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基于matlab的數字圖像預處理畢業論文(編輯修改稿)

2026-07-22 14:45 本頁面

　

【文章內容簡介】機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成于20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。圖像處理技術在許多應用領域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬于這些領域的有航空航天、生物醫學工程、工業檢測、機器人視覺、公安司法、軍事指導、文化藝術等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。隨著圖像處理技術的深入發展，從70年代中期開始，隨著計算機技術和人工智能、思維科學研究的迅速發展，數字圖像處理向更高、更深層次發展。人們已經開始研究如何用計算機系統解釋圖像，實現類似人類視覺系統理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。很多國家，特別是發達國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領域其后十多年的主導思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比較難的研究領域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索新的領域。第2章數字圖像增強處理基本簡介基本概念圖像增強是一類基本的圖像處理技術，其目的是對圖像進行加工，以得到對具體應用來說視覺效果更好、更有用的圖像。這里的好和有用要因具體的應用目的和要求而異，并且所需的具體增強技術也可不同。目前常用的增強技術根據其處理所進行的空間不同，可分為基于圖像域的方法和基于變化域的方法。第一類，直接在圖像所在的空間進行處理，也就是在像素組成的空間里直接對像素進行操作；第二類，在圖像的變化域對圖像進行間接處理。圖像增強的目的:目的是對圖像進行加工，以得到對具體應用來說視覺效果更好、更有用的圖像。這里的好和有用要因具體的應用目的和要求而異，并且所需的具體增強技術也可不同。根據某種目標條件，按一定變換關系逐點改變原圖像中每一個像素的灰度值的方法。空域濾波可分為線形濾波和非線形濾波兩類。線形濾波器的設計常基于對傅立葉變換的分析。非線形空域濾波器則一般直接對鄰域進行操作。另外各種濾波器根據功能又主要分成平滑濾波和銳化濾波。平滑可用低通來實現，銳化可用高通來實現平滑濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量，但不影響在低頻分量。因為高頻分量對應圖像中的區域邊緣等灰度值具有較大較快變化的部分，濾波器將這些分量濾去可使圖像平滑。頻域增強的基本原理是：卷積理論是頻域技術的基礎。彩色增強(1) 偽彩色增強 (2)真彩色增強第3章圖像的增強處理灰度變換增強灰度變換非線性灰度變換公式為: (1) 式中，a,b,c是便于調整曲線的位置和形狀而引入的參數。對數變換使低灰度變換范圍的f得以擴展，而高灰度范圍的f得到壓縮，以使圖像分布均勻，與人的視覺特性相匹配。(2)編碼： f=imread(39。39。)[M,N]=size(f)。g=zeros(M,N)。f=double(f)。g=double(g)。k1=min(min(f))。k2=max(max(f))。a=k1+50。b=kc=k130。d=k2+20。 for i=1:M for j=1:N if((f(i,j)=a)amp。(f(i,j) g(i,j)=((dc)/(ba))*(f(i,j)a)+c。 end if(f(i,j) g(i,j)=c。 end if(f(i,j)=b) g(i,j)=d。 end end end figure。 subplot(121)。 imshow(f,[])。 subplot(122)。 imshow(g,[])。(3) ： (4)結論：對數灰度變換使圖像的高灰度范圍得到壓縮。灰度值調整(1) 灰度值調整用到的函數:J=imadjust(I)(2)編碼:pout=imread(39。39。)。pout_imadjust=imadjust(pout)。pout_histeq=histeq(pout)。Subplot(121)。imshow(pout)。title(39。(a)原始圖像39。)。Subplot(122)。imshow(pout_imadjust)。title(39。(b)調整值39。)。(3): （a)原圖 (b)調整值(4)結論:灰度值調整用于調整灰度值或色圖。直方圖均衡化(1)公式:=(k=0,1,2,…,L1，0≤)式中，nk

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