MATLAB课程设计报告图像处理

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matlab做课程设计

matlab做课程设计

matlab做课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解Matlab的基本操作和功能,掌握其在课程设计中的应用。

2. 学习使用Matlab进行数据处理、图像绘制和算法实现。

3. 掌握利用Matlab解决实际问题的基本步骤和方法。

技能目标:1. 能够运用Matlab软件进行数据分析和图像绘制,提高数据处理能力。

2. 能够独立完成Matlab程序设计,实现简单的算法和应用。

3. 能够运用Matlab解决课程设计中的实际问题,提高问题解决能力。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对Matlab编程的兴趣,激发学习热情。

2. 培养学生主动探索、合作交流的学习态度,增强团队协作能力。

3. 通过解决实际问题,培养学生将理论知识应用于实际的意识,提高创新精神和实践能力。

课程性质:本课程为应用实践性课程,旨在通过Matlab软件的使用,提高学生数据处理、程序设计和问题解决的能力。

学生特点:学生具备一定的编程基础,对Matlab软件有一定的了解,但实际操作能力有待提高。

教学要求:教师需引导学生掌握Matlab的基本操作和功能,注重实践操作,鼓励学生独立思考和解决问题。

在教学过程中,关注学生的个体差异,提供有针对性的指导。

通过课程学习,使学生能够将Matlab应用于课程设计,提高综合运用能力。

二、教学内容1. Matlab基础知识回顾:变量、数据类型、运算符、矩阵运算等。

2. 数据处理和图像绘制:数据导入与导出、数组操作、曲线绘制、图像处理等。

3. 简单算法实现:条件语句、循环语句、函数编写、算法优化等。

4. Matlab在实际问题中的应用:案例分析、课程设计题目解析、Matlab求解过程等。

5. 教学内容的安排和进度:- 第一周:Matlab基础知识回顾,熟悉软件环境。

- 第二周:数据处理和图像绘制,掌握基本操作。

- 第三周:简单算法实现,培养编程思维。

- 第四周:实际应用案例分析,提高问题解决能力。

- 第五周:课程设计题目解析,进行实践操作。

matlab校正课程设计

matlab校正课程设计

matlab校正课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解Matlab在校正技术中的应用,掌握基本的图像校正原理和方法;2. 学生能运用Matlab软件进行图像的几何变换、灰度变换等校正操作;3. 学生了解图像校正技术在现实生活中的应用,如摄影、遥感图像处理等。

技能目标:1. 学生能熟练使用Matlab软件进行图像校正操作,包括读取、显示、保存图像等基本操作;2. 学生能运用所学知识解决实际问题,如对图像进行畸变校正、对比度增强等;3. 学生具备分析图像校正结果的能力,能够根据需求调整校正参数以获得满意的效果。

情感态度价值观目标:1. 学生通过学习Matlab校正课程,培养对图像处理技术的兴趣,提高学习的积极性和主动性;2. 学生在学习过程中,养成合作、探究的学习习惯,培养团队协作能力;3. 学生能够认识到图像校正技术在实际应用中的重要性,激发他们将所学知识应用于实际问题的热情。

课程性质:本课程为选修课,适用于高年级学生,要求学生具备一定的Matlab编程基础和图像处理知识。

学生特点:学生具备一定的编程能力和图像处理知识,对Matlab校正技术有一定了解,但实践经验不足。

教学要求:结合课程性质和学生特点,注重实践操作,培养学生的动手能力和解决问题的能力。

通过案例教学,使学生能够将所学知识应用于实际问题。

同时,注重培养学生的团队协作能力和创新精神。

在教学过程中,将课程目标分解为具体的学习成果,以便进行有效的教学设计和评估。

二、教学内容1. 图像校正原理- 图像几何变换:旋转、缩放、翻转等;- 图像灰度变换:线性、对数、幂次等变换。

2. Matlab图像校正操作- 图像读取、显示和保存;- 几何变换函数:imrotate、imresize等;- 灰度变换函数:imadjust、histeq等。

3. 实践案例- 摄影图像畸变校正;- 遥感图像对比度增强;- 其他实际应用场景的校正处理。

4. 教学大纲安排- 第1周:图像校正原理介绍,学习图像几何变换和灰度变换;- 第2周:Matlab图像校正操作学习,掌握相关函数的使用;- 第3周:实践案例1,学生分组进行摄影图像畸变校正;- 第4周:实践案例2,学生分组进行遥感图像对比度增强;- 第5周:课程总结与展示,学生分享学习成果。

matlab数字图像处理实验报告

matlab数字图像处理实验报告

《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\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。

