DSP数字图像取反课程设计大全

第一篇：DSP数字图像取反课程设计大全

西南石油大学

2012级专业综合实践”

报 告

报告题目 ：DSP数字图像取反课程设计 学 院 ：电气信息学院 作 者 ：曾翔

联系方式 ：*** 辅导老师 ：曹玉英

完成日期 ： 2016年 01月 12日1

“通信工程

目录

目录....................................................................................................................错误！未定义书签。

设计目的..............................................................................................................................................2

设计要求..............................................................................................................................................2

设计方案描述......................................................................................................................................2

设计原理..............................................................................................................................................2

实验步骤..............................................................................................................................................3

硬件原理图..........................................................................................................................................4

程序流程图..........................................................................................................................................5

源程序..................................................................................................................................................5

运行结果..............................................................................................................................................6

心得体会..............................................................................................................................................6

参考文献..............................................................................................................................................7

数字图像取反

一、设计目的

1、通过课程设计，使综合运用DSP技术课程和其他有关先修课程的理论和生产实际知识去分析和解决具体问题的能力得到提高，并使其所学知识得到进一步巩固、深化和发展

2、通过课程设计初步培养学生对工程设计的独立工作能力，学习设计的一般方法。通过课程设计树立正确的设计思想，提高分析问题、解决问题的能力

3、通过课程设计训练学生的设计基本技能，如计算、绘图、查阅设计资料和手册，熟悉标准与规范等。

二、设计要求

1、通过本课程设计对CCS软件有更进一步的了解，充分掌握DSP的设计思想，加深对TMS320C55XDSP的理解与使用，熟悉DSP的编程语言。

2、编写程序，在TMS320C5509上实现，能从计算机上读取图片。

3、按时参加课程设计指导，定期汇报课程设计进展情况。

4、广泛收集相关技术资料, 按时完成课程设计任务，认真、正确地书写课程设计报告。

三、设计方案的描述

本系统的硬件组成框图如图1 所示.虚线框内是DSP信号处理实验板, 其余为外围输入输出设备.其中电源部分采用LT1767EMS8-5开关电源芯片产生5V 电压, 然后通过三个低功耗正向电压调节器分别产生系统内部需要的电压.复位电路保证当DSP 出现故障时, 产生复位信号使整个系统复位重新启动.本系统扩充1M Byte SRAM 和1M Byte FLASH 作为外部存储器, 其中SRAM 用于存储处理前后以及处理过程中的视频和音频数据, FLASH 用于存储系统的监控程序, 系统通电后, DSP从FLASH 中加载监控程序, 系统加载引导结束后, 由监控程序负责切换为SRAM 作为外部存储器.软件部分主要包括PC 端应用程序和图像处理实验程序.PC 端应用程序提供用户接口和程序的调试环境.用户在PC 端CCS开发环境下完成DSP程序的编辑、编译、链接、调试, 并通过JTAG 接口仿真器将out文件下载到实验箱的DSP芯片上执行.在PC 端和DSP图像处理实验箱之间定义了一系列的交互命令, 使得整个实验过程均通过PC 端进行控制, 如通信端口选择、参数配置、实验过程的管理等.DSP图像处理系统程序在系统的DSP芯片上运行, 其主要功能是完成图像数据采集、存储和处理, 并将处理好的图像数据传送到PC 端.每个处理模块项目对应一套独立的图像处理程序, 其中包括DSP图像处理实验板监控程序和对应的图像处理算法实验程序, 其中用户可对图像处理算法处理程序进行二次开发.四、设计原理

设输入图像为f(x, y),反色后的图像为g(x, y), 那么图像反色的方法为： g(x,y)255f(x,y)

五、实验步骤

1）打开CCS，选择 C5410 Device Simulator 环境。

2）打开工程：在 [Project] 菜单中选择 [Open] 选项，然后在打开的对话框中打开----fanse image912.pjt。

3）编译链接：;或在 [Project] 菜单中选择 [Rebuild All] 选项。

下面点击左边工具条中的图标在弹出的窗口中手动改变DROM原始“0”值

改为“1”(双击DROM行即可)如下图

4）载入程序：选择 [File] 菜单中的[Load Program] 选项，在打开的对话框中打开----fanse Debug imag912.out。

5）将待处理的位图文件（如lena.bmp）复制到文件夹----fanse Debug中。

6）运行程序：；根据output window中的提示在弹出的对话框中输入待处理的文件名（如 lena.bmp）；

然后会在output window 中出现 ”zz” 说明处理成功并自动结束运行。选择view->graph->image„。设置对话框中的参数:（注：按下图中数值改变）

