基于MATLAB的数字成像获取物体三维轮廓的提取与分析_毕业论文 精品
matlab 数字图像处理实验报告(五份)
《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。
其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。
此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。
常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。
频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\624baf9dbcc4910a.jpg');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'IMG_20170929_130307.jpg', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 196Original Image2.给定函数的累积直方图。
matlab边缘提取及拟合
matlab边缘提取及拟合边缘提取及拟合是数字图像处理中的一个重要的步骤。
边缘可以用于图像分割、物体识别、目标跟踪等领域。
本文将介绍边缘提取的常用方法以及拟合方法，并结合MATLAB代码进行讲解。
一、边缘提取方法1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其原理是利用像素点周围的灰度值来计算梯度，从而得到边缘。
在MATLAB中，可以使用imgradient函数实现Sobel算子。
代码示例：I = imread('lena.png');[Gx, Gy] = imgradientxy(I);[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);imshowpair(Gmag, Gdir, 'montage');2. Canny算子Canny算子是一种基于多级阈值的边缘检测算法，其原理是先通过高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算梯度，再进行非极大值抑制和双阈值分割，最后得到边缘。
在MATLAB中，可以使用edge函数实现Canny算子。
代码示例：I = imread('lena.png');BW = edge(I, 'canny');imshow(BW);二、拟合方法1. 直线拟合直线拟合是一种常用的边缘拟合方法，其原理是通过最小二乘法对边缘点进行拟合，从而得到一条直线。
在MATLAB中，可以使用polyfit函数实现直线拟合。
代码示例：I = imread('lena.png');BW = edge(I, 'canny');[H, T, R] = hough(BW);P = houghpeaks(H, 10);lines = houghlines(BW, T, R, P);imshow(I), hold onmax_len = 0;for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');% Plot beginnings and ends of linesplot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');% Determine the endpoints of the longest line segmentlen = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);if ( len > max_len)max_len = len;xy_long = xy;endend2. 圆拟合圆拟合是一种边缘拟合方法，其原理是通过最小二乘法对边缘点进行拟合，从而得到一个圆。
matlab 三维重建代码
matlab 三维重建代码
三维重建是指利用二维图像或其他数据源来创建一个三维模型。
在MATLAB中，你可以使用图像处理和计算机视觉工具箱来进行三维
重建。
下面我将介绍一种基本的方法来进行三维重建的代码示例。
首先，你需要准备一组二维图像作为输入数据。
然后，你可以
按照以下步骤使用MATLAB进行三维重建：
1. 加载图像数据，使用imread函数加载你的二维图像数据。
你可以使用一个图像序列，或者从不同角度拍摄的图像来进行三维
重建。
2. 相机标定，如果你使用的是相机拍摄的图像，那么你需要对
相机进行标定以获取相机的内参和外参。
你可以使用MATLAB的相机
标定工具箱来进行相机标定。
3. 特征提取和匹配，对于每张图像，你需要提取特征点并进行
特征匹配，以便在不同图像之间进行对应点的匹配。
你可以使用MATLAB的特征提取和匹配函数来实现这一步骤。
4. 三维重建，一旦你完成了特征匹配，你可以使用三角测量或者其他三维重建算法来计算三维点云或三维模型。
MATLAB提供了许多三维重建算法和函数，你可以根据你的需求选择合适的方法来进行三维重建。
5. 可视化，最后，你可以使用MATLAB的三维可视化工具来可视化你的三维重建结果，比如使用plot3函数来绘制三维点云或三维模型。
以上是一个简单的三维重建流程和代码示例，当然在实际应用中可能会涉及到更多的细节和复杂的算法。
希望这些信息能够帮助你开始在MATLAB中进行三维重建。
基于MATLAB的MEMS表面形貌重构
1 绪论1.1 本课题背景及研究意义随着微细加工技术的不断进步和微电路、微光学组件、微机械等微观结构表面的不断出现，对表面微观三维形貌的测量技术也提出了更高的要求[1]。
表面形貌是由机械加工、化学加工、喷镀涂层等工艺过程形成的，主要体现了表面的外在特征，同时它与表面的内在特性也有密切的关系。
在机械工业中，机械零件加工后形成的表面纹理特征在很大程度上决定了零部件的使用性能，对机械系统的摩擦磨损、接触刚度、疲劳强度、配合性质，以及传动精度等影响很大，而且还与导热、导电及抗腐蚀等物理性能有着密切的关系；在电子工业中，随着集成电路集成度的提高，硅片表面的粗糙度对集成电路中薄膜电阻和薄膜电容的影响越来越大，并直接影响到集成电路器件的性能及成品率；在现代光学领域通过多次套刻与刻蚀方法制作的二元光学组件表面以及通过微机械加工技术制作的微机械结构表面等，都对其使用性能有很大影响[2]。
