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基于MATLAB的数字图像处理毕业设计(含源文件)

基于MATLAB的数字图像处理毕业设计(含源文件)
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毕业设计(论文)任务书

课题名称基于MATLAB的数字图像处理

毕业设计(论文)的主要内容及要求:

1. 掌握数字图像处理的基本概念,了解数字图像处理的特点及其应用,了结图

像的文件格式。

2. 掌握MATLAB仿真软件的基本知识和编程方法。

3. 掌握主要的图像处理方法及其原理(如图像增强,二值图像处理等),并通过

MATLAB设计图像处理的程序来实现图像处理。

4. 翻译5000字英文资料。

5. 撰写毕业论文,并进行毕业答辩。

指导教师签字:

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摘要

图像信息是人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段,图像处理科学技术是科学研究、社会生产及人类生活中不可缺少的强有力工具。在信息社会中,数字图像处理科学在理论或实践上都存在着巨大的潜力。

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软件,基于MATLAB的数字图像处理环境和如何利用MATLAB 及其图像处理工具箱进行数字图像处理。主要论述了利用MATLAB实现二值图像分析、图像增强、图像复原等图像处理。

关键词:MATLAB,数字图像处理,图像增强,二值图像,图像复原

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Abstract

The image information is a very important source for people to get the information and the important means of information, image processing technology is a powerful tool for scientific research, social production and human life.In the information society, the digital image processing science exists great potential both in theory or practice.

Digital image processing is a computer using a certain algorithm for graphics and image processing technology. Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications.Image processing large amount of information, the speed of processing requirements are relatively high. MATLAB powerful computing and graphics display function, which makes image processing become more simple and intuitive.

This paper introduces the MATLAB software and the MATLAB-based digital image processing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing.Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement, the two value image analysis, image restoration and other image processing technologies.

Keywords:MATLAB, digital image processing, image enhancement,two value image ,image restoration

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目录

第1章绪论......................................... 错误!未定义书签。

1.1 课题研究的目的及意义 .......................... 错误!未定义书签。

1.2 国内外研究现状............................... 错误!未定义书签。

1.3 课题内容安排 ................................. 错误!未定义书签。第2章数字图像处理的简介......................... 错误!未定义书签。

2.1 图像的数字化过程 .............................. 错误!未定义书签。

2.2 数字图像处理的基本内容 ........................ 错误!未定义书签。

2.2.1基本概念 ................................. 错误!未定义书签。

2.2.2 数字图像处理的主要内容................... 错误!未定义书签。

2.3 数字图像处理的特点和应用 ...................... 错误!未定义书签。

2.3.1 数字图像处理的特点....................... 错误!未定义书签。

2.3.2 数字图像处理的应用....................... 错误!未定义书签。

2.4 数字图像类型 .................................. 错误!未定义书签。

2.5 主要图像文件格式 .............................. 错误!未定义书签。第3章 MATLAB仿真软件的简介...................... 错误!未定义书签。

3.1 MATLAB的历史背景.............................. 错误!未定义书签。

3.2 MATLAB简介.................................... 错误!未定义书签。

3.3 MATLAB的特点.................................. 错误!未定义书签。

3.4 MATLAB在数字图像中的运用...................... 错误!未定义书签。第4章二值图像分析................................ 错误!未定义书签。

4.1 二值图像的实现 ................................ 错误!未定义书签。

4.2 二值形态学的基本运算 ....................... 错误!未定义书签。

4.2.1 膨胀.................................... 错误!未定义书签。

4.2.2 腐蚀.................................... 错误!未定义书签。

4.3 二值分析进行图像处理综合应用 ................ 错误!未定义书签。

4.3.1 噪声滤除................................ 错误!未定义书签。

4.3.2 边缘提取................................ 错误!未定义书签。

4.3.3 特征提取................................. 错误!未定义书签。第5章图像增强 .................................... 错误!未定义书签。

5.1 空域变换增强 .................................. 错误!未定义书签。

5.1.1 增强对比度(线性变换)................... 错误!未定义书签。

5.1.2 图像求反................................. 错误!未定义书签。

5.2 空域滤波增强 .................................. 错误!未定义书签。

5.2.1原理 ..................................... 错误!未定义书签。

5.2.2 线性平滑滤波器(领域均值法)........... 错误!未定义书签。

5.2.3 非线性平滑滤波器(中值滤波法)........... 错误!未定义书签。

5.2.4 锐化滤波器............................... 错误!未定义书签。

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5.3 图像频域增强 .................................. 错误!未定义书签。

5.3.1 频域增强原理和功能....................... 错误!未定义书签。

5.3.2 低通滤波................................. 错误!未定义书签。

5.3.3 高通滤波................................. 错误!未定义书签。

5.3.4 周期底纹清除滤波......................... 错误!未定义书签。

5.3.5 同态滤波................................. 错误!未定义书签。第6章图像复原 .................................... 错误!未定义书签。

6.1 图像退化模型 .................................. 错误!未定义书签。

6.2 维纳(Wiener)滤波 .............................. 错误!未定义书签。

6.2.1直接逆滤波 ............................... 错误!未定义书签。

6.2.2 维纳(Wiener)滤波基本原理................. 错误!未定义书签。

6.3 Lucy-Richardson 迭代非线性算法 ................ 错误!未定义书签。第7章总结与展望.................................. 错误!未定义书签。

7.1 总结 .......................................... 错误!未定义书签。

7.2 展望 .......................................... 错误!未定义书签。致谢 ................................................. 错误!未定义书签。参考文献............................................. 错误!未定义书签。

