的一个重要分支，旨在改善图像的质量和清晰度。在这个课题中，我们可

以选择一个或多个图像增强算法，并使用Matlab实现和比较它们的性能。例如，我们可以选择直方图均衡化、自适应直方图均衡化、多尺度增强等算法，并通

过实验比较它们在不同图像上的效果。

另一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像分割算法研究。图像分割是图像处理中的一个重要任务，旨在将图像分成若干个具有相似特征的区域。在这

个课题中，我们可以选择一个或多个图像分割算法，并使用Matlab实现和评估它们的性能。例如，我们可以选择基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法等，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。

此外，我们还可以选择其他与图像处理相关的课题，如图像压缩、图像恢复、

图像特征提取等。无论选择哪个课题，我们都需要深入研究相关的理论知识，

并使用Matlab进行算法实现和实验验证。

在进行毕业设计时，我们应该注意以下几点。首先，我们应该充分理解所选择

的图像处理算法的原理和特点，并能够清楚地解释它们的优缺点。其次，我们

应该熟练掌握Matlab的基本操作和图像处理工具箱的使用，以便能够高效地实现和测试算法。此外，我们还应该注意实验设计的合理性和结果的可靠性，确

保实验结果的准确性和可重复性。

在毕业设计的最后阶段，我们应该撰写一份完整的毕业论文，详细介绍我们的

研究内容、实验设计和结果分析。论文应该具有清晰的结构和逻辑，包括引言、相关工作、方法、实验结果、讨论和结论等部分。此外，我们还可以在论文中

加入一些实验结果的图表和算法的伪代码，以便读者更好地理解和重复我们的

研究。

总之，Matlab图像处理毕业设计是一个有挑战性和实用性的课题。通过深入研

究相关的理论知识和使用Matlab进行算法实现和实验验证，我们可以展示我们在图像处理领域的专业能力和研究水平。通过撰写一份完整的毕业论文，我们

可以将我们的研究成果和经验分享给其他人，并为图像处理领域的发展做出贡献。希望本文对即将进行Matlab图像处理毕业设计的同学们有所帮助。

基于matlab图像处理的车牌识别系统_毕业设计论文

基于matlab图像处理的车牌识别系统

目录 摘要 (1) 第一章绪论 (3) 1.1研究背景及意义 (3) 1.2车牌系统简介 (4) 1.2.1国内外现状 (5) 1.2.2车牌识别难点 (6) 1.3 MATLAB的简介 (7) 1.3 MATLAB语言特点 (8) 第二章图像预处理 (8) 2.1 图像采集 (8) 2.2 图像预处理 (9) 2.2.1 图像灰度化 (9) 2.2.2 图像增强 (11) 第三章车牌定位与分割 (12) 3.1 车牌定位 (13) 3.2 车牌分割 (17) 3.3 车牌进一步处理 (17) 第四章字符分割和归一化 (18) 4.1 字符分割 (19) 4.2 字符归一化 (19) 4.3 字符识别 (20) 第五章汽车号牌识别系统实现与分析 (22) 5.1 系统实现 (22) 5.2 系统分析 (25) 总结 (28) 参考文献 (29) 致谢 (30)

摘要 随着二十一世纪到来，经济快速发展和人们生活水平显著提高，汽车逐渐成为家庭的主要交通工具。汽车的产量快速增多，车辆流动也变得越来越频繁，因此给交通带来了严重问题，如交通堵塞、交通事故等，智能交通系统(Intelligent Transportation System)的产生就是为了从根本上解决交通问题。在智能交通系统中车牌识别技术占有重要位置，车牌识别技术的推广普及必将对加强道路管理、城市交通事故、违章停车、处理车辆被盗案件、保障社会稳定等方面产生重大而深远的影响。 该设计主要研究基于MATLAB软件的汽车号牌设别系统设计，系统主要包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别五大核心部分。系统的图像预处理模块是将图像经过图像灰度化、图像增强、边缘提取、二值化等操作，转换成便于车牌定位的二值化图像；利用车牌的边缘、形状等特征，再结合Roberts 算子边缘检测、数字图像、形态学等技术对车牌进行定位；字符的分割采用的方法是将二值化后的车牌部分进行寻找连续有文字的块，若长度大于设定的阈值则切割，从而完成字符的分割；字符识别运用模板匹配算法完成。以上每个功能模块用MATLAB软件实现，最后识别出车牌，在研究设计的同时对其中出现的问题进行具体分析、处理，并寻求更优的方法。[1] 关键词：MATLAB 车牌识别系统字符识别图像处理

