图像处理3种不同滤波方法比较(有源代码)

基于数字图像处理

基于数字图像处理 的目标识别 通过这半个学期对数字图像处理这门课程的学习，我了解了有关数字图像处理的知识，并且对数字图像处理的相关仿真软件——matlab有了更加深入的了解，可以更加熟练的使用matlab软件处理实际问题，从而促进我对数字图像处理这门课程产生更加浓烈的兴趣，也让我对这种仿真软件有了更加全面的认识，了解它更多的功能。在课程结束之际，我利用自己在课堂上学习的一些知识和在课下学习的东西写出以下总结。希望老师给予耐心指导。 一、数字图像处理技术 数字图像处理(Dital 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。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。从接近人们日常生活的照相，电视图像显示，到工业上面对某些零件的处理等，再到军事类的人像识别，雷达目标识别等，这些都离不开数字图像处理的身影。 图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。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。本文基于

MATLAB的数字图像处理环境，设计并实现了一个图像处理系统，展示如何通过利用Matlab的工具函数和多种算法实现对图形图像的各种处理。论述了利用设计的系统实现图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作，图像预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），图像分割，图像特征提取等图像处理。 图像的数学表达式可表示为：f(x，y)表示幅图像。x,y,f为有限、离散值。黑白图像可用二维函数f(x，y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x，y)表示点(x，y)的亮度值(灰度值)。对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。 F(x,y,z)表示三维的图像，f 为点的分布，有限，离散值，为彩色图像的表示方式。 (1)数字图像的灰度图像的阵列表示法。 设连续图像f(x，y)按等间隔采样，排成MxN阵列(一般取方阵列NxN) 图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pix—el)。在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整数幂，即取N=及G=。对一般电视图像，N取256或512，灰度级C取64级(m=6bit)至256级m=8bit)，即可满足图像处理的需要。对特殊要求的图像，如SAR图片取 10000×10000，灰度级m取8bit或者16bit。

数字图像处理之频率滤波

实验四、频域滤波 一、实验目的 1．了解频域滤波的方法； 2．掌握频域滤波的基本步骤。 二、实验内容 1．使用二维快速傅立叶变换函数fft2( )及其反变换函数ifft2( )对图象进行变换； 2．自己编写函数生成各种频域滤波器； 3．比较各种滤波器的特点。 三、实验步骤 1．图象的傅立叶变换 a.对图象1.bmp 做傅立叶变换。 >> x=imread(‘1.bmp’); f=fft2(x); imshow(real(f)) %显示变换后的实部图像 figure f1=fftshift(f); imshow(real(f1))

变换后的实部图像 中心平移后图像 b.对图象cameraman.tif 进行傅立叶变换，分别显示变换后的实部和虚 部图象。 思考：

对图象cameraman.tif 进行傅立叶变换，并显示其幅度谱|F(U,V)|。结果类似下图。 显示结果命令imshow（uint8（y/256）） 程序如下： x=imread('cameraman.tif'); f=fft2(x); f1=fftshift(f); y0=abs(f); y1=abs(f1); subplot(1,3,1),imshow(x) title('sourceimage') subplot(1,3,2),imshow(uint8(y0/256)) title('F|(u,v)|') subplot(1,3,3),imshow(uint8(y1/256)) title('中心平移')

2．频域滤波的步骤 a.求图象的傅立叶变换得F=fft2(x) b.用函数F=fftshit(F) 进行移位 c.生成一个和F 一样大小的滤波矩阵H . d.用F和H相乘得到G , G=F.*H e.求G的反傅立叶变换得到g 就是我们经过处理的图象。 这其中的关键就是如何得到H 。 3．理想低通滤波器 a.函数dftuv( )在文件夹中，它用生成二维变量空间 如：[U V]=dftuv(11,11) b.生成理想低通滤波器 >>[U V]=dftuv(51,51); D=sqrt(U.^2+V.^2); H=double(D<=15); Mesh(U,V,H) c.应用以上方法，对图象cameraman.tif进行低通滤波;

