直方图均衡化的matlab实现_数字图像处理课程论文

海南大学课程论文

课程名称：数字图像处理

题目名称：直方图均衡化的matlab实现

学院：信息科学技术学院

专业班级：2010级计算机科学与技术专业

直方图均衡化的matlab实现

摘要

直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的图像增强方法。为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，本文采用直方图均衡化的图像增强的基本理论原理，在matlab环境下，对数字图像进行直方图均衡化处理。实验结果表明，原来偏暗的且对比度较低的图像经过直方图均衡化后图像的对比度及平均亮度明显提高，直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围。

关键词：直方图，均衡化，matlab

引言

图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空间域的算法和基于频率域的算法两大类。

基于空间域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图均衡化等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。

直方图均衡化能够增强整个图像的对比度，提高图像的辨析程度，增强效果好。本文讨论了空间域的直方图均衡化增强方法，并用matlab 进行了实现。

1.论文目的

1.1通过直方图以及均衡化的理论原理，用matlab实现直方图均衡化；

1.2 在加深对直方图以及均衡化的理论原理知识理解的基础上，学会运用已

学的知识设计直方图均衡化实验并对结果进行分析，并用实验的结果来说明直方图均衡化的特点和应用。

2.直方图理论

灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数。确定图像像元的灰度值范围，以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级具有的像元数或该像元数占总像元数的比例值，做出的条形统计图即为灰度直方图。在matlab中，在imhist函数的返回值中，counts保存了落入每个区间的像素的个数，通过计算counts与图像中像素总数的商可以得到归一化的直方图。

3.直方图均衡化

很多原始的灰度图像由于其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。为了使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，通常采用直方图均衡化变换。3.1 直方图均衡化的概念

直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

3.2 直方图均衡化理论

考虑连续灰度值，并用变量r 表示待处理图像的灰度，假设日取值范围为[0，L-1]，且r=0表示黑色，r=L-1表示白色，用S 分别表示输出图像灰度值。在r 满足这些条件的情况下，有S=T（r），0≤r≤L-1，T（r ）为变换函数。对于输入

图像中每个具有r 值的像素值产生一个输出灰度值S 。

假设T （r ）满足下列条件：

（a ） 在0≤r≤L-1 上是单调递增函数；

（b ） 当0≤r≤L-1时，0≤T （r ）≤L-1。

条件(a)中要求T （r ）为单调递增函数是为了保证输出灰度值不少于相应的输入值，防止灰度反变换时产生人为缺陷。条件（b ）保证输出灰度的范围与输入灰度的范围相同。从S 到r 的反变换关系为 r= T-1（S ），T-1（S ）对r 同样满足上述条件。

由概率论知，若Pr （r ）和变换函数S=T （r ）已知，T-1（S ）是单值单调增加函数，则变换后的概率密度函数Ps （S ）如下式所示：

Ps(S)=[Pr(r)|dr/dS|]=1/（L-1），0≤S≤L -1 （3.2-1）

在图像处理中特别重要的变换函数有如下形式：

S=T(r)=（L-1）?r

P r (w)dw （3.2-2）

上式（3.2-2）中变换的离散形式为直方图的均衡变换：

其中 k=0,1,2，…，L-1 （3.2-3）

matlab 图像处理工具箱提供了用于直方图均衡化的函数histeq ，调用语法为：

[J, T] = histeq(I)，

其中，I 是原始图像，J 是经过直方图均衡化的输出图像，T 是变换矩阵

4.举例用实验来阐述直方图均衡化在matlab 中实现的过程

4.1在matlab 中绘制归一化直方图

在imhist 函数的返回值中，counts 保存了落入每个区间的像素的个数，通过计算counts 与图像中像素总数的商可以得到归一化的直方图。

00(1)()(1)()k

k k k r j j j j L s T r L p r n MN ==-==-=∑∑

pout.tif原图为：（图4.1-1）

在matlab中输入下列语句绘制直方图

I = imread('pout.tif'); % 读取图像pout.tif

figure; % 打开一个新窗口

[M,N] = size(I); %计算图像大小

[counts,x]=imhist(I,32); % 计算有32个小区间的灰度直方图counts = counts/M/N; % 计算归一化灰度直方图各区间的值stem(x,counts); % 绘制归一化直方图

