基于MATLAB的图像配准研究 ----2017个人毕设

基于MATLAB的图像识别与处理算法优化研究一、引言图像识别与处理一直是计算机视觉领域的研究热点之一，随着人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的图像识别与处理算法优化也成为了当前研究的重要方向。

本文将探讨如何利用MATLAB平台进行图像识别与处理算法的优化研究，以提高算法的准确性和效率。

二、MATLAB在图像处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。

通过MATLAB，我们可以实现图像的读取、显示、编辑、分割、特征提取等操作，为图像识别与处理算法的优化提供了良好的平台。

三、图像识别与处理算法优化方法1. 特征提取与选择在图像识别与处理中，特征提取是至关重要的一步。

通过MATLAB 提供的各种特征提取函数，可以获取图像中的各种特征信息，如颜色、纹理、形状等。

在优化算法时，需要选择合适的特征进行提取，并对特征进行有效筛选，以降低维度和提高分类准确度。

2. 图像增强与去噪图像质量对于识别与处理算法的准确性有着重要影响。

通过MATLAB中的图像增强和去噪技术，可以改善图像质量，提高算法对图像的理解能力。

常用的方法包括直方图均衡化、滤波器去噪等，在优化算法时需要根据具体情况选择合适的方法。

3. 算法调参与优化针对不同的图像识别与处理任务，需要设计相应的算法模型并进行参数调优。

MATLAB提供了丰富的优化工具和函数，如遗传算法、粒子群算法等，可以帮助我们对算法进行自动调参和优化，以提高算法性能和效率。

四、案例分析以人脸识别为例，我们可以通过MATLAB实现人脸检测、特征提取和匹配等功能。

在优化算法过程中，可以结合深度学习技术，设计更加精准和快速的人脸识别系统。

通过不断调整参数和优化算法结构，提高系统在不同场景下的适用性和鲁棒性。

五、总结与展望基于MATLAB的图像识别与处理算法优化研究是一个复杂而又具有挑战性的课题。

通过本文对相关方法和技术进行探讨，我们可以更好地理解如何利用MATLAB平台进行算法优化，并不断提升图像识别与处理系统的性能。

基于MATLAB的图像处理算法研究一、引言近年来，图像处理技术在各个领域得到广泛应用，例如医学影像、实时图像监控、数字图书馆等。

图像处理技术为我们提供了一种非常有效的方法来提取和分析图像中的信息，这些信息在某些情况下可以支持决策制定、生产优化、产品设计等。

本文将介绍我们如何使用MATLAB编写基于图像处理算法的程序，以应用于不同领域的实际问题中。

二、MATLAB基础1. MATLAB工具箱MATLAB是一种用于数学计算和数据可视化的高级计算机语言，具有非常广泛的应用性。

MATLAB提供了各种各样的工具箱，这些工具箱包括数学计算、信号处理、图像处理、控制系统等需要不同用途的函数和工具。

要编写基于图像处理算法的程序，我们需要使用MATLAB提供的图像处理工具箱。

2. MATLAB语法MATLAB语言遵循基本的计算机编程语言结构并使用类似C的语法。

下面是一些MATLAB的基础语法：- 可以使用“%”来注释MATLAB代码。

- 变量名在MATLAB中必须以字母开头，后面可以跟着字母或数字。

- 要定义一个变量，可以使用等于号。

“=”号用于赋值，将右侧的值赋给左侧的变量。

- 在MATLAB中，方括号“[]”用于创建矩阵；大括号“{}”用于创建单元格；圆括号“()”用于括住函数参数。

- 如果要使用内置函数或MATLAB工具箱函数，应将参数放在括号中。

- 如果需要进行计算，则可以使用基本操作符（例如“+”、“-”、“*”和“/”）。

三、图像处理算法研究1. 图像增强图像增强是一种广泛使用的技术，通常用于提高图像的质量。

在图像增强过程中，可以通过增加图像的对比度、消除噪声、平滑边缘、加强灰度等方式来增强图像的信息。

MATLAB提供了许多图像增强工具箱，使用其中的函数可以轻松处理不同领域的实际问题。

2. 图像滤波图像滤波是一种振荡数据的数字信号处理技术。

在图像滤波中，可以通过简单的低通滤波器、中间值滤波器、高斯滤波器等方式来去除噪声或平滑边缘。

matlab图像处理毕业设计Matlab图像处理毕业设计在计算机科学与技术领域，图像处理一直是一个重要的研究方向。

随着数字图像的广泛应用，图像处理技术也变得越来越重要。

