基于Matlab图像数据分析.docx
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基于Matlab图像数据分析
课程设计任务书
学生姓名：
专业班级：
指导教师：
工作单位：
信息工程学院
题目:
基于MATLAB的图像的数据分析
初始条件：
（1）MATLAB应用软件的大体知识及操作；
（2）高等数学、线性代数等基础数学运算；
（3）图像处置基础知识。
要求完成的要紧任务：
读取图像并求出图像的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差、两图像的协方差、相关系数等。
提高要求：
绘制图像灰度直方图、对图像进行傅里叶变换和反变换。
时刻安排：
序号
阶段内容
所需时间
1
方案设计
1天
2
软件设计
2天
3
系统调试
1天
4
答辩
1天
合计
5天
指导教师签名：
年月日
系主任（或责任教师）签名：
年月日
摘要
课程设计的要紧目的确实是安排学生进行基础理论、大体技术的强化训练，提高学生的基础理论知识、大体动手能力，提高人材培育的大体素养。
依照本专业需求和特点，需要在数学基础知识、大体技术方面进行强化训练，使学生对经常使用的数据分析与处置原理及方式有较为全面的了解，能够运用相关软件进行模拟分析。
并帮忙学生把握大体的文献检索和文献阅读的方式，同时提高学生正确地撰写论文的大体能力，本次课程设计主若是运用MATLAB软件来处置图像，而且主若是学会利用该软件中与图像信息显示、分析和处置的有关函数的挪用，本次课程设计运用的要紧函数为imread、imshow、double、max、min、mean二、median、sum、std二、isgray、rgb2gray、imhist、fft二、ifft2等，通过挪用这些函数来实现图像显示、数据分析和图像处置即傅里叶变换。
关键字：
MATLAB软件数据分析图像处理
Abstract
Thebasisofcurriculumdesignisthemainpurposeofallowingstudentstocarryoutbasictheory,basicskillstrainingtoenhancestudentsknowledgeofbasictheory,basicpracticalabilitytoimprovethebasicqualityofpersonneltraining.Accordingtotheprofessionalneedsandcharacteristics,theneedforbasicknowledgeinmathematics,basicskillstrainingtoenablestudentstocommonlyuseddataanalysisandtheoryandmethodstodealwithamorecomprehensiveunderstandingof,relatedtotheuseofsimulationsoftware.Andtohelpstudentsmasterbasicreadingliteraturesearchanddocumentationofmethods,whileimprovingthestudentscorrectlythebasicabilitytowritepapers,thisisthebasisofcurriculumdesigntodealwiththeuseofMATLABsoftware,images,andmainlylearnhowtousethesoftwarewiththeimageinformationdisplay,analysisandprocessingofthefunctiontobecalledthebasisfortheuseofcurriculumdesignforthemainfunction,includingimread,imshow,double,max,min,mean2,median,sum,std2,isgray,rgb2gray,imhist,fft2,ifft2andsoon,throughthecallthesefunctionstoachieveimagedisplay,dataanalysisandimageprocessingthattheFouriertransform.
Keywords:
MATLABsoftwareDataanalysisImageprocessing
正文
1.设计项目要求与说明
在F:
\images目录下放有两幅灰度图片“达芬奇-蒙娜丽莎.jpg”“杜尚-蒙娜丽莎.jpg”和一幅非灰度图片“”，打开MATLAB软件，挪用与图像相关的函数读取这三幅图像，求出第一幅图像的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差，并求出前两幅图像图像的协方差、相关系数。
以上是对图像的数据分析，还能够挪用MATLAB中的函数对图像（第三幅）进行处置，例如灰度处置、灰度直方图绘制、快速傅里叶变换等。
图1原始图像及存放位置
2.软件流程分析
启动MATLAB软件，挪用imread（）函数读入三幅图像文件的数据，别离寄存在A、B、C三个矩阵中，挪用imshow（）函数能够显示图像，对矩阵A挪用max（）、min（）、mean2（）、median（）、sum（）、std2（）函数求出第一幅图像的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差，利用概念对矩阵A、B进行相关运算求出前两幅图像的协方差、相关系数。