基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：

学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日

基于matlab的图像形状与分类毕业设计(含源文件)

毕业设计（论文）毕业论文题目：基于matlab的图像形状与分类 摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更

好的为人们服务。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 语言的特点，基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像形状的边缘提取和识别分类。论文主要论述了利用MATLAB实现对图像中的三角形，正方形，圆，椭圆，菱形的边缘提取和自动识别分类。 关键词：MATLAB；数字图像处理；图像形状；图像分类

ABSTRACT Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better for People services. Digital image processing is used by some algorithms computer graphics 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 on the processing speed requirement is relatively high. MATLAB powerful computing and graphics display capabilities, so that image processing becomes more simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB language and this digital image processing environment based on MATLAB, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, The edge of the digital image shape extraction and recognition of classification. This paper mainly discusses the use of MATLAB to achieve the edge of the image triangle，square，circle，oval diamond extraction and classification of automatic identification. Key Words：MATLAB；Digital Image Processing; Image shape; Image Classification

(完整版)MATLAB在数字图像处理中的应用正文毕业设计

以下文档格式全部为word格式，下载后您可以任意修改编辑。 目录 1 绪论 (1) 1.1 研究背景 (1) 1.2 课题研究目的和意义 (2) 1.3研究内容 (2) 2 数字图像处理的基础知识简介 (2) 2.1 什么是数字图像 (2) 2.2 数字图像处理概述 (4) 2.2.1 基本概念 (4) 2.2.2 研究内容 (4) 2.2.3 基本特点 (6) 2.2.4 主要应用 (6) 2.3 图像处理文件格式 (7) 2.3.1 MATLAB图像文件格式 (7) 2.3.2 图像类型 (8) 3 利用MATLAB增强图像清晰度 (9) 3.1 空域变换增强 (9) 3.1.1 增强对比度 (9) 3.1.2 图像求反 (11) 3.2 空域滤波增强 (12)

3.2.1 基本原理 (12) 3.2.2 线性平滑滤波器 (13) 3.2.3 非线性平滑滤波器 (14) 3.2.4 线性锐化滤波器 (15) 3.3 频域增强 (16) 3.3.1 基本原理 (16) 3.3.2 低通滤波 (17) 3.3.3 高通滤波 (18) 4 结束语 (20) 参考文献 (21) 致谢 (22)

1 绪论 1.1 研究背景 数字图像处理最早出现于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。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。 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(JPL)。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，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。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。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(Computer 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，这项诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类做出了划时代的贡献[1]。

matlab苹果称重分拣毕业设计

Matlab苹果称重分拣毕业设计 1. 项目背景 在农产品的种植和销售过程中，对于果实的重量进行准确测量是非常重要的。特别是在果园采摘苹果时，需要对苹果进行称重并根据其重量进行分拣。传统的人工称重和分拣方式效率低下且容易出错，因此需要一种自动化的方法来实现苹果的称重和分拣。 2. 项目目标 本毕业设计旨在开发一种基于Matlab的苹果称重分拣系统，通过图像处理和机器学习算法实现对苹果的自动识别、称重和分拣。 3. 系统架构 3.1 硬件设备 •摄像头：用于获取苹果图像。 •称重传感器：用于测量苹果的重量。 •控制器：用于控制摄像头和称重传感器，并与计算机通信。 3.2 软件模块 •图像采集模块：负责从摄像头获取图像数据。 •图像处理模块：负责对采集到的图像进行预处理、特征提取和目标检测。•称重模块：负责接收称重传感器的数据，并进行重量计算。 •分拣模块：根据苹果的重量和特征进行分类和分拣。 •用户界面模块：提供系统的交互界面，显示称重结果和分拣信息。 4. 系统实现 4.1 图像采集 使用Matlab中的图像采集工具箱，通过摄像头获取苹果图像。可以设置采集频率和分辨率以适应不同场景下的苹果识别需求。 4.2 图像处理 对于采集到的苹果图像，需要进行预处理、特征提取和目标检测。首先对图像进行灰度化、滤波和二值化等预处理操作，以增强图像质量。然后通过特征提取算法提取苹果的形状、颜色等特征。最后使用机器学习算法训练一个分类器，实现苹果的目标检测。

