基于Matlab的数字图像处理系统设计设计

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。

数字图像处理matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。

技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。

本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。

课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。

针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。

二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波4. 边缘检测- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割- 阈值分割- 区域生长- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。

教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。

计算机图像处理实验报告学院：信息学院班级：姓名：学号：实验内容：数字图像处理1、应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及彩色图像的程序，并进行相互之间的转换；（1）、显示一副真彩RGB图像代码：I=imread('mikasa.jpg');>>imshow(I);效果：（2）、RGB转灰度图像代码：graycat=rgb2gray(I);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(graycat);效果：（3）、RGB转索引图像代码：[indcat,map]=rgb2ind(I,0.7);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(indcat,map);效果：（4）、索引图像转RGB代码：I1=ind2rgb(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(I1);效果：（5）、索引转灰度图像代码：i2gcat=ind2gray(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2gcat);效果：（6）、灰度转索引图像代码：[g2icat,map]=gray2ind(graycat,64);>>subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subimage(g2icat,map);效果：（7）、RGB转二值图像代码：r2bwcat=im2bw(I,0.5);>>subplot(1,2,1);>>subimage(I);>>subplot(1,2,2);>>subimage(r2bwcat);效果：（8）灰度转二值图像代码：g2bwcat=im2bw(graycat,0.5); subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subplot(1,2,2);>>subimage(g2bwcat);效果：（9）、索引转二值图像代码：>> i2bwcat=im2bw(indcat,map,0.7);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2bwcat);效果：2、应用MATLAB工具箱演示一幅图像的傅里叶变换、离散余弦变换，观察其频谱图。

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. 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。

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成可能，由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。

目的:改善医学图像质量，使图像得到增强。

方法：利用Matlab工具箱函数，采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。

结果:用直方图均衡化的算法,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。

高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使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。

经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像，视觉效果得到改善。

关键词:MATLAB；直方图均衡化；高通滤波；图像增强AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear，making it faster and faster processing speed，better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective：To improve the quality of medical image by enhancing the details。

