MATLAB中圖像增強(qiáng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

Abstract1PAGE41摘要圖像增強(qiáng)是指依據(jù)圖像所存在的問題，按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時，削弱或去除某些冗余信息的處理方法。其主要目的是使得處理后的圖像對給定的應(yīng)用比原來的圖像更加有效同時可以有效的改善圖像質(zhì)量。圖像增強(qiáng)技術(shù)主要包含直方圖修改處理、圖像平滑化處理、圖像尖銳化處理和彩色處理技術(shù)等。圖像增強(qiáng)單純從技術(shù)上可分成兩大類：一類是頻域處理法；一類是空域處理法。頻域處理法的采用的是卷積定理，它利用修改圖像傅立葉變換的方法實(shí)現(xiàn)對圖像的增強(qiáng)處理；空域處理法則是對圖像中的像素進(jìn)行直接的處理，大多數(shù)是以灰度映射變換為基礎(chǔ)的，所用的映射變換取決于增強(qiáng)的目的。在本論文中，利用Matlab提供的若干函數(shù)，用于圖像類型的轉(zhuǎn)換。Matlab支持五種圖像類型，即二值圖像、索引圖像、灰度圖像、RGB圖像和多幀圖像陣列。在Matlab中要查詢一個圖像文件的信息，只要用imfinfo指令加上文件及其完整路徑名即可。Matlab提供了兩個重要的用于圖像文件的讀寫的指令，分別是從圖像文件中讀取數(shù)據(jù)的imread，以及將數(shù)據(jù)寫入到圖像文件中的imwrite。至于多個圖像的顯示，則可分為兩個方面：在不同的圖形窗口顯示不同的圖像，可以用figure指令來實(shí)現(xiàn)；在同一個圖形窗口顯示多圖，可以用subplot來實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵字：matlab圖像增強(qiáng)灰度濾波器11AbstractTheimageintensificationisrefersspecificlyaccordingtoneedstohighlightinanimagecertaininformations,simultaneously,weakenstheinformationprocessingmethodwhichorremovescertaindoesnotneed.Afteritsmainpurposeistheprocessingimageismoreeffectivethantocertainspecificapplicationstheoriginalimage.Theimageintensificationtechnologymainlycontainshistogramrevisionprocessing,imagesmoothprocessing,imageintensificationprocessingandthecoloredprocessingtechnologyandsoon.Theimageintensificationtechnologybasicallyseparablebecomestwobigkinds:Onekindisthefrequencyrangeprocessinglaw,onekindistheairzoneprocessinglaw.Thefrequencyrangeprocessingmethodfoundationconvolutesthetheorem.ItusestherevisionimageFouriertransformationthemethodrealizationtoimageenhancementprocessing.Imageofpointoperations,pointoperationswillentertheimagemapfortheoutputimage,outputimageeachpixelgrayvalueonlybythecorrespondinginputpixelvaluedecision.Nonlinearpointoperationscorrespondtonon-linearmappingfunction,mapping,includingthesquareofthetypicalfunctions,logarithmicfunctions,theinterceptionfunction(windowfunction),field-valuedfunctions,suchasmulti-valuequantizationfunction.Thresholdprocessingisthemostcommonpointofanonlinearoperator,itsfunctionistoselectathresholdvalue,theimagebinarization,andthenusetheresultingbinaryimageforimagesegmentationandedgetrackingprocessing.Keyword:theimageintensificationofmatlab、gray、filter、11目錄摘要 IAbstract II目錄 3第二章Matlab的簡介 52.1Matlab主要功能 62.2Matlab優(yōu)勢 62.2.1工作平臺和編程環(huán)境 62.2.2程序語言 62.2.3科學(xué)計算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力 72.2.4圖形處理功能 72.2.5模塊集合工具箱 72.3Matlab函數(shù)與數(shù)據(jù)類型 82.3.1整型 82.3.2浮點(diǎn)數(shù) 82.3.3字符 82.3.4常用的字符操作函數(shù) 92.4Matlab常用工具箱 92.5小結(jié) 9第三章Matlab圖像增強(qiáng) 113.1圖像增強(qiáng)技術(shù)概述 11空域?yàn)V波增強(qiáng) 113.1.2平滑濾波器 113.1.3中值濾波器 123.1.4銳化濾波器 133.1.5低通濾波器 133.1.6高通濾波器 143.1.7同態(tài)濾波器 143.2Matlab圖像增強(qiáng)函數(shù) 143.3Matlab應(yīng)用于數(shù)字圖像增強(qiáng)和濾波 153.3.1目的 153.3.2內(nèi)容 163.4實(shí)驗(yàn) 18實(shí)驗(yàn)一：圖像輸入 18實(shí)驗(yàn)二：彩色圖像處理 18實(shí)驗(yàn)三：圖像增強(qiáng) 19實(shí)驗(yàn)四：圖像的平滑與濾波 20實(shí)驗(yàn)五：圖像變換及頻域?yàn)V波 22總結(jié) 34致謝 35參考文獻(xiàn) 36第一章緒論圖像增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了初創(chuàng)期、發(fā)展期、普及期和應(yīng)用期4個階段。初創(chuàng)期開始于20世紀(jì)60年代，當(dāng)時的圖像采用像素型光柵進(jìn)行掃描顯示，大多采用中、大型機(jī)對其進(jìn)行處理。20世紀(jì)70年代進(jìn)入了發(fā)展期，開始大量采用中、大型機(jī)進(jìn)行處理，圖像處理也逐漸改用光柵掃描顯示方式，特別是出現(xiàn)了CT和衛(wèi)星遙感圖像，對圖像增強(qiáng)處理提出了一個更高的要求。到了20世紀(jì)80年代，圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)入普及期，此時的計算機(jī)已經(jīng)能夠承擔(dān)起圖形圖像處理的任務(wù)。20世紀(jì)90年代進(jìn)入了應(yīng)用期，人們運(yùn)用數(shù)字圖像增強(qiáng)技術(shù)處理和分析遙感圖像，以有效地進(jìn)行資源和礦藏的勘探、調(diào)查、農(nóng)業(yè)和城市的土地規(guī)劃、作物估產(chǎn)、氣象預(yù)報、災(zāi)害及軍事目標(biāo)的監(jiān)視等。在生物醫(yī)學(xué)工程方面，運(yùn)用圖像增強(qiáng)技術(shù)對X射線圖像、超聲圖像和生物切片顯微圖像等進(jìn)行處理，提高圖像的清晰度和分辨率。在工業(yè)和工程方面，主要應(yīng)用于無損探傷、質(zhì)量檢測和過程自動控制等方面。在公共安全方面，人像、指紋及其他痕跡的處理和識別，以及交通監(jiān)控、事故分析等都在不同程度上使用了圖像增強(qiáng)技術(shù)。圖像增強(qiáng)是圖像處理的重要組成部分，傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法對于改善圖像質(zhì)量發(fā)揮了極其重要的作用。