4.3 称重 通过称重传感器获取苹果的重量数据，并将其传输给计算机。在Matlab中编写相 应代码，读取传感器数据并进行单位转换和计算，得到准确的苹果重量。 4.4 分拣 根据苹果的重量和特征对其进行分类和分拣。可以设置不同的重量范围和特征阈值，将苹果分为不同的等级或类别。通过控制器控制分拣装置，将苹果按照分类结果进行分拣。 4.5 用户界面 设计一个用户界面，用于显示称重结果和分拣信息。可以使用Matlab的GUI工具 箱创建交互式界面，显示苹果的重量、分类结果和分拣状态。用户可以通过界面操作系统的各项功能，并查看历史记录和统计数据。 5. 预期成果 通过本毕业设计，预期实现以下成果： - 基于Matlab的苹果称重分拣系统原型。- 图像采集、处理、称重和分拣等核心功能的实现。 - 用户界面的设计和开发。 - 对系统性能进行评估和优化。 6. 时间规划 本毕业设计计划在以下时间段内完成： - 第1周：项目立项、调研和需求分析。 - 第2-3周：系统架构设计和硬件设备准备。 - 第4-6周：图像采集模块开发与 测试。 - 第7-9周：图像处理模块开发与测试。 - 第10-12周：称重模块开发与测试。 - 第13-15周：分拣模块开发与测试。 - 第16周：用户界面开发与测试。- 第17周：系统集成与调试。 - 第18周：性能评估和优化。 - 第19周：撰写 毕业设计报告。 - 第20周：准备答辩。 7. 结论 本毕业设计旨在开发一种基于Matlab的苹果称重分拣系统，通过图像处理和机器 学习算法实现对苹果的自动识别、称重和分拣。该系统具有较高的准确性和效率，可以提高苹果生产和销售过程中的自动化程度。通过本设计，可以掌握Matlab在 图像处理、机器学习和控制领域的应用技术，并为进一步研究相关领域提供参考。

基于MATLAB的图像处理的课程设计

目录 一、课程设计目的 (3) 二、课程设计要求 (3) 三、课程设计的容 (3) 四、题目分析 (3) 五、总体设计 (4) 六、具体设计 (5) 6.1、文件 (5) 6.1.1、打开 (5) 6.1.2、保存 (5) 6.1.3、退出 (5) 6.2、编辑 (5) 6.2.1、灰度 (5) 6.2.2、亮度 (6) 6.2.3、截图 (7) 6.2.4、缩放 (7) 6.3、旋转 (9) 6.3.1、上下翻转 (9) 6.3.2、左右翻转 (9) 6.3.3任意角度翻转 (9) 6.4、噪声 (10) 6.5、滤波 (10) 6.6、直方图统计 (11) 6.7、频谱分析 (12) 6.7.1、频谱图 (12) 6.7.2、通过高通滤波器........................... .. (12) 6.7.3、通过低通滤波器...................................... . (13) 6.8、灰度图像处理................................................ . . (14) 6.8.1、二值图像……………………………………………….. .14 6.8.2、创建索引图像............................................. (14) 6.9、颜色模型转换...................................... .. (14) 6.10、操作界面设计 (15) 七、程序调试及结果分析 (15) 八、心得体会 (16) 九、参考文献 (17) 十、附录 (18)

毕业设计用matlab仿真设计

毕业设计用matlab仿真 篇一：【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真基于matlab的人脸识别系统设计与仿真 第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识

别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人 类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。 国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。 1.2 人脸图像识别的应用前景