数字图像处理课程设计报告姓名：学号：班级： .net设计题目：图像处理教师：赵哲老师提交日期： 12月29日一、设计内容：主题：《图像处理》详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），二、涉及知识内容：1、二值化2、各种滤波3、算法等三、设计流程图四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示close all;clear;clc;% 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close allI=imread('1.jpg');% 插入图片1.jpg 赋给Iimshow(I);% 输出图II1=rgb2gray(I);%图片变灰度图figure%新建窗口subplot(321);% 3行2列第一幅图imhist(I1);%输出图片title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊H=fspecial('motion',40);%% 滤波算子模糊程度40 motion运动q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q);imhist(q1);title('模糊图直方图');二，图像处理锐化H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的qq=imfilter(I,H,'replicate');qq1=rgb2gray(qq);imhist(qq1);title('锐化图直方图');三，图像处理浮雕(来源网络)%浮雕图l=imread('1.jpg');f0=rgb2gray(l);%变灰度图f1=imnoise(f0,'speckle',0.01);%高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];%采用h3对图像f2进行卷积滤波f4=conv2(f1,h3,'same');%进行sobel滤波h2=fspecial('sobel');g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作四，图像处理素描(来源网络)f=imread('1.jpg');[VG,A,PPG] = colorgrad(f);ppg = im2uint8(PPG);ppgf = 255 - ppg;[M,N] = size(ppgf);T=200;ppgf1 = zeros(M,N);for ii = 1:Mfor jj = 1:Nif ppgf(ii,jj)<Tppgf1(ii,jj)=0;elseppgf1(ii,jj)=235/(255-T)*(ppgf(ii,jj)-T);endendendppgf1 = uint8(ppgf1);H=fspecial('unsharp');Motionblur=imfilter(ppgf1,H,'replicate');figure;imshow(ppgf1);调用function [VG, A, PPG] = colorgrad(f, T)if (ndims(f)~=3) || (size(f,3)~=3)error('Input image must be RGB');endsh = fspecial('sobel');sv = sh';Rx = imfilter(double(f(:,:,1)), sh, 'replicate');Ry = imfilter(double(f(:,:,1)), sv, 'replicate');Gx = imfilter(double(f(:,:,2)), sh, 'replicate');Gy = imfilter(double(f(:,:,2)), sv, 'replicate');Bx = imfilter(double(f(:,:,3)), sh, 'replicate');By = imfilter(double(f(:,:,3)), sv, 'replicate');gxx = Rx.^2 + Gx.^2 + Bx.^2;gyy = Ry.^2 + Gy.^2 + By.^2;gxy = Rx.*Ry + Gx.*Gy + Bx.*By;A = 0.5*(atan(2*gxy./(gxx-gyy+eps)));G1 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A));A = A + pi/2;G2 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A)); G1 = G1.^0.5;G2 = G2.^0.5;VG = mat2gray(max(G1, G2));RG = sqrt(Rx.^2 + Ry.^2);GG = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);BG = sqrt(Bx.^2 + By.^2);PPG = mat2gray(RG + GG + BG);if nargin ==2VG = (VG>T).*VG;PPG = (PPG>T).*PPG;endf1=rgb2gray(f);imhist(f1);title('素描图直方图');五，图像处理实色混合(来源网络)%实色混合I(I<=127)=0; %对像素进行处理，若值小于等于127，置0 I(I>127)=255; %对像素进行处理，若值大于127，置255 imshow(I);title('像素图');I1=rgb2gray(f);imhist(I1);title('像素图直方图');六，图像处理反色图f=imread('1.jpg');q=255-q;imshow(q);title('反色图');imhist(q1);title('反色图直方图');七，图像处理上下对称A=imread('1.jpg');B=A;[a,b,c]=size(A);a1=floor(a/2); b1=floor(b/2); c1=floor(c/2);B(1:a1,1:b,1:c)=A(a:-1:a-a1+1,1:b,1:c);figureimshow(B)title('上下对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)title('上下对称直方图');八，图像处理类左右对称C=imread('1.jpg');A=C;C(1:a,1:b1,1:c)=A(1:a,b:-1:b+1-b1,1:c);figureimshow(C)title('左右对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)；title('左右对称直方图');九，图像处理单双色显示a=imread('1.jpg');a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2); a3=a(:,:,3);aa=rgb2gray(a);a4=cat(3,a1,aa,aa); a5=cat(3,a1,a2,aa);figuresubplot(121);imshow(a4);title('单色显示');subplot(122);imshow(a5);title('双色显示');a4=rgb2gray(a4);a5=rgb2gray(a5);figuresubplot(121);imhist(a4);title('单色显示直方图');subplot(122);imhist(a5);title('双色显示直方图');十，图像处理亮暗度调整a=imread('1.jpg');a1=0.8*a;figuresubplot(121);imshow(a1);title('暗图');subplot(122);imshow(a2);title('亮图')q3=rgb2gray(a1);q4=rgb2gray(a2);figuresubplot(121);mhist(q3);title('暗图直方图') subplot(122);imhist(q4);title('亮图直方图')十一，图像处理雾化处理q=imread('1.jpg');m=size(q,1);n=size(q,2);r=q(:,:,1);g=q(:,:,2);b=q(:,:,3);for i=2:m-10for j=2:n-10k=rand(1)*10;%产生一个随机数作为半径di=i+round(mod(k,33));%得到随机横坐标dj=j+round(mod(k,33));%得到随机纵坐标r(i,j)=r(di,dj);%将原像素点用随机像素点代替 g(i,j)=g(di,dj);b(i,j)=b(di,dj);endenda(:,:,1)=r;a(:,:,2)=g;a(:,:,3)=b;imshow(a)title('雾化处理图');q=rgb2gray(a);figureimhist(q);title('雾化处理图直方图');十二，图像处理高斯滤波I = imread('1.jpg');G =fspecial('gaussian', [5 5], 2);% fspecial生成一个高斯滤波器Ig =imfilter(I,G,'same');%imfilter使用该滤波器处理图片imshow(Ig);title('高斯滤波');I1=rgb2gray(Ig);imhist(I1);title('高斯滤波直方图');十三，图像处理色彩平衡（来自网络）im=imread('1.jpg');im2=im;%存储元图像im1=rgb2ycbcr(im);%将im RGB图像转换为YCbCr空间。

