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第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1．１直方图一.实验目的１.熟悉mａtlab图像处理工具箱及直方图函数的使用;２.理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备１.ＰＣ机一台;2.软件ｍatlab。
三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=ｉmｒeａd（'ｃameraｍan.tif’);%读取图像suｂpｌｏｔ(１,2,1），ｉmsｈow(Ｉ) %输出图像titlｅ(’原始图像'） %在原始图像中加标题subplot（1，2,2),iｍhiｓｔ(I) ％输出原图直方图tiｔle('原始图像直方图'） %在原图直方图上加标题四．实验步骤１。
启动mａtlab双击桌面matlab图标启动maｔlab环境;2。
在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像,如:cameraｍan图像;再调用相应的直方图函数，设置参数;最后输出处理后的图像;３.浏览源程序并理解含义；4.运行,观察显示结果;5．结束运行，退出;五．实验结果观察图像matlａb环境下的直方图分布.(ａ）原始图像(b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码;2、输入一幅灰度图像,给出其灰度直方图结果,并进行灰度直方图分布原理分析。
实验1.2 灰度均衡一.实验目的1．熟悉matlａｂ图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2.理解和掌握灰度均衡原理和实现方法;二.实验设备1.PC机一台;2．软件mａtlab；三.程序设计在ｍaｔｌab环境中，程序首先读取图像,然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像.I=iｍｒｅad（'cameraman.ｔif’)；%读取图像subplｏｔ(2，2,1）,imshow（I) %输出图像title(’原始图像’) %在原始图像中加标题subplot(2，2,3),ｉmｈｉst(I) %输出原图直方图titｌｅ(’原始图像直方图’) %在原图直方图上加标题ａ＝histeｑ（I，2５6); %直方图均衡化，灰度级为２５６sｕｂｐlot（2,２,２),imshoｗ(a) %输出均衡化后图像title(’均衡化后图像’） %在均衡化后图像中加标题subｐlｏt(2,2，4),iｍhiｓt(a) ％输出均衡化后直方图ｔitｌe（'均衡化后图像直方图’）％在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤１。
数字图像处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像的运算院系信息技术学院专业班级电气6班学号 201107111282姓名何英娜指导教师章瑞平课程设计时间 2012年11月目录一、摘要 (3)二、图像代数运算1、1图像的加法运算 (4)1、2图像的减法运算 (4)1、3图像的除法运算 (4)1、4绝对差值运算 (7)1、 5 图像的求补运算 (7)3三、图像的几何运算2、1 图像插值 (7)2、2图像的旋转 (8)2、3图像的缩放 (9)2、4图像的投影变换 (10)2、4图像的剪切 (11)四、课程设计总结与体会 (13)五、参考文献 (14)摘要图像运算涵盖程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多种运算；设计目的和任务：1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法3、掌握在MATLAB中进行插值的方法4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5、学会运用图像的投影变换和图像的剪切46、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际7、通过各类算法加强图像各种属性、一、图像的几何运算何运算图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。
图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)1图像加法运算一般用于多幅图像求平均效果，以便有效降低具有叠加性的随机噪声，在matlab中imadd用于图像相加，其调用格式为z=imadd(X,Y);程序演示如下：I=imread('rice.png');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像1'); J=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原图像52');K=imadd(I,J,'uint16'););subplot(2,2,3),imshow(K,[]),title('相加后图像'2、图像减法运算也称差分运算，是用于检测图像变化及运动物体的方法；用imsubtract函数实现。
