基于MATLAB的数字图像处理.docx

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1、摘要随着信息技术的不断发展，数字图像处理技术日益化为一门引人注目、前景远大的技术，数字图像处理发展迅速，实用价值高，应用范围广，被应用于人们日常生活的方方面面，如：军事、航天、医疗、人工智能、交通规划、城市监管、工业生产、日常生活等都有其功能的体现，具有极大的研究价值和长远的研究内容。而使用MATLAB语言进行数字图像处理的原因，在于MATLAB具有超强大的数据处理功能，可以把日常不容易解决的问题，通过简单明了快捷的方式，用较短的时间和较少的人力物力一次性解决，具有强大的优势和意义，从而达到人们的需求，也为人类创造更多的便利，拓展更大的世界。本文主要介绍了MATLAB对一些图像的获取与表示、图

2、像的基本类型、图像的相互转换，以及对图像可以进行的一些基本操作。用程序代码实现图像处理，对使用MATLAB进行数字图像处理问题的研究，有了进一步的探索和认知。我相信，未来的科学领域，用MATLAB进行数字图像处理还会有更大的突破。关键词：数字图像；图像处理；MATLAB;应用AbstractWiththecontinuousdevelopmentofinformationtechnology,digitalimageprocessingtechnologyhasbecomeaneye-catchingandpromisingtechnology.Digitalimageprocessingha

3、sdevelopedrapidly,hashighpracticalvalueandhasawiderangeofapplications,andhasbeenappliedtoallaspectsofpeoplesdailylife,suchas:military,aerospace,medical,artificialintelligence,trafficplanning,urbanSupervisionJndustrialproduction,dailylifeandsoon.Ithasgreatresearchvalueandlong-termresearchcontent.Ther

4、easonforusingmatlablanguagefordigitalimageprocessingisthatmatlabhassuperpowerfuldataprocessingfunction,whichcansolveproblemsthatarenoteasytosolveindailylife.Throughsimple,clearandquickway,ithaspowerfuladvantagesandsignificanceinone-timesolutionwithshortertimeandlessmanpowerandmaterialresources,soast

5、oachievepeoplesneeds,andalsocreatemoreconvenienceforhumanbeingsandexpandthelargerworld.Herewemainlyintroducetheacquisitionandrepresentationofsomeimagesbymatlab,thebasictypesofimages,themutualtransformationofimages,andsomebasicoperationsthatcanbecarriedoutonimages.Applicationofprogramcodetoachieveima

6、geprocessing,theuseofmatlabdigitalimageprocessingresearch,hasfurtherexplorationandcognition.Ibelievethattherewillbemorebreakthroughsindigitalimageprocessingwithmatlabinthefuturescientificfield.KeyWordsrdigitalimage;imageprocessing;MATLAB;application目录摘要IAbstractII且录III1导论51.1 选题背景与意义51.2 国内外文献综述51.3

7、 论文的结构及主要内容61.4 论文的研究方法62 MATLAB和数字图像处理概述72.1 MATLAB介绍72.2 数字图像处理介绍82.3 数字图像处理的应用：93 MATLAB在数字图像处理中的应用103.1 数字图像的获取、表示103.2 MATLAB中四种基本数字图像103.2.1 RGB真彩色图像(TrUeCOIorImage)103.2.2 索弓I图像(IndexedImage)113.2.3 灰度图像(GrayscaleImage)113.2.4 二值图像(BinaryImage)113.3 图像类型的相互转换113.3.1 将索引图像转化为RGB图像113.3.2 3.2将R

8、GB图像转化为索引图像123.3.3 将RGB图像转化为灰度图像123.3.4 将灰度图像转换为索引图像133.3.5 将RGB图像转换为二值图像133.3.6 将灰度图像转换为二值图像143.4 图像的读取和显示143.5 图像的基本操作153.5.1 图像的对比增强153.5.2 图像的排值153.5.3 在图像中添加噪声163.5.4 对图像进行滤波处理173.5.5 图像的边缘检测174总结及未来展望19参考文献错误！未定义书签。致谢错误！未定义书签。选题背景与意义大约在1980年，CIeVeMoler博士在一所高校讲授线性代数时，发现使用编程来解决工程计算机问题有很多弊端，于是设计了

