【图像增强系列】基于暗原色先验的去雾论文 MATLAB源码及对比效果图

美术教学设计三原色与三间色

《三原色、三间色与复色》的教学设计 科目：美术 课题：三原色、三间色与复色 教学年级：七年级 教学目的： 1、知识目标：．认识并掌握三原色：红、黄、蓝；三间色：橙、绿、紫；六复色：黄橙、红橙、红紫、蓝紫、蓝绿、黄绿。 2、能力目标：运用色彩的基本知识，展开想象的翅膀，设计出漂亮的图案。 3、情感目标：感受春天是缤纷、蓬勃的季节。 教学重点：掌握色彩的基本知识。 教学难点：色彩的基本知识的运用。 教学时间：1课时 教学准备：课件、颜料（红、黄、蓝）、白色纸、调色盘、一次性杯子、毛笔。 教学过程： （一）、欣赏图片，导入新课 看到可爱的同学们，我便想到了一句谚语：“一年之计在于春”，是啊，同学们就是祖国的春天，同学们就是祖国的希望，个个都充满蓬勃生机。现在我们一起来欣赏几幅春景图：[播放幻灯片] 同学们边欣赏边想想，从图中你看到了哪些色彩？

谁来说说你看到的色彩有哪些？ 提示：红色、绿色、橙色、蓝色、黄色、紫色、粉色……等等。 是啊，春天色彩缤纷，鲜艳美丽，那同学们再来看看自己的衣着以及学习用品，又可看到哪些色彩呢？ 提示：白色、蓝色、红色、粉色、紫色、绿色、黄色……等等。 由此可见，画画离不开色彩，我们的生活也离不开色彩，今天，我们来学习基本的色彩知识———《三原色、三间色与复色》。（二）、学习新课 1、认识三原色： 什么叫原色，颜料的三原色包括那些呢？请同学们打开美术课本第11页，将一一为我们揭晓。看完后同学们可把自己的意见和同桌讨论讨论。 通过自学和讨论，同学们知道什么叫原色了吗？谁来说说？[播放幻灯片] 提示：原色是指自身不能被别的色彩混合成的三种色。 颜料的三原色是哪些？[播放幻灯片] 提示：红、黄、蓝。 2、认识三间色： 若是我们把三原色两两相混合，将会变成什么新的色呢？同学们拿出备好的颜料、水杯、调色盘、毛笔等用具，实际操作一下，看看会有什么新的发现。 （学生实际操作之后）现在请同学来说说操作的结果。[播放幻

数字图像处理MATLAB函数源代码

数字图像处理MATLAB函数源代码MATLAB函数源代码 function varargout = DIP(varargin) % DIP MATLAB code for DIP.fig % DIP, by itself, creates a new DIP or raises the existing % singleton*. % % Edit the above text to modify the response to help DIP % Last Modified by GUIDE v2.5 27-May-2012 11:43:05 gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @DIP_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @DIP_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end

基于优化暗原色先验的公路能见度检测及预警系统研究

Abstract In recent years, low-visibility weathers, such as sand storm, fog and strong light, are causing tremendous risks to road traffic and travel, seriously affecting the daily traffic operation management and the safety of life and property of travelers. In view of this, real-time monitoring of low-visibility road segments and timely warning of corresponding disastrous weather have become urgent tasks to ensure road safety in China. By reusing the surveillance camera equipments densely installed along the road network, this paper designs a monitoring video-based visibility detection method after an optimization of dark channel prior theory, a popular academic research in the field of image processing. Afterwards, with a reference to the industrial standards and regulations of road-side visibility measurement and driving safety, a road-side visibility detection and early warning system is developed based on Java EE technology. The major works of this paper are as follows: (1)Visibility detection method. By combining the priori theory of dark channel in the image processing field with the air visibility calculation model, a monitoring video-based visibility detection method after an optimization of dark original channel was designed. On the basis of the known parameters like actual distance between the camera and the identification target and the offset angle, this method converts the monitoring video frame into a grayscale image, and extracts characteristic variables, such as atmospheric light value and transmittance, hidden in the image. Then, the visibility distance of the road is estimated based on the geometric features of the camera devices and the visibility calculation model. The result of a simulation experiments show that the visibility error measured by the optimized dark channel prior visibility detection algorithm is within 15%, and the fidelity of the processed fog image is acceptable. (2) Visibility early warning strategy and system. with a reference to the industrial standards and regulations of road-side visibility measurement and driving safety, and by using the standard road visibility safety speed limit model, an early warning strategy for drivers and different visibility levels was designed. In view of the application requirement, the frame structure and the working process of a road-side visibility detection and early warning system ii

