matlab課程設(shè)計--圖像處理

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文檔簡介

1、　　目錄　　摘要1　　Abstract2　　1.MATLAB簡介3　　1.1 MATLAB說明3　　1.2 MATLAB的語言特

2、點3　　1.3 MATLAB系統(tǒng)構(gòu)成4　　1.4 MATLAB數(shù)值計算4　　1.4.1極限的計算、微分的計算、積分的計算、級數(shù)的計算、求解代數(shù)方程、求解常微分方程4　　1.4.2矩陣的最大值、最小值、均值、方差、轉(zhuǎn)置、逆、行列式、特征值的計算、矩陣的相乘、右除、左

3、除、冪運算6　　1.4.3多項式加減乘除運算、多項式求導、求根和求值運算、多項式的部分分式展開、多項式的擬合、插值運算10　　2圖像選擇及變換14　　2.1 原始圖像選擇讀取14　　2.2 圖像的變換16　　3 圖像處理

4、及代碼程序17　　3.1 圖像亮度對比度調(diào)整17　　3.1.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明17　　3.1.2 源程序及運行結(jié)果17　　3.2 圖像放大和縮小19　　3.2.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明19&l

5、t;p>　　3.2.2 源程序及運行結(jié)果19　　3.3 圖像任意角度的旋轉(zhuǎn)21　　3.3.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明21　　3.3.2 源程序及運行結(jié)果22　　3.4圖像直方圖統(tǒng)計和均衡23　　3.4.1 函數(shù)及其參數(shù)

6、的說明23　　3.4.2 源程序及運行結(jié)果24　　3.5 圖像加入噪聲26　　3.5.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明26　　3.5.2 源程序及運行結(jié)果26　　4感悟體會小結(jié)29<

7、;b>　　參考文獻30　　全部源程序代碼31　　摘要　　MATLAB是主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設(shè)計的高科技計算環(huán)境。 MATLAB強大的擴展功能為各個領(lǐng)域的應用提供了基礎(chǔ)，由各個領(lǐng)域的專家相繼給出了MATLAB工具箱，其中主要有信號

8、處理，控制系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，圖像處助，魯棒控制，非線性系統(tǒng)控制設(shè)計，最優(yōu)化，小波，通信等工具箱，這此工具箱給各個領(lǐng)域的研究和工程應用提供了有力的工具。借助于這些“巨人肩膀上的工具”，各個層次的研究人員可直現(xiàn)方便地進行分析、計算及設(shè)計工作，從而大大地節(jié)省了時間。　　本次課程設(shè)計的目的在于較全面了解常用的數(shù)據(jù)分析與處理原理及方法，能夠運用相關(guān)軟件進行模擬分析。通過對采集的圖像進行常規(guī)的圖像的亮度和對

9、比度的調(diào)整，并進行最近鄰插值和雙線性插值等算法將用戶所選取的圖像區(qū)域進行放大和縮小整數(shù)倍的和旋轉(zhuǎn)操作，并保存，比較幾種插值的效果，以及對圖像進行直方圖和直方圖均衡并加入噪聲進行對比，達到本次課程設(shè)計的目的。　　關(guān)鍵詞：MATLAB 亮度和對比度插值放大旋轉(zhuǎn) 噪聲　　Abstract</p&

10、gt;　　MATLAB is main face of scientific calculation, visualization and interactive program design of the high-tech computing environment. MATLAB is a powerful extension application in various fields to provide

11、a basis by experts in various fields have been given a MATLAB toolbox, which are signal processing, control systems, neural networks, image processing support, robust control, nonlinear control system design, optimizatio

12、n, wavelets, communications toolkit, which this kit to the various areas of 　　1.MATLAB簡介　　1.1 MATLAB說明　　MATLAB是由美國mathworks公司發(fā)布的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設(shè)計的高科技計算環(huán)境

13、。它將數(shù)值分析、矩陣計算、科學數(shù)據(jù)可視化以及非線性動態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環(huán)境中，為科學研究、工程設(shè)計以及必須進行有效數(shù)值計算的眾多科學領(lǐng)域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟件的先進水平。　 　　MATLAB和Mathematica、Maple并稱為三大數(shù)學軟件。它在

