数字图像处理课程设计

数字图像处理课程设计

河南农业大学理学院

电子信息科学与技术系

姓名：凡阳阳

班级：电科二班

学号：1208101040 2015年6月9日

1.几种常见的图像处理方法程序源码及结果：

I=imread('E:\FYY1.jpg');

figure,imshow(I),title('原始图像');

I1=rgb2gray(I);

I1=imresize(I1,0.5);

figure,imshow(I1),title('凡阳阳的灰度图像');

h=ones(5,5)/25;

J=double(I1);

h1=fspecial('laplacian');

I3=filter2(h1,J);

figure,imshow(I3),title('凡阳阳的锐化处理');

I4=histeq(I1,256);

figure,imhist(I1),title('凡阳阳的原图像直方图');

figure,imshow(I4),title('凡阳阳的均衡化处理');

2.给图像加入高斯噪声、椒盐噪声

程序：

I=imread('lene.jpg');%读取图像

K=rgb2gray(I);

J=imnoise(K,'gaussian',0,0.01);%给图像加高斯噪声subplot(1,2,1);imshow(J);

title('加入高斯噪声的图像');

H = IMNOISE(K,'salt & pepper',0.02);%给图像加椒盐噪声subplot(1,2,2);imshow(H);

title('加入椒盐噪声的图像');

结果：

3.图像几何操作(裁剪，缩放)

程序及结果:

a=imread('E:\FYY6.jpg');

b=imcrop(a,[600,0,800,900]); %用imcrop()函数可剪切图像中的一个矩形子图

imshow(b);

c=imrotate(b,-90,'bilinear'); %图像旋转。imshow(c);

d=imresize(a,[90,144]); %缩放大小subplot(211);imshow(a)

subplot(212);imshow(d)

4.灰度直方图均衡化与灰度转换

程序及结果：

a=imread('E:\FYY6jpg');

b=rgb2gray(a);

c=histeq(b);

d=imadjust(b,[0.1 0.7],[]);

figure(2);

imshw(b)；

figure(1);imshow(a)

figure(4);subplot(311);imhist(b); figure(4);subplot(312);imhist(c); figure(4);subplot(313);imhist(d);

e=imadjust(a,[0.1 0.7],[]); figure(5);subimage(e)

figure(6);imshow(d);

总结：

MATLAB中图像处理工具箱中所提供的图像处理功能远不止我上述的几种，如图像的几何运算，滤波器的设计，二值图像的处理（包括形态学的操作，特征测量等）以及区域处理等都可以在MATLAB的图像处理工具箱中找到处理的方法。我们可以通过MATLAB提供的强大的帮助功能中得到他们的用法。通过编写MATLAB的程序文件（M文件）可以建立自己的图像处理工具箱。

可以说，MATLAB为数字图像处理提供了一种简单、快捷而又有效的方法，大大提高了数字图像处理的效率及效果。只要稍有编程基础，就可以掌握MATLAB程序的编写，并且应用到图像处理的各个方向。