matlab数字图像处理系统

绝地灬酷狼 2023-01-01 03:53 169阅读 0赞

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1.  课题介绍

matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱，能够实现对数字图像的编辑和处理工作，实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。

本文的主要内容如下：

1．研究图像处理技术，包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点，主要内容以及应用。

2．分析MATLAB软件及其在图像处理中的应用。

3．完成系统的总体设计，各功能模块设计。由于篇幅有限，本文重点论述了图像变换模块的设计，对已有的算法进行了分析，并进行了改进，利用MATLAB软件完成了算法的实现，最后通过实例说明处理效果。

4．设计友好的、易于操作的图形用户界面，方便用户对结果的观察以及对已有算法的比较研究和新算法的开发。

5. 向做好的平台中添加图像，图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。

二、菜单介绍

![v2-f57595ae8e876112e1a5f4533d46cf00\_b.jpg][v2-f57595ae8e876112e1a5f4533d46cf00_b.jpg]

1.  源码
2.  二值图像处理

global img_src
    axes(handles.axes_dst);
    x=im2bw(img_src);
    imshow(x);
    title('二值图片处理')

![v2-66c8c148428537f8182c7b01fb17c2ca\_b.jpg][v2-66c8c148428537f8182c7b01fb17c2ca_b.jpg]

1.  图片旋转

W=imrotate(img_src,180,'crop');
    imshow(W);
    title('旋转180后的图片')

![v2-fdaa204b7fe8ffa8a805530952eb1560\_b.jpg][v2-fdaa204b7fe8ffa8a805530952eb1560_b.jpg]

1.  图片剪切

I=imcrop(img_src);
    imshow(I);
    title('剪切图片');

![v2-64a30d76e307a796ddcd74bb99a2cea1\_b.jpg][v2-64a30d76e307a796ddcd74bb99a2cea1_b.jpg]

1.  离散余弦变换

K=dct2(I);
    imshow(K);
    title('DCT变换后的图片')

![v2-7ad6fc6790d3831a92e2851dc21fc61b\_b.jpg][v2-7ad6fc6790d3831a92e2851dc21fc61b_b.jpg]

1.  离散小波变换

[cA,cH,cV,cD]=dwt2(M,'db1'); %use db1 wavelet to discompose the picture
    A=upcoef2('a',cA,'db1',1);
    H=upcoef2('h',cH,'db1',1);
    V=upcoef2('v',cV,'db1',1);
    D=upcoef2('d',cD,'db1',1); % coding

![v2-fee91d67845815357d7ed01ab0391ea7\_b.jpg][v2-fee91d67845815357d7ed01ab0391ea7_b.jpg]

1.  均值滤波

H=ones(4,4)/16;
    K=imfilter(img_src,H);%%%%对图片进行均值滤波
    imshow(K);
    title('均值滤波后的图片')

![v2-c1b61045560db2c545529179652dc1d5\_b.jpg][v2-c1b61045560db2c545529179652dc1d5_b.jpg]

1.  边缘检测

BW1=edge(K,'sobel');%%
     BW2=edge(K,'roberts',0.005); 
     BW3=edge(K,'prewitt'); 
     BW4=edge(K,'log',0.0005);

![v2-24989aed377aa1673ae6435f3428b89f\_b.jpg][v2-24989aed377aa1673ae6435f3428b89f_b.jpg]

1.  图片压缩

B=rgb2gray(img_src);
    [c,s]=wavedec2(B,2,'db1');
    a=appcoef2(c,s,'db1',1);
    h=detcoef2('h',c,s,1);
    v=detcoef2('v',c,s,1);
    d=detcoef2('d',c,s,1);
    k=[a h;v d];
    b=wcodemat(a,500,'mat');
    a1=0.5*b;
    subplot(221);
    imshow(B)
    title('原始灰度图片')
    subplot(222);
    image(k);
    title('变换后各频率分量')
    r=appcoef2(c,s,'db1',2);
    b=wcodemat(r,500,'mat');
    a2=0.25*b;
    subplot(223);
    image(a1);
    title('第一次压缩图片');
    subplot(224);
    image(a2);
    title('第二次压缩图片');
    whos('a1');
    whos('a2');

![v2-405e13c40ad451e5a40575a56e216996\_b.jpg][v2-405e13c40ad451e5a40575a56e216996_b.jpg]

1.  图像去噪

J=imnoise(B,'gaussian',0,0.09);
    %%M=imnoise(B,'salt & pepper');
    subplot(121);
    imshow(J);
    title('加噪声的图片');
    [a,b,c]=ddencmp('den','wv',J);
    K=wdencmp('gbl',J,'sym4',2,a,b,c);
    K=uint8(K);
    subplot(122);
    imshow(K);
    title('去噪后的图片');

![v2-12fd3e0a79f67547d9b7ecd0095feafa\_b.jpg][v2-12fd3e0a79f67547d9b7ecd0095feafa_b.jpg]

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