目录
一、设计的目的与任务 (3)
1．毕业设计的基本目的： (3)
2.毕业设计的基本务： (3)
二、本组课题及本人任务 (3)
三、课题技术路线与软件介绍 (3)
四、主体内容 (4)
1.技术分析 (4)
2.影像到影像的几何校正 (4)
1）打开要用到的软件ENVI4.8 (4)
2）分别打开将要纠正的标准影像和校正影像 (4)
3）定义beijing54坐标系 (5)
4）修改ENVI头文件中的地图信息 (5)
5）选择图像纠正所需的地面标志控制点 (7)
6)影像校正 (10)
7）影像校正结果比较查看地图坐标 (11)
3.图像镶嵌 (12)
4.图像融合 (14)
⑴手动融合： (14)
⑵自动融合 (19)
5. 图像增强 (21)
（1）空间域增强处理 (21)
（2）伪彩色合成 (22)
（3）分段性增强 (23)
（4）非线性拉伸（高斯拉伸） (24)
（5）直方图均衡化 (24)
（6）平方根拉伸 (24)
（7）直方图匹配 (25)
（8）图像运算 (25)
（9）K-T变换 (27)
五、感谢 (28)
附录 (29)
遥感图像处理
一、设计的目的与任务
1．毕业设计的基本目的：
本次毕业设计是在专业课程《摄影测量学基础》与《遥感原理与应用》结束之后进行的，主要是对学生课堂所学的理论知识，对所学知识进行一次综合性实践和应用，初步掌握设计的方法和过程，掌握运用所学知识处理和解决摄影测量与遥感生产实际问题的方法和技巧。通过毕业设计，培养理论联系实际、综合分析问题、解决问题的能力，掌握科学实验方法，基本和专业的测绘操作技能。
2.毕业设计的基本任务：
1）掌握遥感图像几何校正的一般步骤和过程。重点是如何进行控制点采集。
2）掌握利用遥感软件进行多波段遥感图像的几何校正、镶嵌、融合过程，并能够完成遥感图像增强处理。重点是如何根据需要合成遥感图像，难点是对图像增强功能的综合运用。
二、本组课题及本人任务
遥感图像处理，遥感软件进行多波段遥感图像的几何校正、镶嵌、融合过程并能够完成图像增强处理。
三、课题技术路线与软件介绍
运用ENVI4.8软件对图像进行校正、镶嵌、融合和图像增强处理技术。
ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
四、主体内容
1.技术分析
ENVI软件是先进、可靠的影像分析工具，并将众多主流的图像处理过程集成到流程化（Workflow）图像处理工具中，进一步提高了图像处理的效率。所以，进行本课题有关的所有的步骤过程都能很好的简便快捷的完成。
2.影像到影像的几何校正
1）打开要用到的软件ENVI4.8
2）分别打开将要纠正的标准影像和校正影像
Bldr_tm.img与bldr_sp.hdr
①在ENVI主菜单中，选择File中的Open Image File
②打开Bldr_tm.img标准影像
③在窗口Available Bands List中选择“RGB Color”对比度清晰的
三个波段以显示一幅彩色影像，本人所采用的分别为5、2、1三个
波段分别加入到R、G、B三个通道中，显示彩色影像
④点击点击Load Band按钮，将影像加载到新窗口Display#1中
⑤在窗口Available Bands List中点击Display#1按钮，并从下拉
式菜单中选择New Display生成新的显示窗口Display#2
⑥在窗口Available Bands List中点击File下拉菜单中的Open
Image File，选择bldr_sp.hdr文件打开，选中并点击Load Band
按钮将校正影像加载到一个新的显示窗口Display#2中
上述步骤所达到的效果如图1所示
图1
3）定义beijing54坐标系
从ENVI主菜单中，选择Map中Customize Map Projections，定义坐标系根据图2，图3，图4，图5操作，即可定义新的坐标系
4）修改ENVI头文件中的地图信息
①在可用波段列表中，右键map info选择Edit Map Information如图6
②出现对话框后，点击“Change projection”，修改坐标信息，选择刚刚建立好的北京54坐标系，点击OK.如图7
图2 图4
图3
图5
图6
图7
5）选择图像纠正所需的地面标志控制点
①从ENVI主菜单中，选择Map中Registration中的select GCPs：Image to Image如图8并出现新的窗口Image to Image Registration
图8
②在Image to Image Registration中，点击选择Display#2，作为Base Image，点击Display#1，作为Warp Image如图9，并点击OK按钮进入配准程序进行配准界面如图10
图9 图10
③通过鼠标放置在两幅影像的相同地物点上，来添加单独的地面控制点，
在Ground Conrtol Points Selection中，点击add point，把地面控制点添加到列表中，至少添加5个地面控制点。如图11
图11
④点击Ground Conrtol Points Selection窗口中的Show List按钮显示刺出的
控制点列表，如图12
图12
⑤点选上图窗口上的Options下拉菜单的Order Points by Error选项计算刺
点精度并排序，选择精度较低的点位按Delete删除，直到精度都符合要求。如图13，图14
图13 图14
⑦保持地面控制点坐标：从Ground control points selection中，
选择File中的Save GCPs to ASCII，输入文件名zybcd.txt，如
图15
图15
6)影像校正
①从ground control points selection中，选择option的Warp File如图16
图16
②选择OK后，进行校正参数设置，图像范围，保持校正后图像名为“校正图像”如图17
图17
7）影像校正结果比较查看地图坐标
①在可用波段中，显示几何校正成果“校正图像”，选择New diplay，加载一个display#3的显示窗口中如图18
图18
②在主影像窗口菜单中，选择tools中cursor location/value，或者主影像窗