14、數(shù)學類科技應用軟件中在數(shù)值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應用于工程計算、控制設(shè)計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設(shè)計與分析等領(lǐng)域。　　1.2 MATLAB的語言特點　　（1）語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數(shù)極其豐富。運算符豐富。 </p&

15、gt;　　（2）MATLAB既具有結(jié)構(gòu)化的控制語句（如for循環(huán)，while循環(huán)，break語句和 if語句），又有面向?qū)ο缶幊痰奶匦浴?lt;/p>　　（3）程序限制不嚴格，程序設(shè)計自由度大。　?。?）MATLAB的圖形功能強大。　?。?）MATLAB的缺點是，它和其他高級程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。

16、　　（6）由于MATLAB的程序不用編譯等預處理，也不生成可執(zhí)行文件，程序為解釋執(zhí)行，所以速度較慢。　　1.3 MATLAB系統(tǒng)構(gòu)成 　　主要由以下五部分構(gòu)成： MATLAB系統(tǒng)構(gòu)成（1） MATLAB語言（2）MATLAB工作環(huán)境（3）圖形處理（4）MATLAB數(shù)學函數(shù)庫

17、（5）MATLAB應用編程人員接口(API)　　1.4 MATLAB數(shù)值計算　　1.4.1極限的計算、微分的計算、積分的計算、級數(shù)的計算、求解代數(shù)方程、求解常微分方程　?、贅O限的計算　　舉例：求極限。</

18、b>　　源代碼如下：　　syms x y f　　y=(x+2)./(x.^2-x+3);　　f=limit(y,x,0)　　結(jié)果：f =2/3<

19、;/p>　?、谖⒎值挠嬎?lt;/b>　　舉例：求函數(shù)f(x)=3-2x+1的導數(shù)。　　源代碼如下：　　syms x f y 　　y=3*x^2-2*x+1;

20、　　f=diff(y,x)　　結(jié)果：f =6x-2　?、鄯e分的計算　　舉例：求函數(shù)分別對兩個變量的積分。　　源代碼如下：　　syms

21、 x s f y　　f=cos(3*x)+x^2-2*s;　　y=int(f,x)　　y=int(f,s)　　結(jié)果：y =1/3*sin(3*x)+1/3*x^3-2*s*x　　y =cos(3*x)*s+x^2*s-s^2<

22、;/p>　?、芗墧?shù)的計算　　舉例：求級數(shù)之和　　源代碼如下：　　syms n f y　　f=1/(n^2+2);

23、;　　y=symsum(f,n,1,inf)　　結(jié)果：y =　　1/4*i*2^(1/2)*Psi(1-i*2^(1/2))-1/4*i*2^(1/2)*Psi(1+i*2^(1/2))　　⑤求解代數(shù)方程</p

24、>　　舉例：求多項式方程的根。　　源代碼：　　p=[1,-2,3,-4,5,-6,7]　　roots(p)　　結(jié)果：</p&

25、gt;　　ans =　　1.3079 + 0.5933i　　1.3079 - 0.5933i　　-0.7104 + 1.1068i　　-0.7104 - 1.1068i

26、　0.4025 + 1.3417i　　0.4025 - 1.3417i　?、耷蠼獬Ｎ⒎址匠?lt;/b>　　舉例：求微分方程 , y（0）=2的解。　　源代碼：<

27、p>　　dsolve('Dy=2+y^2') 　　dsolve('Dy=2+y^2','y(0)=2')　　結(jié)果：　　ans =2^(1/2)*tan(2^(1/2)*t+2^(1/2)*C1)-1/(t-C1) &l

28、t;/p>　　ans =2^(1/2)*tan(2^(1/2)*t+atan(2^(1/2)))　　1.4.2矩陣的最大值、最小值、均值、方差、轉(zhuǎn)置、逆、行列式、特征值的計算、矩陣的相乘、右除、左除、冪運算　?、倬仃嚨淖畲笾怠⒆钚≈?lt;/p>　　舉例：求矩陣A的最大值、最小值

