基于MATLABGUI的数字图像处理

基于MATLABGUI的数字图像处理
基于MATLABGUI的数字图像处理

数字图像处理课程论文基于matlab GUI的彩色图像处理技术

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一.概述

图形用于界面(Graphical User Interfaces,GUI)是提供人机交互的工具和方法。GUI是包含图形对象(如窗口、图标、菜单和文本)的用户界面。以某种方式选择或激活这些对象时,通常会引起动作或者发生变化。一个设计优秀的GUI能够非常直观的让用户知道如何操作MATLAB界面,并且了解设计者的开发意图。MATLAB的GUI为开发者提供了一个不脱离MATLAB的开发环境,有助于MATLAB程序的GUI集成。这样可以使开发者不必理会一大堆烦杂的代码,简化程序,但是同样可以实现向决策者提供图文并茂的界面,甚至达到多媒体的效果。可以说MATLAB提供了一个简便的开发环境,可以让开发者快速上手,提高了开发者的工作效率。

二.完成任务

所谓的GUIDE就是图形用户界面开发环境(Graphical User Interface Development Environment),它向用户提供了一系列的创建用户图形界面的工具。这些工具大大简化了GUI设计和生成的过程。通过GUIDE完成一下任务:

1)用户可以通过菜单栏和按钮进行图像的读取,保存与退出。

2)设计图形用户界面,让用户能够通过按钮对图像进行灰度变化变成灰度图。

3)通过滑块,用户可以对图像的亮度进行调整

5) 通过按钮,用户可以查看图片的直方图。

6)能对图像加入各种椒盐噪声,并通过滤波法去除。

7)通过选项,用户可以查看图片的边缘检测图,界面中可供选择的检测方式有roberts、sobel、prewitt、log、canny五种,当用户选择orginal 时显示原图。

三.设计过程

1.总体设计

通过GUIDE向导完成界面功能的布局,根据所需完成功能用户界面布局如下图1。

图1用户功能界面

2.控件设计及程序实现

2.1 打开图片,保存图片,退出。拖拽三个个按钮放在合适的位置,双击按钮修改字体大小、颜色等,在function Open_Callback(hObject, eventdata, handles)函数下添加如下程序即可完成打开图片控件功能。[filename,filepath]=uigetfile({'*.bmp;*.jpg;*.png;*.jpeg;*.tif;*gif;*Image files'},''); if isequal(filename,0)| |isequal(filepath,0)

return;

end

str =[filepath,filename];

x=imread(str);

axes(handles.axes1)

imshow(x);

可完成保存图片控件功能。

global b

new_f_handle=figure('visible','off');

new_axes=copyobj(handles.axes2,new_f_handle);

set(new_axes,'units','default','position','default');

[filename,pathname fileindex]=uiputfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.png'},'save picture as');

if ~filename

return

else

file=strcat(pathname,filename);

switch fileindex

case 1

print(new_f_handle,'-djpeg',file);

case 2

print(new_f_handle,'-dbmp',file);

case 3

print(new_f_handle,'-dpng',file)

end

end

delete(new_f_handle);

可完成退出控件功能。

clc

close all

close(gcf)

clear

图2.1 打开一幅图

2.2.灰度变换按钮。

先读取一幅图片显示在左边区域,通过按钮将灰度图显示在右边域。

在function Rgb2gray_Callback(hObject, eventdata, handles)函数下添加如下代码即可完成灰度变化功能。

global x

axes(handles.axes2)

y=rgb2gray(x);

imshow(y);

图2.2 灰度变化图

2.3 图像增强。

先读取一幅图片显示在左边区域,通过按钮将灰度图显示在右边域。可通过按钮“图像增强”或者滑块改变改变图像的强度。

在function Increase_Callback(hObject, eventdata, handles)函数下添加如下代码即可完成图像增强按钮

global x

x1=imadjust(x,[0.3 0.7],[0 1],0.5);

axes(handles.axes2)

imshow(x1);

图2.3.1图像增强

在function Untitled_4_Callback(hObject, eventdata, handles)函数下添加如下代码即可完成图像增强滑块

global x

value = get(handles.slider, 'Value');

x1=imadjust(x,[0.3 0.7],[0 1],'value');

axes(handles.axes2)

imshow(x1);