口直接右键选择cursor location/value也可以查看如图19
图19
3.图像镶嵌
1）选择好两个已经经过几何校正的图像如图20
图20
图21
2）在主菜单中的Map中选择Mosaicking中的Pixel Based（如图21），点选后弹出图像镶嵌窗口（如图22）
3）点击Import中的Import File加入2个需要镶嵌图像如图23
4）点选Pixel Mosaic x 2608窗口中File下拉菜单的Apply进行图像的镶嵌处理如图24
图22 图23
图24
5）点选后出现窗口（如图25）将镶嵌后图像命名为“镶嵌图像”并点击OK保存，且会自动弹出镶嵌后的图像窗口Display#4，如图26
图25 图26
4.图像融合
图像融合分手动融合和自动融合
⑴手动融合：
1）打开融合的两个文件，将经校正的低分辨率多光谱图像即‘校正图像’显示在Display #1中，将低光谱高分辨率影像即bldr_sp.hdr显示在Display #2中。
2）图像裁剪和重采样：将两幅图像分别进行剪切，以更改成同样的大小和分辨率，以方便后面的图像变换以及拉伸和融合处理。
①选择主菜单上的Basic Tools下拉菜单的Resize Data
(Spatial/Spectral)如图27
②在上部弹出的Resize Data Input File窗口中选择一个图像然后点击Spatial Subest按钮弹出Select Spatial Subest窗口，更改图像属性信息（如图28）后点击OK
③在Resize Data Input File窗口下再次点击OK弹出新的Resize Data Parameters窗口，命名为‘裁剪1’保存并生成图像（如图29）。同样在将低光谱高分辨率影像裁剪成同样尺寸大小的图像并命名为‘裁剪2’保存。如图30
图27
图28
图29
图30
3）HSV变换：选择主菜单的Transform下拉菜单的Color Transforms 的下拉菜单的RGB to HSV 对彩色影像的裁剪1进行HSV变换如图31，图32，图33，完成并生成一个HSV图像。
图31
图32 图33
图34
图35
4）空间拉伸变换：将灰度影像进行拉伸，以便于彩色影像一同进行RGB 变换，选择主菜单的Basic Tools下拉菜单的Stretch Date（如图34），弹出窗口选择灰度影像‘裁剪2’如图35，点击OK，出现如图36窗口，并填写相应数据。命名‘拉伸图像’进行保存并生成图像。
图36
5）图像融合（HSV反变换）：选择主菜单的Transform下拉菜单的Color Transforms 的下拉菜单的HSV to RGB 对HSV影像和拉伸影像进行融合处理（如图37），在弹出对话框上进行如图38，图39的操作。对融合图像进行生成并保存。生成如图40所示的图像。
图37
图38 图39
图40
⑵自动融合
打开两个待融合影像‘矫正图像’和‘bldr_sp.hdr’直接选择主菜单的Transform下拉菜单的Image Sharpening下的HSV命令（如图41）。并按照图42，图43，图44步骤完成图像的自动完成。并生成图45所示的融合成果像片（在两幅图像有相同地理坐标系统的情况下，该融合方法不需要在融合前需调整两幅图像分辨率一致，尺寸一致，ENVI系统会自动完成这一过程，输出图像的分辨率与高分辨图像保持一致；否则需要对图像进行
处理以保证融合的影像地理位置相同，行列数相同）
图41
图42
图43
图44
长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容：
基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容： 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容： 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。 具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化
数字图像处理 课程设计报告 姓名： 学号： 班级： 设计题目：图像处理 教师：赵哲老师 提交日期： 12月29日
一、设计内容： 主题：《图像处理》 详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等）， 二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果： 运行效果截图： 第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片
title('原图直方图');%图片名称 一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [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) 毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月 关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期： 通信工程和电子信息工程专业 毕业设计参考题目 来源: 来源不限.. 科研生产实际自拟其它状态: 可选状态结束状态状态不限.. 列表按默认题目导师专业来源部门限选已选结束日期降序升序排列 自动化与电气工程系秦刚电子信息工程[需要1人] 已结束浏览详情 [1] 电缆隧道车转向控制系统的研究4004 张海宁专业方向不限[需要1人,已接受0人] 可选报 [2] 电动扭矩扳手设计还没有人选报！ 