Matlab作为一种功能强大的编程语言和开发环境，被广泛应用于图像处理领域。

本文将探讨如何使用Matlab进行图像处理的毕业设计。

首先，我们需要明确毕业设计的目标和要求。

一个好的毕业设计应该能够展示学生对图像处理理论和实践的深入理解，并能够解决实际问题。

因此，在选择毕业设计的题目时，我们应该选择一个有挑战性和实用性的课题。

一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像增强算法研究。

图像增强是图像处理的一个重要分支，旨在改善图像的质量和清晰度。

在这个课题中，我们可以选择一个或多个图像增强算法，并使用Matlab实现和比较它们的性能。

例如，我们可以选择直方图均衡化、自适应直方图均衡化、多尺度增强等算法，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。

另一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像分割算法研究。

图像分割是图像处理中的一个重要任务，旨在将图像分成若干个具有相似特征的区域。

在这个课题中，我们可以选择一个或多个图像分割算法，并使用Matlab实现和评估它们的性能。

例如，我们可以选择基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法等，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。

此外，我们还可以选择其他与图像处理相关的课题，如图像压缩、图像恢复、图像特征提取等。

无论选择哪个课题，我们都需要深入研究相关的理论知识，并使用Matlab进行算法实现和实验验证。

在进行毕业设计时，我们应该注意以下几点。

首先，我们应该充分理解所选择的图像处理算法的原理和特点，并能够清楚地解释它们的优缺点。

其次，我们应该熟练掌握Matlab的基本操作和图像处理工具箱的使用，以便能够高效地实现和测试算法。

此外，我们还应该注意实验设计的合理性和结果的可靠性，确保实验结果的准确性和可重复性。

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

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

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

技能目标：1. 学生能运用Matlab进行图像处理操作，解决实际问题。

2. 学生能通过编程实现图像处理算法，具备一定的程序调试和优化能力。

3. 学生能运用所学知识，结合实际问题，设计简单的图像处理程序。

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

2. 学生在课程实践中，培养团队协作精神，提高沟通与表达能力。

3. 学生能认识到图像处理技术在生活中的广泛应用，增强学以致用的意识。

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

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

课程目标将具体分解为学习成果，以便后续教学设计和评估。

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

分类号编号*** 大学毕业论文（设计）基于MATLAB的图像配准研究Image Registration Research Based on MATLAB申请学位：工学学士院系：信息科学技术学院专业：通信工程姓名：^^^^^学号：************指导老师：&&&&&&&&基于MATLAB的图像配准研究[摘要] MATLAB是面向科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算软件，它可以将数值分析、矩阵计算等系统建模和仿真实践等诸多强大功能融为一体。

在对图像的处理上，MATLAB也有诸多建树。

其中，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过灰度信息的映射，寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的，这被我们成为图像配准。