滑块图像

2.4 噪声抑制按钮

通过打开图片按钮打开一幅图片显示在左边区域,当用户点击噪声抑制时左边图显示家了椒盐噪声的图,右边区域显示噪声滤除后的图。在function Noise_Callback(hObject, eventdata, handles)函数下添加如下代码即可完成。

global x

global p

y=rgb2gray(x);

p = imnoise(y,'salt & pepper',0.1); %加10%的椒盐

axes(handles.axes1);

imshow(p);

g=medfilt2(p);

axes(handles.axes2);

imshow(g);

图2.4 噪声抑制效果图

2.5 统计直方图按钮

先读取一幅图片显示在左边区域,通过按钮将灰度图显示在右边域。用户通过该按钮显示图片的统计直方图。在function

Compression_Callback(hObject, eventdata, handles)函数下添加如下代码即可完成。

global x

h=rgb2gray(x);

axes(handles.axes2);

imhist(h);

图2.5 直方图显示

2.6 边缘检测选择

先读取一幅图片显示在左边区域,通过按钮将灰度图显示在右边域。

用户选择选择不同的边缘检测方式,右侧显示不同的边缘图。

在function SlectchangeFuc_SelectionChangeFcn(hObject, eventdata, handles)函数下添加如下代码即可实现。

global x

global b

str=get(hObject,'string');

axes(handles.axes2);

y=rgb2gray(x);

dx=double(y);

switch str

case'Roberts'

R=edge(dx,'roberts');

imshow(R);

case'Sobel'

S=edge(dx,'sobel');

imshow(S);

case'Prewitt'

P=edge(dx,'prewitt');

imshow(P);

case'Log'

L=edge(dx,'log');

imshow(L);

case'Canny'

C=edge(dx,'canny');

imshow(C);

case'Orginal'

imshow(y);

end

图2.6.1 Robrets检测

图2.6.2 Soble检测

图2.6.3 Canny检测

图2.6.4 Log检测

图2.6.5 Perwitt检测

四.总结

在完成本次课程论文的过程中,在对数字图像处理中的理论与实现后的效果相结合的同时,使我对数字图像处理有了更进一步的理解,本次论文只

是实现了图像处理中的一些简单的要求,更深层次的要求需要对理论有非常好的掌握,并不是简简单单的可以调用函数可以实现的。

与此同时,本次课程结课论文让我还对matlab有了进一步的理解,本次论文是基于matlab gui 完成对图像的各种处理,用户在一个可视化的界面上进行简简单单的点击点击鼠标即可完成对图像的各种处理,并能把处理后的图像保存到本地,这样的编程效果是几乎所有人都愿意接受的,不用在去面对一行行的程序代码,是用户所希望看到的结果。由于是第一次使用matlab gui进行编程,使用任何一个功能的时候都需要在网上查找资料,可以说这次作业是在网上找资料一点点累积起来的,在这个过程中还是遇到了各种各样的问题,有些问题完成此次作业后仍然没有解决。

五.参考文献

[1] 许录平《数字图像处理》

[2] 《MATLAB实践课程设计》百度文库

[3] 小悠《基于MATLAB GUI的数字图像处理系统》百度文库

[4] 技术驻虫《MATLAB GUI平台》微博

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图; X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图,用户需要提供一个Colormap; [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引; [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引,map可由gray(n)产生。灰度图n默认64,二值图默认2; X=graylice(I,n)灰度图到索引图,门限1/n,2/n,…,(n-1)/n,X=graylice(I,v)给定门限向量v; BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图; BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图;level是阈值门限,超过像素为1,其余置0,level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图; I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图; RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB; I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur,pcx,xwd和tif。 读取(imread): [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明:filename是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB);第二个读入索引图,map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表,若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入(imwrite): [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明:针对第四个,该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth,Comment:Empty or not,Mode:lossy or lossless,Quality等。 2.2 图像的显示 方法1:使用Image Viewer(图像浏览器),即运用imview函数。 同时显示多帧图像的所有帧,可用到montage函数。

数字图像处理课程心得

数字图像处理课程心得 本学期,我有幸学习了数字图像处理这门课程,这也是我大学学习中的最后一门课程,因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习,我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用,我们可以运用Matlab对图像信息进行加工,从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求,达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后,由于遥感等领域的应用,使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后,数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖,使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用,数字图像处理技术的需求与日俱增。其中,图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段,因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学,它给人类带来了巨大的经济和社会效益,不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展,在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中,数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年,数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展,正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛,从空间探索到微观研究,从军事领域到工农业生产,从科学教育到娱乐游戏,越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术,但也收获了不少,对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解,当然也更加理解了数字图像的本质,即是一些数字矩阵,但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识,比如常见的:像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡量图像的清晰程度)、位图(放大后会失真)、矢量图(经过放大不会失真)等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质,比如锐化处理是使模糊的图像变清晰,增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声,模糊图像,在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解,这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了