数字图像处理matlab课程设计

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。

基于matlab的图像处理课程设计

基于matlab的图像处理课程设计

基于matlab的图像处理课程设计一、课程目标知识目标:1. 学生能理解图像处理的基本概念,掌握图像的数字化表示方法。

2. 学生能掌握Matlab软件的基本操作,运用其图像处理工具箱进行图像的读取、显示和保存。

3. 学生能掌握图像处理的基本算法,如灰度变换、图像滤波、边缘检测等,并理解其原理。

技能目标:1. 学生能运用Matlab进行图像处理操作,解决实际问题。

2. 学生能通过编程实现图像处理算法,具备一定的程序调试和优化能力。

3. 学生能运用所学知识,结合实际问题,设计简单的图像处理程序。

情感态度价值观目标:1. 学生通过学习图像处理,培养对计算机视觉和人工智能领域的兴趣,激发创新意识。

2. 学生在课程实践中,培养团队协作精神,提高沟通与表达能力。

3. 学生能认识到图像处理技术在生活中的广泛应用,增强学以致用的意识。

分析课程性质、学生特点和教学要求,本课程目标旨在使学生在掌握基本图像处理知识的基础上,通过Matlab软件的实践操作,培养其编程能力和解决实际问题的能力。

同时,注重培养学生的团队协作和情感态度,使其在学习过程中获得成就感,激发学习兴趣。

课程目标将具体分解为学习成果,以便后续教学设计和评估。

二、教学内容1. 图像处理基础理论:- 数字图像概念及表示方法- 图像处理的基本操作:读取、显示、保存- 像素运算与邻域处理2. Matlab基础操作:- Matlab软件安装与界面介绍- 数据类型与基本运算- 矩阵运算与函数编写3. 图像处理算法:- 灰度变换与直方图处理- 图像滤波:低通滤波、高通滤波- 边缘检测:Sobel算子、Canny算子4. 实践项目:- 图像增强与去噪- 图像分割与特征提取- 目标检测与跟踪5. 教学大纲:- 第一周:图像处理基础理论,Matlab基础操作- 第二周:灰度变换与直方图处理,图像滤波- 第三周:边缘检测,实践项目一- 第四周:图像分割与特征提取,实践项目二- 第五周:目标检测与跟踪,课程总结与展示教学内容根据课程目标,结合教材章节进行选择和组织,确保科学性和系统性。

MATLAB课程设计(基于MATLAB的图像处理的基本运算)

MATLAB课程设计(基于MATLAB的图像处理的基本运算)

MATLAB课程设计(基于MATLAB的图像处理的基本运算)课程设计任务书学⽣姓名:专业班级:指导教师:⼯作单位:题⽬: 基于MATLAB的图像处理的基本运算初始条件①MATLAB软件②数字信号处理与图像处理基础知识要求完成的主要任务:(1)能够对图像亮度和对⽐度变化调整,并⽐较结果。

(2)编写程序通过最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作,并保存,⽐较⼏种插值的效果。

(3)图像直⽅图统计和直⽅图均衡,要求显⽰直⽅图统计,⽐较直⽅图均衡后的效果。

(4)对图像加⼊各种噪声,⽐较效果。

时间安排:第1周:安排任务,分组第2-17周:设计仿真,撰写报告第18周:完成设计,提交报告,答辩地点:鉴主3楼计算机实验室指导教师签名: 2010年⽉⽇系主任(或责任教师)签名: 2010年⽉⽇摘要MATLAB是—套⾼性能的数值计算和可视化软件,它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显⽰于⼀体,构成—个⽅便的、界⾯友好的⽤户环境。

MATLAB强⼤的扩展功能为各个领域的应⽤提供了基础,由各个领域的专家相继给出了MATLAB ⼯具箱,其中主要有信号处理,控制系统,神经⽹络,图像处助,鲁棒控制,⾮线性系统控制设计,最优化,⼩波,通信等⼯具箱,这此⼯具箱给各个领域的研究和⼯程应⽤提供了有⼒的⼯具。

