數(shù)字圖像處理——課程設(shè)計(jì)

1、.目錄一、目的與要求2二、課程設(shè)計(jì)選題的背景意義3三、設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容及基本原理4四、總體方案設(shè)計(jì)5五、測(cè)試和調(diào)試7六、總結(jié)與體會(huì)16七、參考文獻(xiàn)17.一、目的與要求1、課程設(shè)計(jì)目的（ 1）、提高分析問題、 解決問題的能力， 進(jìn)一步鞏固數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中的基本原理和方法。（ 2）、熟悉掌握一門計(jì)算機(jī)語言，可以進(jìn)行數(shù)字圖像應(yīng)用處理的開發(fā)設(shè)計(jì)。2、課程設(shè)計(jì)任務(wù)（ 1）、對(duì)加有高斯、椒鹽、和乘性噪聲的圖像進(jìn)行；（ 2）、采用不同的濾波方法處理上述圖像，比較處理結(jié)果；（ 3）、分析對(duì)于所加噪聲哪種方法能夠獲得較好的處理效果；（ 4）、概括介紹圖像平滑應(yīng)用領(lǐng)域；注：圖像要選擇有代表性，分別對(duì)高頻成分豐富、

2、中低頻成分進(jìn)行分析3、課程設(shè)計(jì)要求（ 1）、理解各種圖像處理方法確切意義；（ 2）、獨(dú)立進(jìn)行方案的制定，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)要合理。（ 3）、程序開發(fā)時(shí)，則必須清楚主要實(shí)現(xiàn)函數(shù)的目的和作用。如果使用matlab 來進(jìn)行開發(fā)，則必須理解每個(gè)函數(shù)的具體意義和適用范圍。（ 4）、通過多幅不同形式的圖像來檢測(cè)該系統(tǒng)的穩(wěn)定性和正確性。.二、課程設(shè)計(jì)選題的背景意義數(shù)字圖像處理 (DigitalImage Processing) 是通過計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。最早出現(xiàn)于20 世紀(jì) 50 年代，作為一門學(xué)科大約形成于 20 世紀(jì) 60 年代初期。發(fā)展到現(xiàn)在其應(yīng)用范圍十分廣泛

3、，涉及航天和航空技術(shù)、生物醫(yī)學(xué)工程、通信工程、視頻和多媒體等。作為圖像處理的一個(gè)重要分支，圖像平滑是指用于突出圖像的寬大區(qū)域、低頻成分、主干部分或抑制圖像噪聲和干擾高頻成分，使圖像亮度平緩漸變，減小突變梯度，改善圖像質(zhì)量的圖像處理方法。主要包括：領(lǐng)域平均法、中值濾波法、理想地低通濾波器法等等，因噪聲的類型而選擇不同的濾波法。圖像平滑因其獨(dú)特的功能而廣泛應(yīng)用于圖像顯示、 傳輸、動(dòng)畫制作和媒體合成等多個(gè)領(lǐng)域。對(duì)于該課題的設(shè)計(jì)， 能加強(qiáng)對(duì)圖像處理的認(rèn)識(shí)， 理解噪聲對(duì)圖像干擾的原因，以及去除噪聲的方法， 同時(shí)增強(qiáng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)提高分析問題與解決問題的能力。 設(shè)計(jì)過程中采用 matlab 編寫程序及結(jié)果運(yùn)行，

4、有效地提高軟件處理數(shù)字圖像的方法與認(rèn)識(shí)水平。.三、設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容及基本原理1、主要內(nèi)容該系統(tǒng)主要是完成圖像平滑的算法及實(shí)現(xiàn)， 具體來說是是對(duì)圖像的噪聲處理。 圖像在傳輸、存儲(chǔ)過程中不可避免地會(huì)受到各種噪聲的干擾， 設(shè)計(jì)出該系統(tǒng)可以對(duì)圖像進(jìn)行噪聲分析、各種噪聲處理以及結(jié)果比較，實(shí)現(xiàn)圖像的平滑運(yùn)算，改善圖像質(zhì)量，也可以模糊圖像，使圖像看起來柔和自然，最終達(dá)到良好的視覺效果。2、基本原理本系統(tǒng)采用 matlab 軟件進(jìn)行編程設(shè)計(jì)， 在 matlab 中可直接調(diào)用多種函數(shù)對(duì)圖像處理。首先是調(diào)用加噪函數(shù)對(duì)原圖像的加入各種噪聲， 然后設(shè)計(jì)并采用多種方法對(duì)有噪聲的圖像進(jìn)行去噪處理， 分為空域法和頻域法， 主