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [3] 便携式水分数据采集仪设计与实现4018 王鹏专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [4] 基于WIFI的嵌入式图像监控系统--图像存储模块4023 张峰专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [5] 无线气压测量系统—接口及显示单元设计4015 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [6] 基于Creator/V ega的试验水槽仿真模型的实现4031 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [7] 靶场试验环境的虚拟现实场景建模4016 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [8] 便携式热敏电阻测温缆数据采集仪设计4015 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [9] 多路高精度计时及延时控制器通信接口设计4032 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [10] 多路高精度计时及延时控制器人机接口设计4019 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [11] 多路高精度计时及延时控制器设计与实现4032 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 [12] 水下激光靶目标检测器设计与实现4029 雷斌专业方向不限[需要1人] 已结束浏览详情 电子科技大学 数字图像处理课程设计 课题名称数字图像处理 院（系）通信与信息工程学院 专业通信工程 姓名 学号 起讫日期 指导教师 2015年12月15日 目录 摘要： (03) 课题一：图像的灰度级分辨率调整 (04) 课题二：噪声的叠加与频域低通滤波器应用 (06) 课题三：顶帽变换在图像阴影校正方面的应用 (13) 课题四：利用Hough变换检测图像中的直线 (15) 课题五：图像的阈值分割操作及区域属性 (20) 课题六：基于MATLAB?的GUI程序设计 (23) 结束语： (36) 参考文献： (37) 基于MATLAB?的数字图像处理课题设计 摘要 本文首先对数字图像处理的相关定义、概念、算法与常用变换进行了介绍；并通过七个课题实例，借助MATLAB?的图像处理工具箱（Computer Vision System Toolbox）对这些案例逐一实现，包括图像的灰度值调整、图像噪声的叠加、频域低通滤波器、阈值分割、Hough变换等，常用的图像变化与处理；然后通过MATLAB?的GUI程序设计，对部分功能进行模块化整合，设计出了数字图像处理的简易软件；最后给出了软件的帮助文件以及该简易程序的系统结构和m代码。 关键词：灰度值调整噪声图像变换 MATLAB? GUI设计 课题一：图像的灰度级分辨率调整 设计要求： 128,64,32,16,8,4,2，并在同一个figure窗将图像的灰度级分辨率调整至{} 口上将它们显示出来。 设计思路： 灰度级分辨率又称色阶，是指图像中可分辨的灰度级的数目，它与存储灰度级别所使用的数据类型有关。由于灰度级度量的是投射到传感器上的光辐射值的强度，所以灰度级分辨率又称为辐射计量分辨率。随着图像灰度级分辨率的的逐渐降低，图像中所包含的颜色数目将变得越来越少，从而在颜色维度造成图像信息量的退化。 MATLAB?提供了histeq函数用于图像灰度值的改变，调用格式如下： J = histeq(I,n) 其中J为变换后的图像，I为输入图像，n为变换的灰度值。依次改变n的值为 128、64、32、16、8、4、2 就可以得到灰度值分辨率为128、64、32、16、8、4、2 的输出图像。利用MATLAB?的subplot命令可以将不同灰度的图像放在同一个figure中方便对比。 课题实现： 该思路的MATLAB?源代码如下： in_photo=imread('lena.bmp'); %读入图片“lena.bmp”，位置在matlab当前工作区路径下D:\TempProject\Matlab\Works for i = [128,64,32,16,8,4,2] syms(['out_photo',num2str(i)]); %利用for循环定义7个变量，作为不同灰度值分辨率的输出变量 eval(['out_photo',num2str(i), '=histeq(in_photo,i)',';']); %histeq函数用于改变图像灰度值，用eval函数给变量循环赋值 毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月 摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection 课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日 数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理（Digital 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。是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。 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， . . . .页脚. 数字图像处理课程设计容、要求 题目一：图像处理软件 1、设计容及要求： （1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。 （2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）： (1)实现图像处理的基本操作 学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如 image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)，以及直方图计算和显示。 (2)图像处理算法的实现与显示 针对课程中学习的图像处理容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。 (3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。 . . . 题目二：数字水印 1、设计容及要求： 为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品发生争执时，通过提取水印信息确认作品。通常情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。根据这一要求，设计水印算法。 （1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。 （2）、深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法。 （3）、能够显示水印嵌入前后的载体图像。 （4）、能够显示嵌入与提取的水印。 （5）、选择一种以上的攻击方法，测试水印算法的鲁棒性等性能。 （6）、设计软件界面 2、参考方案 (1)对水印图像进行编码置乱（可采用伪随机码，提高水印图像的隐蔽性）； (2) 对图像进行子图像分解（如8*8），对子块分别进行DCT变换； (3) 对DCT系数按照zig-zag排序进行排列，选择一种频系数，对该种频系数相邻 的系数进行水印嵌入 (4) 低通滤波检验水印算法的抗攻击性。 (5) 设计数字水印的软件界面。 .页脚. 数字图像课程设计简单数字图像处理系统 function varargout = untitled(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before untitled is made visible. function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %界面初始化函数 setappdata,'I',0); % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN) % Choose default command line output for untitled = hObject; 优秀论文审核通过 未经允许切勿外传 摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。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。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。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像 Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。 3. 采样、量化和图像细节的关系 上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。 由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大，图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的 PROJECT 03-01 Image Enhancement Using Intensity Transformations The focus of this project is to experiment with intensity transformations to enhance an image. Download Fig. 3.8(a) and enhance it using (a) The log transformation of Eq. (3.2-2). (b) A power-law transformation of the form shown in Eq. (3.2-3). In (a) the only free parameter is c, but in (b) there are two parameters, c and r for which values have to be selected. As in most enhancement tasks, experimentation is a must. The objective of this project is to obtain the best visual enhancement possible with the methods in (a) and (b). Once (according to your judgment) you have the best visual result for each transformation, explain the reasons for the major differences between them. 使用强度的转变实现图像增强 这个项目的焦点就是通过强度转换实验来增强图像。 下载图片3.8（a），并且对它实现增强。对数变换的公式如3.2.2所示，幂次变换的基本形式如3.2.3所示。 在（a）中，唯一的自由参数是c，但是在（b）中有两个参数，c以及一个需要被选定值的参数r，在大多数关于增强的任务中，实验是必须的。这个项目的目的是为了用在（a）和（b）中的方法来获得最佳可视化增强的可能性，一旦（根据你的判断）你对每一个变换都拥有了最好的视觉效果,解释一下它们之间产生主要差别的原因。 