9、高级语言一一MATLAB软件（矩阵实验室）。该软件使用LlNPAeK（线性代数软件包）和ElSPACK（基于特征值计算的软件包），以Fortmn语言编写，具有命令转换和工程设计以及集成计算功能。与其他语言相比，使用MATLAB的语法更简单，更重要的是，它更接近于人们思维方式的编程特性，因此使用MATLAB可以更轻易解决问题。新版的MATLAB可以进行过程计算，还拥有独特的主程序包、Simulink函数工具箱等，他们都是基于矩阵计算的，可以被转换并编译程序，实现多种多样的功能。随着信息技术的不断发展，数字图像处理技术日益化为了一门让人注目、前景无量的科目，数字图像处理发展迅猛，适用价值高，应用范

10、围广，越来越多地被运用在航空航天、工业生产、人工智能、生物医学、文化艺术等各个范畴。使用MATLAB处理数字图像是当前科学技术领域的重要内容之一，因为传统的软件都无法用极短的时间处理大批量的数据处理，而MATLAB语言具有强大的科学运算能力，灵活的编程过程，高质量的图形可视化能力以及与其他程序便捷连接的接口，成为当今科学界啧啧称赞的优秀软件。被称为“矩阵实验室”的它，有其他软件无法相比的强大的矩阵运算能力。而矩阵运算正是图像处理的根柢所在，因此，通过MATLAB程序实现数字图像处理就显示出了很大的优势和意义，从而满足人们的需求，为人们创造更多的便利。1.2国内外文献综述MATLAB是当前国内外

11、普遍风行的数字计算软件。具有全面的比较图像处理功能，直接操作，简单而精确，是一个优秀的开发工具。近年来，它取得了长足的进步，并广泛被用于科学技术计算领域。具体如下：秦贝贝等人（2018）使用MATLAB图像处理工具箱将MATLAB应用于数字图像处理，采取傅里叶变换和直方图均衡化，应用其中的15种函数解决对应问题。谭篌等人（2017）分析了基于MATLAB的数字图像处理的实现，对现实有非常大的效用。张学军（2018）使用MATLAB软件对MATLAB在数字图像处理中的高级应用进行了详细的研究，识别图像上的编号，并将该技术应用于识别车牌号进行运输，可以快速识别车牌号，有很大意义。江铁成等人（201

12、7）对使用的数字图像处理进行了研究和分析，并基于对MATLAB数字图像处理技术的解释性解释，进行了深入研究，结果表明，它可以在每一个领域使用。着重说明了MATLAB数字图像处理技术的明显优势所在，尤其是与其他的常规性的语言软件相比而言，与此同时，专家们对MATLAB进行了大量研究，力求扩展其性能，让其在多领域发挥作用，给人们带来更多帮助。国外对于MATLAB进行数字图像处理更是早有渊源，1984年，有了第一个版本的MATLAB,此后一直不断更新，已经出了12个版本之多，这些一代又一代的版本下的应用程序，使普通人可以更容易操作，也使得应用范围进一步得到扩展，得到的结果也更为精确。每个领域一直都在

13、等待更多的精英者、具有前卫思想的数学家等不断探索构思，来发掘新的知识，并应用到各个学科以及大社会生活中去，因而实现无穷价值。有关用M进行数字图像处理的方法探究也终将会迎来新思潮、新的广阔天地。L3论文的结构及主要内容本论文尝试对使用MATLAB进行数字图像处理采取归纳的形式进行梳理总结，此篇论文的结构可分段为四个章节。第一部分是导论，阐述了正文的研究背景与意义、国内与国外有关“MATLAB与数字图像处理”问题进行的研究、以及论文的结构和论文使用的方法。第二部分为MATLAB与数字信号处理的介绍与阐述。第三部分是用MATLAB进行一些对图像的获取与表示，介绍了图像的基本类型，图像的相互转换，以及

