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目录
1 绪论 (1)
1.1 研究背景 (1)
1.2 课题研究目的和意义 (2)
1.3研究内容 (2)
2 数字图像处理的基础知识简介 (2)
2.1 什么是数字图像 (2)
2.2 数字图像处理概述 (4)
2.2.1 基本概念 (4)
2.2.2 研究内容 (4)
2.2.3 基本特点 (6)
2.2.4 主要应用 (6)
2.3 图像处理文件格式 (7)
2.3.1 MATLAB图像文件格式 (7)
2.3.2 图像类型 (8)
3 利用MATLAB增强图像清晰度 (9)
3.1 空域变换增强 (9)
3.1.1 增强对比度 (9)
3.1.2 图像求反 (11)
3.2 空域滤波增强 (12)
3.2.1 基本原理 (12)
3.2.2 线性平滑滤波器 (13)
3.2.3 非线性平滑滤波器 (14)
3.2.4 线性锐化滤波器 (15)
3.3 频域增强 (16)
3.3.1 基本原理 (16)
3.3.2 低通滤波 (17)
3.3.3 高通滤波 (18)
4 结束语 (20)
参考文献 (21)
致谢 (22)
1 绪论
1.1 研究背景
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT(Computer Tomograph)。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类做出了划时代的贡献[1]。
与此同时，随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视
觉过程了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索新的领域。
1.2 课题研究目的和意义
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，数字图像处理包括点运算、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。
由于计算机处理能力的不断增强，数字图像处理学科在飞速发展的同时，也越来越广泛地向许多其他学科快速交叉渗透，使得图像作为信息获取以及信息的利用等方面也变得越来越重要。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。
MathWorks公司推出的MATLAB软件是学习数理知识的好帮手。应用MATLAB 友好的界面和丰富、实用、高效的指令及模块，可以使人较快认识、理解图像处理的相关概念，逐步掌握图像信号处理的基本方法，进而解决相关的工程和科研中的问题。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。
1.3研究内容
本论文主要在于提高图像的清晰度。以某彩色图像为例，进行图像边缘检测和几种常见滤波的处理，在前人研究的基础上突出自己编制程序和调用函数的合理配合使用，进而得到获得高清图像的方法。
2 数字图像处理的基础知识简介
2.1 什么是数字图像
所谓数字图像就是把传统图像的画面分割成如图2-1所示的被称为像素(picture
element, 简称pixel。有时候也用pel这一简写词)的小的离散点，各像素的灰度值也是用离散值即整数值来表示的[2]。数字图像(digital imagine)和传统的图像即模拟图像(picture)是有差别的。
图2-1 数字图像
为了从一般的照片，景物等模拟图像中得到数字图像，需要对传统的模拟图像进行采样与量化两种操作(二者统称为数字化)。
(1) 采样
采样(sampling)就是把在时间上和空间上连续的图像变成离散点(采样点，即像素)的集合的一种操作。
图像基本上是在二维平面上连续分布的信息形式要把它输入到计算机中，首先要把二维信号变成一维信号，因此要进行扫描(scanning)。最常用的扫描方法是在二维平面上按一定间隔顺序地从上方顺序地沿水平方向的直线(扫描线）扫描，从而取出浓淡值(灰度值)的线扫描(Laster扫描)。对于由此得到的一维信号，通过求出每一特定间隔的值，可以得到离散的信号。对于运动图像除进行水平，垂直两个方向的扫描以外，还有进行时间轴上的扫描。
通过采样，如设横向的像素数为M，纵向的像素数为N，则画面的大小可以表示为“M*N”个像素。
(2) 量化
经过采样，图像被分解成在时间上和空间上离散分布的像素，但是像素的值(灰度值)还是连续值。像素的值，是指白色-灰色-黑色的浓淡值，有时候也指光的强度(亮度)值或灰度值[3]。把这些连续的浓淡值或灰度值变为离散的值(整数值)的操作就是量化。
如果把这些连续变化的值(灰度值)量化为8bit，则灰度值被分成0-255的256个级别，分别对应于各个灰度值的浓淡程度，叫做灰度等级或灰度标度。
在0-255的值对应于白-黑的时候，有以0为白，255为黑的方法，也有以0为黑，
255为白的方法，这取决于图像的输入方法以及用什么样的观点对图像进行处理等，这是在编程时应特别注意的问题。但在只有黑白二值的二值图像的情形，一般设0为白，1为黑。
对连续的灰度值赋予量化级的，即灰度值方法有：均匀量化(uniform quantization)，线性量化(liner quantization)，对数量化，MAX量化，锥形量化(tapered quantization)等。
(3) 采样、量化和图像细节的关系
上面的数字化过程，需要确定数值N和灰度级的级数K。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即:
N=2n(2.1)
K=2m(2.2)一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b为:
