基于matlab在数字图像增强处理中的应用开题报告
基于MATLAB数据图像增强处理研究应用
基于MATLAB的数据图像增强处理研究应用实验课程名称数字图像处理及应用2016 年06月30日目录摘要 (3)第一章绪论 (4)1.1.MATLAB基本知识介绍 (4)1.2.图像增强技术概述 (4)第二章基于MATLAB的图像增强处理 (6)2.1空域处理法 (6)2.1.1灰度直方图 (7)2.1.2直方图均衡化 (7)2.2空域滤波增强 (7)2.2.1基本原理 (8)2.2.2线性平滑滤波器 (8)2.2.3非线性平滑滤波器 (8)2.2.4线性锐化滤波器 (9)2.3频域处理法 (9)第三章展望 (11)摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
关键词：图像处理、MATLAB第一章绪论1.1.MATLAB基本知识介绍MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析已经数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
它在数学类科学应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。
MATLAB的应用范围非常广，主要应用于通讯、工程计算、信号和图像处理、控制设计、信号处理和通讯、图像处理、信号通讯、金融建模设计与分析以及计算生物学等领域。
MATLAB的图像处理功能主要集中在他的图像处理工具箱中。
此工具箱是由一系列支持图像处理的函数组成。
可以进行如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像的变换与增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
MATLAB数字图像处理工具箱函数包括以下15类：1、图像显示函数；2、图像文件输入、输出函数；3、图像几何操作函数；4、图像像素值及统计函数；5、图像分析函数；6、图像增强函数；7、线性滤波函数；8、二维线性滤波器设计函数；9、图像变换函数；10、图像邻域及块操作函数；11、二值图像操作函数；12、基于区域的图像处理函数；13、颜色图操作函数；14、颜色空间转换函数；15、图像类型和类型转换函数。
基于MATLAB的图形图像处理系统的实现的开题报告
基于MATLAB的图形图像处理系统的实现的开题报告一、选题背景和意义图形图像处理是一项重要的计算机技术，在现代社会得到了广泛应用。
图形图像处理技术主要是指利用计算机对图像进行处理、分析、压缩、存储等操作。
MATLAB是一种非常流行的科学计算软件，具有强大的计算和图形处理功能，被广泛应用于科学计算、工程分析、数据探索等领域。
本项目旨在基于MATLAB实现一个图形图像处理系统，该系统可以对图像进行各种处理，并能将处理结果直观地展示。
二、研究内容和目标1. 系统需求分析首先对图形图像处理系统的需求进行分析，确定该系统需要实现的功能和具体的运行环境。
目标是基于MATLAB实现一个简单易用的图形图像处理系统，具有一定的实用性。
2. 图像处理算法研究选择常用的几种图像处理算法进行研究，包括图像滤波、边缘检测、二值化处理、形态学处理等。
研究各种算法的原理和实现方式，为后续系统的实现提供基础。
3. 系统设计和实现根据系统需求和图像处理算法的研究结果，对系统进行设计和实现。
设计包括系统结构、界面设计和算法实现等。
实现方面需要考虑MATLAB 编程语言特有的特点和使用需要注意的事项。
4. 系统测试和性能分析对系统进行全面的测试和性能分析，检验系统是否达到预期的目标。
分析系统的性能，包括运行速度、处理效果等指标。
三、研究方法和步骤1. 文献综述：针对图像处理技术和MATLAB编程语言相关文献进行综述和分析。
深入研究图像处理算法的原理和实现方式，熟悉MATLAB编程语言的基本语法和运用方式。
2. 需求分析：通过调研和访谈等方式，明确图形图像处理系统的需求，包括功能、性能和运行环境等方面。
3. 系统设计：根据需求分析结果，设计系统的结构和界面，并确定具体的算法实现方式。
4. 系统实现：依据系统设计方案，利用MATLAB编程语言实现图形图像处理系统。
5. 系统测试：对系统进行全面的测试和调试，评估系统的运行速度、处理效果等性能指标。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。
随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。
在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。
对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。
随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。
通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。
研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。
1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。
具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。