关于数字图像处理论文的题目

长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容: 在获取星图像的过程中,由于某些因素的影响,获得的星图像存在噪声,而且星图像的背景经常是不均匀的,为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理,补偿不均匀的星图像背景,然后进行星图像的阈值分割。 要求: 1> 图像预处理:对原始星空图像进行滤波去噪处理; 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理; 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化; 4> 显示每步处理后的图像; 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容: 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别,从而提高电子元件的贴片质量,有效提高电路板的印刷效率。 要求: 1> 图像预处理:将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像,对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪; 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理,增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取(至少两种以上的边缘提取算法); 4> 显示每步处理后的图像(原始电路板图像可自行查找); 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取,边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容:

基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合,如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别,来提醒监测人员有目标出现。 要求: 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理; 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算,找出目标所在位置,提取目标,并将背景置黑; 3> 判断目标大小,若目标超过整幅图像的一定比例时,说明目标进入摄像保护区域,系统对监测人员进行提示(提示方式自选)。 4>显示每步处理后的图像; 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容: 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术,如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用,实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求: 1>对原始车牌图像做增强处理; 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换; 3>对灰度图像进行直方图均衡处理; 4>选取自适应的阈值,对图像做二值化处理; 5>显示每步处理后的图像; 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施,简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容: 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理,以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求: 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度,突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理,消除图像数字化和传输时所混入的噪声,提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息,加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像,分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测,即:进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测,如液面超过瓶颈的位置,则装满,否则不满,如果不满则灌装液体不合格,需重新进行灌装。 具体要求: 1)将原进行二值化 2)二值化后的图像若不好,将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化

数字图像处理 作业1汇总

数字图像处理 报告标题:01 报告编号: 课程编号: 学生姓名: 截止日期: 上交日期:

摘要 (1)编写函数计算灰度图像的均方误差(MSE)、信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)、平均绝对误差(MAE);(2)编写函数对灰度图像经行降采样,直接消除像素以及消除像素前进行简单平滑滤波;(3)编写函数对图像进行放大,分别使用像素直接复制和双线性插值的方法:(4)编写函数用题目给出的量化步骤Q去量化灰度图像,并给出相应的MSE和直方图;(5)编写函数对灰度图像执行直方图均衡化,显示均衡前后的直方图。同时,熟悉使用MATLAB,并且熟练操作对图像进行各种修改变换等。 KEY WORD :MATLAB MSE、PSNR 直方图量化

技术探讨 数字图像处理是基于Matlab来实现的,由于Matlab 独特的功能和对矩阵,图像,函数灵活的处理,因而用于图像的处理相当的方便。 task1 均方误差(MSE),信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差(MAE)。可以使用使用for循环语句,分别计算图像MSE/SNR/PSNR/MAE,具体的计算公式见附录代码,下面只附运算原理代码 均方误差(MSE): sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; MSE=sum/(M*N) 信噪比(SNR): sum2=sum2+a(i,j)^2; SNR=10*log10(sum2/MSE) 峰值信噪比(PSNR): sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; PSNR=10*log10(255^2/MSE) 平均绝对误差(MAE): sum=sum+a(i,j)+b(i,j); MAE=sum/(M*N) 在每次对同一个图像处理时它们的均方误差(MSE),信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差(MAE)都会有所不同,因为它是原图像与加噪后的图像比较,而电脑的每次操作都会对加噪过得图像有影响。 task3 按比例缩小灰度图像 (1)直接消除像素点: I1=g(1:m:end,1:m:end);I1 为缩小后的图像,g为原图。 (2)先平滑滤波再消除像素点: 滤波函数,g=imfilter(I,w,'corr','replicate'); task4 对图像的放大运用了pixel repetition法以及双线性插值法: 它有三种插值法:即最近邻插值(pixel repetition)、双线性插值、双三次插值(缩放倍数为0.5) ;缩放与放大由给定的参数来确定。 ;缩放与放大由给定的参数来确定。而缩小则同样适用I1=g(1:m:end,1:m:end); 而放大的代码为“J=imresize(I,m,'nearest');%使用pixel repetition法”和“J=imresize(I,m,'bilinear');%使用双线性插值法” 放大倍数更改m值即可 task4 对图像的量化,使用“J=histeq(I,x); ”,x为可变的量化步长 task5 灰度图像的量化和直方图均衡化直接调用函数。“J=histeq(I)”“imhist(I,64)”

