matlab用于图像处理的课程设计
『壹』 关于用matlab编程实现图像处理
1、规定图片的大小，比如480*640；
2、规定分块的大小，比如24*32（分成20*20块）；
3、该块随即取n个像素点，先假设取20个，然后平均这20个像素点的G值定义为G1，求这块所有像素点的G值平均值G0；
4、求G1与G0的方差varG，存进一个数组中备用；
image=imread('tupian.jpg');
G1=0;temp=[];
for i=1:24:480
for j=1:32:640
area=image(i:i+23,j:j+31,:);%取出该区域
for n=1:20
x=round(rand()*24);
y=round(rand()*32);%随即生成要取点的x，y坐标
while x==0 | y==0
x=round(rand()*24);
y=round(rand()*32);
end
G1=G1+double(area(x,y,2));%G1中保存此块中20个点的G值和
end
G1=double(G1)/20;%G1为20个点的G值平均值
G0=mean(mean(area(:,:,2)));%G0保存此块G值的均值
G=[G1,G0];
varG=var(G);%求出方差
temp=[temp;varG];
end
end
上面程序可以运行。
『贰』 MATLAB图像处理程序设计题目！会做的高手来~
11111111112
『叁』 用matlab做一个图像处理系统
图片内容如下：
全球我
％对话框来打开文件
镜像文件，路径名] = uigetfile（'*。TIF“）;
如果镜像文件= 0
文件名[路径名的镜像文件;
[X，地图] = imread（文件名）;
I = X;
show_Callback（hObject，EVENTDATA，处理）
集
结束（handles.save，“启用”，“”）;
图像保存：
全局I
[镜像文件路径名filterindex] = uiputfile（ {'*。TIF“，”TIF“，”*。*'，'文件'}，“图片另存为”）;
（镜像文件?= 0＆filterindex == 1）
文件名= [路径名镜像文件。 TIF'];
imwrite（I，文件名）;
其他（镜像文件?= 0）
文件名= [路径名的镜像文件];
imwrite（I，文件名）; />结束;
频域增强：
全球我
J = imnoise（I，'椒盐'，0.02）;
％的基tuxiang田家燕郊早生
>插曲（121），imshow（J）
标题（“汉你早生的元tuxiang）
J =双（J）;
F = FFT2（J） G = fftshift（F）;
[M，N] =大小（F）;
n = 3时，D0 = 20;
N1 =楼（M / 2）; N2 =地板（N / 2）;
为I = 1：M
对于j = 1：N
D = SQRT（（I-N1）^ 2 +（J-N2）^ 2 ）;
?= 1 /（0.414 *（D/D0）^（2 * N））;
G（I，J）= H * G（I，J）; ...... / a>
结束
G = ifftshift（G）;
G = UINT8（真实（ifft2（G）））;
插曲（122），imshow（G） BR />标题（“三姐北海铝泊tuxiang）
FFT变换：
％读入原始图像
插曲（1,2,1）;
imshow（ I）
标题元（TU）;
％，离散傅立叶频谱
J = fftshift（FFT??2（I））;
插曲（1,2，2）
imshow（日志（ABS（J）），[8,10]）
标题（FFT）;
『肆』 基于MATLAB的图像处理案例教程的介绍
《基于MATLAB的图像处理案例教程》是2011年清华大学出版社出版的图书，作者是高展宏。
『伍』 如何利用matlab进行图像处理
matlab不仅有数学处理能力，还具有图像处理功能，那么如何使用呢？先进行一个读专取显示的介绍。属
首先，找到matlab
然后进入matlab界面
输入clear清除左侧
输入clc清除屏幕
输入读入图片功能
输入输出显示图片功能
『陆』 你好，你之前的毕业设计是用MATLAB做图像处理系统的设计吗
设计是用MATLAB做图像处理系统的设通过
非常乐观
『柒』 MATLAB怎么做图像处理
matlab要从命令制窗口输入命令来做图像处理
假如你的图像在桌面上，名字是a.bmp
你可以用如下方法读入图片：
I=imread('C:\Documents and settings\Administrator\桌面\a.bmp');
imshow(I) ％显示图像
你可以根据此来修改你的小波变换程序，以便用于你的图像处理。你自己先试试，如果不行的话，再把你的程序贴出来，我帮你看看，改好了发给你。
[email protected]，欢迎你来问。
王老师
『捌』 图像处理matlab的课程设计 题目是空域和频域滤波
%1. 对图像lena.bmp叠加高斯噪声，椒盐噪声，乘性噪声，噪声方差为0.02，然后分别利用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波，显示滤波后的图像。
%要求窗口尺寸(先用3×3，再用5×5逐渐增大)可变，窗口类型（线性，十字形，方形）可选）
%领域平均法和中值滤波法是空间域的滤波的方法
clear all;
I=imread('lena.bmp');
J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); %高斯噪声 均值0 方差为0.02
J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %椒盐噪声 均值0 方差为0.02
J3=imnoise(I,'speckle',0.02); %乘性噪声 均值0 方差为0.02
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(2,2,2),imshow(J1),title('高斯噪声');
subplot(2,2,3),imshow(J2),title('椒盐噪声');
subplot(2,2,4),imshow(J3),title('乘性噪声');
%中值滤波法
figure(2)
K1=medfilt2(J1,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,1),imshow(K1,[]),title('对3*3加高斯噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J1,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,2),imshow(K2,[]),title('对5*5加高斯噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J2,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,3),imshow(K2,[]),title('对3*3加椒盐噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J2,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,4),imshow(K2,[]),title('对5*5加椒盐噪声图像中值滤波');
K3=medfilt2(J3,[3,3]); %3*3的滤波窗
subplot(3,2,5),imshow(K3,[]),title('对3*3加乘性噪声图像中值滤波');
K2=medfilt2(J3,[5,5]); %5*5的滤波窗口
subplot(3,2,6),imshow(K3,[]),title('对5*5加乘性噪声图像中值滤波');
%领域平均法
figure(3)
L1=filter2(fspecial('average',3),J1);% 3*3模板平滑均值滤波
L2=filter2(fspecial('average',5),J1);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,1),imshow(L1,[]),title('对3*3加高斯噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,2),imshow(L2,[]),title('对5*5加高斯噪声图像平滑滤波');
L3=filter2(fspecial('average',3),J2);% 3*3模板平滑均值滤波
L4=filter2(fspecial('average',5),J2);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,3),imshow(L3,[]),title('对3*3加椒盐噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,4),imshow(L4,[]),title('对5*5加椒盐噪声图像平滑滤波');
L5=filter2(fspecial('average',3),J3);% 3*3模板平滑均值滤波
L6=filter2(fspecial('average',5),J3);%5×5模板平滑均值滤波
subplot(3,2,5),imshow(L5,[]),title('对3*3加乘性噪声图像平滑滤波');
subplot(3,2,6),imshow(L6,[]),title('对5*5加乘性噪声图像平滑滤波');
%领域平均法是指用某点领域的灰度值平均值来代替该点的灰度值，算法简单，处理速度快，但是在衰减噪声的同时也会使图像产生模糊。
%中值滤波法对椒盐噪声的抑制很好，但是不太适合点，线，尖顶等细节较多的图像