隨著對圖像技術(shù)研究的不斷深入和發(fā)展，新的圖像增強(qiáng)方法不斷出現(xiàn)。例如一些學(xué)者將模糊映射理論引入到圖像增強(qiáng)算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊類等增強(qiáng)算法來解決增強(qiáng)算法中映射函數(shù)選擇問題，并且隨著交互式圖像增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用，可以主觀控制圖像增強(qiáng)效果。同時利用直方圖均衡技術(shù)的圖像增強(qiáng)也有許多新的進(jìn)展：例如提出了多層直方圖結(jié)合亮度保持的均衡算法、動態(tài)分層直方圖均衡算法。這些算法通過分割圖像，然后在子層圖像內(nèi)做均衡處理，較好地解決了直方圖均衡過程中的對比度過拉伸問題，并且可以控制子層灰度映射范圍，增強(qiáng)效果較好。Matlab名字由MATrix和LABoratory兩詞的前三個字母組合而成。那是20世紀(jì)七十年代后期的事：時任美國新墨西哥大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系主任的CleveMoler教授出于減輕學(xué)生編程負(fù)擔(dān)的目的，為學(xué)生設(shè)計了一組調(diào)用LINPACK和EISPACK庫程序的“通俗易用”的接口，此為用FORTRAN編寫的初期狀態(tài)的MATLAB。經(jīng)校園廣泛使用，由Little、Moler、SteveBangert合作，于1984年成立了MathWorks公司，并把MATLAB正式推向市場。從這時起，MATLAB的內(nèi)核采用C語言編寫，而且除了原有的數(shù)值計算能力外，還添加了數(shù)據(jù)圖視功能。到九十年代初期，在國際上30幾個數(shù)字類科技應(yīng)用軟件中，Matlab在數(shù)值計算方面獨(dú)占鰲頭，而Mathematica和Maple則分居符號計算軟件的前兩名。Mathcad因其提供計算、圖形、文字處理的統(tǒng)一環(huán)境而深受學(xué)生歡迎。4.x版在繼承和發(fā)展其原有的數(shù)值計算和圖形可視能力的同時，出現(xiàn)了以下幾個重要變化：推出了SIMULINK，一個交互式操作的動態(tài)系統(tǒng)建模、仿真、分析集成環(huán)境。推出了符號計算工具包。一個以Maple為“引擎”的SymbolicMathToolbox1.0。此舉結(jié)束了國際上數(shù)值計算、符號計算孰優(yōu)孰劣的長期爭論，促成了兩種計算的互補(bǔ)發(fā)展新時代。構(gòu)作了Notebook。MathWorks公司瞄準(zhǔn)應(yīng)用范圍最廣的Word，運(yùn)用DDE和OLE，實(shí)現(xiàn)了MATLAB與Word的無縫連接，從而為專業(yè)科技工作者創(chuàng)造了融科學(xué)計算、圖形可視、文字處理于一體的高水準(zhǔn)環(huán)境。從2021年春的5.0版起，后歷經(jīng)5.1、5.2、5.3、6.0、6.1等多個版本的不斷改進(jìn)，MATLAB“面向?qū)ο蟆钡奶攸c(diǎn)愈加突出，數(shù)據(jù)類型愈加豐富，操作界面愈加友善。2021年初夏所推6.5版的最大特點(diǎn)是：該版本采用了JIT加速器，從而使MATLAB朝運(yùn)算速度與C程序相比肩的方向前進(jìn)了一大步。第二章Matlab的簡介MATLAB是建立在向量、數(shù)組和矩陣基礎(chǔ)上的一種分析和仿真工具軟件包，包含各種能夠進(jìn)行常規(guī)運(yùn)算的“工具箱”，如常用的矩陣代數(shù)運(yùn)算、數(shù)組運(yùn)算、方程求根、優(yōu)化計算及函數(shù)求導(dǎo)積分符號運(yùn)算等；同時還提供了編程計算的編程特性，通過編程可以解決一些復(fù)雜的工程問題；也可繪制二維、三維圖形，輸出結(jié)果可視化。目前，已成為工程領(lǐng)域中較常用的軟件工具包之一。2.1Matlab主要功能它是一種用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言和交互式環(huán)境。使用它，可以較使用傳統(tǒng)的編程語言，如C、C++等，更快的解決技術(shù)計算問題。高級語言可用于技術(shù)計算；開發(fā)環(huán)境可對代碼、文件和數(shù)據(jù)進(jìn)行管理；數(shù)學(xué)函數(shù)可用于線性代數(shù)、統(tǒng)計、傅立葉分析、篩選、優(yōu)化以及數(shù)值積分等；二維和三維圖形函數(shù)可用于可視化數(shù)據(jù)；各種工具可用于構(gòu)建自定義的圖形用戶界面；各種函數(shù)可將基于matlab的算法與外部應(yīng)用程序和語言；其應(yīng)用范圍非常廣，包括信號和圖像處理、通迅、控制系統(tǒng)設(shè)計、測試和測量等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。2.2Matlab優(yōu)勢工作平臺和編程環(huán)境MATLAB由一系列工具組成。這些工具方便用戶使用MATLAB的函數(shù)和文件，其中許多工具采用的是圖形用戶界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、歷史命令窗口、編輯器和調(diào)試器、路徑搜索和用于用戶瀏覽幫助、工作空間、文件的瀏覽器。隨著MATLAB的商業(yè)化以及軟件本身的不斷升級，MATLAB的用戶界面也越來越精致，更加接近Windows的標(biāo)準(zhǔn)界面，人機(jī)交互性更強(qiáng)，操作更簡單。而且新版本的MATLAB提供了完整的聯(lián)機(jī)查詢、幫助系統(tǒng)，極大的方便了用戶的使用。簡單的編程環(huán)境提供了比較完備的調(diào)試系統(tǒng)，程序不必經(jīng)過編譯就可以直接運(yùn)行，而且能夠及時地報告出現(xiàn)的錯誤及進(jìn)行出錯原因分析。程序語言Matlab一個高級的矩陣語言，它包含控制語句、函數(shù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、輸入和輸出和面向?qū)ο缶幊烫攸c(diǎn)。用戶可以在命令窗口中將輸入語句與執(zhí)行命令同步，也可以先編寫好一個較大的復(fù)雜的應(yīng)用程序（M文件）后再一起運(yùn)行。新版本的MATLAB語言是基于最為流行的C＋＋語言基礎(chǔ)上的，因此語法特征與C＋＋語言極為相似，而且更加簡單。使之更利于非計算機(jī)專業(yè)的科技人員使用。而且這種語言可移植性好、可拓展性極強(qiáng)，這也是MATLAB能夠深入到科學(xué)研究及工程計算各個領(lǐng)域的重要原因?？茖W(xué)計算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力MATLAB是一個包含大量算法的集合。其可以快捷的實(shí)現(xiàn)用戶所需的各種計算功能。函數(shù)中所使用的算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，而前經(jīng)過了各種優(yōu)化和差錯處理。在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++。在計算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。MATLAB的這些函數(shù)集包括從最簡單最基本的函數(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、符號運(yùn)算、傅立葉變換和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、工程中的優(yōu)化問題、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，并且可以對圖形進(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、動畫和表達(dá)式作圖。可用于科學(xué)計算和工程繪圖。新版本的MATLAB對整個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，而且對于一些其他軟件所沒有的功能（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。