matlab图像处理毕业设计

论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计基于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。

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：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。

基于Matlab的毕业设计题目：基于Matlab的图像处理与识别系统设计一、题目背景图像处理与识别是计算机视觉领域的重要应用，Matlab作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得图像处理与识别变得更加容易。

本毕业设计旨在利用Matlab 实现一个基于图像处理的毕业设计项目，通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别，实现对图像的自动识别。

二、设计目标1. 对输入的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提高图像质量。

2. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理等。

3. 实现基于分类器的图像识别系统，能够根据特征分类并识别出不同的图像。

4. 评估系统性能，通过对比实验和分析，验证系统的准确性和稳定性。

三、设计思路1. 采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。

2. 对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强等操作，提取出有用的特征。

3. 利用Matlab提供的图像特征提取方法，如边缘检测、纹理分析等，提取出关键特征。

4. 根据提取的特征，设计分类器，实现图像的自动识别。

5. 对系统性能进行评估，包括准确率、召回率、F1得分等指标。

四、技术实现1. 使用Matlab的图像处理工具箱对图像进行预处理，包括灰度化、去噪、增强等操作。

2. 利用Matlab的滤波器对图像进行边缘检测，如Sobel滤波器、Canny滤波器等。

3. 使用纹理分析方法对图像进行纹理特征提取，如灰度共生矩阵等方法。

4. 根据提取的特征，设计分类器，如支持向量机（SVM）、神经网络等。

5. 使用Matlab的优化工具箱对分类器进行训练和优化，提高分类器的准确率和稳定性。

五、实验结果与分析1. 实验数据集：采集不同类型和背景的图像数据集，包括待识别图像和参考图像。

实验数据集需要涵盖多种场景和类别，如人脸识别、手势识别、交通标志识别等。

2. 实验结果：对不同类型和背景的图像进行测试，验证系统的准确性和稳定性。

2014届毕业生毕业设计说明书题目:Matlab图像处理技术及用户界面设计院系名称：信息科学与工程专业班级：电信1004班学生姓名：瑞学号：************指导教师：教师职称：副教授2014年6月3日摘要随着科学技术、信息技术、人类社会文明水平的不断发展和提高，数字图像处理技术越来越多地被应用在人类生活、生产、发展、延续的各个领域。

然而，随着对图像处理和图像分析要求的提高，现有的图像软件因其采购成本和功能的限制，往往不能满足专业人士的需要，这是就需要专业人士编写自己的图形处理软件。

MATLAB简单的编程、强大的功能使得人们可以少受时间和专业精力的限制来完成对图像处理软件的开发工作。

MATLAB GUI设计师首先利用MATLAB图形用户界面设计了该系统的静态界面。

当静态界面设计完成之后，GUI将自动生成.FIG和.M文件。

其中.FIG文件保存了关于静态窗口界面的所有对象的属性值，.M文件包括GUI设计、控制函数以及为子函数的用户控件回调函数，主要用于控制GUI展开时的各种特征。

这个.M文件可以分为GUI初始化和回调函数两个部分，用户控件的回调函数根据用户与GUI的具体交互方式分别调用。

回调函数就是在调用对象时，该对象所要回应的动作。

因此，如何编写对象的回调函数是该系统的一大难点。

在为编写回调函数时，获得该函数的句柄是实现对象动作功能的关键所在。

句柄实际上就是分配给每个对象的数字标识，每次创建对象时，MATLAB就会自动为它创建一个唯一的句柄，这样只要我们能找到该句柄，就能对该对象进行操作。

本系统支持多种格式的图像文件读操作、写操作、显示操作。

并且包含一些图像处理功能，例如图像增强模块的灰度增强、直方图增强，butterworth滤波、中值滤波等；图像几何变换的图像剪切、旋转、缩放功能；编辑实现了对图像添加噪声的功能；其他的功能则实现了我感兴趣的图像亮度调整、底片处理效果、图像翻转、图像对比度调整效果。

数字图像的多分辨率分析处理方法研究—基于小波变换的医学图像分割的研究电信学院电子信息工程专业摘要图像分割是一种重要的图像分析技术.对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题,至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法.本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法，该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值.最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。

实验结果表明，本设计能够实时稳定的对目标分割提取,分割效果良好。

医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题.图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。

关键词：小波变换;图像分割;阈值The image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of image processing。

Medical image segmentation is an important application in the field of image segmentation, and it is also a classical difficult problem for researchers。

Thousands of methods have been put forward to medical image segmentation. Some use classical methods and others use new methods.In this paper , first introduced the petronas method and maximum between class variance 。

目录摘要............................................................................................................................................ Abstract .....................................................................................................................................1.MATLAB简介 ......................................................................................................................1.1 MATLAB说明 ...............................................................................................................1.2 MATLAB的语言特点 ...................................................................................................1.3 MATLAB系统构成 .......................................................................................................1.4 MATLAB数值计算 .......................................................................................................1.4.1极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程 ....................................................................................................1.4.2矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算............................................................1.4.3多项式加减乘除运算、多项式求导、求根和求值运算、多项式的部分分式展开、多项式的拟合、插值运算 (1)2图像选择及变换 (1)2.1 原始图像选择读取 (1)2.2 图像的变换 (1)3 图像处理及代码程序 (1)3.1 图像亮度对比度调整 (1)3.1.1 函数及其参数的说明 (1)3.1.2 源程序及运行结果 (1)3.2 图像放大和缩小 (1)3.2.1 函数及其参数的说明 (1)3.3 图像任意角度的旋转 (2)3.3.1 函数及其参数的说明 (2)3.3.2 源程序及运行结果 (2)3.4图像直方图统计和均衡 (2)3.4.1 函数及其参数的说明 (2)3.4.2 源程序及运行结果 (2)3.5 图像加入噪声 (2)3.5.1 函数及其参数的说明 (2)3.5.2 源程序及运行结果 (2)4感悟体会小结 (2)参考文献 (3)全部源程序代码 (3)摘要MATLAB是主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。