对矩阵C挪用isgray（）函数判定其是不是为灰度图像，假设返回值为0那么挪用rgb2gray（）函数将其转换为灰度图像，挪用imhist（）函数绘制灰度直方图，挪用fft2（）、ifft2（）函数对图像进行傅里叶变换和傅里叶逆变换。
转换成
灰度图像
结束
判断第三幅图像
是否为灰度图像？
绘制灰度直方图、进行快速傅里叶变换与逆变换，显示逆变换后的图像
求矩阵A、B的协方差与相关系数
求矩阵A的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差
启动MATLAB
读入图像数据，存放在矩阵A、B、C中
矩阵A、B、C中数据转换成double类型
显示图像
图2程序流程图
流程图如下：
是
否
3.调试和实验数据分析
MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread（）,那个函数的作用确实是将图像文件的数据读入矩阵中，另外还能够用imfinfo（）函数查看图像文件的信息。
挪用imshow（）函数显示图像，double（）函数是数据类型转换函数，将非double型数据转换成double型，
图像数据及图像信息的读取源程序如下：
（以第一幅图像为例）
源程序1：
A=imread（'F:
\images\达芬奇-蒙娜丽莎.jpg'）;%图像数据的读取，
%将图像数据放入矩阵A中
A=double（A）;%A中数据转换成double型
info_A=imfinfo（'F:
\images\达芬奇-蒙娜丽莎.jpg'）%读取图像信息
imshow（A）%显示图像
运行源程序结果如下：
info_A=
Filename:
'F:
\images\达芬奇-蒙娜丽莎.jpg'
FileModDate:
'31-十二月-202116:
44:
15'
FileSize:
12850
Format:
'jpg'
FormatVersion:
''
Width:
255
Height:
333
BitDepth:
8
ColorType:
'grayscale'
FormatSignature:
''
NumberOfSamples:
1
CodingMethod:
'Huffman'
CodingProcess:
'Sequential'
Comment:
{}
Orientation:
1
XResolution:
200
YResolution:
200
ResolutionUnit:
'Inch'
Software:
'ACDSystemsDigitalImaging'
DateTime:
'2020:
05:
2515:
40:
42'
YCbCrPositioning:
'Centered'
DigitalCamera:
[1x1struct]
图像显示结果如图3：
图3图像显示结果
由运行结果能够取得图像的文件名、修改时刻、大小、文件类型、像素（255*333）、颜色类型（灰度）等信息。
为了方便计算和图像处置，常把图像转换才灰度图像，第一要确信所选图像是不是为灰度图，若是是那么可正常处置，若是不是那么要将图片转换为二维灰度图。
MATLAB中实现判别图像是不是为灰度图的函数为isgray（），假设为灰度图那么返回1，不然返回值为0。
另外，MATLAB还有多种图形转换函数来实现不同图形的转换。
灰度图辨别源程序如下：
（以第三幅图像为例）
源程序2：
C=imread（'F:
\images\达芬奇-蒙娜丽莎.png'）;%图像数据的读取
Res=isgray（C）%灰度图进行判别
运行源程序结果：
Res=0
此结果说明所选图像不是二维灰度图，因此要进行下一步的图形转换，MATLAB实现把RGB图像转换为灰度图像的函数为rgb2gray（），能够用此函数把原图像转换为所需类型图像。
图像转换源程序如下：
源程序3：
C_gray=rgb2gray（C）;%图像转换
Res=isgray（C_gray）%判定转换后图像是不是为灰度图
运行源程序结果：
Res=1。
运行结果说明原图像已经转换成了二维灰度图。
要求用MATLAB有关函数计算图像各象素点的最大值、最小值、均值、中值、和、标准差（以第一幅图像为例），和计算两幅图像的协方差、相关系数（以前两幅图像为例）。
MATLAB中提供最大值计算函数max（），最小值计算函数min（），均值计算函数mean（）和mean2（），中值计算函数median（），和计算函数sum（），标准差计算函数std（）和std2（），通过挪用这些函数能够取得所需数据，协方差和相关系数通过概念求得。
MATLAB中提供最大值计算函数max（），假设A为n列矩阵，max（A）会对矩阵A的每一列取最大值取得一个1×n列矩阵，可先将n列矩阵A归并成一列，归并方式为A（:
），再挪用max（）函数取得结果，或挪用两次max（）函数。
max（）函数的利用方式如下：
max（max（A））或max（A（:
））%求出矩阵A所有元素的最大值
图像数据最大值计算源程序如下：
源程序4：
A_max=max（A（:
））%计算图像各像素点的最大值
图4图像各像素点的最大值计算结果
源程序运行结果如图4：
MATLAB中提供最小值计算函数min（），利用方式同max（）函数。
min（min（A））或min（A（:
））%求出矩阵A所有元素的最小值
图像数据最小值计算源程序如下：
源程序5：
A_min=min（min（A））%计算图像各像素点的最小值
或A_min=min（A（:
））
源程序运行结果如图5：
图5图像各像素点的最小值计算结果
图5图像各像素点的最小值计算结果
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