通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。
1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。
通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。
对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。
基于matlab数字图像处理的开题报告
毕业设计(论文)开题报告题目：基于Matlab的数字图像处理学生姓名：学号：专业：通信工程指导教师：2011年 3 月 13 日一．文献综述：随着人类社会的进步和科学技术的发展，人们对信息处理和信息及交流的要求越来越高。
人们传递信息的主要媒介是语音和图像。
在接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，其它如味觉，嗅觉，触觉总的加起来不超过20%。
图像信息处理是人们视觉延续的重要手段。
人的眼睛只能看到波长为380到780nm的可见光部分，而迄今为止人类发现可成像的射线已有很多种，他们扩大了人类认识客观世界的能力。
数字图像处理是一个跨科学的前沿科技领域，在工程学，计算机科学，信息学，统计学，物理，化学，生物医学，地址，海洋，气象，农业，冶金等许多科学中的应用取得了巨大的成功和显著地经济效益。
图像是当光辐射能量照在物体上，经过他的反射或透射，或有发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
图像一般用Image表示，是视觉景物的某种形式的标记和记录。
通俗的说，图像是指利用技术手段把目标原封不动的再现。
由于图像感知的主题是人类，所以不仅可以将图像看作是二维平面上或三维立体空间中具有明暗或颜色变化的分布，还可以包括人的心理因素对图像接收和理解所产生的影像。
一般认为图片是图像的一种类型，在一些教科书中将其定义为“经过核实的光照后可见物体的分布”，图片强调了现实世界中的可见物体。
图形是指人为的图形，如图画，动画等人造的二维或三维图形，他强调应用一定的数学模型生成图形。
图形学是研究应用计算机生成，处理和显示图形的一门学科。
它涉及利用计算机将有概念或数学描述所表示的物体图像进行处理和现实的过程，侧重点在于根据给定的物体描述数学模型，光照及想象中的摄像机的成像几何，生成一幅图像的过程。
而图像处理进行的却是与其相反的过程，提示基于画面进行二维或三维物体模型的重建，这在很多场合是十分重要。
从20世纪60年代起，随着电子计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了飞跃发展。
图像增强算法研究的开题报告
图像增强算法研究的开题报告一、选题背景随着数字图像技术的发展，图像处理已经成为了一个热门领域，具有非常广泛的应用。
图像增强算法是其中最为基础的技术之一，其目的是通过对图像中的噪声、模糊、低对比度等影响进行消除或者减弱，从而让图像更加清晰、细节更加明显。
目前图像增强算法的研究主要分为两个方面，一个方面是单幅图像的增强，另一个方面是多幅图像的复合增强。
随着图像处理技术的不断发展，各种算法不断涌现，但是各种算法都具有一定的优点和缺点，如何寻找到一种更为优良的增强算法一直是研究者们所关注的问题。
二、研究意义随着图像数据的不断增多，对图像质量的要求也越来越高。
在很多应用中，如医学图像分析、地理信息系统等领域，图像的质量对分析结果甚至决策结果有着重要的影响。
因此，图像增强算法的研究具有非常重要的实际意义。
同时，在图像增强算法的研究中，还可以涉及到多种数学方法和技术，如图像处理、数字信号处理、机器学习等，这些知识不仅可以为图像增强算法的优化提供支持，同时还可以在其他领域产生广泛的应用。
三、研究内容本研究将主要基于单幅图像的增强算法，通过对不同算法的综合比较，寻找到一种更为优良的增强算法。
具体研究内容包括：1. 收集现有的图像增强算法，包括基于滤波、直方图均衡化、小波变换等，对各种算法的原理和特点进行分析。
2. 建立不同算法的模型，并使用MATLAB等相关软件进行算法实现和模拟。
3. 通过对经典图像库的图像样本进行比较分析，定量比较不同算法之间的优缺点。
4. 结合图像处理的相关技术，如变换域滤波、非线性滤波、边缘提取等，进行增强算法的优化。
四、研究方法本研究主要采用以下方法：1. 综合收集各种图像增强算法的相关文献，并对相关算法的原理、特点、优缺点进行分析。
2. 建立不同算法的数学模型，并使用MATLAB等相关软件进行算法的实现和模拟。
3. 通过对经典图像库的图像样本进行比较分析，定量比较不同算法之间的优缺点。
基于matlab的数据图像增强处理研究应用
基于MATLAB的数据图像增强处理研究应用实验课程名称数字图像处理及应用2016 年06月30日目录摘要 (2)第一章绪论 (3)1.1.MATLAB基本知识介绍 (3)1.2.图像增强技术概述 (4)第二章基于MATLAB的图像增强处理 (5)2.1空域处理法 (5)2.1.1灰度直方图 (6)2.1.2直方图均衡化 (6)2.2空域滤波增强 (7)2.2.1基本原理 (7)2.2.2线性平滑滤波器 (8)2.2.3非线性平滑滤波器 (8)2.2.4线性锐化滤波器 (8)2.3频域处理法 (9)第三章展望 (10)摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
