matlab课程设计图像处理

Four short words sum up what has lifted most successful individuals above the crowd: a little bit more.-author-datematlab课程设计-图像处理课程设计任务书目录摘要1Abstract21.MATLAB简介31.1 MATLAB说明31.2 MATLAB的语言特点31.3 MATLAB系统构成41.4 MATLAB数值计算41.4.1极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程41.4.2矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算61.4.3多项式加减乘除运算、多项式求导、求根和求值运算、多项式的部分分式展开、多项式的拟合、插值运算102图像选择及变换142.1 原始图像选择读取142.2 图像的变换163 图像处理及代码程序173.1 图像亮度对比度调整173.1.1 函数及其参数的说明173.1.2 源程序及运行结果173.2 图像放大和缩小193.2.1 函数及其参数的说明193.2.2 源程序及运行结果193.3 图像任意角度的旋转213.3.1 函数及其参数的说明213.3.2 源程序及运行结果223.4图像直方图统计和均衡233.4.1 函数及其参数的说明233.4.2 源程序及运行结果243.5 图像加入噪声263.5.1 函数及其参数的说明263.5.2 源程序及运行结果264感悟体会小结29参考文献30全部源程序代码31- 摘要MATLAB是主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。 MATLAB强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础，由各个领域的专家相继给出了MATLAB工具箱，其中主要有信号处理，控制系统，神经网络，图像处助，鲁棒控制， 非线性系统控制设计，最优化，小波，通信等工具箱，这此工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具。借助于这些“巨人肩膀上的工具”，各个层次的研究人员可直现方便地进行分析、计算及设计工作，从而大大地节省了时间。本次课程设计的目的在于较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法，能够运用相关软件进行模拟分析。通过对采集的图像进行常规的图像的亮度和对比度的调整，并进行最近邻插值和双线性插值等算法将用户所选取的图像区域进行放大和缩小整数倍的和旋转操作，并保存，比较几种插值的效果，以及对图像进行直方图和直方图均衡并加入噪声进行对比，达到本次课程设计的目的。关键词：MATLAB 亮度和对比度 插值 放大 旋转 噪声AbstractMATLAB is main face of scientific calculation, visualization and interactive program design of the high-tech computing environment. MATLAB is a powerful extension application in various fields to provide a basis by experts in various fields have been given a MATLAB toolbox, which are signal processing, control systems, neural networks, image processing support, robust control, nonlinear control system design, optimization, wavelets, communications toolkit, which this kit to the various areas of research and engineering applications a powerful tool. With these tools on the shoulders of giants, researchers at all levels can now be easily analyzed directly, calculation and design work, which greatly saves time. The training aims to strengthen the basis of a more