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數(shù)字圖像處理論文數(shù)字圖像處理實驗論文數(shù)字圖像頻域處理增強方法及在Matlab中的實現(xiàn) 學(xué)院：理學(xué)院 班級： 姓名： 學(xué)號： 時間：2012.12.25緒論數(shù)字圖像處理是一門新興技術(shù)，隨著計算機硬件的發(fā)展，數(shù)字圖像的實時處理已經(jīng)成為可能，由于數(shù)字圖像處理的各種算法的出現(xiàn)，使得其處理速度越來越快，能更好的為人們服務(wù)。數(shù)字圖像處理是一種通過計算機采用一定的算法對圖形圖像進行處理的技術(shù)。數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)在各個領(lǐng)域上都有了比較廣泛的應(yīng)用。圖像處理的信息量很大，對處理速度的要求也比較高。MATLAB強大的運算和圖形展示功能，使圖像處理變得更加的簡單和直觀。本文介紹了MATLAB 語言的特點,基于MATLAB的數(shù)字圖像處理環(huán)境，介紹了如何利用MATLAB及其圖像處理工具箱進行數(shù)字圖像處理，并通過一些例子來說明利用MATLAB圖像處理工具箱進行圖像處理的方法。主要論述了利用MATLAB實現(xiàn)圖像增強、二值圖像分析等圖像處理。關(guān)鍵詞：MATLAB，數(shù)字圖像處理，圖像增強，二值圖像目錄第一章 緒論，介紹了課題研究目的及意義。第二章 數(shù)字圖像增強處理的基本簡介。第三章 Matlab處理圖像基本方法介紹。第四章 利用MATLAB實現(xiàn)二值圖像操作的高低通濾波與傅里葉變換。第五章 總結(jié)與展望。第一章：研究目的與意義數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing），就是利用數(shù)字計算機或者其他數(shù)字硬件，對從圖像信息轉(zhuǎn)換而得到的電信號進行某些數(shù)學(xué)運算，以提高圖像的實用性。例如從衛(wèi)星圖片中提取目標(biāo)物的特征參數(shù)，三維立體斷層圖像的重建等?？偟膩碚f，數(shù)字圖像處理包括點運算、幾何處理、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像編碼、圖像重建、模式識別等。由于計算機處理能力的不斷增強，數(shù)字圖像處理學(xué)科在飛速發(fā)展的同時，也越來越廣泛地向許多其他學(xué)科快速交叉滲透，使得圖像作為信息獲取以及信息的利用等方面也變得越來越重要。目前數(shù)字圖像處理的應(yīng)用越來越廣泛，已經(jīng)滲透到工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個領(lǐng)域，在國民經(jīng)濟中發(fā)揮越來越大的作用。第二章：圖像處理基本簡介像增強是一類基本的圖像處理技術(shù)，其目的是對圖像進行加工，以得到對具體應(yīng)用來說視覺效果更好、更有用的圖像。這里的好和有用要因具體的應(yīng)用目的和要求而異，并且所需的具體增強技術(shù)也可不同。目前常用的增強技術(shù)根據(jù)其處理所進行的空間不同，可分為基于圖像域的方法和基于變化域的方法：第一類包括各種正交變換和空間濾波等方法，其共同點是將圖像變換到其它域（如頻域）中進行處理（如濾波）后，再變換到原來的空間（域）中。第二類方法是直接在空間域中處理圖像，它包括各種統(tǒng)計方法、微分方法及其它數(shù)學(xué)方法。第三類方法是數(shù)學(xué)運算，它不同于常用的頻域和空域的方法，是建立在積分幾何和隨機集合論的基礎(chǔ)上的運算。第三章：圖像增強處理的方法簡介空間變換增強空間變換增強又包含了增強對比度和圖像求反。增強對比度實際是增強原圖像的各部分的反差。實際中往往是通過原圖中某兩個灰度值之間的動態(tài)范圍來實現(xiàn)的。對圖像求反是將原來的灰度值翻轉(zhuǎn)，簡單的說就是使黑變白，使白變黑。普通的黑白底片和照片就是這樣的關(guān)系。具體的變換就是將圖像中每個像素的灰度值根據(jù)變換曲線進行映射?？沼驗V波增強空域濾波可分為線形濾波和非線形濾波兩類。線形濾波器的設(shè)計?；趯Ω盗⑷~變換的分析。非線形空域濾波器則一般直接對鄰域進行操作。另外各種濾波器根據(jù)功能又主要分成平滑濾波和銳化濾波。平滑可用低通來實現(xiàn)，銳化可用高通來實現(xiàn)平滑濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量，但不影響在低頻分量。因為高頻分量對應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣等灰度值具有較大較快變化的部分，濾波器將這些分量濾去可使圖像平滑。銳化濾波器：它能減弱或消除傅立葉空間的高頻分量頻域增強頻域增強的基本原理是：卷積理論是頻域技術(shù)的基礎(chǔ)。