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第1章绪论

本章主要介绍课题研究的目的及意义,该课题国内外研究现状以及论文内容安排等。

1.1 课题研究的目的及意义

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,可以使人较快地认识、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,进而能够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,数字图像处理对人类的作用将是不可限量[1]。

1.2 国内外研究现状

数字图像处理起源于20世纪20年代。当时,人们通过Bartlane海底电缆图片传输系统,从伦敦到纽约传输了一幅经过数字压缩后的照片,从而把传输时间从一周多缩短到不足三个小时。为了传输图片,该系统在传输端进行了图像编码,然后在接收端用特殊打印设备重构了该图片。尽管这一应用包含了数字图像处理的知识,但是并没有使用计算机。而数字图像处理需要很大的存储空间和计算能力,其发展受到计算机中数据存储、显示和传输等相关技术发展的制约[2]。

在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。

20世纪60年代初期数字图像处理作为一门学科大约形成了。第一台可执行图像处理任务的大型计算机出现。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(JP L)。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

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………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………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,获得了非凡的成果,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。

20世纪60年代末70年代初,数字图像处理技术应用于医学图像、地球遥感监测和天文学等诸多领域。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(Comput er 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公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年,这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类作出了划时代的贡献。1972年美国陆地资源卫星(Landsat)将多谱图像用于资源探测。同年,计算机层析仪(CT)问世,它将图像重建技术用于医学[3]。

20世纪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。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。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还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索新的领域。

1.3 课题内容安排

本文主要以MATLAB为工具来实现数字图像的处理。全文共分7章,内容安排如下:

第一章绪论,介绍了课题研究目的及意义和国内外研究现状。

第二章介绍了图像的数字化、数字图像处理的基本知识和图像文件格式。

第三章介绍了Matlab仿真软件。

第四章介绍了二值图像操作原理及利用MATLAB实现二值图像操作。

第五章介绍了图像增强的原理及利用MATLAB 来实现图像增强。

第六章介绍了图像复原原理及利用MATLAB实现图像复原。

第七章总结与展望。

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第2章数字图像处理的简介

2.1 图像的数字化过程

图像的数字化过程就是在计算机内生成一个二维矩阵的过程。数字化的目的是将一幅图像以数字的形式进行表示,并且要做到既不失真又便于计算机进行处理。图像的数字化要求是要达到以最小的数据量不失真地描述图像信息。数字图像(digital imagine)和传统的图像即模拟图像(picture)是有差别的。

图像的数字化包括采样和量化两个过程。

1.采样

采样(sampling)就是把在时间上和空间上连续的图像分割成离散点(采样点,即像素)的集合的一种操作。

采样是对图像空间坐标的离散化,它决定了图像的空间分辨率。采样越细,越能精确地表现图像。

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。

一般来说,图像中细节越多,采样的间隔应当越小。

2.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0-2552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。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。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。

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[4]。

量化的方法有:

(1) 分层量化(Hierarchical quantization)

(2) 均匀量化(Uniform quantization)

(3) 非均匀量化(Non-uniform quantization)

分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值分成有限多的层次。均匀量化是把

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………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………源图像灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限层次,如果采用不均匀分层就是非均匀

量化。

对连续的灰度值赋予量化级的,即灰度值方法有:等间隔量化(Equal interval quantization)和非等间隔量化(Non equal interval quantization)。等间隔量化

是简单地把采样值的灰度范围等间隔地分割并进行量化。非均匀量化是依据一幅图

像具体的灰度值分布的概率密度函数,按总的量化误差的最小的原则来进行量化。

实用中一般采用等间隔量化[5]。

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:

2n

N= (2-1)

2m

K= (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[6]。

2.2 数字图像处理的基本内容

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。相对于以往的数字

图像处理方法,数字图像处理是一次新的“工业革命”,它彻底改变了以往人

们处理图像时所采用的手段,成为图像处理中一个崭新的方向。

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[7]。

2.2.2 数字图像处理的主要内容

从系统整体研究的角度来看,数字图像处理的研究内容主要包括以下几个方

面:图像的获取、表示与表现,图像增强、图像复原、图像分割、图像分析、图像

重建及图像编码压缩等。其中,数字图像处理包括:算术/逻辑操作和几何运算、图

像增强、图像分割、图像形态学处理、模式识别、图像复原、图像压缩等内容。

(1)算术/逻辑操作

图像中的算术/逻辑操作主要以像素对像素为基础在两幅或多幅图像间进行(其

中不包含逻辑非操作,它在单一影像中进行)。

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对图像的逻辑操作同样也是基于像素的。“与或非”这三种逻辑算子完全是函数化的。当我们对灰度级图像进行逻辑操作时,像素值作为一个二进制的字符串来处理。

在四种算术操作中,减法与加法在图像处理中最有用。我们简单的把两幅图像想除看成是用一副的取反图像与另一幅图像相乘。在四种代数运算操作中加法运算可用于降低图像中加性随机噪声的污染;减法运算则可以检测图像中物体的运动变化;乘法运算可用于标记图像中的感兴趣区域;除法运算则经常用于多光谱遥感图像的分析处理,以扩大不同物体之间的差异。

(2)几何变换

几何运算用于改变图像中像素与像素之间的空间位置关系,从而改变图像的空间结构,达到处理图像的目的。简单而言,图像几何变换就是建立一种源图像像素与变换后的图像像素之间的映射关系。主要包括图像的平移、缩放、旋转、镜像和转置变换等。