comprehensive understanding of commonly used data analysis and processing principles and methods related to the use of simulation software. Images collected by conventional image brightness and contrast adjustments, and the nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation algorithm to the user selected image area to zoom in and out several times and rotate the whole operation, and save, compare the effect of several interpolation and the image histogram and histogram and compared with noise, to the purpose of this course design.Keywords: MATLAB brightness and contrast rotation interpolation noise amplification1.MATLAB简介1.1 MATLAB说明 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。1.2 MATLAB的语言特点（1）语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。运算符丰富。 （2）MATLAB既具有结构化的控制语句（如for循环，while循环，break语句和 if语句），又有面向对象编程的特性。（3）程序限制不严格，程序设计自由度大。（4）MATLAB的图形功能强大。（5）MATLAB的缺点是，它和其他高级程序相比，程序的执行速度较慢。（6）由于MATLAB的程序不用编译等预处理，也不生成可执行文件，程序为解释执行，所以速度较慢。1.3 MATLAB系统构成 主要由以下五部分构成： MATLAB系统构成 （1） MATLAB语言 （2）MATLAB工作环境 （3）图形处理 （4）MATLAB数学函数库 （5）MATLAB应用编程人员接口(API)1.4 MATLAB数值计算1.4.1极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程极限的计算举例：求极限 。源代码如下： syms x y f y=(x+2)./(x.2-x+3); f=limit(y,x,0)结果：f =2/3微分的计算举例：求函数f(x)=3-2x+1的导数。源代码如下： syms x f y y=3*x2-2*x+1; f=diff(y,x) 结果：f =6x-2积分的计算举例：求函数分别对两个变量的积分。源代码如下： syms x s f y f=cos(3*x)+x2-2*s; y=int(f,x) y=int(f,s) 结果：y =1/3*sin(3*x)+1/3*x3-2*s*x y =cos(3*x)*s+x2*s-s2级数的计算举例：求级数之和源代码如下：syms n f yf=1/(n2+2);y=symsum(f,n,1,inf)结果：y =1/4*i*2(1/2)*Psi(1-i*2(1/2)-1/4*i*2(1/2)*Psi(1+i*2(1/2)求解代数方程举例：求多项式方程的根。源代码：p=1,-2,3,-4,5,-6,7roots(p)结果：ans = 1.3079 + 0.5933i 1.3079 - 0.5933i -0.7104 + 1.1068i -0.7104 - 1.1068i 0.4025 + 1.3417i 0.4025 - 1.3417i求解常微分方程举例：求微分方程 , y（0）=2的解。源代码：dsolve(Dy=2+y2) dsolve(Dy=2+y2,y(0)=2)结果：ans =2(1/2)*tan(2(1/2)*t+2(1/2)*C1)-1/(t-C1) ans =2(1/2)*tan(2(1/2)*t+atan(2(1/2)1.4.2矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算矩阵的最大值、最小值举例：求矩阵A的最大值、最小值源代码如下：clear allA= 1 2 3 4 5 6 7 8 9max(A),min(A)结果：ans = 7 8 9ans = 1 2 3矩阵的均值举例：求矩阵A的均值源代码如下：clear allA= 1 2 3 4 5 6 7 8 9 mean2(A)结果：ans =5 矩阵的方差举例：求矩阵A的方差源代码如下：clear allA= 1 2 3 4 5 6 7 8 9std2(A)结果：ans = 2.7386矩阵的转置 举例：已知矩阵 ，求A的转置 源代码如下:clear allA= 1 2 3 4 5 6 7 8 9A结果：ans = 1 4 7 2 5 8 3 6 9矩阵的逆举例：已知,求A得逆。