b=log(2m)N*M=N*N*m(bit) (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N和m的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。
由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N值)以及量化的级数K(或m值)。N和K的值越大，图像越清晰。
2.2 数字图像处理概述
2.2.1 基本概念
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。
2.2.2 研究内容
数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：
(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(如傅里叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前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]。
(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。虽然目前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，是目前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。
2.2.3 基本特点
(1) 数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit 数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
(2) 数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
(3) 数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
(4) 由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
(5) 数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题[5]。
2.2.4 主要应用
计算机图像处理和计算机、多媒体、智能机器人、专家系统等技术的发展紧密相关。近年来计算机识别、理解图像的技术发展很快，也就是图像处理的目的除了直接供人观看(如医学图像是为医生观看作诊断)外，还进一步发展了与计算机视觉有关的应用，如邮件自动分检，车辆自动驾驶等。下面仅罗列了一些典型应用实例，而实际
应用更广。
(1) 在生物医学中的应用
主要包括显微图像处理；DNA显示分析；红、白血球分析计数；虫卵及组织切片的分析；癌细胞的识别；染色体分析等等。
(2) 遥感航天中的应用
军事侦察、定位、导航、指挥等应用；多光谱卫星图像分析；地形、地图、国土普查；地质、矿藏勘探；天文、太空星体的探测及分析等。
(3) 工业应用
CAD和CAM技术用于模具、零件制造、服装、印染业；零件、产品无损检测，焊缝及内部缺陷检查；交通管制、机场监控；火车车皮识别等。
(4) 军事公安领域中的应用
巡航导弹地形识别；指纹自动识别；警戒系统及自动火炮控制；反伪装侦察；手迹、人像、印章的鉴定识别；过期档案文字的复原；集装箱的不开箱检查等。
(5) 其他应用
图像的远距离通信；多媒体计算机系统及应用；电视电话；服装试穿显示；理发发型预测显示；电视会议；办公自动化、现场视频管理等。
2.3 图像处理文件格式
2.3.1 MATLAB图像文件格式
MATLAB支持以下几种图像文件格式[6]：
(1) PCX（Windows Paintbrush）格式。可处理1，4，8，16，24位等图像数据。文件内容包括：文件头（128字节），图像数据、扩展颜色映射表数据。
(2) BMP（Windows Bitmap）格式。有1，4，8，24位非压缩图像，8位RLE（Run-length Encoded ）图像。文件内容包括：文件头（一个BITMAP FILEHEADER数据结构），位图信息数据块（位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表）和图像数据。
(3) HDF（Hierarchical Data Format）格式。有8位，24位光栅数据集。
(4) JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式，是一种成为联合图像专家组的图像压缩格式。
(5) TIFF（Tagged Image File Format）格式。处理1，4，8，24位非压缩图像，
1，4，8，24位packbit压缩图像，一位CCITT压缩图像等。文件内容包括：文件头，参数指针表与参数域，参数数据表和图像数据四部分。
(6) XWD(X Windows Dump)格式。8位Zpixmaps,XYbitmaps,1位XYpixmaps。
(7) PNG（Portable Network Graphics）格式。
2.3.2 图像类型
MATLAB中，一幅图像可能包含一个数据矩阵，也可能包含一个颜色映射表矩阵。MATLAB中有四种基本的图像类型：
(1) 索引图像
索引图像包括图像矩阵与颜色图数组，其中，颜色图是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素，图像矩阵包含一个值，这个值就是颜色图中的索引。颜色图为m*3双精度值矩阵，各行分别指定红绿蓝（RGB）单色值。Colormap=[R，G，B]，R，G，B为值域为[0，1]的实数值。