29、　　源代碼如下：　　clear all　　A=[　　1 2 3　　4 5 6<

30、p>　　7 8 9]　　max(A),min(A)　　結(jié)果：　　ans =　　7 8 9　　ans =

31、　　1 2 3　　②矩陣的均值　　舉例：求矩陣A的均值　　源代碼如下：　　clear all</

32、b>　　A=[ 　　1 2 3　　4 5 6　　7 8 9]　　mean2(A)

33、　　結(jié)果：ans =5 　　③矩陣的方差　　舉例：求矩陣A的方差　　源代碼如下：　　clear all<

34、p>　　A=[ 　　1 2 3　　4 5 6　　7 8 9]　　std2(A)　　結(jié)果：ans = 2

35、.7386　?、芫仃嚨霓D(zhuǎn)置　　舉例：已知矩陣，求A的轉(zhuǎn)置　　源代碼如下:　　clear all

36、　A=[ 　　1 2 3　　4 5 6　　7 8 9]　　A'　　結(jié)果：ans =

37、　　1 4 7　　2 5 8　　3 6 9　　⑤矩陣的逆　　舉例：已知,求A得逆。

38、　源代碼如下：　　clear all　　A=[ 　　1 2 3　　4 5 6　　7 8 9

39、]　　inv(A)　　結(jié)果：ans =　　1.0e+016 *　　-0.4504 0.9007 -0.4504　　0.9007 -1.801

40、4 0.9007　　-0.4504 0.9007 -0.4504　?、蘧仃嚨男辛惺?lt;/b>　　舉例：已知，求A的行列式。　　源代碼如下：<b

41、>　　clear all　　A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]　　det(A)　　結(jié)果：ans =0　?、呔仃嚨奶卣髦?lt;/b><

42、;/p>　　舉例：求矩陣A的特征值　　源代碼如下：　　clear all　　A=[1 2 3; 4 5 6;7 8 9]　　eig(A)</b&

43、gt;　　結(jié)果：ans = 16.1168　　-1.1168　　-0.0000　?、嗑仃嚨南喑?、右除、左除、冪運算　　舉例：，，，求AB和AC。<

44、;/p>　　源代碼如下：　　clear all　　A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9],B=[1,2;3,4;5,6],C=[1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12]　　A

45、*B,A*C　　結(jié)果：ans =　　22 28　　49 64　　76 100<

46、/p>　　ans =　　38 44 50 56　　83 98 113 128　　128 152 176 200　　舉例：已知,，求A\B,B/A。</p&g

47、t;　　源代碼如下：　　clear all　　A=[1,2,4;7,4,27;-3,9,12],B=[1,-3,4;-6,9,1;27,8,-2]　　A\B,B/A</p&

48、gt;　　結(jié)果：ans =　　-3.3733 -4.4311 3.7511　　1.2533 -3.1956 2.8356　　0.4667 1.9556 -1.3556

49、;　　ans =　　-2.6667 0.5333 0.0222　　1.0667 -0.5733 1.0178　　29.9333 -2.4267 -4.6844　　舉例：設(shè)，求。<

50、/p>　　源代碼如下：　　clear all　　A=[1,-1;1,1]　　A^10 ,A.^10　　結(jié)果：ans =</p

51、>　　0 -32　　32 0　　ans =　　1 1

52、　1 1　　1.4.3多項式加減乘除運算、多項式求導、求根和求值運算、多項式的部分分式展開、多項式的擬合、插值運算　?、俣囗検郊訙p乘除運算　　舉例：f(x)=　　g(x)=</b&g

53、t;　　源代碼如下：　　clear all　　f=[1 -2 3 -4 0 -6 7 -8 9]　　g=[0 0 0 5 4 -3 20 -1 2]<

54、;b>　　h=f+g　　h=f-g　　h=conv(f,g)　　結(jié)果：h = 1 -2 3 1 4 -9 27 -9 11　　h = 1 -2

55、 3 -9 -4 -3 -13 -7 7　　h = Columns 1 through 9 　　0 0 0 5 -6 4 18 -66 46　　Columns 10 through 17 &l