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告

数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；

3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。

六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统 言经官 电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。 关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化 引言 智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。 伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标 利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

数字图像处理实验五

数字图像处理 实验 实验五：图像增强-空域滤波 学院：信息工程学院 姓名： 学号： 专业及班级： 指导教师：

一、 实验目的 进一步了解MatLab 软件/语言，学会使用MatLab 对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。 了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、 实验内容 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。 (2)利用MATLAB 软件实现空域滤波的程序： I=imread('electric.tif'); J = imnoise(I,'gauss',0.02); %添加高斯噪声 J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版 ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3 L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5 M = medfilt2(J,[3 3]); %中值滤波3×3模板 N = medfilt2(J,[4 4]); %中值滤波4×4模板 imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(K); figure,imshow(L); figure,imshow(M); figure,imshow(N); 三、实验具体实现 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。 b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 111191111---????--????---? ? d ）分别采用3x3和5x5的模板，分别用平均滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下，上述滤波器处理的结果； e ）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。 f ）利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jp g 上加入椒盐噪声(salt & pepper)

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统 言经官 电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。 关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化 引言 智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。 伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标 利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

数字图像处理高通滤波器精编版

数字图像处理高通滤波器 姓名：*** 学号：********** 高通滤波是常见的频域增强的方法之一。高通滤波与低通滤波相反，它是高频分量顺利通过，使低频分量受到削弱。这里考虑三种高通滤波器：理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器。这三种滤波器涵盖了从非常尖锐(理想)到非常平坦(高斯)范围的滤渡器函数，其转移函数分别为： 1、理想高通滤波器（IHPF ） ),(),(10),(D v u D D v u D v u H >≤???= 2、巴特沃斯高通滤波器（BHPF ） n v u D D v u H 20),()12(11),(?? ????-+= 3、高斯高通滤波器（GHPF ） 2022/v ,u D 1),(D e v u H ）（--= 一、数字图像高通滤波器的实验过程： 1、理想高通滤波器程序 clear all ;clc; image = imread('test.jpg'); gimage_15 = func_ihpf(image,15); gimage_30 = func_ihpf(image,30); gimage_80 = func_ihpf(image,80); figure subplot(221),imshow(image); title('Original'); subplot(222),imshow(gimage_15); title('d0=15'); subplot(223),imshow(gimage_30); title('d0=30'); subplot(224),imshow(gimage_80); title('d0=80'); %被调函数子函数G(u,v)=F(u,v)H(u,v) function gimage = func_ihpf(image,d0) image = double(image); f = fftshift(fft2(image)); [M,N]=size(f); a0 = fix(M/2);

基于matlab的图像处理滤波器设计

数字信号处理课程设计任务书 2011－2012学年第一学期第 15 周－ 19 周 题目基于matlab的图像处理滤波器设计 内容及要求： 1、设计一个低通FIR滤波器和一个低通IIR滤波器； 2、分析比较上述两种滤波器的优劣； 3、分析上述两个模型的幅频特性、相频特性、相延迟、群延迟。 进度安排： 1、任务分配、查阅资料 2天 2、方案论证 3天 3、分析、设计、调试程序 5天 4、书写、整理实验报告和小结 3天 成员组成：09044106苏青文 08陈舒龙（组长） 09方雪松 指导时间：指导地点： F 618 任务下达2011年12 月 16 日任务完成2012年1月 6日考核方式 1.评阅□ 2.答辩□ 3.实际操作□ 4.其它□ 指导教师汪传忠系（部）主任王长坤 注：1、此表一组一表二份，课程设计小组组长一份；任课教师 授课时自带一份备查。 2、课程设计结束后与“课程设计小结”、“学生成绩单”一 并交院教务存档。

