目錄

前言

課題背景和意義

實現(xiàn)技術(shù)思路

一、數(shù)字圖像處理軟件 MATLAB 簡介

二、?系統(tǒng)的具體實現(xiàn)

?實現(xiàn)效果圖樣例

最后

前言

? ? ??大四是整個大學(xué)期間最忙碌的時光,一邊要忙著備考或?qū)嵙?xí)為畢業(yè)后面臨的就業(yè)升學(xué)做準(zhǔn)備,一邊要為畢業(yè)設(shè)計耗費(fèi)大量精力。近幾年各個學(xué)校要求的畢設(shè)項目越來越難,有不少課題是研究生級別難度的,對本科同學(xué)來說是充滿挑戰(zhàn)。為幫助大家順利通過和節(jié)省時間與精力投入到更重要的就業(yè)和考試中去,學(xué)長分享優(yōu)質(zhì)的選題經(jīng)驗和畢設(shè)項目與技術(shù)思路。

??對畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長哦!

選題指導(dǎo):?https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277

大家好,這里是海浪學(xué)長畢設(shè)專題,本次分享的課題是

??基于 MATLAB 的圖形圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

課題背景和意義

在數(shù)字信息化的今天，我們都被各種各樣的信息所包圍著，如何這些海量的信息里面快 速準(zhǔn)確的尋找出有用的信息，成為了你能脫穎而出的關(guān)鍵。而信息是抽象的，它依附在各種 媒體所表示的數(shù)據(jù)中，其中，圖像信息是人類獲取信息的重要來源之一。 數(shù)字圖像處理技術(shù)是通過計算機(jī)對圖像進(jìn)行去除噪聲、復(fù)原、增強(qiáng)、壓縮、幾何變換、 提取特征等處理的方法。20世紀(jì)初，圖像處理首次應(yīng)用到海底電纜傳送圖像的質(zhì)量優(yōu)化。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已是人們生活中無法離去的工具，故信 息化徹底改變了人們的生活方式。數(shù)字圖像處理也隨之成為圖像處理領(lǐng)域的首 要之選。目前，MATLAB由于計算功能強(qiáng)大既支持?jǐn)?shù)值運(yùn)算又支持矩陣運(yùn)算且 便于用戶二次開發(fā)，簡單易學(xué)靈活性強(qiáng)，在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的研究中成為了 使用較為廣泛的應(yīng)用軟件之一。 ?計算機(jī)的普及，給圖像處理研究領(lǐng)域提供了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。如今，數(shù)字圖像處理從專門的科學(xué)研究轉(zhuǎn)變成了提供用戶人機(jī)交互界面的普遍應(yīng)用工具。

實現(xiàn)技術(shù)思路

一、數(shù)字圖像處理軟件 MATLAB 簡介

MATLAB 是由美國 MathWorks 公司推出的集成計算和開發(fā)的軟件,不僅具備完善的矩陣和數(shù)值計算功能，而且能勝任眾多專業(yè)領(lǐng)域的仿直和設(shè)計任務(wù)，甚至能自動生成直接與硬件關(guān)聯(lián)的代碼，其便利程度和強(qiáng)大功能受到廣大科學(xué)家和工程技術(shù)人員的青睞，在系統(tǒng)仿真、數(shù)字信號處理、自動控制等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

?MATLAB GUI 技術(shù)

GUI是提供人機(jī)交換的工具和方法。GUI包含了各種圖形控制對象，如按鈕、滑塊、菜單，對話框以及文本等內(nèi)容的用戶界面。調(diào)用這些用戶界面，用戶可以和計算機(jī)進(jìn)行信息交流。對于一個用戶來說，圖形用戶界面就是他所面對的應(yīng)用程序，用戶對圖形界面的操作直接影響應(yīng)用程序的應(yīng)用前途。

二、?系統(tǒng)的具體實現(xiàn)

圖片讀取

對于讀取盤里的圖片主要利用的是 MATLAB 所提供的uigetfile()函數(shù)來顯示對話框選取所需要的圖片，然后再用imread()函數(shù)讀取圖片，代碼如下:

global s
[filename,pathname]=...
          uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';*.gif},'選擇圖片'); 
S=imread([pathname filename]); 
axes(handles.axes1); 
imshow(S); 
End

文件格式轉(zhuǎn)換及另存

圖像文件打開后我們可以對它進(jìn)行系統(tǒng)內(nèi)任何的圖像處理，如果想改變圖像的格式再另存，代碼如下:

global s
sfilename,spathname]=uiputfile({'*jpg';*.bmp',*.gif},'另存為','untitled.jpg');
sfilefullname=[spathname,sfilename];
imwrite(S,sfilefullname);

圖像增強(qiáng)

