在日常的學(xué)習(xí),、工作、生活中，肯定對(duì)各類范文都很熟悉吧,。寫(xiě)范文的時(shí)候需要注意什么呢,？有哪些格式需要注意呢,？以下是我為大家搜集的優(yōu)質(zhì)范文,，僅供參考,，一起來(lái)看看吧

數(shù)字圖像處理心得篇一

一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙?/p>

掌握?qǐng)D像幾何變換的基本原理,，熟練掌握數(shù)字圖像的縮放,、旋轉(zhuǎn)、平移,、鏡像和轉(zhuǎn)置的基本原理及其matlab編程實(shí)現(xiàn)方法,。

二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（一）研究以下程序,，分析程序功能,；輸入執(zhí)行各命令行，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié)果,。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法,，改變有關(guān)參數(shù)，觀察試驗(yàn)結(jié)果,。

1.圖像縮放 clear all, close all i = imread('');scale = 1.35;

% 將圖像放大1.35倍

j1 = imresize(i, scale, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation j2 = imresize(i, scale, 'bilinear');

% using the bilinear interpolation imshow(i), title('original image');figure, imshow(j1), title('resized image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(j2), title('resized image--using the bilinear interpolation ');help imresize

% 查看imresize使用幫助

1.95倍

i = imread('');scale = 1.96;

% 將圖像放大1.96倍

j1 = imresize(i, scale, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation j2 = imresize(i, scale, 'bilinear');

% using the bilinear interpolation imshow(i), title('original image');figure, imshow(j1), title('resized image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(j2), title('resized image--using the bilinear interpolation ');

說(shuō)明：

?注意觀察不同插值方法的圖像表現(xiàn),； ?改變圖像縮放因子scale，重做上述實(shí)驗(yàn),。2.圖像旋轉(zhuǎn)

clear all, close all i = imread('');theta = 45;

% 將圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)45?,。

j1 = imrotate(i, theta, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation theta =-45;

% 將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)45?。

j2 = imrotate(i, theta, 'bilinear', 'crop');% using bilinear interpolation and crops the output image imshow(i), title('original image');figure, imshow(j1), title('rotated image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(j2), title(' rotated image--using the bilinear interpolation ');% 查看imrotate使用幫助 help imrotate %-------

圖像旋轉(zhuǎn)30順時(shí)針逆時(shí)針

clear all, close all i = imread('');theta = 30;

% 將圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)30,。

j1 = imrotate(i, theta, 'nearest');

% using the nearest neighbor interpolation theta =-30;

% 將圖像順時(shí)針旋轉(zhuǎn)30,。

j2 = imrotate(i, theta, 'bilinear', 'crop');% using bilinear interpolation and crops the output image imshow(i), title('original image');figure, imshow(j1), title('rotated image--using the nearest neighbor interpolation ');figure, imshow(j2), title(' rotated image--using the bilinear interpolation ');7 說(shuō)明：

?注意觀察不同插值方法和輸出圖像后處理方法的圖像表現(xiàn)； ?改變旋轉(zhuǎn)角度大小和方向,，重做上述實(shí)驗(yàn),。

3．圖像水平鏡象

clear all, close all i = imread('');i1 = flipdim(i,2);

i2 = flipdim(i,1);figure(1), subplot(1,2,1), imshow(i);subplot(1,2,2), imshow(i1);figure(2), subplot(2,1,1), imshow(i);subplot(2,1,2), imshow(i2);%----

(二)用matlab編程實(shí)現(xiàn)以下圖像幾何變換（參考自編講義相關(guān)章節(jié)）

1．圖像扭曲變換 2．球面變換

三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備

1．piii以上微機(jī),； 2．matlab6.5,；

四、預(yù)習(xí)與思考

1．預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,，閱讀教材熟悉實(shí)驗(yàn)原理,；

2．查閱資料，熟悉實(shí)驗(yàn)中涉及的有關(guān)matlab函數(shù)；

3．利用課余時(shí)間,，采用matlab底層函數(shù)編程實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（二）中的圖像平移,、圖像轉(zhuǎn)置等幾何變換。

五,、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求

1．簡(jiǎn)述試驗(yàn)的目的和試驗(yàn)原理,；

2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ埽淖冇嘘P(guān)函數(shù)的參數(shù),，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果,； 3．打印出所編寫(xiě)的實(shí)驗(yàn)程序。4．寫(xiě)出本實(shí)驗(yàn)的心得體會(huì)及意見(jiàn),。

實(shí)驗(yàn)六

數(shù)字圖像處理應(yīng)用

一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙?/p>

1．利用matlab提供的圖像處理函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像中物體屬性的測(cè)量,； 2．訓(xùn)練綜合運(yùn)用matlab圖像處理函數(shù)的能力； 3．了解數(shù)字圖像處理基本應(yīng)用,。

二,、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

以大米粒特性測(cè)量為例，綜合應(yīng)用課程中圖像分割,、形態(tài)學(xué)濾波,、圖像增強(qiáng)、圖像特征提取等圖像處理方法,，實(shí)現(xiàn)大米粒特性自動(dòng)測(cè)量,。實(shí)驗(yàn)過(guò)程簡(jiǎn)述：

1． 讀取和顯示圖像 2． 估計(jì)圖像背景 3． 獲取背景均勻的圖像 4． 圖像增強(qiáng) 5． 圖像二值化分割 6． 區(qū)域標(biāo)記及為彩色處理

7． 測(cè)量圖像中的區(qū)域特性（面積、質(zhì)心等）

8．統(tǒng)計(jì)大米粒的特性分布規(guī)律,。

（一）研究以下程序,，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行,，認(rèn)真觀察命令執(zhí)行的結(jié) 果,。熟悉程序中所使用函數(shù)的調(diào)用方法，改變有關(guān)參數(shù),，觀察試驗(yàn)結(jié)果,。

% read and display an image clear, close all,close all;i = imread('');

figure, imshow(i)

% use morphological opening to estimate the background

background = imopen(i,strel('disk',15));

figure, imshow(background);

%display the background approximation as a surface

figure, surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]);set(gca,'ydir','reverse');% subtract the background image from the original image i2 = imsubtract(i,background);figure, imshow(i2)% adjust the image contrast i3 = imadjust(i2, stretchlim(i2), [0 1]);figure, imshow(i3);% apply thresholding to the image level = graythresh(i3);bw = im2bw(i3,level);figure, imshow(bw)% determine the number of objects in the image [labeled,numobjects] = bwlabel(bw,4);

% label ects % examine the label matrix rgb_label = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle');figure, imshow(rgb_label);% measure object properties in the image graindata = regionprops(labeled,'basic')allgrains = [];% compute statistical properties of objects in the image max(allgrains);biggrain = find(allgrains==695)mean(allgrains);figure, hist(allgrains,20);12

