MATLAB用于图像处理.docx
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MATLAB用于图像处理
MATLAB课程设计
Matlab用于图像处理
学院：
信息工程学院
班级：
姓名：
同组人：
一、实验目的
通过该设计，要求对图像的采集、显示、处理和存储等有一个系统的掌握和理解，并且掌握对二维数据进行处理的方法。
二、设计内容及主要MATLAB函数
1．图像的采集与显示
采集一张格式为*.jpg*.cur*.tif*.hdf*.ico*.pcx*.xwd的任一幅图像，用MATLAB的imread函数读入图像文件，并用image函数显示图像。
MATLAB函数：
imread功能是读入图像
image显示图像文件
要求采集一幅图像，把该图像读入在MATLAB中，并且显示出来。
2．图像的插值
1）最近邻插值
最近邻插值是最简单的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样的值。
2）双线性插值
双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2*2领域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。
3）双三次插值
双三次插值的插值核为三次函数，其插值领域的大小为4*4，它的插值效果比较好，但相应的计算量较大。
MATLAB函数：
imresize
使用格式：
b=imresize（a,m,method），返回图像的m倍放大图像（小于1时返回缩小的图像返回缩小图像）；
b=imresize（,[m,n],method），返回一个m行n列的图像
b=imresize（a,m,method,h），使用用户设计的插值核进行插值，h可以看作是一个二维的FIR滤波器。
三、总体方案
1）采集图像，对采集的图像使用imresise函数，分别对其进行最近邻插值、双线性插值和双三性插值，返回二倍放大图像，并且分别显示出来与原图像进行对比。
2）试编写一个M文件，对采集的图像进行最近邻插值，并且显示出来与原图像进行对比。
四、主要参数
五、源程序
1）使用最近邻插值对图像进行放大
>>a=imread（'C:
\DocumentsandSettings\cfe001\桌面\a.jpg'）；
%读入位于桌面名为a.jpg的图片,并赋值给变量a
>>b=imresize（a,2,'nearest'）%用最近邻插值的方法对图像a放大2倍
>>subplot（1,2,1）,imshow（a）,subplot（1,2,2）,imshow（b）,axison；
%显示原图以及放大后的图片，进行对比
2）使用双线性插值对图像进行放大
>>a=imread（'C:
\DocumentsandSettings\cfe001\桌面\a.jpg'）；
%读入位于桌面名为a.jpg的图片,并赋值给变量a
>>b=imresize（a,2,'bilinear'）%用双线性的方法对图像a放大2倍
>>subplot（1,2,1）,imshow（a）,subplot（1,2,2）,imshow（b）,axison；
%显示原图以及放大后的图片，进行对比
3）使用双三次插值对图像进行放大
>>a=imread（'C:
\DocumentsandSettings\cfe001\桌面\a.jpg'）；
%读入位于桌面名为a.jpg的图片,并赋值给变量a
>>b=imresize（a,2,'bicubic'）%用双三次的方法对图像a放大2倍
>>subplot（1,2,1）,imshow（a）,subplot（1,2,2）,imshow（b）,axison；
%显示原图以及放大后的图片，进行对比
4）编写M文件，对采集的图像进行最近邻插值
function[b]=nearest（a）
%用最近邻插值对图片进行放大
[m,n]=size（a）u
fori=1:
m
forj=1:
n
b（i,2*j）=a（i,j）;
b（i,2*j-1）=a（i,j）;
end
end
c=b;
forj=1:
2*n
fori=1:
m
b（2*i,j）=c（i,j）;
b（2*i-1,j）=c（i,j）;
end
end
六、仿真结果
1）将下载的三维图片a（120*120*3）转换为二维图片
>>a=imread（'C:
\DocumentsandSettings\cfe001\桌面\a.jpg'）；
>>subplot（1,2,1）,imshow（a）,title（'原图'）,axison
>>a（:
:
3）=[];
>>a（:
:
2）=[];
>>subplot（1,2,2）,imshow（a）,title（'二维图'）,axison
2）使用最近邻插值对图像进行放大
>>a=imread（'C:
\Users\sjw\Desktop\a.jpg'）;
>>subplot（1,2,1）,imshow（a）,title（'原图'）,axison
>>b=imresize（a,2,'nearest'）;
>>subplot（1,2,2）,imshow（b）,title（'最近邻'）,axison
3）使用双线性插值对图像进行放大
>>a=imread（'C:
\Users\sjw\Desktop\a.jpg'）;
>>subplot（1,2,1）,imshow（a）,title（'原图'）,axison
>>b=imresize（a,2,'bilinear'）;
>>subplot（1,2,2）,imshow（b）,title（'双线性'）,axison
4）使用双三次插值对图像进行放大
>>a=imread（'C:
\Users\sjw\Desktop\a.jpg'）;
>>subplot（1,2,1）,imshow（a）,title（'原图'）,axison
>>b=imresize（a,2,'bicubic'）;
>>subplot（1,2,2）,imshow（b）,title（'双三次'）,axison
5）编写M程序，对采集的图像进行最近邻插值
function[b]=nearest（a）
%用最近邻插值对图片进行放大
[m,n]=size（a）u
fori=1:
m
forj=1:
n
b（i,2*j）=a（i,j）;
b（i,2*j-1）=a（i,j）;
end
end
c=b;
forj=1:
2*n
fori=1:
m
b（2*i,j）=c（i,j）;
b（2*i-1,j）=c（i,j）;
end
end
>>a（:
:
3）=[];
>>a（:
:
2）=[];
>>subplot（1,2,1）,imshow（a）,title（'原图'）,axison
>>p=nearest（a）;
输出结果：
m=
120
n=
120
>>subplot（1,2,2）,imshow（p）,title（'最近邻'）,axison
七、设计总结
此次课程设计，让我进一步认识到了MATLAB这款软件功能之强大。
通过课程学习，翻阅资料，以及与同学之间的相互探讨，我不仅掌握了其基本的功能及用法，也懂得了其在图像处理、信号与系统等各方面的广泛用途。
在设计刚开始，感到非常困难。
但是通过反复研究、实践，最终攻克难关，完成了课程设计。
在此过程中，不仅巩固了以前学过的知识，同时了解了imread、imshow、subplot等语句的用法，了解了通过“最近邻插值”、“双线性插值”以及“双三次插值”三种方法对图像进行放大，学会了自己编写M文件，对采集的图像进行最近邻插值。
在这过程中，锻炼了我们做事情的毅力，也品尝到了通过自己努力最终完成目标的那份喜悦。
MATLAB这款软件语言简洁，可读性强，工具箱涉及的专业领域广泛且功能强大。
所以，以后我们会慢慢地认识到这款软件的重要作用，掌握MATLAB，对我们以后的学习以及工作，受益无穷。
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