5、要有領(lǐng)域平均法、 中值濾波法和低通濾波器法，通過比較多幅圖像的處理結(jié)果，選擇對(duì)不同噪聲種類的最佳處理方法。處理過程中調(diào)用的 matlab 函數(shù)有 imnoise（加噪聲函數(shù)）、imfilter （均值濾波函數(shù)）、 medifilt2 （中值濾波函數(shù)）和自己構(gòu)建的低通濾波器等等。3、matlab 簡(jiǎn)介matlab 是美國 Mathworks 公司 1983 年首次推出的一套高性能的數(shù)值分析和計(jì)算軟件， MATLAB 將矩陣運(yùn)算、數(shù)值分析、圖形處理、編程技術(shù)結(jié)合在一起，為用戶提供了一個(gè)強(qiáng)有力的科學(xué)及工程問題的分析計(jì)算和程序設(shè)計(jì)工具， 它還提供了專業(yè)水平的符號(hào)計(jì)算、文字處理、可視化建模仿真和實(shí)時(shí)控制

6、等功能， 是具有全部語言功能和特征的新一代軟件開發(fā)平臺(tái)。在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域， 有很多匯編語言， 也有多種軟件工具， 但 matlab,具有很好的優(yōu)勢(shì)：豐富的函數(shù)工具箱，能方便的調(diào)用各種函數(shù)；強(qiáng)大的矩陣處理能力，快速計(jì)算大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，因而受到廣大工作人員的青睞。本系統(tǒng)采用的軟件即為 matalb 仿真處理。.四、總體方案設(shè)計(jì)1、系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖原圖加噪聲噪聲分析系統(tǒng)評(píng)測(cè)結(jié)果比較平滑處理2、模塊功能介紹如上系統(tǒng)框圖所示，該系統(tǒng)共分為五個(gè)模塊 （原圖模塊不算），開發(fā)工具選用 matlab，下面就各個(gè)模塊功能作簡(jiǎn)要介紹：（ 1）、 加噪聲模塊對(duì)圖像進(jìn)行加噪聲處理，采用imnoise 函數(shù)，其語法為：J=

7、imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)功能：返回原圖像I 添加典型噪聲的圖像J，參數(shù) type 和 parameters用于確定噪聲的相應(yīng)的參數(shù)。（ 2）、噪聲分析噪聲種類共有三種： type=gaussian時(shí)，為高斯噪聲；type=salt & pepper時(shí)，為椒鹽噪聲；type=speckle時(shí)，為乘法噪聲；（ 3）、平滑處理平滑處理分為空域法和頻域法， 空域法可采用函數(shù)imfilter 、medfilt2, 其語法分別為：J=imfilter(I,H);J=medfilt2(I,A);功能說明與上述噪聲函數(shù)類似，這里不再一一累述。頻域法

8、 ,主要只頻域低通濾波器，函數(shù)模型為：G(u,v)=H(u,v)F(u,v)常用的低通濾波器有 4 種 :理想低通濾波器，巴特沃斯低通濾波器，指數(shù)型低通濾波器，梯形低通濾波器.（ 4）、結(jié)果比較通過對(duì)多幅圖像采用不同的處理方法，比較各種方法對(duì)不同圖像的處理效果，選出應(yīng)對(duì)各種噪聲最好的處理方法。（ 5）、系統(tǒng)評(píng)測(cè)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)作出整體性測(cè)驗(yàn)，驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性與穩(wěn)定性，對(duì)不足之處加以改進(jìn)以改善系統(tǒng)。.五、測(cè)試和調(diào)試tatanic上圖是本系統(tǒng)所采用的原始圖片， 該圖像細(xì)節(jié)處不多， 所對(duì)應(yīng)的中低頻較多， 具有很好的試驗(yàn)價(jià)值。1、分別對(duì)兩幅圖添加不同種類噪聲，編寫matlab 程序。I=imread(tat

9、anic.jpg);I1=imnoise(I,gaussian);I2=imnoise(I,salt & pepper,0.02);I3=imnoise(I,speckle);imshow(I);title(tatanic)figure,imshow(I1);title(tatanic-高斯噪聲 )figure,imshow(I2);title(tatanic-椒鹽噪聲 )figure,imshow(I3);title(tatanic-乘性噪聲 )結(jié)果如下所示：.tatanic- 高 斯 噪 聲tatanic- 椒 鹽 噪 聲tatanic- 乘 性 噪 聲2、平滑濾波平滑濾波分為空域法和頻域