数字图像处理matlab课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，学会使用MATLAB软件进行图像处理和分析。

通过本课程的学习，学生应达到以下具体目标：1.理解数字图像处理的基本概念、原理和算法。

2.熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用。

3.能够运用数字图像处理的基本算法解决实际问题。

4.能够使用MATLAB进行图像处理和分析，撰写相关的程序代码。

情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队协作精神。

2.培养学生对数字图像处理技术的兴趣，提高其综合素质。

二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：图像处理的基本概念、图像数字化、图像表示和图像变换。

2.图像增强和复原：图像增强、图像去噪、图像复原。

3.图像分割和描述：图像分割、图像特征提取和描述。

4.图像形态学：形态学基本运算、形态学滤波、形态学重建。

5.MATLAB图像处理工具箱的使用：MATLAB图像处理工具箱的基本功能、常用图像处理函数。

6.图像处理实例分析：结合实际案例，分析数字图像处理技术的应用。

三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握图像处理的基本知识。

2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解数字图像处理技术在实际中的应用。

3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，提高学生的实际操作能力。

4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思维，培养学生的创新意识和团队协作精神。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理（MATLAB版）》。

2.参考书：相关领域的经典教材和论文。

3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。

4.实验设备：计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备。

五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等多个方面，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。

《数字视音频技术》课程设计报告题目：基于MATLAB/GUI数字图像处理专业名称：电子信息工程班级：电信072 学号：姓名：2010年 12月20日基于MATLAB/GUI数字图像处理一.设计目标图形用户界面(Graphical User Interface)简称GUI，在Matlab程序开发中起着举足轻重的作用，它有别于传统的VC、JAVA或者Delphi的界面开发方式。

作为一个数学运算能力很强的软件，Matlab的运算结果通常是用图形来表示的，GUI的使用更易于图形表现的多元化，在数字图像处理中更加的方便、直观。

下面设计一个简单的GUI数字图像处理，掌握GUI菜单，控件，回调函数的具体实现方法。

二．设计环境：Windows xpMatlab 7.1三．方案论证界面设计采用菜单模式，通过MATLAB图像处理工具箱提供的强大图像处理、图像设计功能来对图像进行处理。

通过做Matlab GUI界面来对图像进行编辑、缩放、加噪声、噪声滤波、颜色模型转换和图像的翻转。

通过对Matlab函数直接调用和自编函数来实现上述图像处理功能，其中图像进行任意角度翻转还用到了两个不同GUI之间数据传递实现的。

四.实验设计过程1.菜单的创建和设置菜单项的创建、设置可以通过系统函uimenu函数来完成，同时也可以利用GUI的设计工具来创建、设置。

如图1-1图1-1 菜单栏的设置2.控件的设计现在，绝大多数的软件中，图形界面都包含有控件。

控件也是一种是图形对象通过使用各种类型的控件，可以建立起操作简便，功能强大的图形界面软件。

Matlab系统为我们提供了lO种控件对象如：复选框、可编辑文本框等。

实验的整体GUI界面设计如图2-1。

图2-1 GUI界面3.实验运行过程与功能：文件运行界面如图4-1：图4-1 运行界面点击打开，打开一个图片，如图4-2图 4-2 打开一个图片编辑点击编辑,双三次缩小,输入参数,如图4-3图4-3然后，选择旋转，界面如图4-4图4-4图像旋转界面输入一个角度，然后点击确定，就会把图片进行旋转，如45度，运行结果如图4-5图4-5 图像旋转结果图点下面任意一个的原色，然后点ok，就会对背景原色进行变换，比如选择bule，得到的结果图如图4-6图4-6 原色转换结果图图像处理图4-7亮度处理图4-8 Hsv 模型转化 图4-9图像腐蚀图4-10高度滤波五.结束语由以上例子可以看出来，使用Matlab 来编写程序确实简洁、方便。