毕业设计(论文)-基于matlab的红外图像处理算法研究[管理资料]

目录 摘要.................................................................................................................................. Abstract ........................................................................................................................... I 第1章绪论 0 0 (1) (3) 第2章红外图像的介绍 (5) (5) (5) (6) （对比度、分辨率、噪声） (7) (8) 第3章红外图像增强算法研究 (9) (9) (10) 、对比度增强 (11) (11) (14) (15) (16) (19) (21) (21) (22) 线性锐化滤波 (24) 非线性锐化滤波 (26) (27)

(28) 高通滤波 (29) (30) (31) 第4章结论 (31) 参考文献 (32) 致谢 (33)

摘要 随着现代红外技术的快速发展，民用红外监控系统及军用红外探测系统得到了广泛的应用。由于红外摄像器件本身及探测环境影响，成像效果并不理想。在实际应用中，需要对获得的红外图像进行必要的增强处理，使其更适于人眼观察。同时利用对红外目标的检测、分割来确定不易辨认的目标物，为后续的识别与智能控制等奠定基础。 本文首先介绍了红外成像机理，在分析了红外图像特点的基础上，比较了几种经典红外图像增强算法。根据红外成像具有图像模糊、噪声大等特点，提出了用直方图均衡增强灰度、用中值平滑滤波消除噪声的红外图像处理算法。实验结果表明，该算法能够增强图像目标、有效的抑制噪声，具有较好的视觉效果。 数字图像处理是指将图像信号转换成数5字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词：红外图像；直方图增强；对比度增强；平滑；锐化

MATLAB课程设计-图像处理完整版

MATLAB课程设计 设计题目：应用图像处理 班级： 学号： 姓名： 指导老师： 设计时间：2013年4月8号-4月14号

摘要 21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。图像处理，是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。所谓数字图像处理[7]就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。 关键词：DCT变换；图像压缩；真色彩增强；平滑；锐化；直方图均衡； 灰度变换；滤波；M文件的使用 目录 摘要………………………………………………………………I 1 概述……………………………………………………………II 2 课程设计任务及要求...............................III 2.1.1设计任务 2.1.2设计要求 3 系统设计原理 (Ⅳ) 3.1 DCT图像压缩原理 3.2 真彩色增强 3.2.1平滑 3.2.2锐化 3.3 灰度变换（直方图均衡化） 3.4 图像滤波

3.4.1中值滤波器 3.4.2维纳滤波器 4 程序代码及实验结果与分析 (Ⅵ) 4.1 DCT图像压缩 4.1.1程序代码 4.1.2实验结果 4.1.3结果分析 4.2 真彩色增强 4.2.1平滑程序代码 4.2.2实验结果 4.2.3结果分析 4.2.4锐化程序代码 4.2.5实验结果 4.2.6结果分析 4.3 灰度变换（直方图均衡化） 4.3.1程序代码 4.3.2实验结果 4.3.3结果分析 4.4 图像滤波 4.4.1程序代码 4.4.2实验结果 4.4.3结果分析 5 收获体会 (Ⅶ) 6 参考文献 (Ⅷ) 概述

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现 摘要 数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。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。目的:改善医学图像质量，使图像得到增强。方法：利用Matlab工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。结论：使用Matlab工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。 关键词:MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强

Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear，making it faster and faster processing speed，better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective：To improve the quality of medical image by enhancing the details。Methods：Two processing methods, the gray—level histogram equalization and highpass filtering were applied to enhance an X—ray image by using Matlab toolbox functions。Results: By the means of algorithm histogram equalization, the dense gray—level distribution of the original image became sparse，and the output image was refined. The highpass filtering streng the ned the distinctly observed details, while the highpass filtering improved more the local detail of image.Conclusion:matlab toolbox is helpful for simplifying the programming and provides a platform for medical image processing。The visual impact of medical images processed by histogram equalization and highpass filtering improves. Keywords: MATLAB; histogram equalization；Highpass filtering；Image enhancement