同時對一些特殊的可視化要求，例如圖形對話等，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對許多專門的領(lǐng)域都開發(fā)了功能強(qiáng)大的模塊集和工具箱。一般來說，它們都是由特定領(lǐng)域的專家開發(fā)的，用戶可以直接使用工具箱學(xué)習(xí)、應(yīng)用和評估不同的方法而不需要自己編寫代碼。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)庫接口、概率統(tǒng)計、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、信號處理、圖像處理、系統(tǒng)辨識、控制系統(tǒng)設(shè)計、LMI控制、魯棒控制、模型預(yù)測、模糊邏輯、金融分析、地圖工具、非線性控制設(shè)計、實(shí)時快速原型及半物理仿真、嵌入式系統(tǒng)開發(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。2.3Matlab函數(shù)與數(shù)據(jù)類型它提供了以下類型的函數(shù)，用于執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算和數(shù)據(jù)分析:·矩陣操作和線性代數(shù)·多項(xiàng)式和內(nèi)插·傅立葉分析和篩選·數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計·優(yōu)化和數(shù)值積分Matlab可對包括雙精度浮點(diǎn)數(shù)、單精度浮點(diǎn)數(shù)和整型在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行運(yùn)算。附加的工具箱提供了專門的數(shù)學(xué)計算函數(shù)，用于包括信號處理、優(yōu)化、統(tǒng)計、符號數(shù)學(xué)、偏微分方程求解以及曲線擬合在內(nèi)的各個領(lǐng)域。Matlab中有15種基本數(shù)據(jù)類型，主要是整型、浮點(diǎn)、邏輯、字符、日期和時間、結(jié)構(gòu)數(shù)組、單元格數(shù)組以及函數(shù)句柄等。整型通過intmax(class)和intmin(class)函數(shù)返回該類整型的最大值和最小值，例如intmax(‘int8’)=127浮點(diǎn)數(shù)REALMAX('double')和REALMAX('single')分別返回雙精度浮點(diǎn)和單精度浮點(diǎn)的最大值，REALMIN('double')和REALMIN('single')分別返回雙精度浮點(diǎn)和單精度浮點(diǎn)的最小值。字符Matlab中的輸入字符需使用單引號。字符串存儲為字符數(shù)組，每個元素占用一個ASCII字符。如日期字符：DateString=’9/16/2021’實(shí)際上是一個1行9列向量。構(gòu)成矩陣或向量的行字符串長度必須相同。可以使用char函數(shù)構(gòu)建字符數(shù)組，使用strcat函數(shù)連接字符。常用的字符操作函數(shù)findstr(s1,s2)搜索字符串ischar(s)判斷是否字符串strcmp(s1,s2)比較字符串是否相同strncmp(s1,s2,n)比較字符串中的前n個字符是否相同strrep(s1,s2,s3)將s1中的字符s2替換為s32.4Matlab常用工具箱MATLAB包括擁有數(shù)百個內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包。功能工具包用來擴(kuò)充MATLAB的符號計算，可視化建模仿真，文字處理及實(shí)時控制等功能。學(xué)科工具包是專業(yè)性比較強(qiáng)的工具包，控制工具包，信號處理工具包，通信工具包等都屬于此類。除內(nèi)部函數(shù)外，所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件。MatlabMainToolbox——matlab主工具箱SystemIdentificationToolbox——系統(tǒng)辨識工具箱ImageProcessingToolbox——圖象處理工具箱LMIControlToolbox——線性矩陣不等式工具箱OptimizationToolbox——優(yōu)化工具箱SimulinkToolbox——動態(tài)仿真工具箱WaveleToolbox——小波工具箱它附加的工具箱，即單獨(dú)提供的專用matlab函數(shù)集，擴(kuò)展了matlab環(huán)境，以解決這些應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)特定類型的問題。2.5小結(jié)對于MATLAB，由于本科階段我們大量的運(yùn)用它來進(jìn)行編程學(xué)習(xí)，對于以上所敘，均比較了解，但是對于其圖像處理功能還是不十分熟悉，因此以下將著重從這方面介紹：圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。所支持的圖像處理操作有:圖像的幾何操作、鄰域和區(qū)域操作、圖像變換、圖像恢復(fù)與增強(qiáng)、線性濾波和濾波器設(shè)計、變換(DCT變換等)、圖像分析和統(tǒng)計、二值圖像操作等。下面就MATLAB在圖像處理中各方面的應(yīng)用分別進(jìn)行介紹。1)圖像文件格式的讀寫和顯示。MATLAB提供了圖像文件讀入函數(shù)imread(),用來讀取如:bmp、tif、jpg、pcx、tiff、gpeg、hdf、xwd、png等各種格式的圖像文件;圖像寫出函數(shù)imwrite(),還有圖像顯示函數(shù)image()、imshow()等等。2)圖像處理的基本運(yùn)算。MATLAB提供了圖像的和、差等線性運(yùn)算,以及卷積、相關(guān)、濾波等非線性運(yùn)算。例如,conv2(I,J)實(shí)現(xiàn)了I,J兩幅圖像的卷積。3)圖像變換。MATLAB提供了一維和二維離散傅立葉變換(DFT)、快速傅立葉變換(FFT)、離散余弦變換(DCT)及其反變換函數(shù),以及連續(xù)小波變換(CWT)、離散小波變換(DWT)及其反變換。4)圖像的分析和增強(qiáng)。針對圖像的統(tǒng)計計算,MATLAB提供了校正、直方圖均衡、中值濾波、對比度調(diào)整、自適應(yīng)濾波等對圖像進(jìn)行的處理。以上所提到的MATLAB在圖像中的應(yīng)用都是由相應(yīng)的MATLAB函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的,使用時,只需按照函數(shù)的調(diào)用語法正確輸入?yún)?shù)即可。具體的用法可參考MATLAB豐富的幫助文檔。11第三章Matlab圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)是按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時，消弱或去除某些信息使得圖像更加實(shí)用。圖像增強(qiáng)技術(shù)主要包含直方圖修改處理、圖像平滑處理、圖像尖銳化處理和彩色技術(shù)等。3.1圖像增強(qiáng)技術(shù)概述圖像增強(qiáng)技術(shù)主要包括：直方圖修改處理，圖像平滑處理，圖像尖銳化處理，彩色圖像處理。從純技術(shù)上講主要有兩類：頻域處理法和空域處理法。頻域處理法主要是卷積定理，采用修改圖像傅立葉變換的方法實(shí)現(xiàn)對圖像的增強(qiáng)處理技術(shù)；空域處理法：是直接對圖像中的像素進(jìn)行處理，基本上是以灰度映射變換為基礎(chǔ)的?？沼?yàn)V波增強(qiáng)使用空域模板進(jìn)行的圖像處理被稱為空域?yàn)V波,模板本身被稱為空域?yàn)V波器。空域?yàn)V波器包括：線性濾波器和非線性濾波器。空域?yàn)V波處理效果來分類，可以分為平滑濾波器，和銳化濾波器，平滑的目的在于消除混雜在圖像中的干擾因素，改善圖像質(zhì)量，強(qiáng)化圖像表現(xiàn)特征。銳化的目的在于增強(qiáng)圖像邊緣，以及對圖像進(jìn)行識別和處理。平滑濾波器用于模糊處理和減小噪聲。平滑線性空間濾波器的輸出（響應(yīng)）是包含在濾波掩模鄰域內(nèi)像素的簡單平均值。因此這些濾波器也被稱為均值濾波器。平滑濾波器的概念很簡單：它是用濾波掩模確定的領(lǐng)域內(nèi)像素的平均值去代替圖像每個像素點(diǎn)的值。這種處理減少了圖像灰度的尖銳化。