1.课程设计目的1.通过Matlab仿真软件，针对课程教学中的相关内容开展仿真分析与研究，以加深对教学内容的理解，培养学生的方针分析能力。

2.加深对贴标签的基本理论知识的理解，培养独立开展科研的能力和编程能力，掌握MATLAB对图形处理的基本语句，学会使用MATLAB。

3.鼓励学生就自己感兴趣的内容进行实际制作测试，以丰富学生课余电子制作内容及培养自我创作能力。

2.课程设计要求1.掌握课程设计的相关知识、概念清晰。

2.程序设计合理、能够正确运行。

3．掌握课程设计的相关知识、概念清晰，程序设计合理、能够正确运行，独立完成。

.3相关知识3.1 数字图象处理数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。

到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。

1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。

20世纪60年代末,数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。

20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展,理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。

在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。

20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求,促进了这门学科向更高级的方向发展。

特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。

近年来,随着计算机和其它各有关领域的迅速发展,例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展,数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。

基于MATLAB的数字图像处理技术分析摘要：本文主要针对MATLAB数字图像处理技术进行分析研究，文章中简要分析MATLAB数字图像处理技术的原理和优势，同时也分析该技术的应用功能，并以具体项目为例总结MATLAB数字图像处理技术的具体应用。

关键字；MATLAB；数字图像处理技术；图像处理数字图像处理技术四基于计算机技术基础上的图像处理技术，该技术能够图像信号转换为数字信号并进行综合处理，从而能够利用计算机就直接进行数字处理管控，提升数字图像处理效果。

而随着现代计算机技术的不断优化进步，数字图像处理技术也逐渐升级。

本文提出的MATLAB数字图像处理技术就是一种利用了MATLAB工程语言的图像处理技术，该技术的应用具有图像处理功能全、图像处理效率高的优势，在现代数字图像处理技术中应用，具有良好的应用效果。

1.MATLAB数字图像处理技术简要分析MATLAB数字图像处理技术应用是以MATLAB语言为主要技术的数字图像处理方法。

MATLAB计算机软件语言是由美国mathworks公司设计研发的一种新型软件。

该软件具有矩阵运算处理功能，具有数据分析功能、具有信号处理功能以及图形显示功能，在该功能之下，数据分析信号处理的效率都非常高。

并且国mathworks公司的MATLAB计算机软件语言也针对图像信号处理、神经网络系统以及非线性系统构建设计了多种工具箱，从而方便各项功能良好开展。

MATLAB计算机软件语言在应用的过程中，工具箱的应用十分关键，利用工具箱可以完成多项工作处理工作。

在整个工作进行处理中，图像显示函数，图像文件输入、输出、图像挣钱灌输、图像变换函数、图像颜色操作函数以及图像颜色空间转换函数都是工具箱应用都非常关键，是实现数字图像处理的关键。

MATLAB数字图像处理技术应用具有全面的图像处理功能。

在整个工程施工模块中，要求完成对数字图像处理的综合应用管控，在项目的实际处理中，还可以管控各项数字图像处理的效率。

基于matlab的课程设计题目基于matlab的课程设计题目正文：在matlab中，有许多有趣且实用的课程设计题目可以选择。

以下是一个基于matlab的课程设计题目示例：基于图像处理的人脸识别系统。

人脸识别是一种广泛应用于安全监控、身份验证等领域的技术。

该课程设计旨在利用matlab的图像处理功能，开发一个能够识别人脸的系统。

首先，你需要收集一批含有人脸的图像数据集。

可以从公开的人脸数据库中获取，如LFW（Labeled Faces in the Wild）数据库。

然后，使用matlab的图像处理工具箱，对这些图像进行预处理，包括人脸检测、图像归一化等。

接下来，你可以选择使用PCA（Principal Component Analysis）或LDA（Linear Discriminant Analysis）等算法进行特征提取和降维。