数字图像处理的概念教学总结

数字图像处理的概念

二、数字图像处理的概念 1.什么是图像 “图”是物体投射或反射光的分布,“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。 是客观和主观的结合。 2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将 物理图象行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。 –每个像素包括两个属性:位置和灰度。 对于单色即灰度图像而言,每个象素的亮度用一个数值来表示,通常数值范围在0到255之间,即可用一个字节来表示, 0表示黑、255表示白,而其它表示灰度级别。 物理图象及对应 的数字图象 3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。 –通常,三元组的每个数值也是在0到255之间,0表示相应的基色在该象素中没有,而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值,这种情况下每个象素可用三个字节来表示。 4什么是数字图像处理 数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f(x,y)进行数字化:空间上,图像抽样;幅度上,灰度级量化 x方向,抽样M行 y方向,每行抽样N点

整个图像共抽样M×N个像素点 一般取M=N=2n=64,128,256,512,1024,2048 6数字图像常用矩阵来表示: f(i,j)=0~255,灰度级为256,设灰度量化为8bit 7 数字图像处理的三个层次 8 图像处理: 对图像进行各种加工,以改善图像的视觉效果;强调图像之间进行的变换;图像处理是一个从图像到图像的过程。 9图像分析:对图像中感兴趣的目标进行提取和分割,获得目标的客观信息 以观察者为中心研究客观世界; 图像分析是一个从图像到数据的过程。 10图像理解:研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系;得出对图像内 以客观世界为中心,借助知识、经验来推理、认识客观世界,属于高层操作 (符号运算) N N N N f N f N f N f f f N f f f y x f ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - = )1 ,1 ( )1,1 ( )0,1 ( )1 ,1( )1,1( )0,1( )1 ,0( )1,0( )0,0( ) ,( 符号 目标 像素 高层 中层 低层 高 低 抽 象 程 度 数 据 量 操 作 对 象 小 大语 义

数字图像处理毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明: 1.此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外,本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2.本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定,同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版,允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3.若在大学学院毕业论文审查小组复审中,发现本文有抄袭,一切后果均由本人承担,与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文,是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外,不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体,均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者(签名): 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料(包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等),知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存,使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果,一定征得指导教师同意,且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务;学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下,学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名:日期: 指导教师签名:日期:

数字图像处理部分作业答案

3.数字化图像的数据量与哪些因素有关? 答:数字化前需要决定影像大小(行数M、列数N)和灰度级数G的取值。一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N,灰度级数为G的图像所需的存储空间M*N*g(bit),称为图像的数据量 6.什么是灰度直方图?它有哪些应用?从灰度直方图你能获得图像的哪些信息? 答:灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系。以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。 应用:通过变换图像的灰度直方图可以,使图像更清晰,达到图像增强的目的。 获得的信息:灰度范围,灰度级的分布,整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。 2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。 答:将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式: 得 1,二维傅里叶变换有哪些性质?二维傅里叶变换的可分离性有何意义? 周期性,线性,可分离性,比例性质,位移性质,对称性质,共轭对称性,差分,积分,卷积,能量。 意义:分离性表明:二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。 8.何谓图像平滑?试述均值滤波的基本原理。 答:为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。 均值滤波是一种局部空间域处理的算法,就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S,计算S中所有像素的灰度级平均值,作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。 9.何谓中值滤波?有何特点? 答:中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用中值代替窗口中心像素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法。 它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多 6图像几何校正的一般包括哪两步?像素灰度内插有哪三种方法?各有何特点? 答:1)建立失真图像和标准图像的函数关系式,根据函数关系进行几何校正。 2)最近邻插值,双线性插值,三次卷积法 3)最近邻插值:这种插值方法运算量小,但频域特性不好。 3、若f(1,1)=4,f(1,2)=7,f(2,1)=5,f(2,2)=6,分别按最近邻元法、双线性插值法确定点(1.2,1.6)的灰度值。 最近邻元法:点(1.2,1.6)离(1,2)最近,所以其灰度值为7.双线性法:f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) 将i=1,j=1,u=0.2,v=0.6代入,求得:f(i+u,j+v)=5.76。四舍五入取整后,得该点其灰度值为6

用matlab数字图像处理四个实验

数字图像处理 实验指导书

目录 实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算 实验三图像增强-空间滤波 实验四图像分割 3

