图像处理演示系统课程设计分析Word下载.docx
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数字图像处理演示系统应该具备图像的图像增强(空间域的平滑滤波与锐化滤波)、几何变换(平移、缩放、旋转、翻转)、绘制直方图的简单处理功能。
1.2.1图像增强
图像增强是数字图像处理的基本内容之一,其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”的信息,削弱或去除不需要的信息,以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别,使处理后的图像对于特定应用而言,比原始图像更合适,或者为图像的信息提取以及其他图像分析技术奠定了基础。
一般情况下,经过增强处理后,图像的视觉效果会发生改变,这种变化意味着图像的视觉效果得到了改善,某些特定信息得到了增强。
1.2.2几何变换
几何变换又称为几何运算,它是图像处理和图像分析的重要内容之一。
通过几何运算,可以根据应用的需要使原图像产生大小、形状、和位置等各方面的变化。
简单的说,几何变换可以改变像素点所在的几何位置,以及图像中各物体之间的空间位置关系,这种运算可以被看成是将各物体在图像内移动,特别是图像具有一定的规律性时,一个图像可以由另外一个图像通过几何变换来产生。
实际上,一个不受约束的几何变换,可将输入图像的一个点变换到输出图像中的任意位置。
几何变换不仅提供了产生某些特殊图像的可能,甚至还可以使图像处理程序设计简单化。
从变换性质来分可以分为图像的位置变换、形状变换等
2.设计思想:
2.1图像处理演示系统实现工具的选择
使用MATLAB软件进行界面设计及程序编写。
2.2系统结构框图
3.图形用户界面设计
GUI是实现人机交互的中介,可以通过它实现数据输入、处理和输出。
MATLAB提供了一个专门的GUI设计工具——图形用户界面开发环境(GUIDE),使用该工具,可以快速完成GUI设计任务。
利用MATLAB提供的有关数据,还可以创建工具栏控件和多种对话框。
3.1启动GUIDE
在命令窗口输入GUIDE,则显示如下的“GUIDEQuickStart”对话框。
打开“GUIDEQuickStart”对话框,利用GUIDE模板创建新的GUI,选择一个模板后,
点击OK按钮,在输出编辑器中打开GUI。
添加菜单以及选择模板后点击运行显示如下:
4.图像处理演示系统各功能的实现
4.1文件的打开与保存
4.1.1文件的打开
在主菜单“文件”的下拉菜单中,有个“打开”选项,在其回调函数中添加打开某个文件的相关代码:
[filename,pathname]=uigetfile(...
{'
*.bmp;
*.jpg;
*.gif;
'
'
Files(*.bmp,*.jpg,*.gif)'
;
'
*.bmp'
'
位图文件(*.bmp)'
...
*.jpg'
Figures(*.jpg)'
*.gif'
MAT-files(*.gif)'
*.*'
AllFiles(*.*)'
},...
Openafile'
);
globalwhimgxx;
L=length(filename);
iffilename<
5return
end
V=strcat(pathname,filename);
xx=imfinfo(V);
handles.my_data1=V;
guidata(hObject,handles);
axes(handles.axes1);
img=imread(V);
[w,h,l]=size(img);
imshow(img);
filename为将要打开文件的文件名,pathname为将要打开文件的路径。
Uigetfile函数中主要有两部分参数'
*.jpeg;
*.gif…'
是想要打开文件的格式,’Openthefile’是生成文件选择打开对话框的标题,载入一幅位图,其运行效果如下:
4.1.2文件的保存
在主菜单“文件”的下拉菜单中,有个“保存”选项,在其回调函数中添加保存某个文件的相关代码:
[newfile,newpath]=uiputfile(...
MATLABFiles(*.bmp,*.jpg,*.gif)'
Saveafile'
globalimg;
imwrite(img,strcat(newpath,newfile));
把当前文件保存到用户选择的保存路径下,文件保存对话框中列出当前目录下的所有文件,保存的文件名和路径名保存到newfile和newpath中。
4.2图像的增强
4.2.1图像的平滑滤波处理
1)平滑滤波的作用:
对图像的高频分量进行消弱或消除,增强图像的低频分量。
平滑滤波一般用于消除图像中的随即噪声,从而起到图像平滑的作用
2)平滑滤波原理:
(1)邻域平均滤波法
邻域平均滤波法是将一个像素点及其邻域中的所有像素点的平均值赋给输出图像中相应的像素点,从而达到平滑的目的,又称均值滤波法。
最简单的邻域平均滤波法是所有模板系数都取相同的值.