目录 摘要 (3) 一、课程设计目的及要求 (4) 二、课程设计内容及任务安排 (4) 三、设计原理及设计方法 (5) 3.1 FIR数字滤波器 (5) 3.2 IIR数字滤波器 (7) 四、与设计相关的知识 (8) 五、设计过程 (14) 5.1图像加噪处理及功率密度谱对比 (14) 5.2 FIR滤波器的设计 (22) (1)布莱克曼窗 (22) (2)海明窗 (26) （3）汉宁窗 (28) （4）多尔夫-切比雪夫窗 (32) （5）巴特利特窗 (35) 5.3 IIR 数字滤波器设计 (38) （1）巴特沃兹 (38) （2）切比雪夫1 (41) （3）切比雪夫2……………………………………… .43 （4）椭圆滤波 (45) 六、FIR和IIR的比较 (47) 七、个人设计总结 (49) 附录 (50)

数字图像处理 降噪滤波 大作业

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2015—2016学年第一学期） 课程名称：图形图像基础程序设计开课实验室： 2015年 12月 1 日 一、实验目的及内容 目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握图像降噪算法和用途。 内容： 在课程教学和查阅相关文献资料的基础上，选择下面一个数字图像处理技术专题，实现相应算法进行仿真实验，并完成大作业报告。专题如下： (1)图像增强处理技术； (2)图像降噪处理技术。 2、题目分析 利用matlab的GUI程序设计一个简单实用的图像处理程序。该程序应具备图像处理的常用功能，以满足用户的使用。现设计程序有以下基本功能： 1）图像的读取和保存。 2）通过自己输入数值，实现图像的旋转。 3）图像直方图统计和直方图均衡，要求显示直方图统计，比较直方图均衡后的效果。 4）能对图像加入各种噪声， 5)并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。 6）将图像转化成灰度图像。

3.总体设计 软件的总体设计界面布局如上图所示 分为显示区域与操作区域。 上边为显示区域：显示载入原图，以及通过处理后的图像。操作区域：通过功能键实现对图像的各种处理。 设计完成后运行的软件界面如下：

4、具体设计 现介绍各个功能模块的功能与实现。 4.1图像的读取和保存： （1）利用matlab中“ uigetfile”、“imread”“imshow”实现图像文件的读取与显示： 实现代码： function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton2 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告材料

数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；

3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。

六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

基于matlab数字图像处理之高通滤波器

实践二:理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器、高斯高通滤波器 2.1.1理想高通滤波器实践代码： I=imread(''); subplot(221),imshow(I); title('原图像'); s=fftshift(fft2(I)); subplot(223), imshow(abs(s),[]); title('图像傅里叶变换所得频谱'); subplot(224), imshow(log(abs(s)),[]); title('图像傅里叶变换取对数所得频谱'); [a,b]=size(s); a0=round(a/2); b0=round(b/2); d=10; p=;q=; fori=1:a forj=1:b distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2); ifdistance<=dh=0; elseh=1; end; s(i,j)=(p+q*h)*s(i,j); end; end; s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s)))); subplot(222), imshow(s);title('高通滤波所得图像'); I=imread(''); [f1,f2]=freqspace(size(I),'meshgrid'); Hd=ones(size(I)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); Hd(r<=0; figure surf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong');%画三维曲面（色）图 2.1.2理想高通滤波器实践结果截图： 2.2.1Butterworth高通滤波器实践代码： I1=imread(''); subplot(121),imshow(I1);

基于VC++的数字图像处理课程设计

基于VC++的数字图像处理课程设计 一、概述 本次电子课程设计是基于VC++ 6.0 MFC多文档编程编写一个图像处理软件，这个软件能够实现BMP格式图像的浏览与编辑，打开和保存。实现对图像的平滑处理,包括邻域平均法和中值滤波法。还有对图像的锐化处理，包括梯度法和拉普拉斯算子法。 BMP文件是Windows操作系统中的标准图像文件格式,可以分成两类：设备相关位图和设备无关位图，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选外，不采用其他任何压缩，因此BMP文件所占用的空间很大。由于BMP文件格式是Windows环境交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。 图像平滑的目的是为了消除噪声，主要处理的方式有邻域平均法即通过提高信噪比，取得较好的平滑效果；空间域低通滤波采用低通滤波的方法去除噪声；以及频率低通滤波法通过除去其高频分量就能去掉噪声，从而使图像的到平滑。 图像锐化的主要目的是为了增强图像边缘、轮廓和细节，使模糊的图像变得更加清晰，颜色、细节变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人眼观察和识别的图像。 经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变得清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。 主要功能概述： 1、打开和保存8位bmp图像 2、图像平滑处理：分为邻域平均法和中值滤波法。邻域平均法中又有3*3均值滤波器 法、超限邻域平均法、n*n均值滤波器法、有选择的局部平均化。中值滤波法中有n*n中值滤波器法、十字形中值滤波法、n*n最大值滤波器法。 3、图像锐化处理：分为梯度法和拉普拉斯算子法。 二、程序流程图

