数字图像处理课程设计报告matlab模板
MATLAB课程设计-图像处理完整版
M A T L A B课程设计-图像处理完整版-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIANMATLAB课程设计设计题目：应用图像处理班级：学号：姓名：指导老师：设计时间：2013年4月8号-4月14号摘要21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
图像处理，是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
所谓数字图像处理[7]就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
关键词：DCT变换；图像压缩；真色彩增强；平滑；锐化；直方图均衡；灰度变换；滤波；M文件的使用目录摘要 (I)1 概述 (II)2 课程设计任务及要求 (III)2.1.1设计任务2.1.2设计要求3 系统设计原理 (Ⅳ)3.1 DCT图像压缩原理3.2 真彩色增强3.2.1平滑3.2.2锐化3.3 灰度变换（直方图均衡化）3.4 图像滤波3.4.1中值滤波器3.4.2维纳滤波器4 程序代码及实验结果与分析 (Ⅵ)4.1 DCT图像压缩4.1.1程序代码4.1.2实验结果4.1.3结果分析4.2 真彩色增强4.2.1平滑程序代码4.2.2实验结果4.2.3结果分析4.2.4锐化程序代码4.2.5实验结果4.2.6结果分析4.3 灰度变换（直方图均衡化）4.3.1程序代码4.3.2实验结果4.3.3结果分析4.4 图像滤波4.4.1程序代码4.4.2实验结果4.4.3结果分析5 收获体会 (Ⅶ)6 参考文献 (Ⅷ)概述MATLAB作为一种矩阵语言，进行数字图像处理是非常方便的。
数字图像处理matlab版实验报告
数字图像处理实验报告（matlab版）一．实验目的：熟悉数字图像处理中各种椒盐噪声的实质，明确各种滤波算法的的原理。
进一步熟悉matlab的编程环境，熟悉各种滤波算法对应的matlab函数。
实验结果给以数字图像处理课程各种算法处理效果一个更直观的印象。
二.实验原理:1．IPT(图像处理工具箱)基本函数介绍1. imread函数该函数用于从图形文件中读出图像。
格式A=IMRAED(FILENAME,FMT)。
该函数把FILENAME 中的图像读到A中。
若文件包含一个灰度图,则为二维矩阵。
若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。
FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。
格式[X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。
FMT的可能取值为jpg 或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
2.imwrite函数该函数用于把图像写入图形文件中。
格式IMWRITE(A,FILENAME,FMT)把图像A写入文件FILENAME中。
FILENAME指明文件名, FMT指明文件格式。
A既可以是一个灰度图,也可以是一个真彩图像。
格式IMWRITE(X,MAP,FILENAME,FMT)把索引图及其调色板写入FILENAME中。
MAP必须为合法的MATLAB调色板,大多数图像格式不支持多于256色的调色板。
FMT的可能取值为tif或tiff,jpg或jpeg,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
3. imshow函数显示图像。
格式IMSHOW(I,N).用N级离散灰度级显示灰度图象I。
若省略N,默认用256级灰度显示24位图像,64级灰度显示其他系统。
格式IMSHOW(I,[LOW HIGH])，把I 作为灰度图显示。
LOW值指定为黑色,HIGH指定为白色，中间为按比例分布的灰色。
数字图像处理课程报告(matlab)
南京理工大学实验报告课程：数字图像处理学生姓名：周一鸣学号：912106840640实验摘要：输入一个图像和一个尺度小的水印图像，对两幅图像求加运算，设置不同透明度，显示加水印的图像。
关键字：图像相加、透明度。
一、实验目的：输入一幅图像，再输入一幅水印图像，水印图像尺寸较小。
之后将两幅图像相加，添加水印到第一幅图像中，之后设置水印图像的透明度，将水印图像显示出来。
二、基本原理：首先，将较小的水印图片进行重采样，使之尺寸与第一幅图像相同，之后两图相加，相加后得到添加水印后的图像，水印可以设置多种透明度。
重采样：水印与图像相加：三、实验算法流程图及算法简介：图像的显示：Matlab显示语句 imshow（I,[low high]） %图像正常显示I为要显示的图像矩阵。
,[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。
高于high 的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于high和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。
subplot(m,n,p)打开一个有m行n列图像位置的窗口，并将焦点位于第p个位置上。
获取图像的尺寸：[m,n]=size(IMG1);重新设置图像的尺寸：IMG2=imresize(IMG2,[m,n]);图像相加运算：IMG3(i,j,1) = IMG1(i,j,1)*ALPHA_PARAM + IMG2(i,j,1)*(1-ALPHA_PARAM);透明度设置：ALPHA_PARAM = 0.85;四、实验结果与分析（该部分是重点，1000字）过程1：程序代码：IMG1 = imread('F:\ronghe\1.jpg'); % 读取RGB文件，小姑娘IMG2 = imread('F:\ronghe\2.jpg'); % 读取RGB文件，水印logo结果：读取了原图像和水印图像。
过程2：程序代码：[m,n]=size(IMG1);IMG2=imresize(IMG2,[m,n]);结果：对较小的水印图片重采样，使之与原图像尺寸相同，才可以相加运算。