与机械零件的表面微观三维形貌测量不同的是，微电路、微光学组件、微机械等微观结构表面是由微观结构单元组成的三维复杂结构，其微表面形貌的测量不仅要测量表面的粗糙度或瑕疵，还要测量表面的轮廓、形状偏差和位置偏差，要求有较高的横向分辨率和纵向分辨率，有较大的测量纵深和测量范围，这对我们形貌检测的手段和方法提出了更高的要求；此外，表面微观轮廓测试技术还在机器人视觉、实物仿形、计算机辅助设计等领域有着重要意义和广阔的应用前景[3]。
1.2 表面微观形貌测量技术概述目前，三维微表面形貌测量方法大致可以分为接触式的探针法和非接触式的光学测量法[4]。
接触式的探针法包括古老的机械触针法和20世纪后期出现的扫描探针显微镜等测量方法。
非接触式测量法大都采用光学技术，以各种光学原理、光学现象为基础，配合精密机械、计算机技术、信号处理技术、传感技术，实现高精度、无接触测量。
其测量方法主要有：光学针瞄法、光切法、投影光栅法、干涉显微法等。
（1）机械触针法[5]机械触针法是研究最为充分的一种表面形貌测量方法、它利用机械探针接触并沿被测表面移动，通过位移传感器将表面轮廓的变化转化为电信号，经数据采集和处理后得到表面轮廓参数。
数字图像处理结课论文
数字图像处理结课作业--数字图像频域增强方法及在matlab中的实现学生姓名：学号：学院：理学院班级：电科班指导教师：摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。
从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。
频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。
而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。
空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。
本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。
关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波目录：1、何为数字图像处理及MATLAB的历史2、空间域图像增强技术研究的目的和意义3、空间域的增强3.1 背景知识3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系3.3 锐化滤波3.4 平滑滤波4、结论1、何为数字图像处理及MATLAB的历史数字图像处理（digital image processing）,就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。
例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。
总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。
目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。
MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。
MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。
双目视觉的目标三维重建matlab
双目视觉的目标三维重建matlab
双目视觉的目标三维重建是一个复杂的过程，它涉及到许多步骤，包括相机标定、立体匹配、深度估计和三维重建。
以下是一个简化的双目视觉的目标三维重建的Matlab实现步骤：
1. 相机标定：首先，我们需要知道相机的内部参数（例如焦距和主点坐标）和外部参数（例如旋转矩阵和平移向量）。
这些参数通常通过标定过程获得。
在Matlab中，可以使用`calibrateCamera`函数进行相机标定。
2. 立体匹配：立体匹配是确定左右两幅图像中对应像素点的过程。
这可以通过使用诸如SGBM（Semi-Global Block Matching）等算法来完成。
在Matlab中，可以使用`stereoMatch`函数进行立体匹配。
3. 深度估计：一旦我们有了立体匹配的结果，就可以估计像素点的深度。
深度通常由视差和相机参数计算得出。
在Matlab中，可以使用
`depthFromDisparity`函数根据立体匹配结果计算深度。
4. 三维重建：最后，我们可以使用深度信息将像素点转换到三维空间中，从而得到目标的三维模型。
这通常涉及到一些几何变换和插值操作。
在Matlab中，可以使用`projective2DCoordinates`函数将像素坐标转换为三维空间中的坐标。
以上步骤只是一个基本的流程，实际应用中可能需要进行更复杂的处理，例如处理遮挡、噪声、光照变化等问题。
注意：以上步骤可能需要根据实际项目需求进行调整和优化，并且需要具备一定的计算机视觉和Matlab编程基础才能理解和实现。
基于MATLAB的人体切片图像处理与分析
调用 ｄｅｃ ｐ函数计算去噪默认阈值和熵标准 。 ｄｎｍ 调 用 ｗ ｅｃ ｐ函数来实现图像压缩， ｄｎｍ 设置参数 。后再 用 ｉａｅＸ ｅｎｉ ）函数显示去噪后的函数图像 ｍ ｇ （ｄｂｏ ｅ ｓ 。 ３） 缘检测 。 边
由于 Ｓｂｌ边 缘检 测算 子和 Ｋｉ ｈ边缘 检测算 ｏｅ ｒｃ ｓ
武
汉
科
技
学
院
学
报
２ ０ 年 ０９
基本 方法 是 ：先根 据某些 严格 的 “ 探测 准则 ”找 出 目标 物体 轮廓上 的像素 ，在 根据这 些像 素的某 些特 征用一定的 “ 跟踪准则”找出 目 标物体上的其它像 素。
用 ｉａｅ 函数 显示原 始 图像 ，然 后调 用 ｉａｅ函数 ｍｇ ｍｇ 显示 含 噪 图像 。 再调 用［，］ ｃｓ的函数， 使用用 ｓｍ 作 ｙ５ 为分析 小波 ， 行 ２层小 波 分解 获得 分解结 构 。再 进
ｆ） 检测 方法 ， １ 边缘 （） 分割 方法 ， ２阈值
（ 轮廓跟踪方法。 ３ ） １ 边缘检测方法对切片圈像的处理 ． ２ 目前对图像进行 边缘提取 的算法 主要有空域 微分算子 。 两个不同灰度 的相邻 区域之间一般存在 灰度边 缘 。 灰度边 缘是 灰度 不连续 的结果 ， 以通 过 可 求导数来检测。 一般常用一阶导数和二阶导数， 一阶 导数 如各 种梯 度（ Ｒｂｎ算 子 ，Ｐｅ ｉ算子 ，Ｓｂｌ 如 ｉｅ ｓ ｒｗｔ ｔ ｏｅ 算子 ，Ｋｉ ｈ ｒｃ算子） ｓ ；二阶导数如拉普拉斯算子；此 外 ，还有方向算子 ，综合正交算子 ，Ｃ ｎｙ ａｎ算子。