借助于这些“巨⼈肩膀上的⼯具”,各个层次的研究⼈员可直现⽅便地进⾏分析、计算及设计⼯作,从⽽⼤⼤地节省了时间。

本次课程设计的⽬的在于较全⾯了解常⽤的数据分析与处理原理及⽅法,能够运⽤相关软件进⾏模拟分析。

通过对采集的图像进⾏常规的图像的亮度和对⽐度的调整,并进⾏最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作,并保存,⽐较⼏种插值的效果,以及对图像进⾏直⽅图和直⽅图均衡并加⼊噪声进⾏对⽐,达到本次课程设计的⽬的关键词:MATLAB 亮度和对⽐度插值放⼤旋转噪声AbstractMATLAB is - set of high-performance numerical computation and visualization software, which combines numerical analysis, matrix computation, signal processing and graphics in one form - a convenient, user-friendly user environment.MATLAB is a powerful extension application in various fields to provide a basis by experts in various fields have been given a MATLAB toolbox, which are signal processing, control systems, neural networks, image processing support, robust control, nonlinearcontrol system design, optimization, wavelets, communications toolkit, which this kit to the various areas of research and engineering applications a powerful tool.With these "tools on the shoulders of giants," researchers at all levels can now be easily analyzed directly, calculation and design work, which greatly saves time.The training aims to strengthen the basis of a more comprehensive understanding of commonly used data analysis and processing principles and methods related to the use of simulation software.Images collected by conventional image brightness and contrast adjustments, and the nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation algorithm to the user selected image area to zoom in and out several times and rotate the whole operation, and save, comparethe effect of several interpolation and the image histogram and histogram and compared with noise, to the purpose of this course design.Keywords: MATLAB brightness and contrast rotation interpolation noise amplification ⽬录1.MATLAB简介 (1)1.1 MATLA的基本⽤途 (1)1.2 MATLAB的语⾔特点 (1)1.3 MATLAB系统构成 (1)2.数据采集 (2)2.1图像的选取 (2)2.2 图像亮度和对⽐度的调整 (2)2.2.1 编辑M⽂件 (2)2.2.2 MATLAB⽀持的图像格式和类型 (3)2.2.3 图像的读取 (3)2.2.4调整图像亮度和对⽐度 (4)3.图像的⼏何操作 (6)3.1插补操作 (6)3.1.1 插补功能介绍 (6)3.1.2 插补具体操作 (6)3.2 放缩操作 (8)3.2.1放缩功能介绍 (8)3.2.2 具体操作 (9)3.3 旋转操作 (10)3.3.1 旋转功能介绍 (10)3.3.2 具体操作 (10)4.直⽅图统计 (12)4.1灰度图的获取 (12)4.1.1 灰度图的转换功能介绍 (12)4.1.2 具体操作 (12)4.2直⽅图以及直⽅图均衡 (13)4.2.1 直⽅图函数功能介绍 (13)4.2.2 直⽅图具体操作 (14)5.图像的噪声处理 (15)5.1添加噪声的功能介绍 (15)5.2添加噪声的具体操作 (16)6.总结(⼼得体会) (18)7.参考⽂献 (19)1.MATLAB简介1.1 MATLA的基本⽤途MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)之意。

图像处理matlab的课程设计

图像处理matlab的课程设计

图像处理matlab的课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握图像处理的基本原理和方法,能够使用MATLAB软件进行图像处理和分析。

具体目标如下:1.了解图像处理的基本概念和常用算法。

2.掌握MATLAB图像处理工具箱的使用。

3.理解图像处理在实际应用中的重要性。

4.能够使用MATLAB进行图像读取、显示和保存。

5.能够使用MATLAB进行图像滤波、边缘检测、图像增强等基本操作。

6.能够运用所学知识解决实际图像处理问题。

情感态度价值观目标:1.培养学生的创新意识和实践能力。

2.培养学生的团队合作精神和沟通协调能力。

3.培养学生的科学思维和解决问题的能力。

二、教学内容根据课程目标,教学内容主要包括以下几个方面:1.图像处理基本概念:图像的定义、图像的表示、图像的属性等。

2.MATLAB图像处理工具箱:MATLAB图像处理工具箱的介绍、常用函数和工具的使用方法等。

3.图像处理基本算法:图像滤波、边缘检测、图像增强、图像分割等。

4.图像处理应用案例:图像处理在实际应用中的案例分析,如医学影像处理、工业检测等。

三、教学方法为了达到课程目标,将采用多种教学方法相结合的方式进行教学。

包括:1.讲授法:通过讲解图像处理的基本概念和原理,使学生掌握基本知识。

2.案例分析法:通过分析实际图像处理案例,使学生了解图像处理的应用和实际意义。

3.实验法:通过实验操作,使学生掌握MATLAB图像处理工具箱的使用和基本算法。

4.讨论法:通过小组讨论和交流,促进学生思考和解决问题,培养团队合作精神。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,将准备以下教学资源:1.教材:《图像处理matlab教程》等。