小学美术《调配复色》教案

小学美术《调配复色》教案 一、教学目标 知识与技能：了解复色的概念，掌握调配复色的方法。 过程与方法：通过观察、讨论、分析，学会运用复色调配的方法创作一幅作品，体会复色的丰富变化，提高色彩表现能力。 情感、态度和价值观：在学习探索中，提升色彩感知力，激发对生活的热爱。 二、教学重难点 重点：理解复色的概念。

难点：掌握运用复色创作作品的方法。 三、教学过程 活动一：激趣导入 设置“我是小小实验家”的游戏：教师准备三个透明玻璃杯，分别是红、黄、蓝三种颜色的液体，两两混合，邀请学生观察变化，在学生发现玻璃杯中液体颜色变为橙、绿、紫后，教师进行总结：由三原色调配出的颜色，我们叫做间色，亦称“第二次色”。并追问：那同学们是否知道间色之间互相调配又有着怎样神奇的变化呢?从而引出课题《调配复色》。 活动二：描述分析

1.复色的概念及调配方法 ①教师展示调色板，将间色之间进行调配，调配出复色，引导学生观察并思考：除此之外，还有其他的方法调配复色么? 教师组织学生前后四人为一组，尝试调配后共同总结：调配复色的方法有：间色与间色混合、三原色之间不等量混合。 ②根据以上调色实验的结果，引导学生思考：什么是复色? 学生回答，教师总结复色的概念：复色是间色与间色或三原色不等量相混而成的颜色。 2.如何调配出明快的复色 ①出示色相环和色卡示意图，请同学指出：哪些是三原色，哪些是间色，哪些是复色?他们

的色彩效果有什么区别?(原色和间色的色调更加鲜艳明亮、复色更加丰富、色调沉稳) ②组织学生拿起手中的画笔尝试调色，将调好的复色展示在黑板上，师生共同分类，同时指出学生常见的问题：调色时，易出现一些脏暗的颜色。并引导学生讨论“如何调出丰富而明快的复色?”学生交流回答，教师总结：调色不可反复多次，色彩种类不宜过多。 3.复色在作品中的运用 教师展示穆特的《四季》，引导学生观赏并分析“看到这幅作品大家有何感受?复色在画面中有着怎样的作用呢?”组织学生前后四人一组交流讨论。

MATLAB在图像处理技术方面的应用论文

MATLAB在图像处理技术方面的应用 摘要：本文介绍了MATLAB语言的特点以及图像处理工具箱实现的经典图像处理 技术。应用该工具箱对一实拍的芯片图像进行前期预处理，通过实例验证了该语言具有强大的矩阵运算与图形处理能力，是一种简洁易学，可读性强、功能强大的应用软件，对它的应用可以快速实现模拟仿真，大大提高实验效率。 关键词：MATLAB语言；图像处理；灰度图像 Application of MATLAB to Image Processing Technique LI Liao-liao DENG Shan-xi (College of Instrumentation Science ,Hefei University of Technology,Hefei,Anhui,230009,China) Abstract: This paper introduces characteristics of MATLAB language and classical image processing technique realized by using image processing toolbox. The toolbox is applied to pre-processing operations for a CMOS chip photograph, by experiment it proved that MATLAB possesses powerful capability to matrix operation and image processing, it is an application software that is simple and easy to study and understand and possesses multiple functions. MATLAB can be used to simulation tests, that will improve efficiency of experiment greatly. Key words: MATLAB software; image processing; gray image. 1、引言 MATLAB 的名称源自Matrix Laboratory ，由美国MathWorks公司推出。它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，并提供了大量的内置函数。从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理、神经网络、图像处理、小波分析等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用MATLAB 产品的开放式结构，可以非常容易地对MATLAB 的功能进行扩充，从而在不断深化对问题认识的同时，不断完善MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力。MATLAB中的数字图像是以矩阵形式表示的，这意味着MATLAB强大的矩阵运 算能力用于图像处理非常有利，矩阵运算的语法对MATLAB中的数字图像同样适用。本文对MATLAB图 像处理工具箱进行探索及应用，实验证明该软件功能强大，语言简洁易学，人机界面友好，工具箱具有丰富的技术支持并集成了该领域专家的智慧，应用简单而效果良好。 2、MATLAB图像处理工具箱及数字图像处理基本过程简介 数字图像处理工具箱函数包括以下15类：、⑴、图像显示函数；⑵、图像文件输入、输出函数；⑶、图像几何操作函数；⑷、图像像素值及统计函数；⑸、图像分析函数；⑹、图像增强函数；⑺、线性滤波函数；⑻、二维线性滤波器设计函数；⑼、图像变换函数；⑽、图像邻域及块操作函数；⑾、二值图像操作函数；⑿、基于区域的图像处理函数；⒀、颜色图操作函数；⒁、颜色空间转换函数；⒂、图像类型和类型转换函数。 MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型，分别为真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像，由于有的函数对图像类型有限制，这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换。MATLAB可操作的图像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD等格式。下面就图像处理的基本过程讨论工具箱