(3)图像增强

图像增强是图像处理最关键的研究问题之一,图像增强按作用域可分为两类,即空域处理和频域处理。空域处理是直接对图像进行处理,而频域处理则是在图像的某个变化域内,对图像的变换系数进行运算,然后通过逆变换获得图像增强效果。图像增强可以突出图像中的某些“有用”信息,扩大图像中不同物体特征之间的差别,改善图像的视觉效果。图像增强的算法包括直方图增强,空域滤波增强,频域滤波增强和彩色增强等。

(4)图像分割

图像分割将图像细分为构成它的子区域或对象。图像分割算法一般基于亮度值的两个基本特性之一:不连续性和相似性。第一类方法基于亮度的不连续变化分割图像,比如图像的边缘。第二类方法依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。图像分割包括间断检测,边缘检测,门限处理等。

(5)图像形态学处理

图像形态学由一组形态学代数算子组成,最基本的形态学代数算子包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等,通过组合应用这些算子,可以实现对图像形状、结构的分析和处理。数学形态学可以完成图像分割、特征提取、边界检测、图像滤波、图像增强和恢复等工作。

(6)模式识别

模式识别总是从大量信息和数据出发,在一定的经验和认识基础上,利用计算机和数学的推理的方法对信息进行自动识别。模式识别系统一般包括4个部分,即数据获取、预处理、特征提取和决策分类。

(7)图像复原(恢复)

由于设备造成的扫描线漏失、错位等各种原因不可避免造成图像质量的下降(退化)。图像的复原就是根据事先建立起来的系统退化模型,将降质了的图像重建成接近于或完全无退化的原始理想图像的过程。

(8)图像压缩

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数字图像的数据量是很巨大的,然而数字图像实际上又具有很大的压缩潜力。图像压缩所解决的问题是尽量减少表示数字图像时所需的数据量。减少数据量的基本原理是出去其中的冗余数据。这种变换在图像存储或传输之前进行。在以后的某个时候,再对压缩图像进行解压缩,以重构原图像或原图像的近似图像[8]。

2.3 数字图像处理的特点和应用

2.3.1 数字图像处理的特点

(1)优点: 1.再现性好

2.处理精度高

3.适用面宽

4.灵活性高

(2)缺点:1.处理信息量大

2.占用频带较宽

3.像素间相关性大

4.无法复制三维景物的全部几何信息

5.人为因素影响较大[9]

2.3.2 数字图像处理的应用

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)遥感上的应用

在遥感的发展中,可以看到大量与图像处理密切相关的技术。如在20世纪70年代美国发射的第一颗陆地卫星就是通过对获取的遥感图片进行处理后达到上述目

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………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………的的。随后美国发射了海洋卫星、气象卫星和军用卫星,从而获取了大量遥感资料。此图像处理广泛应用于土地测绘、资源调查、气象监测、环境污染监测、森林防护等。

(6)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[10]。

2.4 数字图像类型

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)二值图像(二进制图像)

二值图像也叫黑白图像,就是图像像素只存在0、1两个值。一个二值图像是纯黑白的。每一个像素值将取0或者1中的一个值,通常0表示黑,1表示白。

二值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。

(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。

彩色图像转化为灰度图像公式:

Y=0.299R+0.578G+0.144B (2-4) (3)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。

(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[11]。

2.5 主要图像文件格式

(1) JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式,是一种成为联合图像专

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………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………家组的图像压缩格式。文件后缀名为“.jpeg”或“.jpg”,是最常用的图像文件格式。JPEG是一种有损压缩格式,能够将图像压缩在很小的存储空间内。

(2) TIFF(Tagged Image File Format)格式。它是目前图像文件格式中最复杂的一种。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。且它支持单色到32位真彩色模式的所有图像。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。

(3) BMP(Windows Bitmap)格式。它是一种与硬件设备无关的图像文件格式,使用非常广。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。

(4) GIF(Graphics Interchange Format)格式。原义是“图像互换格式”,是CompuServe公司在 1987年开发的图像文件格式。GIF文件的数据,是一种基于LZW 算法的连续色调的无损压缩格式。其压缩率一般在50%左右,它不属于任何应用程序。目前几乎所有相关软件都支持它,公共领域有大量的软件在使用GIF图像文件。GIF图像文件的数据是经过压缩的,而且是采用了可变长度等压缩算法。GIF格式的另一个特点是其在一个GIF文件中可以存多幅彩色图像,如果把存于一个文件中的多幅图像数据逐幅读出并显示到屏幕上,就可构成一种最简单的动画。

(5) PCX(Windows Paintbrush)格式。它是最早使用的图像文件格式之一。PCX 格式支持256种颜色,不如TIFF等格式功能强,但结构比较简单,存取速度快,压缩比适中,适用于一般软件的使用。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。

(6) HDF(Hierarchical Data Format)格式。有8位、24位光栅数据集。

(7) PNG(Portable Network Graphics):包括1位、2位、4位、8位和16位灰度图像,8位和16位索引图像,24位和48位真彩色图像。

(8) RAS(Sun Raster image):有1位bitmap、8位索引、24位真彩色和带有透明度的32位真彩色。

(9) CO(Windows Icon resource):有1位、4位、8位非压缩图像[12]。

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第3章 MATLAB仿真软件的简介

3.1 MATLAB的历史背景

在20世纪70年代中期,Cleve Moler博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发了调用EISPACK和LINPACK的FORTRAN子程序库。EISPACK是特征值求解的FORTRAN程序库,LINPACK是解线性方程的程序库。在当时,这两个程序库代表矩阵运算的最高水平。