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：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AbstractThe 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目录第1章绪论错误!未定义书签。

基于MATLAB的图像分割及其应用摘要: 近年来，由于科技的迅猛发展，计算机性能越来越好，图像处理系统的价格的日益下降，图像处理在众多科学领域与工程领域得到广泛的利用。

从图像处理过渡到图像分析的关键步骤就是图像分割，所以说图像分割在图像工程中占据着重要的位置。

在图像分析中，图像分割的任务就是把分成互不重叠的有意义的区域，以便进一步的对图像进行处理、分析和应用。

图像分割是图像特征提取和识别等图像理解的基础，对图像分割的研究一直是数字图像处理技术研究中的热点和焦点。

本文主要对图像分割算法进行了分析、分类、归纳和总结。

并应用Matlab进行了仿真实验，在基于L*a*b 的空间彩色分割主要用到的函数是色彩空间转换函数makecform和applyccform，通过计算图像中像素点与样本像素点的距离来判断这个像素点的颜色进行分割。

基于纹理滤波器的图像分割主要使用entropyfilt函数创建纹理图像，使用bwareaopen函数显示图像的纹理底部纹理。

由于纹理特征的复杂性，每一种算法在对纹理特征处理分析的时候都会有它的缺陷和局限性。

利用边缘检测方法对细胞图像进行了分割实验，结果与传统方法相比，轮廓提取更为精确，且最大程度的保留了内部细胞核的轮廓。

同时指出了基于阀值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法等各类方法的特点，为不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的分割算法提供了一些依据。

关键词：Matlab 图像分割分割算法Image Segmentation Based on MATLAB and Its Application Abstract: In recent years, the rapid development of science and technology, computer performance is getting better, declining prices image processing system, image processing is widely utilized in many fields of science and engineering fields. The transition from image processing to image analysis, image segmentation is the key step,so that the image segmentation occupies an important position in the image project. In the image analysis, image segmentation task is to put into meaningful nonoverlapping region, in order to further the image processing, analysis and application. Image segmentation is the basis of the image feature extraction and recognition, image understanding, image segmentation research has been the digital image processing technology research hot spots and focus. This paper focuses on image segmentation algorithms are analyzed, classified and summarized. Application of Matlab simulation and experiments, based on L * a * b color space is divided main functions used color space conversion functions makecform and applyccform, by calculating the distance between the image pixels and pixel sample to determine the pixel color segmentation. Image segmentation based on texture filter mainly use entropyfilt function to create a texture image using bwareaopen function displays an image texture bottom texture. Because of the complexity of the texture features of each algorithm when processing analysis of texture features will have its flaws and limitations. Using edge detection method for cell image segmentation experimental results compared with the traditional method, contour extraction more accurate, and the greatest degree of retention of the internal contours of the nucleus. Also pointed out that the threshold-based segmentation method, based on the edge of the segmentation method, based on the characteristics of various types of region segmentation method method, choose different segmentation algorithms for the different applications and different conditions of image data provides some basis.Keywords: Matlab Image segmentation Segmentation algorithm目录目录1 前言 (1)图像分割概述 (1)研究背景及目的 (1)论文内容及结构 (2)2 MATLAB简介 (3)MATLAB软件介绍 (3)MATLAB概况 (3)MATLAB技术特点 (3)3 图像分割技术概述 (6)图像分割的定义 (6)图像分割的几种方法 (6)阈值分割 (6)区域分割 (7)边缘分割 (8)直方图法 (9)图像分割算法的分析比较 (9)本章小结 (13)4 图像分割仿真实验 (14)L*a*b空间的彩色分割 (14)Lab颜色空间 (14)颜色空间转换 (15)图像的空间彩色分割 (15)基于图像纹理的图像分割 (19)图像纹理的定义 (19)图像纹理的分类 (19)图像纹理提取方法 (19)使用MATLAB中的纹理滤波器分割图像 (19)其他图像分割算法的简单实例 (23)阈值分割 (25)最大信息熵算法 (27)门限分割 (28)图像分割检测细胞图像 (30)本章小结 (35)5 总结与展望 (36)参考文献 (37)致谢 (38)附录 (39)1前言图像分割概述图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。