１ 轮廓跟踪及提取原理 ． ３ 轮廓提取和轮廓跟踪的方法也可以用来获得
图像 的外 部轮 廓特 征 ，从而 实现 提取 目标像 素的 目
利用Matlab进行图像处理与图像识别的实例
利用Matlab进行图像处理与图像识别的实例引言：在现代科技的发展中，图像处理和图像识别成为了热门的研究领域。
利用计算机视觉技术对图像进行处理和分析，可以广泛应用于医学影像、安防监控、人脸识别等领域。
而Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和识别工具箱，极大地便利了研究者在图像领域的工作。
本文将通过几个实例来介绍如何利用Matlab进行图像处理和图像识别。
一、Matlab中的图像处理工具箱Matlab提供了大量的图像处理函数和工具箱，方便用户进行图像的处理和分析。
其中，图像处理工具箱是最常用的一部分。
通过该工具箱，用户可以对图像进行滤波、增强、分割等操作。
例如，可以用imfilter函数进行均值滤波，用imadjust函数对图像进行直方图均衡化。
图像处理工具箱的使用非常简单，只需要调用相应的函数并传入参数即可。
二、实例1：图像滤波图像滤波是图像处理中常用的操作之一。
通过滤波可以去除图像中的噪声或者增强图像的细节。
在Matlab中，可以使用不同的滤波函数来实现不同的效果。
下面以均值滤波和中值滤波为例来介绍。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单的线性滤波方法。
在Matlab中，可以使用imfilter函数来进行均值滤波。
例如，对一张灰度图像进行均值滤波的代码如下：```img = imread('image.jpg');h = fspecial('average', [3 3]);filtered_img = imfilter(img, h, 'replicate');```上述代码中，imread函数用于读取图像，fspecial函数用于创建一个3x3的均值滤波模板，imfilter函数用于对图像进行滤波操作。
'replicate'参数表示在边界处使用边界像素值进行补充。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，常用于去除椒盐噪声。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于数字成像的物体表面轮廓的提取和分析 - 1 - 摘 要
图像由于携带丰富的信息得到人们的青睐，而目前获取图像的方法有拍照，视屏截图，利用计算机产生彩图，激光扫描]1[等等。从图像中获取景物的三维信息属于一个多学科交叉的研究领域,它涉及到射影几何学、数字图像处理、计算机图形学、计算机视觉等许多学科的理论,是目前研究的热点之一。三维重建就是通过二维图像中基元(如点、线、面)来恢复目标的三维空间信息,需要研究三维空间中点、线、面的三维坐标与二维图像中对应点、线、面的二维坐标之间的关系,实现定量分析物体的大小和空间物体的相互位置关系。其主要过程是通过对图像的特征提取、特征匹配、图像关键特征的重建、三角化以及数据融合生成物体完整的三维结构。这种三维信息或三维模型在虚拟植物可视化、数字娱乐、产品外观设计、虚拟场景的模拟等诸多领域具有广泛的应用价值。本文提出了利用数字图像处理的方法对图像进行处理以获得目标图像的轮廓，并得到目标图像的轮廓关键点上的坐标，这对接下来的三维重建目标十分关键。在本文中图像采集之后，首先将其数字化。数字化之后，计算机利用数字图像处理技术对图像进行彩色预处理、去除背景、图像平滑、彩色转灰度、图像锐化、灰度二值化、腐蚀膨胀、滤波、轮廓提取等处理，并且给出每步处理的图像结果。
关键词： 数字成像； 图像处理； 三维重建； 轮廓； 坐标 基于数字成像的物体表面轮廓的提取和分析
- 2 - Abtract
Image which due to the rich information to get the favour of people，At present, image acquisition methods are taking pictures, screen shots, and produce images by computer, laser scanning etc..Three-dimensional information obtained from two-dimensional images is an interdisciplinary research field, it involves many subjects of projective geometry, digital image processing, computer graphics, computer vision theory, is a research hotspot. Three-dimensional reconstruction is through 2D image primitives (such as point, line, surface) three-dimensional spatial information to restore the target, need to study three-dimensional point, line, surface 3D coordinate and 2D image corresponding points, lines, surfaces two-dimensional coordinate relationship, relationship between size and space objects to realize quantitative analysis of objects the. The main process is through the feature extraction, feature of image matching, reconstruction of key characteristics, triangulation and data fusion to generate complete object three-dimensional structure. This 3D information or 3D models have wide applications in virtual plant visualization, digital entertainment, product design, virtual