56、t;p>　　-76 16 -136 206 -206 202 -25 18　　源代碼如下：　　clear all　　f=[1 -2 3 -4 0 -6 7 -8 9];<p&

57、gt;　　g=[5 4 -3 20 -1 2];　　[q,r]=deconv(f,g)　　結(jié)果：q =　　0.2000 -0.5600 1.1680 -2.8704　　r =<

58、/p>　　Columns 1 through 5 　　0 0 -0.0000 0 26.3856　　Columns 6 through 9 　　-38.9312 66.6960 -13.2064 14.7408&

59、lt;p>　?、诙囗検角髮?lt;/b>　　舉例：g(x)=　　源代碼如下：　　clear all　　g=[5 -4 3 -2

60、1 -10];　　polyder(g)　　結(jié)果：ans =　　25 -16 9 -4 1　?、矍蟾颓笾颠\算

61、　舉例：g(x)=　　源代碼如下：　　clear all　　g=[5 -4 3 -2 1 -10];　　roots(g)

62、;　　結(jié)果：ans =　　1.2628 　　0.4804 + 1.1213i　　0.4804 - 1.1213i　　-0.7118 + 0.7468i

63、　-0.7118 - 0.7468i　　④多項式的部分分式展開　　舉例：將有理多項式展開成部分多項式　　源代碼如下：　　B=[1,-3,5];　　A=[1,5,-2,15];

64、;　　[R,P,K]=residue(B,A)　　結(jié)果：　　R =1.3731 　　-0.1866 - 0.0325i　　-0.1866 + 0.0325i<p&g

65、t;　　P = -5.7924 　　0.3962 + 1.5597i　　0.3962 - 1.5597i　　K =　　[]　?、荻囗検降?/p>

66、擬合、插值　　舉例：　　源代碼（插值）如下：　　x=[1 3 5 7 9];　　y=[2 4 6 8 10];　　x1=[1.2 3.4 6.5 ];

67、　　y1=interp1(x,y,x1)　　結(jié)果：　　y1 = 2.2000 4.4000 7.5000　　舉例：　　源代碼（擬合）如下：

68、x=[1 2 3 4 5];　　y=[0 0.2 0.4 0.9 1.5];　　z=polyfit(x,y,2)　　結(jié)果：　　z = 0.0786 -0.1014 0.0400<

69、;b>　　2圖像選擇及變換　　2.1 原始圖像選擇讀取　　原始圖片如下：　　圖1 原始圖片（來自網(wǎng)絡(luò)）　　MATLAB為用戶提供了專門的函數(shù)以從圖像格式的文件中讀寫圖像數(shù)據(jù)。采用的是imread函數(shù)來實現(xiàn)圖

70、像文件的讀取操作，采用的格式如下：　　A=imread（’filename.fmt’）　　該語句用于讀取字符串“filename”對應的灰度圖像或彩色圖像，“fmt”指定了文件的格式。　　采用imfinfo函數(shù)查詢圖像文件的信息。其語句格式如下：　　Info=imfinf

71、o（‘filename.fmt’）　　該語句可以在命令窗口會顯示出文件的基本信息。　　采用imshow函數(shù)進行圖像的顯示，采用的格式如下:　　A=imread(‘filename.fmt’); 　　imshow(A);　　當這種顯

72、示方式要求被顯示的圖像要么在當前目錄下或MATLAB的目錄下。　　采用rgb2gray函數(shù)進行真彩色圖像與灰階強度圖像的轉(zhuǎn)變，其格式調(diào)用如下： A=rgb2gry(‘filename.fmt’);　　得到的圖像可以進行統(tǒng)計與處理，能完成要求。　　圖像讀入與顯示和變化的源代碼如下：<

73、/p>　　close all;　　clear all;　　x=imread('xuewu.jpg');　　imshow(x);　　imfinfo('xuewu.jpg')

74、　　程序運行結(jié)果如下圖2所示：　　圖2 讀取后顯示圖片　　命令窗口中，顯示如下：　　Filename: 'xuewu.jpg'　　FileModDate: '27-Dec-2011 08:58:56'<p&g