基于matlab的数字图像处理MSRM是基于最大相似度的区域合并算法，其不管目标数量多少都可能正确分割，文中分析了算法的区域合并过程，验证了算法的未标记区域的个数会随着合并的过程逐渐变少，，最后应用MATLAB实现了算法对图像的成功提取，这一研究对于数字图像处理的进一步应用具有一定的意义。
标签：matlab；MSRM；最大相似度；区域合并算法0引言图像分割作为图像处理研究的核心问题，对分析图像和检测计算机视觉系统是非常重要的。
图像分割将图像处理和图像分析过程连接起来，通常情况下，对目标进行特征提取、参数测量和识别等操作是建立在图像分割的前提下的，实现了进一步图像分析和理解的目标，图像分割质量的好坏和后续图像处理的效果息息相关。
文中基于这一背景，最大相似度的区域合并算法的数字图像处理进行了分析这一研究对于数字图像处理的进一步应用具有一定的意义。
1 算法理论模型基于最大相似度的区域合并算法（Maximal Similarity based Region Merging，即MSRM）有两个环节，所有的区域均发生合并就代表着合并完成。
合并策略是合并除前景区域之外的所有的背景区域。
合并操作结束后就代表着提取出了完整的目标[9-10]。
确定每一个区域为的邻域集合。
那么，针对每个，假如，找出相应的邻域集合的答案，也就是。
接着分析研究和中每个区域的相似度。
对于和可以得出以下式子：因此如果将和合并成一个区域，这个区域中就会存在和B一样的标记，也就是：反之亦然。
将上面的过程一次一次的进行n次。
在每个过程中，集合和会被更新。
即发生膨胀、发生收缩。
在一切的背景标记不存在新的合并对象的情况下，这一过程也就结束了。
第一个环节会合并部分属于背景的区域。
然后还会存在一些由于彼此间的相似度产生的背景区域。
这样就造成了有的区域不能合并。
图1（a）描述了第一个环节的合并结果。
从图中我们可以看出，即使第一个环节合并了大量的属于背景的区域，然而还存在一些未标记的背景区域没有与背景标记区域合并。
通信专业课程设计一太原科技大学课程设计（论文）设计(论文)题目：基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真姓名学号班级学院指导教师2010年12月31日太原科技大学课程设计（论文）任务书学院（直属系）：华科学院电子信息工程系时间：2010年12月17日学生姓名指导教师设计（论文）题目基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真主要研究内容学习MATLAB GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop。
按照软件工程方法，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，给出设计详细说明。
然后按照拟定的功能要求进行程序设计和调试。
研究方法主要运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析，通过编写程序实现对数字图像的处理。
主要技术指标(或研究目标)综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计。
教研室意见教研室主任（专业负责人）签字：年月日目录摘要 (II)第1章绪论 (1)第2章数字图像处理系统设计 (2)2.1设计概括 (2)2.2文件 (3)2.2.1打开 (3)2.2.2保存 (3)2.2.3退出 (3)2.3编辑 (3)2.3.1灰度 (3)2.3.2亮度 (5)2.3.3截图 (7)2.3.4缩放 (7)2.4旋转 (9)2.4.1上下翻转 (9)2.4.2左右翻转 (10)2.4.3任意角度翻转 (11)2.5噪声 (12)2.6滤波 (13)2.6.1中值滤波 (13)2.6.2自适应滤波 (13)2.6.3平滑滤波 (14)2.7直方图统计 (15)2.8频谱分析 (16)2.8.1、频谱图 (16)2.8.2通过高通滤波器 (17)2.8.3通过低通滤波器 (18)2.9灰度图像处理 (19)2.9.1二值图像 (19)2.9.2创建索引图像 (20)2.10颜色模型转换 (21)2.11操作界面设计 (22)第3章程序调试及结果分析 (23)总结 (24)参考文献 (25)附录 (26)基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真摘要数字图像处理（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。
基于MATLAB的图像处理算法研究与应用一、引言图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向，随着数字图像技术的不断发展，图像处理算法在各个领域得到了广泛的应用。
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，为研究人员提供了便利。
本文将探讨基于MATLAB的图像处理算法研究与应用。
二、图像处理基础在深入研究MATLAB图像处理算法之前，首先需要了解图像处理的基础知识。
图像处理是对数字图像进行操作以获取所需信息的过程，包括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
