MATLAB课程设计---基于matlab图像增强的比较及其理论分析

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1、 目录目录 摘要.I Abstract. II 1.数字图像处理及 MATLAB 简介 1 2.设计方案介绍. 3 2.1 设计思路 3 2.2.设计流程图. 4 3.具体设计. 5 3.1 程序设计版块. 5 3.1.1 验证图片是否为灰度图片. 5 3.1.2 对图片模拟加入高斯噪声和椒盐噪声. 5 3.1.3 均值滤波处理. 6 3.1.4 中值滤波处理. 6 3.1.5 维纳滤波. 7 3.2 程序代码. 7 4 结果显示. 9 5.结果分析. 11 5.1 均值滤波. 11 5.2 中值滤波. 11 5.3 维纳滤波. 12 6.心得体会. 14 参考文献 15 I 摘摘要要 图像增

2、强是图像处理的一个重要分支， 是图像边缘提取、 图像分割等的基础。 由于图像在获取和传输过程中发生失真，影响了人和机器对图像的理解。文章主 要介绍了加入模拟噪声的方法：高斯噪声和椒盐噪声，以及常见的空域处理法： 均值滤波和中值滤波。通过实验的对比，发现不同方法图像得到了不同的增强效 果。 关键字：高斯噪声 椒盐噪声 均值滤波 中值滤波 图像增强 II AbstractAbstract Image enhancement is an important branch of image processing is edge extraction, image segmentation basis.

3、 As the image acquisition and transmission distortion occurs, affecting the image and understanding of the machine. Article introduces the method of adding analog noise: Gaussian noise and salt and pepper noise, and common spatial approach: the mean filter and median filter. Through the experiment,

4、which found that different methods of image enhancement have been different. Keywords: Gaussian noise, salt and pepper noise, median filter mean filter Image Enhancement 1 1.数字图像处理及数字图像处理及 MATLAB 简介简介 数字图像处理（Digital Image Processing）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。 数字图像处理最 早出现于 20 世纪 50 年

5、代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利 用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世 纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以 改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善 质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获 得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL） 。他们对航天探测器徘徊者 7 号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变 换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机 成功地绘制出月球表面地图

6、，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十 万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶 嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图 像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测 研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨 大成就是在医学上获得的成果。 1972 年英国 EMI 公司工程师 Housfield 发明了用 于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置， 也就是我们通常所说的CT （Computer Tomograph） 。CT 的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建 截面图像，称为图像重建。1975 年 EMI 公司又成功研制出全身用的 CT 装置， 获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979 年，这项无损伤诊断技术获得 了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许 多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就， 属于这些领域的有航空航 天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等， 使图