目录目录---------------------------------------------------------- Ⅰ摘要---------------------------------------------------------- III Abstract ------------------------------------------------------ IV 第一章绪论---------------------------------------------------- 1 1.1 研究背景--------------------------------------------------- 1 1.2 研究历史与现状--------------------------------------------- 1 1.3 本文的组织------------------------------------------------- 3第二章数字图像处理基础---------------------------------------- 4第三章 MATLAB下实现的程序基本框架 ----------------------------- 7 3.1 MATLAB实现数字图像处理的优缺点 --------------------------- 7 3.1.1 MATLAB实现的优势--------------------------------------- 7 3.1.2 MATLAB实现的缺点--------------------------------------- 9 3.2 实际设计的界面--------------------------------------------- 9 3.3 程序整体流程---------------------------------------------- 10 3.4 本章小结-------------------------------------------------- 11第四章用Matlab实现的特效算法-------------------------------- 12 4.1 图像色彩和色调调整---------------------------------------- 12 4.2 代数运算-------------------------------------------------- 20 4.3 几何运算-------------------------------------------------- 22 4.4 滤镜效果-------------------------------------------------- 28 4.4.1 模糊滤镜------------------------------------------------ 28 4.4.2 锐化滤镜------------------------------------------------ 30 4.4.3 浮雕滤镜------------------------------------------------ 32 4.4.4 杂点---------------------------------------------------- 35 4.5 艺术效果-------------------------------------------------- 36 4.6 扭曲效果-------------------------------------------------- 41 4.7 风格化---------------------------------------------------- 444.8 本章小结-------------------------------------------------- 47结语-------------------------------------------------------- 48致谢-------------------------------------------------------- 49参考文献------------------------------------------------------ 50附录---------------------------------------------------------- 51图像特效处理及Matlab实现姓名：学号：PB092027106学校：贵州大学人指导教师：摘要Matlab是集数值计算，符号运算以及图形图像处理等强大功能于一体的科学计算语言。

MATLAB软件课程设计设计题目：应用图像处理班级：学号：姓名：指导老师：设计时间： 2013年4月8日-4月14日目录摘要 (3)1、概述 (4)2、课程设计及要求 (4)2.1设计要求 (4)2.2设计任务 (5)3、系统设计 (5)3.1系统方案 (5)3.1.1结构框图 (5)3.1.2系统工作原理 (6)3.2单元模块设计 (8)3.2.1单元模块的设计 (8)3.2.2元模块的连接 (16)4、系统调试 (19)4.1系统的连接 (19)4.2系统的运行 (19)4.3运行的结果 (23)4.4故障分析 (33)5、收获、心得 (34)6、参考文献 (35)摘要应用图像处理系统是一种专门针对图像需求处理的软件设计，图像处理包括图像数字化，图像增强和复原，图像数字编码，图像分割，图像识别和图像理解等。

这种系统广泛应用于IT行业，尤其是对图像的识别处理有重要的意义。

本文针对课程设计的要求，分别设计了常用处理模块、图像压缩模块、噪声处理模块、彩色增强模块、灰度变换模块等五大单元模块。

基本实现了图像处理功能的需求。

常用处理模块设计了图像的旋转、底片效果、边缘信息、运动模糊处理功能，运用imrotate，imcomplement，edge，fspecial等函数来实现。

针对课程任务内容一，设计了图像压缩模块。

采用了DCT变换、小波变换和双线插值等方法，实现了图片压缩的效果。

针对课程任务内容二，设计了图像增强模块。

采用了RGB分量、亮度切割和伪彩色等方法，实现了对图像彩色的增强效果。

针对课程任务内容三，设计了灰度变换模块。

采用了直方图均衡化和规定化等方法，实现了对图像灰度变换的效果。

针对课程任务内容四，设计了噪声处理模块。

运用imnoise函数，添加了高斯、椒盐、乘性等三种噪声。

设计了均值滤波、中值滤波、维纳滤波、线性滤波等滤波器，实现了对加入噪声图像滤波的功能。

其中，中值滤波对椒盐噪声的滤波效果好一点。

届别 2012学号 ************毕业设计（论文）基于MATLAB的医学图像处理姓名系别、专业计算机系通信工程专业导师姓名、职称完成时间 2012年3月10日基于MATLAB的医学图像处理摘要本文针对基于MATLAB的医学图像处理环境，对其结构、特点及应用做了介绍。

重点阐述了多种算法综合运用解决特定应用环境下的图像处理，如用直方图均衡进行图像增强，通过形态学方法进行图像特征提取与分析，利用傅里叶变换进行图像分析等。

目的：改善医学图像质量，使低对比度的图像得到增强。

方法：利用MATLAB工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和灰度直方图规定化的方法对一幅X线图像进行增强处理，并比较它们的增强效果。

结果：用直方图均衡化和规定的算法，将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏，处理后的图像视觉效果得以改善。