得到输出直方图为：

（图4.1-2）

4.2在matlab中实现直方图均衡化

4.2.1输入以下语句，显示灰度原图像

I = imshow('pout.tif'); % 显示图像pout.tif

（图4.2-1）

4.2.2 输入以下语句显示（图4.2-1）的直方图

I = imread('pout.tif'); % 读取图像pout.tif

figure; % 打开一个新窗口

[M,N] = size(I); %计算图像大小

[counts,x]=imhist(I,32); % 计算有32个小区间的灰度直方图counts = counts/M/N; % 计算归一化灰度直方图各区间的值stem(x,counts); % 绘制归一化直方图

（图4.2-2）

由（图4.2-1）显示的图像及其直方图（图4.2-2）可知这幅图像最为突出的特点是较暗且动态范围较低。直方图的宽度相对于整个灰度范围来说是相对狭窄的，图像质量比较差。

4.2.3对原图像进行线性变换，得到四幅新图像和新图的直方图

线性变换参数如下：

fa=2，fb=-55，增加对比度

fa =0.5，fb=-55，减小对比度

fa =1，fb=55，线性平移增加亮度

fa =1，fb=-55，线性平移减小亮度

读入pout.tif图像，分布进行增加对比度，减小对比度，线性增加亮度和线性减小亮度的处理

I=imread('pout.tif');

I=im2double(I);

I1=2*I-55/255; subplot(4,2,1); imshow(I1); subplot(4,2,2); imhist(I1);

I2=0.5*I-55/255; subplot(4,2,3); imshow(I2); subplot(4,2,4); imhist(I2);

I3=1*I+55/255; subplot(4,2,5); imshow(I3); subplot(4,2,6); imhist(I3);

I4=1*I-55/255; subplot(4,2,7); imshow(I4); subplot(4,2,8); imhist(I4);

（图4.2-3）

4.2.4 对4.2.3中四幅新图进行直方图均衡化后得到的的图像及其直方图

matlab图像处理工具箱提供了用于直方图均衡化的函数histeq，调用语法为：[J, T] = histeq(I)

I是原始图像

J是经过直方图均衡化的输出图像

T是变换矩阵

输入下列语句，在同一窗口中显示16幅图像，一行4幅，

每一行分别是线性变换后的图像及其直方图，均衡后的图像及其直方图

I=imread('pout.tif');

I=im2double(I);

subplot(4,4,1); imshow(I1); subplot(4,4,2); imhist(I1); subplot(4,4,3); imshow(histeq(I1)); subplot(4,4,4); imhist(histeq(I1));

I2=0.5*I-55/255; subplot(4,4,5); imshow(I2); subplot(4,4,6); imhist(I2); subplot(4,4,7); imshow(histeq(I2)); subplot(4,4,8); imhist(histeq(I2));

I3=1*I+55/255; subplot(4,4,9); imshow(I3); subplot(4,4,10); imhist(I3); subplot(4,4,11); imshow(histeq(I3)); subplot(4,4,12); imhist(histeq(I3));

subplot(4,4,13);

imshow(I4);

subplot(4,4,14);

imhist(I4);

subplot(4,4,15);

imshow(histeq(I4));

subplot(4,4,16);

imhist(histeq(I4));