本文简述的MATLAB软件技术，重点在对图像配准技术的研究。

通过对MATLAB在图像配准方面的应用方法的展示，依托重点的图像配准实例,解说应用MATLAB软件在进行图像配准处理时候的强大功能。

本文依据MATLAB的图像配准功能，根据现实功能的需要进行与之相关的流程设计与程序编写，从而实现对图像进行配准这一目标。

并且，本文在讲解中将主要重点放在“用基于特征的配准方法”实现图像配准上，详略得当地讲解了配准的知识，便于进行学习与总结。

经过此文我们可以知道，图像配准虽然只是MATLAB软件中的一个功能，但是它广阔的前景，使其在以后的发展中占据着极为重要的地位。

[关键词] MATLAB；灰度信息；基于特征；图像；配准；[Abstract] MATLAB is geared to the needs of scientific computing, visualization and interactive program design of the high-tech computing software, it can be numerical analysis, matrix calculation and so on system modeling and simulation practice, and many other strong function integration. MATLAB also has a lot of construction on the processing of image. Among them, for a set of two images, image data set by looking for a kind of space transform an image map to an image, make two figure corresponds to the space point corresponding to the same position, so as to achieve the purpose of information fusion, this is we become image registration.This paper briefly introduces the MATLAB software technology, which focuses on the research of image registration technique. Through the application of MATLAB in image registration methods, relying on the emphasis of image registration as an example, explanation and application of MATLAB software in image registration processing power. Based on MATLAB image registration function, according to the demands of reality function related to process design and programming, so as to realize the goal of image registration. And, this article will mainly focus on the interpretation "with registration method based on the characteristics of" realization of image registration, should have explained the registration of local knowledge, facilitate learning and summarized. After this we can know, image registration, although is just a function of the MATLAB software, but its broad prospects, in the later development occupies a very important position.[key words] MATLAB, Gray level information, Based on characteristic, Images, Registration目录1 绪论 (5)1.1 研究的目的及意义 (5)1.2 图像配准技术简介 (5)1.3 图像配准应用现状 (5)2 MATLAB基础 (7)2.1 MATLAB概述 (7)2.1.1 MATLAB的特征 (7)2.1.2 MATLAB的指令语句 (8)2.2 图像的输入与输出 (9)2.2.1 图像输入 (9)2.2.2 图像显示 (9)2.2.3 图像输出 (9)2.3 图像处理 (10)2.3.1 灰度变换直方图 (10)2.3.2 直方图均衡 (10)2.3.3 图像滤波 (11)3 图像配准基础 (12)3.1 图像配准的原理 (12)3.2 配准方式........................................... 错误!未定义书签。

基于MATLAB的医学图像配准实验作者：陈红谢勤岚来源：《科教导刊》2017年第17期摘要医学成像原理与设备、医学图像处理与分析是医学工程和影像技术类专业的重要专业课程。

由于这些课程理论抽象，需要通过实验来理解原理、掌握方法。

本文以心脏CT图像配准为例子，介绍了医学图像处理实验的基本步骤。

为了简化实验复杂度，使用MATLAB实现图像配准算法。

关键词图像配准心脏CT图像 MATLAB实验特征提取医学成像技术与设备、医学图像处理与分析是医学工程和影像技术类专业的重要专业课程。

两门课程的特点是理论抽象，需要通过大量实验来理解原理、掌握方法。

同时医学图像处理内容丰富，算法复杂，需要专业的算法设计和较大的程序设计工作量，短短的课程实验难以达到学习的目的。

为了简化实验复杂度，让学生的实验重点关注于图像处理本身，而不是在程序设计上花费过多的时间和精力，影响本课程的学习相关，使用MATLAB实现核心算法。

MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件。

它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成一个方便的、界面友好的用户环境。

MATLAB强大的扩展功能和影响力吸引各个领域的专家相继推出了许多基于MATLAB的专用工具箱。

MATLAB强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言的接口等功能，使之成为当今世界最有活力和最具影响力的可视化软件。

1课程和实验内容介绍医学成像既是指医学影像数据的形成过程，也指形成医学成像的技术或装置。

医学成像技术是借助于某种能量与生物体的相互作用，提取生物体内组织或器官的形态、结构以及某些生理功能的信息，为生物组织研究和临床诊断提供影像信息的一门科学。

影像学是高新技术与医学的结合点，现代医学成像学己由传统单一普通x线发展到血管造影检查、超声、放射性核素显像、x线CT、数字减影血管造影（DSA）、MRI、普通x线检查的数字化成像（cR和DR）以及图像存储和传输系统（PACS）等多种技术组成的医学成像体系。