这些算法可以将人脸图像转换为一个更低维度的特征向量，以方便后续的分类。

然后，你可以使用matlab的机器学习工具箱，训练一个分类器来识别人脸。

可以选择支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）或神经网络等方法。

通过使用训练数据集，将提取的特征向量与相应的标签进行训练。

最后，你可以使用训练好的分类器来测试你的人脸识别系统。

将测试图像输入系统，通过分类器进行分类，并与测试图像的真实标签进行比较，以评估系统的准确性。

拓展：除了人脸识别系统，还有许多其他基于matlab的课程设计题目可以选择，如音频信号处理、数字图像处理、机器学习、模式识别等。

你可以根据自己的兴趣和专业方向，选择与之相关的课程设计题目。

例如，你可以设计一个音频信号处理系统，用于语音识别。

通过使用matlab的信号处理工具箱，对输入的语音信号进行预处理，包括去除噪声、语音分段等。

然后，使用mfcc（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）等特征提取算法，将语音信号转换为特征向量。

目录摘要 (II)第1章绪论...................................... 错误!未定义书签。

第2章数字图像处理系统设计...................... 错误!未定义书签。

2.1设计概括 (5)2.2文件 (6)2.2.1打开 (6)2.2.2保存 (6)2.2.3退出 (6)2.3编辑 (7)2.3.1灰度 (7)2.3.2亮度 (8)2.3.3截图 (10)2.3.4缩放 (10)2.4旋转 (13)2.4.1上下翻转 (13)2.4.2左右翻转 (14)2.4.3任意角度翻转 (15)2.5噪声 (16)2.6滤波 (17)2.6.1中值滤波 (17)2.6.2自适应滤波 (17)2.6.3 平滑滤波 (18)2.7直方图统计 (19)2.8频谱分析 (21)2.8.1、频谱图 (21)2.8.2通过高通滤波器 (22)2.8.3通过低通滤波器 (23)2.9灰度图像处理 (24)2.9.1二值图像 (24)2.9.2创建索引图像 (25)2.10颜色模型转换 (26)2.11操作界面设计 (27)第3章程序调试及结果分析 (28)总结 (29)参考文献 (30)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。

在数字图像处理过程中，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。

MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。

它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。

根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。

本文利用MATLAB图像处理工具箱，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，实现数字图像的灰度处理、亮度处理、截图、缩放、旋转、噪声、滤波、直方图统计、频谱分析、颜色模型转换等。

数字图像处理可视化系统的设计摘要：作者以matlab的图形用户界面和图像处理工具箱为平台，设计数字图像处理可视化系统，该系统由窗口、选单、按钮和文字说明等构成，简捷、直观、清晰地体现出系统的功能和特征，适合数字图像处理课程教学。

关键词：可视化 matlab 图形用户接口1.引言数字图像处理课程是我系电子信息工程、广播电视工程和光学信息科学与技术专业的一门主干专业基础课，重点培养学生对数字图像概念、关键技术的认识和数字图像处理在各个领域中的应用。

传统的数字图像处理课程的教学手段枯燥无味，无法直观地向学习者展示图像处理效果，但是如果使用可视化系统配合ppt课件，就会使教学过程由古板变生动，抽象变具体，深奥变浅显，沉闷变愉悦，不仅能激发学生的学习兴趣，更能加深学生理解。

随着时代的发展，信息的多样化，可视化的制作日显新颖。

数字图像处理可视化系统使用matlab，主要在于matlab的图形用户界面赋予制作者极大的想象空间，这使得可视化系统灵活多变，交互性极强。

运用matlab制作数字图像处理可视化系统不仅能够完成数字图像处理的大部分内容，还能将图像信息向学习者传达多层次的信息。

使用可视化系统能把被处理后的图像直观、形象和逼真地展现出来，同时数字图像处理重点在于对图像的具体操作，运用matlab制作的可视化系统，文字简练，可视化系统画面简洁，能够吸引学生的注意力，激发学生的学习兴趣。

因此，将数字图像处理可视化系统引入数字图像处理课程教学有其优越性。

2.数字图像处理可视化系统设计2.1系统特色数字图像处理可视化系统严格按照教学内容要求编制，包括大量的演示子模块，每个演示子模块均严格按照章节内容编制，方便学生参照教材案例灵活改变有关参数，观察产生的效果。

