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【B17】基于Matlab編寫的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)(GUI界面)

2022-06-17 11:32:21      索煒達(dá)電子      649     

文件編號:B17

文件大小:6M

開發(fā)環(huán)境:Matlab2018

猿創(chuàng)承諾:該項(xiàng)目親測正常運(yùn)行,提供部署視頻,需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi),確保正常使用,不能正常使用全額退款。

簡要概述:在MATLAB命令行窗口中輸入>>guide后打開”test.fig”文件,運(yùn)行后出現(xiàn)的整個(gè)程序的使用界面如下所示:界面左邊是一些功能的選擇,右邊主要是兩個(gè)圖像顯示區(qū)域,左邊的區(qū)域顯示輸入圖像,右邊的區(qū)域顯示處理后的圖像。

【B17】基于Matlab編寫的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)(GUI界面)

圖1.1 程序使用界面

程序主要實(shí)現(xiàn)的功能如下:

1. 灰度變換與圖像銳化:即課本第3章《灰度變換與空間濾波》中的:

a. 灰度變換函數(shù):圖像反轉(zhuǎn)、對數(shù)變換、對比度拉伸變換(變換函數(shù)斜率由E調(diào)節(jié))

b. 直方圖均衡

c. 圖像銳化:拉普拉斯算子和Sobel算子

2. 濾波器:即課本第4章《頻率域?yàn)V波》和第5章《圖像復(fù)原與重建》中的:

a. 低通濾波器:理想低通濾波器(截止頻率為c1)、高斯低通濾波器(標(biāo)準(zhǔn)差c1)、巴特沃斯低通濾波器(截止頻率為c1,階數(shù)為c2)

b. 高通濾波器:理想高通濾波器(截止頻率為c1)、高斯高通濾波器(標(biāo)準(zhǔn)差c1)、巴特沃斯高通濾波器(截止頻率為c1,階數(shù)為c2)

c. 中值濾波器:鄰域大小為c1×c2

d. 維納濾波器:參數(shù)c1為NOISEPOWER,根據(jù)所學(xué)知識(shí),一個(gè)較好的初始估計(jì)為 ,其中 為圖像的維數(shù),括號中的參量為噪聲的方差和均值的平方的和。參數(shù)c2表示設(shè)置值的范圍為[10^-c2, 10^c2]。


3. 噪聲模型:包括高斯噪聲(參數(shù)c1為均值,參數(shù)c2為方差),椒鹽噪聲(參數(shù)c1為噪聲強(qiáng)度,值在0與1之間)

為了演示維納濾波,這里還提供了”運(yùn)動(dòng)模糊”的功能,這相當(dāng)于一個(gè)固定參量的退化函數(shù),實(shí)現(xiàn)原圖像的運(yùn)動(dòng)模糊。運(yùn)動(dòng)模糊后的圖像還可以疊加上述噪聲模型。

4. 小波變換:參數(shù)L表示L層FWT,參數(shù)C表示將FWT后的圖像的細(xì)節(jié)增強(qiáng)C倍。負(fù)數(shù)的C表示增強(qiáng)絕對值。

5. 其他功能:界面中兩個(gè)顯示圖像框的下方分別有兩個(gè)按鈕“直方圖”和“DFT”,分別用于演示變換前后圖像的直方圖和頻譜圖。

按需寫作:

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演示視頻:

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點(diǎn)擊查看:系統(tǒng)演示視頻

運(yùn)行效果:

1. 直方圖均衡

點(diǎn)擊”選擇圖像”后,在”灰度變換與圖像銳化”面板那的下拉菜單中選擇“直方圖均衡”,然后點(diǎn)擊“應(yīng)用”,在點(diǎn)擊”直方圖”按鈕,觀察變換前后的直方圖。

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圖2.1 直方圖均衡

2. 高斯低通濾波

點(diǎn)擊”選擇圖像”后,在“濾波器”面板那的下拉菜單中選擇“高斯低通濾波”,輸入?yún)?shù)c1為10,表示標(biāo)準(zhǔn)差取10,點(diǎn)擊“應(yīng)用”,再點(diǎn)擊“DFT”,觀察變換前后的頻域圖。(為了增強(qiáng)顯示,對頻譜圖做了對數(shù)變換)

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圖2.2 高斯低通濾波

3. 利用維納濾波的圖像復(fù)原

首先構(gòu)建退化圖像,點(diǎn)擊“選擇圖像”按鈕選擇圖像,然后在“噪聲模型”面板的下拉菜單中選擇“高斯噪聲”,參數(shù)c1為均值,輸入0,參數(shù)c2為方差,輸入0.1,勾選“運(yùn)動(dòng)模糊”,點(diǎn)擊“應(yīng)用”,得到退化圖像。

接著使用維納濾波,在“濾波器”的面板的下拉菜單中選擇“維納濾波”,輸入?yún)?shù)c1為0.4,參數(shù)c2為9,表示NOISEPOWER為0.4, 范圍為[10^-9, 10^9]。點(diǎn)擊“應(yīng)用”。觀察變化前后的圖像。注意,為了消除DFT帶來的振鈴現(xiàn)象,在維納濾波前先對圖像進(jìn)行了邊緣模糊。

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圖2.3 利用維納濾波的圖像復(fù)原

4. 利用中值濾波器消除椒鹽噪聲

點(diǎn)擊“選擇圖像”按鈕選擇圖像,在“噪聲模型”的面板的下拉菜單中選“椒鹽噪聲”,輸入?yún)?shù)c1噪聲強(qiáng)度為0.3,不需要”運(yùn)動(dòng)模糊”,所以不要打在前面打勾,點(diǎn)擊“應(yīng)用”。

然后在“濾波器”的面板的下拉菜單中選擇“中值濾波”,輸入c1和c2為5,表示鄰域大小為5*5,點(diǎn)擊“應(yīng)用”。觀察變換前后的圖像。

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圖2.4 利用中值濾波消除椒鹽噪聲

5. 小波變換

點(diǎn)擊“選擇圖像”按鈕選擇圖像,在“小波變換”的面板中輸入層數(shù)L為2,顯示增強(qiáng)系數(shù)C為-4,點(diǎn)擊”應(yīng)用”按鈕。觀察小波變換后的圖像。

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圖2.5 小波變換

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文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻

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