毕业设计(论文)-基于MATLAB的医学图像处理

届别 2012 学号 ************ 毕业设计（论文） 基于MATLAB的医学图像处理 姓名 系别、专业计算机系通信工程专业 导师姓名、职称 完成时间 2012年3月10日

基于MATLAB的医学图像处理 摘要 本文针对基于MATLAB的医学图像处理环境，对其结构、特点及应用做了介绍。重点阐述了多种算法综合运用解决特定应用环境下的图像处理，如用直方图均衡进行图像增强，通过形态学方法进行图像特征提取与分析，利用傅里叶变换进行图像分析等。目的：改善医学图像质量，使低对比度的图像得到增强。方法：利用MATLAB工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理，并比较它们的增强效果。结果：用直方图均衡化和规定的算法，将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。直方图均衡化对于局部细节不显著，而直方图规定化则不易观察到的细节变得清晰。结论:使用MATLAB工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。直方图规定化法处理医学图像局部细节方面好于均衡化。 关键词：MATLAB，规定化，均衡化，图像处理，图像增强

THE REALIZATION OF IMAGE PROCESSING BASED ON MATLAB ABSTRACT The paper presents a digital image processing environment which is based on MATLAB,and introduce its structure,characteristics and application.It focuses on the comprehensive using of a variety of algorithms to solve image processing problems in specific application environment,such as using histogram equalization for image enhancement ,using the morphological approach for image feature extraction and analysis, using fourier transform for analysis image and so on. AIM: To improve the quality of medical image by enhancing the lowcontrast details. METHODS: Two processing methods, the graylevel histogram equalization and the graylevel histogram regulation, were applied to enhance an Xray image and their enhancement effects were compared by using Matlab toolbox functions. RESULTS: By the two means of algorithmhistogram equalization or regulation, the dense graylevel distribution of the original image became sparse, and the output image was refined. The regulation method strengthened the difficultly observed details, while the equalization method improved less the local details of image. CONCLUSION: Matlab toolbox is helpful for simplifying the programming and provides a platform for medical image processing. The regulation method is better than the equalization method in presenting the local details of medical images. KEYWORDS: equalization，regulation，algorithms，MATLAB，image enhancement

基于Matlab的医学影像图像处理设计

基于Matlab的医学影像图像处理设计 Matlab是一种非常强大的计算机软件，它具有广泛的应用领域，尤其在医学影像图像处理领域中，Matlab是最常用的软 件之一。在医学影像图像处理中，Matlab可以用于图像处理、图像分割、建模和可视化等方面。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行医学影像图像处理。 首先，我们需要导入医学影像图像数据。可以使用Matlab中 的图像处理工具箱来导入和处理这些数据。使用imread函数 可以读取图像文件，然后使用imshow函数可以显示图像。 接下来，我们需要对医学影像进行预处理。预处理的主要目的是去除噪声、增强信号和提高图像质量。在Matlab中，可以 使用滤波器来去除噪声。常用的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器和均值滤波器等。通过对图像应用这些滤波器，可以有效地去除噪声和提高图像的质量。 接着，我们需要对医学影像进行分割。分割的目的是将图像分为不同的区域，以便进行后续的分析和处理。在Matlab中， 可以使用阈值分割、区域生长和边缘检测等方法来进行图像分割。其中，阈值分割是最简单的方法，它可以根据某个阈值将图像分为两类。区域生长是一种基于像素之间相似性的方法，可以将相似的像素聚类在一起。边缘检测可以检测出图像中物体的轮廓和边缘，因此是医学图像处理中常用的方法之一。 最后，我们需要对分割后的医学影像进行可视化和分析。在Matlab中，可以使用各种绘图函数来对医学影像进行可视化

和分析。常用的绘图函数包括imshow、plot、surf、contour和mesh等。使用这些绘图函数可以将医学影像以不同的形式展 示出来，从而更好地理解和分析医学影像。 综上所述，Matlab是一种非常实用的医学影像图像处理软件。通过Matlab，可以完成医学影像的读取、预处理、分割、建 模和可视化等任务，在医学影像诊断和研究中发挥着非常重要的作用。