10、法。空域法主要介紹領(lǐng)域平均法和中值濾波法，頻域法主要介紹低通濾波器法。（ 1）領(lǐng)域平均法這種方法的基本思想是用幾個(gè)像素的灰度的平均值來代替每個(gè)像素的灰度。假定一幅 * 個(gè)像素的圖像f ( x, y)，處理后得到一幅圖像 g( x, y) 。 g( x, y) 由下式?jīng)Q定：g ( x, y) f ( x, y)f (i , j )/( m 1)( i , j ) R式中，R 為預(yù)先確定的領(lǐng)域（不包括（x,y ）;m 為領(lǐng)域 R 中的像素點(diǎn)數(shù)； g( x, y)為輸出圖像，f ( x, y) 為輸入圖像。對(duì)混有噪聲的圖像進(jìn)行領(lǐng)域?yàn)V波處理，matlab 編程程序代碼如下 :.模板1H1= 11111

11、119111I=imread(tatanic.jpg);I1=imnoise(I,gaussian);I2=imnoise(I,salt & pepper,0.02);I3=imnoise(I,speckle);H1=ones(3,3)/9;J1=imfilter(I1,H1);J2=imfilter(I2,H1);J3=imfilter(I3,H1);figure,imshow(J1);title( 高斯噪聲模板 1 均值濾波 )figure,imshow(J2);title( 椒鹽噪聲模板 1 均值濾波 )figure,imshow(J3);title( 乘性噪聲模板 1 均值濾波 )11

12、1模板 2 H2=1 12110111I=imread(tatanic.jpg);I1=imnoise(I,gaussian);I2=imnoise(I,salt & pepper,0.02);I3=imnoise(I,speckle);H2=1 1 1;1 2 1;1 1 1/10;J1=imfilter(I1,H2);J2=imfilter(I2,H2);J3=imfilter(I3,H2);figure,imshow(J1);title( 高斯噪聲模板 2 均值濾波 )figure,imshow(J2);title( 椒鹽噪聲模板 2 均值濾波 )figure,imshow(J3);ti

13、tle( 乘性噪聲模板 2 均值濾波 )程序運(yùn)行結(jié)果分別如下圖：.高斯噪聲模板1均值濾波椒鹽噪聲模板1均值濾波乘性噪聲模板1均值濾波高斯噪聲模板2均值濾波椒鹽噪聲模板2均值濾波乘性噪聲模板2均值濾波（ 2）中值濾波法中值濾波實(shí)際上就是用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的窗口在圖像中滑動(dòng)， 將窗口中心點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)各點(diǎn)的灰度中值代替。設(shè)有一個(gè)一維序列f 0 ， f 1 ， ， f n 1 ，窗口長度為 2m 1( 2m 1為奇數(shù) )，在某.個(gè)位置上，窗口內(nèi)的 2m1個(gè)像素為 f i m， fi m1， , fi ,f i 1 , , f i m ,則f i =Medf i m, fim 1 , ,fi m

14、 分別對(duì)兩幅圖添加各種噪聲并作中值濾波處理，matlab 程序如下：(a)： 3*3 中值濾波模板I=imread(tatanic.jpg);I1=imnoise(I,gaussian);I2=imnoise(I,salt & pepper,0.02);I3=imnoise(I,speckle);J1=medfilt2(I1,3,3);J2=medfilt2(I2,3,3);J3=medfilt2(I3,3,3);figure,imshow(J1);title(tatanic 高斯噪聲 3*3 中值濾波 )figure,imshow(J2);title(tatanic 椒鹽噪聲 3*3 中值濾

15、波 )figure,imshow(J3);title(tatanic 乘性噪聲 3*3 中值濾波 )（b）:5*5 中值濾波模板I=imread(tatanic.jpg);I1=imnoise(I,gaussian);I2=imnoise(I,salt & pepper,0.02);I3=imnoise(I,speckle);J1=medfilt2(I1,5,5);J2=medfilt2(I2,5,5);J3=medfilt2(I3,5,5);figure,imshow(J1);title(tatanic 高斯噪聲 5*5 中值濾波 )figure,imshow(J2);title(tatan

