数字图像处理课程设计Word文档格式.docx

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2015年6月9日

1.几种常见的图像处理方法

程序源码及结果：

I=imread（'

E:

\FYY1.jpg'

）;

figure,imshow（I）,title（'

原始图像'

I1=rgb2gray（I）;

I1=imresize（I1,0.5）;

figure,imshow（I1）,title（'

凡阳阳的灰度图像'

h=ones（5,5）/25;

J=double（I1）;

h1=fspecial（'

laplacian'

I3=filter2（h1,J）;

figure,imshow（I3）,title（'

凡阳阳的锐化处理'

I4=histeq（I1,256）;

figure,imhist（I1）,title（'

凡阳阳的原图像直方图'

figure,imshow（I4）,title（'

凡阳阳的均衡化处理'

2.给图像加入高斯噪声、椒盐噪声

程序：

lene.jpg'

%读取图像

K=rgb2gray（I）;

J=imnoise（K,'

gaussian'

0,0.01）;

%给图像加高斯噪声

subplot（1,2,1）;

imshow（J）;

title（'

加入高斯噪声的图像'

H=IMNOISE（K,'

salt&

pepper'

0.02）;

%给图像加椒盐噪声

subplot（1,2,2）;

imshow（H）;

加入椒盐噪声的图像'

结果：

3.图像几何操作（裁剪，缩放）

程序及结果:

a=imread（'

\FYY6.jpg'

b=imcrop（a,[600,0,800,900]）;

%用imcrop（）函数可剪切图像中的一个矩形子图

imshow（b）;

c=imrotate（b,-90,'

bilinear'

%图像旋转。

imshow（c）;

d=imresize（a,[90,144]）;

%缩放大小

subplot（211）;

imshow（a）

subplot（212）;

imshow（d）

4.灰度直方图均衡化与灰度转换

程序及结果：

\FYY6jpg'

b=rgb2gray（a）;

c=histeq（b）;

d=imadjust（b,[0.10.7],[]）;

figure

（2）;

imshw（b）；

figure

（1）;

imshow（a）

figure（4）;

subplot（311）;

imhist（b）;

figure（4）;

subplot（312）;

imhist（c）;

subplot（313）;

imhist（d）;

e=imadjust（a,[0.10.7],[]）;

figure（5）;

subimage（e）

figure（6）;

imshow（d）;

总结：

MATLAB中图像处理工具箱中所提供的图像处理功能远不止我上述的几种，如图像的几何运算，滤波器的设计，二值图像的处理（包括形态学的操作，特征测量等）以及区域处理等都可以在MATLAB的图像处理工具箱中找到处理的方法。

我们可以通过MATLAB提供的强大的帮助功能中得到他们的用法。

通过编写MATLAB的程序文件（M文件）可以建立自己的图像处理工具箱。

可以说，MATLAB为数字图像处理提供了一种简单、快捷而又有效的方法，大大提高了数字图像处理的效率及效果。

只要稍有编程基础，就可以掌握MATLAB程序的编写，并且应用到图像处理的各个方向。