matlab课程设计-图像处理
图像处理系统--学习报告学号：姓名：专业：日期：1 使用语言Matlab2图像选择及变换2.1 原始图像选择读取原始图片如下：图1 原始图片MATLAB为用户提供了专门的函数以从图像格式的文件中读写图像数据。
采用的是imrea d函数来实现图像文件的读取操作，采用的格式如下：A=imread（’filename.fmt’）该语句用于读取字符串“filename”对应的灰度图像或彩色图像，“fmt”指定了文件的格式。
采用imfinfo函数查询图像文件的信息。
其语句格式如下：Info=imfinfo（‘filename.fmt’）该语句可以在命令窗口会显示出文件的基本信息。
采用imshow函数进行图像的显示，采用的格式如下:A=imread(‘filename.fmt’);imshow(A);当这种显示方式要求被显示的图像要么在当前目录下或MATLAB的目录下。
采用rgb2gray函数进行真彩色图像与灰阶强度图像的转变，其格式调用如下：A=rgb2gry(‘filename.fmt’);得到的图像可以进行统计与处理，能完成要求。
图像读入与显示和变化的源代码如下：close all;clear all;x=imread('xuewu.jpg');imshow(x);imfinfo('xuewu.jpg')程序运行结果如下图2所示：图2 读取后显示图片命令窗口中，显示如下：Filename: 'xuewu.jpg'FileModDate: '27-Dec-2011 08:58:56'FileSize: 348015Format: 'jpg'FormatVersion: ''Width: 1024Height: 768BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: ''NumberOfSamples: 3CodingMethod: 'Huffman'CodingProcess: 'Sequential'Comment: {}2.2 转换图像为灰阶图像2.2 图像的变换在后期的处理中，有部分程序需要用到灰阶图片，因此提前将图片进行转换，得到灰阶图片。
数字图像处理课程设计 matlab
《数字图像处理》课程设计文档目录一、课程设计目的 (2)二、课程设计要求 (2)三、课程设计的内容 (2)四、课题分析 (3)五、总体设计 (3)六、具体设计 (4)6.1、文件 (4)6.1.1、打开 (4)6.1.2、保存 (4)6.1.3、打印 (4)6.1.4、退出 (4)6.2、直方图统计 (4)6.2.1、R直方图 (4)6.2.2、G直方图 (4)6.2.3、B直方图 (4)6.3、图像增强处里 (5)6.3.1、直方图均衡化 (5)6.3.2、对比度展宽 (6)6.3.3、动态范围调整 (6)6.3.4、空间域平滑算法 (6)6.3.4.1、均值滤波 (7)6.3.4.2、中值滤波 (7)6.3.4.3、边界保持滤波 (8)6.4、图像分割 (8)6.4.1、均匀性度量法 (8)6.4.2、类间最大距离法 (9)6.4.3、局部阈值法 (9)6.5、颜色空间转化 (9)6..5.1、RGB转HSV (10)6.5.2、RGB转HIS (10)6.6、其他图像处理功能 (10)6.6.1、锐化 (10)6.6.2、傅里叶………………………………………………………….10\\七、程序调试及结果分析 (11)八、心得体会 (11)九、参考文献 (11)十、附录 (12)基于MATLAB的图像处理的课程设计一、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。
二、课程设计要求1、要求独立完成设计项目，开发工具为MATLAB，也可为C、C++、java等，具体自选。
各组长有责任督促组员完成任务并提交报告；2、时间为4月28日~6月28日为其两个月的业余时间。
三、课程设计的内容学习MATLAB GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop 。
要求：按照软件工程方法，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，给出设计详细说明。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。
技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。
本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。
课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。
针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波4. 边缘检测- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割- 阈值分割- 区域生长- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。
教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。
数字图像处理-课程设计报告-matlab
数字图像处理课程设计报告姓名：学号：班级： .net设计题目：图像处理教师：赵哲老师提交日期：12月29日一、设计内容：主题：《图像处理》详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），二、涉及知识内容：1、二值化2、各种滤波3、算法等三、设计流程图插入图片对图片进行处理二值化处理重复输出两幅图结束四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示close all;clear;clc;% 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread('1.jpg');% 插入图片1.jpg 赋给Iimshow(I);% 输出图II1=rgb2gray(I);%图片变灰度图figure%新建窗口subplot(321);% 3行2列第一幅图imhist(I1);%输出图片title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊H=fspecial('motion',40);%% 滤波算子模糊程度40 motion运动q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q);imhist(q1);title('模糊图直方图');二，图像处理锐化H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的qq=imfilter(I,H,'replicate');。