（图4.2-4）

通过上述举例的实验，得到了实验结果，可以看出直方图均衡化在matlab 中就得到了实现

5. 对第4部分中的直方图均衡化在matlab中得到了实现的实验结果进行比较分析

在第4部分中得到了几个结果，分别是原灰度图像：

（图4.2-1）

对原图像分别进行增加对比度，减小对比度，线性增加亮度和线性减小亮度的处理的得到四幅新图及其直方图：

（图4.2-3）

在同一窗口中显示16幅图像，一行4幅，每一行分别是线性变换后的图像及其直方图，均衡后的图像及其直方图：

（图4.2-4）

直方图均衡化是图像增强技术的基本算法，本文分析了这种处理方法的基本理论，并用matlab进行实验。

将图 4.2-4 中均衡后的图像及其直方图与均衡前的进行对比分析可知直方图均衡化的特点是：直方图均衡化在一定程度上改善了图像的对比度差和灰度动态范围，增强了图像的可读性；直方图均衡化是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围以达到增图像整体对比度的效果，使图像更加明亮，更加清晰。

直方图均衡化的应用是：直方图均衡可以实现图像的灰度归一化，消除灰度因素（光照等）造成的图像外观变化，直方图均衡化可用于图像的分类和识别。

6.结论

直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的图像增强方法。有时人们把图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的，在matlab环境下，就对图像进行直方图均衡化处理。本文第4部分实验结果表明直方图均衡化是一种有效的图像增强算法，直方图均衡化是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围以达到增图像整体对比度的效果，能图像更加明亮，更加清晰。

在撰写这次的课程论文，我深深的感受到了自身知识的不足。写作本论文时不但需要多方面的知识，同时还要考验一个人的独立动脑能力和动手实验能力，这在书本上是学不到的。这次设计论文是对我综合能力的检测，学习把理论付诸于实现，能够让我更加清楚的看到学习上的不足，我将更加认真努力，争取更大的进步。

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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。

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涉密论文按学校规定处理。

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数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要：首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨，然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词：数字图像处理：关键技术；应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪50年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系，成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

MATLAB结课论文设计.

MATLAB程序设计(论文) 基于MATLAB实现语音信号的去噪 院（系）名称电子与信息工程学院 专业班级通信工程 学号 学生姓名 任课教师

论文任务

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换

目录 第1章绪论 (1) 1.1数字信号处理的意义 (1) 1.2语音去噪设计要求 (2) 第2章语音去噪方案设计 (3) 2.1语音去噪的应用意义 (3) 2.2 语音去噪设计框图 (3) 2.3设计原理 (4) 第3章程序分析 (5) 3.1 语音去噪采样过程 (5) 3.2 语音去噪方案 (6) 第 4 章总结 (8) 参考文献 (9) 附录 (10)

第1章绪论 1.1数字信号处理的意义 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能用较高的阶数达到高的选择性。FIR数字滤波器的幅频特性精度较之于IIR数字滤波器低，但是线性相位，就是不同频率分量的信号经过fir滤波器后他们的时间差不变，这是很好的性质。FIR 数字滤波器是有限的单位响应也有利于对数字信号的处理，便于编程，用于计算的时延也小，这对实时的信号处理很重要。FIR滤波器因具有系统稳定，易实现相位控制，允许设计多通带（或多阻带）滤波器等优点收到人们的青睐。 IIR滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。IIR滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。同时，IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。 滤波器的设计可以通过软件或设计专用的硬件两种方式来实现。随着MATLAB软

数字图像处理研研究生课程教学大纲

《数字图像处理》研研究生课程教学大纲 （课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12） 东南大学计算机科学与工程学院 一、课程的性质与目的 本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。 通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。 二、课程内容的教学要求 本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。 讲课课时安排（24课时）： 1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应 用，相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里 叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法 4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能， JPEG标准简介 实验及讨论课时安排（30课时）： 1.图像插值（实验3 +讨论3） 2.图像增强（实验3 +讨论3） 3.图像分割（实验3 +讨论3） 4.图像压缩（实验3+讨论3） 5.课程论文（讨论6） 三、上机实验要求 实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。 四、能力培养的要求 1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算 法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。

数字图像处理论文

华东交通大学理工学院课程设计报告书 所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级14 计科 学号20140210440214 学生姓名习俊 指导教师熊渊 2016 年12 月13 日