(詳見(jiàn)matlab ipt的 幫助文檔demo中的correcting nonuniform illumination)

（二）查看matlab ipt 幫助文檔，研究其它應(yīng)用演示

三,、實(shí)驗(yàn)設(shè)備 1．piii以上微機(jī),； 2．matlab6.5；

四,、預(yù)習(xí)與思考

1．預(yù)習(xí)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,，閱讀教材熟悉實(shí)驗(yàn)原理； 2．查閱資料,，熟悉實(shí)驗(yàn)中涉及的有關(guān)函數(shù),。

3．利用課余時(shí)間,，采用matlab函數(shù)編程實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

（二）。

五,、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求

1．簡(jiǎn)述試驗(yàn)的目的和試驗(yàn)原理,；

2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ埽淖冇嘘P(guān)函數(shù)的參數(shù),，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果,； 3．打印出所編寫(xiě)的實(shí)驗(yàn)程序。4．寫(xiě)出本實(shí)驗(yàn)的心得體會(huì)及意見(jiàn),。

數(shù)字圖像處理心得篇二

《數(shù)字圖像處理》心得體會(huì)

1210407040

鄧炯

圖像處理是指對(duì)圖像信息進(jìn)行加工,，從而滿足人類的心理、視覺(jué)或者應(yīng)用的需求的一種行為,。圖像處理方法一般有數(shù)字法和光學(xué)法兩種，其中數(shù)字法的優(yōu)勢(shì)很明顯,，已經(jīng)被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中,，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用空間將會(huì)更加廣泛。數(shù)字圖像處理又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理,，它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程,。數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和vlsl的發(fā)展而產(chǎn)生、發(fā)展和不斷成熟起來(lái)的一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域,。數(shù)字圖像處理技術(shù)其實(shí)就是利用各種數(shù)字硬件與計(jì)算機(jī),，對(duì)圖像信息通過(guò)轉(zhuǎn)換而得到的電信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算，例如圖像去噪,、圖像分割,、提取特征、圖像增強(qiáng),、圖像復(fù)原等,，以便提高圖像的實(shí)用性。其特點(diǎn)是處理精度比較高,，并且能夠?qū)μ幚碥浖M(jìn)行改進(jìn)來(lái)優(yōu)化處理效果,，操作比較方便，但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般很大,，因此處理速度有待提高,。

由于數(shù)字圖像處理的方便性和靈活性，因此數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為了圖像處理領(lǐng)域中的主流,。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要涉及到的關(guān)鍵技術(shù)有：圖像的采集與數(shù)字化,、圖像的編碼、圖像的增強(qiáng),、圖像恢復(fù),、圖像分割、圖像分析等。

圖像的采集與數(shù)字化：就是通過(guò)量化和取樣將一個(gè)自然圖像轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠處理的數(shù)字形式,。

圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來(lái)壓縮圖像的信息量,，以便能夠滿足存儲(chǔ)和傳輸?shù)囊蟆?/p>

圖像的增強(qiáng)：圖像的增強(qiáng)其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機(jī)器能夠很容易分析的形式，圖像增強(qiáng)方法一般有：直方圖處理,、灰度等級(jí),、偽彩色處理、邊緣銳化,、干擾抵制,。

圖像的恢復(fù)：圖像恢復(fù)的目的是減少或除去在獲得圖像的過(guò)程中因?yàn)楦鞣N原因而產(chǎn)生的退化，可能是由于光學(xué)系統(tǒng)的離焦或像差,、被攝物與攝像系統(tǒng)兩者之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng),、光學(xué)或電子系統(tǒng)的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統(tǒng)之間的大氣湍流等等。

圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區(qū)域,，其中每一個(gè)區(qū)域都是像素的一個(gè)連續(xù)集,，通常采用區(qū)域法或者尋求區(qū)域邊界的境界法。

圖像分析：圖像分析是指從圖像中抽取某些有用的信息,、數(shù)據(jù)或度量,其目的主要是想得到某種數(shù)值結(jié)果,。圖像分析的內(nèi)容跟人工智能、模式識(shí)別的研究領(lǐng)域有一定的交叉,。

數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1）數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息,，處理信息量很大。因此對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度,、存儲(chǔ)容量等要求較高,。

2）數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語(yǔ)言信息相比,占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級(jí),。所以在成像,、傳輸、存儲(chǔ),、處理,、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上技術(shù)難度較大，成本亦高,。這就對(duì)頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求,。

3）數(shù)字圖像中各個(gè)像素不是獨(dú)立的，其相關(guān)性大,。在圖像畫(huà)面上,，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。所以,，圖像處理中信息壓縮的潛力很大,。圖像受人的因素影響較大,，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評(píng)價(jià)的。

數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在4個(gè)方面,。

1）再現(xiàn)性好,。數(shù)字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會(huì)因圖像的存儲(chǔ)、傳輸或復(fù)制等一系列變換操作而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的退化,。只要圖像在數(shù)字化時(shí)準(zhǔn)確地表現(xiàn)了原稿,，那么數(shù)字圖像處理過(guò)程始終能保持圖像的再現(xiàn)。

2）處理精度高,。將一幅模擬圖像數(shù)字化為任意大小的二維數(shù)組,，主要取決于圖像數(shù)字化設(shè)備的能力。

3）適用面寬,。圖像可以來(lái)自多種信息源,它們可以是可見(jiàn)光圖像,，也可以是不可見(jiàn)的波譜圖像。只要針對(duì)不同的圖像信息源,，采取相應(yīng)的圖像信息采集措施,，圖像的數(shù)字處理方法適用于任何一種圖像。

4）靈活性高,。圖像處理大體上可分為圖像的像質(zhì)改善、圖像分析和圖像重建三大部分,，每一部分均包含豐富的內(nèi)容,。

通過(guò)一學(xué)期的課程學(xué)習(xí)我們雖說(shuō)還沒(méi)有完全掌握數(shù)字圖像處理技術(shù)，但也收獲了不少,，對(duì)于數(shù)字圖像方面的知識(shí)有了深入的了解,，更加理解了數(shù)字圖像的本質(zhì)，即是一些數(shù)字矩陣,，但灰度圖像和彩色圖像的矩陣形式是不同的,。對(duì)于一些耳熟能詳?shù)臄?shù)字圖像相關(guān)術(shù)語(yǔ)有了明確的認(rèn)識(shí)，比如常見(jiàn)的：像素（衡量圖像的大?。?、分辨率（衡量圖像的清晰程度）、位圖（放大后會(huì)失真）,、矢量圖（經(jīng)過(guò)放大不會(huì)失真）等大家都能叫上口卻知識(shí)模糊的名詞,。也了解圖像處理技術(shù)中一些常用處理技術(shù)的實(shí)質(zhì)，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰,，增強(qiáng)圖像的邊緣等細(xì)節(jié),。而平滑處理是的目的是消除噪聲，模糊圖像,，在提取大目標(biāo)之前去除小的細(xì)節(jié)或彌合目標(biāo)間的縫隙,。對(duì)常提的rgb圖像和灰度圖像有了明確的理解,，這對(duì)大家以后應(yīng)用photoshop等圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。更重要的是學(xué)習(xí)到了數(shù)字圖像處理的思想,。通過(guò)學(xué)習(xí)也是對(duì)c++編程應(yīng)用的很好的實(shí)踐與復(fù)習(xí),。