到20世纪70年代后期,身为美国New Mexico大学计算机系系主任的Cleve Moler,在给学生讲授线性代数课程时,想教学生使用EISPACK和LINPACK程序库,但他发现学生用FORTRAN编写接口程序很费时间,于是他开始自己动手,利用业余时间为学生编写EISPACK和LINPACK的接口程序。Cleve Moler给这个接口程序取名为MATLAB,该名为矩阵(matrix)和实验室(laboratory)两个英文单词的前三个字母的组合。在以后的数年里,MATLAB在多所大学里作为教学辅助软件使用,并作为面向大众的免费软件广为流传。

1983年春天,Cleve Moler到Stanford大学讲学,MATLAB深深地吸引了工程师John Little。John Little敏锐地觉察到MATLAB在工程领域的广阔前景。同年,他和 Cleve Moler、Sieve Bangert一起,用C语言开发了第二代专业版。这一代的MATLAB语言同时具备了数值计算和数据图示化的功能。

1984年,Cleve Moler和 John Lithe成立了MathWorks公司,正式把MATLAB推向市场,并继续进行MATLAB的研究和开发。

在当今30多个数学类科技应用软件中,就软件数学处理的原始内核而言,可分为两大类。一类是数值计算型软件,如 MATLAB、Xmath、Gauss等,这类软件长于数值计算,对处理大批数据效率高;另一类是数学分析型软件,如Mathematica、Maple等,这类软件以符号计算见长,能给出解析解和任意精度解,其缺点是处理大量数据时效率较低。MathWorks公司顺应多功能需求之潮流,在其卓越数值计算和图示能力的基础上,又率先在专业水平上开拓了其符号计算、文字处理、可视化建模和实时控制能力,开发了适合多学科、多部门要求的新一代科技应用软件MATLAB。经过多年的国际竞争,MATLAB 已经占据了数值型软件市场的主导地位。

在MATLAB进入市场前,国际上的许多应用软件包都是直接以FORTRAN和C语言等编程语言开发的。这种软件的缺点是使用面窄、接口简陋、程序结构不开放以及没有标准的基库,很难适应各学科的最新发展,因而很难推广。MATLAB的出现,为各国科学家开发学科软件提供了新的基础。在MATLAB问世不久的20世纪80年代中期,原先控制领域里的一些软件包纷纷被淘汰或在MATLAB上重建。

时至今日,经过Math Works公司的不断完善,MATLAB已经发展成为适合多学科、多种工作平台的功能强劲的大型软件。在国外,MATLAB已经经受了多年考验。在欧美等高校,MATLAB已经成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具;成为攻读学位的大

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………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………学生、硕士生、博士生必须掌握的基本技能。在设计研究单位和工业部门,MATLAB 被广泛用于科学研究和解决各种具体问题[13]。

3.2 MATLAB简介

MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

MATLAB 是MATrix LABoratory(“矩阵实验室”)的缩写,不仅具备完善的科学计算功能,而且能胜任众多专业领域的仿真和设计任务,甚至能自动生成直接与硬件关联的代码,在图像处理、系统仿真、数字信号处理、自动控制等领域都有着广泛的应用。

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等语言完相同的事情简捷得多。

MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox)。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。

MATLAB图像处理工具箱包括:

(1)图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 它为工程师和科学家提供了一套完整的用于图像处理和分析的函数,总共超过了200个图像处理函数,用户只需要花少量的时间在算法编程上,而可以把大量时间用于问题的分析处理上。

(2)图像获取工具箱(Image Acquisition Toolbox) 它扩展了MATLAB的强大科学计算能力,允许直接在MATLAB环境下通过工业标准硬件设备获取图像和视频信号。

(3)地图工具箱(Mapping Toolbox) 它与MATLAB组合起来提供了一个完整的分析和显示地理信息的环境,利用该工具箱提供的函数,工程师可以用来分析地理数据,进行地图显示,调用外部地图数据源。

3.3 MATLAB的特点

MATLAB软件具有如下特点:

(1) 它的语言非常接近自然语言,因此,具有一定程序设计基础的人学起来比较容易。运算符丰富,具有结构化的控制语句(如for循环,while循环,break语句和if语句),又有面向对象编程的特性。它的程序限制不严格,程序设计自由度大,而且具有源程序的开放性。

……

………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………

(2) 该软件提供了大量的内部函数,让用户在使用时非常方便,此外,日益庞大的Toolbox更是让该软件的应用领域越来越广泛。

(3) 该软件语言以向量矩阵为着眼点,因此它比较适于进行数值分析。

(4) 它的绘图功能强大,由于MATLAB在世界范围内特别是在工程计算领域的流行,越来越多的人开始青睐并使用这套软件。

(5) MATLAB的缺点是,它和其他高级程序相比,程序的执行速度较慢。由于MATLAB的程序不用编译等预处理,也不生成可执行文件,程序为解释执行,所以速度较慢[14]。

3.4 MATLAB在数字图像中的运用

图像处理工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的。所支持的图像处理操作有:图像的几何操作、邻域和区域操作、图像变换、图像恢复与增强、线性滤波和滤波器设计、变换(DCT变换等) 、图像分析和统计、二值图像操作等。下面就MATLAB 在图像处理中各方面的应用分别进行介绍。

