數(shù)字圖像處理-課程設(shè)計(jì).doc

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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(yǔ)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、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(lái)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(lái)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(Digital Image 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，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，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(lái)說(shuō)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(lái)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(guó)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)控制等功能，是具有全部語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)法為： J=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(yǔ)法分別為： J=imfilter(I,H); J=medfilt2(I,A); 功能說(shuō)明與上述噪聲函數(shù)類似，這里不再一一累述。 頻域法,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 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(tatanic.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： 2、平滑濾波 平滑濾波分為空域法和頻域法?？沼蚍ㄖ饕榻B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(lái)代替每個(gè)像素的灰度。假定一幅Ｎ*Ｎ個(gè)像素的圖像，處理后得到一幅圖像。由下式?jīng)Q定： 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)；為輸出圖像，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1 H1= I=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) 模板2 H2= I=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); title(乘性噪聲—模板2均值濾波) 程序運(yùn)行結(jié)果分別如下圖： （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，，…，，窗口長(zhǎng)度為(為奇數(shù))，在某個(gè)位置上，窗口內(nèi)的個(gè)像素為，，…,, ,…, ,則 =Med{,,…, } 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(tatanic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： 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 式中，是截止頻率;n為濾波器的階次。 （2）、指數(shù)低通濾波器 (3)、梯形低通濾波器 編寫matlab頻域低通濾波程序： [f1,f2]=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,replicate); 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： 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)的課題是圖像平滑處理，選用的軟件處理工具是matlab，在圖書館也借閱了相關(guān)圖書，以便于自己能熟練運(yùn)用軟件操作。對(duì)于其中關(guān)鍵的程序編寫，則大量參考實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書和圖書，增加了幾種模板以應(yīng)對(duì)不同噪聲類型。在選取圖片時(shí)，選擇了一張中低頻較為豐富的圖片，和噪聲具有很好的區(qū)分性，具有很好的實(shí)驗(yàn)效果。對(duì)于這次課程設(shè)計(jì)的收獲有以下幾點(diǎn)： 1、加深了對(duì)噪聲的認(rèn)識(shí)。圖像處理首先要認(rèn)清噪聲的類型以便選擇合適處理方法，所以第一步噪聲分類很重要。噪聲主流分三類，各種噪聲具有不同的特點(diǎn)，對(duì)應(yīng)于時(shí)域和頻域的特點(diǎn)也各不相同，這也是處理各種噪聲的選擇依據(jù)。 2、程序編寫。程序編寫是整個(gè)設(shè)計(jì)系統(tǒng)的關(guān)鍵之處，系統(tǒng)對(duì)圖像平滑處理就是用軟件中程序來(lái)處理的。自己獨(dú)立完成一個(gè)完整的程序設(shè)計(jì)很難，設(shè)計(jì)過程中借鑒了各種圖書上的程序，用他們的設(shè)計(jì)思想結(jié)合本課題要求而重新編寫出新的符合本課題的程序，經(jīng)過多次調(diào)試直至出現(xiàn)期望的結(jié)果。 3、方法的選取。對(duì)于一個(gè)同樣的問題，有多種可以選擇的方法，但每個(gè)方法各有優(yōu)劣之分。對(duì)于本課題，事先不能預(yù)測(cè)各種方法的好壞，必須多種方法采用，最后比較結(jié)果的好壞來(lái)選擇適應(yīng)一個(gè)問題的方法。 七、參考文獻(xiàn) 1、《數(shù)字圖像處理》 曹茂永 北京大學(xué)出版社 2007.9. 2、《精通MATLAB圖像處理》 張 強(qiáng)、王正林 電子工業(yè)出版社 2009.6. 3、《MATLAB數(shù)字圖像處理》 張德豐 機(jī)械工業(yè)出版社 2009.1. 4、《MATLAB7.0在圖像處理中的應(yīng)用》 羅軍輝、馮平、哈力旦.?A 2005.6. 機(jī)械工業(yè)出版社 參考網(wǎng)址： 1、http://baike.baidu.com. 2、http://wenku.baidu.com. 指導(dǎo)老師：張明艷——安徽工程大學(xué)電科教研室