基于MATLAB的简易图像处理系统的设计及实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现MATLAB是一种功能强大的图像处理工具，其GUI（图形用户界面）设计及实现可以使图像处理更加直观和简单。
本文将介绍基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现，包括系统的功能设计、界面设计及实现步骤等内容，旨在为使用MATLAB进行图像处理的读者提供一些参考和帮助。
一、系统功能设计1. 图像基本处理功能：包括图像的读取、显示、保存，以及图像的基本操作（如缩放、旋转、翻转等）。
2. 图像增强功能：包括亮度、对比度、色彩平衡调整，以及直方图均衡化、滤波等操作。
3. 图像特征提取功能：包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
4. 图像分割功能：包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
5. 图像识别功能：包括基于模板匹配、人工智能算法的图像识别等。
6. 图像测量功能：包括测量图像中物体的大小、长度、面积等。
二、界面设计1. 主界面设计：主要包括图像显示区域、功能按钮、参数调节控件等。
2. 子功能界面设计：根据不同的功能模块设计相应的子界面，以便用户进行更详细的操作。
3. 界面美化：可以通过添加背景图案、调整按钮颜色、字体等方式美化界面，提高用户体验。
三、实现步骤1. 图像显示与基本处理：通过MATLAB自带的imread()函数读取图像，imshow()函数显示图像，并设置相应的按钮实现放大、缩小、旋转、翻转等基本操作。
2. 图像增强：利用imadjust()函数实现对图像亮度、对比度的调整，利用histeq()函数实现直方图均衡化，利用imfilter()函数实现图像的滤波处理。
3. 图像特征提取：利用edge()函数实现图像的边缘检测，利用corner()函数实现角点检测，利用texture()函数实现纹理特征提取。
4. 图像分割：利用im2bw()函数实现阈值分割，利用edge()函数实现边缘分割，利用regiongrowing()函数实现区域生长。
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现本文将介绍一个基于MATLAB GUI的图像处理系统的设计和实现。
该系统提供了一系列常用的图像处理功能，包括图像滤波、边缘检测、图像变换、形态学处理、颜色空间转换等。
通过该系统，用户可以方便地对图像进行处理和分析。
首先，需要创建一个MATLAB GUI窗口，用于显示图像和进行图像处理。
接着，通过调用MATLAB内置的图像处理函数来实现各种功能。
下面是一些常用功能的实现方法：1.图像读取：使用imread函数来读取图像文件，并在GUI窗口中显示。
2.图像滤波：使用imfilter函数来实现各种滤波器，如高斯滤波、中值滤波等。
3.边缘检测：使用边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算法等）来提取图像中的边缘信息。
4.图像变换：使用imresize函数来改变图像的大小，使用imrotate函数来旋转图像等。
5.形态学处理：使用imopen、imclose等形态学处理函数来对图像进行形态学分析和处理。
6.颜色空间转换：使用rgb2gray、rgb2hsv等函数来进行颜色空间的转换。
在实现这些功能时，可以使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数，也可以自己编写函数来实现特定的处理功能。
除了提供以上的基本功能，该系统还可以通过添加菜单栏、工具栏等交互元素，以增强用户体验。
例如，添加一个“保存”菜单项，使用户可以将处理后的图像保存到本地，或添加一个“撤销”按钮，使用户可以取消上一次的处理操作等。
总之，通过将MATLAB GUI和图像处理技术相结合，我们可以很方便地开发出一个图像处理系统，并提供常用的功能和交互元素，使用户可以快速地对图像进行处理和分析。
同时，我们也可以根据实际需要，自行扩展和改进该系统，以适应更加复杂的图像处理应用场景。
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现二、图像处理系统设计1.系统功能需求（1）图像读取：能够读取多种格式的图像文件，包括jpg、png等常见格式；（2）图像显示：能够在界面上显示读取的图像，并具有放大、缩小、移动等功能；（3）图像处理：能够对图像进行一系列的处理操作，比如灰度化、边缘检测、滤波等；（4）结果显示：能够显示图像处理的结果，并支持保存处理后的图像。
2.系统设计在MATLAB中，可以通过GUIDE工具来进行GUI的设计。
我们需要设计一个主界面，包括菜单栏、工具栏和图像显示区域，并且在图像显示区域中嵌入一些常用的图像处理工具按钮，比如灰度化、边缘检测、滤波等。