源代码如下：clear allA= 1 2 3 4 5 6 7 8 9inv(A)结果：ans = 1.0e+016 * -0.4504 0.9007 -0.4504 0.9007 -1.8014 0.9007 -0.4504 0.9007 -0.4504 矩阵的行列式举例：已知，求A的行列式。源代码如下：clear allA=1,2,3;4,5,6;7,8,9det(A)结果：ans =0 矩阵的特征值举例：求矩阵A的特征值源代码如下：clear allA=1 2 3; 4 5 6;7 8 9eig(A)结果：ans = 16.1168 -1.1168 -0.0000 矩阵的相乘、右除、左除、幂运算举例：，求AB和AC。源代码如下：clear allA=1,2,3;4,5,6;7,8,9,B=1,2;3,4;5,6,C=1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12A*B,A*C结果：ans = 22 28 49 64 76 100 ans = 38 44 50 56 83 98 113 128 128 152 176 200举例：已知,，求AB,B/A。源代码如下：clear allA=1,2,4;7,4,27;-3,9,12,B=1,-3,4;-6,9,1;27,8,-2AB,B/A结果：ans = -3.3733 -4.4311 3.7511 1.2533 -3.1956 2.8356 0.4667 1.9556 -1.3556 ans = -2.6667 0.5333 0.0222 1.0667 -0.5733 1.0178 29.9333 -2.4267 -4.6844举例：设，求。源代码如下：clear allA=1,-1;1,1A10 ,A.10结果：ans = 0 -32 32 0 ans = 1 1 1 11.4.3多项式加减乘除运算、多项式求导、求根和求值运算、多项式的部分分式展开、多项式的拟合、插值运算多项式加减乘除运算举例：f(x)= g(x)=源代码如下：clear allf=1 -2 3 -4 0 -6 7 -8 9g=0 0 0 5 4 -3 20 -1 2h=f+gh=f-gh=conv(f,g)结果：h = 1 -2 3 1 4 -9 27 -9 11 h = 1 -2 3 -9 -4 -3 -13 -7 7 h = Columns 1 through 9 0 0 0 5 -6 4 18 -66 46 Columns 10 through 17 -76 16 -136 206 -206 202 -25 18源代码如下：clear allf=1 -2 3 -4 0 -6 7 -8 9;g=5 4 -3 20 -1 2;q,r=deconv(f,g)结果：q = 0.2000 -0.5600 1.1680 -2.8704 r = Columns 1 through 5 0 0 -0.0000 0 26.3856 Columns 6 through 9 -38.9312 66.6960 -13.2064 14.7408多项式求导举例：g(x)=源代码如下：clear allg=5 -4 3 -2 1 -10;polyder(g)结果：ans = 25 -16 9 -4 1求根和求值运算举例：g(x)=源代码如下：clear allg=5 -4 3 -2 1 -10;roots(g)结果：ans = 1.2628 0.4804 + 1.1213i 0.4804 - 1.1213i -0.7118 + 0.7468i -0.7118 - 0.7468i多项式的部分分式展开举例：将有理多项式展开成部分多项式源代码如下： B=1,-3,5; A=1,5,-2,15;R,P,K=residue(B,A)结果：R =1.3731 -0.1866 - 0.0325i -0.1866 + 0.0325iP = -5.7924 0.3962 + 1.5597i 0.3962 - 1.5597iK = 多项式的拟合、插值举例：源代码（插值）如下：x=1 3 5 7 9;y=2 4 6 8 10;x1=1.2 3.4 6.5 ;y1=interp1(x,y,x1)结果：y1 = 2.2000 4.4000 7.5000 举例：源代码（拟合）如下：x=1 2 3 4 5;y=0 0.2 0.4 0.9 1.5;z=polyfit(x,y,2)结果：z = 0.0786 -0.1014 0.0400 2图像选择及变换2.1 原始图像选择读取原始图片如下：图1 原始图片（来自网络）MATLAB为用户提供了专门的函数以从图像格式的文件中读写图像数据。