基于MATLAB的数字图像识别

目录摘要 (1)引言 (2)第一章绪论 (3)1.1 课程设计选题的背景及意义 (3)1.2 图像边缘检测的发展现状 (4)第二章边缘检测的基本原理 (5)2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8)2.2 基于二阶导的边缘检测 (9)第三章边缘检测算子 (10)3.1 Canny算子 (10)3.2 Roberts梯度算子 (11)3.3 Prewitt算子 (12)3.4 Sobel算子 (13)3.5 Log算子 (14)第四章MATLAB简介 (15)4.1 基本功能 (15)4.2 应用领域 (16)第五章编程和调试 (17)5.1 edge函数 (17)5.2 边缘检测的编程实现 (17)第六章总结与体会 (20)参考文献 (21)摘要边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。

该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。

梯度算子简单有效，LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。

边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。

在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。

关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真引言边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。

许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。

但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。

早在1965 年就有人提出边缘检测算子，边缘检测的传统方法包括Kirsch，Prewitt，Sobel，Roberts，Robins，Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian（LOG）算子方法和Canny 最优算子方法等。

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。

《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。

二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。

其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。

此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。

频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。

常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。

假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。

频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。

四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。

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。

• 139•基于MATLAB手写体数字识别程序设计广东工业大学自动化学院 刘思慧 江 维手写体识别由于其实用性，一直处于研究进步的阶段，本文主要针对的是对0-9十个手写数字体脱机识别，在Matlab中对样本部分为进行16特征的提取，分别采用最小距离法，最近邻法，KNN法以及BP神经网络算法进行0-9十个数字进行识别，得到每类的分类结果以及各种方法的识别准确率，比较各种方法的优缺点，最后分析比较结果，得出分类结论。

1.引言本文先是以统计学的方法进行数字识别。

识别的数字是从0到9并利用图象处理软件把这些数字处理成相同大小32*32的二值图。

将图像转换为文本格式存储，文档中只包含0和1，共计1934个样本，每类样本数目大致200个，测试样本共计946个。

读取txt文档后，从生成的矩阵中提取16个特征，然后先用统计学的理论，用最小距离法，最近邻法和KNN法，在Matlab中编写相关程序，得出相关的分类结果和错误率。

然后再使用BP神经网络，确定输入，输出节点数和隐藏层节点数，对0-9的样本特征进行训练，得到训练后的网络进行样本测试。

将基于BP神经网络的识别结果和错误率和基于统计学的方法的结果进行比较，最终得出分类的结论。

2.数字识别本文是对手写数字识别，即对0-9十个数字进行识别，我们将存储0-9十个数字的图片利用图像处理软件处理成大小相同的(32*32)的二值图，然后将图像转化成文本格式。

总共有1934个训练样本，946个测试样本。

对每个样本提取特征，这儿我们选用提取了16个特征，然后应用最小距离法，KNN在K=1，K=3，K=5时，以及神经网络，在Matlab环境下，编程分别对训练样本进行训练，测试样本进行测试识别，得到分类结果和错误率，然后对每种结果进行对比，分析错误率和分类结果，比较几种方法的优点和缺点，最终得出结论。

2.1 字符特征选择与提取特征提取是为了去除信息中对分类没有帮助的部分，将信息集中到有代表性的几个特征上来的过程。

使用Matlab进行图像识别的基本步骤在当今数字化时代，图像识别技术被广泛应用于各个领域，如人脸识别、智能交通系统和医学影像分析等。

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和分析工具。

本文将介绍使用Matlab进行图像识别的基本步骤。

一、图像获取和预处理图像识别的第一步是获取图像数据。

通常情况下，我们可以使用摄像头或加载一幅图像文件作为输入。

在Matlab中，可以使用imread函数读取图像文件，或使用摄像头对象进行实时图像采集。

获取到图像数据后，我们需要进行预处理以提高图像质量和减少噪声。

常见的预处理操作包括图像去噪、尺寸调整和灰度化等。

Matlab提供了多种图像处理函数，如medfilt2、imresize和rgb2gray等，可以方便地完成这些操作。

二、特征提取与选择在图像识别中，我们需要从图像中提取特征并选择合适的特征表示方法。

特征提取是将图像数据转化为数值形式的过程，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。

Matlab提供了一系列的特征提取函数，如rgbhist、glcm和regionprops等，可以用来计算图像的各种特征。

选择合适的特征对于图像识别的准确性和效率至关重要。

在特征选择阶段，我们通常会使用相关性分析、主成分分析和逐步回归等方法来评估和选择特征。

Matlab提供了丰富的统计工具和机器学习算法，可以帮助我们进行特征选择和降维操作。

三、模型训练和分类在得到了合适的特征表示后，我们需要使用这些特征来训练一个分类模型，以便对新的图像进行分类。

常用的分类算法包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。

Matlab中提供了大量的机器学习工具箱，如svmtrain、patternnet和TreeBagger等，可以用来构建和训练各种分类模型。

模型训练的过程通常包括数据划分、训练和评估三个步骤。

数据划分是将数据集划分为训练集和测试集的过程，常用的方法包括随机划分和交叉验证。

基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现在当今数字化时代，图像识别技术已经成为人工智能领域的热门研究方向之一。

随着深度学习和神经网络的发展，图像识别在各个领域都有着广泛的应用，如人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等。

而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，为图像处理和机器学习提供了便利的环境。

本文将探讨基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现的相关内容。

1. 图像识别算法概述图像识别算法是指通过对图像进行分析和处理，从中提取出有用信息并做出相应判断的技术。

常见的图像识别算法包括传统的特征提取方法（如SIFT、SURF）以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。

在实际应用中，选择合适的算法对于图像识别的准确性和效率至关重要。

2. MATLAB在图像处理中的应用MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像读取、显示、处理、分析等功能。

通过MATLAB可以轻松实现对图像的各种操作，如滤波、边缘检测、特征提取等。

同时，MATLAB还支持深度学习工具箱，可以方便地构建和训练神经网络模型。

3. 智能图像识别算法优化在实际应用中，智能图像识别算法需要不断优化以提高准确性和效率。

优化算法可以从以下几个方面展开：3.1 数据预处理数据预处理是图像识别中至关重要的一步，包括去噪、尺度归一化、亮度调整等操作。

通过合理的数据预处理可以提高模型对输入数据的适应性。

3.2 特征提取与选择特征提取是将原始数据转换为可供机器学习算法使用的特征表示的过程。

在特征选择时，需要考虑到特征之间的相关性以及对分类任务的贡献度，避免过多或过少的特征对模型性能造成影响。

3.3 算法调参在使用深度学习算法时，网络结构和超参数的选择对于模型性能至关重要。

通过合理地调整网络结构和超参数，可以提高模型在训练集和测试集上的表现。

3.4 模型融合模型融合是将多个基础模型集成为一个更强大模型的技术。

通过模型融合可以降低过拟合风险，并提高整体预测准确性。