14、对图像可以进行的一些基本操作。比如：对两幅图像进行加减乘除运算、显示图像的直方图、使直方图均衡化、图像的对比增强、图像的插值、对图像进行添加噪声、滤波处理、边缘检测等操作。运用程序代码，得出相应结果。第四部分是对本论文的一些总结归纳，提出课题发展现状，并展望未来，提出展望。1.4论文的研究方法(1)文献阅读法。现如今网络资源越来越多的被大多数人采用，通过网络资源数据库，校图书馆馆藏图书等方式，获得研究论文相关的文献资料和现状。并对已有的结果进行系统地归纳总结并加以深入研究和探索推广整理，可以提高我们分析问题的能力，进而提升求解相关问题的准确性。(2)理论与实际分析相结合。理论和实际一直以来是不

15、可分割的两部分。理论是为实践所服务的，而实践则反过来论证理论的。论文必须基于一定的理论基础才能进一步的研究。除却部分理论基础之外，还应该有一些实际案例，在理论与实际结合之下，论文主题更具有科学性和实用性。2MATLAB和数字图像处理概述2.1 MATLAB介绍MATLAB语言是一种高级程序语言，是信息与计算科学专业常用的软件之一。它是一种高性能数学软件，由美国数学团队为进行数值计算和分析而设计。MATLAB具有强大的大型矩阵分析、数值分析和画图功能，最初用于大型矩阵和矢量演算。无数专家学者在各自不同的领域编写适用于其领域的MATLAB应用工具包，随着对MATLAB软件的不断改进升级，如今的MA

16、TLAB功能变得更加强大，己不再仅囿于于信号处理和控制系统分析方面的应用，己成为一种全面的功能型的技术计算语言,涵盖了许多学科，使得传统的计算机编程语言逐渐被取代。众所周知，其基础的语言环境包含了上千个基于各种算法的求解函数，这样可以大大提高用户的计算和编程效率。例如，要解决非线性方程组，使用MATLAB只需要直接用fsolve函数，但如果使用C或C+语言，则需要几十个C或C+语句来编程，繁琐又麻烦。同时，一个个矩阵构成了MATLAB的基本单元，其程序语言形式几乎都是常规数学语言，与我们一般使用的相关表达方式非常相似，对于数组变量类的使用，也不需对其进行类型声明和申请内存空间，更简单高效，所以

17、更为人们所接受。因此使用MATLAB解决问题，可以比使用C语言，C+,PRG等更容易实现相同算法目的。它的主要功能分为以下几个方面。(1)这个软件可以用最简单的语言实现最强大的功能，其算法也是国际公认的优秀。结合了MaPIe和MUPAD,可以进行数值计算和符号计算。(2)这个软件可以轻而易举地绘制二维图形，除此之外，三、四维图形也是不在话下，可以通过调节相关的参数使得图形发生大部分想要的变化，不仅可以满足日常需求，还十分简单灵活，绘图功能强大。（3）这个软件具有庞大的工具箱，MATLAB的模块集和工具箱是针对众多范畴的，很多时候用户甚至可以不用自己写代码，神经网络、图像处理、小波分析等都可以在

18、工具箱中找到相应的方法，经过简单的应用即可实现相应的效果，还可以扩充符号计算功能，还可以进行可视建模仿真，控制系统、统计，甚至包括文字处理。常见的图像处理函数有：图像导入函数：imreadO、图像导出函数：imwrite）、图像呈现函数：imshow）、图像调整函数：imresize。、图像直方图函数：imhist）、二维DCT变换函数dct20、霍夫变换函数hough）、边缘检测函数Cdge）、图像膨胀函数imdilate）.图像腐蚀函数imerode）等。2.2 数字图像处理介绍数字图像信号处理指的是用专门的计算方法和知识，用计算机或者专业的数字信号处理器，对于数字信号进行处理，诸如评估，