图像矩阵与颜色图的关系依赖于图像矩阵是双精度型还是uint8（无符号8位整型）类型。如果图像矩阵为双精度类型，第一点的值对应于颜色图的第一行，第二点对应于颜色图的第二行，依次类推。如果图像矩阵是uint8，有一个偏移量，第0点值对应于颜色图的第一行，第一点对应于第二行，依次类推；uint8长用于图形文件格式，它支持256色。
(2) 灰度图像
在MATLAB中，灰度图像是保存在一个矩阵中的，矩阵中的每一个元素代表一个像素点。矩阵可以是双精度类型，其值域为[0，1]；也可以为uint8类型，其数据范围为[0，255]。矩阵的每个元素代表不同的亮度或灰度级。
(3) 二进制图像
二进制图像中，每个点为两离散值中的一个，这两个值代表开或关。二进制图像保存在一个由二维的由0（关）和1（开）组成的矩阵中。从另一个角度讲，二进制图像可以看成为一个仅包括黑与白的灰度图像，也可以看作只有两种颜色的索引图像。
二进制图像可以保存为双精度或uint8类型的双精度数组，显然使用uint8类型更节省空间。在图像处理工具箱中，任何一个返回二进制图像的函数都是以uint8类型逻辑数组来返回的。
(4) RGB图像
与索引图像一样，RGB图像分别用红，绿，蓝三个亮度值为一组，代表每个像素的颜色。与索引图像不同的是，这些亮度值直接存在图像数组中，而不是存放在颜色图中。图像数组为M*N*3，M，N表示图像像素的行列数。
3 利用MATLAB增强图像清晰度
图像增强是一类基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用的图像。这里的好和有用要因具体的应用目的和要求而异，并且所需的具体增强技术也可不同。
目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同，可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。第一类，直接在图像所在的空间进行处理，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作；第二类，在图像的变化域对图像进行间接处理[7]。
空域增强方法可表示为：g(x,y)=EH[f(x,y)]。
其中f（x，y）和g（x，y）分别为增强前后的图像，EH代表增强操作。
3.1 空域变换增强
3.1.1 增强对比度
增强对比度实际是增强原图像的各部分的反差。实际中往往是通过原图中某两个灰度值之间的动态范围来实现的（如图3-1）。
图3-1增强对比度
在图3-1中可以看出，通过变换可以使原图的较高的和较低的灰度值的动态范围减小了，而原图在二者之间的动态范围增加了，从而其范围的对比度增加了[8]。MATLAB代码所示：
X1=imread('pout.tif');
figure,imshow(X1)
f0=0;g0=0;
f1=70;g1=30;
f2=180;g2=230;
f3=255;g3=255;
r1=(g1-g0)(f1-f0);
b1=g0-r1*f0;
r2=(g2-g1)(f2-f1);
b2=g1-r2*f1;
r3=(g3-g2)(f3-f2);
b3=g2-r3*f2;
[m,n]=size(X1);
X2=double(X1);
for i=1:m
for j=1:n
f=X2(i,j);
g(i,j)=0;
if(f>=0)&(f<=f1)
g(i,j)=r1*f+b1;
elseif (f>=f1)&(f<=f2)
g(i,j)=r2*f+b2;
elseif (f>=f2)&(f<=f3)
g(i,j)=r3*f+b3;
end
end
end
figure,imshow(mat2gray(g))
图像处理图示(如图3-2和图3-3)：
图3-2 原图 图3-3增强对比度所得图像 3.1.2 图像求反
对图像求反是将原来的灰度值翻转，简单的说就是使黑变白，使白变黑。
普通的黑白底片和照片就是这样的关系。具体的变换就是将图像中每个像素的灰度值根据变换曲线进行映射[5]。
MATLAB 代码所示：
X1=imread('pout.tif');
f1=200;
g1=256;
k=g1f1;
[m,n]=size(X1);
X2=double(X1);
for i=1:m
for j=1:n
f=X2(i,j);
g(i,j)=0;
if(f>=0)&(f<=f1)
g(i,j)=g1-k*f;
else
g(i,j)=0;
end
end
end
figure,imshow(mat2gray(g))
图像处理图如图3-4所示：
图3-4图像求反后
3.2 空域滤波增强
一般情况下，像素的邻域比该像素要大，也就是说这个像素的邻域中除了本身以外还包括其他像素。在这种情况下，g(x,y)在(x,y)位置处的值不仅取决于f(x,y)在以(x,y)为中心的邻域内所有的像素的值[8]。如仍以s和t分别表示f(x,y)在(x,y)位置处的灰度值，并以n(s)代表f(x,y)在(x,y)邻域内像素的灰度值，则t=EA[s,n(s)]。
为在邻域内实现增强操作，常可利用模板与图像进行卷积。每个模板实际上是一个二维数组，其中各个元素的取值定了模板的功能，这种模板操作也称为空域滤波。
3.2.1 基本原理
空域滤波可分为线形滤波和非线形滤波两类。
线形滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析。
非线形空域滤波器则一般直接对邻域进行操作。
另外各种滤波器根据功能又主要分成平滑滤波和锐化滤波。平滑可用低通来实现，锐化可用高通来实现。
平滑滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量，但不影响在低频分量。因为高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，滤波器将这些分量滤去可使图像平滑。