然后，根据功能需求，设计相应的处理函数，并将它们与界面中的按钮进行关联。
添加图像读取、保存等功能，并对整个界面进行布局和美化。
（图1：图像处理系统主界面设计）2.系统功能实现（1）图像读取与显示：我们通过添加“打开图像”菜单和工具栏按钮来实现图像的读取功能，并将图像显示在图像显示区域中；（2）图像处理：我们在图像显示区域中添加了一些常用的图像处理工具按钮，比如灰度化、边缘检测、滤波等，通过这些按钮来触发相应的处理函数；（3）结果显示与保存：处理后的图像会显示在图像显示区域中，并且可以通过“保存图像”菜单和工具栏按钮来保存处理后的图像。
3.系统功能实现代码示例（1）图像读取与显示：```matlab% --- Executes on button press in btnOpenImage.function btnOpenImage_Callback(hObject, eventdata, handles)[filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp', 'Supported Image Files';'*.*', 'All Files'}, 'Open Image');if ~isequal(filename, 0)handles.imgOriginal = imread(fullfile(pathname, filename));axes(handles.axesImage);imshow(handles.imgOriginal);endguidata(hObject, handles);```（2）图像处理：（3）结果保存：四、系统功能演示通过以上设计和实现，我们完成了基于MATLAB GUI的图像处理系统。
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现摘要：随着计算机技术的不断发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并且在医学影像、安全监控、人脸识别等领域取得了重大突破。
本文将以MATLAB为工具，设计并实现一个基于MATLAB GUI的图像处理系统，介绍了系统的设计思路、实现过程以及功能特点，并通过实例验证了系统的有效性和可行性。
2. 系统设计2.1 系统需求分析系统设计之初，首先需要明确系统的功能需求，包括但不限于图像读取、图像显示、图像处理和结果输出等。
在此基础之上，进一步明确具体的图像处理功能，如灰度化、滤波、边缘检测、形态学处理等。
还要考虑用户界面的友好性和易用性，以及系统的稳定性和实时性。
2.2 系统架构设计基于以上需求分析，我们可以设计出系统的整体架构。
采用面向对象的编程思想，将系统划分为图像处理模块、图像显示模块、用户交互模块和主控制模块等，并通过事件驱动的方式实现它们之间的协同工作。
图像处理模块负责具体的图像处理算法实现，图像显示模块负责显示处理前后的图像效果，用户交互模块负责接收用户输入与指令，主控制模块负责整个系统的流程控制。
2.3 GUI界面设计在系统的设计过程中，GUI界面的设计显得尤为重要。
MATLAB提供了丰富的GUI设计工具，包括按钮、菜单、对话框、滑动条等，可以方便地构建出美观、直观的用户界面。
在设计过程中，需要注意界面的布局合理、控件的分布清晰、操作的简单便捷、信息的反馈明确等，以提升用户体验和系统的易用性。
3. 系统实现3.1 图像处理算法实现在系统设计的基础上，我们可以开始着手实现系统中的各个模块。
首先是图像处理算法的实现，MATLAB提供了大量的图像处理函数和工具包，如imread、imshow、imfilter、edge等，可以快速实现各种图像处理功能。
例如实现灰度化可以使用im2gray函数，实现滤波可以使用imfilter函数，实现边缘检测可以使用edge函数等。
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现摘要：本文主要介绍了基于MATLAB GUI的图像处理系统的设计与实现过程。
文章介绍了图像处理的基本概念和相关技术，然后详细阐述了MATLAB GUI的设计原理和实现方法。
接着，本文对图像处理系统的功能模块进行了详细的设计与实现，包括图像的读取、显示、处理和保存等功能。
文章对系统进行了实验测试，并对系统的性能和稳定性进行了评估。
通过本文的研究和实践，可为MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现提供一定的参考和指导。
一、引言二、图像处理的基本概念和相关技术图像处理是对图像进行获取、处理、分析和识别等一系列操作的过程。
在图像处理中，常用的技术包括图像采集与存储、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割、图像识别等。
这些技术在医学影像、遥感图像、安防监控等领域有着广泛的应用。