在MATLAB中，可以通过读取、显示和保存图像来进行基本的图像处理操作。
三、MATLAB图像处理工具箱MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括各种函数和工具，用于实现各种图像处理算法。
其中，常用的函数包括imread（读取图像）、imshow（显示图像）、imwrite（保存图像）等。
此外，MATLAB还提供了各种滤波器、边缘检测器、形态学操作等功能，方便研究人员进行图像处理实验。
四、常见的图像处理算法1. 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更加清晰、鲜艳或易于分析的过程。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度增强、锐化等，在MATLAB中可以通过内置函数实现。
2. 图像滤波图像滤波是一种常见的预处理方法，用于去除噪声、平滑图像或增强特定特征。
MATLAB提供了各种滤波器，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，可以根据实际需求选择合适的滤波器进行处理。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有独立意义的区域或对象的过程。
在MATLAB中，可以使用阈值分割、区域生长、边缘检测等方法实现图像分割，为后续目标检测和识别提供基础。
4. 特征提取特征提取是从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征信息。
在图像处理中，特征可以是颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
MATLAB提供了各种特征提取函数和工具，帮助研究人员获取关键特征信息。
基于MATLAB数字图像处理题目MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱，可以通过不同的算法对图像进行不同的处理，更加精确的对图像进行变换和更改，进一步提高了人们对图像处理的能力和认识。
通过用户自定义界面将简洁的界面与MATLAB程序结合起来，方便操作与应用。
1 功能介绍本程序是一个简单的图像处理程序，使用MATLAB软件编写完成。
主要具有灰度转换、亮度处理、显示频谱、左右翻转、上下翻转、向左旋转90度、向右旋转90度、任意角度旋转、保存等功能，并通过图形化交互界面（GUI）进行程序使用的交互。
交互界面如图1.图1 程序的交互界面2 功能实现程序由两个部分组成：MATLAB代码（.m文件）和GUI图形（.fig）。
程序使用的流程：图像输入—> 灰度转换（可选）—> 亮度处理（可选）—>显示频谱图（可选）—>左右翻转（可选）—>上下翻转（可选）—>向左旋转90度（可选）—>向右旋转90度（可选）—>任意角度旋转（可选）—>保存（可选）。
备注：软件版本：MATLAB R2010b2.1 获得图像文件图形获取的过程，下面是图像获取界面和获取后的效果图。
界面图效果图具体代码参见：function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) 2.2 灰度转换过程主要包括对原图片灰度转换及显示。
通过灰度转换按钮，将源程序链接到图片。
具体程序如下：function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) axes(handles.axes2);if isrgb(handles.img)y=rgb2gray(handles.img); %RGB••••••••••imshow(y);elsemsgbox('这已经是灰度图像','转换失败');end2.3 亮度处理过程在已获得图片的基础上，再进亮度处理的选择。
基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用数字图像处理技术是一种利用数字计算机对图像进行处理和分析的技术，它在医学影像领域有着广泛的应用。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为医学影像处理提供了便利。
本文将介绍基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用。
1. 医学影像与数字图像处理技术医学影像是医学诊断和治疗中不可或缺的重要手段，它通过对人体内部结构和功能进行成像，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
数字图像处理技术则是对数字图像进行获取、存储、传输、显示和分析等一系列操作的技术。
将数字图像处理技术应用于医学影像中，可以帮助医生更好地观察和分析患者的病情，提高诊断的准确性和治疗效果。
2. MATLAB在医学影像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具包和函数库，能够快速高效地实现各种图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面：丰富的工具包：MATLAB提供了丰富的图像处理工具包，包括图像增强、滤波、分割、特征提取等功能模块，可以满足医学影像处理中各种需求。