直方图均衡化对于局部细节不显著，而直方图规定化则不易观察到的细节变得清晰。

结论:使用MATLAB工具箱大大简化了编程工作，为医学图像处理提供了一种技术平台。

直方图规定化法处理医学图像局部细节方面好于均衡化。

关键词：MATLAB，规定化，均衡化，图像处理，图像增强THE REALIZATION OF IMAGE PROCESSING BASED ONMATLABABSTRACTThe paper presents a digital image processing environment which is based on MATLAB,and introduce its structure,characteristics and application.It focuses on the comprehensive using of a variety of algorithms to solve image processing problems in specific application environment,such as using histogram equalization for image enhancement ,using the morphological approach for image feature extraction and analysis, using fourier transform for analysis image and so on. AIM: To improve the quality of medical image by enhancing the lowcontrast details. METHODS: Two processing methods, the graylevel histogram equalization and the graylevel histogram regulation, were applied to enhance an Xray image and their enhancement effects were compared by using Matlab toolbox functions. RESULTS: By the two means of algorithmhistogram equalization or regulation, the dense graylevel distribution of the original image became sparse, and the output image was refined. The regulation method strengthened the difficultly observed details, while the equalization method improved less the local details of image. CONCLUSION: Matlab toolbox is helpful for simplifying the programming and provides a platform for medical image processing. The regulation method is better than the equalization method in presenting the local details of medical images.KEYWORDS: equalization，regulation，algorithms，MATLAB，image enhancement目录摘要 (2)第1章系统简介 (7)§1.1 综述 (7)§1.2 课题背景 (7)§1.2.1 MATLAB语言背景 (7)§1.3本文主要研究工作 (9)第2章系统实现 (10)§2.1 调用程序设计原理 (10)§2.1.1 创建和获取ActiveX自动化对象的过程 (10)§2.1.2 MATLAB对象的一些属性和方法[8] (10)§2.2 调用MATLAB程序的实现 (11)§2.2.1图片的缩放处理 (11)§2.2.2 图片的旋转处理 (11)§2.2.3 图像的负片效果 (11)§2.2.4 图像的剪切处理 (11)§2.2.5 图像的灰度变换 (12)§2.2.6 图像的对比度增强 (12)§2.2.7 图像显示直方图 (12)§2.2.8 图像直方图均衡化 (13)§2.2.9 图像消噪 (14)§2.2.10 图像边缘检测 (15)§2.2.11 图像平滑处理 (15)§2.2.12 图像锐化处理 (16)第3章系统调试 (18)§3.1 软件设计说明 (18)§3.2 软件使用说明 (18)§3.3 软件测试分析 (19)§3.3.1 图像旋转测试 (19)§3.3.2 图像剪切测试 (19)§3.3.3 图像负片效果测试 (20)§3.3.4 灰度变换测试 (20)§3.3.5 直方图均衡化测试 (22)§3.3.6 锐化效果测试 (23)§3.3.7 边缘检测效果测试 (24)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (30)前言图像处理系统(Image Processing System)，用计算机对图像进行分析，以达到所需效果的技术，又称影像处理。

摘要数字图像处理是近几年来新兴的研究领域，受到越来越多的学者的高度重视。

因为图像在生成、传递、压缩、储存、变换等诸多过程中，会受到不利成分的影响。

比方分别在不一样的照明情况下操作，会引起图像亮度的转变；操作设备时，不可避免地会发生抖动，这样做的话就会引起图像位移；捕获到的图像对比度较低或是位置不契合等等。

所以想要获得清晰的图像就要对图像进行数字图像的处理。

本文主要从图像增强、图像复原、图像编码的Matlab仿真以及GUI板块的设计四个角度进行研究。

在本文中图像增强主要深入讨论了使用灰度变换函数去拉伸图像的对比度，使用直方图均衡化去合理分配图像的灰度，使用空域滤波和频域滤波使图像变得越发清晰。

图像编码主要简述的就是编码冗余、空间冗余以及不相关信息，通过以上图像编码的三种方法可以减小图片的冗余度和加大数据压缩比等等。

图像复原主要概述的是维纳滤波、最小二乘法滤波以及L-R滤波三种滤波方法，这三种滤波方式可以达到过滤掉图像中模糊部分的目的。

通过可视化界面达到了将以上三种图像处理方法结合在一起的目的。

在GUI 界面中，只要选定一种处理方式并按下“开始”按钮就能够执行相应的处理方法，而且会同时得到原始图像与处理后的图像。

关键字：图像增强；图像压缩；图像复原；Matlab;GUIAbstractDigital image processing is the emerging research field in recent years, by more and more scholars attach great importance.Because the image in the generation, transmission, compression, storage, transformation and many other processes, will be affected by the adverse effects.For example, in the case of different lighting operations, will cause the image brightness changes; operating equipment, it will inevitably jitter, so it will cause image displacement;The captured image is low or the position is not fit and so on. So you want to get a clear image of the image is necessary to digital image processing.This paper mainly studies image enhancement, image restoration, Matlab simulation of image coding and GUI design.In this paper, the image enhancement mainly discusses the contrast of using the gray scale transformation function to stretch the image, and uses the histogram equalization to rationally distribute the gray scale of the image. The use of spatial filtering and frequency domain filtering makes the image become more and more clear.Image coding is mainly described in the coding redundancy, spatial redundancy and irrelevant information, through the above image encoding of the three methods can reduce the redundancy of the picture and increase the data compression ratio and so on.Image restoration is mainly summarized in the Wiener filter, least squares filtering and L-R filter three filtering methods, these three filtering methods can be filtered to filter out the purpose of the fuzzy part of the image.Through the visual interface to achieve the above three kinds of image processing methods together for the purpose. In the GUI interface, as long as the selection of a processing method and press the "start" button to be able to perform the appropriate processing methods, and will also get the original image and processed images.Key words: image enhancement; image compression; image restoration; Matlab; GUI第1章绪论1.1 课题研究背景及意义当今这个时代，信息传播迅速，大家也从各种渠道上获取信息，时刻掌握世界的动态。

基于MATLAB图像分割算法研究与实现摘要图像分割是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题，分割结果的好坏将直接影响到视觉系统的性能。