數(shù)字圖像處理心得篇三

數(shù)字圖像處理心得體會(huì)

姓

名:

學(xué)

號(hào):

201203284

班

級(jí):

計(jì)科11202

序

號(hào):

院

系:

計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院

在這一學(xué)期，我選修了《數(shù)字圖像處理》這門(mén)專業(yè)選修課,，同時(shí),，老師還講授了一些圖片處理的知識(shí)。在這里,，梳理一下這學(xué)期學(xué)到的知識(shí),，并提出一些我對(duì)這門(mén)課程的建議。

圖像處理是指對(duì)圖像信息進(jìn)行加工,，從而滿足人類的心理,、視覺(jué)或者應(yīng)用的需求的一種行為。圖像處理方法一般有數(shù)字法和光學(xué)法兩種,，其中數(shù)字法的優(yōu)勢(shì)很明顯,，已經(jīng)被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中，相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用空間將會(huì)更加廣泛,。數(shù)字圖像處理又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理,，它是指將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并利用計(jì)算機(jī)對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程。數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和vlsl的發(fā)展而產(chǎn)生,、發(fā)展和不斷成熟起來(lái)的一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域,。數(shù)字圖像處理技術(shù)其實(shí)就是利用各種數(shù)字硬件與計(jì)算機(jī)，對(duì)圖像信息通過(guò)轉(zhuǎn)換而得到的電信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算,，例如圖像去噪,、圖像分割、提取特征,、圖像增強(qiáng),、圖像復(fù)原等，以便提高圖像的實(shí)用性,。其特點(diǎn)是處理精度比較高,，并且能夠?qū)μ幚碥浖M(jìn)行改進(jìn)來(lái)優(yōu)化處理效果，操作比較方便,，但是由于數(shù)字圖像需要處理的數(shù)據(jù)量一般很大,，因此處理速度有待提高。目前,，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度得到了很大程度的提高。在短短的歷史中,，它卻廣泛應(yīng)用于幾乎所有與成像有關(guān)的領(lǐng)域,，在理論上和實(shí)際應(yīng)用上都取得了巨大的成就,。

1.數(shù)字圖像處理需用到的關(guān)鍵技術(shù)

由于數(shù)字圖像處理的方便性和靈活性，因此數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)成為了圖像處理領(lǐng)域中的主流,。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要涉及到的關(guān)鍵技術(shù)有：圖像的采集與數(shù)字化,、圖像的編碼、圖像的增強(qiáng),、圖像恢復(fù),、圖像分割、圖像分析等,。圖像的采集與數(shù)字化：就是通過(guò)量化和取樣將一個(gè)自然圖像轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠處理的數(shù)字形式,。圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來(lái)壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲(chǔ)和傳輸?shù)囊?。圖像的增強(qiáng)：圖像的增強(qiáng)其主要目的是使圖像變得清晰或者將其變換為機(jī)器能夠很容易分析的形式,，圖像增強(qiáng)方法一般有：直方圖處理、灰度等級(jí),、偽彩色處理,、邊緣銳化、干擾抵制,。圖像的恢復(fù)：圖像恢復(fù)的目的是減少或除去在獲得圖像的過(guò)程中因?yàn)楦鞣N原因而產(chǎn)生的退化,，可能是由于光學(xué)系統(tǒng)的離焦或像差、被攝物與攝像系統(tǒng)兩者之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng),、光學(xué)或電子系統(tǒng)的噪聲與介于被攝像物跟攝像系統(tǒng)之間的大氣湍流等等,。

圖像的分割：圖像分割是將圖像劃分為一些互相不重疊的區(qū)域，其中每一個(gè)區(qū)域都是像素的一個(gè)連續(xù)集,，通常采用區(qū)域法或者尋求區(qū)域邊界的境界法。

圖像分析：圖像分析是指從圖像中抽取某些有用的信息,、數(shù)據(jù)或度量,其目的主要是想得到某種數(shù)值結(jié)果,。圖像分析的內(nèi)容跟人工智能、模式識(shí)別的研究領(lǐng)域有一定的交叉,。

2.數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)

數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1）數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息,，處理信息量很大。因此對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度,、存儲(chǔ)容量等要求較高,。2）數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語(yǔ)言信息相比,占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級(jí),。所以在成

像,、傳輸、存儲(chǔ),、處理,、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上技術(shù)難度較大,，成本亦高。這就對(duì)頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求,。

3）數(shù)字圖像中各個(gè)像素不是獨(dú)立的,，其相關(guān)性大。在圖像畫(huà)面上,，經(jīng)常有很多像素有相同

或接近的灰度,。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大,。

4）數(shù)字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大,，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評(píng)價(jià)的。

3.數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)

數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在4個(gè)方面,。

1）再現(xiàn)性好,。數(shù)字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于它不會(huì)因圖像的存儲(chǔ)、傳輸或

復(fù)制等一系列變換操作而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的退化,。只要圖像在數(shù)字化時(shí)準(zhǔn)確地表現(xiàn)了原稿,，那么數(shù)字圖像處理過(guò)程始終能保持圖像的再現(xiàn)。

2）處理精度高,。將一幅模擬圖像數(shù)字化為任意大小的二維數(shù)組,，主要取決于圖像數(shù)字化設(shè)

備的能力。3）適用面寬,。圖像可以來(lái)自多種信息源,它們可以是可見(jiàn)光圖像,，也可以是不可見(jiàn)的波譜圖

像。只要針對(duì)不同的圖像信息源,，采取相應(yīng)的圖像信息采集措施,，圖像的數(shù)字處理方法適用于任何一種圖像。

4）靈活性高,。圖像處理大體上可分為圖像的像質(zhì)改善,、圖像分析和圖像重建三大部分，每

一部分均包含豐富的內(nèi)容,。4.數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域

圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源,，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面,，隨著人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大,圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之不斷擴(kuò)大,。航天和航空技術(shù)：在飛機(jī)遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)中用配備有高級(jí)計(jì)算機(jī)的圖像處理系統(tǒng)來(lái)判讀分析，既節(jié)省人力又加快了速度,，還可以從照片中提取人工所不能發(fā)現(xiàn)的大量有用情報(bào),。生物醫(yī)學(xué)工程：除了ct技術(shù)之外，還有對(duì)醫(yī)用顯微圖像的處理分析,，如紅細(xì)胞,、白細(xì)胞分類,，染色體分析，癌細(xì)胞識(shí)別等,。