数字图像处理及matlab实现源代码【1】

% *-*--*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*图像处理*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* %{ % （一）图像文件的读/写 A=imread('drum.jpg'); % 读入图像 imshow(A); % 显示图像 imwrite(A,'drum.jpg'); info=imfinfo('drum.jpg') % 查询图像文件信息 % 用colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中 RGB=imread('drum.jpg'); I=rgb2gray(RGB); % 把RGB图像转换成灰度图像 h=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1]; I2=filter2(h,I); imshow(I2,[]); colorbar('vert') % 将颜色条添加到坐标轴对象中 % wrap函数将图像作为纹理进行映射 A=imread('4.jpg'); imshow(A); I=rgb2gray(RGB); [x,y,z]=sphere; warp(x,y,z,I); % 用warp函数将图像作为纹理进行映射 %} % subimage函数实现一个图形窗口中显示多幅图像 RGB=imread('drum.jpg'); I=rgb2gray(RGB); subplot(1,2,1); subimage(RGB); % subimage函数实现一个图形窗口中显示多幅图像subplot(1,2,2),subimage(I); % *-*--*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*图像处理*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* % （二）图像处理的基本操作 % ----------------图像代数运算------------------ %{ % imadd函数实现两幅图像的相加或给一幅图像加上一个常数 % 给图像每个像素都增加亮度 I=imread('4.jpg'); J=imadd(I,100); % 给图像增加亮度 subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图'); subplot(1,2,2),imshow(J);title('增加亮度图'); % % imsubtract函数实现将一幅图像从另一个图像中减去或减去一个常数I=imread('drum.jpg'); J=imsubtract(I,100); % 给图像减去亮度 subplot(1,2,1),imshow(I);

色彩原理——原色、间色、复色

色彩构成是一门科学性、逻辑性很强的学科，循序渐进，才能逐步深入步入色彩的殿堂。 原色原色是指不能用其他色混合而成的颜色。而原色则可以混合出许许多多其他的色彩。在依顿色相环中红、黄、蓝为三原色，他把这三种原色的标准定为： 红：不带蓝也不带黄味的红色。 黄：不带绿也不带红味的黄色。 蓝：不带绿也不带红味的蓝色。 间色由任意两个原色混合后的色被称为间色。那么，三原色就可以调出三个间色来。它们的配合如下： 红+黄=橙 黄+蓝=绿 蓝+红=紫 以上原色色像混合所得的橙、绿、紫既是我们所说的间色。 复色由一种间色和另一种原色混合而成的色，被称为复色。复色的配合如下： 黄+橙=黄橙 红+橙=红橙 红+紫=红紫 蓝+紫=蓝紫 蓝+绿=蓝绿 所得得六种复色为：黄橙、红橙、红紫、蓝紫、蓝绿、黄绿。 这样由原色、间色、复色组成了一个有规律的12种色相的色相环，如同彩虹的接续，在这个色相环中，每一种色相都有它自己相应确定的位置。 色彩原理-色相、明度、纯度 在我们生活的周围，一般人往往只停留在对色彩的表层认识，也就是对红、黄、蓝、绿（色相部分）等较纯颜色的分辨。如果碰到淡一点的色就加一个“浅”字，重一点的色就加一个“深”字，而一旦遇到中间调的色就称之为“旧”了。这种对色彩简单地认识，对要进入美术专业学习的人来讲是远远不够的。造成这种现象的原因，就是对色彩原理不够理解所致。如何走进神秘，丰富的色彩世界，掌握色彩的基本原理，我们不妨借用色立体的结构原理，来说明构成色彩理论的三大基本要素：色彩的色相，明度，纯度，和以之三者之间的关系。 为阐述方便，我们先弄懂有关名词的概念和图列演示。 色立体色立体是借助和三维空间的透视理论，立体的表现色彩的色相，明度和纯度的一种色彩坐标体系。这种坐标的构成方式，可以帮助你学会从平面的角度分析理解色彩在空间的延续。 色相色相是色彩最明显的特征，是指色彩的相貌而言，一般用色相环来表示。通常的色相环有12色，20色，24色，100色。 明度明度示指色彩的明亮程度，一般用明度轴来表示。 纯度纯度示指色彩的纯净的程度，可以用纯度阶段表现。 有了识别这三中色彩的能力，你就初步掌握了色彩变化的规律，无形中开阔了自己的色域。使你认识色的能力不只停留在表层，而是走上科学的识别色彩、理解色彩的专业化道路。色彩原理-色相对比 因色相的差别色彩对比关系被称为色相对比. 色相对比是一种相对单纯的色彩对比关系,视觉效果鲜明,亮丽.一般来讲色相对比可借色相环做辅助说明,根据色相环排列的顺序我们把相对比归纳成六个方面,说明它的对比规律和视觉效果. 1、同一色相对比