19、修改、识别、过滤、更改、运算等。它具有悠久的历史，最早出现在报纸业，人们利用数字信号处理接受图片接受信息，将传输时间缩短。发展到现在，图像处理领域在一步步变得更好，范围更广，随着社会的进步与生活节奏的改变与需要，图像处理不仅仅只应用于改善视觉效果，它进行到了更深远的地方，发展出了压缩编码，计算机识别，图像加密等各种功能，可以应用于人们日常生活的方方处处。与此同时，用来进行图像编码的灰度级也在不断增加，从而使得图像更加清晰，让图像的品质有很大的提升，也可以去除图像中不需要的部分，使图像描述更加贴近实际情况，便于人们观察和识别。一般来说，数字图像处理可以阐述这几个层面：图像运算；包含以下几个方面的

20、运算：像素、代数、几何、逻辑等。不同的运算所具有的作用不同，可以将图像在不同种状态之间切换。图像变换：从平常的空间域到其他的变换域将图像进行变动切换，在变换域中对图像进行处理，包括离散傅里叶变换DFT离散余弦变换DCT.离散小波变换DWT等，将图像变频，可以解决计算量大的问题，使得操作更加简洁。图像增强：针对不同的需求和领域，消除图像中不需要的信息，在给图像去噪的同时增强有用信息，将其改变为便于观察分析的样子。一般不考虑图像质量下降问题，包括灰度变换、空域滤波、频域滤波、彩色等增强方式。图像分割：一幅图像中不是只有有用的部分，还会有无用的部分，图像分割可以提取其中的某一个或多个特征，根据图像灰

21、度的关联性，把图像灰度划分成多个没有关联的部分，比如灰度、纹理、颜色、区域等，进行图像轮廓的提取。常用的分割方法有：边缘检测分割、阈值分割、区域分割等，随着时间的流逝，其他研究结果被添加到图像分割中。例如，创建了与特定图像匹配的特定图像，比如模糊理论、遗传算法、小波变换等。图像恢复与重建：建立造成图像失真的退化模型，最大限度减轻或消除获取图像时产生的一些退化，恢复图像的原始信息，使得图像和实体差不多。通常可以采取的方法有：逆滤波复原、维纳滤波复原、盲去卷积滤波复原等。图像编码与压缩：为了数据的储存和完整性，对图像进行字符编码与压缩。2.3 数字图像处理的应用：(1)工业生产方面：在一些特殊的生

22、产领域，由于糟糕的生产环境，物资上的物料编码并不是那么容易识别，这样会给企业造成人力物力的麻烦，使用MATLAB进行数字图像识别处理，可以消除人工操作带来的弊端，实现物资自动化管理，同时检测的精度高效果好，可以大大节约成本。(2)航天和航空技术方面：在对宇宙其他星球发回来的照片进行获取、运输、保存、运输时，都离不开数字图像处理，使用良好的数字图像处理，可以使得到的数据图像更加清晰愈发便于人们观察；除此之外，利用遥感技术，如使用飞机遥感和卫星遥感来摄取图像，可以使人们更清楚地观测到植被面积、耕地面积及住房面积，帮助人类发展。(3)交通监管方面：据我所知，车牌自动识别是当今智能交通系统尤为重点的组

23、成部分，它通过图像处理的成熟技术基础，取代了以前的人工识别，可以高速有效地进行图像数字分析，识别车牌，MATLAB具有优秀的数据处理函数库，可以识别由中英文、数字、特殊符号、颜色组合等多种组合形成的编码，大大减轻人力物力成本，反应灵敏、辨识迅速，方便快捷。(4)国防和公安等方面：我们知道，人脸识别也是当今现代高科技社会不可或缺的一部分，一个发育成熟的人，他的本质脸部特征是几乎不会改变的，且每个不同的个体间的脸部特征迥异，可以用来进行身份区别。利用计算机对图像进行数字信号自动处理，可以极大地增强执法的精确性，使得社会治安更加稳定。(5)医学生物方面：在医学上，图像处理几乎在每个检测仪器上都有所体