锐化滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量。
空域滤波器都是利用模板卷积，主要步骤如下：
(1) 将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；
(2) 将模板上的系数与模板下对应的像素相乘；
(3) 将所有的乘积相加；
(4) 将和（模板的输出响应）赋给图中对应的模板中心位置像素。
下面分别介绍在MATLAB中如何应用平滑和锐化滤波器。
3.2.2 线性平滑滤波器
线性低通滤波器是最常用的线性平滑滤波器。这种滤波器的所有系数都是正的。对3*3的模板来说，最简单的操作是取所有系数都为1。为保证输出图像仍在原来的灰度范围内，在计算R后要将其除以9再进行赋值。这种方法称为邻域平均法[4]。MATLAB实现均值过滤器的代码所示：
I=imread('saturn.tif');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
imshow（I）
figure，imshow（J）
K1=filter2(fspecial('average',3),J)255;
figure,imshow(K1)
title('3*3的均值滤波器')
原图像，加入椒盐噪声的图像和均值滤波的图像分别如图3-5、图3-6和图3-7所示：
图3-5 原图 图3-6加入椒盐噪声图像
图3-7 3*3的均值滤波器处理结果
3.2.3 非线性平滑滤波器
中值滤波器是最常用的非线性平滑滤波器。它是一种临域运算，类似于卷积，但计算的不是加权求和，而是把邻域中的像素按灰度级进行排序，然后选择改组的中间值作为输出的像素值[7]。具体步骤：
(1) 将模板在图像中漫游，并将模板中心和图像某个像素的位置重合；
(2) 读取模板下对应像素的灰度值；
(3) 将这些灰度值从小到大排成一列；
(4) 找出这些值排在中间的一个；
(5) 将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素。
MATLAB实现中值滤波器代码所示：
I=imread('saturn.tif');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
K1=medfilt2(J,[3,3]);
figure,imshow(K1)
中值滤波的结果如图3-8所示：
图3-8中值滤波结果
3.2.4 线性锐化滤波器
线性高通滤波器是最常用的线性锐化滤波器。这种滤波器的中心系数都是正的，而周围的系数都是负的[2]。对3*3的模板来说，典型的系数取值是：[-1 –1 –1；-1 8 –1；-1 –1 -1]
事实上这是拉普拉斯算子，所有的系数之和为0。当这样的模板放在图像中灰度值是常数或变化很小的区域时，其输出为0或很小。这个滤波器将原来的图像中的零频域分量去除了，也就是将输出的图像的平均值变为0，这样就会有一部分像素的灰度值小于0。在图像处理中我们一般只考虑正的灰度值，所以还有将输出图像的灰度值范围通过尺度变回到所要求的范围。
MATLAB代码所示：
I=imread('saturn.tif');
m=fspecial('laplacian')
I1=filter2(m,I)
.tif');
figure,imshow(I1)
I2=imnoise(I1,'salt');
figure,imshow(I2)
f=double(I2);
g=fft2(f);
g=fftshift(g);
[N1,N2]=size(g);
n=2;
d0=50;
n1=fix(N12);
n2=fix(N22);
for i=1:N1
for j=1:N2
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); ));
result(i,j)==2;
d0=5;
n1=fix(N12);
n2=fix(N22);
for i=1:N1
for j=1:N2
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
if d==0
));
end
result(i,j)=h*g(i,j);
end
end
result=ifftshift(result);
X2=ifft2(result);
X3=uint8(real(X2));
figure,imshow(X3)
原图和处理结果如图3-12和3-13所示：
图3-12原图图3-13高通滤波
4 结束语
本文在前人研究的基础上，增加了MATLAB语言在图像处理中的应用价值，利用MATLAB语言及其图像处理工具箱进行数字图像处理。主要通过图像求反、增强对比度、空域滤波等处理程序的灵活性达到提高清晰度的目的。另外，本论文还具有程序简单、实用、可读性强等特点，提高了程序运行速度和防数据出错的能力，使其具有很强的实用性和学术参考价值。
通过本次毕业论文，使我学到了许多书本上无法学到的知识，也深深体会到MATLAB数字图像处理技术在社会各领域的广泛应用，此次论文写作不仅使我对学过的MATLAB软件的基础知识有了很多的巩固，同时也对MATLAB这一门课程产生了更大的兴趣。
在完成本次毕业论文的过程中，使我对各种图像处理功能的作用有了更深的了解，其中包括：空域变换、空域滤波、频域增强等功能对图像处理效果的影响。最大的收获是更清晰了自己编制程序的语言灵活性，再与调用函数相配合，这样既可以使
编程变得更有条理，也使整个程序更具实用性。
参考文献
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2 飞思科技产品研发中心．Matlab6.5辅助图像处理．北京：电子工业出版社，2003.
