1、圖像處理技術(shù)應(yīng)用實踐課程設(shè)計主題圖像增強算法的綜合應(yīng)用學(xué)生名稱韓殊_ _ _ _ _ _ _ _學(xué)號2015130088 _ _ _醫(yī)院計算機軟件學(xué)院專業(yè)計算機科學(xué)和技術(shù)林和教師范春年_ _ _2010年5月圖像處理技術(shù)應(yīng)用實踐-課程設(shè)計21、設(shè)計內(nèi)容圖像增強：設(shè)計一組圖像增強算法，該算法結(jié)合了以下圖像集之一中的噪聲圖像、消除噪聲和提高圖像質(zhì)量的空間和頻率區(qū)域：(1)已知：噪波是隨機和周期性噪波混合噪波。(2)要求：a)去噪后平均平方誤差計算去噪后圖像去噪效果評價b)撰寫完整的科學(xué)技術(shù)報告(類似形式的科學(xué)論文)，表示自己的算法設(shè)計、算法實現(xiàn)和算法評估過程。第一組圖片：第二組圖片：2、圖像增強算

2、法2.1問題分析(1)照片添加隨機和周期性噪波混合噪波。噪波去除方法的效果因噪聲而異，因此應(yīng)使用不同的噪波去除方法來實現(xiàn)最佳的噪波去除效果。(2)隨機噪聲應(yīng)從空間域中消除，中值濾波方法在空域去噪方法中效果最佳。(3)周期噪聲應(yīng)在頻域消除。(4)去噪后圖像仍然可以改善處理。(5)平均平方誤差評估了去噪后圖像去噪的效果。2.2算法設(shè)計(1)閱讀初始圖片和噪音附加圖片。ClcClearf=im read()；g=im read()；(2)利用空間濾波消除隨機噪聲，此時使用中值濾波，顯示其光譜圖和直方圖。G=medfilt2(g，3，3)；(3)利用頻域濾波消除周期性噪聲。首先使用雙精度、傅立葉變換、

3、數(shù)據(jù)矩陣，最后使用低通濾波器消除周期性噪聲。g=雙精度(g)；% transformation doubleG=FFT 2(G)；G=FFT shift(G)；M，N=size(G)；nn=2；D0=25m=fix(m/2)；n=fix(n/2)；Fori=1:MForj=1:Nd=sqrt(I-m)2(j-n)2)；h=1/(1 0.414 *(d/d0)(2 * nn)；%計算低通濾波器傳遞函數(shù)Result(i，j)=h*G(i，j)；EndEnd(4)計算平均平方誤差評價去噪效果。Mn=size(p)；l=f-p；he=sum(l)；avg=he/(m * n)；k=l-avg；resu

4、lt 1=(sum(k . 2)/(m * n)；Ifresult1=0Disp(dog圖平均平方誤差)；Result2=0elseDisp(dog圖平均平方誤差)；Result2=sqrt(result1)End3、算法實現(xiàn)ClearClcf=im read(c : dog original . BMP)；g=im read(c : dog distorted . BMP)；F1=雙精度(f)；F2=FFT 2(f1)；F2=FFT shift(F2)；G1=雙精度(g)；G2=FFT 2(G1)；G2=FFT shift(G2)；G3=medfilt2(g，3，3)；%3*3模板中值過濾器

5、消除了隨機噪波G4=雙精度(G3)；f1=FFT 2(G3)；F1=FFT shift(F1)；G=F1M，N=size(G)；%低通濾波器nn=2；D0=25M=fix(M/2)；N=fix(N/2)；For i=1:MFor j=1:Nd=sqrt(I-m)2(j-n)2)；h=1/(1 0.414 *(d/d0)(2 * nn)；% h=1/(1(d/d0)(2 * nn)；%替換G(i，j)=h*G(i，j)；EndEndp=uint 8(real(IFFT 2(IFFT shift(G)；subplot(341)；Imshow(f)，title(原始)；subplot(345)；Im

6、 show (log (ABS (F2)，title(頻譜)；subplot(349)；Imhist(f)，title(原始)；subplot(342)；Imshow(g)，title(噪音)；subplot(346)；Im show (log (ABS (G2)、title()；Subplot(3，4，10)；Imhist(g)、title(噪音)；subplot(343)；Imshow(g3)，title(隨機噪波消除)；subplot(347)；Im show (log (ABS (f1)，title()；Subplot(3，4，11)；Imhist(g3)，title(隨機噪波消除)；