实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5.图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同,MA TLAB把其处理为4类: ?亮度图像(Intensity images)

数字图像处理

院系:计算机科学学院 专业:计算机科学与技术 年级: 09级 课程名称:数字图像处理 组号: 25组 指导教师:孙阳光 学号: 姓名: 2012 年 6 月 13 日

年 级 班号学号 专 业 姓名实 验名称MATLAB图像处理编程基础 实验 类型 设计型综合型创新型 √ 实验目的或要求加深对数字图像处理理论课程的理解,进一步熟悉数字图像处理课程的相关算法和原理选择一副图像,叠加椒盐噪声,分别用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波,显示滤波后的图像,比较和分析各滤波器的效果。 选择一副图像,叠加零均值高斯噪声,设计一种处理方法,既能去噪声,又能保持边缘清晰。

实验原理(算法流程图或者含注释的源代码)二、算法原理 平滑滤波器用滤波模板确定的领域内象素的平均灰度值去代替图像中的每一个像素点的值,这种处理减少了图像灰度的“尖锐”变化,常称为邻域平均法。邻域平均法有力地抑制了噪声,同时也引起了模糊,模糊程度与邻域半径成正比。 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效。 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊,为了减少这类不利效果的影响,这就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。 三、Matlab代码 1: I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = filter2(fspecial('average', 3), J); k2 = filter2(fspecial('average', 5), J); k3 = filter2(fspecial('average', 7), J); k4 = filter2(fspecial('average', 9), J); subplot(233); imshow(uint8(k1));title('3×3模板平滑滤波'); subplot(234); imshow(uint8(k2));title('5×5模板平滑滤波'); subplot(235); imshow(uint8(k3));title('7×7模板平滑滤波'); subplot(236); imshow(uint8(k4));title('9×9模板平滑滤波'); I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = medfilt2(J); k2 = medfilt2(J,[5,5]); k3 = medfilt2(J,[7,7]); k4 = medfilt2(J,[9,9]); subplot(233); imshow(k1);title('3×3模板中值滤波'); subplot(234); imshow(k2);title('5×5模板中值滤波'); subplot(235); imshow(k3);title('7×7模板中值滤波'); subplot(236); imshow(k4);title('9×9模板中值滤波');

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要:首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨,然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词:数字图像处理:关键技术;应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息,感知世界。约有75%的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术,上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时;上世纪50年代,计算机的发展,数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣;1964年,数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理;但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔,由于离散数学理论的创立和完善,使之形成了比较完整的理论体系,成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务:如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析;对图像数据进行存储、传输和表示,便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题,因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的,一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理,如加工以及输出,所以关于数字图像处理的研究,其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取:这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像,同时,将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术:通过数据压缩和数据转换技术的研究,减少数据载体空间,节省运算时间,实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割:虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法,但由于背景的多变性和复杂性,至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正:在理想情况下,卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度;而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关,使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异,从而区分地物目标。图像复原,以图像退化的数学模型为基础,来改善图像质量表达与描述,图像分割后,输出分割标记或目标特征参数;特征提取:计算描述目标的特征,如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强:显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别:统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

数字图像处理心得体会

《数字图像处理》心得体会 图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。 由于数字图像处理的方便性和灵活性,因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有:图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。? 图像的采集与数字化:就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。? 图像编码:图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量,以便能够满足存储和传输的要求。? 图像的增强:图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式,图像增强方法一般有:直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。?

图像的恢复:图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化,可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。? 图像的分割:图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域,其中每一个区域都是像素的一个连续集,通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。? 图像分析:图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。? 数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面:? 1)?数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。? 2)?数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大,成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。? 3)?数字图像中各个像素不是独立的,其相关性大。在图像画面上,经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以,图像处理中信息压缩的潜力很大。?图像受人的因素影响较大,因为图像一般是给人观察和评价的。? 数字图像处理的优点主要表现在4个方面。? 1)?再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿,那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。? 2)?处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,主要取决于

数字图像处理论文

华东交通大学理工学院课程设计报告书 所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级14 计科 学号20140210440214 学生姓名习俊 指导教师熊渊 2016 年12 月13 日

摘要 数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术,主要是为了修改图形,改善图像质量,或是从图像中提起有效信息,还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩,便于传输和保存。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用(点运算是图象处理的一个重要运算)。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。 关键词图像点运算;代数运算;几何运算;图像缩放;图像旋转