scene simulation etc.This paper proposes the method of digital image processing to deal with the image we have got in order to obtain a target image contour, and get the coordinates of key points on the contour of the target image, which play a key role on the next step of three-dimensional reconstruction . In this paper we should firstly digitize the image acquisition, After digitaliztion, computer will make use of digital image processing technology for pretreatment, remove the background color, image smoothing,color to gray, image sharpening,gray value of two, corrosion expansion, filtering, contour extraction, and other image processing, and gives the result among erey steps of image processing.
Key words : Digital imaging； image processing； 3D reconstruction； contour； coordinate
基于数字成像的物体表面轮廓的提取和分析
- 3 -
目 录
摘要 ................................................................................................................................ 1 Abstract ........................................................................................................................................... 2 目录 ................................................................................................................................................. 3
第一章 绪论 .................................................................................................................. 5 1.1论文研究的背景 ............................................................................................................ 5
1.1.1三维测量技术的背景 .............................................................................................. 5 1.12数字图像处理的发展情况 ....................................................................................... 6 1.2数字成像与轮廓提取技术在国内外的发展 .................................................................... 7
1.3论文研究的主要内容 ................................................................................................... 7
1.4论文的安排 ..................................................................................................................... 8
第二章 光学成像系统和图像系统的设计 .................................................................. 8 2.1光学成像系统的搭建 ................................................................................................... 8
2.1.1摄像系统的方案选择 .............................................................................................. 8 2.1.2摄像机的参数选择 ................................................................................................ 13 2.1.3光照系统的设计 .................................................................................................... 14 2.1.4光学成像系统的搭建效果 .................................................................................... 16 2.2摄像机的标定 ............................................................................................................. 16