每個掩模前邊的乘數(shù)等于它的系數(shù)值的和，以計算平均值。我們經(jīng)常用這些極端類型的模糊處理來去除圖像中的一些小物體。例如：在matlab中利用線性平滑濾波器處理一副圖像I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);>>%添加椒鹽噪聲>>subplot(221)>>imshow(I)>>title('原圖像')>>subplot(222)>>imshow(J)>>title('添加椒鹽噪聲圖像')K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;>>%應(yīng)用3*3鄰域窗口法>>subplot(223),imshow(K1)>>K2=filter2(fspecial('average',7),J)/255;>>%應(yīng)用7*7鄰域窗口法>>subplot(224),imshow(K2)中值濾波器其原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中某一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個鄰域中各點(diǎn)值的中值交換。中值濾波器的窗口可以取方形，圓形，十字形等。例如：濾波函數(shù)圖像處理1clc;clear;fid=fopen('lenai.raw');temp=fread(fid,[256,256]);LenaRaw=uint8(temp');subplot(1,3,1)Imshow(LenaRaw);title('原始圖像')subplot(1,3,2)Imshow(smoothingMedianFilter(LenaRaw,3));title('自制函數(shù)，使用用3*3模板，中值濾波圖像')subplot(1,3,3)Imshow(medfilt2(LenaRaw,[3,3]));title('調(diào)用庫函數(shù)medfilt2，使用3*3模板，中值濾波圖像')銳化濾波器銳化處理主要目的是突出圖像中的細(xì)節(jié)或者增強(qiáng)被模糊了的細(xì)節(jié)，這種模糊不是由于錯誤操作，就是特殊圖像獲取方法的固有影響。常用的方法有兩種即為微分法和模板匹配法。其中微分法中梯度是圖像處理常用的一次微分方法，在灰度驟變區(qū)域，梯度值大，在灰度相似區(qū)域，梯度值小。在灰度級為常數(shù)的區(qū)域，梯度為零；Laplacian算子是線性二次微分算子，與梯度算子一樣，具有旋轉(zhuǎn)不變性，從而滿足不同走向的圖像邊界的銳化要求。而對于模板匹配法則是出去能夠增強(qiáng)圖像邊緣外，還具有平滑噪聲的優(yōu)點(diǎn)。低通濾波器一幅圖像的邊緣，跳躍部分以及顆粒噪聲代表圖像信號的高頻分量，而大面積的背景區(qū)域代表了圖像信號的低頻分量。低通濾波器的作用就是濾除這些高頻分量，保留低頻分量，使圖像信號平滑。它包括：理想低通濾波器，巴特沃斯低通濾波器，指數(shù)低通濾波器等。例如：頻域增強(qiáng)I=imread('apple.png');>>J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);>>subplot(121),imshow(J)>>title('含噪聲的圖像')J=double(J);>>f=fft2(J);>>g=fftshift(f);>>[M,N]=size(f);>>n=3;d0=20;>>n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);>>fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt(i-n1)^2+((i-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n));g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);>>g=uint8(real(ifft2(g)));>>subplot(122),imshow(g)>>title('三階Butterworth濾波圖像')高通濾波器與低通濾波器相反，它將高頻信號通過，而抑制了低頻信號。同態(tài)濾波器把頻率過濾和灰度變換結(jié)合起來的圖像處理方法叫同態(tài)濾波。3.2Matlab圖像增強(qiáng)函數(shù)Matlab中圖像增強(qiáng)函數(shù)的具體使用方法：（1）直方圖imhist函數(shù)用于數(shù)字圖像的直方圖顯示，如：i=imread('e:\w11.tif');imhist(a);（2）直方圖均化histeq函數(shù)用于數(shù)字圖像的直方圖均化，如：i=imread('e:\w11.tif');j=histeq(a);（3）對比度調(diào)整imadjust函數(shù)用于數(shù)字圖像的對比度調(diào)整，如：i=imread('e:\w11.tif');j=imadjust(a,[0.3,0.7],[]);（4）對數(shù)變換log函數(shù)用于數(shù)字圖像的對數(shù)變換，如：i=imread('e:\w11.tif');j=double(a);k=log(v);（5）基于卷積的圖像濾波函數(shù)filter2函數(shù)用于圖像濾波，如：i=imread('e:\w11.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);（6）線性濾波利用二維卷積conv2濾波,如:i=imread('e:\w11.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);（7）中值濾波medfilt2函數(shù)用于圖像的中值濾波，如：i=imread('e:\w11.tif');j=medfilt2(i);（8）銳化·利用Sobel算子銳化圖像,如:i=imread('e:\w11.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);3.3Matlab應(yīng)用于數(shù)字圖像增強(qiáng)和濾波目的1）熟悉灰度圖像讀入函數(shù)imread和圖像顯示函數(shù)imshow。2）掌握數(shù)據(jù)類型強(qiáng)制轉(zhuǎn)換函數(shù)y=double(x)。(注意進(jìn)行運(yùn)算前類型為uint8的數(shù)據(jù)必須轉(zhuǎn)換為double類型)。3）掌握使用函數(shù)映射增強(qiáng)圖像的方法。4）熟悉使用imhist函數(shù)顯示圖像直方圖。5）熟悉使用histeq函數(shù)進(jìn)行直方圖均衡化,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果理解直方圖均衡化的作用。6）掌握加噪函數(shù)imnoise函數(shù)。7）熟悉常用空域平滑濾波和銳化濾波模板。內(nèi)容根據(jù)簡單的函數(shù)映射規(guī)則編寫程序experiment.m,完成圖像求反、增強(qiáng)對比度、降低對比度。1）在MATLAB中讀入名為lena.bmp的圖像給矩陣D，將D強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換為double。2）對原始圖像求反,即轉(zhuǎn)換為黑色或白色,形成底片效果,結(jié)果賦值給矩陣D1。要求原圖像灰度范圍0~255,求反后灰度變化范圍255~0。3）對原始圖像D降低對比度,結(jié)果賦值給矩陣D2。要求原圖像灰度范圍0~255,降低對比度后灰度變化范圍0~127。4）對降低對比度后的圖像D2增強(qiáng)對比度,結(jié)果賦值給矩陣D3,要求與原始圖像外觀類似。5）在figure（1）中顯示求反圖像、增強(qiáng)對比度圖像和降低對比度圖像的圖像與直方圖,并添加標(biāo)注說明。6）對降低對比度后圖像矩陣D2使用histeq函數(shù)進(jìn)行直方圖均衡化,結(jié)果賦值給矩陣D4。在figureNo.2顯示降低對比度后圖像與直方圖均衡化后圖像,并添加標(biāo)注說明。