24、现，应用图像数据，可以更好地让医生判断病人的病情，用数据库得出更准确的整治依据，然后进行科学地治疗或预防，提供人类健康的技术支持。(6)人工智能方面：随着现代社会科技的进步，人工智能逐渐进入了千家万户，也为一些特殊人群提供了有限的帮助。就拿残障人士中的聋哑人来说，对他们而言，与人交流并不容易，普通的纸笔交流实在费事，即使现在有手机、电脑，也只能是先把想法记录下来，再传递出去，费时费力，仿佛与人交流之间存在屏障，长期下来也会危害他们的心理健康。而如今，已经有专家利用MATLAB建立了手势模型，可以利用分类识别的方法识别他们的手势意图，借助人机交互设备进行文字显示，使得聋哑人和普通人交流无时差，更

25、加便捷无障碍。总而言之，数字图像的处理在人们生活的各个方面都具有不可替代的位置，它的作用是巨大的，在方方面面引领着人们的生活向更加舒心美好的目标前进，有着巨大的能量，未来也会愈来愈完善、愈来愈精确。3MATLAB在数字图像处理中的应用3.1 数字图像的获取、表示从物理学和数学的学术角度来看，图像指的是记录物体辐射能量的空间分布。这个分布的函数是由空间坐标、时间坐标、波长的构造成的，即I=f(,y,z,t),对这样的函数进行计算机处理，用MATLAB就非常的方便，通过一系列并不复杂的操作，从而得到预期的结论。MATLAB中的图像处理主要由MATLABImageProcessingToOlboX执

26、行。该工具包包含支持各种图像处理操作的功能，它具有一系列支持图像处理操作的函数，可以进行像：图像的变换、分析、增强与注册等对图像的操作。还可以进行线性滤波、滤波器设计、形态学处理等操作。3.2 MATLAB中四种基本数字图像3.2.1RGB真彩色图像(TnIeCOlOrImage)易知，图像中的像素值分为三种基本颜色分量R,G和B,每种基本颜色确定该的直接强度。例如深度为24,用R:G:B=8:8:8来表示色彩，则R、G、B各占8位，表示各自的强度，每个基本颜色分量的强度等级为2-8=256种。图像可容纳2U4=16M种色彩(24位色)。24位色是人眼的分辨率极限，颜色数为1677万，即2的2

27、4次方。32.2索引图像(IlIdeXedImage)索引图像的RGB调色板下标是对应的像素值。装载图像时，会自动把调色板和图像一起装载，它的每个像素点有256种颜色容量，同时可以负载彩色。因为索引图像的独立标识，当人们需要这个图像时，只用进行简单的识别，就可以将它的色彩达到百分之百高度还原。正因如此，可以运用在对图片传输的原图、性质有强要求的领域。3. 2.3灰度图像(GraySCaIeImage)灰图像中的每个像素仅采用一种颜色，通常，与黑色图像不同，与白色图像也不同。灰度图像可以在黑色和白色之间具有不同的色彩深度，从最暗的到最亮的。灰色并不只是一个颜色，介于黑色和白色之间有着不同的灰色，

28、深浅明暗，各有不同。如果数据形式为double型，数值的范围为OT,那么0代表黑色，1代表白色；如果数据的类型是八位无符号整型，数值的范围为0-255.那么0同样表示黑色，255表示白色。4. 2.4二值图像(BillaryImage)对二值图像，每个像素只有两个逻辑值，0和1。5. 3图像类型的相互转换对图像进行处理时，有时得对图像的类型进行相互变换，常见的转换函数如下图：6. 3.1将索引图像转化为RGB图像该方法主要用imread函数进行索引图像的读取。其中数据为X,调色板是map,通过函数ind2rgb转化为RGB图像，通过imshow得到所需图像，代码与程序结果如下，图1、2所示为结

29、果：1为初始的索引图像，2为RGB图像。clearall;closeall;X,map=imread(,trees.tifVtif);RGB=ind2rgb(X,map);figure;imshow(RGB);set(gcfposition200,20033);7. 32将RGB图像转化为索引图像将RGB图像改为索引图像的转换代码如下：clearall;closeall;RGB=imread(tpeppers.png,);X9map=b2ind(KGB,I6);figure;imshow(X,map);set(gcf/position200,200,300,300):用imread函数读取RG