設(shè)函數(shù)f（x,y）與線性位不變算子h（x,y）的卷積結(jié)果是g（x,y），即g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)那么根據(jù)卷積定理在頻域有：G(x,y)=H(u,v)F(u,v)其中G(x,y)、 H(u,v)、F(u,v)分別是g(x,y)、h(x,y)、f(x,y)的傅立葉變換。頻域增強的兩個關(guān)鍵步驟：（1）將圖像從空域轉(zhuǎn)換到頻域所需的變換及將圖像從頻域空間轉(zhuǎn)換回空域所需的變換；（2）在頻域空間對圖像進行增強加工操作。常用的頻域增強方法有低通濾波和高通濾波。低通濾波也稱低頻濾波器。圖像的能量大部分集中在幅度譜的低頻和中頻度，而圖像的邊緣和噪聲對應(yīng)于高頻部分。因此能降低高頻成分幅度的濾波器就能減弱噪聲的影響。高通濾波也稱高頻濾波器，它的頻值在0頻率處單位為1，隨著頻率的增長，傳遞函數(shù)的值逐漸增加；當(dāng)頻率增加到一定值之后傳遞函數(shù)的值通常又回到0值或者降低到某個大于1的值。在前一種情況下，高頻增強濾波器實際上是依照能夠帶通濾波器，只不過規(guī)定0頻率處的增益為單位1。第四章：利用MATLAB實現(xiàn)二值圖像操作的高低通濾波與傅里葉變換。灰度變換灰度變換是圖像增強的一種重要手段，它常用于改變圖象的灰度范圍及分布，是圖象數(shù)字化及圖象顯示的重要工具。1) 圖像反轉(zhuǎn)灰度級范圍為0, L-1的圖像反轉(zhuǎn)可由下式獲得2) 對數(shù)運算：有時原圖的動態(tài)范圍太大，超出某些顯示設(shè)備的允許動態(tài)范圍，如直接使用原圖，則一部分細節(jié)可能丟失。解決的方法是對原圖進行灰度壓縮，如對數(shù)變換：s = clog(1 + r)，c為常數(shù)，r 03) 冪次變換：4) 對比拉伸：在實際應(yīng)用中,為了突出圖像中感興趣的研究對象，常常要求局部擴展拉伸某一范圍的灰度值，或?qū)Σ煌秶幕叶戎颠M行不同的拉伸處理，即分段線性拉伸：其對應(yīng)的數(shù)學(xué)表達式為：load trees;X,map=imread(forest.tif);subimage(X,map);I=imread(forest.tif);imshow(I);imfinfo(forest.tif);ans = 平滑濾波器1) 線性平滑濾波器線性低通平滑濾波器也稱為均值濾波器，這種濾波器的所有系數(shù)都是正數(shù)，對33的模板來說，最簡單的是取所有系數(shù)為1，為了保持輸出圖像任然在原來圖像的灰度值范圍內(nèi)，模板與象素鄰域的乘積都要除以9。MATLAB 提供了fspecial 函數(shù)生成濾波時所用的模板，并提供filter2 函數(shù)用指定的濾波器模板對圖像進行運算。函數(shù)fspecial 的語法格式為：h=fspecial(type);h=fspecial(type,parameters);MATLAB 提供了一個函數(shù)imnoise 來給圖像增添噪聲，其語法格式為：J=imnoise(I,type);J=imnoise(I,type,parameters);2) 非線性平滑濾波器中值濾波器是一種常用的非線性平滑濾波器，其濾波原理與均值濾波器方法類似，是把領(lǐng)域中的圖像的象素按灰度級進行排序，然后選擇改組的中間值作為輸出像素值。MATLAB 提供了medfilt2 函數(shù)來實現(xiàn)中值濾波，其語法格式為：B=medfilt2(A,m n);B=medfilt2(A);其中，A 是原圖象，B 是中值濾波后輸出的圖像。m n指定濾波模板的大小，默認模板為33。讀出eight.tif這幅圖像，給這幅圖像分別加入椒鹽噪聲和高斯噪聲后并與前一張圖顯示在同一圖像窗口中。 I=imread(forest.tif);imshow(I);J = imnoise(I,salt & pepper,0.05); %noise density=0.05K= imnoise(I,gaussian,0.01,0.01); subplot(1,3,1),imshow(I),title(Original Image)subplot(1,3,2),imshow(J),title(Salt&Pepper Noise)subplot(1,3,3),imshow(K),title(Gaussian Noise)圖2.1 初始圖像及椒鹽噪聲圖像、高斯噪聲污染圖頻域增強頻域增強是利用圖像變換方法將原來的圖像空間中的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換到其他空間中，然后利用該空間的特有性質(zhì)方便地進行圖像處理，最后再轉(zhuǎn)換回原來的圖像空間中，從而得到處理后的圖像。頻域增強的主要步驟是：選擇變換方法，將輸入圖像變換到頻域空間。在頻域空間中，根據(jù)處理目的設(shè)計一個轉(zhuǎn)移函數(shù)，并進行處理。將所得結(jié)果用反變換得到增強的圖像。常用的頻域增強方法有低通濾波和高通濾波。