matlab為工具實現圖像處理論文-資料下載頁

　　

【正文】 景圖像融合了。如果任務目標圖像和風景圖像不是RGN圖像，利用了MATLAB的gra2ind或ind2rgb函數將他們轉換為RGB圖像，以便與圖像合成的實現。選擇風景圖像的某個位置作為合成的開始點，根據參考圖像中的點值為“0”，則選擇風景圖像中與該點的顏色作為融合圖像的顏色；如果圖像中的點值為“1”，同時該店為內點，則選擇人物圖像中與該點對應的點的顏色作為融合圖像的顏色；如果參考圖像中的點值為“1”，同時該店為邊界點，記人物圖像中與該點對應的點的顏色值為（，），風景圖像中與該店的顏色為（，），則融合圖像的顏色為（r，g，b），滿足：r=ɑ+（1ɑ）g=ɑ+（1ɑ）b=ɑ+（1ɑ） ?其中ɑ為參數，0≤ɑ≤1，一般取ɑ=。為了獲得更好的融合效果，可以采用漸入漸出的方法，即在交點及其前后點處，均采用?式計算，結果作為融合圖像點的顏色，ɑ稱為漸變因子，其值由0漸變為1。圖像合成代碼入下[18]：%filename1=39。39。info=imfinfo(filename1)。width1=。height1=。if strcmp(,39。grayscale39。)==1[A,MAP]=gray2ind(imread(filename1))。RGB1=ind2rgb(A,MAP)。endif strcmp(,39。indexed39。)==1[A,MAP]=imread(filename1)。RGB1=ind2rgb(A,MAP)。endif strcmp(,39。turecolor39。)==1RGB1=imread(filename1)。endfigure,inshow(RGB1)。%filename2=39。39。info=imfinfo(filename2)。width2=。height2=。if strcmp(,39。grayscale39。)==1[A,MAP]=gray2ind(imread(filename2))。RGB2=ind2rgb(A,MAP)。endif strcmp(,39。indexed39。)==1[A,MAP]=imread(filename2)。RGB2=ind2rgb(A,MAP)。endif strcmp(,39。turecolor39。)==1RGB2=imread(filename2)。endfigure,imshow(RGB2)。%得到參考圖像BW=～im2bw(RGB1)。B=imfill(imfill(BW,[1,1],4),[1,width1],4)。B=～XOR(BW,B)。%對第一個圖像進行預處理A=im2double(RGB1)。D=zeros(height1,width1)。K=3。for i=1:1:height1for j=1:1:width1ifB(i,j)==0A(i,j,1)=0。A(i,j,2)=0。A(i,j,3)=。elsefor k=1:1:KN(k)=B(i,j+kround(k/2))。endif ～all（N）if ～isempty(find(N==1))k1=1。k2=1while 1r=A(i,j+k1,1)。g=A(i,j+k1,2)。b=A(i,j+k1,3)。if B(i,j+k1)==1break。endr=A(i,j+k2,1)。g=A(i,j+k2,2)。b=A(i,j+k2,3)。if B(i,j+k2)==1break。endk1=k1+1。k2=k21。endA(i,j,1)=r。A(i,j,2)=g。A(i,j,3)=b。D(i,j)=1。endendendendendx=280。y=100。RGB=im2double(RGB2)。%融合圖像for i=1:1:height1for j=1:1:width1if B(i,j)= =1if D(i,j)= =1RGB(y+i,x+j,1)=*A(i,j,1)+*RGB(y+i,x+j,1)。RGB(y+i,x+j,2)=*A(i,j,2)+*RGB(y+i,x+j,2)。RGB(y+i,x+j,3)=*A(i,j,3)+*RGB(y+i,x+j,3)。elseRGB(y+i,x+i,1)=A(i,j,1)。RGB(y+i,x+i,2)=A(i,j,2)。