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1、摘要： 随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术，图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。而Matlab强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本次实习主要是对图像信号的采集、处理、传输、存储和分析等有一个系统的认识和理解，利用设计的系统实现图像文件的打开，掌握最基本的图像信号处理理论和方法，如对图像的几何变换，加入简单噪声，随机噪声，对图像进行滤波等。关键词：多媒体技术；网络技术；数字图像处理；Ma
2、tlab；目录1 设计课题与要求11.1 课题简介11.2 设计目标与要求12 系统分析13 总体方案24 代码编写与运行结果24.1 打开24.2 滤波34.3 锐化64.4 增强图像74.5 频域低通滤波84.6 频域图谱94.7加噪104.8 几何变换115 程序调试14总 结16致 谢17参 考 文 献181 设计课题与要求1.1 课题简介 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变
3、换等，以改善图像的质量。（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。1.2 设计目标与要求 研究图像信号的特点，探讨图像谱分析、浏览、空频域变换等基本理论基础、关键技术。使软件具有美观的界面，所有参数设置力求可动态修改；软件具备几何变换、空域滤波、频域滤波等功能，可由用户在运行时通过“打开”对话框自行选择图像文件；可以显示空域图
4、像、滤波器频响、频域图谱（幅度、相位）等；可加入简单噪声（定量信号）、随机噪声（高斯噪声等），并进行去噪处理。2 系统分析 打开功能中用uigetfile函数进行调用，可以选择任意图片；滤波主要用了imfilter函数；中值滤波先用imnoise函数加入高斯噪声，再用medfilt函数进行中值滤波；均值滤波先用rgb2gray(I)函数，将其转化为灰度图像，再用imnoise函数加入椒盐噪声，最后用filter2函数进行均值滤波；彩图锐化先用h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1这个Sobel算子，然后用imfilter函数使用二维滤波器进行锐化；一阶微分锐化先用imgGray = rg
5、b2gray(I)转为灰度图像，再用h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1Sobel算子；增强函数用imadjust函数；频域低通滤波用freqspace函数；频域图谱中取幅度用abs(fftshift(Ik)函数，取相位用angle(Ik)函数，相位逆变换用ifft2(exp(j*p)函数，幅度逆变换用ifft2(A)函数；加噪中高斯噪声是gaussian，椒盐噪声是salt & pepper，乘性噪声是speckle；平移用translate函数，缩小用imresize函数，水平反射和垂直反射取镜像，旋转用imrotate函数。3 总体方案任务书中要求选取4幅以上图像资料用作测试素材
6、，就得首先设置打开图像这一模块，因为要任意，所以所以我用了uigetfile这个函数，调入某文件，这样就会打开一个文件，然后可以随机选择一张图片。然后根据任务书上的要求，对图像进行滤波，锐化，加噪，低通滤波，几何变换，绘出图像的频域图谱等等。其中滤波分为中值滤波和均值滤波；锐化分为一阶微分和二阶微分，以及彩图锐化；加噪又加了高斯噪声，椒盐噪声和乘性噪声；频域图谱中的取幅度利用了傅里叶的移位实现的。频域低通滤波是分别对加了高斯噪声，椒盐噪声和乘性噪声进行低通滤波的。几何变换分为了平移，缩小，水平反射，垂直反射，旋转。4 代码编写与运行结果4.1 打开filename,pathname=uiget
7、file( . %调入某文件 *.*,All Files(*.*);,. );if isequal(filename,pathname,0,0) returnelse pic = fullfile(pathname,filename); b = imread(pic); imshow(b);End 图3.14.2 滤波clear all;RGB = imread(lena.bmp);H = ones( 5, 5) /25;RGB1 = imfilter( RGB, H) ;subplot(1,2,1);imshow(RGB);title(滤波前图像) ;subplot(1,2,2);imsho
8、w(RGB1);title(滤波后图像) ; 图3.24.2.1 中值滤波I=imread(lena.bmp);subplot(2,2,1)imshow(I);title(原图) J=imnoise(I,gaussian,0.02); % 加入高斯噪声subplot(2,2,2)imshow(J);title(加噪图);g1=medfilt2(J(:,:,1);% 红g2=medfilt2(J(:,:,2);% 绿 g3=medfilt2(J(:,:,3);% 蓝G(:,:,1)=g1;G(:,:,2)=g2;G(:,:,3)=g3;subplot(2,2,3) imshow(G)title(
9、中值滤波结果); 图3.2.14.2.2 均值滤波I=imread(lena.bmp);subplot(231)imshow(I)title(原始图像)I=rgb2gray(I); %转换为灰度图像I1=imnoise(I,salt & pepper,0.02);subplot(232);imshow(I1);title(添加椒盐噪声的图像)k1=filter2(fspecial(average,3),I1)/255; % 3*3模块k2=filter2(fspecial(average,5),I1)/255; % 5*5模块k3=filter2(fspecial(average,7),I1)
10、/255; % 7*7模块k4=filter2(fspecial(average,9),I1)/255; % 9*9模块subplot(233),imshow(k1);title(3*3滤波);subplot(234),imshow(k2);title(5*5滤波);subplot(235),imshow(k3);title(7*7滤波);subplot(236),imshow(k4);title(9*9滤波); 图3.2.24.3 锐化4.3.1 彩图锐化 clear all;I=imread(lena.bmp);subplot(1,2,1);imshow(I);h=1,2,1;0,0,0;
11、-1,-2,-1;% Sobel算子J=imfilter(I,h);% 使用二维滤波器进行锐化subplot(1,2,2);imshow(J); 图3.3.14.3.2 一阶微分锐化clear all;I=imread(lena.bmp);subplot(1,2,1);imshow(I);imgGray = rgb2gray(I); % 转为灰度图像h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1; % Sobel算子J=filter2(h,imgGray);subplot(1,2,2);imshow(J); 图3.3.24.4 增强图像clear all;I=imread(lena.bmp);s
12、ubplot(2,2,1);imshow(I);title(原图);J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1,1);subplot(2,2,2);imshow(J);title(gamma=1);J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1,0.5);subplot(2,2,3);imshow(J);title(gamma=0.5);J=imadjust(I,0.3 0.7,0 1,1.5);subplot(2,2,4);imshow(J);title(gamma=1.5); 图3.44.5 频域低通滤波f1,f2=freqspace(25,meshgrid);Hd=zeros(2
13、5,25); d=sqrt(f1.2+f2.2)0.5; Hd(d)=1;h=fsamp2(Hd); figure,freqz2(h,64,64);I=imread(lena.bmp);I1=imnoise(I,gaussian); I2=imnoise(I,salt & pepper,0.02); I3=imnoise(I,speckle); J=imfilter(I,h,replicate); J1=imfilter(I1,h,replicate); J2=imfilter(I2,h,replicate);J3=imfilter(I3,h,replicate); subplot(221),imshow(J); subplot(222),imshow(J1); subplot(223),imshow(J2); subplot(224),imshow(J3); 图3.54.6 频域图谱i=imread(lena.bmp);I=rgb2gray(i);subplot(2,3,1);imshow(I);title(原图);Ik=fft2(double(I);A=abs(fftshift(Ik); % 取幅度subplot(2,3,2);imshow(log(A+1),) % 显示幅度谱title(幅度谱);