75、t;　　FileSize: 348015　　Format: 'jpg'　　FormatVersion: ''　　Width: 1024　　Height: 768　　BitDepth: 24</

76、p>　　ColorType: 'truecolor'　　FormatSignature: ''　　NumberOfSamples: 3　　CodingMethod: 'Huffman'　　Codi

77、ngProcess: 'Sequential'　　Comment: {}2.2 轉(zhuǎn)換圖像為灰階圖像　　2.2 圖像的變換　　在后期的處理中，有部分程序需要用到灰階圖片，因此提前將圖片進行轉(zhuǎn)換，得到灰階圖片。采用rgb2gray函數(shù)進行真彩色圖像與灰階強度圖像的

78、轉(zhuǎn)變其格式調(diào)用如下：　　A=rgb2gry(‘filename.fmt’);　　得到的圖像可以進行統(tǒng)計與處理。　　程序源代碼如下：　　x1=rgb2gray(x);　　figure,imsho

79、w(x1)　　程序運行結(jié)果如下圖3所示：　　圖3 灰階圖片　　3 圖像處理及代碼程序　　3.1 圖像亮度對比度調(diào)整　　3.1.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明

80、　　亮度的調(diào)節(jié)采用的是imadd函數(shù)，其調(diào)用格式如下：　　Z=imadd(X,Y);　　說明：imadd函數(shù)可以將兩幅圖像相加或在圖像上加上一個常量。其中，X為圖像數(shù)據(jù)矩陣，也可以是M*N*3的RGB圖像矩陣。Y可以是與X的格式類型完全的相同圖像數(shù)據(jù)矩陣或者是一個double類型的數(shù)值。　　對比度的調(diào)節(jié)采用的是i

81、majust函數(shù)，其調(diào)用格式如下：　　Z=imadjust(X,[low_in,high_in],[low_out,high_out]);　　說明：imadjust函數(shù)將圖像矩陣X中的亮度值線性變換到輸出矩陣Z中的新值。輸入圖像X因為uint8類，uint16類或double類圖像，輸出圖像Z與輸入圖像X有著相同的數(shù)據(jù)類型。low_in、high_in、

82、low_out與high_out這四個參數(shù)的取值范圍不論輸入X的數(shù)據(jù)類型為何都為[0,1]。　　3.1.2 源程序及運行結(jié)果　　源程序如下：　　x2=imadd(x1,50); %亮度調(diào)節(jié)　　figure,

83、imshow(x2)　　x3=imadjust(x1,[0.3,0.7],[0,1]); %對比度調(diào)節(jié)　　figure,imshow(x3)　　運行結(jié)果如圖4和圖5所示：　　圖4 亮度調(diào)節(jié)<p&g

84、t;　　圖5 對比度調(diào)節(jié)　　3.2 圖像放大和縮小　　3.2.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明　　對圖像進行放大和縮小可以采用imresize函數(shù)，其調(diào)用格式如下：　　B = imresize(A,[mrows ncols], method

85、)　　說明：mrows ncols 是選擇放大或縮小的倍數(shù)，method表示選用的插值方法，其可選值為nearest（最鄰近插值法）、bilinear（雙線性插值）和bicubic（雙三次插值法），并且method的缺省表示為nearest。　　3.2.2 源程序及運行結(jié)果　　源程序如下所示：&

86、lt;/b>　　clc　　x1=imread('91.jpg');　　imshow(x1)　　title('原圖');　　Info=imfinfo(

87、9;91.jpg')　　%放大2倍　　x2=imresize(x1,2); %最鄰近插法　　figure,imshow(x2)　　title('最鄰近插法放大');

88、　　x3=imresize(x1,2,'bilinear'); %雙線性插值法　　figure,imshow(x3)　　title('雙線性插值法放大'); %縮小到原來的1/5　　x4=imresize(x1,0.2);

89、 %最鄰近插法　　figure,imshow(x4)　　title('最鄰近插法縮小');　　x5=imresize(x1,0.2,'bilinear'); %雙線性插值法　　figure,imshow(x5)<