低通濾波圖像的能量大部分集中在幅度譜的低頻和中頻部分，而圖像的邊緣和噪聲對應(yīng)于高頻部分。因此能降低高頻成分幅度的濾波器就能減弱噪聲的影響。由卷積定理，在頻域?qū)崿F(xiàn)低通濾波的數(shù)學(xué)表達式：G(u,v) =H(u,v)F(u,v)1) 理想低通濾波器（ILPF）2) 巴特沃斯低通濾波器（BLPF）3) 指數(shù)型低通濾波器（ELPF）傅立葉變換1) 讀出一幅圖像，對其進行傅立葉變換，分別顯示其幅度圖像和相位圖像。2) 僅對幅度部分進行傅立葉反變換后查看結(jié)果圖像。3) 將圖像的傅立葉變換F置為其共軛后進行反變換，比較新生成圖像與原始圖像的差異。i=imread(forest.tif);figure(1);imshow(i), title(原圖像);colorbar;j=fft2(i);RR=real(j);II=imag(j);M,N=size(j);A=abs(j);A=(A-min(min(A)/(max(max(A)-min(min(A)*225;figure(2);imshow(A), title(圖像幅度譜);colorbar;B=atan(RR/II);figure(3);imshow(B),title(圖像相位譜);colorbar;k=fftshift(j);figure(4);l=log(abs(k);imshow(l,) ,title(圖像頻譜);colorbar;n=ifft2(j)/255;figure(5);imshow(n), title(FFT逆變換);colorbar; 頻域增強頻域增強是利用圖像變換方法將原來的圖像空間中的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換到其他空間中，然后利用該空間的特有性質(zhì)方便地進行圖像處理，最后再轉(zhuǎn)換回原來的圖像空間中，從而得到處理后的圖像。頻域增強的主要步驟是：選擇變換方法，將輸入圖像變換到頻域空間。在頻域空間中，根據(jù)處理目的設(shè)計一個轉(zhuǎn)移函數(shù)，并進行處理。將所得結(jié)果用反變換得到增強的圖像。常用的頻域增強方法有低通濾波和高通濾波。高通濾波由于圖像中的細節(jié)部分與其高頻分量相對應(yīng)，所以高通濾波可以對圖像進行銳化處理。高通濾波與低通濾波相反，它是高頻分量順利通過，使低頻分量受到削弱。高通濾波器和低通濾波器相似，其轉(zhuǎn)移函數(shù)分別為:1) 理想高通濾波器（IHPF）2) 巴特沃斯高通濾波器（BLPF）3) 指數(shù)型高通濾波器（ELPF）圖像經(jīng)過高通濾波處理后，會丟失許多低頻信息，所以圖像的平滑區(qū)基本上會消失。所以，可以采用高頻加強濾波來彌補。高頻加強濾波就是在設(shè)計濾波傳遞函數(shù)時，加上一個大于0小于1的常數(shù)c，即：H(u,v) =H(u,v)+c巴特沃斯高通濾波器I=imread(flowers.tif); figure(1),imshow(I)I=rgb2gray(I);figure(2),imshow(I);f=double(I); g=fft2(f); g=fftshift(g); M,N=size(g);nn=2; d0=5; %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); if (d=0) h=0; else h=1/(1+0.414*(d0/d)(2*nn); endresult(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2);figure(3),imshow(J3); 截止頻率d0=5：電科第五章 總結(jié)與展望。總結(jié)本文主要介紹了數(shù)字圖像增強處理的方法以及MATLAB語言的特點，基于MATLAB的數(shù)字圖像處理環(huán)境，介紹了如何利用MATLAB及其數(shù)字圖像增強處理的方法。在第四章、第五章主要論述了圖像增強及二值圖像的原理，并利用MATLAB來實現(xiàn)圖像增強、二值圖像分析等圖像處理。展望隨著計算機處理能力的不斷增強，數(shù)字圖像處理學(xué)科在飛速發(fā)展的同時，也越來越廣泛地向許多其他學(xué)科快速交叉滲透，使得圖像作為信息獲取以及信息的利用等方面也變得越來越重要。目前數(shù)字圖像處理的應(yīng)用越來越廣泛，已經(jīng)滲透到工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個領(lǐng)域，在國民經(jīng)濟中發(fā)揮越來越大的作用。MathWorks 公司開發(fā)的MATLAB最突出的特點就是簡潔。MATLAB用更直觀的，符合人們思維習(xí)慣的代碼，代替了C和FORTRAN語言的冗長代碼。MATLAB給用戶帶來的是最直觀，最簡潔的程序開發(fā)環(huán)境。應(yīng)用MATLAB友好的界面和豐富、實用、高效的指令及模塊，可以使人較快地認識、理解圖像處理的相關(guān)概念，逐步掌握圖像信號處理的基本方法，進而能夠解決相