數字圖像處理 課程設計報告 matlab.docVIP

數字圖像處理課程設計報告 數字圖像處理課程設計報告姓 名： 學 號： 班 級： .net 設計題目： 圖像處理 教 師： 趙哲 老師 提交日期： 12月29日 一、設計內容：主題：圖像處理詳細說明：對圖像進行處理（簡單濾鏡，模糊，銳化，高斯模糊等），對圖像進行處理（上下對稱，左右對稱，單雙色顯示，亮暗程度調整等），對圖像進行特效處理（反色，實色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，霧化效果等），二、涉及知識內容：1、二值化2、各種濾波3、算法等三、設計流程圖 插入圖片 對圖片進行處理 二值化處理 重復 輸出兩幅圖 結束 四、實例分析及截圖效果：運行效果截圖：第一步：讀取原圖,并顯示close all;clear;clc;% 清楚工作窗口clc 清空變量clear 關閉打開的窗口close all I=imread(1.jpg);% 插入圖片1.jpg 賦給Iimshow(I);% 輸出圖II1=rgb2gray(I);%圖片變灰度圖figure%新建窗口subplot(321);% 3行2列第一幅圖imhist(I1);%輸出圖片title(原圖直方圖);%圖片名稱一，圖像處理 模糊 H=fspecial(motion,40);% 濾波算子 模糊程度40 motion運動q=imfilter(I,H,replicate);%imfilter實現線性空間濾波函數，I圖經過H濾波處理，replicate反復復制q1=rgb2gray(q);imhist(q1);title(模糊圖直方圖);二，圖像處理 銳化H=fspecial(unsharp);%銳化濾波算子，unsharp不清晰的qq=imfilter(I,H,replicate);qq1=rgb2gray(qq);imhist(qq1);title(銳化圖直方圖);三，圖像處理 浮雕(來源網絡)%浮雕圖l=imread(1.jpg);f0=rgb2gray(l);%變灰度圖f1=imnoise(f0,speckle,0.01);%高斯噪聲 加入密度為0.01的高斯乘性噪聲 imnoise噪聲污染圖像函數 speckle斑點f1=im2double(f1);%把圖像數據類型轉換為雙精度浮點類型h3=1/9.*1 1 1;1 1 1;1 1 1;%采用h3對圖像f2進行卷積濾波f4=conv2(f1,h3,same);%進行sobel濾波h2=fspecial(sobel);g3=filter2(h2,f1,same);%卷積和多項式相乘 same相同的k=mat2gray(g3);% 實現圖像矩陣的歸一化操作四，圖像處理 素描(來源網絡)f=imread(1.jpg);VG,A,PPG = colorgrad(f);ppg = im2uint8(PPG);ppgf = 255 - ppg;M,N = size(ppgf);T=200;ppgf1 = zeros(M,N);for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)T).*VG; PPG = (PPGT).*PPG;end f1=rgb2gray(f);imhist(f1);title(素描圖直方圖);五，圖像處理 實色混合(來源網絡)%實色混合I(I127)=255; %對像素進行處理，若值大于127，置255imshow(I);title(像素圖);I1=rgb2gray(f);imhist(I1);title(像素圖直方圖);六，圖像處理 反色圖f=imread(1.jpg);q=255-q;imshow(q);title(反色圖);imhist(q1);title(反色圖直方圖);七，圖像處理 上下對稱 A=imread(1.jpg);B=A;a,b,c=size(A); a1=floor(a/2); b1=floor(b/2); c1=floor(c/2); B(1:a1,1:b,1:c)=A(a:-1:a-a1+1,1:b,1:c); figure imshow(B)title(上下對稱); A=rgb2gray(A);figure imhist(A) title(上下對稱直方圖); 八，圖像處理類 左右對稱 C=imread(1.jpg); A=C; C(1:a,1:b1,1:c)=A(1:a,b:-1:b+1-b1,1:c); figure imshow(C) title(左右對稱); A=rgb2gray(A);figureimhist(A)；title(左右對稱直方圖);九，圖像處理 單雙色顯示 a=imread(1.jpg); a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2); a3=a(:,:,3); aa=rgb2gray(a); a4=cat(3,a1,aa,aa); a5=cat(3,a1,a2,aa); figure subplot(121); imshow(a4); title(單色顯示); subplot(122); imshow(a5); title(雙色顯示); a4=rgb2gray(a4); a5=rgb2gray(a5); figure subplot(121); imhist(a4); title(單色顯示直方圖); subplot(122); imhist(a5); title(雙色顯示直方圖);十，圖像處理 亮暗度調整a=imread(1.jpg); a1=0.8*a;a2=2*a;figuresubplot(121);imshow(a1);title(暗圖);subplot(122);imshow(a2);title(亮圖) q3=rgb2gray(a1);q4=rgb2gray(a2);figuresubplot(121);mhist(q3);title(暗圖直方圖)subplot(122);imhist(q4);title(亮圖直方圖)十一，圖像處理 霧化處理q=imread(1.jpg);m=size(q,1);n=size(q,2);r=q(:,:,1);g=q(:,:,2);b=q(:,:,3);for i=2:m-10 for j=2:n-10 k=rand(1)*10;%產生一個隨機數作為半徑 