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6王付军．基于数字图像处理的大米质量检测．安徽农业科学，2010，38（22）：11998～11999 .
7 晏晖，姜鹏，陈贝．基于MATLAB 工具箱的数字图像处理技术．微计算机信息，（9）：214～216.
8 关雪梅．MATLAB处理数字图像的方法研究．硅谷，2009，20（2）：58～59.
致谢
在论文完成之际，我心情无法平静。大学期间，尤其是毕业论文完成期间，有很多可敬的老师和同学给予了我无私帮助。对此我深怀感激。
首先感谢导师王雪晴老师从始至终的关心、指导和教诲。王雪晴老师追求真理、一丝不苟、严格律己、宽以待人的崇高品质对学生将是永远的鞭策。
本次毕业设计从课题选题、信息收集到论文的撰写都是在王雪晴老师全面、具体、耐心的指导下进行的。特别是王雪晴老师不厌其烦的指出设计中的不足及问题的解决方向，使我感受到王雪晴老师的渊博学识、敏锐思维和民主严谨的作风。论文写作过程中，从行文的用语到格式的规范，都力求完美。这里再次对王雪晴老师的无私付出表示深深的谢意。
其次在设计的过程中，感谢给予我帮助的同学们，在此对其表示感谢。
然后感谢电气信息工程学院各位老师对我的培养和关心，感谢我的家人在大学期间对我的支持和鼓励。
最后祝电气信息工程学院各位老师工作顺利，祝我的母校平顶山学院明天更美
长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容：
基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容： 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容： 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。 具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化
毕业论文管理系统分析与设计 班级：信息管理与信息系统 1102 指导教师：黄立明 学号： 0811110206 姓名：高萍
毕业论文管理系统 摘要 (3) 一．毕业论文管理系统的系统调研及规划 (3) 1．1 项目系统的背景分析 (3) 1．2毕业论文信息管理的基本需求 (3) 1．3 毕业论文管理信息系统的项目进程 (4) 1．4 毕业论文信息管理系统的系统分析 (4) 1.4.1系统规划任务 (4) 1.4.2系统规划原则 (4) 1.4.3采用企业系统规划法对毕业论文管理系统进行系统规划 (5) 1.4.3.1 准备工作 (5) 1.4.3.2定义企业过程 (5) 1.4.3.3定义数据类 (6) 1.4.3.4绘制UC矩阵图 (7) 二．毕业论文管理系统的可行性分析 (8) 2.1.学院毕业论文管理概况 (8) 2.1.1毕业论文管理的目标与战略 (8) 2.2拟建的信息系统 (8) 2.2.1简要说明 (8) 2.2.2对组织的意义和影响 (9) 2.3经济可行性 (9) 2.4技术可行性 (9) 2.5社会可行性分析 (9) 2.6可行性分析结果 (10) 三．毕业论文管理系统的结构化分析建模 (10) 3.1组织结构分析 (10) 3.2业务流程分析 (11) 3.3数据流程分析 (11) 四．毕业论文管理系统的系统设计 (13) 4.1毕业论文管理系统业务主要包括 (13) 4.2毕业论文管理系统功能结构图 (13) 4.3代码设计 (14) 4.4，输入输出界面设计 (15) 4.4.1输入设计 (15) 4.4.2输出设计 (15) 4.5 数据库设计 (15) 4.5.1需求分析 (15) 4.5.2数据库文件设计 (16) 4.5.2数据库概念结构设计 (17) 五．毕业论文管理系统的系统实施 (18) 5.1 开发环境 (18) 5.2 调试与测试过程 (19)
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
毕业论文管理规定 （2008）
安徽建筑工业学院法律与政治系 目录 1、法律与政治系本科毕业论文管理办法（2008）------------------------------- 1 附件： （1）法律与政治系毕业论文文本规范---------------------------------------------- 8 （2）法律与政治系本科毕业论文工作进程----------------------------------------13 （3）法律与政治系本科毕业论文答辩程序----------------------------------------16 附表： （3）法律与政治系本科毕业论文任务书-------------------------------------------19 （4）法律与政治系本科毕业论文开题报告----------------------------------------21 （5）法律与政治系本科毕业论文承诺书-------------------------------------------25 （6）法律与政治系本科毕业论文成绩考核表-------------------------------------26 （7）法律与政治系本科毕业论文评分表-------------------------------------------28 （8）法律与政治系本科毕业答辩成绩评定表-------------------------------------31（9）法律与政治系本科毕业答辩成绩汇总表-------------------------------------32（10）法律与政治系本科毕业论文答辩会议记录--------------------------------33 （11）法律与政治系本科毕业论文指导教师变更申请表------ ----------------35
数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要：首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨，然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词：数字图像处理：关键技术；应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪50年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系，成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。