Dimread('lena.bmp');Ddouble(D/255;D=1-DD=(floor(D255/2)/255);D=(exp(D*255/10))/255;figure,subplot(4,2,1),imshow(Dtitle('原圖像');subplot(4,2,2),imhist(D);title('原圖像直方圖');subplot(4,2,3),imshow(D1);title('求反圖像');subplot(4,2,4),imhist(D2);title('求反圖像直方圖');subplot(4,2,5),imshow(D3);title('增強(qiáng)對比度圖像');subplot(4,2,6),imhist(D4);title('增強(qiáng)對比度圖像直方圖');subplot(4,2,7),imshow(D4);title('降低對比度圖像');subplot(4,2,8),imhist(D3)title('降低對比度圖像直方圖');figure,subplot(1,2,1),imshow(D2);title('降低對比度圖像');subplot(1,2,2),imshow(D4);title('直方圖均衡化圖像');以下將所有代碼寫成名為imfil.m的腳本文件，存盤。在commandwindow中運(yùn)行。1）在MATLAB中讀入名為eight.tif的圖像給矩陣X，將X強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換為double，最大值歸一化并顯示X。2）使用imnoise函數(shù)對圖像矩陣X加噪，加噪后圖像矩陣名為J。要求噪聲為零均值，方差0.005的高斯噪聲。3）使用以上給出的平滑濾波模板和conv2函數(shù)對加噪圖像進(jìn)行平滑濾波即降噪，輸出圖像Y1并顯示。4）使用以上給出的銳化濾波模板和conv2函數(shù)對圖像X進(jìn)行銳化濾波即邊緣增強(qiáng)，輸出圖像Y2并顯示。5）在一個圖形窗口中建立2×2子窗口，分別顯示原始圖像X,加噪圖像J,降噪后圖像Y1和邊緣增強(qiáng)圖像Y2。X=imread('eight.tif');Y=double(X);x=(255-Y)./255;J=imnoise(x,'gaussian',0,0.005);d1=0.1.*[1,1,1;1,2,1;1,1,1];Y1=conv2(J,d1,'same');d2=[0,-1,0;-1,5,-1;0,-1,0];Y2=conv2(Y,d2,'same');subplot(2,2,1),imshow(X);title('原圖象');subplot(2,2,2),imshow(J);title('加噪圖象');subplot(2,2,3),imshow(Y1);title('降噪后圖象');subplot(2,2,4),imshow(Y2/max(max(Y2))+Y/255);title('邊緣增強(qiáng)圖象');編寫程序specfil.m，完成理想濾波器對一幅圖像的低通、高通濾波，比較并分析結(jié)果。1）在MATLAB中讀入名為lena.bmp的圖像給矩陣X，將X強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換為double。2）用cheby1分別設(shè)計低通和高通濾波器并對原始圖像X進(jìn)行濾波，低通濾波后圖像為X1，高通濾波后圖像為X2。3）在FigureNO1中開設(shè)1*3個子窗口顯示原始圖像X、低通濾波后圖像X1和高通濾波后圖像X2。編寫函數(shù)[f2,f3]=photo(ut),圖像文件名為lena256.bmp，第ut行為破損行，即令該行值全為255,文件存為lena2.bmp,編寫程序進(jìn)行預(yù)測修補(bǔ)，文件保存為lena3.bmp。其中圖像文件讀入函數(shù)為imread,寫出函數(shù)為imwrite，無符號8位整型數(shù)轉(zhuǎn)換為雙精度類型函數(shù)為double，其逆運(yùn)算函數(shù)為uint8。3.4實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)一：圖像輸入對于一副黑白數(shù)字圖像，其每一副數(shù)字圖像都是由一個矩陣組成的，矩陣中的每一個值都是對應(yīng)原來的模擬圖像的相應(yīng)值的量化值，因此，一副黑白圖像就是一個關(guān)于像素值的矩陣。使用MATLAB進(jìn)行圖像輸入，可以利用以下簡單一步：f=imread(‘’)；Figure;Imshow(‘f’);根據(jù)數(shù)字圖像的特性，f即為關(guān)于輸入圖象各像素值的矩陣。實(shí)驗(yàn)二：彩色圖像處理關(guān)于數(shù)字彩色圖像的編碼，采用RGB三個矩陣進(jìn)行存儲，因此對于輸入的彩色圖像的關(guān)于RGB的三個矩陣，我們只取其中的灰度矩陣進(jìn)行處理，這樣就是對彩色圖像的簡單灰化。f=imread(‘’)；Figure;Imshow(‘f’);title(‘原圖像’)f1=f(:;:;3)%取彩色圖像的灰度分量。Figure;Imshow(f1);Title(‘原圖像’);例如輸入的彩色圖像為：圖3-1彩色圖像輸入(a)圖3-2灰化之后的圖像(b)實(shí)驗(yàn)三：圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)題目：圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)?zāi)康模海?）了解圖像增強(qiáng)的內(nèi)容和意義；（2）掌握基于空域的圖像增強(qiáng)方法；（3）掌握基于頻域的圖像增強(qiáng)方法。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：（1）綜合運(yùn)用直方圖均衡、灰度變換、銳化空域?yàn)V波等方法編程實(shí)現(xiàn)對圖像的空域增強(qiáng)處理；（2）編程實(shí)現(xiàn)圖像的頻域增強(qiáng)處理。預(yù)備知識：（1）熟悉MATLAB圖像輸入輸出操作；（2）熟悉圖像的模板操作；（3）熟悉圖像的頻域變換處理；實(shí)驗(yàn)原理：圖像增強(qiáng)是對圖像進(jìn)行加工，以得到視覺效果更好或更有用的新圖像。圖像均衡化f=imread('Couple.bmp');J=histeq(f);subplot(2,2,1);imshow(f);title('原圖像');subplot(2,2,2);imhist(f);title('原圖直方圖');subplot(2,2,3);imshow(J);title('均衡化結(jié)果');subplot(2,2,4);imhist(J);title('均衡化結(jié)果的直方圖');圖3-3實(shí)驗(yàn)四：圖像的平滑與濾波實(shí)驗(yàn)題目：圖像平滑與濾波實(shí)驗(yàn)?zāi)康模涸谑煜D像平滑的基本原理和方法的基礎(chǔ)上，在理論指導(dǎo)下，能在MATLAB環(huán)境下對圖像進(jìn)行平滑處理。本實(shí)驗(yàn)要求用線性平滑濾波、中值平滑濾波、頻域低通濾波的方法進(jìn)行程序設(shè)計。經(jīng)過平滑處理，對結(jié)果圖像加以比較，得出自己的實(shí)驗(yàn)結(jié)論。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：（1）利用MATLAB為用戶提供的專門函數(shù)實(shí)現(xiàn)均值濾波。（2）利用MATLAB為用戶提供的專門函數(shù)實(shí)現(xiàn)中值濾波。（3）編寫頻域理想低通、巴特沃斯低通及高斯低通濾波函數(shù)。預(yù)備知識：（1）熟悉平滑濾波、頻域?yàn)V波原理。（2）熟悉在MATLAB環(huán)境下對圖像文件的I/O操作。實(shí)驗(yàn)原理：平滑濾波技術(shù)用于平滑圖像中的噪聲。平滑噪聲可以在空間域中進(jìn)行，基本方法是求像素灰度的平均值或中值。也可以在頻域中用基于傅立葉的分析方法進(jìn)行。I=imread('Couple.bmp');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%給圖像加高斯噪聲subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始圖像’);subplot(1,2,2);imshow(J);title('加入高斯噪聲的圖像');圖3-5h=fspecial('average',3);gd=imfilter(J,h);subplot(1,2,1);imshow(J);title('加入高斯噪聲的圖像');subplot(1,2,2);imshow(gd);title('3X3模板均值濾波');圖3-6實(shí)驗(yàn)五：圖像變換及頻域?yàn)V波1．驗(yàn)證二維傅里葉變換的平移性和旋轉(zhuǎn)不變性；a．要驗(yàn)證證其平移特性,就先建立一個二維圖象,然后再對其平移,通過觀察兩者的頻譜圖來觀察平移特性,為了方便起見,我們選擇特殊情況來分析,令u0=v0=N/2,使F(u-N/2,v-N/2),達(dá)到將原始F(U,V)四周頻譜移到中心的效果,及達(dá)到頻譜中心化。