30、B图像，通过函数ind2rgb转化，调色板map大小为16行，3列，设定好之后运行，得到如下图3结果：可以看到，图像并不是很清晰，原因是调色板值太小。图38. 3.3将RGB图像转化为灰度图像程序代码如下：用imread函数读取RGB图像，通过函数ind2rgb转化，图像类型为pngclearall;closeall;RGB=imread(npeppers.png7png,);I=rgb2gray(RGB);figure;imshow(I);Set(gcfpSitin200,2003003):得到图4结果：即将彩色图像转换为灰色的图像。图49. 3.4将灰度图像转换为索引图像使用以下代码。其中

31、，用jet给图形着色。clearall;closeall;RGR=imread(npeppers.png7png,);I=rgb2gray(RGB);figure;1 mshow(I);set(gCfJPOSitiOnM200,200,300,300):得到运行结果如下图5：即将灰色图像转换为了彩色。图53.3.5将RGB图像转换为二值图像将RGB图像转换为二值图像的程序代码如下所示。其中域值设定为0.3,介于0和1之间。clearall;closeall;RGB=imread(,football.tif);bw=im2bw(RGB,0.3);figure;imshow(bw);|set(gc

32、f,position,200,200,400,300):运行结束后结果如下图6,可以看到图像从彩色变成了只有黑白两色。图63. 3.6将灰度图像转换为二值图像要想实现灰度图像变为二值图像，需要使用dither函数，通过图像的抖动,增强图像对比度，得到结果。代码如下：clearall;closeall;I=imread(,cameraman.tif);BW=dither(I);subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(BW)运行结果如下图7,其中图像左边为灰度图像，右边为二值图像。图73.4 图像的读取和显示在MATLAB中，通常使用函数imread)

33、和inwhite()来分别进行图像的读取和写入，用函数imfinfo()进行图像信息的获取，用imshow()和montage()进行图像的显示。3.5 图像的基本操作在使用MATLAB进行图像处理时，由于图像数据类型本身为Unit8,而在矩阵演算中，要求所有的运算变量由Unil8改成double型。因此必须将图像数据转换成双精密度型数据。在MATLAB中，通过函数一一im2double(),将图像数据转换为双精度浮点型。在MATLAB里，可以对图像进行多种操作，比如；可以对两幅相同或不同的图像进行加减乘除、显示图像的直方图、使直方图均衡化、图像的对比增强、图像的插值、对图像进行添加噪声、滤波

34、处理、边缘检测等。3.5.1 图像的对比增强在MATLAB中，通过imadjust()进行图像的对比度加强。该函数的调用格式为：J=imadjust(l):该函数对灰度图像1进行对比度增强。J=imadjust(l,lowin;highin.lowout;highOUt):该函数中lowin;highin为原图型中要变动的灰度范围，1。、OUt;high_out为变换后的灰度范围。RGB2=imadjust(RGBl.):该函数对RGB图像进行对比度增强。代码如下：clearall;doseall;I=imread(pout.tif)*J=imadjust(I,0.30.7,);gubplot

35、(121);ySubimage(I):1subplot(122);Subimage(J):set(gcfposition200,200,600,3):从而得到如下结果图8:很明显，得到了更清晰的图像。图83.5.2 图像的插值插件通常是使用曲线的拟合的方法，当找不到想要得知的位置点时，可以利用离散分布的点，建立一个连续函数，继而得出一条逼近真实的曲线，这样就可以找到想知道的位置点。同样的，还可以让图像进行缩放和旋转。在MATLAB中，函数imresize()可以改变图像的大小。采用函数imrotate()即可进行图像的旋转。比如；我们可以设置函数，让图像缩小为原来的0.5倍，代码如下：clea