(1)图像文件格式的读写和显示。MATLAB 提供了图像文件读入函数imread(),用来读取如:bmp、tif、tiffpcx 、jpg 、gpeg 、hdf、xwd等格式图像文;图像写出函数 imwrite() ,还有图像显示函数 image()、imshow()等等。

(2)图像处理的基本运算。MATLAB 提供了图像的和、差等线性运算,以及卷积、相关、滤波等非线性算。例如,conv2(I,J)实现了I,J两幅图像的卷积。

(3)图像变换。MATLAB 提供了一维和二维离散傅立叶变换(DFT) 、快速傅立叶变换(FFT) 、离散余弦变换 (DCT) 及其反变换函数,以及连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)及其反变换。

(4)图像的分析和增强。针对图像的统计计算MATLAB 提供了校正、直方图均衡、中值滤波、对比度调整、自适应滤波等对图像进行的处理。

(5)图像的数学形态学处理。针对二值图像,MATLAB 提供了数学形态学运算函数;腐蚀(Erode)、膨胀(Dilate)算子,以及在此基础上的开 (Open)、闭(Close)算子、厚化 (Thicken) 、薄化 (Thin) 算子等丰富的数学形态学运算。

(6)此外,还有一些重要的函数在MATLAB中的应用:

①使用imnoise添加噪声。

②使用imfinfo用于图像文件信息查询。

③使用montage函数来显示多帧图像阵列。

④使用immovie函数显示多帧图像阵列中创建MATLAB电影动画。

⑤使用zoom函数来实现图像上任一区域的缩放。

⑥使用warp函数将图像作为纹理进行映射。

⑦使用subimage函数在一个图像窗口中显示多幅图像。

以上所提到的 MATLAB在图像中的应用都是由相应的MATLAB函数来实现的,使用时,只需按照函数的调用语法正确输入参数即可。具体的用法可参考MATLAB丰富的帮助文档。图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用,在MATLAB中,函数edge()用于灰度图像边缘的提取,它支持六种不同的边缘提取方法,即Sobel方

……

………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………法、Prewitt 方法、Robert 方法,Laplacian2Gaussian方法、过零点方法和Canny 方法[15]。

………

……………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………

第4章二值图像分析

二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取,因此在MATLAB中,二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。这两个可取的值分别对应于关闭和打开,关闭表征该像素处于背景,而打开表征该像素处于前景。也就是说它是指每个像素不是黑就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。

二值图像一般用来描述文字或者图形,它的特点:

(1)优点:占用空间少,更容易识别出图像的结构特征。

(2)缺点:当表示人物,风景的图像时,二值图像只能描述其轮廓,不能描述细节。这时候要用更高的灰度级。

二值图像经常使用位图格式存储。

4.1 二值图像的实现

二值图像操作只返回与二值图像的形式或结构有关的信息,如果希望对其他类型的图像进行同样的操作,则首先要将其转换为二进制的图像格式,可以通过调用MATLAB提供的im2bw()来实现,方法如下:

MATLAB程序代码:

I=imread('jiafeimao.jpg');

figure,imshow(I);

J=im2bw(I); %二值化处理

figure,imshow(J);

运行程序,得到图4-1:

(1) 原图(2)二值图像

图4-1 图像二值化

4.2 二值形态学的基本运算

数学形态学的基础是集合运算,我们把二值图像A看作是二维坐标点的集合,包含图像里为1的点,B通常是一个小的集合,作用类似于模板。基本运算有:(1)膨胀(Dilation)运算:定义为A⊕B。

(2)腐蚀(Erosion)运算:定义为A B。

……

………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………(3)开(Open)运算: 开运算是先对图像进行腐蚀,然后再进行膨胀的结果。用B 对A进行形态学开操作可以记为B

A ,它的定义为(4-1):

()B

B

A

B

A⊕

Θ

=

(4-1) (4)闭(Close)运算:闭运算是先对图像进行膨胀,然后再进行腐蚀的结果。用B 对A进行形态学开操作可以记为B

A?,它的定义为(4-2):

()B

B

A

B

=

? (4-2)

4.2.1 膨胀

膨胀的算符为⊕,A用B来膨胀写作A⊕B,这里先将A和B看作是所有取值为1的像素点的集合。其定义为:

?

?

?

?

?

?

?

?

?

?

?

?

?

?

?

?

?

=

φ

A

B

x

B

A

x

(4-3) 其中

B表示集合B的反射,

x

B?

?

?

?

?∧表示对B的反射进行位移x。A与B的交集不能为空集。

B膨胀A的过程是:先对B做关于中心像素的映射,再将其映像平移x,换句话说,用B来膨胀A得到的集是B平移后与A至少有一个非零元素相交时B的中心像素的位置的集合。

膨胀是使区域从四周向外扩大,给图像中的对象边界添加像素;而腐蚀则是使区域从四周同时向内缩小,删除对象边界某些像素。

在MATLAB中利用imdilate函数来实现膨胀操作。下面用MATLAB例子来说明。MATLAB膨胀程序代码如下:

clear all;

bw=imread('text.png');

se=strel('line',11,90);

bw2=imdilate(bw,se);

figure;imshow(bw);

figure;imshow(bw2);

运行程序,得到如图4-2:

………

……………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………

(1) 原图 (2) 图像膨胀

图4-2 二值图像膨胀

4.2.2 腐蚀

腐蚀的算符为Θ,A用B来腐蚀写作AΘB。其定义为

}

)

(|

{A

B

x

B

A

x

?