因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图像分割技术具有十分重要的意义。

本课题主要介绍了图像分割的基本知识，研究了图像分割的两大类算法，即基于边缘检测的方法和基于区域生成的方法。

采用MATLAB仿真了所有分割过程，得到了比较理想的分割结果，并分析了各个算法的优点和不足之处,以及适用于何种图像。

基于边缘检测方法种类繁多，主要介绍基于EDGE函数、检测微小结构、四叉树分解和阈值分割的方法实现对图像的边缘检测及提取。

而基于区域的图像分割方法主要包括区域生长法和分裂-合并分割方法。

通过多次的实验过后，总结出一般的图像分割处理可以用EDGE函数。

而特定的图像应用阈值分割、检测微小结构和四叉树分解比较简单。

虽然近年来人们在图像分割方面做了大量的研究工作，但由于尚无通用的分割理论，因此现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法，有待于进一步解决。

关键字：图像分割；边缘检测；区域生成；阈值分割Research of image segmentation algorithmAbstractImage Segmentation is the technique and the process to segment an image into different sub-mages with different characters and to extract the interested objects from the image. It is an important and basic procedure in the field of computer vision, the quality of image segmentation directly affects the performance of vision system. Therefore, from the theory, application and evaluation of application effect of depth of image segmentation is of great significance. This issue introduces the basics of image segmentation, image segmentation of the two major algorithms have been done, that is based on edge detection method and the method based on regional produce. Segmentation process is simulated and the results have shown perfect. Advantages and disadvantages of each algorithm are discussed at the end of the paper, and to apply to each image.Edge detection method based on a wide range of EDGE-based functions are introduced, the detection of minimal structure, quadtree decomposition and threshold segmentation method to realize the edge detection and extraction. The region-based image segmentation methods include region growing and division - combined segmentation. Through many experiments later, summed up the general image segmentation can be EDGE function. The specific application of image segmentation, the detection of minimal structure and quadtree decomposition is simple.Although a lot of image segmentation research has been done in recent years, but there is not general theory of segmentation, the proposed segmentation algorithm has been mostly issue-specific, and there is not a suitable segmentation algorithm for all common image, remains to be resolved.Keywords: Image segmentation; Edge detection; Region segmentation; Threshold引言图像分割是数字图像处理中的一项关键技术，它使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。

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，其处理能力的不断增强，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，图像处理学科在飞速发展的同时逐渐向其他学科交叉渗透。

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。

这种处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。

MATLAB是一种优秀的数学工具，具有强大的运算功能和图形展示功能，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，包括MATLAB软件的简介和基本使用方法说明。

介绍了基于MATLAB图像处理的实现和仿真，包含图像的编辑、图像的变形、噪声与滤波以及频谱分析等。

关键词: MATLAB;数字图像处理AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware and the processing capacity, real-time digital image processing has become possible. Due to digital image processing algorithms to appear, with the rapid development of the subject of image processing, it has also gradually permeated to other subjects. Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology, and it has been in many areas have a wide range of applications. MATLAB is an excellent math tool, and it has powerful computing and graphics display capabilities. So it makes images processing become more simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, including the introduction of MATLAB and its usage. The paper also introduces the simulation and analysis of image processing based on MATLAB, including the level of gray , brightness, scaling, rotating, noise, filtering, and frequency analysis. Key words: MATLAB ;Digital image processing目录一绪论 (1)（一）数字图像处理概述 (1)（二）数字图像处理目的 (1)（三）MATLAB软件基本知识介绍 (2)二基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真 (3)（一）使用MATLAB实现对图像的基本运算 (3)1、图像缩放 (3)2、图像裁剪 (5)3、图像灰度调节 (6)（二）使用MATLAB对图像进行旋转变形 (7)（三）噪声 (9)（四）均值滤波 (11)（五）频谱分析 (12)三总结与展望 (14)参考文献 (15)致谢 (16)文献翻译 (17)（一）英文原文 (17)（二）中文翻译 (20)一、绪论（一）数字图像处理概述图像是一种重要的信息源，图像处理的最终目的就是要帮助人类理解信息的内涵。

基于MATLAB图像处理技术及应用摘要现在，社会信息化以较快的速度不断发展，我们周围环绕着各类数据，人们在各类比较繁杂的数据里面查找自己需要的各类数据，进而确保自己能够按照较快的速度去追上潮流。

由于信息技术能够持续发展，数字式的图像处置技术能够较多的使用到航空航天、生物医学工程这些方面，并且能够使用到工业检测、机器人视觉这些方面，另外能够使用到军事制导和文化艺术等一系列相关的领域中。

关于图像处理这门学科，它越来越受到人们的重视，并且具有更加宽阔的前景，至于MATLAB语言，它具有较强的科学运算能力，具备比较灵活的程序设计过程，并且具备优质的图形可视化和界面设计，另外具备和别的程序语言比较便利的接口功能，因此它是目前全球范围内科学界影响力最高、活力最强的软件。