数字图像处理课程设计报告matlab
数字图像处理课程设计报告姓名：号：学级： .net班设计题目：图像处理教师：赵哲老师12：提交日期月29日一、设计内容：《图像处理》主题：详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图浮雕效果，素描效果，雾化色彩平衡像进行特效处理（反色，实色混合，，效果等），二、涉及知识内容：1、二值化2、各种滤波3、算法等三、设计流程图插入图对图片进行处二值化处理重复输出两幅图结束四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示close all;clear;clc;close all 关闭打开的窗口clear % 清楚工作窗口clc 清空变量I=imread('1.jpg'); I赋给1.jpg 插入图片%I输出图imshow(I);%I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图新建窗口%figuresubplot(321);% 3行2列第一幅图输出图片%imhist(I1);title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊H=fspecial('motion',40);运动40 motion 模糊程度%% 滤波算子q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，反复复制replicate q1=rgb2gray(q);imhist(q1););模糊图直方图'title('二，图像处理锐化不清晰的锐化滤波算子，unsharp'unsharp');%H=fspecial();qq=imfilter(I,H,'replicate'qq1=rgb2gray(qq);imhist(qq1););'title('锐化图直方图三，图像处理浮雕(来源网络)浮雕图%);'1.jpg'l=imread(变灰度图%f0=rgb2gray(l);f1=imnoise(f0,'speckle',0.01);%高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点把图像数据类型转换为双精度浮点类型f1=im2double(f1);%h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];进行卷积滤波f2对图像%采用h3);'same'f4=conv2(f1,h3,滤波sobel%进行);'sobel'h2=fspecial(相同的卷积和多项式相乘 same g3=filter2(h2,f1,'same');%实现图像矩阵的归一化操作% k=mat2gray(g3);四，图像处理素描(来源网络) );f=imread('1.jpg'[VG,A,PPG] = colorgrad(f);ppg = im2uint8(PPG);ppgf = 255 - ppg;[M,N] = size(ppgf);T=200;ppgf1 = zeros(M,N);ii = 1:M for jj = 1:N for ppgf(ii,jj)<T if ppgf1(ii,jj)=0; elseppgf1(ii,jj)=235/(255-T)*(ppgf(ii,jj)-T);endendend ppgf1 = uint8(ppgf1););'unsharp' H=fspecial();'replicate'Motionblur=imfilter(ppgf1,H,figure;imshow(ppgf1);调用[VG, A, PPG] = colorgrad(f, T)function (ndims(f)~=3) ||(size(f,3)~=3)if);'Input image must be RGB' error(end);'sobel'sh = fspecial(sv = sh';);Rx = imfilter(double(f(:,:,1)), sh, 'replicate');Ry = imfilter(double(f(:,:,1)), sv, 'replicate');Gx = imfilter(double(f(:,:,2)), sh, 'replicate');'replicate'Gy = imfilter(double(f(:,:,2)), sv,);'replicate'Bx = imfilter(double(f(:,:,3)), sh,);'replicate'By = imfilter(double(f(:,:,3)), sv,gxx = Rx.^2 + Gx.^2 + Bx.^2;gyy = Ry.^2 + Gy.^2 + By.^2;gxy = Rx.*Ry + Gx.*Gy + Bx.*By; A = 0.5*(atan(2*gxy./(gxx-gyy+eps)));G1 = 0.5*((gxx+gyy) +(gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A)); A = A + pi/2;G2 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A));G1 = G1.^0.5;G2 = G2.^0.5;VG =mat2gray(max(G1, G2));RG = sqrt(Rx.^2 + Ry.