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日

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。 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。 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。 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。 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。 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。 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FPGACPLD 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。 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，

数字图像处理_旋转与幅度谱(含MATLAB代码)

数字图像处理实验一 15生医 一、实验内容 产生右图所示图像 f1(m,n)，其中图像大小为256 ×256，中间亮条为128×32，暗处=0，亮处=100。 对其进行FFT： ①同屏显示原图f1(m,n)和FFT(f1)的幅度谱图； ②若令f2(m,n)=（-1）^（m+n）f1(m,n)，重复 以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由； ③若将f2(m,n)顺时针旋转90度得到f3(m,n)，试显示FFT(f3)的 幅度谱，并与FFT(f2)的幅度谱进行比较； ④若将f1(m,n) 顺时针旋转90度得到f4(m,n)，令f5(m,n) = f1(m,n) + f4(m,n)，试显示FFT(f5)的幅度谱，指出其与 FFT(f1)和FFT(f4)的关系； ⑤若令f6(m,n)=f2(m,n)+f3(m,n)，试显示FFT(f6)的幅度谱，并指出其与 FFT(f2)和FFT(f3)的关系，比较FFT(f6)和FFT(f5)的幅度谱。 二、运行环境 MATLAB R2014a 三、运行结果及分析 1.同屏显示原图f1(m,n)和FFT(f1)的幅度谱图：

50100150200250 100150200250 50100150200250 100150200250 2.令f2(m,n)=（-1）^（m+n ）f1(m,n)，对其进行FFT ，比较f2与f1幅度谱的异同，简述理由： 50100150200250 100150200250 50100150200250 100150200250 异同及理由：①空域：f2由于前边乘了系数（-1）^（m+n ），导致灰度值有正有负，而在MATLAB 的imshow 函数中默认把负值变为0（有些情况是取反），所以形成了如左图所示的黑白花纹。②频域：FFT(2)