另外MATLAB也叫做矩阵实验室，它具备较强的矩阵运算实力，这是别的语言不能进行比拟的，在图像处置过程中，矩阵运算则是主要部分。

这篇文章经过相关的实例解析，重点介绍了基于Matlab GUI的常见图像处理算法实现。

关键词：MATLAB；平滑处理；图像增强Image processing technology and application based onMATLABAbstractToday, with the rapid development of social informationization, we are surrounded by a variety of information. People are trying to find useful information of their own in a variety of information, so that they can catch up with the trend of the times at a faster pace in order to avoid being OUT of the times. With the continuous development of information technology, digital image processing technology is increasingly used in aerospace, biomedical engineering, industrial testing, robot vision, military guidance, culture and art and other fields. Image processing has increasingly become a noticeable and promising subject. With powerful scientific operation, flexible programming process, high-quality graphics visualization and interface design, and convenient interface functions with other programs and languages, MATLAB has become the most influential and dynamic software in the international scientific community. Matrix Lab is also called Matrix Lab. Its powerful matrix operation ability is incomparable with other languages. Matrix operation is the basis of image processing. This paper focuses on the implementation of common image processing algorithms based on MATLAB GUI through an example analysis.Key words: MATLAB; smoothing; image enhancement目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (5)1.1研究背景及意义 (5)1.2研究现状 (5)2 相关概述 (6)2.1 MATLAB特点 (6)2.2 MATLAB GUI技术 (6)2.3数字图像处理的基本内容 (7)2.3.1基本概念 (7)2.3.2数字图像处理的主要内容 (7)2.4数字图像处理的特点和应用 (8)2.4.1数字图像处理的特点 (8)2.4.2数字图像处理的应用 (9)3 图像分割 (10)3.1 阈值分割原理 (10)3.1.1直方图阈值分割 (11)3.1.2 类间方差阈值分割 (12)3.1.3 最大熵阈值分割 (12)3.1.4 模糊阈值分割 (13)3.2 基于区域的分割 (13)3.2.1 区域增长 (13)3.3 邻域平均法 (17)3.4 中值滤波法 (17)4 图像分析与描述 (18)4.1 图像目标的特征提取 (18)4.1.1 幅度特征 (18)4.1.2 统计特征 (18)4.2 基于区域的特征提取 (20)4.2.1 区域面积 (20)4.2.2 区域质心 (21)4.2.3 区域方向 (21)4.2.4 区域周长 (22)5 运用MATLAB实现图像中区域特征检测 (23)5.1 灰度处理 (23)5.1.1 程序分析 (23)5.1.2结果分析 (23)5.2 用区域生长法分割图像 (24)5.2.1 程序分析 (24)5.2.2 结果分析 (24)5.3 图像区域基本特征计算 (26)5.3.1 程序分析 (26)5.3.2 结果分析 (26)总结 (29)参考文献 (30)致谢 (32)1 绪论1.1研究背景及意义科学技术持续发展并且持续进行创新，这样能够为数字式的图像处置技术提供更多的拓展空间，从而令它的使用范围持续增大，进而推动数字式的图像处置技术获得深层面的发展，并且这种发展比较普遍且比较快速。

基于matlab的数字图像处理毕业论文基于matlab的数字图像处理毕业论文学号0711******* 编号2011020323 研究类型理论研究分类号TP391.41 HUBEI NORMAL UNIVERSITY 学士学位论文Bachelor’s Thesis 论文题目基于MATLAB的数字图像处理作者姓名李灿辉指导教师杨义发所在院系物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间2011.5.15 湖北师范学院学士学位论文（设计）诚信承诺书中文题目：基于MATLAB的数字图像处理外文题目：Digital image processing based on MATLAB 学生姓名李灿辉学号2007112020323 院系专业物理与电子科学学院电子信息科学与技术班级0703 学生承诺我承诺在毕业论文（设计）活动中遵守学校有关规定，恪守学术规范，本人毕业论文（设计）内容除特别注明和引用外，均为本人观点，不存在剽窃、抄袭他人学术成果，伪造、篡改实验数据的情况。

如有违规行为，我愿承担一切责任，接受学校的处理。

学生（签名）：2011年5月15日指导教师承诺我承诺在指导学生毕业论文（设计）活动中遵守学校有关规定，恪守学术规范，经过本人核查，该生毕业论文（设计）内容除特别注明和引用外，均为该生本人观点，不存在剽窃、抄袭他人学术成果，伪造、篡改实验数据的现象。

指导教师（签名）：2011年5月15日目录湖北师范学院学士学位论文（设计）诚信承诺书I 目录II 摘要1 1．前言2 2．数字图像处理基本内容3 2.1数字图像处理综述3 2.2数字图像处理的过程及内容方法4 2.3图像变换4 2.4 图像增强4 2.5图像分割5 2.6 图像复原6 2.7 MATLAB简介6 3．利用MATLAB 图像处理分析及新方案7 3.1 计算结果7 3.2 计算结果分析11 4．小结12 4.1 本文主要工作总结12 4.2 展望13 5．致谢14 参考文献15 附录16 湖北师范学院学士学位论文评审表II 湖北师范学院2011届物理与电子科学学院学士学位论文基于MATLAB的数字图像处理李灿辉(湖北师范学院物理与电子科学学院，湖北黄石435002) 摘要:本文简述了数字图像处理的一些基本方法和技术。