di=i+round(mod(k,33);%得到隨機橫坐標 dj=j+round(mod(k,33);%得到隨機縱坐標 r(i,j)=r(di,dj);%將原像素點用隨機像素點代替 g(i,j)=g(di,dj); b(i,j)=b(di,dj); endenda(:,:,1)=r;a(:,:,2)=g;a(:,:,3)=b;imshow(a)title(霧化處理圖);q=rgb2gray(a);figureimhist(q);title(霧化處理圖直方圖);十二，圖像處理 高斯濾波I = imread(1.jpg);G =fspecial(gaussian, 5 5, 2);% fspecial生成一個高斯濾波器Ig =imfilter(I,G,same);%imfilter使用該濾波器處理圖片imshow(Ig);title(高斯濾波);I1=rgb2gray(Ig);figureimhist(I1);title(高斯濾波直方圖);十三，圖像處理 色彩平衡（來自網絡）im=imread(1.jpg);im2=im;%存儲元圖像im1=rgb2ycbcr(im);%將im RGB圖像轉換為YCbCr空間。YCbCr空間 Y亮度信息。 Cb是藍色分量和一個參考值得差%Cr是紅色分量和一個參考值得差。?%im1是一個M*N*3的矩陣。Lu=im1(:,:,1);%獲取亮度分量 ?是一個M*N矩陣Cb=im1(:,:,2);%獲取藍色偏差量 ?Cb是一個M*N的矩陣Cr=im1(:,:,3);%獲取紅色偏差量 ?Cr是一個M*N的矩陣 x y z=size(im);%獲得im的size將值賦給x=M y=N z=3.tst=zeros(x,y); %建立一個M*N的0矩陣tstMb=sum(sum(Cb); %sum(Cb)將每一列相加得到一個N維行向量。 sum(sum(Cb)將行向量元素相加。得到一個數MbMr=sum(sum(Cr);%同理得到Mr Mb=Mb/(x*y);Mr=Mr/(x*y);%Mb,Mr分別除以x*y. 得到藍色和紅色的均值。 Db=sum(sum(Cb-Mb)/(x*y); Dr=sum(sum(Cr-Mr)/(x*y); %得到b,r的方差 cnt=1; for i=1:xfor j=1:yb1=Cb(i,j)-(Mb+Db*sign(Mb);b2=Cr(i,j)-(1.5*Mr+Dr*sign(Mr);if (b1(1.5*Db) & b2(1.5*Dr);Ciny(cnt)=Lu(i,j); %獲得一個列向量Ciny維度為cnt-1tst(i,j)=Lu(i,j);cnt=cnt+1;endendendcnt=cnt-1;iy=sort(Ciny,descend);%將列向量Ciny元素降序排列nn=round(cnt/10);Ciny2(1:nn)=iy(1:nn); %將iy的1到nn個元素復制給Ciny2mn=min(Ciny2);c=0;for i=1:xfor j=1:yif tst(i,j)mntst(i,j)=0;elsetst(i,j)=1;c=c+1;endendendR=im(:,:,1);G=im(:,:,2);B=im(:,:,3);R=double(R).*tst; %將R元素與tst元素對應相乘G=double(G).*tst;B=double(B).*tst;Rav=mean(mean(R);%求均值先列后行Gav=mean(mean(G);Bav=mean(mean(B);Ymax=double(max(max(Lu)/15;Rgain=Ymax/Rav;Ggain=Ymax/Gav;Bgain=Ymax/Bav;im(:,:,1)=im(:,:,1)*Rgain;im(:,:,2)=im(:,:,2)*Ggain;im(:,:,3)=im(:,:,3)*Bgain;W=im;figure,imshow(im2,),title(原始圖像);figure,imshow(im,),title(色彩平衡處理后的圖像);im1=rgb2gray(im);% subplot(326);figureimhist(im1);title(色彩平衡處理后直方圖);十四，圖像處理 明暗反轉（網絡）f = imread(1.jpg);% f = rgb2gray(f);g1 = imadjust(f, 0 1, 1 0);g2 = imadjust(f, 0.5 0.75, 0 1);imshow(g2);title(明暗反轉);figureg = rgb2gray(g2);imhist(g);title(明暗反轉直方圖); 十五，圖像處理 反轉負沖效果（負片圖片）f = imread(1.jpg);g =imcomplement(f);%IPT函數imcomplementimshow(g);title(負片圖片);g1=rgb2gray(g);figureimhist(g1);title(負片圖片直方圖);%明暗反轉功能讓這種獲得明暗反轉圖像的過程可用于增強潛入在大片黑色區(qū)域中的白色或灰色細節(jié)十六，圖像處理 直方圖均衡化a=imread(1.jpg);b=rgb2gray(a); imshow(b); c=histeq(b); %直方圖均衡化imshow(c); title(直方圖均衡化);figureimhist(c);title(直方圖均衡化直方圖);十七，圖像處理 椒鹽噪聲M=imread(1.jpg) ; P2=imnoise(M,salt & pepper,0.02); %加入椒鹽噪聲imshow(P2); title(椒鹽噪聲 );qq=rgb2gray(P2);figureimhist(qq);title(椒鹽噪聲直方圖);十八，圖像處理 高斯噪聲M=imread(1.jpg) ; P1=imnoise(M,gaussian,0.02); %加入高斯噪聲imshow(P1) ;title(高斯噪聲 );qq=rgb2gray(P1);figureimhist(qq);title(高斯噪聲直方圖);十九，圖像處理類一二十，圖像處理類一二十一，圖像處理類一二十二，圖像處理類一二十三，圖像處理類一二十四，圖像處理類一二十五，圖像處理類一五，六、心得體會這次實驗有很多效果都沒做出來，木刻效果沒有找到代碼也沒頭緒，剪紙效果做了很久做不出來，只知道要先變成