三、MATLAB GUI的设计原理和实现方法MATLAB GUI是一种基于MATLAB的图形用户界面设计工具，可以方便地实现交互式的图形界面。
MATLAB提供了丰富的GUI设计函数和工具，包括控件的设计与布局、事件处理、界面调整等功能。
通过这些工具，可以方便地设计和实现各种类型的图像处理系统。
在设计MATLAB GUI时，主要包括以下几个步骤：1. 设计GUI界面：包括控件的选择和布局、界面的美化和调整等操作。
2. 编写回调函数：对于每个控件的事件，需要编写相应的回调函数，定义其处理逻辑和功能。
3. 运行GUI程序：将设计好的GUI程序运行在MATLAB平台上，测试其性能和稳定性。
通过以上步骤，可以方便地设计和实现一个交互式的图像处理系统。
四、图像处理系统的设计与实现基于MATLAB GUI，设计并实现了一个简单的图像处理系统，主要包括图像的读取、显示、处理和保存等功能。
具体的设计过程如下：2. 编写回调函数：对于每个控件的事件，需要编写相应的回调函数，定义其处理逻辑和功能。
对于文件读取按钮，编写了一个回调函数来实现图像的读取和显示功能；对于图像处理功能按钮，编写了不同的回调函数来实现图像的处理和保存功能。
基于MATLAB的图像识别与处理系统设计
基于MATLAB的图像识别与处理系统设计图像识别与处理是计算机视觉领域的重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的图像识别与处理系统设计变得越来越受到关注。
本文将介绍如何利用MATLAB进行图像识别与处理系统设计，包括系统架构、算法选择、性能优化等方面的内容。
一、系统架构设计在设计基于MATLAB的图像识别与处理系统时，首先需要考虑系统的整体架构。
一个典型的系统架构包括以下几个模块：图像采集模块：负责从各种来源获取原始图像数据，可以是摄像头、传感器等设备。
预处理模块：对采集到的图像数据进行预处理，包括去噪、灰度化、尺寸调整等操作，以便后续的处理。
特征提取模块：从预处理后的图像中提取出有用的特征信息，这些特征将用于后续的分类和识别。
分类器模块：采用机器学习或深度学习算法对提取到的特征进行分类和识别，输出最终的结果。
结果展示模块：将分类和识别结果展示给用户，可以是文字描述、可视化界面等形式。
二、算法选择与优化在基于MATLAB进行图像识别与处理系统设计时，算法选择和优化是至关重要的环节。
以下是一些常用的算法和优化技巧：图像处理算法：MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括滤波、边缘检测、形态学操作等功能，可以根据具体需求选择合适的算法。
特征提取算法：常用的特征提取算法包括HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等，选择合适的算法可以提高系统性能。
分类器算法：MATLAB中集成了多种机器学习和深度学习算法，如SVM（Support Vector Machine）、CNN（Convolutional Neural Network）等，可以根据数据特点选择最适合的分类器。
性能优化：在实际应用中，为了提高系统性能和响应速度，可以采用并行计算、GPU加速等技术对算法进行优化。
三、实例分析为了更好地理解基于MATLAB的图像识别与处理系统设计过程，我们以一个实例进行分析：假设我们需要设计一个人脸识别系统，首先我们需要收集大量人脸图像数据，并对这些数据进行预处理和特征提取。
基于matlab的简单图像处理
forn=1:h(2)
I(m+round(n*tan(pi/6)),n,1:h(3))=A(m,n,1:h(3));
end
end
I1=uint8(I);
imshow(I1);
functionjingxiang_Callback(hObject, eventdata, handles)
axes(handles.axes2);
A=handles.img;
h=size(A);
A_fliplr(1:h(1),1:h(2),1:h(3))=A(h(1):-1:1,h(2):-1:1,1:h(3));
imshow(A_fliplr);
functionhuidu_Callback(hObject, eventdata, handles)
（6）修正的阿尔法均值滤波消除噪声
三、总体设计 如图1
图1
四、具体设计
4.1 Menu Editor 如图2
图2
4.2图像的读取与保存
（1）利用“文件”菜单中的“打开”、“保存”分别实现图像的读取与保存。
1)图像的读取 如图3
图3
2）图像的保存 如图4
图4
4.3 直接灰度变换
（1）灰度线性变换
1）负相变换 如图5
ifnargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
ifnargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
'gui_Singleton', gui_Singleton,...