RGB(y+i,x+i,3)=A(i,j,3)。endendendendFigure,imshow(RGB)。 原圖像1 原圖像2 合成后的圖像6 總結與展望 總結 本文主要介紹了圖像的理論知識及MATLAB語言的特點，基于MATLAB的圖像處理環境，介紹了如何利用MATLAB及其圖像處理工具進行圖像處理，在第五章主要論述了MATLAB對圖像的簡單處理的原理，并用MATLAB來實現。 展望隨著計算機處理能力的不斷增強，圖像處理學科在飛速的發展的同時，也越來越廣泛地向其他學科交叉滲透，使得圖像作為信息的利用等方面也變得越來越重要。目前圖像處理的應用越來越廣泛，已經滲透到工業、醫療保健、航空航天、軍事等各個領域、在國民經濟中發揮越來越大的作用。MathWorks公司開發的MATLAB最突出的特點就是簡潔。MATLAB用更直觀的，符合人們思維習慣的代碼，代替了C和FORTRAN語言的冗長代碼。MATLAB給用戶帶來的是最直觀、最簡潔的程序開發環境。應用MATLAB友好的界面和豐富、實用、高效的指令及模塊，可以使人較快地認識、理解圖像處理的相關概念，逐步掌握圖像信號處理的基本方法，進而能夠解決相關的工程和科研中的問題。利用MATLAB來實現圖像處理更加方便簡單。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、軍事制導、文化藝術等，使圖像處理稱為一門引人注目、前景遠大的新型學科[19]。參考文獻[1]鄭阿奇，曹戈，電子工業出版社，2005[2]張洪剛. 圖像處理與識別，北京郵電大學出版社,2006 [3]阮秋琦，數字圖像處理學，電子工業出版社，2001[4]黃賢武等，數字圖像處理與壓縮編碼技術，電子科大出版社，2000 [5]章毓晉，圖像工程（上、下冊），清華大學出版社，1999[6]王耀南，李樹濤等，計算機圖像處理與識別技術，高等教育出版社，2001[7]閆敬文，數字圖像處理技術與圖像圖形學基本教程，科學出版社，2002[8]容觀澳，計算機圖像處理， 清華大學出版社，2000[9] Kenneth R Castleman,Digital Image Processing ，Prentice Hall，清華大 學出版社 ，98；朱志剛等譯，數字圖像處理，電子工業出版社，1998[10]Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods, Digital Image Processing，電 子工業出版社，2002[11]Candela G T, Gtother P J, Watson C I, et al. NISTIR 5467, PCASYSA Patternlever Classification Automation System for Fingerprints,1995[12]鄭阿奇，曹戈，電子工業出版社，2005[13]程衛國，馮峰，姚東，人民郵電出版社，2007[14]，北京大學出版社，2003[15]景曉軍. 圖像處理技術及其應用，國防工業出版社,2005[16]張遠鵬, 董海, 周文靈. 計算機圖像處理技術基礎,北京大學出版社, 1996[17]崔屹. 圖像處理與分析數學形態學方法及其應用,科學出版社, 2000[18] ，西安電子科技大學出版社，2005[19]，西安電子科技大學出版社，2000 致謝在論文完成之際，我的心情無法平靜。大學期間，尤其是畢業論文完成期間，有很多可敬的老師和同學給予了我無私的幫助。對此我身懷感激。首先感謝陳鴻老師從始至終的關心、知道和教誨。陳老師追求真理、一絲不茍、嚴于律己、寬以待人的崇高品質對學生將是永遠的鞭策。本次畢業設計從課題選題、信息收集到論文的撰寫都是在陳老師全面、具體、耐心的指導下進行的。特別是陳老師不厭其煩的指出設計中的不足及問題的解決方向，使我感受到陳老師的淵博學識、敏銳思維和民主嚴謹的作風。論文寫作過程中，從行文的用語到格式的規范，都力求完美。這里再次對陳老師的無私付出表示深深的謝意。其次在設計過程中，感謝給予我幫助的同學們，在此對其表示感謝。然后感謝信息與通信工程學院的各位老師對我的培養和關心。最后祝各位老師工作順利，祝中北大學明天更美好。第 37 頁 共 37