关键词：图像处理、MATLAB第一章绪论1.1.MATLAB基本知识介绍MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析已经数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
它在数学类科学应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。
MATLAB的应用范围非常广，主要应用于通讯、工程计算、信号和图像处理、控制设计、信号处理和通讯、图像处理、信号通讯、金融建模设计与分析以及计算生物学等领域。
MATLAB的图像处理功能主要集中在他的图像处理工具箱中。
此工具箱是由一系列支持图像处理的函数组成。
可以进行如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像的变换与增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
MATLAB数字图像处理工具箱函数包括以下15类：1、图像显示函数；2、图像文件输入、输出函数；3、图像几何操作函数；4、图像像素值及统计函数；5、图像分析函数；6、图像增强函数；7、线性滤波函数；8、二维线性滤波器设计函数；9、图像变换函数；10、图像邻域及块操作函数；11、二值图像操作函数；12、基于区域的图像处理函数；13、颜色图操作函数；14、颜色空间转换函数；15、图像类型和类型转换函数。
基于Matlab的图像增强方法设计报告
中北大学信息商务学院课程设计说明书学生：学号：08050641X学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：基于Matlab的图像增强方法设计指导教师：风暴职称: 教授2011 年 12 月 24日中北大学信息商务学院课程设计任务书2011-2012 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：学号：08050641X课程设计题目：基于Matlab的图像增强方法设计起迄日期： 2011年12 月12日～2011年12月24 日课程设计地点：系专业实验室，201指导教师：风暴系主任：王浩全下达任务书日期: 2011 年12月12日目录1 图像增强概述 (1)1.1 图像增强背景及意义 (1)1.2 图像增强的应用 (1)1.3 图像增强的定义 (1)1.4 图像增强的分类及方法 (2)2 伪彩色增强简述 (4)2.1 图像增强背景及意义 (4)2.2 图像增强的应用 (4)3 源程序 (5)4 运行结果 (5)5 方法比较 (5)5.1 对比度增强 (5)5.2 彩色增强 (6)5.3 直方图均衡化 (7)6图像增强小结及个人感受 (7)7 参考文献 (8)1 图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
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，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
基于Matlab的图像增强技术的应用与分析_张波
INTELLIGENCE 科 技 天 地51基于Matlab 的图像增强技术的应用与分析焦作市公安局刑侦大队 张波摘 要：图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，其目的是要增强视觉效果。
本文利用matlab 工具分析了灰度增强、直方图增强和中值滤波三种空域图像增强的应用原理和范围，并通过实验对比验证了图像增强的效果。
关键词：matlab 数字图像处理 图像增强 直方图一、引言本文分析了几种空域图像增强的原理，并通过实验对比验证图像增强的效果。
在图像的生成、传输或变换过程中，由于受到多种因素的影响，因此，在对图像进行分析前，必须先对图像质量进行改善。
图像增强处理技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术.图像增强是采用一些技术手段，有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制图像中某些不需要的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果。
因此此类图像处理技术在医学、遥感、微生物、刑侦以及军事等诸多科研和应用领域对原始图像的模式识别、目标检测等起着重要作用。
二、图像增强技术1、灰度级变换增强通过Matlab 工具箱中的imhist 函数以及figure 命令可以看出原始图像的直方图灰度范围较窄，并且图像中灰度值的高低区分不明显。
对像源灰度值进行扩展可以使图像的动态范围增加、对比度扩展、图像变得清晰。
为此调用imadjust 函数将图像的灰度值扩展到整个灰度范围中，故像素能够分布在与图像类型有关的整个取值范围内，图像有了一定的改善.这种处理方法需要考虑图像的内容，处理后图像灰度和对比度会发生变化。
利用imadjust 函数来实现图像的图像的灰度级变换，可以调整图像的灰度范围，这可以看做一个映像的过程。