=

Θ (4-4) 用B来腐蚀A得到集合是B完全包括在A中时B的中心像素位置(原点位置)的集合。平移后的B与A的背景并不叠加。

在MATLAB图像处理工具箱中提供了imerode函数实现图像的腐蚀操作。

MATLAB二值腐蚀程序代码如下:

clear all;

I=imread('circles.png');

se=strel('disk',11);

J=imerode(I,se);

figure;imshow(I);

figure;imshow(J);

运行程序,得到如图4-3:

(1) 原图 (2) 图像腐蚀

图4-3 二值图像腐蚀

电子科技大学-数字图像处理-课程设计报告

电子科技大学 数字图像处理课程设计 课题名称数字图像处理 院(系)通信与信息工程学院 专业通信工程 姓名 学号 起讫日期 指导教师

2015年12月15日 目录 摘要: (03) 课题一:图像的灰度级分辨率调整 (04) 课题二:噪声的叠加与频域低通滤波器应用 (06) 课题三:顶帽变换在图像阴影校正方面的应用 (13) 课题四:利用Hough变换检测图像中的直线 (15) 课题五:图像的阈值分割操作及区域属性 (20) 课题六:基于MATLAB?的GUI程序设计 (23)

结束语: (36) 参考文献: (37)

基于MATLAB?的数字图像处理课题设计 摘要 本文首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍;并通过七个课题实例,借助MATLAB?的图像处理工具箱(Computer Vision System Toolbox)对这些案例逐一实现,包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等,常用的图像变化与处理;然后通过MATLAB?的GUI程序设计,对部分功能进行模块化整合,设计出了数字图像处理的简易软件;最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。 关键词:灰度值调整噪声图像变换 MATLAB? GUI设计

课题一:图像的灰度级分辨率调整 设计要求: 128,64,32,16,8,4,2,并在同一个figure窗将图像的灰度级分辨率调整至{} 口上将它们显示出来。 设计思路: 灰度级分辨率又称色阶,是指图像中可分辨的灰度级的数目,它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度,所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低,图像中所包含的颜色数目将变得越来越少,从而在颜色维度造成图像信息量的退化。 MATLAB?提供了histeq函数用于图像灰度值的改变,调用格式如下: J = histeq(I,n) 其中J为变换后的图像,I为输入图像,n为变换的灰度值。依次改变n的值为 128、64、32、16、8、4、2 就可以得到灰度值分辨率为128、64、32、16、8、4、2 的输出图像。利用MATLAB?的subplot命令可以将不同灰度的图像放在同一个figure中方便对比。 课题实现: 该思路的MATLAB?源代码如下: in_photo=imread('lena.bmp'); %读入图片“lena.bmp”,位置在matlab当前工作区路径下D:\TempProject\Matlab\Works for i = [128,64,32,16,8,4,2] syms(['out_photo',num2str(i)]); %利用for循环定义7个变量,作为不同灰度值分辨率的输出变量 eval(['out_photo',num2str(i), '=histeq(in_photo,i)',';']); %histeq函数用于改变图像灰度值,用eval函数给变量循环赋值

数字图像处理系统毕业设计论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名:张占龙学号: 0905034314 学院:信息与通信工程学院 专业:测控技术与仪器 指导教师:张志杰 2013年 6月

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

基于matlab的毕业论文题目参考

基于matlab的毕业论文题目参考 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,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,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。以下是基于matlab的毕业论文题目,供大家参考。 基于matlab的毕业论文题目一: 1、基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究 2、零转弯半径割草机连续翻滚特性参数化预测模型 3、基于MATLAB的PCD铰刀加工硅铝合金切削力研究 4、基于状态反馈的四容水箱控制系统的MATLAB仿真研究 5、基于Matlab软件的先天性外耳道狭窄CT影像特点分析 6、Matlab仿真在船舶航向自动控制系统中的研究与仿真 7、基于MATLAB的暂态稳定措施可行性仿真与分析 8、基于MATLAB的某专用越野汽车动力性能分析 9、基于MATLAB的电力系统有源滤波器设计 10、基于MATLAB和ANSYS的弹簧助力封闭装置结构分析 11、基于Matlab的液力变矩器与发动机匹配计算与分析 12、运用MATLAB绘制接触网下锚安装曲线 13、基于MatlabGUI的实验平台快速搭建技术 14、基于MATLAB的激光-脉冲MIG复合焊过程稳定性评价

15、测绘数据处理中MATLAB的优越性及应用 16、基于MATLAB柴油机供油凸轮型线设计 17、基于MATLAB语言的TRC加固受火后钢筋混凝土板的承载力分析方法 18、MATLAB辅助OptiSystem实现光学反馈环路的模拟 19、基于MATLABGUI的电梯关门阻止力分析系统设计 20、基于LabVIEW与MATLAB混合编程的手势识别系统 21、基于MATLAB的MZ04型机器人运动特性分析 22、MATLAB在煤矿巷道支护参数的网络设计及仿真分析 23、基于MATLAB的自由落体运动仿真 24、基于MATLAB的电动汽车预充电路仿真 25、基于Matlab的消弧模型仿真研究 26、基于MATLAB/GUI的图像语义自动标注系统 27、基于Matlab软件GUI的机械波模拟 28、基于Matlab的S曲线加减速控制算法研究 29、基于Matlab和Adams的超速机柔性轴系仿真 30、基于Matlab与STM32的电机控制代码自动生成 31、基于Matlab的相机内参和畸变参数优化方法 32、基于ADAMS和MATLAB的翻转机构联合仿真研究 33、基于MATLAB的数字图像增强软件平台设计 34、基于Matlab的旋转曲面的Gif动画制作 35、浅谈Matlab编程与微分几何简单算法的实现