摘要 数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算）。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。 关键词图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转

目录 绪论 第一章图像运算 2.1点运算 2.2代数运算 2.3几何运算 第二章程序设计与调试 结束语 参考文献

绪论 早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面，难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围设备的价格急剧下降，而其性能却有了大幅度的提高。 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比，它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。 近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从1个专门领域的学科，变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术，它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域，它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中，并进行滤波、增强、删除等处理，包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善，其准确性、灵活性和通用性逐步提高。 在日常生活中，电脑人像艺术，电视中的特殊效果，自动售货机钞票的识别，邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。 进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理，针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算，有效地改变了图像的直方图分布。

数字图像处理系统毕业论文

数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计

摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

数字图像处理图像复原算法论文设计

数字图像处理课程论文图像复原算法研究 学院：信息科学与工程学院 专业：通信工程 姓名： 学号： 任课教师：

2017年5月 摘要 数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理的前提。图像在获取、上传、保存的过程中不可避免地引起图像退化和图像质量的下降，图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌。本论文主要研究引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，在已知系统退化模型的情况下，对观测图像分别使用逆滤波、维纳滤波、有约束的最小二乘方滤波算法进行复原，并比较它们的处理效果。在这几种算法的参数选取上得到了丰富的经验数据，并对实验结果进行了分析总结。发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。 关键词:图像复原;逆滤波;维纳滤波;有约束的最小二乘方滤波

一、引言 MATLAB 语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与

不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国外广泛流行的一种可视化科学计算软件。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。MathWorks 公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30 多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。同时，工具箱的函数源程序也是开放性的，多为M 文件，用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB 支持用户对其函数进行二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。MATLAB 中的数字图像是以矩阵形式表示的，这意味着MATLAB 强大的矩阵运算能力用于图像处理非常有利，矩阵运算的语法对MATLAB 中的数字图像同样适用。本文对MATLAB 图像处理工具箱进行探索及应用，实验证明该软件功能强大，语言简洁易学，人机界面友好，工具箱具有丰富的技术支持并集成了该领域专家的智慧，应用简单而效果良好。 二、实验原理 2.1图像退化模型构建 图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果，图像退化模型如图1所示，可以表示为： g ( x, y)H [ f ( x, y)]n( x, y)f ( x, y)h( x, y) n( x, y) （1）

数字图像处理结课论文

数字图像处理结课作业 --数字图像频域增强方法 及在matlab中的实现 学生姓名： 学号： 学院：理学院 班级：电科班 指导教师：

摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。 关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波

目录： 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 2、空间域图像增强技术研究的目的和意义 3、空间域的增强 3.1 背景知识 3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系 3.3 锐化滤波 3.4 平滑滤波 4、结论 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 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。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。 MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境,是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵,它可直接用于表达数学的算式和技术概念,而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。它还是一种有利的教学工具,它在大学的线性代数课程以及其它领域的高一级课程的教学中,已成为标准的教学工具。