1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。
数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计
摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection
毕业论文管理规定 （2008） 安徽建筑工业学院法律与政治系 目录 1、法律与政治系本科毕业论文管理办法（2008）-------------------------------1 附件： （1）法律与政治系毕业论文文本规范----------------------------------------------8 （2）法律与政治系本科毕业论文工作进程----------------------------------------13 （3）法律与政治系本科毕业论文答辩程序----------------------------------------16 附表： （3）法律与政治系本科毕业论文任务书-------------------------------------------19 （4）法律与政治系本科毕业论文开题报告----------------------------------------21 （5）法律与政治系本科毕业论文承诺书-------------------------------------------25 （6）法律与政治系本科毕业论文成绩考核表-------------------------------------26 （7）法律与政治系本科毕业论文评分表-------------------------------------------28 （8）法律与政治系本科毕业答辩成绩评定表-------------------------------------31（9）法律与政治系本科毕业答辩成绩汇总表-------------------------------------32（10）法律与政治系本科毕业论文答辩会议记录--------------------------------33 （11）法律与政治系本科毕业论文指导教师变更申请表----------------------35
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”。MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境,是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵,它可直接用于表达数学的算式和技术概念,而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。它还是一种有利的教学工具,它在大学的线性代数课程以及其它领域的高一级课程的教学中,已成为标准的教学工具。
华东交通大学理工学院课程设计报告书 所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级14 计科 学号20140210440214 学生姓名习俊 指导教师熊渊 2016 年12 月13 日
摘要 数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算）。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。 关键词图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转
目录 绪论 第一章图像运算 2.1点运算 2.2代数运算 2.3几何运算 第二章程序设计与调试 结束语 参考文献
绪论 早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面，难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围设备的价格急剧下降，而其性能却有了大幅度的提高。 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比，它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。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也得到了广泛应用。 近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从1个专门领域的学科，变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术，它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域，它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中，并进行滤波、增强、删除等处理，包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善，其准确性、灵活性和通用性逐步提高。 在日常生活中，电脑人像艺术，电视中的特殊效果，自动售货机钞票的识别，邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。 进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理，针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算，有效地改变了图像的直方图分布。
毕业论文管理系统设计研究 2020年4月
毕业论文管理系统设计研究本文关键词：管理系统，毕业论文，研究，设计 毕业论文管理系统设计研究本文简介：毕业论文管理工作现状当前，大多数的高校的毕业论文管理状况如下。（1）学生无法及时准确选题选题初期的大多数学生不能在前期及时、清晰且全面的了解导师的课题研究方向，也不能准确的选择合适的题目，导致了学生在选题时仅考虑到个人兴趣，盲目的进行选题，未根据自己个人能力做出正确的选择，一些学生可能会错失选题的时 毕业论文管理系统设计研究本文内容： 毕业论文管理工作现状 当前，大多数的高校的毕业论文管理状况如下。（1）学生无法及时准确选题选题初期的大多数学生不能在前期及时、清晰且全面的了解导师的课题研究方向，也不能准确的选择合适的题目，导致了学生在选题时仅考虑到个人兴趣，盲目的进行选题，未根据自己个人能力做出正确的选择，一些学生可能会错失选题的时间和机会。（2）论文各阶段需要提交大量文件，师生无法及时交流首先，学生必须先提交论