易于使用：MATLAB具有直观友好的界面和简洁明了的编程语法，使得医学影像处理人员可以快速上手，并快速实现自己的算法。
高效性能：MATLAB底层采用C/C++编写，具有优秀的性能表现，在处理大规模医学影像数据时表现出色。
丰富的社区支持：MATLAB拥有庞大的用户社区和丰富的文档资料，用户可以方便地获取帮助和资源。
3. MATLAB在医学影像处理中的应用3.1 图像增强图像增强是医学影像处理中常见的操作之一，通过增强图像对比度、去除噪声等方式，可以使医生更清晰地观察到患者病变情况。
MATLAB提供了丰富的图像增强函数，如直方图均衡化、滤波器设计等，可以有效改善医学影像质量。
3.2 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有独立特征的区域或对象的过程，对于医学影像而言，可以帮助医生定位病变区域、量化病变程度等。
基于Matlab的图像处理应用技术图像处理是一种通过计算机对图像进行操作和改变的技术。
Matlab作为一种强大的数值计算和高级编程语言，被广泛应用于图像处理领域。
本文将介绍基于Matlab的图像处理应用技术，包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面。
首先，图像增强是一种通过改善图像的质量、提高图像的清晰度和对比度等方式来增强图像信息的技术。
在Matlab中，可以使用一些图像增强算法来实现这一目标。
例如，直方图均衡化是一种常用的图像增强方法。
它通过对图像的像素值进行统计分析，将像素值分布均匀化，提高图像的对比度和视觉效果。
此外，图像滤波是一种通过去除图像中的噪声或改变图像的频域特征来改善图像质量的技术。
Matlab提供了多种图像滤波方法，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过对图像的像素值进行平均，降低图像中的噪声。
中值滤波则通过对图像中像素值的中位数进行计算，减少噪声的影响。
此外，图像分割是将图像分割成若干个区域或目标的过程。
Matlab中提供了多种图像分割算法，如阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是一种通过将图像中的像素值与给定的阈值进行比较来分割图像的方法。
边缘检测则是一种通过检测图像中的边缘信息来进行分割的技术。
区域生长则是一种通过对图像中的像素进行逐步合并来分割图像的方法。
最后，图像识别是一种基于计算机视觉技术的图像处理应用。
Matlab为图像识别提供了强大的工具包，包括深度学习、机器学习和模式识别等技术。
深度学习可以用于图像分类、目标检测和人脸识别等任务。
机器学习算法可以对图像数据进行训练和分类。
模式识别技术可以用于识别和匹配图像中的模式和特征。
总结来说，基于Matlab的图像处理应用技术包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面。
通过这些技术，我们可以对图像进行质量改进、去除图像中的噪声、将图像分割成不同的区域或目标，并用于图像识别和模式匹配等应用。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，使得图像处理变得更加简单和高效。
基于Matlab的数字图像处理概述我们已经知道，线性空间滤波即为掩膜矩阵和图像矩阵的卷积/相关运算。
本质上来说，是像素点值与像素点邻域像素点值之间的⼀种特殊运算关系，因为其运算规则为邻域像素点与对应掩膜系数相乘后相加的线性运算，故称之为线性空间滤波。
如果这种基于邻域的运算是⾮线性的，对图像的每个像素点都进⾏这种⾮线性运算（滤波），即为⾮线性空间滤波。
本⽂⾸先会将线性空间滤波与⾮线性空间滤波做⼀个简单的对⽐，然后介绍matlab中⼏种⾮线性空间滤波的函数。
与线性空间滤波对⽐为了使得每⼀个像素都有相同的可计算邻域，我们需要对图像矩阵进⾏填充。
具体填充概念见线性空间滤波⼀⽂。
图中：灰⾊数字部分：0填充部分；⿊⾊数字部分：图像矩阵；绿⾊数字部分：掩膜系数或划定邻域范围；Matlab 中⾮线性空间滤波函数先介绍两个执⾏常规⾮线性滤波的函数：nlfilter 和 colfilt。
当然，⼀些常⽤的⾮线性滤波器可以通过其他MATLAB和IPT函数实现，我们主要介绍colfilt。
其中colfilt因其出⾊的执⾏速度，是进⾏⾮线性滤波操作的最好选择。
⾸先介绍colfilt，然后将MATLAB中对nlfilter的描述，最后介绍另⼀种⽐较常⽤的统计排序滤波器。
colfilt是基于列的滤波⽅式，具体如下：colfilt函数语法：B = colfilt(A,[m n],block_type,@fun，paramerters)A：图像矩阵；[m n]：邻域范围；block_type：邻域块的处理⽅式，有如下两值可供选择：distinct 和 sliding⼆者通过fun运算返回的值不同，通过colfilt最终返回的矩阵也不同；详情如下：@fun：函数句柄，调⽤外部写好的函数fun进⾏邻域像素处理；parameters：fun所需的参数。
函数原理：邻域和图像例举：领域⼤⼩为3x3图像⼤⼩为：5x5fun例举：为均值函数。
⼤致过程为：m x n⼤⼩领域矩阵中⼼从左⾄右，从上到下依次滑过M x N⼤⼩的图像的每⼀个像素点。