2.参考书:《数字图像处理》、《MATLAB图像处理》等。

3.多媒体资料:PPT课件、实验演示视频等。

4.实验设备:计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备等。

通过以上教学资源的支持,将能够丰富学生的学习体验,提高学生的学习效果。

matlab机器视觉课程设计

matlab机器视觉课程设计

matlab机器视觉课程设计一、教学目标本课程旨在通过MATLAB机器视觉的学习,让学生掌握机器视觉的基本原理和方法,能够运用MATLAB进行简单的图像处理和分析。

具体目标如下:1.理解机器视觉的基本概念和流程。

2.掌握MATLAB图像处理的基本函数和工具箱。

3.了解机器视觉在实际应用中的案例。

4.能够使用MATLAB进行基本的图像读取、显示和保存。

5.能够运用MATLAB进行图像滤波、边缘检测、特征提取等操作。

6.能够利用MATLAB实现简单的机器视觉算法。

情感态度价值观目标:1.培养学生的创新意识和实践能力。

2.培养学生对机器视觉技术的兴趣和好奇心。

3.培养学生的团队合作意识和沟通能力。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括MATLAB机器视觉的基本原理和方法。

具体安排如下:1.MATLAB机器视觉概述:介绍机器视觉的基本概念、流程和应用领域。

2.MATLAB图像处理基础:学习MATLAB图像处理的基本函数和工具箱,包括图像读取、显示、保存等操作。

3.图像滤波:学习图像滤波的基本原理和算法,包括低通滤波、高通滤波、带阻滤波等。

4.边缘检测:学习边缘检测的基本原理和算法,包括Sobel算法、Canny算法等。

5.特征提取:学习特征提取的基本原理和方法,包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。

6.机器视觉应用案例:学习机器视觉在实际应用中的案例,如人脸识别、车牌识别等。

三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法相结合的方式。

具体方法如下:1.讲授法:通过讲解MATLAB机器视觉的基本原理和算法,使学生掌握相关知识。

2.案例分析法:通过分析机器视觉在实际应用中的案例,使学生了解机器视觉的应用价值。

3.实验法:通过实验操作,让学生亲手实践MATLAB图像处理和分析的操作,提高学生的动手能力。

4.讨论法:学生进行小组讨论,促进学生之间的交流与合作,培养学生的团队合作意识。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,本课程将准备以下教学资源:1.教材:《MATLAB机器视觉编程实战》等。

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一.课程设计相关知识综述......................................................................1.1 研究目的及意义 (3)1.2 数字图像处理研究的内容...........................................................1.3 MATLAB 软件的介绍..................................................................1.3.1 MATLAB 语言的特点.........................................................1.3.2 MATLAB 图像文件格式....................................................1.3.3 MATLAB 图像处理工具箱简介........................................1.3.4 MATLAB 中的图像类型....................................................1.3.5 MATLAB 的主要应用........................................................1.4 函数介绍........................................................................................ 二.课程设计内容和要求...........................................................................2.1 主要研究内容................................................................................2.2 具体要求.......................................................................................2.3 预期达到的目标........................................................................... 三.设计过程...............................................................................................3.1 设计方案及步骤............................................................................3.2 程序清单及注释...........................................................................3.3 实验结果........................................................................................ 四.团队情况................................................................................................ 五.总结....................................................................................................... 六.参考文献...............................................................................................一.课程设计相关知识综述.1.1研究目的及意义图像处理(image processing),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。

图像处理一般指数字图像处理。

数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。

图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。

常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。

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。

数字图像处理,即用计算机对图像进行处理,其发展历史并不长。

数字图像处理技术源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片,采用了数字压缩技术。

首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界,人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而图像、图形又是所有视觉信息的载体,尽管人眼的鉴别力很高,可以识别上千种颜色,但很多情况下,图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

1.2 数字图像处理研究的内容数字图像处理(Digital Image Processing)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。

一.主要目的(1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。

(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。

提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。

提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。

(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。

不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。

二.常用方法1)图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。

因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2 )图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3 )图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"降质模型",再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

4 )图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是图像处理中研究的热点之一。

5 )图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。

作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。

对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

6 )图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

1.3 MATLAB 软件的介绍MATLAB(矩阵实验室)是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数学软件。

MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

除了矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外,MATLAB还可以用来创建用户界面及与调用其它语言(包括C,C++和FORTRAN)编写的程序。

尽管MATLAB主要用于数值运算,但利用为数众多的附加工具箱(Toolbox)它也适合不同领域的应用,例如控制系统设计与分析、图像处理、信号处理与通讯、金融建模和分析等。

另外还有一个配套软件包Simulink,提供了一个可视化开发环境,常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

它在数学类科技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,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,MATLAB 成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA 的支持。

可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。

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