采用的是imread函数来实现图像文件的读取操作，采用的格式如下： A=imread（filename.fmt）该语句用于读取字符串“filename”对应的灰度图像或彩色图像，“fmt”指定了文件的格式。采用imfinfo函数查询图像文件的信息。其语句格式如下： Info=imfinfo（filename.fmt）该语句可以在命令窗口会显示出文件的基本信息。采用imshow函数进行图像的显示，采用的格式如下:A=imread(filename.fmt); imshow(A);当这种显示方式要求被显示的图像要么在当前目录下或MATLAB的目录下。采用rgb2gray函数进行真彩色图像与灰阶强度图像的转变，其格式调用如下： A=rgb2gry(filename.fmt);得到的图像可以进行统计与处理，能完成要求。图像读入与显示和变化的源代码如下：close all;clear all;x=imread(xuewu.jpg);imshow(x);imfinfo(xuewu.jpg)程序运行结果如下图2所示：图2 读取后显示图片 命令窗口中，显示如下：Filename: xuewu.jpg FileModDate: 27-Dec-2011 08:58:56FileSize: 348015 Format: jpgFormatVersion: Width: 1024Height: 768BitDepth: 24 ColorType: truecolor FormatSignature: NumberOfSamples: 3 CodingMethod: Huffman CodingProcess: Sequential Comment: 2.2 转换图像为灰阶图像2.2 图像的变换在后期的处理中，有部分程序需要用到灰阶图片，因此提前将图片进行转换，得到灰阶图片。采用rgb2gray函数进行真彩色图像与灰阶强度图像的转变其格式调用如下：A=rgb2gry(filename.fmt);得到的图像可以进行统计与处理。程序源代码如下： x1=rgb2gray(x); figure,imshow(x1)程序运行结果如下图3所示：图3 灰阶图片3 图像处理及代码程序3.1 图像亮度对比度调整3.1.1 函数及其参数的说明亮度的调节采用的是imadd函数，其调用格式如下：Z=imadd(X,Y);说明：imadd函数可以将两幅图像相加或在图像上加上一个常量。其中，X为图像数据矩阵，也可以是M*N*3的RGB图像矩阵。Y可以是与X的格式类型完全的相同图像数据矩阵或者是一个double类型的数值。对比度的调节采用的是imajust函数，其调用格式如下：Z=imadjust(X,low_in,high_in,low_out,high_out);说明：imadjust函数将图像矩阵X中的亮度值线性变换到输出矩阵Z中的新值。输入图像X因为uint8类，uint16类或double类图像，输出图像Z与输入图像X有着相同的数据类型。low_in、high_in、low_out与high_out这四个参数的取值范围不论输入X的数据类型为何都为0,1。3.1.2 源程序及运行结果 源程序如下：x2=imadd(x1,50); %亮度调节figure,imshow(x2)x3=imadjust(x1,0.3,0.7,0,1); %对比度调节figure,imshow(x3)运行结果如图4和图5所示：图4 亮度调节图5 对比度调节3.2 图像放大和缩小3.2.1 函数及其参数的说明对图像进行放大和缩小可以采用imresize函数，其调用格式如下：B = imresize(A,mrows ncols, method )说明：mrows ncols 是选择放大或缩小的倍数，method表示选用的插值方法，其可选值为nearest（最邻近插值法）、bilinear（双线性插值）和bicubic（双三次插值法），并且method的缺省表示为nearest。3.2.2 源程序及运行结果源程序如下所示：%放大2倍x5=imresize(x1,2); %最邻近插法figure,imshow(x5)x6=imresize(x1,2,bilinear); %双线性插值法figure,imshow(x6) %缩小到原来的1/5x7=imresize(x1,0.2); %最邻近插法figure,imshow(x7)x8=imresize(x1,0.2,bilinear); %双线性插值法figure,imshow(x8)程序运行结果如图6、7、8、9所示：图6 最邻近插法放大一倍图7 双线性插值法放大图8 最邻近插法缩小图9 双线性插值法缩小3.3 图像任意角度的旋转3.3.1 函数及其参数的说明对图像进行旋转可以采用imrotate函数，其调用格式如下所示：B = imrotate(A,angle,method,bbox)说明：A为输入二维图像矩阵，其数据类型不限。