PROJECT 03-02 [Multiple Uses] Histogram Equalization (a) Write a computer program for computing the histogram of an image. (b) Implement the histogram equalization technique discussed in Section 3.3.1. (c) Download Fig. 3.8(a) and perform histogram equalization on it. As a minimum, your report should include the original image, a plot of its histogram, a plot of the histogram-equalization transformation function, the enhanced image, and a plot of its histogram. Use this information to explain why the resulting image was enhanced as it was. 直方图均衡化 （a）写一个程序来计算图像的直方图 （b）实现直方图均衡化方法在参考3.3.1 （c）下载图38(a)并实现其直方图均衡。 你的实验报告中至少需要包括原图，绘制其直方图，增强后的图形，并绘制它的直方图。用以上这些信息解释为什么图像的增强结果是这样的。 PROJECT 03-03 [Multiple Uses] 数字图像处理系统论文 毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月 摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection 图像处理毕业设计题目 篇一：数字图像处理论文——各种题目 长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识 别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容： 基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 《图像处理技术应用实践》课程设计题目图像增强算法综合应用 学生姓名韩帅_______ 学号 院系计算机与软件学院 专业计算机科学与技术 范春年____ 噪声，不同的去噪方法效果不同，因此应该采用不同的去噪方法以达到最好的去噪效果。? （2）随机噪声应在空间域去除，而空域去噪方法中，中值滤波法效果最好。? （3）周期噪声应在频域中消去。? （4）去除噪声后的图像仍然可以改善处理。? （5）均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果。 2.2算法设计? （1）读入初始图片及加噪图片。? clc;?clear;? f=imread();? ? for?j?=?1?:?N? ???????d?=?sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);? ????? h?=?1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));??%?计算低通滤波器传递函数??????????? ?result(i,j)?=?h?*?G(i,j);???????? end??? end （4）计算均方误差评估去噪效果。? [m?n]=size(p);?l=f-p;? he=sum(sum(l));? avg=he/(m*n); ?k=l-avg;? result1=(sum(sum(k.^2)))/(m*n);? for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2); h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); %h=1/(1+(d/d0)^(2*nn)); %备用 G(i,j)=h*G(i,j); end end p=uint8(real(ifft2(ifftshift(G)))); subplot(341);imshow(f),title('原图'); subplot(345);imshow(log(abs(f2)),[]),title('频谱'); subplot(349);imhist(f),title('原图'); subplot(342);imshow(g),title('噪声'); 基于matlab的车牌识别系统 一、目的与要求 目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。 要求： 1.理解各种图像处理方法确切意义。 2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。 3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。 4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。 二、设计的内容 学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示： 三、总体方案设计 车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。 由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要将拍出的车牌进行处理，在这个过程中，我采用画图工具，将汽车图像的车牌部分进行裁剪，并将车牌的蓝色部分过亮的地方颜色加深，还将车牌中的一个白色的原点抹去，另外还将车牌上的铆钉使用车牌的蓝色背景覆盖，这样分割出的字符更加准确。 车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。 因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB 及以上。系统可以运行于Windows7、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlabR2011a。 四、各个功能模块的主要实现程序 （一）首先介绍代码中主要的函数功能及用法：数字图像处理毕业论文
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