matlab课程论文

Matlab语言与应用课程作业MATLAB Simulink在电路暂态分析中的应用学生姓名陈志豪所在专业轮机工程（陆上）所在班级陆上1102 指导教师徐国保（博士） MATLAB Simulink在电路暂态分析中的应用（广东海洋大学轮机工程（陆上）1102 陈志豪）摘要本文通过引入举了实际的例子，简要介绍了Matlab语言在电工学电路暂态分析中的应用；并先使用普通方法分析暂态电路，然后再用Matlab Simulink来仿真暂态电路；通过Matlab Simulink 仿真技术，可以使得暂态分析可视化。关键词：MATLAB；Simulink仿真；电工学；暂态分析1，引言MATLAB是Matrix Laboratory的缩写,事实上MATLAB最初就是纯粹的矩阵计算软件。如今MATLAB既表示一种交互式的数值计算软件,又表示一门高级科学计算语言,是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件,其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。它把计算、图示 和编程集成到一个易用的交互式环境中,用大家熟悉的数学表达式来描述问题和求解方法,从而使许多用C 或FORTRAN实现起来十分复杂和费时的问题用MATLAB可以轻松地解决。许多工程师和研究人员发现,MATIAB能迅速测试其构思,综合评测系统性能,并能借此快速设计出更多的解决方案,达到更高的技术要求。[1]MATLAB因为提供了非常方便的绘图功能和强大的图形图像处理能力，以及强大的仿真技术,所以收到了广泛的欢迎。2，问题背景《电工学》是一门非电专业的技术基础课，通过本课程的学习，学生掌握电工技术的基本理论、基本定律、基本概念及基本分析方法和理论的实际应用。它的内容广泛，理 论性和系统性也很强。采用传统的教学模式，往往只能在理论上进行论述、推导、验证和证明，并借助 一些公式来阐述问题，很难给学生较直观的印象[2]，教学效果不理想。若把MATLAB应用到学习中，利用其强大的数值计算功能、绘图功能、可视化的仿真功能，可以很好的弥补传统教学的不足，使一些不 容易理解的抽象、复杂的变化过程，通过MATLAB仿真比较直观的的显示出来，便于学生理解和应用。 同时，可以随机修改电路和参数，即时观察输出结果，从而加深学生对电路本质的理解，全面掌握教学 内容[3]。下面通过实例探讨MATLAB SIMULINK在电工学暂态分析中的应用。图1所示电路是一个一阶电路。已知R=20Ω，U=6V，U=10V，C=O.02F。假s0 设在t=O时开关S从闭合在a端换路闭合到b端，求t>O时，电容电压u和电 c 容电流i。c图1，一阶电路的电路图 3，理论推导根据一阶电路暂态分析的三要素法有：（1）确定初始值由换路前的电路求得u(0)=U=10V C0再由换路后的电路求得 (??)??????????????????i(0)===?0.2A C??????(2)确定稳态值有电路图易知：i（∞）=0A Cu(∞)=6V C (3)确定时间常数τ=RC =20×0.02=0.4s (4),求出待求响应????????i= i（∞）+[ i(0)? i （∞）]e =?0.2 e ????.??CCCC????????u= u(∞)+[ u(0) ?uC(∞)] e =6+4e ????.??CCC运用Matlab 编程画出ic和u波形图； C 其代码如下所示：subplot(1,2,1); fplot(‘6+4*exp(-x/0.4)’,[0,6]); subplot(1,2,2); fplot(‘-0.2*exp(-x/0.4)’,[0,6]); 其运行结果图2所示 图2，电容电压u和电容电流ic波形图C4，应用MATLAB进行仿真图1电路对应的仿

数字图像处理期末课程论文.

1 选题 课程论文选题如下，每人任选一题，题目自拟，本学期6月3日前交至计算机学院411办公室。 1.图像XX增强方法综述与MATLAB实现（至少3种） 2.图像增强方法的深入研究（学习一种或两种课本上没有的图像平 滑/锐化方法与课本上介绍的进行对比研究）（需实验） 3.图像XX特征分析方法综述与MATLAB实现（至少3种） 4.结合人脸图像讨论各种图像特征分析方法的适用性（需实验） 5..灰度共生矩阵与灰度差分直方图在图像处理中实际应用（需实验） 6.不同图像分割方法的分析与比较（需实验） 7.基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究 基于摄像机摄取的视频图像对现场进行火灾的自动探测、监视，同时将摄得的图像，利用各种图像处理技术不断进行图像处理和分析，通过早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。 测试要求：首先从彩色摄像机获取视频流图像，并转换成BMP格式图像，先判断图像中有红色区域存在。 l)火灾图像预处理，包括图像抽样、图像分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理; 2)研究火焰目标的特征提取方法 (l)轮廓特征提取:该模块主要功能为提取火焰轮廓上的尖点特征和圆形度。在火焰轮廓特征图中，从下至上从左至右逐点扫描，将火焰的边缘编成链码。当链码在一定步数内，出现一次有效上升和一次有效下降时，我们就得到一个尖角。 (2)颜色特征提取:火焰一般从焰心到外焰其颜色应从白色到黄色再向红 色移动，在图像中表现为像素值的变化不明显，可以用图像像素方差值来反映这种变化。 8.基于数字图像处理的答题卡识别方法 9.车牌识别方法研究（要求本地苏L车牌照）