Imadjust 的函数格式如下：J=imadjust(I，[low_in high_in]，[low_out high_out]，gamma)在matlab 中可用如下代码实现灰度调整：I=imread(‘原始图像.tif’);%读出图像J=imadjust(I，[0.3，0.7]，[0，1]);%对原图进行会对调整f ig u r e ;s u b p l o t (2，2，1);imshow(I); %显示原始图像subplot(2，2，2);imshow(J);%显示灰度调整后的图像subplot(2，2，3);imhist(I);%显示灰原始像直方图subplot(2，2，4);imhist(J);%显示灰度调整后的图像直方图2、直方图均衡化增强直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
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山东科技大学本科毕业设计（论文）开题报告题目基于matlab在数字图像增强处理中的应用学院名称测绘学院专业班级测绘05级5班学生姓名吴兆艳学号0503016220指导教师陶秋香填表时间：2009年04月10日填表说明1.开题报告作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。
2.此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期完成，经指导教师签署意见、相关系主任审查后生效。
3.学生应按照学校统一设计的电子文档标准格式，用A4纸打印。
4.参考文献不少于8篇，其中应有适当的外文资料（一般不少于2篇）。
5.开题报告作为毕业设计（论文）资料，与毕业设计（论文）一同存档。
设计（论文）题目Matlab在数字图像增强中的应用设计（论文）类型（划“√”）工程设计应用研究开发研究基础研究其它√一、本课题的研究目的和意义在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。
本文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法而展开。
用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。
对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。
在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊;传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之，输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
由于目的、观点、爱好等的不同，图像质量很难有统一的定义和标准，但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。
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，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。
目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。
如对X射线图片、TC影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题;对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现;在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的量。
图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。
二、本课题的主要研究内容（提纲）Matlab是一种简单，高效、功能强大的高级语言，在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途．本文将着眼于matlab在数字图像增强处理的空间滤波中进行研究，主要有以下几个研究内容：1、Matlab实现灰度直方图及直方图均衡化在这部分中，将主要介绍如何利用Matlab来调整图像灰度直方图，以达到图像增强的目的。
2、Matlab实现图像平滑滤波在空间域上对图像做局部检测的运算，以实现平滑的目的，即图像卷积运算。
3、Matlab实现图像锐化利用梯度算子做卷积运算，以实现提取边缘的目的。
4、实例分析在这部分中，在图像处理中应用Matlab的一些实例,将首先对进行空间滤波举例并分析，然后介绍Matlab在滤波的应用前景及发展趋势，最后将对不足之处进行讨论。
三、文献综述（国内外研究情况及其发展）计算机图像处理的发展历史不长，但己经引起了人们的重视。
图像处理技术始于20世纪60年代，由于当时图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。
1964年美国加州理工学院的喷气推进实验室，首次对徘徊者7号太空飞船发回的月球照片进行了处理，得到了前所未有的清晰图像，这标志着图像处理技术开始得到实际应用。
70年代进入发展期，出现了TC和卫星遥感图像，对图像处理的发展起到了很好的促进作用。
80年代进入普及期，此时微机己经能够承担起图形图像处理的任务。
VLSI的出现更使得处理速度大大提高，其造价也进一步降低，极大的促进了图像处理系统的普及和应用。