16、ic 椒鹽噪聲 5*5 中值濾波 )figure,imshow(J3);title(tatanic 乘性噪聲 5*5 中值濾波 )程序運(yùn)行結(jié)果如下：.tatanic 高 斯 噪 聲 3*3 中 值 濾 波.tatanic 椒 鹽 噪 聲 3*3 中 值 濾 波tatanic 乘 性 噪 聲 3*3 中 值 濾 波tatanic 高 斯 噪 聲 5*5 中 值 濾 波tatanic 乘 性 噪 聲 5*5 中 值 濾 波tatanic 椒 鹽 噪 聲 5*5 中 值 濾 波3、頻域?yàn)V波法圖像從空間域變換到頻域后，其低頻分量對(duì)應(yīng)圖像中灰度值變化比較緩慢的區(qū)域，而高頻分量則顯示了圖像中物體的邊緣和隨

17、機(jī)噪聲。 低通濾波器的功能是通過濾波器函.數(shù) H 減弱和抑制高頻分量。因此，低通濾波器和空域中的平滑濾波器一樣可以消除圖像中的隨機(jī)噪聲，減弱邊緣效應(yīng)，起到平滑圖像的作用。常用的低通濾波器包括理想低通濾波器、 巴特沃斯低通濾波器、 指數(shù)低通濾波器和梯形低通濾波器等多種類型，下面介紹幾種常用的低通濾波器：（1）、巴特沃斯低通濾波器H (u, v)12nD (u,v)1D0式中， D0 是截止頻率 ;n 為濾波器的階次。（2）、指數(shù)低通濾波器 D (u ,v) nH (u, v) eD0(3)、梯形低通濾波器1D(u,v)D1H (u, v)D0D10編寫 matlab 頻域低通濾波程序：f1,f2

18、=freqspace(25,meshgrid);Hd=zeros(25,25);d=sqrt(f1.2+f2.2)0.5;Hd(d)=1;h=fsamp2(Hd);figure,freqz2(h,64,64);title(二維低通濾波器 )I=imread(tatanic.jpg);I1=imnoise(I,gaussian);I2=imnoise(I,salt & pepper,0.02);I3=imnoise(I,speckle);J1=imfilter(I1,h,replicate);J2=imfilter(I2,h,replicate);J3=imfilter(I3,h,replica

19、te);figure,imshow(J1);title(高斯低通濾波 )figure,imshow(J2);title(椒鹽低通濾波 )figure,imshow(J3);title(乘性低通濾波 ).程序運(yùn)行結(jié)果如下：二維低通濾波器1.5e1dtuingaM0.5010.5100.50-0.5-0.5-1-1FyFx高斯低通濾波椒鹽低通濾波.乘性低通濾波3、結(jié)果比較對(duì)比上述各幅圖片， 不同噪聲對(duì)應(yīng)不同的平滑處理方法， 可以看出不同濾波方法對(duì)不同噪聲的優(yōu)劣：均值濾波法對(duì) 乘性噪聲 具有很好的濾波效果中值濾波法對(duì) 椒鹽噪聲 具有很好的濾波效果頻域低通濾波法對(duì) 乘性噪聲 具有很好的濾波效果此外，同

20、種濾波方法不同模板也具有優(yōu)劣之分。 均值濾波法中， 模板 2 效果較好于模板 1,；中值濾波法中， 3*3 模板較好與 5*5 模板。四、系統(tǒng)評(píng)測(cè)本系統(tǒng)對(duì)圖像平滑處理分為空間域和頻率域， 空間域采用均值濾波和中值濾波兩種方法，又各采用兩種模板濾波， 主要是為了應(yīng)對(duì)不同噪聲而設(shè)計(jì)的， 通過比較可以發(fā)現(xiàn)均值濾波法對(duì)乘性噪聲具有很好的濾波效果， 中值濾波法對(duì)椒鹽噪聲具有很好的濾波效果，頻域低通濾波法對(duì)乘性噪聲具有很好的濾波效果。由于本設(shè)計(jì)只選用了兩個(gè)模板， 所以濾波范圍適用不是很廣， 對(duì)于一些噪聲仍不能有很好的濾波效果， 尤其在頻域?yàn)V波中只設(shè)計(jì)了一種濾波方法， 所以限制了在頻率方面的應(yīng)用。但對(duì)于一般的常見噪聲可以濾波，對(duì)圖像精度要求不高的系統(tǒng)仍可采用。.六、總結(jié)與體會(huì)這次為期一周的課程設(shè)計(jì)， 在查閱眾多資料以及和各位同學(xué)與老師的幫助下， 最終順利完成。對(duì)于課題所要求的任務(wù)， 我所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)基本上符合測(cè)試要求， 在此過程中也有不少體會(huì)與收獲。我所設(shè)計(jì)的課