基于matlab的图像处理的课程设计
基于matlab的图像处理的课程设计一、教学目标本课程旨在通过Matlab软件平台，让学生掌握图像处理的基本原理和方法，培养学生的实际操作能力和创新意识。
具体目标如下：1.知识目标：使学生了解并掌握图像处理的基本概念、理论和技术，包括图像的表示、图像的增强、滤波、边缘检测、分割和特征提取等。
2.技能目标：通过Matlab软件的操作练习，使学生能够熟练运用图像处理技术处理实际问题，提高学生的实践能力和问题解决能力。
3.情感态度价值观目标：培养学生对图像处理技术的兴趣，激发学生的创新思维，使学生认识到图像处理技术在实际生活和科学研究中的重要应用价值。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像处理的基本概念和数学基础：包括图像的表示、图像的采样和量化、图像的频率域处理等。
2.图像增强：包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等方法。
3.图像滤波：包括线性滤波、非线性滤波、频率域滤波等方法。
4.边缘检测：包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等方法。
5.图像分割：包括阈值分割、区域生长、边缘追踪等方法。
6.特征提取：包括颜色特征、纹理特征、形状特征等提取方法。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、理论和技术，使学生掌握图像处理的基本知识。
2.案例分析法：通过分析典型的图像处理案例，使学生了解图像处理技术在实际问题中的应用。
3.实验法：通过Matlab软件的操作练习，使学生熟练掌握图像处理技术的具体操作方法。
4.讨论法：学生进行小组讨论，激发学生的创新思维，提高学生的问题解决能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》（冈萨雷斯著），为学生提供图像处理的基本理论和技术。
2.多媒体资料：包括教学PPT、视频教程等，为学生提供直观的学习材料。
3.实验设备：计算机、投影仪等，为学生提供实践操作的平台。
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毕业设计(论文)开题报告图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70％的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。
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，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。
例如：由于空间技术的发展，人造卫星拍摄了大量的地面和空间的照片，人们可以利用照片获得地球资源、全球气象和污染情况等；在医学上，医生可以通过x射线分析照像，观察到人体各部位的断层图像；在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产，由此可见图像信息的重要性。
获得图像信息非常重要，但目的不仅仅是为了获得图像，而更重要的是将图像信息进行处理，在大量复杂的图像中找出我们所需要的信息。
因此图像信息处理在某种意义上讲，比获得图像更为重要，尤其是在当今科学技术迅速发展的时代，对图像信息处理提出了更高的要求，以便更加快速、准确，可靠地获得有用信息。
MATLAB软件自从20世纪80年代中期推出以来，不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的、最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国外广泛流行的一种可视化科学计算软件．它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。
由于图像处理技术涉及面广、实用性强，容如此之多，对于初学者来说过于抽象，在短时间学习掌握图像处理知识具有一定难度。
因此，应该结合书本理论知识配以相应的实验操作环节，使初学者能在较短的时间系统的、感性的理解和学习图像处理技术的知识。
2.2选题研究现状目前大量的图像处理软件如PHOTOSHOP，PAINTSHOP等都是基于广告策划和图像修饰处理而设计的应用软件，针对图像处理技术基本知识的理解与掌握以及相关处理方法研究的软件甚少，不适合学习研究使用。