基于暗原色先验图像去雾算法的研究与改进

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/eb12990257.html, 基于暗原色先验图像去雾算法的研究与改进作者：王亮万舟 来源：《软件》2017年第09期 摘要：暗原色先验算法在单幅图像去雾方面有较好的效果，但该算法对处理器要求较高，且耗时长，很难应用于对实时性要求较高的图像去雾。针对这一问题，提出了一种基于暗通道先验的改进算法：首先用高斯滤波替代软抠图方法消除块状效应、平滑透射率，根据给定的雾浓度系数粗略恢复无雾图像；然后增大雾的浓度系数，结合峰值信噪比和暗原色先验算法对图像进行去雾处理，最终恢复无雾图像。与典型的去雾算法相比，改进后的算法运算量显著减少，保证去雾效果的同时计算速度明显提高。 关键词：暗原色先验；图像去雾；高斯滤波；峰值信噪比 0 引言 目前，无人机广泛用于航拍、交通监测、空中侦察和测绘等方面。其轻便、机动灵活、隐蔽性强的特点，使其具有很高的应用价值，越来越受到人们的重视。然而无人机雾天执行任务时，由于大气中气溶胶对光线的吸收和散射作用，造成无人机拍摄图像质量下降。图像的退化和模糊使得图像中基本信息特征失真受损，导致目标识别不清。因此，对无人机图像进行去雾技术研究意义重大。 雾天下由于从目标物体反射的光线与大气粒子的相互作用，发生折射、散射、吸收融合等光学现象，造成能量大幅衰减，感光装置接收到的光线强度发生变化，从而引起图像灰度值分布过于集中、像素间的对比度降低等。目前无人机去雾算法主要分为两类：基于图像处理的图像增强，通过对雾化图像锐化处理提高对比度，凸显图像中的细节信息，但会造成一定的细节丢失，并不能真正地实现去雾。该类方法主要包括gamma校正、直方图均衡、小波变换、对比度拉伸等；第二，基于物理模型的图像复原，通过对整个过程清晰的了解构建物理模型，反演退化过程，获得清晰无雾的图像。该类方法主要包括基于偏微分方程、基于深度关系、基于先验信息等。如基于暗通道先验的图像去雾算法，虽然能获得较好的清晰度和对比度，但该基于先验信息的方法依然存在计算复杂，明亮区域透射率估算不准确，色彩过于饱和等问题。总体而言，利用图像复原的方法具有内在优越性，已成为图像去雾技术研究的热点与难点。因此，提出了一种改进的基于暗通道先验的去雾算法：用高斯滤波代替软抠图处理，平滑透射率，根据给定的雾浓度系数ω获得一组去雾后的图像，结合峰值信噪比和暗原色先验对图像进行进一步的优化。 1 暗原色先验图像去雾算法 1.1大气散射模型

基于matlab的数字图像处理论文

迭代与分形 姓名：吴涛班级：2007级电科一班学号：20074053053 摘要：几何学研究的对象是客观世界中物体的形状。传统欧氏几何学的研究对象，都是规则并且光滑的，比如：直线、曲线、曲面等。但客观世界中物体的形状，并不完全具有规则光滑等性质，因此只能近似当作欧氏几何的对象，比如：将凹凸不平的地球表面近似为椭球面。虽然多数情况下通过这样的近似处理后，能够得到符合实际情况的结果，但是对于极不规则的形态，比如：云朵、烟雾、树木等，传统的几何学就无能为力了。 如何描述这些复杂的自然形态？如何分析其内在的机理？这些就是分形几何学所面对和解决的问题。 关键字：迭代；分形；树形 一、问题分析 在我们的世界上，存在着许多极不规则的复杂现象，比如：弯弯曲曲的海岸线、变化的云朵、宇宙中星系的分布、金融市场上价格的起伏图等，为了获得解释这些极端复杂现象的数学模型，我们需要认识其中蕴涵的特性，构造出相应的数学规则。 曼德尔布罗特（Mandelbrot）在研究英国的海岸线形状等问题时，总结出自然界中很多现象从标度变换角度表现出对称性，他将这类集合称作自相似集，他发现维数是尺度变换下的不变量，主张用维数来刻划这类集合。Mandelbrot将这类几何形体称为分形(fractal)，意思就是不规则的、分数的、支离破碎的，并对它们进行了系统的研究，创立了分形几何这一新的数学分支。Mandelbrot认为海岸、山峦、云彩和其他很多自然现象都具有分形的特性，因此可以说：分形

是大自然的几何学。 分形几何体一般来说都具有无限精细的自相似的层次结构，即局部与整体的相似性，图形的每一个局部都可以被看作是整体图形的一个缩小的复本。早在19世纪就已经出现了一些具有自相似特性的分形图形，比如：瑞典数学家科赫（von Koch）设计的类似雪花和岛屿边缘的一类曲线，即Koch曲线；英国植物学家布朗通过观察悬浮在水中的花粉的运动轨迹，提出来的布朗运动轨迹。 分形几何把自然形态看作是具有无限嵌套的层次结构，并且在不同尺度下保持某种相似的属性，于是，简单的迭代过程，就是描述复杂的自然形态的有效方法。 （Koch曲线） （布朗运动轨迹） 二、背景知识介绍 1、分形几何的形成。 分形几何的概念是美籍法国数学家曼德尔布罗特（Mandelbrot）于1975年首先提出的，但最早的工作可追朔到1875年，德国数学家维尔斯特拉斯（Weierestrass）构造了处处连续但处处不可微的函数，集合论创始人康托尔（Cantor，德国数学家）构造了有许多奇异性质的康托尔三分集。1890年，意大利数学家皮亚诺（Peano）构造了填充空间的曲线。1904年，瑞典数学家科赫（Koch）设计出类似雪花和岛屿边缘的一类曲线。1915年，波兰数学家谢尔宾斯基（Sierpinski）设计了象地毯和海绵一样的几何图形。这些都是为解决分析与拓朴学