2 格式要求 （1）页面设置： A4纸，页边距正常（上、下各2cm，左3cm、右2.0cm）， 页码（页面底端居中，小五号，Times New Roman字体）， 装订线：0.5厘米，装订位置：左侧3、7两颗钉（2）题目： 不多于30字，黑体、小三号、不加粗、居中排列，1.25倍 行距，段前断后各空0.5行。 （3）内容： 不少于5000字，宋体，小四，不加粗，1.25倍行距，段前 空2字符。 （4）标题要求： 一级标题：小三号、宋体、加粗，段前断后各空0.5行 二级标题：四号、宋体、加粗，段前断后各空0.5行 三级标题：小四号、宋体、加粗，段前断后各空0.5行 四级标题：小四号、宋体、不加粗，段前断后各空0.5行 图片要求：图片嵌入到文字中，文字不环绕，图片居中，图 标题为宋体五号字，不加粗 表格要求：三线表，表标题及表中文字为宋体五号字，不加 粗 （5）参考文献： 不少于3篇，宋体五号字，不加粗，1.0倍行距，段前不空

数字图像处理论文

江苏科技大学 数字图像处理本科生课程论文 论文题目：图像增强方法综述与matlab实现完成时间：___2016年6月2日________ 所在专业：____软件工程____________ ____ 所在年级：____13419042___________ __

图像增强方法综述与matlab实现 软件工程专业 1341904222 陆建伟 摘要：本文介绍图像增强的内容，并就内部几种方法进行更深一步的探索，利用matlab 使得算法实现并对比。 关键词：图像增强；数字图像处理；灰度变换；直方图；matlab； 一、研究背景 1.1研究目的 经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题。通过本课题的研究能够使图像有更好的视觉感受效果，更能够满足社会生活和生产的需要是本文的最终目的。 1.2研究现状 计算机图像处理的发展历史并不长,但是引起了人们的足够重视。总体来说，图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4 个阶段。随着对图像技术研究的不断深入和发展,新的图像增强方法不断出现。图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。 二、主要理论概况 图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像通过进行适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。图像增强的目的是增强图像的视觉效果将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性以取得看起来较好地视觉效果很少涉及客观和统一的评价标准。图像增强的方法可以大致分为两类，一类是空域处理方法，一类是频域的处理法1

数字图像处理论文

安徽工程大学 论文题目：数字图像处理图像增强算法的研究 学院：计算机与信息学院 班级：软件141 姓名：程健 学号：3140704135 指导老师：卢桂馥 2017年6月9日

摘要 在我们的实际生活、生产中，人们直接获得的原始图像并不能够直接运用到生活、生产中，因为原始图像在生成、传输和转换过程中可能会受到多种因素的影响，如各种各样的噪声、通道带宽等，往往会出现清晰度下降、对比度偏低等降质现象，为了使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适，往往需要提高图像质量。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。 本文研究了图像增强的一些常用方法，包括空域图像增强、频率域图像增强，并用MATLAB 编程设计了相应的实验，对图像增强效果进行了验证。 关键字：图像增强；图像；算法；空域增强；频率增强

Abstract In our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because of the generation and transformation of the original image, it may be affected by many factors, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is decreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particular application after processing than the original, we often need to improve image quality. Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, and weaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image. This paper studies the image of some common method, including airspace images enhance and increase the frequency domain, and images matlab programming, design corresponding to picture to enhance the effect of the verification. Key words:Image enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement