MATLAB 模糊图像恢复 数字图像处理

运动模糊图像复原算法实现及应用

任务书 1、课程设计目的： 1）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。 2）熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。 2、课程设计的题目：运动模糊图像复原算法实现及应用 1）创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。 2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。 3）对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。 3、课程设计方案制定： 1）程序运行环境是Windows 平台。 2）开发工具选用matlab、VC++、VB、C#等，建议选用matlab作为编程开发工具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。 3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分。 4、课程设计的一般步骤： 1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。 2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。 3）程序设计：掌握的语言，编写程序，实现所设计的功能。 4）调试与测试：自行调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。 5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进行综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定方法，评出成绩。 5、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，系统结构设计合理。 3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时做适当的注释。 目录 摘要 (2) 一、概述 (3) 1.1选题背景 (3) 1.2课程设计目的 (4) 1.3设计内容 (5) 二、图像退化与复原 (6) 2.1图像退化与复原的定义 (6) 2.2图像退化模型 (7) 2.3运动模糊图像复原的方法 (7) 2.3.1逆滤波复原法 (8) 2.3.2维纳滤波的原理 (9) 三、运动模糊图象复原的matlab实现 (10) 3.1维纳滤波复原 (10) 3.2约束最小二乘滤波复原 (10) 3.3 运动模糊图像复原实例 (11) 四、课程设计总结与体会 (14)

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图； X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图，用户需要提供一个Colormap； [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引； [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引，map可由gray(n)产生。灰度图n默认64，二值图默认2； X=graylice(I,n)灰度图到索引图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v； BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图； BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图； I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图； RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB； I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur，pcx,xwd和tif。 读取（imread）： [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明：filename是图像文件名，如果不在搜索路径下应是图像的全路径，fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB)；第二个读入索引图，map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入（imwrite）： [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明：针对第四个，该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth，Comment:Empty or not，Mode:lossy or lossless，Quality等。 2.2 图像的显示 方法1：使用Image Viewer(图像浏览器)，即运用imview函数。 同时显示多帧图像的所有帧，可用到montage函数。

数字图像处理实验程序MATLAB.

实验一 内容（一） （1）彩色图像变灰度图像 A=imread('1.jpg'); B=rgb2gray(A); figure subplot(1,2,1), imshow(A) title('原图') subplot(1,2,2), imshow(B) title('原图灰度图像') （2）彩色图像变索引图像 A=imread('1.jpg'); figure subplot(1,2,1), imshow(A) title('原图') [X,map]=rgb2ind(A,128); subplot(1,2,2), imshow(X,map) title('原图索引图像') （3）彩色图像变二值图像 A=imread('1.jpg'); figure subplot(1,2,1), imshow(A) title('原图') C=im2bw(A,0.2); subplot(1,2,2), imshow(C) title('原图二值图像') （4）灰度图像变索引图像（一） A=imread('1.jpg'); figure B=rgb2gray(A); subplot(1,2,1), imshow(B) title('灰度图像') C=grayslice(B,39); subplot(1,2,2), imshow(C) title('灰度变索引图像')

（5）灰度图像变索引图像（二） A=imread('1.jpg'); figure B=rgb2gray(A); subplot(1,2,1), imshow(B) title('灰度图像') [X,map]=gray2ind(B,63); subplot(1,2,2), imshow(X,map) title('灰度变索引图像') （6）灰度图像变彩色图像 A=imread('1.jpg'); figure B=rgb2gray(A); subplot(1,2,1), imshow(B) title('灰度图像') C=gray2rgb(B,map); subplot(1,2,2), imshow(C) title('灰度变彩色图像') 内容（二） （1）灰度平均值 A=imread('1.jpg'); figure B=rgb2gray(A); subplot(1,2,1), imshow(B) title('灰度图像') B=double(B); [m,n]=size(B); sumg=0.0; for i=1:m; for j=1:n; sumg=sumg+B(i,j); end end avg=sumg/(m*n) % 均值 maxg=max(max(B)) % 区域最大灰度ming=min(min(B)) % 区域最小灰度 （2）彩色平均值

用Matlab进行数字图像处理实验1

实验报告 专业：信息与计算科学班级：07级（1）班指导老师：汪太月老师姓名：刘莲学号：0641210224 实验室：K7-407 实验名称：Matlab图像工具箱的使用时间：2010.6.13 一、实验目的及要求 （一）实验目的 1、掌握MATLAB中常用的图像处理语句； 2、掌握图像的读入，信息查询以及显示； 3、掌握采用不同的模板对图像进行滤波； 4、掌握图像显示的调用格式； （二）实验要求 1、练习MATLAB中常用的图像处理语句； 2、练习图像的读入，信息查询以及显示； 3、练习采用不同的模板对图像进行滤波； 4、练习图像显示的调用格式； 二、实验设备（环境）及要求 1、支持Intel Pentium Ⅲ及其以上CPU，内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机；软件配有 Windows98/2000/XP操作系统及MATLAB软件； 2、实验过程中，务必分析实验结果，按要求写出实验报告。（建议同时网上提交电子版实验报告： yw6895@https://www.wendangku.net/doc/ec7830983.html,） 三、实验内容与步骤 1、练习MATLAB中常用的图像处理语句 Matlab中为用户提供了一些特殊的函数，用于从图像格式的文件中读写图像。其中：a、读取图形文件格式的图像需要用imread函数； b、写入一个图形文件格式的图像需要调用imwrite函数； c、获取图形文件格式的图像的信息需要调用imfinfo、ind2rgb函数； d、以Mat文件加载或保存矩阵数据用load、save函数； e、显示加载到Matlab中的图像用image、imagesc. 此外，Matlab工具箱中还提供了图像转化函数，可以对图像类型进行转化，以达到某些图像处理工作的要求。 下面，我们将分别对这些常用的图像处理语句在Matlab中进行练习，并观察其输出结果： （1）在Matlab中读入一个灰度图像，并利用相关函数进行图像处理，并显示结果。 Matlab程序如下： I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件 imshow(I) %图像文件的显示 imwrite(I,'lena1.bmp'); %将原图像重命名为lena1.bmp,并保存图像 figure,imhist(I,225) %显示原图像的直方图，225为指定的灰度级数目 X=grayslice(I,64); %将原图像I均匀量化成64个等级，然后转化成索引色图像X figure,imshow(X,pink(64)) %显示索引色图像，pink(64)产生一个64×3的调色板，色度为粉红运行结果如下： 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 050100150200250 （2）练习图像的读入，信息查询以及显示 Matlab程序如下： load trees image(50,80,X) %显示加载到Matlab中的图像 imwrite(X,map,'trees.tif'); %将图像以tif格式保存 inf=imfinfo('trees.tif') %图像文件信息的查询 BW=im2bw(X,map,0.4); %将索引图像转化成二值图像 figure,imshow(X,map) %显示图像 figure,imshow(BW) 运行结果如下： 50100150200250300350 100 150 200 250 300 %显示从Matlab中加载的图像文件的信息 inf = Filename: 'trees.tif' FileModDate: '18-六月-2010 19:41:48' FileSize: 75764 Format: 'tif' FormatVersion: [] Width: 350 Height: 258 BitDepth: 8 ColorType: 'indexed' FormatSignature: [73 73 42 0] ByteOrder: 'little-endian' NewSubFileType: 0 BitsPerSample: 8 Compression: 'PackBits'

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATＬAＢ数字图像处理 1 概述 ＢW=ｄitheｒ(I)灰度转成二值图； Ｘ=ｄitｈer（RＧB,ｍap)RＧB转成灰度图，用户需要提供一个Cｏlorｍap; ［X，maｐ]＝grａy2inｄ(Ｉ,n)灰度到索引; [X,mａp]=grａy２ｉnd（BＷ,n)二值图到索引，ｍap可由grａｙ(n）产生。灰度图n 默认64，二值图默认２; X=grａylｉce（I,n）灰度图到索引图，门限１/n,2/ｎ,…,(n-1）／n,X=graｙlｉｃe(I，ｖ)给定门限向量v； BW=im２bw(I,levｅl)灰度图I到二值图； BW=im2bw(Ｘ,map,levｅl)索引图X到二值图；ｌevel是阈值门限，超过像素为1,其余置0,lｅvｅl在[0,1]之间。 ＢW=im2ｂｗ(RGＢ,leｖｅl)ＲＧＢ到二值图; I=iｎd2gray（Ｘ,mａp)索引图到灰度图; RＧＢ=ind2rｇb(Ｘ,maｐ）索引图到ＲGB; I＝ｒgb２gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.１图像的读写 MATLAＢ支持的图像格式有bｍp，gif,ico,jｐｇ，png，cur，ｐcx,xwd和tｉf。 读取(imread): [1］Ａ=imreaｄ(fｉlenaｍe,fmt) ［2] [Ｘ,ｍaｐ］=imrｅad（ｆiｌｅｎame,fｍt） ［3] ［…]＝iｍｒead（ｆiｌｅnamｅ) ［4] […]=imread(UＲL,…) 说明:filenａme是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmｔ是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGＢ);第二个读入索引图，map 为索引图对应的Ｃolormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则ｍap为空。URＬ表示引自Ｉntｅrnet ＵRL中的图像。 写入(iｍｗrite): [1] R=imwrite(A,fileｎaｍe，fｍｔ)； [2] Ｒ=imwriｔe(X,map,fiｌename,ｆmt); [３] R＝ｉｍwritｅ(…,filenaｍｅ); [4] R=iｍｗrite(…，Param1,Val1,Pａraｍ2,Vａl2) 说明:针对第四个,该语句用于指定ＨDF,JPEＧ,PBＭ,PGM,PNG,PPM,ＴIＦＦ等类型输出文件的不同参数。例如ＨDF的Qualｉtｙ,Compreｓｓioｎ,ＷｒｉｔeMode;JPEＧ的BiｔＤｅpｔh，Cｏmｍent：Ｅmｐtｙor not，Mode:ｌossy oｒｌossless，Quality等。 ２．2 图像的显示 方法1：使用Imaｇe Viｅwer(图像浏览器），即运用imｖiｅw函数。

【精选】运动模糊图像复原

数字图象处理实验报告 2011年5月5日 目录 1 绪论 (3) 2、图像退化与复原 (4) 2.1 图像降质的数学模型 (4) 2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (5) 2.3点扩散函数的确定 (7)

2.3.1典型的点扩散函数 (7) 2.3.2运动模糊点扩散函数的离散化 (8) 3、运动模糊图象的复原方法及原理 (9) 3.1逆滤波复原原理 (9) 3.2维纳滤波复原原理 (10) 3.3 有约束最小二乘复原原理 (11) 4、运动模糊图像复原的实现 (12) 4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现 (13) 4.2 复原结果比较 (16) 实验小结 (16) 参考文献 (17) 前言 在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。 图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动

而造成的图象模糊则称为运动模糊。所得到图象中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图象。运动模糊图象在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。作为一个实用的图象复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。 图象复原关键是要知道图象退化的过程，即要知道图象退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)象。由于图象中往往伴随着噪声，噪声的存在不仅使图象质量下降，而且也会影响了图象的复原效果。从上面论述可以知道，运动造成图象的退化是非常普遍的现象，所以对于退化后的图象进行复原处理非常具有现实意义。图象复原的目的就是根据图象退化的先验知识，找到一种相应的反过程方法来处理图象，从而尽量得到原来图象的质量，以满足人类视觉系统的要求，以便观赏、识别或者其他应用的需要。 1、绪论 数字图象处理研究有很大部分是在图象恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图象处理程序的编写。数字图象处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。 在图象成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。此外还有数字化、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。总之，使图象发生退化的原因很多，但这些退化现象都可用卷积来描述，图象的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图象受噪声的影响，最后对于图象的复原结果可能偏离真实图象非常远。由于以上的这些特性，图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。 本次实验主要在PSF对图像进行运动模糊退化处理的基础上，采用逆滤波、维纳滤波和最小二乘滤波来实现图像的复原。

用matlab数字图像处理四个实验

数字图像处理 实验指导书

目录 实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算 实验三图像增强-空间滤波 实验四图像分割 3

实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images)

(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算 实验1.1 直方图 一．实验目的 1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用； 2．理解和掌握直方图原理和方法； 二．实验设备 1.PC机一台； 2.软件matlab。 三．程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 四．实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像， 如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3．浏览源程序并理解含义； 4．运行，观察显示结果； 5．结束运行，退出； 五．实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像 (b)原始图像直方图 六．实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码； 2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2 灰度均衡 一．实验目的 1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用； 2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法； 二．实验设备 1.PC机一台； 2.软件matlab； 三．程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像 title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图 title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题 四．实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像， 如:cameraman图像；再调用相应的灰度均衡函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3．浏览源程序并理解含义； 4．运行，观察显示结果； 5．结束运行，退出； 五．实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 (a)原始图像 (b)均衡化后图像

matlab数字图像处理源代码

数字图像去噪典型算法及matlab实现 希望得到大家的指点和帮助 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响 到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度 的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊， 可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 l=imread（'C:\Documents and 桌面\1.gif'）;% 读取图像

J=imnoise(l,'gaussian',0,0.005);% 加入均值为0 ,方差为 0.005 的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(l); title(' 原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); ti tle('加入高斯噪声之后的图像’)； %采用MATLAB 中的函数filter2 对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; % 模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5 K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; % 模板尺寸为7 K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; % 模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1); ti tle(' 改进后的图像1'); subplot(2,3,4); imshow(K2); title(' 改进后的图像2'); subplot(2,3,5);imshow(K3); title(' 改进后的图像3'); subplot(2,3,6);imshow(K4); title(' 改进后的图像4');

基于MATLAB的运动模糊图像恢复技术

基于MATLAB的运动模糊图像恢复技术 王洪珏 （温州医学院，浙江，温州） 摘要：MATLAB是当今流行的科学计算软件，它具有很强的数据处理能力。在其图像处理工具箱中有四个图像复原函数，本文就这些函数的算法原理、运用和恢复处理效果结合实力效果作简要对比讨论。 0前言 图像复原时图像处理中一个重要的研究课题。图像在形成、传输和记录的过程中，由于传感器的噪声、摄像机未对好焦、摄像机与物体相对运动、系统误差、畸变、噪声等因素的影响，使图像往往不是真实景物的完善影像。这种图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像质量下降的过程称为图像的退化。图像复原就是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或恢复的过程。 图像复原过程一般为：找退化原因→建立退化模型→反向推演→图像复原 1算法产生概述 开发算法时，首先要创建图像退化的线性数学模型，接着选择准则函数，并以适当的数学形式表达，然后进行数学推演。推演过程中通常要进行表达形式（即空域形式、频域形式、矩阵-矢量形式或变换域形式）的相互转换，最后得到图像复原算式。 退化数学模型的空域、频域、矢量-矩阵表达形式分别是： g(x,y)=d(x,y)*f(x,y)+n(x,y) G(u,v)=D(u,v)〃F(u,v)+N(u,v) g=HF+n 其中：g(x,y)、d(x,y)、f(x,y)、n(x,y)分别为观测的退化图像、模糊函数、原图像、加性噪声，*为卷积运算符，（x=0,1,2，…，M-1），（y=0,1,2，…，N-1）。 2运动模糊的产生 景物与相机之间的相对运动通常会使相机所成的像存在运动模糊。对于线性移不变模糊，退化图像u0可以写成，u0=h*u+n，其中h为模糊核，*表示卷积，n为加性噪声。 由du/dt=0,文献[5]将这种运动模糊过程描述为波动方程：

MATLAB数字图像处理技术

MATLAB 数字图像处理技术 4 MATLAB 图像增强 4.1 原理、方法及体系结构 三个阶段：图像预处理、特征抽取阶段、识别分析阶段。 目的：改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度；是图像变得有利于计算机处理。 方法：空间域增强方法、频域增强方法。 体系： 图像增强：空间域、频率域、彩色增强 空间域：像素点处理（图像灰度变换、直方图修正（中值滤波、均值滤波））、领域处理（图像平滑滤波、图像锐化滤波） 频率域：低通滤波、高通滤波、同态滤波 彩色处理：真彩色处理、伪彩色处理（灰度分层法、灰度变换法、频域伪彩色） 4.2 对比度增强 线性变换：(,)[(,)]N n g x y f x y m n M m -= -+-。其中功能是把函数的灰度值(,)f x y 从 范围[m,M]变为[n,N]。 非线性变换：分为对数变换和Gamma 变换。前者表达式为(,)log[(,)1]g x y c f x y =+， 其中c 为常数。后者表达式为r f cr =，r 为CCD 图像传感器或胶片等的入射光的强度，为 常数，灰度与光强成正比，则有1 ()r f g kr k c ==，k 为常数通常为1，1/r 取0.4~0.8。 我们可以用一个函数imadjust 函数来实现： J=imadjust(I)； J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]); J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)。 其中灰度范围用归一化灰度值，范围[0,1]。整个图像的[low_in;high_in]可以用函数stretch 函数来获得。 MATLAB image toolbox5.4还提供一个手动调节的控制面板，调用函数imconstrast 。 4.3 空域变换增强 分为基于像素点和基于模板的两类方法。 像素选择：pixval 和impixel 。用法如下： Pixval(‘on/off ’)；pixval ；pixval(fig,option); [C,R,P]=impixel(X,MAP)。 说明：MAP 仅仅当是索引图的时候采用此参数。C 为像素的颜色，R,P 为像素的坐标。Pixval 可以得到更多的像素信息，impixel 可以返回指定像素的颜色值。 强度描述图：improfile ，用以描述图像一条线段或多条线段的强度值。格式：

基于Matlab的数字图像处理系统设计设计

论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计

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。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。 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。聞創沟燴鐺險爱氇谴净。 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。残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。 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。酽锕极額閉镇桧猪訣锥。 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。彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。 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。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。 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FPGA/CPLD 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。厦礴恳蹒骈時盡继價骚。 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，

数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究

数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究【摘要】随数字图像复原处理技术是当前数字图像处理领域的重要研究课题之一，运动模糊图像的复原是数字图像复原处理技术中较常见也是较难解决的一类问题。本论文的研究工作正是围绕运动模糊图像复原技术展开。分析运动模糊图像的成因以及成像过程；建立运动模糊退化模型；用维纳滤波复原方法对模糊图像进行复原；根据维纳滤波运动模糊图像复原方法中的不足之处，引入介绍了一种新的方法，降低了原有算法的复杂度，改进了维纳滤波。本文主要研究了维纳滤波复原方法并对其进行了改进，其他复原方法有待我们进一步研究。 【关键词】数字图像复原处理技术；运动模糊图像复原；维纳滤波复原；改进维纳滤波复原 图像成像的过程中存在很多的退化源，数字图像在获取、传输和存储过程中受各种原因的影响，会造成图像质量的退化，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等。运动模糊图像是由于相机和被拍摄对象之间的相对运动而造成的模糊现象，这一现象在日常生活中经常遇到，因此运动模糊图像复原技术便成为目前图像复原技术的研究热点之一，运动模糊图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。它研究的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能复原图像。图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。 运动模糊图像的复原方法研究非常具有现实意义。无论在日常生活还是在国防军工领域，运动造成图像模糊现象普遍存在，这给人

们生活和航空侦察等造成很多不便，所以很有必要对运动模糊图像的恢复做深入研究。在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要，但是在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦查和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得困难。通过对于运动模糊图像的复原，使图像变的清晰，便于更好地提取相应信息。因此对于运动模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义。 一、图像复原的基本概念 图像复原技术，也称为图像去卷积技术，它是按着图像模糊的反过程进行，其目的是获取清晰的，未被污染的图像的近似值，从而我们可以使用相关信息来正确解读图像所包含的有效信息。要想复原图像，其中必须要知道的是模糊是空域不变的还是空域变化的：空域不变意味着模糊和位置无关。也就是说，一个模糊的物体无论从图像的那个位置看都是一样的。空域变化意味着模糊和位置有关。也就是说，模糊图像中的物体因位置变化而看起来有所不同。 二、维纳滤波图像复原 从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号，而不只是它的几个参量。 设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。期望输出与实际输出之间的差值为误差，对该误差求均方，即为均方误差。因此均方误差越小，噪声滤除效果就越好。为使均方误差最小，关键在于求冲

数字图像处理 matlab代码

MATLAB实用源代码 图像读取及灰度变换 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 图像旋转 I = imread('cameraman.tif'); figure,imshow(I); theta = 30; K = imrotate(I,theta); % Try varying the angle, theta. figure, imshow(K) 边缘检测 I = imread('cameraman.tif'); J1=edge(I,'sobel'); J2=edge(I,'prewitt'); J3=edge(I,'log'); subplot(1,4,1),imshow(I); subplot(1,4,2),imshow(J1); subplot(1,4,3),imshow(J2); subplot(1,4,4),imshow(J3); 1.图像反转 MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]);

模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ec7830983.html, 模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用 作者：刘飞飞 来源：《科技与创新》2016年第11期 摘要：随着科学技术应用的飞速发展，图像处理的数字化水平不断提高，各种图像显示 设备的升级更加快速，因此人们在应用图像处理或者图像显示的过程中能够深刻感受到技术带来的新体验以及信息化应用水平的提高。这也给人们的生活带来的极大的便利。这些图像处理技术不仅应用与人们的日常生活，也被广泛应用于军事、交通等各个领域。通过详细介绍模糊图像复原技术在刑事侦查中的应用，揭示了图像处理系统的提升对于刑事侦查工作的影响。 关键词：模糊图像；复原技术；矫正；刑事侦查 中图分类号：DF793.2 文献标识码：A DOI：10.15913/https://www.wendangku.net/doc/ec7830983.html,ki.kjycx.2016.11.153 文章编号：2095-6835（2016）11-0153-02 众所周知，图像应用技术给人们的生活带来了各种便利。不管是日常生活，还是文化艺术体验，图像给人们以直观、真实的感受。通过对光学图像的获取，经过几个程序显示在镜头、底片、储存介质上，帮助我们记录生活、记录思想。但是，光学传输过程受到各种介质的影响，成像系统的千差万别，都会对图像产生不同的影响。因此，我们经常会遇到图像像素重叠、失焦、对比度较差等问题，这些问题会导致成像图片的质量较差。而图像复原技术就是对退化图像进行。因此，从图像模糊的成因、图像复原技术以及其应用三个方面进行说明。 1 模糊图像的成因 一般来说，模糊图像的成因分为两个方面：①外部原因。例如在光学图像的获取过程中，外界天气不佳、目标与成像系统的运动、目标在场景中景深不一致等因素造成捕获图像过于模糊。②自身因素。由于自身摄影技术水平有限，使得记录中的图像退化，产生模糊图像。这对于刑事侦查过程中的目标识别、追踪所产生的影响不言而喻。 这样的图像对比度较低——虽然能看得到，但却看不清，给具体的监控工作带来了不小的困难。因此，我们需要具体分析模糊图像产生的因素，减少模糊图像出现的概率。我们可以从以上两个成因中看出，外界因素对于模糊图像的影响最为直接。曝光不足、曝光过度、恶劣天气、噪声干扰都会使得图像的质量下降，并且由于储存设备本身在对图像进行压缩之后，也会在一定程度上压缩图像的相关细节。因此，在这些情况下，我们就需要对模糊图像进行复原。 2 模糊图像复原技术及其应用

(整理)实验一 MATLAB数字图像处理初步.

实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 6. 了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 7．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1] (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。而一幅取值只包含0和1的uint8类数组，在MA TLAB中并不认为是二值图像。使用logical函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数组。创建一个逻辑图像，其语法为： B=logical(A) 其中，B是由0和1构成的数值数组。 要测试一个数组是否为逻辑数组，可以使用函数: islogical(c) 若C是逻辑数组，则该函数返回1；否则，返回0。 (3) 索引图像 索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。 (4) RGB图像 一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。按照惯例，形成一幅RGB彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。 令fR，fG和fB分别代表三种RGB分量图像。一幅RGB图像就利用cat(级联)操作将这些分量图像组合成彩色图像： rgb_image=cat(3,fR,fG,fB) 在操作中，图像按顺序放置。 2、数据类和图像类型间的转化 表1中列出了MATLAB和IPT为表示像素所支持的各种数据类。表中的前8项称为数值数据类，第9项称为字符类，最后一项称为逻辑数据类。 工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表2)。以在图像类和类型间进行转化。