90、;/p>　　title('雙線性插值法縮小');　　x6=imrotate(x1,45); 　　figure,imshow(x6)　　%將原始灰度以雙線性插值的方式將圖像順時針旋轉(zhuǎn)45°　　x7

91、=imrotate(x1,45,'bilinear'); 　　figure,imshow(x7)　　程序運行結(jié)果如圖6、7、8、9所示：　　圖6 最鄰近插法放大一倍　　圖7 雙線性插值法放大

92、　圖8 最鄰近插法縮小　　圖9 雙線性插值法縮小　　3.3 圖像任意角度的旋轉(zhuǎn)　　3.3.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明　　對圖像進行旋轉(zhuǎn)可以采用imrotate函數(shù)，其調(diào)用格式如下所示：　　B = imrotate(A,angle,

93、method,bbox)　　說明：A為輸入二維圖像矩陣，其數(shù)據(jù)類型不限。angel為逆時針旋轉(zhuǎn)的角度值，如果希望順時針旋轉(zhuǎn)，則選擇該值為負。method表示選用的插值方法，其可選值為nearest（最鄰近插值法）、bilinear（雙線性插值）和bicubic（雙三次插值法），并且method的缺省表示為nearest。bbox為指定輸出圖像尺寸的字符串，’crop’表示的通過裁剪使輸出圖像尺寸

94、與輸入圖像一致，’loose’表示的不進行裁剪，故輸出圖像尺寸會比輸入圖像尺寸大，它在默認情況下為’loose’。　　3.3.2 源程序及運行結(jié)果　　源程序如下：　　clc　　x1=imread(

95、'91.jpg');　　imshow(x1)　　title('原圖');　　%將原始灰度以最鄰近插值的方式將圖像順時針旋轉(zhuǎn)45°　　x6=imrotate(x1,45); <p&

96、gt;　　figure,imshow(x6)　　%將原始灰度以雙線性插值的方式將圖像順時針旋轉(zhuǎn)45°　　x7=imrotate(x1,45,'bilinear'); 　　figure,imshow(x7)　　程序的運行結(jié)果下圖

97、10和圖11所示　　圖10 最鄰近插值法45°逆時針旋轉(zhuǎn)　　圖11 雙線性插值法逆時針45°旋轉(zhuǎn)　　3.4圖像直方圖統(tǒng)計和均衡　　3.4.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明　　要進行圖像直方圖統(tǒng)計可以采用imhist函

98、數(shù)，其調(diào)用格式如下：　　h=imhist(X,n)　　其中，X為輸入圖像，h為其直方圖，n是用于形成直方圖的灰度級的個數(shù)。一個灰度級可以包含幾個灰度值，換言之，uint8類型的圖像直方圖的灰度級可以有256級，也可以只有8級，每個灰度級都有32個灰度值。參數(shù)n可以缺省，在默認的情況下，如果X是灰度圖像，則n為256個灰度級，如果X是二值圖像，則n為2，表

99、示有2個灰度級。　　要進行圖像直方圖均衡可以采用histeq函數(shù)，其調(diào)用格式如下：　　Z=histeq(X,n)　　其中，X為輸入灰度圖像矩陣，其數(shù)據(jù)類型為double或uint8類型。n為均衡后直方圖的灰度等級數(shù)，其默認值為64。Z為直方圖均衡后的圖像矩陣。　　3.4.

100、2 源程序及運行結(jié)果　　源程序如下：　　figure,imhist(x1)　　x4=histeq(x1);　　figure,imhist(x4)　　figure,imshow(x4)</

101、p>　　運行結(jié)果如下圖12、13、14所示　　圖12 原始圖像直方圖　　圖13 經(jīng)過直方圖均衡后的圖像　　圖14 均衡后的直方圖　　3.5 圖像加入噪聲　　3.5.1 函數(shù)及其參數(shù)的說明</

102、p>　　函數(shù)使用imnoise函數(shù)進行圖片的噪聲加入，其調(diào)用格式如下：　　J = imnoise(I,type,parameters)　　期中，type是噪聲的類型，由高斯噪聲，椒鹽噪聲，乘性噪聲。類型名分別是：gaussian、salt & pepper、speckle。