毕业设计基于matlab

毕业设计基于matlab 毕业设计基于MATLAB的应用 一、引言 毕业设计是大学生在校期间的重要任务之一，它是对所学知识的综合运用和实 践能力的考验。在选择毕业设计的题目时，很多学生会选择基于MATLAB的设计，因为MATLAB是一种功能强大的工具，可以帮助学生完成各种复杂的计算 和数据分析任务。本文将探讨毕业设计基于MATLAB的应用。 二、MATLAB的功能和特点 MATLAB是一种高级的技术计算语言和环境，它具有许多强大的功能和特点。 首先，MATLAB可以进行各种数值计算，如矩阵运算、方程求解、插值和拟合等。其次，MATLAB还可以进行数据可视化，通过绘制图表和图像，直观地展 示数据的分布和趋势。此外，MATLAB还支持编写脚本和函数，以实现自动化 的计算和分析。 三、基于MATLAB的毕业设计案例 1. 图像处理 图像处理是MATLAB的一个重要应用领域，许多毕业设计都选择了基于MATLAB的图像处理项目。例如，可以设计一个基于MATLAB的人脸识别系统，通过图像处理算法提取人脸特征并进行比对。另外，还可以设计一个基于MATLAB的图像滤波器，对图像进行去噪或增强等处理。 2. 信号处理 信号处理是另一个常见的MATLAB应用领域。可以设计一个基于MATLAB的音 频压缩算法，通过信号处理技术减少音频文件的大小而不影响音质。此外，还

可以设计一个基于MATLAB的语音识别系统，通过分析声音信号提取语音特征并进行识别。 3. 数据分析 数据分析是MATLAB的又一个重要应用领域。可以设计一个基于MATLAB的数据挖掘系统，通过分析大量的数据，发现其中的规律和趋势。此外，还可以设计一个基于MATLAB的金融模型，通过对金融数据的分析和建模，预测股票价格或者进行投资策略优化。 四、毕业设计的步骤和注意事项 进行毕业设计时，需要按照一定的步骤进行，并注意一些事项。首先，需要明确设计的目标和要求，确定所需的数据和算法。其次，需要进行详细的设计和实现，编写MATLAB代码并进行测试。在编写代码时，需要注意代码的可读性和可维护性，以便后续的修改和扩展。最后，需要进行实验和结果分析，对设计的有效性和性能进行评估。 五、结论 MATLAB是一种功能强大的工具，可以帮助学生完成各种复杂的计算和数据分析任务。基于MATLAB的毕业设计可以涉及图像处理、信号处理、数据分析等多个领域，具有广泛的应用前景。在进行毕业设计时，需要按照一定的步骤进行，并注意代码的可读性和可维护性。通过毕业设计的实践，学生可以更好地掌握MATLAB的使用和应用，提高自己的实践能力和创新能力。

matlab 数字图像处理论文

河北工业大学城市学院 毕业论文 作者：杨超学号：073142 系专题 ： 业： 目： 机械系 测控技术与仪器 数字图像处理软件包的开发设计 指导者： 评阅者： 张宗华 (姓名) (姓名) 教授 (专业技术职务) (专业技术职务) 2011 年6月4日

河北工业大学城市学院2011 届毕业论文 1

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河北工业大学城市学院2011 届毕业论文 目次 1 引言 (3) 1.1 数字图像处理简介 (3) 1.2 数字图像处理的应用 (3) 1.3 软件包的设计 (4) 2 MATLAB 图像处理工具箱 (5) 2.1 MATLAB 简介 (5) 2.2 图像处理工具箱简介 (5) 3 图形用户界面 (7) 3.1 图形用户界面简介 (7) 3.2 MATLAB 常用的基本命令 (7) 3.3 常用图像操作 (8) 3.5 GUI 的创建 (10) 3.6 GUI 的应用 (12) 4 数字图像处理软件的设计 (14) 4.1 图像的读入和显示 (14) 4.2 格式转换 (15) 4.3 图像的灰度变换 (20) 4.4 图像的二值化 (21) 4.5 图像直方图 (22) 4.6 图像锐化 (24) 4.6.1 线性锐化滤波器 (24) 4.6.2 非线性锐化滤波器 (25) 4.7 图像边界提取 (26) 4.8 图像边缘检测 (27) 5.EXE 文件的生成 (30) 结论 (31) 参考文献 (32) 致谢 (34) 2