随着计算机辅助设计的日益提高和成熟，用于学习与研究的软件也越来越多．如美国Southern Illinois University开发的CVlPtools计算机视觉与图像处理实验软件就是专门针对图像处理技术的实验软件，为初学者提供了一个消化理论知识的实验环境。
CVIPtools计算机视觉与图像处理实验软件，主要用于计算枫数字图像分析和处理，主要宗旨是让图像处理的初学者、学生、老师和其它研究人员探索计算机数字图像处理的巨大力量。
最新Windows版本的CVIPtools提供使用者四种层次应用方式：算法代码层，公共对象模块(组件)界面层，cvipimage层和图形用户界面(GUI)。
最下面的阶层算法代码层主要是基于以前的版本CVlPtools，包括所有的图像、数据处理程序和功能，是用标准c语言写的。
最上的阶层为CVlPtools GUI，可以让生手实验一些图像处理的工具，而不需具备程序设计的能力。
目前国外很多大学、研究院在数字图像处理的实验研究中都应用此软件。
但是，CVIPtools软件还没有推出中文版并且现有Windows版本保留了部分Unix 风格，在Windows系统下操作并不十分方便，而且常出问题，并且这种商用图像处理软件是静态的、封闭的，软件功能在发布时就已经确定，增加新功能或新算法或改进性能只能寄希望于软件升级。
我国某些大学或科研单位根据课题研究需要，开发了相应的图像处理软件，并应用于教学实验。
但是已有的实验软件容不全或旧，没有涉及图像处理领域较新的成果，而且许多实验软件的界面不够友好，交互性差，用户无法调整算法参数，不具备可扩展性，软件一旦完成，不容易修改或添加新容。
2.3研究容（包括基本思路、框架、主要研究方式、方法等）2.3.1本课题的基本容matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。
2.3.2本课题的重点本文主要研究如何利用MATLAB软件开发一个针对学习和研究的“数字图像处理系统”，为初学者和算法研究人员提供一个图像处理技术的算法演示及模拟开发的GUI(Graphical User Interface，图形用户界面)平台，供大家学习并研究图像处理的技术方法，同时实现包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。
本文的主要容如下：1．研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点，主要容以及应用。
2．分析MATLAB软件及其在图像处理中的应用。
3．完成系统的总体设计，各功能模块设计。
由于篇幅有限，本文重点论述了图像变换模块的设计，对已有的算法进行了分析，并进行了改进，利用MATLAB软件完成了算法的实现，最后通过实例说明处理效果。
4．设计友好的、易于操作的图形用户界面，方便用户对结果的观察以及对已有算法的比较研究和新算法的开发。
5. 向做好的平台中添加图像，图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。
本课题的重点就是利用Matlab的工具库完成以上容，MATLAB的图像处理功能都集中在它的图像处理工具箱中(Image proeessing Toolbox)，由一系列支持图像处理的函数组成。
很多操作，像滤波、图像的变换与增强、二值图像操作等都由它来实现的。
经图像信息输入系统获取的原图像常都含有各种各样的噪声和畸变，大大影响了图像的质量，因此，在对图像进行分析之前，必须先对图像质量进行改善。
通常，采取图像增强的方法对图像质量进行改善。
图像增强不会考虑引起图像质量下降的原因，而是将图像中感兴趣的特征有选择的突出，并衰减不需要的特征。
图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度和工艺的适应性，以及便于人与计算机的分析主处理，以满足图像复制或再现的要求。
图像增强的方法分为空间法和领域法两类，空间法主要是对图像中的各个像素点进行操作，而领域法是在图像的某个变换域对整个图像进行操作，并修改变换后的系数，如傅里叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换，便可得到处理后的图像。
噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收到额信源信息理解的因素”。