angel为逆时针旋转的角度值，如果希望顺时针旋转，则选择该值为负。method表示选用的插值方法，其可选值为nearest（最邻近插值法）、bilinear（双线性插值）和bicubic（双三次插值法），并且method的缺省表示为nearest。bbox为指定输出图像尺寸的字符串，crop表示的通过裁剪使输出图像尺寸与输入图像一致，loose表示的不进行裁剪，故输出图像尺寸会比输入图像尺寸大，它在默认情况下为loose。3.3.2 源程序及运行结果源程序如下：%将原始灰度以最邻近插值的方式将图像顺时针旋转45x9=imrotate(x1,45); figure,imshow(x9)%将原始灰度以双线性插值的方式将图像顺时针旋转45x10=imrotate(x1,45,bilinear); figure,imshow(x10)程序的运行结果下图10和图11所示图10 最邻近插值法45逆时针旋转图11 双线性插值法逆时针45旋转3.4图像直方图统计和均衡3.4.1 函数及其参数的说明要进行图像直方图统计可以采用imhist函数，其调用格式如下：h=imhist(X,n)其中，X为输入图像，h为其直方图，n是用于形成直方图的灰度级的个数。一个灰度级可以包含几个灰度值，换言之，uint8类型的图像直方图的灰度级可以有256级，也可以只有8级，每个灰度级都有32个灰度值。参数n可以缺省，在默认的情况下，如果X是灰度图像，则n为256个灰度级，如果X是二值图像，则n为2，表示有2个灰度级。要进行图像直方图均衡可以采用histeq函数，其调用格式如下：Z=histeq(X,n)其中，X为输入灰度图像矩阵，其数据类型为double或uint8类型。n为均衡后直方图的灰度等级数，其默认值为64。Z为直方图均衡后的图像矩阵。3.4.2 源程序及运行结果 源程序如下：figure,imhist(x1)x4=histeq(x1);figure,imhist(x4)figure,imshow(x4)运行结果如下图12、13、14所示图12 原始图像直方图图13 经过直方图均衡后的图像图14 均衡后的直方图3.5 图像加入噪声3.5.1 函数及其参数的说明函数使用imnoise函数进行图片的噪声加入，其调用格式如下：J = imnoise(I,type,parameters)期中，type是噪声的类型，由高斯噪声，椒盐噪声，乘性噪声。类型名分别是：gaussian、salt & pepper、speckle。对图像加入噪声可以采用imnoise函数，其调用格式如下：Z=imnoise(X,type,parameters)说明：X为输入的二维或三维图像矩阵，其数据类型不限。type为字符串指定噪声的类型（gaussian、salt & pepper、poisson与speckle），parameters为与特定噪声类型相对应的参数。3.5.2 源程序及运行结果%加入高斯噪声x11=imnoise(x1,gaussian,0,0.01);figure,imshow(x11)%加入浓度为0.25的椒盐噪声x12=imnoise(x1,salt & pepper,0.25);figure,imshow(x12)%加入泊松噪声x13=imnoise(x1,poisson);figure,imshow(x13)x14=imnoise(x1,speckle);figure,imshow(x14)程序结果如下图15 、16、17、18所示：图15 加入高斯噪声图16 加入椒盐噪声图17 泊松噪声图18 加入乘性噪声4感悟体会小结做这次课设花了不少时间，尤其是占用了很多复习考试的时间，因为交电子稿正好是微原和电磁波考试中间的28号这天。但是还是挤挤时间把它做好了，当然不得不承认这里面有很多调用的函数，编写的程序我是借鉴了参考书上面的，这一点表示很惭愧。但是不管怎样，毕竟是做过，且手打了一遍，再运行调试了的，然后把图片一个一个弄好的，也费了不少功夫。总的来说吧，这次的课程设计做的挺高兴的，以前用Matlab软件时完全是为了完成任务，去实验室就是把这次要做的敲进电脑，然后按下回车键就OK啦。但这次绝对不一样，这次做的是图像处理，第一次感到Matlab的强悍。为什么呢？以前你绝对听说过用美图秀秀，photoshop，coredraw等专门的图像处理软件处理照片啊，可能你还用过它，但我想应该不会有人用Matlab软件去处理照片。