b．驗(yàn)證旋轉(zhuǎn)不變性可以通過將原始數(shù)組的通過移動45度,然后再比較旋轉(zhuǎn)后與旋轉(zhuǎn)前的頻譜,得出頻譜旋轉(zhuǎn)不變性的結(jié)論。具體步驟：1）產(chǎn)生如圖1所示圖像（128×128大小，暗處=0，亮處=255）2）同屏顯示原圖和的幅度譜圖。3）若令，重復(fù)以上過程，比較二者幅度譜的異同。4）將順時針旋轉(zhuǎn)45度得到，顯示的幅度譜，并與的幅度譜進(jìn)行比較。圖3-7實(shí)驗(yàn)圖象(a)圖3-8實(shí)驗(yàn)圖象(b)2.實(shí)現(xiàn)圖像頻域?yàn)V波，加深對頻域圖像增強(qiáng)的理解。頻率域中進(jìn)行增強(qiáng)是相當(dāng)直觀的,主要步驟有:1）計算需要增強(qiáng)的圖象的傅立葉變換;2）將其與一個(根據(jù)需要設(shè)計的)轉(zhuǎn)移的函數(shù)相乘;3）再將結(jié)果反傅立葉變換以得到增強(qiáng)的圖象.為了直觀的展示頻域增強(qiáng),可以通過下面任務(wù)來展現(xiàn):對如圖2所示的數(shù)字圖像lena.img（256×256大小、256級灰度）進(jìn)行頻域的理想低通、高通濾波，同屏顯示原圖、幅度譜圖和低通、高通濾波的結(jié)果圖。1．驗(yàn)證二維傅里葉變換的平移性和旋轉(zhuǎn)不變性1）建立一個二維數(shù)組并要求該數(shù)組能夠顯示成圖1.a=zeros(128,128)fory=54:74forx=34:94a(x,y)=1;endend然后再用顯示圖象的函數(shù)顯示即可,在此我們用imshow(a)語句。為了得到幅度譜圖,可以地數(shù)組a進(jìn)行快速傅立葉變換,然后再用Mesh語句便可得到其幅度譜.2）觀察其平移特性。根據(jù)實(shí)驗(yàn)方法中的分析,構(gòu)造一個新的數(shù)組存入平移后的原數(shù)組,通過在嵌套中加入語句b(x,y)=(-1).^(x+y).*a(x,y);即可,然后再用類似上面的方法畫出圖象和幅度譜.3）驗(yàn)證其旋轉(zhuǎn)不變性。首先將所得圖畫旋轉(zhuǎn)45度,這需要通過將數(shù)組先相應(yīng)的旋轉(zhuǎn),這個旋轉(zhuǎn)有兩種方式:（1）根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的圖象算出旋轉(zhuǎn)后的數(shù)組形式,通過點(diǎn)與點(diǎn)之間的變換來實(shí)現(xiàn),需要分區(qū)間來畫圖和構(gòu)建新的數(shù)組.然后用imshow來顯示.（2）直接用IMROTATE(A,ANGLE,METHOD)語句,其中A表示數(shù)組,ANGLE表示旋轉(zhuǎn)角度,METHOD表示旋轉(zhuǎn)方向.我們令t=imrotate(a,315,'nearest','crop')令可將數(shù)組a逆時針旋轉(zhuǎn)135度,即相當(dāng)于順時針旋轉(zhuǎn)45度。然后比較旋轉(zhuǎn)前后兩幅圖的差別以及其頻率譜和幅度譜的異同。最后可以得結(jié)論。1）讀出圖片,并生成圖片的數(shù)組.首先要將lena.img與MATLAB程序文檔放在一個目錄下面,然后再用語句a=fopen('lena.img','r');b=fread(a,[256,256],'uchar');打開圖片并獲得組成該圖片的數(shù)組.然后用imshow(b),便可得到lena的人頭圖片.其次與上面任務(wù)一樣,對圖片數(shù)組進(jìn)行快速傅立葉變換,然后用mesh()語句畫出他的幅度譜圖,2）進(jìn)行頻域增強(qiáng)的低通濾波部分。頻域法的過程是：f(x,y)正變換F(u,v)修正H(u,v)G(u,v)反變換g(x,y).3）進(jìn)行頻域增強(qiáng)的高通濾波部分。一個2D理想高通濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)滿足下列條件H(u,v)H(u,v)=0;當(dāng)D(u,v)<=X時;H(u,v)=1;當(dāng)D(u,v)>X時;所得到的結(jié)果恰好與低通濾波相反,當(dāng)大于X的頻率可以完全不受影響的通過濾波器,而小于X的則完全不能通過濾波器。在高通濾波時,分別令X等于2,8,24時,分別得到高通濾波后的結(jié)果圖像,通過觀察其圖象與幅度譜圖來理解高通濾波的特性。關(guān)于此部分主要的函數(shù)語句是:（1） m=abs(b);m0=15*log(m+1.001);surf(m0);求出數(shù)組之后將其進(jìn)行fft2得到m,然后求出其絕對值,為了避免其數(shù)值過大,求其對數(shù),且為了避免出現(xiàn)0和1的情況,可以在m的基礎(chǔ)上加上1.001,最后用surf()函數(shù)顯示出3D效果.(2)r=24;forx=1:256fory=1:256if(x-128).^2+(y-128).^2<r.^2;t(x,y)=0;endendend通過對r數(shù)值的改變,和if條件的變化來實(shí)現(xiàn)不同的低通和高通情況下的濾波.1.1產(chǎn)生的圖像與fft2(f1)幅度譜的程序如下：Clc;a=zeros(128,128)fory=54:74forx=34:94a(x,y)=1;endendfigure(1)a1=fft2(a);subplot(1,2,1);imshow(a);subplot(1,2,2);a2=abs(a1);mesh(a2);forx=1:128fory=1:128b(x,y)=(-1).^(x+y).*a(x,y);end圖3-9，則圖像與的幅度譜圖如下：圖3-10結(jié)果分析：對比兩圖可以得到,1.2得的圖就是將1.1得的圖的頻譜往中心移.即稱為頻譜中心化,將能量集中的4個角往中心靠攏。1.3若將f1(x,y)順時針旋轉(zhuǎn)45°得到，則及的幅度譜圖如下圖3-11結(jié)果分析：將1.3得的圖與1.1得的圖比較可知,將原圖移動旋轉(zhuǎn)45度以后,幅度譜圖仍然沒的改變,圖象能量依然集中在4個角。2.1對數(shù)字圖像lena.img進(jìn)行頻域的理想低通，同屏顯示原圖、幅度譜圖和低通濾波的結(jié)果圖。其中，取理想低通濾波的半徑R分別為88、24、11和5。程序代碼如下（取r=8時）Clc;a=fopen('D:\圖像實(shí)驗(yàn)\img\lena.img','r');b=fread(a,[256,256],'uchar');fclose(a);figure(1)subplot(1,2,1)imshow(b,[0,255]);b=fft2(b)m=abs(b);subplot(1,2,2)m0=15*log(m+1.001)surf(m)q=b;t=fftshift(q)r=8;forx=1:256fory=1:256if(x-128).^2+(y-128).^2>r.^2;t(x,y)=0;endendend結(jié)果如下：原圖像及其頻譜圖圖3-12h2=abs(t);h02=15*log(1.001+h2)figure(2)imshow(h02,[0,255]);t=ifftshift(t);z=ifft2(t);figure(3);subplot(1,2,1)imshow(z,[0,255]);n=fft2(z);subplot(1,2,2);n=15*log(1.001+abs(n));surf(n);R=88時的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波頻譜圖：圖3-13R=24時的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖：圖3-14R=5時的理想低通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖：圖3-15對于所有的低通濾波都會根據(jù)不同的半徑產(chǎn)生如圖2.5一樣的頻譜圖.當(dāng)R=5時，濾波后的圖像很模糊，無法分辨；當(dāng)R=24時，濾波后的圖像有些模糊，能分辨出臉上的器官輪廓，但由于理想低通濾波器在頻域的銳截止特性，濾波后的圖像有較明顯的振鈴現(xiàn)象；當(dāng)R=88時，濾波后的圖像比較清晰，但高頻分量損失后，圖像邊沿與文字變的有些模糊，在圖像的邊框附近仍有振鈴現(xiàn)象。b.對數(shù)字圖像lena.img進(jìn)行頻域的理想高通，同屏顯示原圖、幅度譜圖和高通濾波的結(jié)果圖。