7、subplot(344)；Imshow(p，)，title(刪除噪波)；subplot(348)；Im show (log (ABS (g)、title()；Subplot(3，4，12)；Imhist(p)、title(刪除噪波)；m，n=size(p)；l=f-p；he=sum(l)；avg=he/(m * n)；k=l-avg；result 1=(sum(k . 2)/(m * n)；If result1=0Disp(dog圖形平均平方誤差)，result2=0ElseDisp(dog圖形平均平方誤差)，result2=sqrt(result1)End4、運行結(jié)果5、認(rèn)識分析去除噪波后圖

8、像模糊，嘗試平衡直方圖，效果不理想。D0根據(jù)錯誤調(diào)整方便簡單。中央過濾簡單易用。參考文獻：1全洪延，曹溪濤，數(shù)字圖像處理原理和實現(xiàn)方法，機械工業(yè)出版社，20132胡小軍、徐妃、MATLAB應(yīng)用程序圖像處理，2010年圖像處理技術(shù)應(yīng)用實踐課程設(shè)計31、設(shè)計內(nèi)容圖像增強分割：有包含不同大小種子圖案的掃描圖像，每個包含種子的圖像區(qū)域稱為興趣區(qū)域(regions of interest-ROI)，如下圖所示。要求：1、設(shè)計一組算法，提取源圖像的所有ROI，計算每個ROI的大小(大小為包含的像素數(shù)，例如，如果包含20個像素，則為20個)。提示：每個ROI都是關(guān)聯(lián)的集合。2、完整的科技報告撰寫(類似形式的

9、科技論文)表示自己的算法設(shè)計、算法實現(xiàn)和計算結(jié)果。2、改進的分割算法2.1問題分析(1)首先要標(biāo)題的畫是色度，首先要轉(zhuǎn)換成灰度處理。(2)通過對問題的分析，首先找出種子復(fù)蓋的大致區(qū)域，檢測種子存在的地方，用特定的灰度表示，從而知道以后計算像素的數(shù)量是方便的；(3)如果在灰度中很難檢測到位置，則可以二進制圖像，以便在二進制圖像中值為零的位置顯示圖像。2.2算法設(shè)計(1)閱讀圖片和灰度和二進制：ClearClcI=im read(d : seed . BMP)；f=RGB 2g ray(I)；j=im 2bw(f)；J2=f；(2) ROI位置測試和顯示：首先，寫白板。M，N=size(J2)；F

10、or x=1:MFor y=1:NJ2(x，y)=255；EndEnd然后開始標(biāo)記ROI位置，以第一行的第一行為例。For x=403366070% 1For y=100:150If(j(x，y)=0)J2(x，y)=1；EndEndEnd其中，40，70可以首先顯示二進制值圖像及其軸，以記錄ROI的近似位置。第一個標(biāo)記為1。%軸顯示可以使用axis on命令通過此方法，可以獲得標(biāo)記為1到37灰度的37個ROI標(biāo)記。(3)統(tǒng)計像素數(shù)：A=1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，C=hist(A(:)，unique(A)；For x=1:MFor

11、 y=1:NFor i=1:37If j2(x，y)=A(i)C(I)=C(I)1；EndEndEndEndc陣列儲存a的像素數(shù)目(4)最后顯示單個圖像和最后像素數(shù)的數(shù)組figure(1)；Imshow(j2，)；figure(2)；IMS how(j)；Axis onc2.3實現(xiàn)算法ClearClcI=im read(d : seed . BMP)；f=RGB 2g ray(I)；j=im 2bw(f)；k=f；Axis onM，N=size(k)；For x=1:MFor y=1:NK(x，y)=255；EndEnd%第一行For x=40:70For y=100:150If(j(x，y)

12、=0)K(x，y)=1；EndEndEnd第% 2行For x=80:110For y=100:160If(j(x，y)=0)K(x，y)=2；EndEndFor y=180:230If(j(x，y)=0)K(x，y)=3；EndEndFor y=240:300If(j(x，y)=0)K(x，y)=4；EndEndEndFor x=120:155For y=100:160If(j(x，y)=0)K(x，y)=5；EndEndFor y=180:230If(j(x，y)=0)K(x，y)=6；EndEndFor y=240:300If(j(x，y)=0)K(x，y)=7；EndEndEndFor

13、 x=160:200For y=100:160If(j(x，y)=0)K(x，y)=8；EndEndFor y=180:230If(j(x，y)=0)K(x，y)=9；EndEndFor y=240:300If(j(x，y)=0)K(x，y)=10；EndEndFor y=310:375If(j(x，y)=0)K(x，y)=11；EndEndEndFor x=205:240For y=100:160If(j(x，y)=0)K(x，y)=12；EndEndFor y=180:230If(j(x，y)=0)K(x，y)=13；EndEndFor y=240:300If(j(x，y)=0)K(x，y)=14；EndEndFor y=310