例如一副黑白凸显，其平面亮度分布假定为f（x，y），那么对其接受起烦扰作用的亮度分布R（x，y）即可称作噪声。
噪声在理论上定义为“不可预测、只能用概率统计方法来认识的随机误差”。
因此，将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。
但在很多情况下，这样的描述方法是复杂的，甚至是不可能的，而实际应用往往也是不必要的。
通常是用其数字特征，即均值方差、相关函数等，因为这些数字特征都可以从某些方面反映车噪声的特征。
为了对图像进行后续处理，需要对图像进行去噪处理。
图像铝箔可分为空间域、频域和小波域滤波。
做常用的空间域去噪滤波器有线性滤波器和非线性滤波器两种。
现象滤波器主要有均值滤波、线性加权滤波、倒数梯度加权滤波。
非线性滤波器主要是种植滤波。
线性滤波主要适合于去除高斯噪声，而中值滤波则是用于消除脉冲噪声。
2.3.3本课题的难点由于接触MATLAB这门学科的时间比较短，对这个软件运用不熟悉，很多工具不能准确的使用，此外，由于使用MATLAB来处理图像大多数情况系使用修改其中的后台代码来实现的，有很多命令不是很理解，所以使用起来也不是很得心应手，由于希望自己在实现老师要求的基本要求之外，能够使我的设计有更多的功能，故有很多知识还要自己不断的探索。
对于前面提出的图像后期处理，是怎么在实际操作中用韵图像去噪技术实现图像去噪？由于现实生活中，把图像处理为人们希望的那样越来越重要，故图像去噪就在数字图像技术中的重要性越来越明显，如高放大倍数航片的判读、X射线图像系统中的噪声去除等，已经成为不可缺少的关键技术。
随着数字信号处理技术和计算机技术的迅猛发展，机器视觉的研究深度在不断拓展，应用领域在不断地延伸，。
但在机器视觉系统，由于度昂没期间的质量、光学镜头的类型以及视觉系统的理论误差、加工变差的呢过的不利影响，使得通过机器视觉系统采集到的图像存在一定程度的畸变。
对于采用广角镜头采集到的图像，畸变尤为明显，只10%的图像可以看做是理想的。
因此，如何对这种畸变图像加以科学、合理、有效的较真，也成为本课题的一个难点。
如何实现图像拼接？图像拼接时计算机视觉领域的一个重要的分支，它是一种将多福相关的重叠图像进行无缝拼接从而获得全景图片的技术，本次毕设课题也想设计一部分，但也是一个难点。
2.3.4拟采取的方法和技术目前，市场上有些图像处理软件比较成功，例如Photoshop。
随着图像处理、图像理解以及图像库查找等研究领域的研究进展，还有很多图像处理相关的软件问世。
图像处理软件的开发必须有可靠的，优秀的算法以及理论作为基础，这些理论及算法便是MATLAB的一些基本使用方法，通过学习我已经有所了解。
1.Photoshop界面用Photoshop打开一幅图像，使用主界面最上部的主菜单还有部分工具，左边的绘图工具，右边面板区的颜色、图层、动作等设置可以细致准确的完成图形绘制工作。
然后运用吸管工具、“直方图”对话框、“图像”菜单中的“运算”选项、“滤镜”菜单等对图片进行处理，来实现图像轮廓提取、等高线绘制、模糊、扭曲、锐化等图像处理功能。
2运用MATLAB 处理修改MATLAT中的一些函数，也可以调用其他一些程序，为图像执行边缘提取、图像旋转、图型化等各种功能，也可以进入GUI设计界面，做按钮控制规划的播放。
图像去噪处理方法可分为空间域法和变换域法两大类前者是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。
后者是在图像的变换域上进行处理，对变换后的系数进行相应的处理，然后进行反变换达到图像去噪的目的。
畸变是成像系统的一种像差，理想成像系统不仅成像清晰，而且满足物像相似关系。
当系统能够清晰成像，但物像不相似时，其不相似程度就是用畸变来衡量。
几何畸变有桶形畸变、枕形畸变、几何倾斜等。
一般选择桶形畸变的校正作为研究的对象。
桶形校正的一般步骤如下：1.找出畸变图对称中心，将畸变图像代表的地址空间关系转换为以对称中心为原点的空间关系2.空间变换：畸变图像上的像素重新排列以恢复空间关系。
3.灰度插值：对空间变换后的像素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值。
为了使拼接处的全景图像能够保持透视效果以及视觉上的一致性，需要将拍摄的图像序列投影到一个统一的表面上。
常用的表示面有柱面、立方体面和球面。
其中，柱面全景图像因其数据存储结构简单而成为目前研究的热点。