基于matlab的毕业设计基于MATLAB的毕业设计毕业设计是大学生在校期间的重要任务之一，它是对所学知识的综合应用和实践能力的考验。

而基于MATLAB的毕业设计则是利用MATLAB软件进行实践和研究的设计项目。

本文将从MATLAB的应用领域、设计思路和实施步骤等方面进行论述。

一、MATLAB的应用领域MATLAB是一种强大的数学软件，广泛应用于科学、工程、金融等领域。

在毕业设计中，我们可以利用MATLAB进行数据处理、图像处理、信号处理、模拟仿真等方面的研究。

例如，可以利用MATLAB对某一领域的数据进行统计分析，找出其中的规律和关联性；也可以利用MATLAB对图像进行处理和分析，提取其中的特征信息；还可以利用MATLAB对信号进行滤波、降噪等处理，以提高信号的质量。

二、设计思路在进行基于MATLAB的毕业设计时，我们首先需要明确设计的目标和要求。

例如，如果是进行数据处理的设计，我们需要确定所要处理的数据类型、处理的方法和处理的结果；如果是进行图像处理的设计，我们需要确定所要处理的图像类型、处理的方法和处理的效果等。

在明确了设计目标和要求后，我们可以根据具体情况选择合适的MATLAB工具箱和函数进行设计。

例如，对于数据处理，我们可以利用MATLAB的统计工具箱进行数据分析和建模；对于图像处理，我们可以利用MATLAB的图像处理工具箱进行图像滤波、边缘检测等操作。

三、实施步骤在进行基于MATLAB的毕业设计时，我们可以按照以下步骤进行实施：1. 数据收集和准备：根据设计目标，收集所需的数据，并进行数据清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性。

2. 数据分析和建模：利用MATLAB的统计工具箱对数据进行分析和建模，找出其中的规律和关联性，并得出相应的结论。

3. 图像处理和分析：利用MATLAB的图像处理工具箱对图像进行处理和分析，提取其中的特征信息，并进行相应的图像增强和修复操作。

4. 信号处理和模拟仿真：利用MATLAB的信号处理工具箱对信号进行滤波、降噪等处理，以提高信号的质量；利用MATLAB的仿真工具箱进行系统建模和仿真，评估系统的性能和稳定性。

Canny Edge DetectionThis tutorial will teach you how to:Implement the Canny edge detection algorithm.INTRODUCTIONEdges characterize boundaries and are therefore a problem of fundamental importance in image processing. Edges in images are areas with strong intensity contrasts ?a jump in intensity from one pixel to the next. Edge detecting an image significantly reduces the amount of data and filters out useless information, while preserving the important structural properties in an image. This was also stated in my Sobel and Laplace edge detection tutorial, but I just wanted reemphasize the point of why you would want to detect edges.The Canny edge detection algorithm is known to many as the optimal edge detector. Canny's intentions were to enhance the many edge detectors already out at the time he started his work. He was very successful in achieving his goal and his ideas and methods can be found in his paper, "A Computational Approach to Edge Detection". In his paper, he followed a list of criteria to improve current methods of edge detection. The first and most obvious is low error rate. It is important that edgesoccuring in images should not be missed and that there be NO responses to non-edges. The second criterion is that the edge points be well localized. In other words, the distance between the edge pixels as found by the detector and the actual edge is to be at a minimum. A third criterion is to have only one response to a single edge. This was implemented because the first 2 were not substantial enough to completely eliminate the possibility of multiple responses to an edge.Based on these criteria, the canny edge detector first smoothes the image to eliminate and noise. It then finds the image gradient to highlight regions with high spatial derivatives. The algorithm then tracks along these regions and suppresses any pixel that is not at the maximum (nonmaximum suppression). The gradient array is now further reduced by hysteresis. Hysteresis is used to track along the remaining pixels that have not been suppressed. Hysteresis uses two thresholds and if the magnitude is below the first threshold, it is set to zero (made a nonedge). If the magnitude is above the high threshold, it is made an edge. And if the magnitude is between the 2 thresholds, then it is set to zero unless there is a path from this pixel to a pixel with a gradient above T2.Step 1In order to implement the canny edge detector algorithm, a series of steps must be followed. The first step is to filter out any noise in the original image before trying to locate and detect any edges. And because the Gaussian filter can be computed using a simple mask, it is used exclusively in the Canny algorithm. Once a suitable mask has been calculated, the Gaussian smoothing can be performed using standard convolution methods. A convolution mask is usually much smaller than the actual image. As a result, the mask is slid over the image, manipulating a square of pixels at a time. The larger the width of the Gaussian mask, the lower is the detector's sensitivity to noise. The localization error in the detected edges also increases slightly as the Gaussian width is increased. The Gaussian mask used in my implementation is shown below.Step 2After smoothing the image and eliminating the noise, the next step is to find the edge strength by taking the gradient of the image. The Sobel operator performs a 2-D spatial gradient measurement on an image. Then, the approximate absolute gradient magnitude (edge strength) at each point can be found. The Sobel operator uses a pair of 3x3 convolution masks, one estimating the gradient in the x-direction (columns) and the other estimating the gradient in the y-direction (rows). They are shown below:The magnitude, or EDGE STRENGTH, of the gradient is then approximated using the formula:|G| = |Gx| + |Gy|Step 3Finding the edge direction is trivial once the gradient in the x and y directions are known. However, you will generate an error whenever sumX is equal to zero. So in the code there has to be a restriction set whenever this takes place. Whenever the gradient in the x direction is equal to zero, the edge direction has to be equal to 90 degrees or 0 degrees, depending on what the value of the gradient in the y-direction is equal to. If GY has a value of zero, the edge direction will equal 0 degrees. Otherwise the edge direction will equal 90 degrees. The formula for finding the edge direction is just:theta = invtan (Gy / Gx)Step 4Once the edge direction is known, the next step is to relate the edge direction to a direction that can be traced in an image. So if the pixels of a 5x5 image are aligned as follows:x x x x xx x x x xx x a x xx x x x xx x x x xThen, it can be seen by looking at pixel "a", there are only four possible directions when describing the surrounding pixels - 0 degrees (in the horizontal direction), 45 degrees (along the positive diagonal), 90 degrees (in the vertical direction), or 135 degrees (along the negative diagonal). So now the edge orientation has to be resolved into one of these four directions depending on which direction it is closest to (e.g. ifthe orientation angle is found to be 3 degrees, make it zero degrees). Think of this as taking a semicircle and dividing it into 5 regions.Therefore, any edge direction falling within the yellow range (0 to 22.5 & 157.5 to 180 degrees) is set to 0 degrees. Any edge direction falling in the green range (22.5 to 67.5 degrees) is set to 45 degrees. Any edge direction falling in the blue range (67.5 to 112.5 degrees) is set to 90 degrees. And finally, any edge direction falling within the red range (112.5 to 157.5 degrees) is set to 135 degrees.Step 5After the edge directions are known, nonmaximum suppression now has to be applied. Nonmaximum suppression is used to trace along the edge in the edge direction and suppress any pixel value (sets it equal to 0) that is not considered to be an edge. This will give a thin line in the output image.Step 6Finally, hysteresis is used as a means of eliminating streaking. Streaking is the breaking up of an edge contour caused by the operator output fluctuating above and below the threshold. If a single threshold, T1 is applied to an image, and an edge has an average strength equal to T1, then due to noise, there will be instances where the edge dips below the threshold. Equally it will also extend above the threshold making an edge look like a dashed line. To avoid this, hysteresis uses 2 thresholds, a high and a low. Any pixel in the image that has a value greater than T1 is presumed to be anedge pixel, and is marked as such immediately. Then, any pixels that are connected to this edge pixel and that have a value greater than T2 are also selected as edge pixels. If you think of following an edge, you need a gradient of T2 to start but you don't stop till you hit a gradient below T1.Canny边缘检测图像边缘检测的算法：导言边缘特征在图像处理中是一个极为重要的问题。