文开题报告，指导教师同意开题后，方可继续完成论文。然后，需要在一段时间内将完成论文的阶段性成果提交给导师，方便导师及时了解学生论文完成的进度，以便导师督促学生及时完成论文。如今，很多大学的论文指导方式仍旧以纸质文件进行师生之间的交流，在这种情况下，一会导致资源浪费，也会由于时间和空间限制，导致沟通不畅。（3）统计论文选题工作复杂在毕业论文管理工作中，教师的工作量较大，其中，有很多重复的工作量，处于管理工作的各级人员需要统计学生选题状况、毕业论文完成状态以及答辩成绩等信息，在这样大量的工作状态下，就会产生失误。而毕业论文对于学生来也十分重要，关系能否毕业问题，责任巨大，不容有失。毕业论文管理系统设计意义毕业论文管理系统的最大优势就是学生可以远程在陷上选题，将复杂的工作流程简单化，也会减轻毕业论文指导教师工作中不必要的压力，具有很强的现实意义，具体可以表现为以下功能。（1）缩短毕业论文题目审核时间审核毕业论文题目是为了防止出现选题过大、不切实际或与专业特点不相关的现象。各教学单位在前期的主要任务就是审核已提交的论文题目，若论文题目不合条例，审核不通过，需要单位给指导教师反馈是否通过的信息，之后审核过的信息，需要由教师通知给学生，学生需要结合实际情况以及自身的兴趣选择毕设题目，督促学生积极与指导教师沟通。通过系统可以在线随时随地审核，
安徽工程大学 论文题目：数字图像处理图像增强算法的研究 学院：计算机与信息学院 班级：软件141 姓名：程健 学号：3140704135 指导老师：卢桂馥 2017年6月9日
摘要 在我们的实际生活、生产中，人们直接获得的原始图像并不能够直接运用到生活、生产中，因为原始图像在生成、传输和转换过程中可能会受到多种因素的影响，如各种各样的噪声、通道带宽等，往往会出现清晰度下降、对比度偏低等降质现象，为了使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适，往往需要提高图像质量。图像增强是指按特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信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。 本文研究了图像增强的一些常用方法，包括空域图像增强、频率域图像增强，并用MATLAB 编程设计了相应的实验，对图像增强效果进行了验证。 关键字：图像增强；图像；算法；空域增强；频率增强
Abstract In our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because of the generation and transformation of the original image, it may be affected by many factors, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is decreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particular application after processing than the original, we often need to improve image quality. Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, and weaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image. This paper studies the image of some common method, including airspace images enhance and increase the frequency domain, and images matlab programming, design corresponding to picture to enhance the effect of the verification. Key words:Image enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement
论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日
基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换
第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，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，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件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，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，
本科生毕业论文（设计）撰写基本规范 毕业论文（设计）全文包括：封面、学士学位论文原创性申明、中英文摘要（中文摘要300字左右，外文摘要250个实词左右）、目录、正文、结论、参考文献、附录（可选）、致谢（可选）等）； 毕业论文（设计）字数：理工科5000字以上；文科6000字以上，其中外语专业4000单词以上，艺术类专业3000字以上（含图表、程序和计算数字等）。 一、毕业论文（设计）撰写的内容要求 （一）目录 目录按三级标题编写（即：1……、1.1 ……、1.1.1 ……），要求标题层次清晰。目录中标题应与正文中标题一致。 （二）标题 标题应简短、明确、有概括性。标题字数要适当，不超过20字。 （三）摘要 毕业论文（设计）摘要或总说明书要概括研究课题的内容、方法和观点以及取得的成果和结论，应反映整个内容的精华，字数在300字左右。 （四）前言部分 前言部分要说明本课题的意义、目的、研究范围及要求达到的技术参数；简述本课题应解决的主要问题。 （五）正文部分 正文部分是作者对研究工作的详细表述，其内容包括：问题的提出，研究工作的基本前提、假设和条件，基本概念和理论基础，模型的建立，实验方案的拟定，基本概念和理论基础，设计计算的方法和内容，实验方法、内容及其分析，理论论证，理论在课题中的应用，课题得出的结果及结果的讨论等。 撰写设计（设计）正文部分的具体要求是： 1.理论分析部分应写明所作的假设及其合理性，应以简练的文字概略地表达。