通信工程：當(dāng)前通信的主要發(fā)展方向是聲音,、文字、圖像和數(shù)據(jù)結(jié)合的多媒體通信,。在一定意義上講,，編碼壓縮是這些技術(shù)成敗的關(guān)鍵。除了已應(yīng)用較廣泛的熵編碼,、dpcm編碼,、變換編碼外，目前國(guó)內(nèi)外正在大力開(kāi)發(fā)研究新的編碼方法,，如分行編碼,、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、小波變換圖像壓縮編碼等,。工業(yè)和工程領(lǐng)域：圖像處理技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用,，如自動(dòng)裝配線中檢測(cè)零件的質(zhì)量并對(duì)零件進(jìn)行分類，印刷電路板疵病檢查,，彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析,，流體力學(xué)圖片的阻力和升力分析,郵政信件的自動(dòng)分揀，在一些有毒,、放射性環(huán)境內(nèi)識(shí)別工件及物體的形狀和排列狀態(tài),，先進(jìn)的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)中采用工業(yè)視覺(jué)等等。

軍事方面：圖像處理和識(shí)別主要用于導(dǎo)彈的精確末制導(dǎo),各種偵察照片的判讀,，具有圖像傳輸,、存儲(chǔ)和顯示的軍事自動(dòng)化指揮系統(tǒng)，飛機(jī),、坦克和軍艦?zāi)M訓(xùn)練系統(tǒng)等,；公安業(yè)務(wù)圖片的判讀分析，指紋識(shí)別,，人臉鑒別,，不完整圖片的復(fù)原,，以及交通監(jiān)控,、事故分析等。文化藝術(shù)：電視畫(huà)面的數(shù)字編輯,、動(dòng)畫(huà)的制作,、電子圖像游戲、紡織工藝品設(shè)計(jì),、服裝設(shè)計(jì)與制作,、發(fā)型設(shè)計(jì),、文物資料照片的復(fù)制和修復(fù)、運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作分析和評(píng)分等等,。

視頻和多媒體系統(tǒng)：電視制作系統(tǒng)廣泛使用的圖像處理,、變換、合成,，多媒體系統(tǒng)中靜止圖像和動(dòng)態(tài)圖像的采集,、壓縮、處理,、存貯和傳輸?shù)取?/p>

電子商務(wù)：圖像處理技術(shù)在電子商務(wù)中也大有可為,如身份認(rèn)證,、產(chǎn)品防偽、水印技術(shù)等,。

在這門(mén)課程的最后,，老師給我們講授了數(shù)字視頻處理，讓我們了解到數(shù)字視頻就是以數(shù)字形式記錄的視頻,，和模擬視頻相對(duì)的,。數(shù)字視頻有不同的產(chǎn)生方式，存儲(chǔ)方式和播出方式,。比如通過(guò)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)直接產(chǎn)生數(shù)字視頻信號(hào),，存儲(chǔ)在數(shù)字帶，p2卡,，藍(lán)光盤(pán)或者磁盤(pán)上,，從而得到不同格式的數(shù)字視頻。然后通過(guò)pc,，特定的播放器等播放出來(lái),。了解了數(shù)字視頻發(fā)展過(guò)程和視頻壓縮的概念和分類等。

photoshop是adobe公司旗下最為出名的圖像處理軟件之一,，集圖像掃描,、編輯修改、圖像制作,、廣告創(chuàng)意,，圖像輸入與輸出于一體的圖形圖像處理軟件，深受廣大平面設(shè)計(jì)人員和電腦美術(shù)愛(ài)好者的喜愛(ài),。

如果能理論和實(shí)踐相結(jié)合,，相信我們會(huì)把數(shù)字圖像處理理解的跟透徹，同時(shí)也鍛煉了大家的動(dòng)手能力,。希望老師能考慮我的這點(diǎn)建議,，多開(kāi)設(shè)實(shí)際動(dòng)手的課程。

數(shù)字圖像是我們生活中接觸最多的圖像各類，它伴隨人們的生活,、學(xué)習(xí),、工作，并在軍事,、醫(yī)學(xué),、和工業(yè)方面發(fā)揮著極大的作用，可謂隨處可見(jiàn),，尤其在生活方面作為學(xué)生的我們會(huì)在外出旅游,、生活、工作中拆下許多數(shù)字相片,，現(xiàn)在已進(jìn)入信息化時(shí)代,，圖像作為信息的重要載體在信息傳輸方面有著聲音、文字等信息載體不可替代的作用,，并且近年來(lái)圖像處理領(lǐng)域,，數(shù)字圖像處理技術(shù)取得了飛速發(fā)展，作為計(jì)算機(jī)類專業(yè)的大學(xué)生更加有必要對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)有一定的掌握,，而大多人對(duì)于數(shù)字圖像的知識(shí)卻不全面,，甚至一些基礎(chǔ)知識(shí)也很模糊，比如各類繁多的各種圖像格式之間的特點(diǎn),，不同的情況該用何種圖像格式,，還有關(guān)于圖像的一些基本術(shù)語(yǔ)也不甚了解，尤為重要的是對(duì)于一些由于拍攝問(wèn)題導(dǎo)致的令人不甚滿意的照片該如何處理,，或者如何對(duì)一些照片進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)特殊的表現(xiàn)效果,。所以對(duì)于數(shù)字圖像處理這門(mén)課大家有著極大興趣，在選課時(shí)幾乎所有人都選了這門(mén)課,。其中有的同學(xué)由于簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)過(guò)photoshop軟件,，因此對(duì)于數(shù)字圖像處理已經(jīng)有了一些基礎(chǔ)，更加想利用這門(mén)課的學(xué)習(xí)加深自己數(shù)字圖像處理的理解并提高在數(shù)字圖像處理方面的能力,。