而这一次能耐着性子一步一步做下去，真的很不容易啊。每一次对着题目要求在相应参考书上找到相关函数，自己便迫不及待的想将代码敲进电脑，运行，看看我的雪屋是不是会变成我想象的美景，抑或是变成我想象不到的烂风景？随着代码的不断敲入，idol变大，缩小，旋转，甚者很刺眼。看见毫不起眼的代码在左右这个idol，仰头长叹，Matlab，原来你不仅数值计算牛，图像处理也不逊色，相信其他同学的课题你也一样很犀利，不愧为公认的好软件啊。在这次课程设计中，参考了Matlab自带的图像处理用户指南，感觉学习一个软件，最重要的参考资料就是它本身自带的，只可惜英语不太好，不是很懂，因此，下去后好好加强英语的学习。同时，为完成这份Matlab课程设计，好友小明和鹏哥为我提供了笔记本电脑和网络，其室友为我提供其他必备的资源，以便我能顺利进行。因此，在这里，对小明和鹏哥及其605室友表示衷心的感谢。这次的课程设计算是为我的基于Matlab的图像处理做了一次启蒙教育，深感要学的知识还很多，还需多加努力，加油！参考文献1 高展宏，徐文波.基于MATLAB的数字图像处理案例教程.北京：清华大学出版社，20112 贺兴华等.MATLAB7.x图像处理.北京：人民邮电出版社，20063 陈杰.MATLAB宝典.北京：电子工业出版社，2007.4 张德丰. MATLAB数值分析与应用. 北京：国防工业出版社，2009.5 美冈萨雷斯.温茨著.数字图像处理.2版.阮秋琦，等译. 北京：电子工业出版社，2002.6 汪晓银，邹庭荣.数学软件与数学实验.武汉：华中农业大学教务处，2007 全部源程序代码： %Matlab 课程设计% 读取图像并显示图像和输出图像信息close all;clear all;x=imread(xuewu.jpg); % x表示彩色图片imshow(x);title(雪屋);imfinfo(xuewu.jpg)%得到灰度图像x1=rgb2gray(x); %x1表示灰度图像figure,imshow(x1);title(灰度图像);%基于灰度图像的亮度和对比度调节x2=imadd(x1,50); %x2表示经亮度调节后的图像figure,imshow(x2);title(增加亮度);x3=imadjust(x1,0.3,0.7,0,1); %x3表示经对比度调节后的图像figure,imshow(x3);title(增加对比度);%基于灰度图像的放大和缩小%放大2倍x5=imresize(x1,2); %x5表示经最邻近插法放大后的图像figure,imshow(x5);title(最邻近插法放大);x6=imresize(x1,2,bilinear); % x6表示经双线性插值法放大后的图像figure,imshow(x6);title(双线性插值法放大);%缩小到原来的1/5x7=imresize(x1,0.2); %x7表示经最邻近插法缩小后的图像figure,imshow(x7);title(最邻近插法缩小);x8=imresize(x1,0.2,bilinear); %x8表示经双线性插值法缩小后的图像figure,imshow(x8);title(双线性插值法缩小);%基于灰度图像的旋转%x9表示以最邻近插值的方式将图像顺时针旋转45后的图像x9=imrotate(x1,45); figure,imshow(x9);title(最邻近插值旋转45);% x10表示以双线性插值的方式将图像顺时针旋转45后的图像x10=imrotate(x1,45,bilinear); figure,imshow(x10);title(双线性插值旋转45);%基于灰度图像的直方图统计和均衡%x4表示经过均衡后的图像figure,imhist(x1)x4=histeq(x1);figure,imhist(x4)figure,imshow(x4);title(均衡后的图像);%基于灰度图像的各种噪声加入%x11表示加入高斯噪声后的图像x11=imnoise(x1,gaussian,0,0.01);figure,imshow(x11);title(高斯噪声);% x12加入浓度为0.15椒盐噪声后的图像x12=imnoise(x1,salt & pepper,0.15);figure,imshow(x12);title(椒盐噪声);% x13加入泊松噪声后的图像x13=imnoise(x1,poisson);figure,imshow(x13);title(泊松噪声);% x14加入乘性噪声后的图像x14=imnoise(x1,speckle);figure,imshow(x14);title(乘性噪声); 本科生课程设计成绩评定表姓 名性 别专业、班级课程设计题目：课程设计答辩或质疑记录：成绩评定依据：最终评定成绩（以优、良、中、及格、不及格评定）指导教师签字： 年 月 日