所用的分析方法、计算方法、实验方法等，要写明哪些为人所用，哪些为己所改进，哪些为己所创造，以便指导教师审查和纠正。 2.对于用实验方法研究的课题，应具体说明实验用的装置、仪器的性能，并对所用装置、仪器做出检验和标定；对实验的过程和操作方法，力求叙述简明扼要；对于由理论推导达到研究目的的课题，内容要精心组织，做到概念准确，判断推理符合客观事物的发展规律。 3.结果与讨论是全文的心脏，对必要而充分的数据、现象、认识等要作为分析的依据进行具体撰写。在对结果作定性和定量分析时，应说明数据的处理方法以及误差分析，说明现象出现的条件及其可证性，交代理论推导中认识的由来和发展；对结果进行分析后得出的结论，应说明其适用的条件与范围。 此外，作为结果与分析的图、表，应精心制作、整洁美观。 （六）结论 结论包括对整个研究工作进行归纳和综合而得出的总结，所得结果与已有结果的比较和本课题尚存在的问题，以及进一步开展研究的见解与建议。 结论集中反映作者的研究成果，表达作者对所研究的课题的见解，结论要概括、简短。 结论撰写时应注意以下几点：
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名：日期：
学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名：日期：年月日 导师签名：日期：年月日
优秀论文审核通过 未经允许切勿外传 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。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像
Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。 3. 采样、量化和图像细节的关系 上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。 由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大，图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念 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
基于web的毕业论文管理系统毕业论文 1绪论 1.1 系统开发背景及现状 随着计算机网络技术的发展，给信息时代的人们带来了很大的方便。如今在Internet 上，你随处都可以看到很多的各类信息管理系统，如企业信息管理系统，电子商务系统，学校教务管理系统等各类信息管理系统的普及。而针对本科毕业设计的选题等相关事项，涉及到导师给出课题或学生自选课题，以及在各个阶段需要上交或是提交相关的文档资料等问题，目前主要还是由人为来处理操作，需要花费一定人力，这给整个工作带来了很多不便，而且容易出错。因此就需要一个对此流程进行管理的电子系统，使得此过程更加方便，更加透明，更加高效，以节省更多的人力和不必要的工作。 而目前的此类系统或多或少的存在以下的问题： 1、不清楚建立的目的或没有根据自己的目的详细策划的功能，只适应一时之需；结果页面的设计，包括系统的和功能未能真正提供方便； 2、缺少一个针对有效管理本科毕业设计（论文）工作的基于Web技术的B/S的管理系统，所以很多的管理系统远远达不到标准，没能很好地发挥管理系统应有的效果； 3、现实还没有一个适合我校关于毕业设计管理工作的管理系统，或是直接针对我校的毕业设计管理工作而编写的管理系统。 通过对毕业设计管理工作的初步了解，从系统结构的组织，功能的实现，技术的要求以及可行性等多方面进行考虑，认为本课题是一个适应现今毕业设计管理工作需求的计算机信息管理系统，具有一定的实际开发价值和使用价值。 1.2 系统开发关键技术与开发环境 1.2.1 Linux操作系统简介[1] Linux 是一个免费的类Unix操作系统，Linux操作系统是可以运行在许多不同类型的计算机上的一种操作系统的“核”,它是提供命令行或者程序与计算机硬件之间接口的软件的核心部分。 1.2.2 Apache服务器简介[1] Apache是世界使用排名第一的Web服务器软件,可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上。因为它是自由软件，所以不断有人来为它开发新的功能、新的特性、修改原来的缺陷。Apache的特点是简单、速度快、性能稳定，并可做代理服务器来使用。 1.2.3 MySQL数据库简介[1] MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型为了降低总体拥有成本而选择了MySQL作为数据库。 1.2.4 PHP语言简介[1] PHP独特的语法混合了 C、Java、Perl 以及 PHP 自创新的语法,用PHP做出的动
数字图像处理的发展、应用及前景 数字图像处理(Dital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。 形式化的数学表示可表示为：f(x，y)表示幅图像。x,y,f为有限、离散值。黑白图像可用二维函数f(x，y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x，y)表示点(x，y)的亮度值(灰度值)。对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。 (1)数字图像的灰度图像的阵列表示法。 设连续图像f(x，y)按等间隔采样，排成MxN阵列(一般取方阵列NxN) 图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pix—el)。在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整数幂，即取N=及G=。对一般电视图像，N取256或512，灰度级C取64级(m=6bit)至256级m=8bit)，即可满足图像处理的需要。对特殊要求的图像，如SAR图片取10000×10000，灰度级m取8bit或者16bit。 (2)数字图像的二值图像表示法。 所谓二值图像就是只有黑白两个灰度级，即像素灰度级非1即0。如文字图片，其数字图像可用每个像素1Bit的矩阵表示，以减少存储量。二值图像还可采用一些特有的表示方法，如链码仅称Freeman码)。常用链码是八向链码，能进一步减少存储量。 数字图像处理作为一门学科大约形成于2O世纪60年代初期。数字图像处理技术是一门新兴的技术，但它已经在各行各业显示出了特有的优点，它已经极大地提高了生产效率，引起了越来越多的人们的关注。早期的图像处理的目的是改善图像的质量、