数字图像处理高通滤波器

数字图像处理高通滤波器 姓名:*** 学号:********** 高通滤波就是常见的频域增强的方法之一。高通滤波与低通滤波相反,它就是高频分量顺利通过,使低频分量受到削弱。这里考虑三种高通滤波器:理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器与高斯高通滤波器。这三种滤波器涵盖了从非常尖锐(理想)到非常平坦(高斯)范围的滤渡器函数,其转移函数分别为: 1、理想高通滤波器(IHPF) ),(),(10),(D v u D D v u D v u H >≤???= 2、巴特沃斯高通滤波器(BHPF) n v u D D v u H 20),()12(11),(?? ????-+= 3、高斯高通滤波器(GHPF) 2022/v ,u D 1),(D e v u H ）（--= 一、数字图像高通滤波器的实验过程: 1、理想高通滤波器程序 clear all ;clc; image = imread('test 、jpg'); gimage_15 = func_ihpf(image,15); gimage_30 = func_ihpf(image,30); gimage_80 = func_ihpf(image,80); figure subplot(221),imshow(image); title('Original'); subplot(222),imshow(gimage_15); title('d0=15'); subplot(223),imshow(gimage_30); title('d0=30'); subplot(224),imshow(gimage_80); title('d0=80'); %被调函数子函数G(u,v)=F(u,v)H(u,v) function gimage = func_ihpf(image,d0) image = double(image); f = fftshift(fft2(image)); [M,N]=size(f); a0 = fix(M/2); b0 = fix(N/2); for i=1:M for j=1:N

(完整版)基于数字图像处理的车牌识别本科毕业论文

本科生毕业论文（设计） 题目: 基于数字图像处理的车牌识别设 计 姓 名: 周金鑫 学 院: 数理与信息工程学院 专 业: 电子信息工程 班 级: 111 学

号: 指导教师: 刘纯利职称: 教授 2014 年 12 月 24 日 安徽科技学院教务处制 目录 摘要 ....................................................................关键词 .................................................................. 1、设计目的 ............................................................. 2、设计原理: ............................................................ 3、设计步骤: ............................................................ 4、实行方案 ............................................................. 4.1. 总体实行方案:................................................... 4.2. 各模块的实现:................................................... 4.2.1输入待处理的原始图像: ....................................... 4.2.2图像的灰度化并绘制直方图: ...................................

数字图像处理复习题(选择题附相应答案)

第一章 1.1.1可以用f(x,y)来表示：（ABD） A、一幅2-D数字图像 B、一个在3-D空间中的客观景物的投影； C 2-D空间XY中的一个坐标的点的位置； D、在坐标点（X,Y）的某种性质F的数值。 提示：注意3个符号各自的意义 1.1.2、一幅数字图像是：(B) A、一个观测系统； B、一个有许多像素排列而成的实体； C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示：考虑图像和数字图像的定义 1.2.2、已知如图1.2.2中的2个像素P和Q，下面说法正确的是：(C) A、2个像素P和Q直接的De距离比他们之间的D4距离和D8距离都短： B、2个像素p和q之间的D4距离为5； C、2个像素p和q之间的D8距离为5； D、2个像素p和q之间的De距离为5。 1.4.2、半调输出技术可以：(B) A、改善图像的空间分辨率； B、改善图像的幅度分辨率； C、利用抖动技术实现； D、消除虚假轮廓现象。 提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 1.4.3、抖动技术可以(D) A、改善图像的空间分辨率； B、改善图像的幅度分辨率； C、利用半输出技术实现； D、消除虚假轮廓现象。 提示：抖动技术通过加入随即噪声，增加了图像的幅度输出值的个数 1.5.1、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 1.5.2、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A)(平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃) A、图像的灰度级数不够多造成的； B、图像的空间分辨率不够高造成； C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示：图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 1.5.3、数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A） A、图像的幅度分辨率过小； B、图像的幅度分辨率过大；