毕业设计用matlab仿真

毕业设计用matlab仿真 篇一:【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序) 基于matlab的人脸识别系统设计与仿真 第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义;然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题;接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成;最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情,并形成了一个人脸图像识别研究领域,.这一领域除了它的重大理论价值外,也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中,人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力,以及识别事物、处理事物的能力,因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制,并努力将这些机制用于实践,如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的,因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情,而让机器来实现却很难,如人脸图像的识别,语音识别,自然语言理解等。

如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制,就能够逐步地了解人 类是如何存储信息,并进行处理的,从而最终了解人类的思维机制。 同时,进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样,人脸也具有唯一性,也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世,并在安检等部门得到应用,但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性,因为它取样方便,可以不接触目标就进行识别,从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是,人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照,图像尺寸,旋转,姿势变化等。使得同一个人,在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同,有时更会有很大的差别,给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别,也就更具有挑战性。 国外对于人脸图像识别的研究较早,现己有实用系统面世,只是对于成像条件要求较苛刻,应用范围也就较窄,国内也有许多科研机构从事这方而的研究,并己取得许多成果。 1.2 人脸图像识别的应用前景 人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战

数字图像处理毕业论文

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:

简单数字图像处理系统

数字图像课程设计简单数字图像处理系统 function varargout = untitled(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before untitled is made visible. function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %界面初始化函数 setappdata,'I',0); % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN) % Choose default command line output for untitled = hObject;

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字(一般整数)表示的图像(计算机能处理)。是图像的数字表示,像素是其最小的单位。 *数字图像处理(Digital Image Processing) 利用计算机对数字图像进行(去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等)系列操作,从而获得某种预期的结果的技术。(计算机图像处理) *数字图像处理的特点(优势) (1)处理精度高,再现性好。(2)易于控制处理效果。(3)处理的多样性。(4)图像数据量庞大。(5)图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声; b.改变图像的亮度、颜色; c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份; d.对图像进行几何变换等,达到艺术效果; (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 (1)图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字,既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 (2*)图像的增强 a.加强图像的有用信息,消弱干扰和噪声 (3)图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种,最常见的有运动模糊,散焦模糊等(4*)图像的编码 a.简化图像的表示,压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。 (5)图像的重建 a.由二维图像重建三维图像(如CT) (6)图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 (7)图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 (8)图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 (9)图像通信

数字图像处理系统论文

数字图像处理系统论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名:张占龙学号: 0905034314 学院:信息与通信工程学院 专业:测控技术与仪器 指导教师:张志杰 2013年 6月

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

(完整版)matlab毕业设计

以下文档格式全部为word格式,下载后您可以任意修改编辑。 摘要 本文概述了信号仿真系统的需求、总体结构、基本功能。重点介绍了利用Matlab软件设计实现信号仿真系统的基本原理及功能,以及利用Matlab 软件提供的图形用户界面(Graphical User Interfaces ,GUI)设计具有人机交互、界面友好的用户界面。本文采用Matlab 的图形用户界面设计功能, 开发出了各个实验界面。在该实验软件中, 集成了信号处理中的多个实验, 应用效果良好。本系统是一种演示型软件,用可视化的仿真工具,以图形和动态仿真的方式演示部分基本信号的传输波形和变换,使学习人员直观、感性地了解和掌握信号与系统的基本知识。随着当代计算机技术的不断发展,计算机逐渐融入了社会生活的方方面面。计算机的使用已经成为当代大学生不可或缺的基本技能。信号与系统课程具有传统经典的基础内容,但也存在由于数字技术发展、计算技术渗入等的需求。在教学过程中缺乏实际应用背景的理论学习是枯燥而艰难的。为了解决理论与实际联系起来的难题国内外教育人士目光不约而同的投向一款优秀的计算机软件——MATLAB。通过它可用计算机仿真,阐述信号与系统理论与应用相联系的内容,以此激发学习兴趣,变被动接受为主动探知,从而提升学习效果,培养主动思维、学以致用的思维习惯。以MATLAB 为平台开发的信号与系统教学辅助软件可以充分利用其快速运算,文字、动态图形、声音及交互式人机界面等特点来进行信号的分析及仿真。运用MATLAB 的数值分析及计算结果可视化、信号处理工具箱的强大功能将信号与系统课程中较难掌握和理解的重点理论和方法通过概念浏览动态演示及典型例题分析等方式,形象生动的展现出来,从而使学生对所学

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

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,

数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码

基于matlab的车牌识别系统 一、目的与要求 目的:利用matlab实现车牌识别系统,熟悉matlab应用软件的基础知识,了解了基本程序设计方法,利用其解决数字信号处理的实际应用问题,从而加深对理论知识的掌握,并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来,避免理论与实践的脱离,巩固理论课上知识的同时,加强实践能力的提高,理论联系实践,提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平,并在实践中不断完善理论基础,有助于自身综合能力的提高。 要求: 1.理解各种图像处理方法确切意义。 2.独立进行方案的制定,系统结构设计要合理。 3.在程序开发时,则必须清楚主要实现函数的目的和作用,需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发,要理解每个函数的具体意义和适用范围,在写课设报告时,必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。 4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。 二、设计的内容 学习MATLAB程序设计,利用MATLAB函数功能,设计和实现通过设计一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本工作原理为:将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理,再对牌照进行搜索、检测、定位,并分割出包含牌照字符的矩形区域,然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符,然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配,匹配成功则输出,最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示:

三、总体方案设计 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成,其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块;字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别,原始图象应具有适当的亮度,较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照,加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响,牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷,因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一,其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置,并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来,供字符识别子系统识别之用,分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。 由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响,和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均,加上牌照上的污斑等缺陷,致使字符提取困难,进而影响字符识别的准确性。因此,需要将拍出的车牌进行处理,在这个过程中,我采用画图工具,将汽车图像的车牌部分进行裁剪,并将车牌的蓝色部分过亮的地方颜色加深,还将车牌中的一个白色的原点抹去,另外还将车牌上的铆钉使用车牌的蓝色背景覆盖,这样分割出的字符更加准确。 车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。 因为系统运行的过程中,主要进行的都是图像处理,在这个过程中要进行大量的数据处理,所以处理器和内存要求比较高,CPU要求主频在600HZ及以上,内存在128MB 及以上。系统可以运行于Windows7、Windows2000或者Windows XP操作系统下,程序调试时使用matlabR2011a。 四、各个功能模块的主要实现程序 (一)首先介绍代码中主要的函数功能及用法:

基于MATLAB的PID控制器设计毕业设计(论文)

毕业设计论文 基于MATLAB的PID控制器设计

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

数字图像处理课程设计报告

课程设计报告书 课程名称:数字图像处理 题目:数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名: 专业:计算机科学与技术 班别:计科本101班 学号: 指导老师: 日期:2013 年06 月20 日 数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计,掌握如何学习一门语言,如何进行资料查阅搜集,如何自己解决问题等方法,养成良好的学习习惯。扩展理论知识,培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真

3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例,对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间,从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后,傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理(Digital 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。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。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理(digital image processing)是用计算机对图像信息进行处理的一门技术,使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 ? ??20世纪20年代,图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期,随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理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。数字图像处理主要研究以下内容:傅立叶变换、小波变换等各种图像变换;对图像进行编码和压缩;采用各种方法对图像进行复原和增强;对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展,数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。 傅里叶变换在数字图像处理中广泛用于频谱分析,傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具,它使我们能够定量地分析诸如数字化系统,采样点,电子放大器,卷积滤波器,噪声,显示点等地作用(效应)。傅里叶变换(FT)是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图像信息的第二种语言,广泛应用于图像变换,图像编码与压缩,图像分割,图像重建等。因此,对涉及数字图像处理的工作者,深入研究和掌握傅里叶变换及其扩展形式的特性,是很有价值得。 (2)关于傅里叶(Fourier)变换 在信号处理中,傅里叶变换可以将时域信号变到频域中进行处理,因此傅里叶变换在信号处理中有着特殊重要的地位。 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。傅里叶变换属于谐波分析。傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号

本科毕业设计__基于matlab的通信系统仿真报告

创新实践报告
报 告 题 目: 学 院 名 称: 姓 名:
基于 matlab 的通信系统仿真 信息工程学院 余盛泽 11042232 温 靖
班 级 学 号: 指 导 老 师:
二 O 一四年十月十五日

目录
一、引言 ....................................................................................................................... 3 二、仿真分析与测试 ................................................................................................... 4
2.1 随机信号的生成................................................................................................................ 4 2.2 信道编译码......................................................................................................................... 4 2.2.1 卷积码的原理 ......................................................................................................... 4 2.2.2 译码原理................................................................................................................. 5 2.3 调制与解调........................................................................................................................ 5 2.3.1 BPSK 的调制原理 ................................................................................................... 5 2.3.2 BPSK 解调原理 ....................................................................................................... 6 2.3.3 QPSK 调制与解调................................................................................................... 7 2.4 信道..................................................................................................................................... 8 2.4.1 加性高斯白噪声信道 ............................................................................................. 8 2.4.2 瑞利信道................................................................................................................. 8 2.5 多径合并............................................................................................................................. 8 2.5.1 MRC 方式 ................................................................................................................ 8 2.5.2 EGC 方式................................................................................................................. 9 2.6 采样判决............................................................................................................................. 9 2.7 理论值与仿真结果的对比 ................................................................................................. 9
三、系统仿真分析 ..................................................................................................... 11
3.1 有信道编码和无信道编码的的性能比较 ....................................................................... 11 3.1.1 信道编码的仿真 .................................................................................................... 11 3.1.2 有信道编码和无信道编码的比较 ........................................................................ 12 3.2 BPSK 与 QPSK 调制方式对通信系统性能的比较 ........................................................ 13 3.2.1 调制过程的仿真 .................................................................................................... 13 3.2.2 不同调制方式的误码率分析 ................................................................................ 14 3.3 高斯信道和瑞利衰落信道下的比较 ............................................................................... 15 3.3.1 信道加噪仿真 ........................................................................................................ 15 3.3.2 不同信道下的误码分析 ........................................................................................ 15 3.4 不同合并方式下的对比 ................................................................................................... 16 3.4.1 MRC 不同信噪比下的误码分析 .......................................................................... 16 3.4.2 EGC 不同信噪比下的误码分析 ........................................................................... 16 3.4.3 MRC、EGC 分别在 2 根、4 根天线下的对比 ................................................... 17 3.5 理论数据与仿真数据的区别 ........................................................................................... 17
四、设计小结 ............................................................................................................. 19 参考文献 ..................................................................................................................... 20

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