^2);GG = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);BG = sqrt(Bx.^2 + By.^2);PPG = mat2gray(RG + GG + BG); nargin ==2if VG =(VG>T).*VG; PPG = (PPG>T).*PPG;endf1=rgb2gray(f);imhist(f1););素描图直方图''title(五，图像处理实色混合(来源网络)实色混合%0127，置I(I<=127)=0; %对像素进行处理，若值小于等于255127，置I(I>127)=255; %对像素进行处理，若值大于imshow(I););'像素图title('I1=rgb2gray(f);imhist(I1););'title('像素图直方图六，图像处理反色图);'1.jpg'f=imread(q=255-q;imshow(q););''反色图title(imhist(q1););反色图直方图'title('七，图像处理上下对称A=imread('1.jpg');B=A;[a,b,c]=size(A); a1=floor(a/2); b1=floor(b/2); c1=floor(c/2);B(1:a1,1:b,1:c)=A(a:-1:a-a1+1,1:b,1:c); figureimshow(B));''上下对称title( A=rgb2gray(A);figure imhist(A));上下对称直方图' title('八，图像处理类左右对称);'1.jpg' C=imread( A=C;C(1:a,1:b1,1:c)=A(1:a,b:-1:b+1-b1,1:c); figure imshow(C));'左右对称title(' A=rgb2gray(A);figureimhist(A)；);''左右对称直方图title(九，图像处理单双色显示); '1.jpg'a=imread( a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2); a3=a(:,:,3); aa=rgb2gray(a); a4=cat(3,a1,aa,aa); a5=cat(3,a1,a2,aa); figure subplot(121);imshow(a4););'' title(单色显示 subplot(122); imshow(a5););''双色显示title( a4=rgb2gray(a4); a5=rgb2gray(a5); figure subplot(121);imhist(a4););' title('单色显示直方图 subplot(122); imhist(a5); title('双色显示直方图');十，图像处理亮暗度调整);a=imread('1.jpg' a1=0.8*a;a2=2*a;figure subplot(121);imshow(a1););''暗图title(subplot(122);imshow(a2);)亮图'title('q3=rgb2gray(a1);q4=rgb2gray(a2);figure)暗图直方图'subplot(121);mhist(q3);title('subplot(122);imhist(q4);)亮图直方图'title('十一，图像处理雾化处理);'1.jpg'q=imread(m=size(q,1);n=size(q,2);r=q(:,:,1);g=q(:,:,2);b=q(:,:,3); i=2:m-10 for j=2:n-10for产生一个随机数作为半径% k=rand(1)*10;得到随机横坐标% di=i+round(mod(k,33));得到随机纵坐标% dj=j+round(mod(k,33));将原像素点用随机像素点代替%r(i,j)=r(di,dj); g(i,j)=g(di,dj); b(i,j)=b(di,dj);endend a(:,:,1)=r;a(:,:,2)=g;a(:,:,3)=b;imshow(a));''title(雾化处理图q=rgb2gray(a);figure imhist(q););''雾化处理图直方图title(十二，图像处理高斯滤波);I = imread('1.jpg', [5 5], 2);'gaussian'G =fspecial(生成一个高斯滤波器% fspecial);Ig =imfilter(I,G,'same'使用该滤波器处理图片%imfilterimshow(Ig););''title(高斯滤波I1=rgb2gray(Ig);figure imhist(I1););'title('高斯滤波直方图十三，图像处理色彩平衡（来自网络）);'1.jpg'im=imread(存储元图像%im2=im;im1=rgb2ycbcr(im);是蓝色分量和一个参考值得差 Cb Y亮度信息。
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数字图像处理课程设计报告matlab
文档仅供参考
数字图像处理
课程设计报告姓名：
学号：
班级： .net
设计题目：图像处理
教师：赵哲老师
提交日期： 12月29日
一、设计内容：
主题：《图像处理》
详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），
二、涉及知识内容：
1、二值化
2、各种滤波
3、算法等
三、设计流程图
结束
四、实例分析及截图效果：
运行效果截图：
第一步：读取原图,并显示
close all;clear;clc;
% 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread('1.jpg');
% 插入图片1.jpg 赋给I
imshow(I);% 输出图I
I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图
figure%新建窗口
subplot(321);% 3行2列第一幅图
imhist(I1);%输出图片
title('原图直方图');%图片名称
一，图像处理模糊
H=fspecial('motion',40);
%% 滤波算子模糊程度40 motion运动
q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate重复复制。