36、rall;closeall;X,map=imread(trees.tif,tif):Y,newmap=imresize(X,map,0.5);figure;subimage(X,map):figure;subimage(Y,newmap):运行结束如下：很明显，横纵坐标都缩短为了原来的一半，即可知，图像也变为了原来的一半，如图9所示。图9353在图像中添加噪声在MATLAB中，可以通过imnoise()给图像添加噪声，该函数的调用格式为：J=imnoise(l,type):该函数对图像1添加类型为type的噪声。参数TyPe对应的噪声类型如下：4gaussian,为高斯白噪声；Iocalva/

37、为0均值白噪声；poisson，为泊松噪声，saltfepepper,为椒盐噪声；speckle,为乘性噪声J=imnoise(1,type,parameters);该函数对类型为type的噪声的属性进行设置。例：对一个图象添加三种噪声。程序如下：clearall9closeall;I=imread(,oight.tif,tif);Jl=imnoise(Igaussian0.1):J2=imnoiseI,poisson,);J3=imnoise(Isalt&pepper0.1);figure;slot(221),imshcw(I),titIe(原图像)subplot(222),imshow(J

38、l),titlenGaussian)subplot(223),imshow(J2),title(nPoisson,)subplot(224),imshow(J3),title(Salt&Pepp得到结果如图10:3.5.4对图像进行滤波处理对于含有噪声的图像，可以对图像进行滤波操作，图像就会变的更清晰。在MATLAB中，采用函数medfilt2()对图像进行中值滤波。采用函数Wiener20进行自适应滤波，根据图像的部分均值和方差进行自动调整，而且该函数还可以估计噪声的类型。我这里用领域平均法来进行处理含有高斯噪声的图像，程序为：closeall:I=imread(rice.png,):Th里

39、iff；刑*h=h9;J=conv2(I,h):figure;1gubplot(121):|imshow(I);subplot(122);imshow(uint8(J)9)got(gef,position1,200,200,600,3)得到结果如下，可以看到处理之后的图像更加清晰，如图3.5.5图像的边缘检测在进行图像的分析和处理时，图像的边缘包含许多中重要的信息，可以用边缘检测来对图像进行分割操作。在MATLAB中，采用函数edge。来对图像的边沿进行检测。例：使用不同的边缘检测算子分别对图像进行边缘检测，得到的图像边缘图如图12所示。代码如下:clearalkcloseall;I=imre

40、ad(,ricepng,);Jl=edge(ISobe):J2=edgo(I,prewitt,);J3=edgo(IRoberts,):1figur;subplot(22l),imshow(I);subplot(222),imshow(Jl);title(Sober):subplot(223)3mshow(J2);title(nPrewitf):subplot(224),imshow(J3)5title(Roberts,);图124总结及未来展望正文大致介绍了运用MATLAB进行数字图像处理的一些基本操作，以及简单介绍了数字图像技术在生活里的一些应用，介绍了图像的基本类型，图像的相互转换，以及

41、对图像可以进行的一些基本操作。比如：对图像进行运算、显示图像的直方图、使直方图均衡化、图像的对比增强、图像的插值、对图像进行添加噪声、滤波处理、边缘检测操作等。分别运用程序代码，得出了相应的结果。但由于个人能力有限，论文还存在着很大的不足，对于一些细微之处还没有很深入地研究。但就使用MATLAB进行数字图像处理本身而言，我认为随着科学技术领域的不断更新，计算机、通信技术的不断提高，未来数字图像处理的市场将更加广阔，未来会有更好的技术，更高速的处理，以及更大的突破。知识永无止尽。每个领域一直都在等待更多的精英者、专业人士去不断探索构思，发掘新的知识，并应用到各个学科以及人们的社会生活中去，实现更

42、无穷的价值。世界在发展，人类文明也在不断进步，希望海纳百川，不断聚集新思想，使得数字图像处理能够不断产生新的突破。捷键与一些电脑小技巧winkey+d:这是高手最常用的第一快捷组合键。这个快捷键组合可以将桌面上的所有窗口瞬间最小化，无论是聊天的窗口还是游戏的窗口只要再次按下这个组合键，刚才的所有窗口都回来了，而且激活的也正是你最小化之前在使用的窗口！-这个就是winkeywinkey+f:不用再去移动鼠标点”开始一搜索T文件和文件夹”了，在任何状态下，只要一按Winkey+f就会弹出搜索窗口。winkey+r:在我们的文章中，你经常会看到这样的操作提示：“点击开始一运行，打开运行对话框”。其实