103、對圖像加入噪聲可以采用imnoise函數(shù)，其調(diào)用格式如下：　　Z=imnoise(X,type,parameters)　　說明：X為輸入的二維或三維圖像矩陣，其數(shù)據(jù)類型不限。type為字符串指定噪聲的類型（gaussian、salt & pepper、poisson與speckle），parameters為與特定噪聲類型相對應的參數(shù)。</p

104、>　　3.5.2 源程序及運行結(jié)果　　%加入高斯噪聲　　x11=imnoise(x1,'gaussian',0,0.01);　　figure,imshow(x11)　　%加入濃度為0.25的

105、椒鹽噪聲　　x12=imnoise(x1,'salt & pepper',0.25);　　figure,imshow(x12)　　%加入泊松噪聲　　x13=imnoise(x1,'poisson'

106、;);　　figure,imshow(x13)　　x14=imnoise(x1,'speckle');　　figure,imshow(x14)　　程序結(jié)果如下圖15 、16、17、18所示：　　圖15 加入高斯噪

107、聲　　圖16 加入椒鹽噪聲　　圖17 泊松噪聲　　圖18 加入乘性噪聲　　4感悟體會小結(jié)　　做這次課設(shè)花了不少時間，尤其是占用了很多復習考試的時間，

108、因為交電子稿正好是微原和電磁波考試中間的28號這天。但是還是擠擠時間把它做好了，當然不得不承認這里面有很多調(diào)用的函數(shù)，編寫的程序我是借鑒了參考書上面的，這一點表示很慚愧。但是不管怎樣，畢竟是做過，且手打了一遍，再運行調(diào)試了的，然后把圖片一個一個弄好的，也費了不少功夫?？偟膩碚f吧，這次的課程設(shè)計做的挺高興的，以前用Matlab軟件時完全是為了完成任務(wù)，去實驗室就是把這次要做的敲進電腦，然后按下回車鍵就OK啦。但這次絕對不一樣，這次做的是圖

109、像處理，第一次感到Matlab的強悍。為什么呢？以前你絕對聽說過用美圖秀秀，photoshop，coredraw等專門的圖像處理軟件處理照片啊，可能你還用過它，但我想應該不會有人用Matlab軟件去處理照片。而這一次能耐著性子一步一步做下去，真的很不容易啊。　　每一次對著題目要求在相應參考書上找到相關(guān)函數(shù)，自己便迫不及待的想將代碼敲進電腦，運行，看看我的雪屋是不是會變成我想象的美景，抑或是變成我

110、想象不到的爛風景？隨著代碼的不斷敲入，idol變大，縮小，旋轉(zhuǎn)，甚者很刺眼。看見毫不起眼的代碼在左右這個idol，仰頭長嘆，Matlab，原來你不僅數(shù)值計算牛，圖像處理也不遜色，相信其他同學的課題你也一樣很犀利，不愧為公認的好軟件啊。　　在這次課程設(shè)計中，參考了Matlab自帶的《圖像處理用戶指南》，感覺學習一個軟件，最重要的參考資料就是它本身自帶的，只可惜英語不太好，不是很懂，因此，下去后好好

111、加強英語的學習。　　同時，為完成這份Matlab課程設(shè)計，好友小明和鵬哥為我提供了筆記本電腦和網(wǎng)絡(luò)，其室友為我提供其他必備的資源，以便我能順利進行。因此，在這里，對小明和鵬哥及其605室友表示衷心的感謝。　　這次的課程設(shè)計算是為我的基于Matlab的圖像處理做了一次啟蒙教育，深感要學的知識還很多，還需多加努力，加油！<p&g

112、t;　　參考文獻　　[1] 高展宏，徐文波.基于MATLAB的數(shù)字圖像處理案例教程.北京：清華大學出版社，2011　　[2] 賀興華等.MATLAB7.x圖像處理.北京：人民郵電出版社，2006　　[3] 陳杰.MATLAB寶典.北京：電子工業(yè)出版社，2007.</p&