matlab图像处理代码

附录 ＭＡＴＬＡＢ图像处理命令　 １．ａｐｐｌｙｌｕｔ　 功能： 在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作。 语法： A = applylut(BW,lut) 举例 lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut ２．ｂｅｓｔｂｌｋ　 功能： 确定进行块操作的块大小。 语法： siz = bestblk([m n],k) [mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例 siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50 相关命令： blkproc ３．ｂｌｋｐｒｏｃ　 功能：

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320 实现图像的显式块操作。 语法： B = blkproc(A,[m n],fun) B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...) 举例 I = imread('alumgrns.tif'); I2 = blkproc(I,[8 8],'std2(x)*ones(size(x))'); imshow(I) figure, imshow(I2,[]); 相关命令： colfilt, nlfilter,inline ４．ｂｒｉｇｈｔｅｎ　 功能： 增加或降低颜色映像表的亮度。 语法： brighten(beta) newmap = brighten(beta) newmap = brighten(map,beta) brighten(fig,beta) 相关命令： imadjust, rgbplot ５．ｂｗａｒｅａ　 功能： 计算二进制图像对象的面积。 语法： total = bwarea(BW) 举例 BW = imread('circles.tif'); imshow(BW);

(完整版)基于matlab的数字图像处理毕业设计论文

优秀论文审核通过 未经允许切勿外传 摘要 数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像

Abstract Digital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。 3. 采样、量化和图像细节的关系 上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即: (2.1) (2.2) 一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为: *log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3) 例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。 由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。N 和K 的值越大，图像越清晰。 2.2 数字图像处理概述 2.2.1 基本概念 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的

数字图像处理matlab代码

一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 1、不同滤波器的频域降噪 1.1 理想低通滤波器(ILPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4)); %将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整 n2=floor(N/2); %对N/2进行取整 d0=40; %初始化d0 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 if d<=d0 %点（i,j）在通带内的情况 h=1; %通带变换函数 else %点（i,j）在阻带内的情况 h=0; %阻带变换函数 end s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示

end end s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动 s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复 数的实部转化为无符号8位整数 subplot(1,3,3); %创建图形图像对象 imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像 title('ILPF滤波后的图像（d=40）'); 运行结果： 1.2 二阶巴特沃斯低通滤波器(BLPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2; %对n赋初值

基于matlab数字图像处理与识别系统含程序

目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (4) 1.5 论文的内容及组织 (5) 第二章图像处理的Matlab实现 (6) 2.1 Matlab简介 (6) 2.2 数字图像处理及过程 (6) 2.2.1图像处理的基本操作 (6) 2.2.2图像类型的转换 (7) 2.2.3图像增强 (7) 2.2.4边缘检测 (8) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (8) 2.4 本章小结 (11) 第三章人脸图像识别计算机系统 (11) 3.1 引言 (11) 3.2系统基本机构 (12) 3.3 人脸检测定位算法 (13) 3.4 人脸图像的预处理 (18) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (19) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (21) 4.1识别理论 (21) 4.2 人脸识别的matlab实现 (21) 4.3 本章小结 (22) 第五章总结 (22) 致谢 (23) 参考文献 (24) 附录 (25)

第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，

图像处理实例(含Matlab代码)

信号与系统实验报告——图像处理 学院：信息科学与工程学院 专业：2014级通信工程 组长：** 组员：** 2017.01.02

目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)

实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理，计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先，由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦，所以转为灰度图，再进行二值化化为黑白图像，得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像，为了方便计数对图像取反，这时进行一次计数，发现得到的个数远远多于实际个数，这时在进行一次中值滤波，去掉一些不清晰的像素点，剩下的应该为较为清晰的细胞个数，再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number