43、，还有一个更简单的办法，就是按Winkey+r!alt+tab:如果打开的窗口太多，这个组合键就非常有用了，它可以在一个窗口中显示当前打开的所有窗口的名称和图标，选中自己希望要打开的窗口，松开这个组合键就可以了。而alt+tab+shift键则可以反向显示当前打开的窗口。winkey+e:当你需要打开资源管理器找文件的时候，这个快捷键会让你感觉非常“爽”！再也不用腾出一只手去摸鼠标了！小提示：winkey指的是键盘上刻有WindOWS徽标的键Winkey主要出现在104键和107键的键盘中。104键盘又称Win95键盘，这种键盘在原来101键盘的左右两边、CtH和alt键之间增加了两个Wind

44、WOS键和一个属性关联键。107键盘又称为win98键盘，比I(M键多了睡眠、唤醒、开机等电源管理键，这3个键大部分位于键盘的右上方。再补充点.FlF2F3显示当前程序或者windows的帮助内容。当你选中一个文件的话，这意味着“重命名”当你在桌面上的时候是打开“查找：所有文件”对话框FIo或ALTwindows犍或CTRL+ESCCTRL+ALT+DELETEDELETESHIFT+DELETE放入回收站CTRL+NCTRL+OCTRL+PCTRL+SCTRL+X激活当前程序的菜单栏打开开始菜单在win9x中打开关闭程序对话框删除被选择的选择项目，如果是文件，将被放入回收站删除被选择的选择项

45、目，如果是文件，将被直接删除而不是新建一个新的文件打开“打开文件”对话框打开“打Efr对话框保存当前操作的文件剪切被选择的项目到剪贴板CTRL+INSERT或CTRL+C复制被选择的项目到剪贴板SHIFT+INSERT或CTRL+V粘贴剪贴板中的内容到当前位置ALT+BACKSPACE或CTRL+Z撤销上一步的操作ALT+SHIFT+BACKSPACE重做上一步被撤销的操作Windows键+D:最小化或恢复WindOWS窗口WindoWS键+U:打开“辅助工具管理器”Windows键+CTRL+MWindows键+EWindows键+FWindows键+RWindows键+BREAKWindo

46、ws键+CTRL+FSHIFT+F10或鼠标右击SHIFT重新将恢复上一项操作前窗口的大小和位置打开资源管理器打开“查找：所有文件”对话框打开“运行”对三打开“系统属性”对话框打开“查找：计算机”对话框打开当前活动项目的快捷菜单在放入CD的时候按下不放，可以跳过自动播放CD。在打开WOrd的时候按下不放，可以跳过自启动的宏ALT+F4ALT+SPACEBARALT+TABALT+ESCALT+ENTER关闭当前应用程序打开程序最左上角的菜单切换当前程序切换当前程序将windows下运行的MSDOS窗口在窗口和全屏幕状态间切换PRINTSCREENALT+PRINTSCREENCTRL+F4CT

47、RL+F6将当前屏幕以图象方式拷贝到剪贴板将当前活动程序窗口以图象方式拷贝到剪贴板关闭当前应用程序中的当前文本（如WOrd中）切换到当前应用程序中的下一个文本（力口shift可以跳到前一个窗口）在IE中：ALT+RIGHTARROWALT+LEFTARROWCTRL+TABF5CTRL+F5显示前一页（前进键）显示后一页（后退键）在页面上的各框架中切换（力口Shift反向）刷新强行刷新L打开“我的电脑”“工具”“文件火选项”-“查看”-在“显示所有文件和文件夹”选项前打勾-“确定”2.删除以下文件夹中的内容：x:DocumentsandSettings用户名Cookies下的所有文件（保留index文件）x:DocumentsandSettingSJ户名LocalSettingSTemp下的所有文件（用户临时文件）