邻域平均滤波法的运算公式为:
g(x,y)=1/N∑f(i.j)x,y=0,1,2,…,N-1
j=∈M
其中,M是以(x,y)为中心的邻域像素点的集合,N是该邻域内像素点的总个数,对每个像素点按该公式进行计算即可得到增强图像中所有像素点的灰度值。
(2)中值滤波法
尽管邻域平均滤波法可以起到平滑图像的作用,但在消除噪声的同时会使图像中的一些细节变得模糊。
中值滤波法则在消除噪声的同时还能保持图像中的细节部分,防止图像的边缘部分模糊。
与邻域平均法不同,中值滤波是将邻域内所有的像素点值按从小到大的顺序排列,取中间值作为中心像素点的输出值。
其原理是利用一个奇数点的移动窗口,将窗口中心点的值用窗口各点的中间值代替,与均值滤波不同,它不是通过对邻域内的所有像素点求平均值来消除噪声的,而是让与周围像素点灰度值的差比较大的像素点改取近似于周围像素点灰度值的值。
从而达到消除噪声的目的。
3)实现方法:
这里主要以采用中值滤波法对图像进行处理(平滑处理)为例,其实现方法如下:
globalwhimg;
img2=img;
fori=2:
w-1
forj=2:
h-1
form=1:
3
forn=1:
hhh((m-1)*3+n)=img(i+m-2,j+n-2);
end
end
forp=1:
9
forq=p+1:
if(hhh(p)>
hhh(q))
temp=hhh(p);
hhh(p)=hhh(q);
hhh(q)=temp;
img2(i,j)=hhh(5);
img=img2;
中值滤波处理(平滑处理)后的结果为:
4.2.2图像的锐化滤波处理
1)锐化滤波的作用:
图像的平滑处理会使图像的边缘纹理信息受到损失,图像变得比较模糊。
如果需要突出图像的边缘纹理信息,则可以通过锐化滤波器实现,它可以消除或减弱图像的低频分量从而增强图像中物体的边缘轮廓信息,使得除边缘以外的像素点的灰度值趋向于零。
2)锐化滤波原理
锐化滤波器是以对图像的微分运算或差分运算为基础。
微分运算是求像素点灰度值的变化率,而图像内不同物体边缘处的像素点的灰度值往往变化比较明显,因此微分运算或差分运算可以起到增强边缘信息的作用。
锐化算子:
0-10
H=-14-1
img1=im2double(img);
a=img1(:
:
1);
b=img1(:
2);
c=img1(:
3);
img2=img1;
img2(i,j)=abs(4*img1(i,j)-img1(i-1,j)-img1(i+1,j)-img1(i,j-1)-img1(i,j+1));
img=im2uint8(img2);
其锐化处理结果为:
4.3图像的几何变换
4.3.1对图像进行平移
1)图像平移的作用:
将图像中的某点从一个位置(X,Y)移动到另外一个位置(X0,Y0),而使平移后的图像与原始图像完全相同。
2)图像平移原理:
图像的平移是图像变换中最简单的变换之一,其特点是平移后的图像与原图像完全相同,平移后新图像上的每一个点都可以在原图像中找到对应的点。
若点A0(X0,Y0)进行平移后,被移到A(X,Y),其中X方向的平移量为△X.Y方向的平移量为△Y,那么点A(X,Y)的坐标为:
X=X0+△X
Y=Y0+△Y
实现方法:
prompt={'
请输入横向平移量'
};
title='
ansa=inputdlg(prompt,title);
x1=str2num(ansa{1});
handles.my_data4=x1;
请输入纵向平移量'
y1=str2num(ansa{1});
handles.my_data5=y1;
guidata(hObject,handles)%上段代码中的x1,y1即为需要输入的横向平移量与纵向平移量
forx=1:
w
fory=1:
h
PosSourceX=uint16(x+x1);
PosSourceY=uint16(y+y1);
if((PosSourceX<
1)||(PosSourceX>
w)||(PosSourceY<
1)||(PosSourceY>
h))
if(xx.BitDepth==24)Transfor(x,y,1:
3)=uint8
(1);
elseTransfor(x,y)=uint8
(1);
elseif(xx.BitDepth==24)
img(x,y,1:
3)=BmpImage(PosSourceX,PosSourceY,1:
3);
elseimg(x,y)=BmpI
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