Matlab中的图像配准方法探究引言图像配准是在医学成像，计算机视觉以及遥感等领域中广泛应用的技术。

它指的是将不同图像之间的空间关系对齐，以便进行准确的比较和分析。

Matlab是一种强大的计算机编程语言和环境，提供了许多图像配准方法的实现。

本文将探讨Matlab中的一些常用图像配准方法以及它们的应用。

一、基本概念1.1 图像配准的定义图像配准是将一组不同的图像通过变换操作，使得它们在空间上对齐的过程。

它包括了以下几个关键步骤：特征提取、特征匹配、变换模型选择以及变换参数估计。

通过配准，我们可以准确地比较图像之间的差异，探索它们的共同特征，进而进行进一步的分析和处理。

1.2 Matlab在图像配准中的作用Matlab在图像配准领域中扮演着重要的角色。

它提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们快速实现各种图像配准算法。

通过Matlab，我们可以灵活地调整参数，对比不同方法的效果，并对结果进行可视化和分析。

二、常用配准方法2.1 点匹配点匹配是一种简单而直接的图像配准方法。

它通过选择图像中的一些特定点，在两幅图像之间建立点对应关系，并根据这些匹配点计算变换模型。

Matlab提供了一些函数如'cpselect'和'fitgeotrans'可以方便地实现点匹配。

点匹配适用于处理相对简单的图像，对于复杂的变形或者大规模的图像，点匹配的效果可能不佳。

2.2 特征匹配特征匹配是一种常用的图像配准方法，它通过提取图像中的关键特征点，然后通过计算特征向量之间的距离或者相似性来建立匹配关系。

Matlab提供了SURF、SIFT等特征提取算法的实现，同时还提供了RANSAC等方法用于去除误匹配点。

特征匹配方法在处理复杂场景和大规模图像时表现较好。

2.3 自适应图像配准自适应图像配准是一种基于局部变形模型的配准方法。

它通过将图像划分为小块，并在每个小块内计算局部变形参数，然后进行全局拼接。

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。

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2007)10-0127-03M AT LAB环境下的图像配准技术研究喻伟林,方卫红,刘　倩(重庆后勤工程学院后勤信息工程系,重庆400016)摘　要:图像配准技术常常用于医学图像对比分析,遥感数据分析以及目标定位、测量和分析等领域。

阐述了图像配准的定义,采用人机交互的方法在待配准的图像间选择配准点,利用空间几何变换关系对输入图像进行几何变换,使用M AT LA B软件提供的图像处理工具对图像进行配准。

仿真实验表明,该方法简便,易于实现,能消除图像之间的位置差异,进行有效的配准。

关键词:图像配准;人机交互;配准点;M AT LABDiscussion on image r egistration technique ba sed on MATLABY U Wei2lin,F ANG Wei2hong,LIU Qian(Depar tment o f Logistical Inf or mation E ngineer ing,Chongqing Institute o f LogisticalEngi neer i ng,Chongqi ng400016,Chi na)Abstra ct:The image registration techn ology uses in t he m edicine image contrast analysis frequently,rem ote sensing domains and so on data analysi s as w ell as localization of target,survey and analysi s.The paper elabo2 rates the image registration de finition;uses t he hum an-computer interaction method to choose the registration poi nts betw een the images;carr ies on the ge ometry trans formation using the spatial geometry transformation re2 lations to the i nput image;uses the image processing tool which the MAT LA B s oftware pr ovides to the imagef or image registration.The simulation experim ents show that,this method is sim ple,easy to realize;caneliminate betw een t he image the position difference;carries on the effective registration.K ey w or ds:image registration;human-com puter interaction;registration points;M AT LAB0　引言随着信息技术的迅猛发展,图像配准[1]成为遥感图像处理、目标识别、图像重建、计算机视觉等领域中的关键技术之一,它涉及复杂的图像分割、特征提取、模式识别与匹配、优化算法等多项技术,国内外的学者对其进行了广泛和深入的研究。

毕业设计文献综述题目： 基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程1前言部分众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络 、优化计算 、模糊逻辑 、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。

果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。

图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。

视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。

拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。

由此可见，视觉信息对人类非常重要。

同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。

通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。

图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。

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 。

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。

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。

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的图像处理技术研究图像处理技术在当今社会中得到越来越广泛的应用。

基于Matlab的图像处理技术研究，是一种比较成熟的图像处理方案。

本篇文章将就这一方面进行探讨。

一、Matlab简介由MathWorks公司开发的Matlab（Matrix Laboratory），是一种高级的技术计算语言，可用于数字信号处理、图像处理、统计分析、人工智能、机器学习等方面应用。