該模塊提供了四種增強(qiáng)方法，包含灰度圖像增強(qiáng)、空域濾波圖像增強(qiáng)、拉普拉斯金字塔增強(qiáng)、小波增強(qiáng)。下面分別給出每個部分圖像增強(qiáng)后的結(jié)果。

1、灰度圖像增強(qiáng)

(1)直方圖灰度變換
灰度級直方圖就是反映一幅圖像級與出現(xiàn)這種灰度的概率之間關(guān)系的圖形。設(shè)變量r代表圖像中像素灰度級，在圖像中，像素的灰度級可作歸一化處理，這樣r的值將限定在下述范圍之內(nèi)0≤r≤1.在灰度級中，r=0代表黑，r=1代表白。

(2)直方圖均衡化
直方圖均衡化處理是以累積分布函數(shù)變換法為基礎(chǔ)的直方圖修正，即通過改變函數(shù)將原圖的直方圖調(diào)整為具有“平坦”傾向的直方圖，然后用此均衡直方圖校正圖像。圖像進(jìn)行直方圖均衡化的函數(shù)表達(dá)式為：

?系統(tǒng)進(jìn)行灰度圖像均衡化后結(jié)果如圖所示：

?(3)直方圖規(guī)定化
直方圖均衡化是較為有效的增強(qiáng)方法之一，但是，直方圖均衡化的變換函數(shù)是積分函數(shù)，因此，對圖像作直方圖均衡化處理后得到一個類似平均的直方圖。因此就限制了處理效能。直方圖規(guī)定化就是針對此思想提出來的一種直方圖修正增強(qiáng)方法。

規(guī)定化處理步驟如下:
首先，對原始圖像做累積積分;

其次，規(guī) 定直方圖，再求函數(shù)

?再次 ，將逆變換函數(shù)用到第一步中得到的灰度級，即

圖為系統(tǒng)對圖像做規(guī)定化處理以后的圖：

空域濾波圖像增強(qiáng)

空域濾波是使用空域模板在整個圖像上遍歷處理的過程?？沼蚰０灞旧頌榭沼驗V波器，它是在圖像上以模板作濾波處理?？沼驗V波器一一般分為平滑和銳化濾波器。

圖給出了原點(diǎn)對稱的二維平滑濾波器在空域里的剖面示意圖,可見平滑濾波器是低通濾波器，在空域中全為正。

?(1)維納濾波增強(qiáng)
維納濾波器是一種線性平滑濾波器，它的基本思想是用幾個像素灰度的平均值來代替每個像素的灰度，本系統(tǒng)是9x9的維納濾波，處理結(jié)果如圖所示。

(2)中值濾波
中值濾波是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個鄰域中各點(diǎn)值的中值來代換。中值濾波器的窗口可以取方形、圓形、十字形等。

?

拉普拉斯增強(qiáng)

拉普拉斯增強(qiáng)是銳化濾波增強(qiáng)的一種，是線性二次微分算子，具有旋轉(zhuǎn)不變性，從而滿足不同走向的圖像邊界的銳化要求。對于圖像f(xv)，拉普拉斯算子定義為:

拉普拉斯增強(qiáng)方法是先檢測出圖像的邊緣再與原圖相加，得到的圖像邊緣比原來的圖片更清晰，在MATLAB中用fspecial函數(shù)來生成拉普拉斯濾波算子，如圖所示為拉普拉斯增強(qiáng)后的效果圖。

?

小波增強(qiáng)

小波分析在時域和頻域同時有較好的局部化特性，在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率，系統(tǒng)中的小波圖像增強(qiáng)是對圖像做小波分解以后，再對高頻部分增強(qiáng)，還原后的圖像細(xì)節(jié)部分得到了增強(qiáng)，即邊緣部分更清晰。如圖所示。

?

邊緣檢測

1、常規(guī)算子檢測

在圖像中，邊界表明一個特征區(qū)域的終結(jié)和另一個特征區(qū)域的開始，邊緣檢測是檢測圖像中的物體之間的特征差別來查找出圖像中物體的邊緣。用一階導(dǎo)數(shù)邊緣檢測算子Sobel算子、Log算子、Canny算子分別檢測一個圖像的邊緣。對應(yīng)具體的邊緣檢測對比如圖所示。

?2、邊緣提取

這里指的邊緣提取是用形態(tài)學(xué)方法實現(xiàn)的邊緣提取。MATLAB 中有個具體的函數(shù)bwperim 是其對應(yīng)的實現(xiàn)函數(shù)。bwperim 函數(shù)提取二值圖像的邊緣，函數(shù)格式為:

?形態(tài)學(xué)邊緣提取結(jié)果如圖所示。

圖像幾何運(yùn)算

圖像幾何運(yùn)算主要是對圖像進(jìn)行幾何校正、縮放、旋轉(zhuǎn)、剪切等運(yùn)算過程，這種運(yùn)算可以看成將各像素在圖像內(nèi)移動的過程。