通過(guò)一學(xué)期的課程學(xué)習(xí)我們雖說(shuō)還沒(méi)有完全掌握數(shù)字圖像處理技術(shù),，但也收獲了不少，對(duì)于數(shù)字圖像方面的知識(shí)有了深入的了解,，更加理解了數(shù)字圖像的本質(zhì),，即是一些數(shù)字矩陣，但灰度圖像和彩色圖像的矩陣形式是不同的,。對(duì)于一些耳熟能詳?shù)臄?shù)字圖像相關(guān)術(shù)語(yǔ)有了明確的認(rèn)識(shí),，比如常見(jiàn)的：像素（衡量圖像的大小）,、分辨率（衡量圖像的清晰程度）,、位圖（放大后會(huì)失真）、矢量圖（經(jīng)過(guò)放大不會(huì)失真）等大家都能叫上口卻知識(shí)模糊的名詞,。也了解圖像處理技術(shù)中一些常用處理技術(shù)的實(shí)質(zhì),，比如銳化處理是使模糊的圖像變清晰，增強(qiáng)圖像的邊緣等細(xì)節(jié),。而平滑處理是的目的是消除噪聲,，模糊圖像，在提取大目標(biāo)之前去除小的細(xì)節(jié)或彌合目標(biāo)間的縫隙,。對(duì)常提的rgb圖像和灰度圖像有了明確的理解,，這對(duì)大家以后應(yīng)用photoshop等圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。更重要的是學(xué)習(xí)到了數(shù)字圖像處理的思想,。通過(guò)學(xué)習(xí)也是對(duì)c++編程應(yīng)用的很好的實(shí)踐與復(fù)習(xí),。

當(dāng)然通過(guò)這些課程學(xué)習(xí)還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，也有許多同學(xué)收獲甚微,，我總結(jié)了下大家后期的學(xué)習(xí)態(tài)度與前期的學(xué)習(xí)熱情相差很大的原因,。剛開(kāi)始大家是有很高的熱情學(xué)習(xí)這門(mén)課的，可是隨著課程的逐漸深入學(xué)習(xí),，大家漸漸發(fā)現(xiàn)課程講授內(nèi)容與自己起初想學(xué)的實(shí)用圖像處理技術(shù)是有很大的差別的,，大家更著眼于如何利用一些軟件、技術(shù)去處理圖像而得到滿意的效果,，或者進(jìn)行一些圖像的創(chuàng)意設(shè)計(jì),，可是課程的內(nèi)容更偏重于如何通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)如何對(duì)圖像進(jìn)行一些類似于銳化、邊緣提取,、模糊,、去除噪聲等基礎(chǔ)功能的實(shí)現(xiàn)，這其中涉及很多算法,、函數(shù),，需要扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)，并且需要利用大量時(shí)間在課下編寫(xiě)代碼,，實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行調(diào)試,，然而大部分人的編程實(shí)踐能力以及編程能力還有待提高，尤其是對(duì)于矩陣進(jìn)行操作的編程尤為是個(gè)考驗(yàn),，并且后半學(xué)期課程任務(wù)較重,，加上隊(duì)里的事務(wù)也很多，時(shí)間不是很充裕,，這對(duì)于需要大量實(shí)踐的數(shù)字圖像處理課程就是個(gè)很大的問(wèn)題,。

在老師授課方面建議可以在課上多進(jìn)行具體操作，這樣可以提起大家學(xué)習(xí)的興趣,，也可以讓大家在課下積極準(zhǔn)備,，然后在上課由學(xué)員進(jìn)行演示,，還可以加入一些數(shù)字圖像處理的經(jīng)典范例，加深同學(xué)們的學(xué)習(xí)熱情,。

數(shù)字圖像處理心得篇四

數(shù)字圖像處理

實(shí)驗(yàn)報(bào)告

目錄

1.數(shù)字圖像處理簡(jiǎn)介

2.實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果及代碼展示

5.算法綜述

優(yōu)勢(shì)

7.總結(jié)

8.存在問(wèn)題

一,、數(shù)字圖像處理簡(jiǎn)介

圖像處理，是對(duì)圖像進(jìn)行分析,、加工,、和處理，使其滿足視覺(jué),、心理以及其他要求的技術(shù),。圖像處理是信號(hào)處理在圖像域上的一個(gè)應(yīng)用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ),，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理,。此外，基于光學(xué)理論的處理方法依然占有重要的地位,。

圖像處理是信號(hào)處理的子類,，另外與計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域也有密切的關(guān)系,。

傳統(tǒng)的一維信號(hào)處理的方法和概念很多仍然可以直接應(yīng)用在圖像處理上,，比如降噪、量化等,。然而,，圖像屬于二維信號(hào)，和一維信號(hào)相比,，它有自己特殊的一面,，處理的方式和角度也有所不同。

二,、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

鞏固所學(xué)知識(shí),，提高所學(xué)能力

三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

利用matlab的gui程序設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖像處理程序,，并含有如下基本功能： 1.讀入一幅rgb圖像,，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個(gè)窗口內(nèi)分成三個(gè)子窗口來(lái)分別顯示rgb圖像和灰度圖像,，注上文字標(biāo)題 2.對(duì)給定圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)

3．對(duì)給定的圖像添加噪聲（椒鹽噪聲,、高斯噪聲）

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及代碼展示

1.軟件設(shè)計(jì)界面

2.各模塊功能展示以及程序代碼

（1）讀入一幅rgb圖像,，變換為灰度圖像和二值圖像,，并在同一個(gè)窗口內(nèi)分成三個(gè)子窗口來(lái)分別顯示rgb圖像和灰度圖像，注上文字標(biāo)題

效果展示：

代碼：

a = imread('c:documents and ');

i = rgb2gray(a);i = im2bw(a,0.5);

subplot(3,1,1);imshow(a);title('源圖像')subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度圖像')subplot(3,1,3);imshow(i);title('二值圖像')

（2）圖像旋轉(zhuǎn) 原圖

效果展示：

代碼：

clc;clear all;close all;

img=imread('d:my documentsmy ');img=double(img);[h w]=size(img);alpha=pi/4;

wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha);hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha);wnew=ceil(wnew);

hnew=ceil(hnew);u0=w*sin(alpha);

t=[cos(alpha),sin(alpha);-sin(alpha),cos(alpha)];imgnew2=zeros(hnew,wnew);imgnew1=zeros(hnew,wnew);for u=1:hnew

for v=1:wnew

tem=t*([u;v]-[u0;0]);x=tem(1);y=tem(2);if x>=1&&x<=h&&y>=1&&y<=w x_low=floor(x);x_up=ceil(x);y_low=floor(y);y_up=ceil(y);if(x-x_low)<=(x_up-x)x=x_low;

else

x=x_up;

end

if(y-y_low)<=(y_up-y)y=y_low;

else

y=y_up;

end

p1=img(x_low,y_low);p2=img(x_up,y_low);p3=img(x_low,y_low);p4=img(x_up,y_up);s=x-x_low;t=y-y_low;imgnew1(u,v)=img(x,y);

imgnew2(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;end

end end

figure;imshow(imgnew2,[]);b=imrotate(img,alpha/pi*180);figure;imshow(b,[]);