毕业设计（论文）matlab图像分割毕业设计(论文)matlab图像分割数字图像的多分辨率分析处理方法研究―基于小波变换的医学图像分割的研究电信学院电子信息工程专业摘要图像分割是一种重要的图像分析技术。

对图像分割的研究一直是图像技术研究中的热点和焦点。

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，也是一个经典难题，至今已有上千种分割方法，既有经典的方法也有结合新兴理论的方法。

本论文首先介绍了双峰法以及最大类方差自动阈值法，然后重点介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,然后从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。

最后，对这几种算法的分割效果进行了比较。

实验结果表明, 本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。

医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难题。

图像分割能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于医学诊断。

关键词:小波变换;图像分割;阈值AbstractThe image segmentation is an important technology of image processing. It is still a hot point and focus of imageprocessing.Medical image segmentation is an important application in the field of image segmentation, and it is also a classical difficult problem for researchers. Thousands of methods have been put forward tomedical image segmentation. Some use classical methods and others use new methods.In this paper , first introduced the petronas method and imum between class variance .Then focus introduced a method of image segmentation based on wavelet transform is discussed. In this method, the wavelet multiscale transform of image gray histogram is donefirst .Moreover , the gray threshold is gradually found out from large scale coefficients to small scale coefficients. Finally,the effects of the methods in segmentation are compared . The experimental results indicate that the system can obtain a good performance of image segmentation.Medical image segmentation is a classical puzzle for researchers. Image segmentation is the method to delineate anatomic structures or other interested regions automatically or semi-automatically, which is helpful to diagnosis and plays a crucial role in many medical imaging applications.Key words: Wavelet Transform; Image Segmentation;threshold目录第一章绪论 11.1 图像分割技术的现状和发展情况 11.2 图像分割主要研究方法 1边缘检测法 2区域提取法 2阈值分割法 3结合特定理论工具的分割法 3 1.3 论文的内容与结构安排 ...4 第二章图像分割预处理 5 2.1 图像平滑 5中值滤波原理 5平滑效果分析 62.2 灰度调整 7灰度调整原理 7灰度调整效果分析 72.3 本章小结 8第三章基于阈值的图像分割技术 9 3.1 阈值分割原理 93.2 图像分割方法 10图像二值化 10双峰法 10最大方差自动取阈值法 123.3 本章小结 13第四章基于小波图像阈值分割技术 14 4.1 基于小波阈值分割技术简述 14 4.2 小波分析 14小波变换 14小波分割算法及步骤 154.3 阈值选取以及实验分析 16直方图分辨率的小波表示 16多分辨率阈值选取 17实验分析 184.4 本章小结 20第五章总结与展望 215.1 工作总结 (21)5.2 工作展望 (21)致谢 22参考文献 23附录 24第一章绪论本章对论文涉及的研究领域进行了较为详细的综述。