其中，取理想高通濾波的半徑R分別為2、8和24：原圖像及其幅度譜圖：圖3-16R=2時的理想高通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖：圖3-17R=8時的理想高通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖：圖3-18R=24時的理想高通濾波結(jié)果圖和濾波幅度譜圖：圖像3-19圖3-20R=8時的頻譜圖,根據(jù)R的大小來決定中心陰影部分的圓的大小,其余部分均是高通濾波的效果.當(dāng)R=2時，濾波后的圖像無直流分量，但灰度的變化部分基本上都保留了；當(dāng)R=8時，濾波后的圖像在文字和圖像邊緣部分的信息仍然保留；當(dāng)R=24時，濾波后的圖像只剩下文字和白條邊緣等信號突變的部分小結(jié)：··驗(yàn)證了二維傅里葉變換的平移性和旋轉(zhuǎn)不變性?！?shí)現(xiàn)了對圖像的頻域?yàn)V波，掌握了頻域圖像增強(qiáng),了解了低通濾波對圖像的影響。11總結(jié)本文主要是對利用Matlab軟件對圖像增強(qiáng)做了一個簡明扼要的介紹。圖像增強(qiáng)即增強(qiáng)圖象中的有用信息，這個變換過程可以說是一個失真的過程，它的主要目的是加強(qiáng)圖像的視覺效果。依據(jù)給定圖像的實(shí)際要求，有目標(biāo)的突出圖像的整體或者是局部特性，將原來不夠清晰的圖像變得較為清晰或凸顯某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同事物特征之間的差別，剔除不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富有用信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。圖像增強(qiáng)按所采用方法從技術(shù)上可以分成頻率域法和空間域法。頻域法即為把圖像看成一種二維信號，對其進(jìn)行基于二維傅里葉變換的信號增強(qiáng)。采用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，削弱圖中的干擾噪聲；采用高通濾波法，則可增強(qiáng)邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。圖像增強(qiáng)的方法是通過一定變換方法對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配。在圖像增強(qiáng)過程中，一般不分析圖像降低質(zhì)量的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)增強(qiáng)處理過程所存在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類?；诳沼虻乃惴ㄌ幚頃r直接對圖像灰度級做運(yùn)算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行某種修正，是一種間接增強(qiáng)的算法?；诳沼虻乃惴ǚ譃辄c(diǎn)運(yùn)算算法和鄰域去噪算法。點(diǎn)運(yùn)算算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴(kuò)大圖像動態(tài)范圍，擴(kuò)展對比度。鄰域增強(qiáng)算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標(biāo)識別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計差值法等。在吳玲老師的指導(dǎo)下。本次畢業(yè)設(shè)計，就要畫上一個句號了。可是，對我來說，這次設(shè)計的本身所產(chǎn)生的影響，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束，我從本次畢業(yè)設(shè)計中學(xué)到了許多課本上沒有的知識。通過各位老師的指導(dǎo)和教育，使我不僅僅在知識水平和解決實(shí)際問題的能力上有了很大的提高。還從思想的深處體會到，要把自己的所學(xué)變成現(xiàn)實(shí)時所將面對的種種難題。致謝畢業(yè)設(shè)計即將完成，我的學(xué)生生涯也要告一段落。借此機(jī)會，我要對四年來幫助過我的人表示深深的感謝。這次畢業(yè)論文能夠得以順利完成，是所有曾經(jīng)指導(dǎo)過我的老師，幫助過我的同學(xué)，一直支持著我的家人對我的教誨、幫助和鼓勵的結(jié)果。在論文完成之際，我要特別感謝我的指導(dǎo)老師的熱情關(guān)懷和悉心指導(dǎo)。由于自己在準(zhǔn)備考研復(fù)試而對于畢業(yè)論有過于疏忽，但是在老師的孜孜教誨下順利的完成論文。老師在我的畢業(yè)論文完成過程中給予了很大的幫助。從開始的選題到中期的修改，再到最終定稿，吳老師給予我許多寶貴的意見。正是有了老師的悉心教誨和無私的幫助，我才得以順利的完成此次畢業(yè)設(shè)計，在此表示我深深的謝意。在論文的寫作過程中，也得到許多同學(xué)的寶貴建議，同時還得到許多朋友額家人的支持和幫助。在我遇到困難時候他們總是可以幫我調(diào)整心情，讓我清理思路重新開始。這是一個漫長的學(xué)習(xí)過程。隨著時間的推移，我開始慢慢的掌握了設(shè)計時所需要的知識。我也終于明白了大學(xué)兩年學(xué)習(xí)的意義和作用。扎實(shí)的基本功和良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，能使自己在學(xué)習(xí)新知識有更深刻的認(rèn)識力和更快的領(lǐng)會力。由于本人知識有限、經(jīng)驗(yàn)不足，文中難免有一些不足之處，希望老師和同學(xué)提出寶貴意見?？傊?，我要謝謝所有關(guān)心和支持我的良師益友。11參考文獻(xiàn)[1]汪志云,黃夢為.基本直方圖的圖像增強(qiáng)及其MATLAB實(shí)現(xiàn)[J].計算機(jī)工程與科學(xué),2021,28（2）:54-56.[2]劉榴娣,劉明奇,黨長民.實(shí)用數(shù)字圖像處理[M].北京理工大學(xué)出版社,2021.[3]岡薩雷斯RC著.李叔梁譯.數(shù)字圖像處理.北京:科學(xué)出版社,1983[4]李月其應(yīng)用.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1985[5]周考寬,曹曉光,陳建革等編著.實(shí)用微機(jī)圖像處理。北京:北京航天大學(xué)出版社,1994[6]放如明,蔡健榮,許俐編著.計算機(jī)圖像處理技術(shù)及其在農(nóng)業(yè)工程中的應(yīng)用.北京:清華大學(xué)出版社,2021[7]Biran,A.andBreiner,M.G.MATLABforEngineers,Addison-Wdsley,1995(ISBN0-201-56524-2).[8]Golub,G.H.andVanLoan,C.F.MatrixComautations(2ededition).TheJohnsHopkinsUniveristyPress,1989(ISBN0-8018-3739-1).[9]Borse,G.J.NumericalMethodswithMATLAB:AresourceforScientistsandEngimeers,PESPublishingCompany,2021(ISBN0-534-92822-1).[10]Heath,M.T.ScientificComputing,anIntroductorySurvey,McGraw-Hill,2021(ISBN0-07-027684-6).[11]Jennings,A.andMcKeown,J.J.MatrixComputation.JohnWiley,1992(ISBN0-471-93527-1).[12]Lindfield,G.andPenny,J.NumericalMethodsUsingMATLAB.EllisH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高考語文試卷一、語言文字運(yùn)用（15分）1．在下面一段話的空缺處依次填入詞語，最恰當(dāng)?shù)囊唤M是（3分）提到桃花源，許多人會聯(lián)想到瓦爾登湖。真實(shí)的瓦爾登湖，早已成為▲的觀光勝地，梭羅的小木屋前也經(jīng)常聚集著▲的游客，不復(fù)有隱居之地的氣息。然而虛構(gòu)的桃花源一直就在我們的心中，哪怕▲在人潮洶涌的現(xiàn)代城市，也可以獲得心靈的寧靜。A．名聞遐邇聞風(fēng)而至雜居 B．名噪一時聞風(fēng)而至棲居C．名噪一時紛至沓來雜居 D．名聞遐邇紛至沓來?xiàng)?．