（3）對(duì)給定的圖像添加噪聲（斑點(diǎn)噪聲,、高斯噪聲）效果展示：

代碼：

i= imread('d:my documentsmy ');figure,subplot(211);imshow(i);title('原圖');j1=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);

subplot(223);imshow(j);title('添加高斯噪聲');j=imnoise(i,'speckle',0.04);

subplot(224);imshow(j);title('添加斑點(diǎn)噪聲');

五,、算法綜述 灰度圖像：

一幅完整的圖像,，是由紅色、綠色,、藍(lán)色三個(gè)通道組成的,。紅色、綠色,、藍(lán)色三個(gè)通道的縮覽圖都是以灰度顯示的。用不同的灰度色階來(lái)表示“ 紅,，綠,，藍(lán)”在圖像中的比重。通道中的純白,，代表了該色光在此處為最高亮度,，亮度級(jí)別是255。

通道是整個(gè)photoshop顯示圖像的基礎(chǔ),。色彩的變動(dòng),，實(shí)際上就是間接在對(duì)通道灰度圖進(jìn)行調(diào)整。通道是photoshop處理圖像的核心部分,，所有的色彩調(diào)整工具都是圍繞在這個(gè)核心周?chē)褂玫摹?/p>

在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中,，灰度數(shù)字圖像是每個(gè)像素只有一個(gè)采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度,，盡管理論上這個(gè)采樣可以任何顏色的不同深淺,，甚至可以是不同亮度上的不同顏色?；叶葓D像與黑白圖像不同,，在計(jì)算機(jī)圖像領(lǐng)域中黑白圖像只有黑色與白色兩種顏色；灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級(jí)的顏色深度,。但是,，在數(shù)字圖像領(lǐng)域之外，“黑白圖像”也表示“灰度圖像”,，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”,。在一些關(guān)于數(shù)字圖像的文章中單色圖像等同于灰度圖像，在另外一些文章中又等同于黑白圖像,?；叶葓D像經(jīng)常是在單個(gè)電磁波頻譜如可見(jiàn)光內(nèi)測(cè)量每個(gè)像素的亮度得到的。

用于顯示的灰度圖像通常用每個(gè)采樣像素 8 位的非線性尺度來(lái)保存,，這樣可以有 256 級(jí)灰度,。這種精度剛剛能夠避免可見(jiàn)的條帶失真，并且非常易于編程,。在醫(yī)學(xué)圖像與遙感圖像這些技術(shù)應(yīng)用中經(jīng)常采用更多的級(jí)數(shù)以充分利用每個(gè)采樣 10 或 12 位的傳感器精度,，并且避免計(jì)算時(shí)的近似誤差,。在這樣的應(yīng)用領(lǐng)域每個(gè)采樣 16 位即 65536 級(jí)得到流行。

二值圖像：

是指每個(gè)像素不是黑就是白,，其灰度值沒(méi)有中間過(guò)渡的圖像,。二值圖像一般用來(lái)描述文字或者圖形，其優(yōu)點(diǎn)是占用空間少,，缺點(diǎn)是,，當(dāng)表示人物，風(fēng)景的圖像時(shí),，二值圖像只能描述其輪廓,，不能描述細(xì)節(jié)。這時(shí)候要用更高的灰度級(jí),。

二值圖像是每個(gè)像素只有兩個(gè)可能值的數(shù)字圖像,。人們經(jīng)常用黑白、b&w,、單色圖像表示二值圖像,，但是也可以用來(lái)表示每個(gè)像素只有一個(gè)采樣值的任何圖像，例如灰度圖像等,。

二值圖像中所有的像素只能從0和1這兩個(gè)值中取,，因此在matlab中，二值圖像用一個(gè)由0和1組成的二維矩陣表示,。這兩個(gè)可取的值分別對(duì)應(yīng)于關(guān)閉和打開(kāi),，關(guān)閉表征該像素處于背景，而打開(kāi)表征該像素處于前景,。以這種方式來(lái)操作圖像可以更容易識(shí)別出圖像的結(jié)構(gòu)特征,。二值圖像操作只返回與二值圖像的形式或結(jié)構(gòu)有關(guān)的信息，如果希望對(duì)其他類型的圖像進(jìn)行同樣的操作,，則首先要將其轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制的圖像格式,，可以通過(guò)調(diào)用matlab提供的im2bw（）來(lái)實(shí)現(xiàn)。

二值圖像經(jīng)常出現(xiàn)在數(shù)字圖像處理中作為圖像掩碼或者在圖像分割,、二值化和dithering的結(jié)果中出現(xiàn),。一些輸入輸出設(shè)備，如激光打印機(jī),、傳真機(jī),、單色計(jì)算機(jī)顯示器等都可以處理二值圖像。

二值圖像經(jīng)常使用位圖格式存儲(chǔ),。

二值圖像可以解釋為二維整數(shù)格z,，圖像變形處理領(lǐng)域很大程度上就是受到這個(gè)觀點(diǎn)啟發(fā)。

圖像旋轉(zhuǎn)：

圖像旋轉(zhuǎn)是指圖像以某一點(diǎn)為中心旋轉(zhuǎn)一定的角度,形成一幅新的圖像的過(guò)程,。當(dāng)然這個(gè)點(diǎn)通常就是圖像的中心,。既然是按照中心旋轉(zhuǎn),自然會(huì)有這樣一個(gè)屬性：旋轉(zhuǎn)前和旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)離中心的位置不變.根據(jù)這個(gè)屬性,我們可以得到旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)的坐標(biāo)與原坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,。由于原圖像的坐標(biāo)是以左上角為原點(diǎn)的,所以我們先把坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為以圖像中心為原點(diǎn)。假設(shè)原圖像的寬為w,高為h,（x0,y0）為原坐標(biāo)內(nèi)的一點(diǎn),轉(zhuǎn)換坐標(biāo)后的點(diǎn)為（x1,y1）,。那么不難得到： x1 = x0-w/2;y1 =-y0 + h/2;在新的坐標(biāo)系下,假設(shè)（x0,y0）距離原點(diǎn)的距離為r,點(diǎn)與原點(diǎn)之間的連線與x軸的夾角為b,旋轉(zhuǎn)的角度為a,旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)為（x1,y1）

噪聲：

是電路或系統(tǒng)中不含信息量的電壓或電流,。在工業(yè)與自然界中，存在著各種干擾源（噪聲源）,，如大功率電力電子器件的接入,、大功率用電設(shè)備的開(kāi)啟與斷開(kāi)、雷擊閃電等都會(huì)使空間電場(chǎng)和磁場(chǎng)產(chǎn)生有序或無(wú)序的變化,，這些都是干擾源（或噪聲源）,。這些源產(chǎn)生的電磁波或尖峰脈沖通過(guò)磁、電耦合或是通過(guò)電源線等路徑進(jìn)入放大電路,，各種電氣設(shè)備,，形成各種形式的干擾,。