113、gt;　　[4] 張德豐. MATLAB數(shù)值分析與應用. 北京：國防工業(yè)出版社，2009.　　[5] [美]岡薩雷斯.溫茨著.數(shù)字圖像處理.2版.阮秋琦，等譯. 北京：電子工業(yè)出版社，2002.　　[6] 汪曉銀，鄒庭榮.數(shù)學軟件與數(shù)學實驗.武漢：華中農(nóng)業(yè)大學教務(wù)處，2007

114、;　　全部源程序代碼：　　>> %Matlab 課程設(shè)計　　% 讀取圖像并顯示圖像和輸出圖像信息　　close all;　　clear all;　　x=imread('xuewu.jpg&#

115、39;); % x表示彩色圖片　　imshow(x);title('雪屋');　　imfinfo('xuewu.jpg')　　%得到灰度圖像　　x1=rgb2gray(x

116、); %x1表示灰度圖像　　figure,imshow(x1);title('灰度圖像');　　%基于灰度圖像的亮度和對比度調(diào)節(jié)　　x2=imadd(x1,50); %x2表示經(jīng)亮度調(diào)節(jié)后的圖像

117、　　figure,imshow(x2);title('增加亮度');　　x3=imadjust(x1,[0.3,0.7],[0,1]); %x3表示經(jīng)對比度調(diào)節(jié)后的圖像　　figure,imshow(x3);title('增加對比度');　　%

118、基于灰度圖像的放大和縮小　　%放大2倍　　x5=imresize(x1,2); %x5表示經(jīng)最鄰近插法放大后的圖像　　figure,imshow(x5);title('最鄰近插法放大');<p

119、>　　x6=imresize(x1,2,'bilinear'); % x6表示經(jīng)雙線性插值法放大后的圖像　　figure,imshow(x6);title('雙線性插值法放大');　　%縮小到原來的1/5　　x7=imresize(x1,0.2);

120、 %x7表示經(jīng)最鄰近插法縮小后的圖像　　figure,imshow(x7);title('最鄰近插法縮小');　　x8=imresize(x1,0.2,'bilinear'); %x8表示經(jīng)雙線性插值法縮小后的圖像　　figure,im

121、show(x8);title('雙線性插值法縮小');　　%基于灰度圖像的旋轉(zhuǎn)　　%x9表示以最鄰近插值的方式將圖像順時針旋轉(zhuǎn)45°后的圖像　　x9=imrotate(x1,45); 　　figure,imshow(x9);ti

122、tle('最鄰近插值旋轉(zhuǎn)45°');　　% x10表示以雙線性插值的方式將圖像順時針旋轉(zhuǎn)45°后的圖像　　x10=imrotate(x1,45,'bilinear'); 　　figure,imshow(x10);title('雙線性插值旋

123、轉(zhuǎn)45°');　　%基于灰度圖像的直方圖統(tǒng)計和均衡　　%x4表示經(jīng)過均衡后的圖像　　figure,imhist(x1)　　x4=histeq(x1);　　figure,imhist(x4)

124、　　figure,imshow(x4);title('均衡后的圖像');　　%基于灰度圖像的各種噪聲加入　　%x11表示加入高斯噪聲后的圖像　　x11=imnoise(x1,'gaussian',0,0.01);　　fig

125、ure,imshow(x11);title('高斯噪聲');　　% x12加入濃度為0.15椒鹽噪聲后的圖像　　x12=imnoise(x1,'salt & pepper',0.15);　　figure,imshow(x12);title('椒鹽噪聲');&

126、lt;/p>　　% x13加入泊松噪聲后的圖像　　x13=imnoise(x1,'poisson');　　figure,imshow(x13);title('泊松噪聲');　　% x14加入乘性噪聲后的圖像　　x

127、14=imnoise(x1,'speckle');　　figure,imshow(x14);title('乘性噪聲'); 　　J=imread('91.jpg');　　Imshow(J);　　x1=imresize(J,2)

128、%放大為原來的兩倍　　x2=imresize(J,0.5)%縮小為原來的1/2　　figure,imshow(x1);　　figure,imshow(x2)　　本科生課程設(shè)計成績評定表　　指導教師簽字：

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