Matlab具有高效的数据处理能力和丰富的功能库等特点，适用于科学计算、工程分析、控制设计等多个领域。

二、Matlab在图像处理中的应用Matlab在图像处理中的应用非常广泛，主要包括以下几个方面。

1. 图像读取与显示Matlab可以读取多种格式的图像文件，其中包括bmp、gif、jpg、png等。

同时，Matlab提供的图像处理函数，能够将图像格式进行转换，使其能够在不同的图像处理环境中使用。

2. 图像增强Matlab提供了多种图像增强算法，用于对图像进行清晰度、鲜艳度、对比度等方面的提高。

这些算法可以使得图像更加易于观察和理解，从而提高图像处理效率。

3. 图像分割与特征提取图像分割是指将图像中的区域划分成多个不同的部分。

Matlab提供了多种图像分割算法，包括阈值分割、区域分割、边缘检测等，可以实现对图像中不同部分的分割。

同时，Matlab还支持对图像中不同区域的特征提取，例如面积、周长、形状等等，这些特征可用于后续的图像识别和分类工作。

4. 图像识别与分类Matlab提供了多种图像分类算法，可以对特定类型的图像进行识别和分类。

其中最为常见的算法是支持向量机（SVM）算法。

该算法可以对图像进行特征提取和分类，利用训练数据建立分类模型，对新的图像进行自动分类。

三、基于Matlab的图像处理案例1. 图像去噪Matlab中提供了多个图像去噪算法，常用的有小波去噪算法和中值滤波算法。

下面是一个基于Matlab的小波去噪案例。

2. 图像分割Matlab中提供了多种图像分割算法，本示例中使用的是区域增长算法，可以将图像中相似的颜色区域用于分割。

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。

基于MATLAB的图像处理算法研究近年来，随着数字化和信息化的快速发展，图像处理技术在各个领域得到广泛应用。

特别是在计算机视觉、医学影像、遥感图像等方面，图像处理技术涉及了大量相关领域。

其中，MATLAB作为一款强大的工具软件，提供了相应的图像处理算法，被广泛应用于科学研究和工程实践中。

本文着重探讨基于MATLAB的图像处理算法研究。

一、MATLAB简介MATLAB是一种数学软件，用于科学计算、数据分析、可视化和建模。

它在学术界和工程领域得到了广泛的应用。

MATLAB提供了许多高级功能，如线性代数、信号处理、图像处理、微积分和统计学等。

二、图像处理算法图像处理算法涉及的领域较广，包括基本图像处理、图像增强、图像分割和图像识别等。

基于MATLAB的图像处理算法具有易学易用、效率高、操作简单等特点，可广泛应用于各个领域。

1.基本图像处理算法基本图像处理算法是指在图像操作过程中最基本的操作，如调整图像分辨率、旋转和镜像等。

在MATLAB中，可以使用imresize、imrotate和fliplr等函数进行图像的基本处理。

2.图像增强算法图像增强算法是指通过一系列算法，提高图像的质量，包括增强图像的对比度、亮度和清晰度等。

在MATLAB中，可以使用imadjust、histeq和medfilt2等函数实现图像增强。

3.图像分割算法图像分割算法是指将图像分割成多个区域或对象的过程。

图像分割旨在通过将图像分成多个区域，使得在该区域内的像素具有相似的视觉特征，如灰度、颜色、纹理、亮度等。

在MATLAB中，可以使用imsegkmeans、imfill和bwareaopen等函数实现图像分割。

4.图像识别算法图像识别算法是指将图像与特征向量相匹配的过程，这些特征向量可以帮助我们识别图像中的不同对象。

在MATLAB中，可以使用Pattern Recognition Toolbox中的函数实现图像识别，如sharp、statistic、svmtrain和svmpredict等函数。

基于Matlab的图像匹配定位知识点：最小距离分类法是分类器里面最基本的一种分类方法，它是通过求出未知类别向量X 到事先已知的各类别（如A，B，C等等）中心向量的距离D，然后将待分类的向量X归结为这些距离中最小的那一类的分类方法。

匹配之前，需要先将图像转换为灰度图，函数为rgb2gray，由于matlab对浮点型支持较为完善，我们还需将图像数据类型更改为double，函数为im2double。

之后再将原始图像补0，这样才能遍历图像的每一点，函数padarray。

1 测试1;（代码见matlab code（1））数据库图像不变，改变图像A：Figure 1数据库图像YBFigure 2图像A每对匹配计算时间：5s左右病人图像大小：767kb数据库图像大小：896字节每次运算时间：5到8s不等计算机运行内存：32GB（1）成功定位结果（2）差的定位结果（3）错误定位matlab code%（1）clear;close alltemplate_rgb = imread('C:\Users\yhjyf\Desktop\图像pipei\test01\模版图B/1.jpg');src_rgb = imread('C:\Users\yhjyf\Desktop\图像pipei\test01\匹配图A/1.bmp');%转换为灰度图template=rgb2gray(template_rgb); template = im2double(template);src=rgb2gray(src_rgb); src = im2double(src);figure('name','模板匹配结果'),subplot(1,2,1),imshow(template_rgb),title('模板'),%球的模板与原始图像的大小tempSize=size(template);tempHeight=tempSize(1); tempWidth=tempSize(2);srcSize=size(src);srcHeight=srcSize(1); srcWidth=srcSize(2);%在图片的右侧与下侧补0%By default, paddarray adds padding before the first element and after the last element along the specified dimension.srcExpand=padarray(src,[tempHeight-1 tempWidth-1],'post');%初始化一个距离数组 tmp:mj template:x%参见《数字图像处理》 Page561distance=zeros(srcSize);for height=1:srcHeightfor width= 1:srcWidthtmp=srcExpand(height:(height+tempHeight-1),width:(width+tempWidth-1));%diff= template-tmp;%distance(height,width)=sum(sum(diff.^2));%计算决策函数distance(height,width)=sum(sum(template'*tmp-0.5.*(tmp'*tmp)));endend%寻找决策函数最大时的索引maxDis=max(max(distance));[x, y]=find(distance==maxDis);%绘制匹配结果subplot(1,2,2),imshow(src_rgb);title('匹配结果'),hold onrectangle('Position',[x y tempWidthtempHeight],'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor','r'),hold off。