斑點(diǎn)噪聲：

斑點(diǎn)噪聲是sar成像系統(tǒng)的一大特色,，源自基本分辨單元內(nèi)地物的隨機(jī)散射，在圖像上表現(xiàn)為信號(hào)相關(guān)（如在空間上相關(guān)）的小斑點(diǎn),，它既降低了圖像的畫(huà)面質(zhì)量,，又嚴(yán)重影響圖像的自動(dòng)分割、分類,、目標(biāo)檢測(cè)以及其它定量專題信息的提取,。

sar圖像斑點(diǎn)噪聲的去除一方面要抑制圖像均勻區(qū)域斑點(diǎn)噪聲，另一方面要保持圖像邊緣和紋理細(xì)節(jié)信息,。sar斑點(diǎn)噪聲的抑制可通過(guò)非相干多視處理,，也可使用空間域?yàn)V波實(shí)現(xiàn)。非相干多視處理會(huì)降低圖像的地面分辨率,。因此,，涌現(xiàn)出了一系列空間域?yàn)V波方法，如均值濾波,、中值濾波,、lee濾波、kuan濾波,、frost濾波,、sigma濾波以及gamma map濾波等。但這類算法存在自身無(wú)法克服的矛盾：一方面為增強(qiáng)斑點(diǎn)去噪效果需選較大的濾波窗口,，另一方面為保持圖像的實(shí)際分辨率要求所選的窗口較小,。

高斯噪聲：

所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從高斯分布（即正態(tài)分布）的一類噪聲。如果一個(gè)噪聲,，它的幅度分布服從高斯分布,，而它的功率譜密度又是均勻分布的,，則稱它為高斯白噪聲。高斯白噪聲的二階矩不相關(guān),，一階矩為常數(shù),，是指先后信號(hào)在時(shí)間上的相關(guān)性。高斯白噪聲包括熱噪聲和散粒噪聲,。

實(shí)驗(yàn)中是通過(guò)matlab自帶的函數(shù)產(chǎn)生噪聲,，各函數(shù)如下： j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.05);%添加椒鹽噪聲

j2=imnoise(i,'gaussian',0,0.03);

%添加均值為0，方差為0.03的高斯噪聲,。

六,、matlab優(yōu)勢(shì)

matlab是一個(gè)包含大量算法的集合。其可以快捷的實(shí)現(xiàn)用戶所需的各種計(jì)算功能,。函數(shù)中所使用的算法都是科研和工程計(jì)算中的最新研究成果,，而前經(jīng)過(guò)了各種優(yōu)化和差錯(cuò)處理。在通常情況下,，可以用它來(lái)代替底層編程語(yǔ)言,，如c和c++。在計(jì)算要求相同的情況下,，使用matlab的編程工作量會(huì)大大減少,。matlab的這些函數(shù)集包括從最簡(jiǎn)單最基本的函數(shù)到諸如矩陣，特征向量,、快速傅立葉變換的復(fù)雜函數(shù),。函數(shù)所能解決的問(wèn)題其大致包括矩陣運(yùn)算和線性方程組的求解、微分方程及偏微分方程的組的求解,、符號(hào)運(yùn)算,、傅立葉變換和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析、工程中的優(yōu)化問(wèn)題,、稀疏矩陣運(yùn)算,、復(fù)數(shù)的各種運(yùn)算、三角函數(shù)和其他初等數(shù)學(xué)運(yùn)算,、多維數(shù)組操作以及建模動(dòng)態(tài)仿真等,。圖形處理功能

圖形處理功能matlab自產(chǎn)生之日起就具有方便的數(shù)據(jù)可視化功能，以將向量和矩陣用圖形表現(xiàn)出來(lái),，并且可以對(duì)圖形進(jìn)行標(biāo)注和打印,。高層次的作圖包括二維和三維的可視化、圖象處理,、動(dòng)畫(huà)和表達(dá)式作圖,。可用于科學(xué)計(jì)算和工程繪圖。新版本的matlab對(duì)整個(gè)圖形處理功能作了很大的改進(jìn)和完善,，使它不僅在一般數(shù)據(jù)可視化軟件都具有的功能（例如二維曲線和三維曲面的繪制和處理等）方面更加完善,，而且對(duì)于一些其他軟件所沒(méi)有的功能（例如圖形的光照處理、色度處理以及四維數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等）,，matlab同樣表現(xiàn)了出色的處理能力,。同時(shí)對(duì)一些特殊的可視化要求，例如圖形對(duì)話等,，matlab也有相應(yīng)的功能函數(shù),，保證了用戶不同層次的要求。另外新版本的matlab還著重在圖形用戶界面（gui）的制作上作了很大的改善,，對(duì)這方面有特殊要求的用戶也可以得到滿足

模塊集合工具箱

matlab對(duì)許多專門(mén)的領(lǐng)域都開(kāi)發(fā)了功能強(qiáng)大的模塊集和工具箱,。一般來(lái)說(shuō)，它們都是由特定領(lǐng)域的專家開(kāi)發(fā)的,，用戶可以直接使用工具箱學(xué)習(xí),、應(yīng)用和評(píng)估不同的方法而不需要自己編寫(xiě)代碼。目前,，matlab已經(jīng)把工具箱延伸到了科學(xué)研究和工程應(yīng)用的諸多領(lǐng)域,，諸如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫(kù)接口,、概率統(tǒng)計(jì),、樣條擬合,、優(yōu)化算法,、偏微分方程求解、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、小波分析,、信號(hào)處理、圖像處理,、系統(tǒng)辨識(shí),、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、lmi控制,、魯棒控制,、模型預(yù)測(cè)、模糊邏輯,、金融分析,、地圖工具、非線性控制設(shè)計(jì),、實(shí)時(shí)快速原型及半物理仿真,、嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、定點(diǎn)仿真,、dsp與通訊,、電力系統(tǒng)仿真等,，都在工具箱（toolbox）家族中有了自己的一席之地。

七,、總結(jié)

運(yùn)用matlab軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理,，讓我鞏固了之前所學(xué)的知識(shí)，同時(shí)也在這次作業(yè)中更加了解到matlab語(yǔ)言在生活中的運(yùn)用環(huán)境和掌握這門(mén)語(yǔ)言的重要性

八,、存在問(wèn)題

1.在進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí)要不要講圖像先進(jìn)行平滑處理,？ 2.如何增加這個(gè)算法的準(zhǔn)確度