90年代是图像处理技术实用化时期，图像处理的信息量巨大，对处理的速度要求极高21世纪的图像处理技术要向高质量化方面发展，实现图像的实时处理，采用数字全息技术使图像包含最为完整和丰富的信息，实现图像的智能生成、处理、理解和识别。
数字图像处理是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科。
随着微型计算机性能的提高，数字图像处理技术也得到了广泛的普及，当前图像处理技术在工业自动化、工业检测、医学、遥感探测等各个方面都发挥着十分重要的作用。
对于图像处理系统来说，处理流程基本可以划分为三个段，首先是对获得的原始图像进行预处理；其次是抽取图像特征；最后是识别分析。
其中图像预处理阶段即图像增强阶段极为重要，如果此阶段选择的处理方式不当，后面的工作将很难取得成功。
在具体的应用过程中，获取的原始图像未必是最适合处理的，例如由于光照、移动、噪声等原因，导致了图像的质量不高。
但是受条件所限又不能再次取样，这就需要对采集的图像进行增强，使其比原始图像更适合于特定的应用。
因为针对的具体应用并不相同，因此图像增强并没有通用的理论。
其具体的方法分为两大类：空间域方法和频率域方法。
“空间域”一词是指图像平面自身，这类方法是以对图像的像素点直接处理为基础的，通过点运算处理将产生一幅新的图像，是一种既简单又重要的图像处理技术。
四、拟解决的关键问题1、Matlab 图像处理程序编程2、Matlab 在数字图像处理中原理和关键技术研究3、Matlab在数字图像增强空间滤波处理中的应用五、研究思路和方法第一，综述matlab的简介和在数字图像处理的特点。
第二，着重阐述的图像增强的几种方法算子的原理。
第三，编写MATLAB在图像滤波处理的程序；并利用MATLAB所提供的图形用户界面（GUI），实现一个可视的面向对象的操作界面。
第四，介绍Matlab在图像增强空间滤波的应用实例并进行分析。
最后，得出结论并阐述Matlab在图像处理中的发展趋势及不足之处。
六、本课题的进度安排4.01—4.10 收集相关资料，并对收集到的资料及相关信息进行分析，拟定题目，完成开题报告4.10—5.31 完成初稿，呈交指导教师修改6.01—6.08 修改初稿，得出二稿6.09—6.16 修改二稿，最后定稿6.17 —准备答辩七、参考文献[1] Rafael C( ez，Richard E Woods，Steven L Eddirl8．Di tal ImageProcessing Second Edi~o．[MJ．北京：电子工业出版社，20O2．一HUN( SHUN(j W()N( ，JUN(11rHUA W ANG．Contrast Enhancemcnt P,ased Oil Divided Histogram Manipulation[A]．2000 IEEE Int’l Conf 011 Systems，Man and Cybernetics．[2]Stark JA. Adaptive image contrast enhancement using generalizations of histogramequalization［J］. IEEE Trans Image Proc, 2000,9(5):889-996.［3］Wang L. Enhancement of medical ultrasonic image based on graylevel histogram equalization ［J］. J Sichuan Univ, 2002,34(1):105-108.［4］Saffor A, bin Ramli AR, Ng KH. Waveletbased compression of medical images: filterbank selection and evaluation ［J］. Australas Phys Eng Sci Med, 2003, 26(2):39-44.[5]Rafael C Gonzalez,Richard E Woods.Digital Image Process-ing(Second Edition)[M].Beijing:Publishing House of Elec-tronics Industry,2002.[6]HUNG-SHUNG WONG,JUNG-HUA WANG.Contrast En-hancement Based on Divided Histogram Manipulation[A].2000 IEEE Int’l Conf on Systems,Man and Cybernetics. V ol2[C].2000.1551-1555.[7]王晓丹，吴崇明．基于MATLAB的系统分析与设计一图像处理[M]．西安：西安电子科技大学出版社，200O．[8]徐飞，施晓红．MATLAB应用图像处理[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2002．[9]王小丹,吴崇明.基于MATLAB的系统分析与设计———图像处理[M].西安:西安电子科技大学出版社,2000.[10]高俊斌.MATLAB语言与程序设计[M].武汉:华中理工大学出版社,1998.[11]黄剑玲.用MATLAB进行数字图像的分析和处理[J].计算机与现代化,2000(4):104~107.[12]樊启斌,李虹.MATLAB语言的功能、特点及其应用[J].计算机应用,2000,4:29~32.[13] 张铮，杨文平，石博强。
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