在下面一段文字橫線處填入語句，銜接最恰當(dāng)?shù)囊豁?xiàng)是（3分）在南方，芭蕉栽植容易，幾乎四季常青?！劣谠掠辰队?、雪壓殘葉，那更是詩人畫家所向往的了。①它覆蓋面積大，吸收熱量大，葉子濕度大。②古人在走廊或書房邊種上芭蕉，稱為蕉廊、蕉房，饒有詩意。③因此蕉陰之下，是最舒適的小坐閑談之處。④在旁邊配上幾竿竹，點(diǎn)上一塊石，真像一幅元人的小景。⑤在夏日是清涼世界，在秋天是分綠上窗。⑥小雨乍到，點(diǎn)滴醒人；斜陽初過，青翠照眼。A．①③②④⑥⑤ B．①④②③⑥⑤C．②①④③⑤⑥ D．②③④①⑤⑥3．下列詩句與“憫農(nóng)館”里展示的勞動場景，對應(yīng)全部正確的一項(xiàng)是（3分）①笑歌聲里輕雷動，一夜連枷響到明②種密移疏綠毯平，行間清淺縠紋生③分疇翠浪走云陣，刺水綠針抽稻芽④陰陰阡陌桑麻暗，軋軋房櫳機(jī)杼鳴A．①織布②插秧③車水④打稻 B．①織布②車水③插秧④打稻C．①打稻②插秧③車水④織布D．①打稻②車水③插秧④織布4．閱讀下圖，對VR（即“虛擬現(xiàn)實(shí)”）技術(shù)的解說不正確的是一項(xiàng)是（3分）A．VR技術(shù)能提供三個維度的體驗(yàn)：知覺體驗(yàn)、行為體驗(yàn)和精神體驗(yàn)。 B．現(xiàn)有的VR技術(shù)在精神體驗(yàn)上發(fā)展較快，而在知覺體驗(yàn)上發(fā)展較慢。C．VR技術(shù)的未來方向是知覺體驗(yàn)、行為體驗(yàn)和精神體驗(yàn)的均衡發(fā)展。D．期許的VR體驗(yàn)將極大提高行為體驗(yàn)的自由度和精神體驗(yàn)的滿意度。二、文言文閱讀（20分）閱讀下面的文言文，完成5—8題。臨川湯先生傳鄒迪光先生名顯祖，字義仍，別號若士。豫章之臨川人。生而穎異不群。體玉立，眉目朗秀。見者嘖嘖曰：“湯氏寧馨兒?！蔽鍤q能屬對。試之即應(yīng)，又試之又應(yīng)，立課數(shù)對無難色。十三歲，就督學(xué)公試，補(bǔ)邑弟子員。每試必雄其曹偶。庚午舉于鄉(xiāng)，年猶弱冠耳。見者益復(fù)嘖嘖曰：“此兒汗血，可致千里，非僅僅蹀躞康莊也者。”丁丑會試，江陵公①屬其私人啖以巍甲而不應(yīng)。曰：“吾不敢從處女子失身也?！惫m一老孝廉乎，而名益鵲起，海內(nèi)之人益以得望見湯先生為幸。至癸未舉進(jìn)士，而江陵物故矣。諸所為附薰炙者，骎且澌沒矣。公乃自嘆曰：“假令予以依附起，不以依附敗乎？”而時相蒲州、蘇州兩公，其子皆中進(jìn)士，皆公同門友也。意欲要之入幕，酬以館選，而公率不應(yīng)，亦如其所以拒江陵時者。以樂留都山川，乞得南太常博士。至則閉門距躍，絕不懷半刺津上。擲書萬卷，作蠹魚其中。每至丙夜，聲瑯瑯不輟。家人笑之：“老博士何以書為？”曰：“吾讀吾書，不問博士與不博士也?！睂ひ圆┦哭D(zhuǎn)南祠部郎。部雖無所事事，而公奉職毖慎，謂兩政府進(jìn)私人而塞言者路，抗疏論之，謫粵之徐聞尉。居久之，轉(zhuǎn)遂昌令。又以礦稅事多所蹠戾②，計偕之日，便向吏部堂告歸。雖主爵留之，典選留之，御史大夫留之，而公浩然長往，神武之冠竟不可挽矣。居家，中丞惠文，郡國守令以下，干旄往往充斥巷左，而多不延接。即有時事，非公憤不及齒頰。人勸之請托，曰：“吾不能以面皮口舌博錢刀，為所不知后人計?！敝复采蠒局骸坝写瞬回氁??！惫跁鵁o所不讀，而尤攻《文選》一書，到掩卷而誦，不訛只字。于詩若文無所不比擬，而尤精西京六朝青蓮少陵氏。公又以其緒余為傳奇，若《紫簫》、《還魂》諸劇，實(shí)駕元人而上。每譜一曲，令小史當(dāng)歌，而自為之和，聲振寥廓。識者謂神仙中人云。公與予約游具區(qū)靈巖虎丘諸山川，而不能辦三月糧，逡巡中輟。然不自言貧，人亦不盡知公貧。公非自信其心者耶？予雖為之執(zhí)鞭，所忻慕焉。（選自《湯顯祖詩文集》附錄，有刪節(jié)）[注]①江陵公：指時相張居正，其為江陵人。②蹠戾：乖舛，謬誤。5．對下列加點(diǎn)詞的解釋，不正確的一項(xiàng)是（3分）A．每試必雄其曹偶 雄：稱雄B．酬以館選 酬：應(yīng)酬C．以樂留都山川 樂：喜愛D．為所不知后人計 計：考慮6．下列對原文有關(guān)內(nèi)容的概括和分析，不正確的一項(xiàng)是（3分）A．湯顯祖持身端潔，拒絕了時相張居正的利誘，海內(nèi)士人都以結(jié)識他為榮幸。B．因?yàn)樯蠒u當(dāng)權(quán)者徇私情、塞言路，湯顯祖被貶官至廣東，做了徐聞尉。C．湯顯祖辭官回家后，當(dāng)?shù)毓賳T爭相與他交往，而湯顯祖不為私事開口求人。D．湯顯祖與鄒迪光相約三月份到江南一帶游玩，但沒準(zhǔn)備好糧食，因而作罷。7．把文中畫線的句子翻譯成現(xiàn)代漢語。（10分）（1）見者益復(fù)嘖嘖曰：“此兒汗血，可致千里，非僅僅蹀躞康莊也者?！保?）然不自言貧，人亦不盡知公貧。公非自信其心者耶？予雖為之執(zhí)鞭，所忻慕焉。8．請簡要概括湯顯祖讀書為文的特點(diǎn)。（4分）三、古詩詞鑒賞（11分）閱讀下面這首唐詩，完成9—10題。學(xué)諸進(jìn)士作精衛(wèi)銜石填海韓愈鳥有償冤者，終年抱寸誠?？阢暽绞?xì)，心望海波平。渺渺功難見，區(qū)區(qū)命已輕。人皆譏造次，我獨(dú)賞專精。豈計休無日，惟應(yīng)盡此生。何慚刺客傳，不著報讎名。9．本讀前六句是怎樣運(yùn)用對比手法勾勒精衛(wèi)形象的？請簡要分析。(6分)10．詩歌后六句表達(dá)了作者什么樣的人生態(tài)度？（5分）四、名句名篇默寫（8分）11．補(bǔ)寫出下列名句名篇中的空缺部分。（1）名余曰正則兮，__________________。（屈原《離騷》）（2）__________________，善假于物也。（荀子《勸學(xué)》）（3）艱難苦恨繁霜鬢，__________________。（杜甫《登高》）（4）樹林陰翳，__________________，游人去而禽鳥樂也。（歐陽修《醉翁亭記》）（5）__________________，抱明月而長終。（蘇軾《赤壁賦》）（6）浩蕩離愁白日斜，__________________。（龔自珍《己亥雜詩》）（7）道之以德，__________________，有恥且格。（《論語·為政》）（8）蓋文章，經(jīng)國之大業(yè)，__________________。（曹丕《典論·論文》）五、現(xiàn)代文閱讀（一）（15分）閱讀下面的作品，完成12~14題。表妹林斤瀾矮凳橋街背后是溪灘，那灘上鋪滿了大的碎石，開闊到叫人覺著是不毛之地。幸好有一條溪，時寬時窄，自由自在穿過石頭灘，帶來水草野樹，帶來生命的歡喜。灘上走過來兩個女人，一前一后，前邊的挎著個竹籃子，簡直有搖籃般大，里面是衣服，很有點(diǎn)分量，一路拱著腰身，支撐著籃底。后邊的女人空著兩手，幾次伸手前來幫忙，前邊的不讓。前邊的女人看來四十往里，后邊的四十以外。前邊的女人不走現(xiàn)成的小路，從石頭灘上斜插過去，走到一個石頭圈起來的水潭邊，把竹籃里的東西一下子控在水里，全身輕松了，透出來一口長氣，望著后邊的。后邊的走不慣石頭灘，盯著腳下，挑著下腳的地方。前邊的說：“這里比屋里清靜，出來走走，說說話……再呢，我要把這些東西洗出來，也就不客氣了?！闭f著就蹲下來，抓過一團(tuán)按在早鋪平好了的石板上，拿起棒槌捶打起來，真是擦把汗的工夫也節(jié)約了?？雌饋砗筮叺氖强腿耍D(zhuǎn)著身于看這個新鮮的地方，有一句沒一句地應(yīng)著：“水倒是清的，碧清的……樹也陰涼……石頭要是走慣了，也好走……”“不好走，一到下雨天你走走看，只怕?lián)鷶嗔四_筋。哪有你們城里的馬路好走?！薄跋掠晏煲蚕匆路?”“一下天呢，二十天呢。就是三十天不洗也不行。嗐，現(xiàn)在一天是一天的事情，真是日日清，月月結(jié)。”客人隨即稱贊：“你真能干，三表妹，沒想到你有這么大本事，天天洗這么多。”主人微微笑著，手里捶捶打打，嘴里喜喜歡歡的：事情多著呢。只有晚上吃頓熱的，別的兩頓都是馬馬虎虎。本來還要帶子，現(xiàn)在托給人家。不過洗完衣服，還要踏縫紉機(jī)?！笨腿似鋵?shí)是個做活的能手，又做飯又帶孩子又洗衣服這樣的日子都過過?，F(xiàn)在做客人看著人家做活，兩只手就不知道放在哪里好。把左手搭在樹杈上，右手背在背后，都要用點(diǎn)力才在那里閑得住。不覺感慨起來：“也難為你，也虧得是你，想想你在家里的時候，比我還自在呢?！敝魅朔畔掳糸常瑑墒忠豢滩煌５厝啻昶饋恚骸白鲎鲆簿土?xí)慣了。不過，真的，做慣了空起兩只手來，反倒沒有地方好放。鄉(xiāng)下地方，又沒有什么好玩的，不比城里?！笨腿诵睦镉行┟?，就學(xué)點(diǎn)見過世面的派頭，給人家看，也壓壓自己的煩惱：“說的是，”右手更加用力貼在后腰上，“空著兩只手不也沒地方放嘛。城里好玩是好玩，誰還成天地玩呢。城里住長久了，一下鄉(xiāng)，空氣真就好，這個新鮮空氣，千金難買?！眴慰淇諝?，好比一個姑娘沒有什么好夸的，單夸她的頭發(fā)。主人插嘴問道：“你那里工資