目录 绪论 第一章图像运算 2.1点运算 2.2代数运算 2.3几何运算 第二章程序设计与调试 结束语 参考文献

绪论 早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面,难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展,计算机、内存及外围设备的价格急剧下降,而其性能却有了大幅度的提高。 图像信息是人类获得外界信息的主要来源,数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比,它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。 近几年来,随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展,科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起,数字图像处理从1个专门领域的学科,变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术,它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域,它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中,并进行滤波、增强、删除等处理,包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善,其准确性、灵活性和通用性逐步提高。 在日常生活中,电脑人像艺术,电视中的特殊效果,自动售货机钞票的识别,邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。 进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理,针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算,有效地改变了图像的直方图分布。

数字图像处理作业 1

数字图像处理作业 1 1.基本问题 a.什么是数字图像处理,英语全称是什么? 数字图像处理:对图像进行一些列的操作,以达到预期目的的技术,可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。英文全称:Image Processing b.数字图像处理与什么领域的发展密切相关? 数字图像处理与数字计算机的发展,医学,遥感,通信,文档处理和工业自动化等许多领域的发展密切相关。 c.人类主要通过什么来感知获取信息的? 主要通过人的视觉、味觉、嗅觉、触觉、听觉以及激光、量子通信、现代计算机网络、卫星通信、遥感技术、数码摄影、摄像等来获取信息。 d.数字图像处理技术与哪些学科领域密切相关? 与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等学科密切相关 e.数字图像处理在哪些领域得到广泛应用? 数字图像处理的应用越来越广泛,已渗透到工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科研、安全保卫等各个领域。 f.数字图像处理起源于什么年代? 20世纪20年代 g.现代大规模的图像处理需要具备哪些计算机能力? 需要具备图像处理、图像分析、图像理解计算机能力 h.根据人的视觉特点,图像可分为哪两种图像? 分为可见图像和不可见图像。 i.根据光的波段,图像可分为哪几种图像? 分为单波段、多波段和超波段图像。 j.图像数字与模拟图像的本质区别是什么? 区别: 模拟图像:空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理。 数字图像:空间的坐标和灰度都不连续、用离散的数字表示,能被计算机处理。 2.通过互联网,查下数字图像处理有哪些应用?选一个应用范例即可。具体描绘如何通过数字图像处理技术来实现其应用。要有图像范例说明。 数字图像处理主要应用领域有:生物医学,遥感领域,工业方面,军事公安领域,通信领域,交通领域等。我就生物医学领域做一个简单介绍。 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理,医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。 医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域,医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性。下面是关于人体微血管显微图像的采集实例。

数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算 实验1.1直方图 一.实验目的 1 ?熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用; 2?理解和掌握直方图原理和方法; 二.实验设备 1. PC 机一台; 2.软件matlab。 三.程序设计 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用直方图函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(1,2,1),imshow(l) % 输出图像 title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题 四.实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境; 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像;再调用相应的直方图函数,设置参数;最后输出处理后的图像; 3?浏览源程序并理解含义; 4. 运行,观察显示结果; 5. 结束运行,退出; 五.实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像(b) 原始图像直方图 六.实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码; 2、输入一幅灰度图像,给出其灰度直方图结果,并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2灰度均衡 一.实验目的 1 .熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用; 2?理解和掌握灰度均衡原理和实现方法; 二.实验设备 1. PC机一台; 2. 软件matlab ; 三.程序设计 在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用灰度均衡函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(2,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题a=histeq(l,256); % 直方图均衡化,灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) % 输出均衡化后图像title(' 均衡化后图像')%在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) % 输出均衡化后直方图 title(' 均衡化后图像直方图')%在均衡化后直方图上加标题 四.实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境; 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像;再调用相应的灰度均衡函数,设置参数;最后输出处理后的图像; 3?浏览源程序并理解含义; 4. 运行,观察显示结果; 5. 结束运行,退出; 五.实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 均衡化后图像

《数字图像处理》课程学习心得

《数字图像处理》课程学习心得 导读:本文《数字图像处理》课程学习心得,仅供参考,如果能帮助到您,欢迎点评和分享。 《数字图像处理》课程学习心得(一) 在这一学期,我选修了《数字图像处理基础》这门课程,同时,老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里,梳理一下这学期学到的知识,并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。目前,随着计算机技术的不断发展,计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中,它

却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域,在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1、数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性,因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有:图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化:就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码:图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量,以便能够满足存储和传输的要求。 图像的增强:图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式,图像增强方法一般有:直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复:图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化,可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割:图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域,其中每一个区域都是像素的一个连续集,通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析:图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或

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