（ 河北工业大学城市学院 2011 届毕业论文 1 引言 1.1 数字图像处理简介 数字图像处理是一门利用计算机对图像进行处理的学科。主要讲解利用计算机处 理图像的基本原理和方法。随着计算机和信息技术的发展,数字图像处理的地位和作 用越来越突出，由于其实用价值高，应用范围极为广泛，现已应用于军事技术、政府 部门和医疗卫生等多种领域。 图像处理的算法和实践都需要在计算机上实现,将MATLAB 软件引入数字信号处理 中。MATLAB 软件为数字图像处理提供了功能丰富的工具，通过计算机演示，将抽象 的理论转化为形象可视化的图形，可以形象直观地展示出抽象复杂的内容。 1.2 数字图像处理的应用 数字图像处理要求能够利用计算机完成图像信息的基本处理，包括利用计算机对 数字图像进行获取、变换、增强、恢复、压缩编码、分割与边缘提取等的方法和原理。 数字图像化即把一组数字用连续的图像表示，便于用图像对数据进行分析处理，以获 得形象直观的效果。 数字图像处理内容包括：（1）图像数字化：把连续的图像用一组数字表示，便于 用计算机进行分析处理[1]；（2）图像压缩：在满足一定的图像质量的要求下对图像进 行编码，可以对图像的数据进行压缩表示.数字图像处理过程中经常产生包含图像数 据的大型文件,在不同系统间交换文件时就要求用有效的方法对这些大型文件进行存 储和传递,这就需要对文件进行压缩,减少表示数字图像所需的数据量；3）图像增强： 对图像的某些特征进行强调或突出化而不增加图像的相关数据以获得增强图像的效 果。图像增强技术的主要目的是增加图像的视觉效果,让人或机器易于辨识,也可以防 止图像中所代表的重要图像信息的遗漏[2]；（4）图像分析：详细研究并描述一幅图像 不同部分的特征和相互关系，如图像分割。图像是我们日常生活中获取信息的主要形 式,为了让计算机能够模仿人类对图像中的信息进行识别和选取,就必须对图像的特 3

通信工程毕业论文--1基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现

毕业设计 基于MATLAB的图像压缩处理技术的研究与实现 通信工程

目录 第 1 章绪论 (1) 1.论文研究背景及意义 ............................................................................................. 1... 1.2图像压缩技术的历史与现状............................................... 1.. 1.3离散余弦变换及其在图象压缩中的应用................................................................. 2.. 1.4论文研究的主要内容 ............................................................................................. 2... 第2 章图像压缩的基本原理. (4) 2.1图象压缩评价标准................................................................................................. 4... 2.1.1 客观标准.......................................................... 4... 2.1.2 主观标准.......................................................... 5... 2.图像压缩技术标准................................................................................................. 5... 2.3图像压缩的分类 .................................................................................................... 8... 2.4图像压缩处理技术基本理论............................................... 9.. 2.4.1 图像压缩的基本原理................................................ 9.. 2.4.2 图像压缩的基本模型..................................................................................1..0 第3 章离散余弦变换的MATLAB 实现 (12) 3.1 MATLAB 图像处理工具箱.................................................................................1..2 3.2 离散余弦变换的定义...........................................................................................1..2. 3.3 离散余弦变换的基本原理与算法........................................................................1..3 3.3.1 离散余弦变换的基本原理..........................................................................1..3 3.3.2 离散余弦变换算法.....................................................................................1..5. 3.4 离散余弦算法的实现...........................................................................................1..5. 第4 章离散余弦变换的界面实现 (17) 4.1 图形用户界面简介..............................................................................................1..7. 4.2 界面设计的MATLAB实现....................................................................................1..7. 4.2.1 界面设计总体概述.....................................................................................1..7. 4.2.2 界面设计具体实现.....................................................................................1..8. 第5 章运行结果显示及分析 (20) I