数字图像处理_平均滤波与中值滤波(含MATLAB代码)

数字图像处理实验二 15生医 一、实验内容 产生教材104页题图4.18（右图）所示的二值图像（白为1，黑为0），编程实现习题4.18所要求的处理（3x3的平均滤波和中值滤波）功能（图像四周边界不考虑，处理结果按四舍五入仍取0或1），显示处理前后的图像，比较其异同。 二、运行环境 MATLAB R2014a 三、运行结果及分析 1. 四种不同的窗的3x3平均滤波 ①在 MATLAB 图形窗界面进行放大可以看出四者之间的差别： 4领域与8邻域之间没有明显差别，但是加权与未加权之间的差别较为明显，体现在： 加权后每个矩形块的四个尖角部分都被保留了下来4邻域平均滤波后图 像8邻域平均滤波后图像 4邻域加权平均滤波后图像8邻域加权平均滤波后图像

（图像四周边界不考虑），而未加权的尖角处黑色变为白色。 ②原因分析： 加权后尖角处原来白色的点（1）进行计算3/5=0.6四舍五入后值为1，保持白色，原来黑色的点（0）进行计算2/5=0.4四舍五入后值为0，保持黑色；而未加权尖角处无论原来是黑色还是白色，进行计算 2/4=0.5四舍五入后值为1，所以原先的黑色（0）也变成了白色（1）。 ③下图为放大后的截图： 2.中值滤波与原图像的对比

①在 MATLAB图形窗界面进行放大后可观察出： 使用3x3 方形中值滤波模板的效果与4领域、8领域加权平均滤波的 效果相同，每个矩形块的四个尖角部分都被保留了下来（图像四周边界不考虑）。 ②原因分析： 套用3x3方形中值滤波模板后，尖角处原来白色的点（1）在窗内1多于0，取中值后仍保持白色，原来黑色的点（0）在窗内0多于1，取中值后仍保持白色。 ③下图为放大后的截图： 原图像中值滤波后图像

数字图像处理-图像去噪方法

图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法

是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

基于MATLAB的数字图像处理的典型应用

课程论文 课程名称：数字图像处理 题目名称：频率域图像增强技术的研究学院：电气与自动化工程学院专业班级：测控技术与仪器 姓名： 学号：

基于MATLAB的数字图像处理的典型应用 ——频率域图像增强技术的研究 摘要 在图像的采集、处理、传输、显示等过程中，由于受到多种因素的影响，使图像的质量可能变得很差，图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等。因此研究快速且有效地图像增强算法成为推动图像分析和图像理解领域发展的关键内容之一。关键词：图像增强，频域，Matlab，低通，高通 Abstract In image acquisition, processing, transmission, display and so on in the process, due to the influence of various factors, make the quality of the images may become very poor, image transmission of information cannot be read properly and recognition. For example, in the process of collecting image due to causes such as lighting environment or object surface reflective image overall uneven illumination, or image acquis- ition system in the process of gathering inevitable due to mechanical equipment to join the gathering noise, or the limitation of the image display device which reduces the image shows the administrative levels or color reduction, etc. So the fast and effective image enhancement algorithm is the impetus of the development of image analysis and image understanding in the field of development. Keywords: image enhancement, frequency domain, Matlab, low pass, high pass 一、引言 1、课题研究的目的和意义 随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理近年来得到飞跃的发展。利用计算机进行数字图像进行系列操作，从而达到某种预算的效果。通过图像增强技术可以改善图像质量。图像传递系统包括六个部分：图像采集、图像压缩、图像