图像配准技术方法研究摘要随着信息技术的迅猛发展，图像配准技术已经在军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域得到了广泛的应用。

图像配准技术是图像处理的一个基本问题，它是将不同时间、传感器或视角下获取的相同场景的多幅图像进行匹配的图像处理的过程。

三类图像配准的方法大致如下：基于灰度的图像配准方法。

基于变换域的图像配准方法。

基于特征的图像配准方法。

本文将应用这三种方法对图像配准进行研究。

并重点研究基于特征的图像配准方法。

关键词图像配准，特征点匹配，灰度插值，控制点的提取AbstractThe technology of image registration is being widely used in the military, remote sensing , medical, computer, visual and any other fields with the rapid development of information technology. The technology of image registration is a kind of process to match different pictures getting from different periods and different cameras but a same scene, it is a basic point to handle the pictures. There are three kinds of ways to do the image registration:According to the level of the color of gray getting from the pictures.According to transforming domains.According to the features The three kinds of ways will be used to discuss the image registration in the thesis, and the way according to the features will be discussed more in the thesis.Key words: Image registration, Match feature points, Gray inerpolation ,Collect the control points目录1.绪论 (1)课题研究目的及意义 (1)国内外对本课题涉及问题的研究现状 (1)2.研究方法与研究内容 (3)研究内容 (3)研究方法 (3)3.图像配准的常用方法 (4)图像配准的定义 (4)3.2基于灰度的图像配准方法 (5)3.3基于变换域的图像配准方法 (6)基于特征的图像配准方法 (8)特征提取 (8)变换模型 (10)坐标变换与插值 (13)图像配准实现 (17)4.实验设计及分析 (18)4.1图像配准实验一 (18)研究对象 (18)4.1.2 过程实现 (19)4.2图像配准实验二 (24)研究对象 (24)过程实现 (25)实验总结 (34)参考文献 (35)致谢 (36)附录 (37)课题研究目的及意义图像配准是遥感图像处理、目标识别、图像重建、机器人视觉等领域中的关键技术，是多传感图像融合的基础。

基于MATLAB的图像识别与处理算法研究一、引言图像识别与处理是计算机视觉领域的重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用。

MATLAB 作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，为图像识别与处理算法的研究提供了便利。

本文将探讨基于MATLAB的图像识别与处理算法研究的相关内容。

二、图像预处理在进行图像识别与处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提高后续算法的准确性和效率。

常见的图像预处理操作包括灰度化、去噪、边缘检测等。

在MATLAB中，可以利用各种函数实现这些预处理操作，例如rgb2gray函数实现RGB图像到灰度图像的转换，imnoise函数添加噪声，edge函数进行边缘检测等。

三、特征提取特征提取是图像识别与处理中至关重要的一步，通过提取图像中的特征信息来描述和区分不同的目标。

在MATLAB中，可以利用各种特征提取算法实现对图像特征的提取，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征、LBP（Local Binary Patterns）特征等。

这些特征可以有效地表征图像的纹理、形状等信息。

四、图像分类与识别基于提取到的特征信息，可以利用各种分类器实现对图像的分类与识别。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻（K-Nearest Neighbors）、神经网络等。

在MATLAB中，集成了这些分类器的函数接口，可以方便地进行模型训练和测试。

通过构建合适的分类模型，可以实现对图像内容的准确分类和识别。

五、目标检测与跟踪除了图像分类与识别外，目标检测与跟踪也是图像处理领域的重要任务。

目标检测旨在从图像中定位和标记出感兴趣的目标区域，而目标跟踪则是追踪目标在连续帧中的位置变化。

在MATLAB中，可以利用深度学习框架如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等实现目标检测与跟踪任务。