同时，学习者还可参考可视化系统提供的部分代码参与编程来加深对数字图像处理实际应用的认识。

本可视化系统界面形象生动，使用方便，交互性强，具有较强的扩展能力。

2.2功能设计本可视化系统包括图像基本操作、亮度变换与空间滤波、频域处理、图像复原、彩色图像处理、图像压缩和形态学图像处理七个子模块构成，其整体设计界面如下图所示。

前言 (1)1MATLAB的简介 (1)1.1MATLAB的概述 (1)1.2MATLAB的主要功能 (1)1.3MATLAB在图像处理中的应用 (2)2图像复原 (2)2.1 图像复原的基本概念 (2)2.2 图像退化的数学模型 (2)2.3 逆滤波复原 (3)2.4 维纳滤波复原 (4)2.5 使用Lucy-Richardson算法的迭代非线性复原 (6)2.6 盲去卷积 (8)3图像重建 (10)3.1 图像重建的概述 (10)3.2 傅里叶反投影重建 (11)3.3 卷积法重建 (12)3.4 代数重建方法 (15)结论 (16)参考文献 (17)致 (18)数字图像处理是将图像信号转换成数字格式，并通过计算机对它们进行处理。

图像复原过程往往是对提高图像质量起着重要的作用的数字图像处理方法。

图像处理中的一个重要的研究分支是图像重建，其意义在于要检测到获得物体的部结构图像，而不会其造成任何物体上的损伤。

在本文中，先对图像复原与图像重建进行概述，然后介绍几种图像复原技术与图像重建方法。

通过MATLAB实验程序获得实际处理效果。

关键词：图像复原；图像重建；MATLABAbstractDigital image processing is to convert the image signal into a digital format and process them through the computer. Image restoration process is often to improve the image quality, it plays an important role in digital image processing methods. Image reconstruction is an important research branch of image processing, in the sense that the object to be detected to obtain images of internal structures without causing objects any damage. In this article, firstly, it will introduce image restoration and reconstruction principle, and then introduce several image restoration techniques and image reconstruction methods. The finally treatment effect obtained by MATLAB experimental procedures.Key words: image restoration; image reconstruction; MATLAB基于MATLAB的图像复原与重建设计前言随着网络和通信技术的发展，数字图像处理与分析技术已经在科学研究、工业生产、军事技术、医疗卫生、教育等许多领域得到了广泛应用，并产生了巨大的经济效益和社会效益，对推动社会的发展和提高人们生活水平都起到了重要作用[1]。

目录摘要 (1)Abstract (1)1、绪论 (2)1.1课题开发背景 (2)1.1.1图像融合的定义 (2)1.1.2手动配准与图象融合 (2)1.1.3图象融合研究的发展现状和研究热点 (3)1.2课题设计要求 (4)2、MATLAB程序设计 (5)2.1MATLAB软件简介 (5)2.2MATLAB软件窗口环境 (7)2.3M语言编程 (8)3、图像融合算法 (9)3.1图象融合算法的层次分类 (9)3.2图像融合规则 (10)3.3图像融合方法 (11)3.4图像融合步骤 (12)4、各算法程序 (13)4.1一般方法 (13)4.2PCA算法程序 (14)4.3金字塔（Pyramid）算法程序 (15)4.4小波变换（DWT）算法程序 (18)5、实验结果 (22)6、图像融合的应用 (24)7、总结 (25)参考文献 (26)摘要数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。

本文首先介绍了数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述了图像融合的规则、方法和步骤。

并给出了三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。

关键词：图像融合小波变换MatlabAbstractDigital image fusion is the technology of data fusion mainly study the images is thedifferent patterns of images of the same scene sensors to the same number of sensorsor images acquired at different times the same scene for a number of synthetic imagesimages process.The first introduced digital image integration definition,the currentdevelopment and research hot,and then discussed the integration of images of therules,methods and steps.Three integration algorithms and procedures given that thePCA algorithms,pyramid image integration algorithms and algorithms based onwavelets change procedures discussed in the final image integration technology in themilitary,medical imaging and remote sensing,monitoring and control applications.Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab1、绪论1.1课题开发背景1.1.1图像融合的定义数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。