图像处理课程设计Word文档下载推荐.docx
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clear;
f=imread();
g=imread();
(2)
利用空域滤波,去除随机噪声,此时用中值滤波法,并显示它得频谱图与直方图.
g=medfilt2(g,[3,3]);
(3)利用频域滤波,去除周期噪声。
先转化成double型,进行傅里叶变换,再转化成数据矩阵,最后利用低通滤波去除周期噪声。
G=double(g);
%转化double
G=fft2(G);
G=fftshift(G);
[M,N]=size(G);
nn=2;
d0=25;
m=fix(m/2);
n=fix(n/2);
for
i
=
1
:
M
for
j
:
N
d
sqrt((i—m)^2+(j—n)^2);
ﻩh
=
1/(1+0、414*(d/d0)^(2*nn));
%
计算低通滤波器传递函数
result(i,j)
h
*
G(i,j);
end
end
(4)计算均方误差评估去噪效果。
[m
n]=size(p);
l=f-p;
he=sum(sum(l));
avg=he/(m*n);
k=l-avg;
result1=(sum(sum(k、^2)))/(m*n);
if
result1==0
disp(’dog图均方误差'
);
result2=0
else
disp('
dog图均方误差');
result2=sqrt(result1)
3、算法实现
clear;
f=imread('
C:
\dogOriginal、bmp’);
g=imread('C:
\dogDistorted、bmp'
);
f1=double(f);
f2=fft2(f1);
f2=fftshift(f2);
g1=double(g);
g2=fft2(g1);
g2=fftshift(g2);
g3=medfilt2(g,[3,3]);
%3*3模板中值滤波去除随机噪声
g4=double(g3);
F1=fft2(g3);
F1=fftshift(F1);
G=F1;
[M,N]=size(G);
%低通滤波
nn=2;
d0=25;
m=fix(M/2);
n=fix(N/2);
fori=1:
M
forj=1:
N
d=sqrt((i-m)^2+(j—n)^2);
h=1/(1+0、414*(d/d0)^(2*nn));
%h=1/(1+(d/d0)^(2*nn));
%备用
G(i,j)=h*G(i,j);
end
end
p=uint8(real(ifft2(ifftshift(G))));
subplot(341);
imshow(f),title(’原图’);
subplot(345);
imshow(log(abs(f2)),[]),title('
频谱'
subplot(349);
imhist(f),title('原图’);
subplot(342);
imshow(g),title(’噪声');
subplot(346);
imshow(log(abs(g2)),[]),title('
’);
subplot(3,4,10);
imhist(g),title('
噪声');
subplot(343);
imshow(g3),title('
去随机噪声');
subplot(347);
imshow(log(abs(F1)),[]),title('’);
subplot(3,4,11);
imhist(g3),title('去随机噪声');
subplot(344);
imshow(p,[]),title(’去噪'
subplot(348);
imshow(log(abs(G)),[]),title(’');
subplot(3,4,12);
imhist(p),title(’去噪'
[m,n]=size(p);
avg=he/(m*n);
k=l-avg;
result1=(sum(sum(k、^2)))/(m*n);
ifresult1==0
disp(’dog图均方误差'),result2=0
else
disp(’dog图均方误差’),result2=sqrt(result1)
end
4、运行结果
5、认识分析
去噪后图像模糊,同时尝试了直方图均衡化,效果并不理想;
d0根据误差调整方便简单;
中值滤波简单好用√
参考文献:
[1]全红艳、曹桂涛,数字图像处理原理与实现方法,机械工业出版社,2013
[2]胡晓军、徐飞,MATLAB应用图像处理,2010
图像处理技术应用实践—课程设计3
图像增强分割:
有一幅包含不同大小得种子图案得扫描图像(如下图所示),每个包含了种子得图像区域称之为感兴趣区域(regionsofinterest—ROI)。
要求:
1、设计一套算法提取源图像中得所有ROI,并计算每一个ROI得大小(大小为包含多少个像素,如包含20个像素,则大小为20)。
提示:
每一个ROI为一个连通集合.
2、撰写完整得科技报告(形式类似科技论文)表述自己得算法设计,算法实现与计算结果.
2、增强分割算法
2、1问题分析
(1)首先题目所给得图为彩色图,应该先将其转化成灰度图,再对其进行处理;
(2)分析题目可知首先要将种子所覆盖得大概区域求出来,可以将种子存在得地方检测出来并用特定灰度标记,方便之后统计像素数;
(3)要检测位置在灰度图中很难实现,可以将图像二值化,在二值化图像中值为0得地方进行标记。
2、2算法设计
(1)读图并灰度与二值化:
clear;
clc;
I=imread('
D:
\seed、bmp');
f=rgb2gray(I);
j=im2bw(f);
j2=f;
(2)检测ROI位置并标记:
首先建立一个白板:
[M,N]=size(j2);
for x=1:
fory=1:
j2(x,y)=255;
end
end
之后开始标记ROI位置,以第一行第一个为例:
forx=40:
70 %1
fory=100:
150
if(j(x,y)==0)
j2(x,y)=1;
end
end
这里得40,70可以先将二值图像与其坐标轴显示出来,记录ROI所在得大概位置;
第一个用1标记;
%坐标轴显示可以用axison指令
按此方法,可以实现37个ROI得标记,用1~37灰度分别标记.
(3)统计像素数:
A=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37];
C=hist(A(:
),unique(A));
forx=1:
for y=1:
fori=1:
37
if j2(x,y)==A(i)
C(i)=C(i)+1;
end
end
end
End
C数组即储存A中像素个数
(4)最后显示各个图像与最后像素数得数组
figure
(1);
imshow(j2,[]);
figure(2);
Imshow(j);
axis on;
C
2、3算法实现
clear;
clc;
I=imread('D:
\\seed、bmp'
f=rgb2gray(I);
j=im2bw(f);
k=f;
axis on;
[M,N]=size(k);
fory=1:
k(x,y)=255;
end
%第一行
forx=40:
70
fory=100:
150
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=1;
end
%第二行
forx=80:
110
160
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=2;
end
end
fory=180:
230
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=3;
end
end
for y=240:
300
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=4;
end
end
forx=120:
155
fory=100:
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=5;
end
end
fory=180:
230
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=6;
end
end
fory=240:
300
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=7;
end
forx=160:
200
for y=100:
160
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=8;
end
for y=180:
230
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=9;
end
end
for y=240:
300
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=10;
end
end
fory=310:
375
if(j(x,y)==0)
k(x,y)=11;
end
forx=205:
240
for y=100:
if(j(x,y)==0)
k(
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