3.在此次作業(yè)中，為何添加椒鹽噪聲時(shí)無(wú)法顯示

數(shù)字圖像處理心得篇五

中南大學(xué)

數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn) 實(shí)驗(yàn)名稱：空間濾波和頻域?yàn)V波

班級(jí)：電子信息0802班

姓名：李哲 學(xué)號(hào)：0909080609 實(shí)驗(yàn)日期：2010年12月22日

目錄

一,，實(shí)驗(yàn)?zāi)康???????????????????????3 二,，給圖像添加噪聲????????????????????4 三，對(duì)被噪聲污染的圖像進(jìn)行中值濾波和均值濾波???????5 四,，對(duì)圖像進(jìn)行空間域的銳化????????????????6 五,，matlab以外函數(shù)空間濾波和圖像銳化??????????7 六，自帶函數(shù)傅立葉變換和反變換??????????????8 七,，低通濾波器程序????????????????????9 八,，心得體會(huì) ??????????????????????10 九，參考文獻(xiàn) ??????????????????????10

一,、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1,，空間濾波：

圖像平滑主要目的是減少噪聲。噪聲有很多種類,，不同的噪聲有不同的抑制措施,。本實(shí)驗(yàn)要求用平滑線性濾波和中值濾波2種最典型、最常用的處理算法進(jìn)行程序設(shè)計(jì),，學(xué)習(xí)如何對(duì)已被噪聲污染的圖像進(jìn)行“凈化”,。通過(guò)平滑處理，對(duì)結(jié)果圖像加以比較,，得出自己的實(shí)驗(yàn)結(jié)論,。學(xué)習(xí)如何用銳化處理技術(shù)來(lái)加強(qiáng)圖像的目標(biāo)邊界和圖像細(xì)節(jié)，對(duì)圖像進(jìn)行梯度算子,、拉普拉斯算子,，使圖像的某些特征（如邊緣、輪廓等）得以進(jìn)一步的增強(qiáng)及突出,。本實(shí)驗(yàn)銳化處理主要在空間域中進(jìn)行 2,，頻域?yàn)V波：

掌握傅里葉變換的基本性質(zhì)； 掌握傅里葉正變換和反變換,； 通過(guò)實(shí)驗(yàn)了解二維頻譜的分布特點(diǎn),； 掌握怎樣利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波

利用matlab程序數(shù)字圖像的傅立葉變換并且進(jìn)行頻域?yàn)V波

二，給圖像添加椒鹽噪聲或者高斯噪聲： 原理：利用matlab自帶函數(shù)添加噪聲 程序代碼：a=imread('');i=rgb2gray(a);imshow(i);j = imnoise(i,'salt & pepper',0.05);figure,imshow(j),title('椒鹽噪聲');%添加椒鹽噪聲 k = imnoise(i,'gaussian',0,0.03);

figure,imshow(k),title('高斯噪聲');%添加高斯噪聲

三，對(duì)被噪聲污染的圖像進(jìn)行中值濾波和均值濾波： 原理：自帶函數(shù)進(jìn)行中值濾波和均值濾波 源程序：a=imread('');i=rgb2gray(a);j = imnoise(i,'salt & pepper',0.05);k2=medfilt2(j,[5 5]);k3=medfilt2(j,[7 7]);imshow(j),title('原圖');figure,imshow(k2),title('中值濾波5*5模板');figure,imshow(k3),title('中值濾波7*7模板');

四,，對(duì)圖像進(jìn)行空間域的銳化： 原理：自帶函數(shù)進(jìn)行空間銳化,。源程序：i=imread('');subplot(121),imshow(i),title('原圖像');h=fspecial('sobel');i2=filter2(h ,i);subplot(122),imshow(i2),title('sobel算子銳化圖像');

五，matlab以外函數(shù)空間濾波和圖像銳化：

源程序：i = imread('');j = imnoise(i,'salt & pepper',0.02);k = medfilt2(j);imshow(j);title('噪聲干擾圖像')figure, imshow(k);title('medfilt2濾波圖像')x=j;a=2;b=2;k=floor(a*b/2)+1;[m,n]=size(x);uint8 y=zeros(m,n);funbox=zeros(a,b);temp=zeros(a*b);

for i=1:m-a

for j=1:n-b

funbox=x(i:i+a,j:j+b);

temp=funbox(:);

tempsort=sort(temp);

y(i,j)=tempsort(k);

end;end;figure, imshow(y);title('濾波圖像')

六,，利用matlab的圖像處理工具箱中提供的函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像的傅立葉變換和反變換： 源程序：

a=imread('');f=rgb2gray(a);subplot(131),imshow(f),title('原圖');f=fft2(f);% 快速傅立葉變換

subplot(132),imshow(f),title('傅里葉變換')fabs=abs(f);% 求幅頻絕對(duì)值 fc=fftshift(fabs);% 中心移位 sfc=log(1+fc);% 對(duì)數(shù)變換

ifc1=ifftshift(fc);% 中心移位的逆變換,，絕對(duì)值 if2=ifft2(ifc1);% 快速傅立葉變換的逆變換

subplot(133),imshow(if2),title('快速傅立葉變換的逆變換')

七，低通濾波器程序：

i=imread('');subplot(221),imshow(i);title('原始圖像')j1=imnoise(i,'gaussian',0.02);% 疊加高斯白噪聲

subplot(222),imshow(j1);title('添加高斯白噪聲的圖像')f=double(j1);

% 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 g=fft2(f);

% 傅立葉變換 g=fftshift(g);

[m,n]=size(g);nn=2;

% 二階巴特沃斯(butterworth)低通濾波器 d0=50;

% 設(shè)置截止頻率 m=fix(m/2);n=fix(n/2);for i=1:m for j=1:n

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));% 計(jì)算低通濾波器傳遞函數(shù)

result(i,j)=h*g(i,j);end end result=ifftshift(result);j2=ifft2(result);j3=uint8(real(j2));subplot(223),imshow(j3);title('低通濾波后圖像')

心得體會(huì)

1,，進(jìn)一步熟悉了matlab軟件,、編程以及圖像處理工具箱 2，學(xué)會(huì)利用自帶函數(shù)對(duì)圖像做簡(jiǎn)單的處理,，例如：均值化等,。3，熟練了一些基本函數(shù)的運(yùn)用,，例如fspecial,，imfilter等。4,，加深了對(duì)matlab編程的理解,。

5，對(duì)于試驗(yàn)中的出現(xiàn)的一些問(wèn)題,，懂得怎樣去處理,。6，通過(guò)實(shí)際操作,，增強(qiáng)了自己的動(dòng)手能力,，把理論用于實(shí)踐。

參考文獻(xiàn)：數(shù)字圖像處理第二版

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