1、圖像插值

圖像灰度級插值是用來估計圖像在圖像像素之間某一位置處取值的過程。系統(tǒng)用 的 灰度插值方法有三種一最近鄰點(diǎn)法 、雙線性插值法 、三次內(nèi)插法 。

考慮到數(shù)字圖像是二維的，如圖所示，由于(uovo)點(diǎn)不在整數(shù)坐標(biāo)點(diǎn)上，因此需要根據(jù)相鄰整數(shù)坐標(biāo)點(diǎn)上的灰度值來插值估算出該點(diǎn)的灰度值 f(uo.vo)

?最近鄰點(diǎn)法是將(u，v)點(diǎn)最近的整數(shù)坐標(biāo)(uv)點(diǎn)的灰度值取為(uv)點(diǎn)的灰度值。

雙線性插值法是對最近鄰點(diǎn)法的一種改進(jìn)，根據(jù)(uo.v。)點(diǎn)的四個相鄰點(diǎn)的灰度值，插算 出f(ug，v)值，本文不再詳細(xì)介紹，下面會列出三種插值方法處理后的圖像。 ?

三次內(nèi)插法不僅考慮(u..v)點(diǎn)的直接鄰點(diǎn)對它的影響，還考慮到該點(diǎn)周圍16個鄰點(diǎn)的灰 度值對它的影響。三種插值方式的代碼為:

switch get(hObject,'tag')
case 'radiobutton1'
method='nearest'; case 'radiobutton2
method='bilinear'; case 'radiobutton3'
method='bicubic';
end
handles.method=method;
guidata(hObject, handles);

2、圖像縮放

MATLAB 中用imresize 函數(shù)可以改變圖像的大小，代碼如下:

global im;
val=str2num(get(handles.editl.'string'));
method-handles.method:
im suofang=imresize(im.val,method); 
axes(handles.axes2); imshow(im suofang);

代碼中第三行是插值運(yùn)算的變量，imresize 函數(shù)對原始圖像縮放運(yùn)算后再進(jìn)行插值運(yùn)算。由于圖像縮小了，插值運(yùn)算后的圖像是模糊的。如圖所示。

?雙線性插值法：

?三次內(nèi)插法插值：

?3、圖像旋轉(zhuǎn)

圖像旋轉(zhuǎn)，一般情況下，是指圖像的中心點(diǎn)為原點(diǎn)，將圖像上所有的像素都旋轉(zhuǎn)同一個角度的變換。圖像的旋轉(zhuǎn)變換是圖像的位置變換，但旋轉(zhuǎn)后，圖像的大小一般會改變。

4、圖像裁剪

如果對整個圖像進(jìn)行處理，不僅花費(fèi)大量時間，而且圖像其它部分可能會影響處理效果，所以這是就要剪切出所要關(guān)心的部分圖像，這樣可以大大提高處理的效率。

圖像復(fù)原

在圖像采集的過程中，由于設(shè)備、環(huán)境、天氣、技術(shù)等的影響采集到的圖像與真實的圖像有所差異，也就所說的圖像退化現(xiàn)象，為了消除退化恢復(fù)原有圖像，得到人眼能識別的效果，我們運(yùn)用圖像復(fù)原技術(shù)達(dá)到此目的。

1、規(guī)則化濾波復(fù)原

規(guī)則化濾波復(fù)原只需要知道噪聲的均值和方差，而不需要知道降質(zhì)函數(shù)，最小化的目標(biāo)在于尋找一幅經(jīng)過模糊加噪聲后與觀察圖像最為相近的估計圖像。

global S;
PSF=fspecial('motion',21.11);
Blurred=imfilter(S.PSF.'circular'):
figure;
subplot(2.2.1);imshow(S);title('原圖像'); V=.0001:
BlurredNoisy=imnoise(Blurred,'gaussian',0.V);subplot(2.2.2);imshow(BlurredNoisy);title(
加噪聲后圖像');
NP=V*prod(size(S));
reg1 =deconvreg(BlurredNoisy,PSF,NP);
reg1 LAGRA]=deconvreg(BlurredNoisy,PSF,NP); regl1=deconvreg(BlurredNoisy,PSF,D,LAGRA/100); subplot(2,2,3):imshow(regl); title('規(guī)則化濾波復(fù)原’);
subplot(2,2.4);imshow(reg11);
title('LAGRA規(guī)則化復(fù)原'):

?

圖像配準(zhǔn) ?

圖像配準(zhǔn)是對不同時間、不同傳感器、不同角度拍攝的同一場景圖片進(jìn)行幾何校正，使 融合前的圖像達(dá)到位置上的匹配。

?

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最后

到了這里，關(guān)于畢業(yè)設(shè)計-基于 MATLAB 的圖形圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！