7）点击“OK”查看结果;或打开----fanse Debug lena.bmp 位图文件，查看运行结果。

六、硬件原理图

七、程序流程图

八、源程序

主要程序

#include “stdio.h” extern unsigned char *i_img;extern unsigned char *o_img;extern unsigned char *shadow_buf;extern unsigned int palette_size;extern unsigned long img_row,img_col,line_size;main(){ char filename[40];printf(“Please input BMPimage filename[*.bmp]:n”);scanf(“%s”,filename);ReadBMPHeadInfo(filename);printf(“openedn”);

i_img =(unsigned char *)alloc_mem(img_row*line_size);load_data(filename,i_img);o_img =(unsigned char *)alloc_mem(img_row*line_size);FanSe(i_img,o_img,line_size,img_row);save_data(filename,o_img);free(i_img);free(o_img);printf(“zzn”);}

九、运行结果

下面左图为待处理的原图，右图为反色后的图像。

十、心得体会

本次DSP课程设计的题目是数字图像取反。通过本次课程设计，CCS有了更深的了解。本次设计所使用的CCS软件以前做实验的时候使用过，但是不是很熟悉。首先我将书本上的相关知识进行了了解，然后又查阅了一些相关的资料，从而确定了设计方案。有了设计方案后，还要使用仿真软件进行仿真。通过阅读老师给的软件帮助文件，逐渐了解软件的操作方法。然后再按照书上给的例子，自己使用软件进行模仿，熟悉软件的操作方法及各模块的作用。在课程设计的过程中也遇到很多的困难，如对CCS系统的不熟悉，实验系统参数设置合理等这些问题，自己查阅资料大部分都得到解决。通过这次课程设计对DSP课程的认识也得到了加深，通过学习能对生活中的一些软件的认识不再是停留在它的外观，而是有了科学的理解等等。在今后的学习中我们更应该注重理论与实践的结合，努力加强自己的综合素质培养。

通过这次的课程设计让我对DSP原理及应用这门课程的认识也得到了加深，初学课程是感觉摸不着头脑，面对陌生的名词感觉这就是非常难的课程，但随着学习的深入感觉到原来 7

这是一门都么有趣的课程，通过学习能对生活中的一些设备的认识不再是停留在它的外观，而是有了科学的理解。通过这次课设，我对以前学过的知识也进行了巩固，加深了理解，提高了应用的能力，而且也提高了我的发现、分析、解决问题的能力。我充分认识体会到学习理论知识固然重要,但在你学完了之后，你不在实践中运用你所学的知识，我想学是白学了，过一段时间后，你可能什么都记不起来了，或许在学的时候心里有一个概念，认为这个知识我曾经学得不错,我现在怎么想不起来了，一心想依赖课本和网络；如果我们用实践来学习知识，你会努力地去搜索你想要需要的东西，即使是过了一段时间后，你也会记得你曾经对这点不明白认真地查阅过,所以你不容易忘记。

最后，衷心地感谢老师帮我处理了一些解决不了的问题，还要感谢在我思维陷入困境时给予我指点的同学，谢谢大家。

十一、参考文献

[1] 邹彦.DSP 原理及应用[M].北京:电子工业出版社,2010.01 [2] 戴明桢.TMS320C54xDSP 结构、原理及应用[M].北京航空航天 大学出版社,2011.08 [3] 胡圣尧.DSP 原理及应用[M].东南大学出版社,2012.07 [4] 清源科技.TMS320C54xDSP 应用程序设计教程[M].机械工业出版社,2012.10

第二篇：DSP课程设计

TMS320C54x与PC通信系统的设计（单号）

一、设计目的

本次课程设计的目的是为了进一步提高学生的自我开发能力，培养学生的查阅资料，独立分析问题、解决问题以及实际动手的能力。也是对理论学习的一个应用和补充的过程。

二、设计的内容及要求

1、设计内容

主机接口HPI是一种高速、异步并行接口。TMS320C54x通过HPI接口与PC并行口的通信。

2、设计要求

（1）DSP最小硬件系统的设计

（2）TMS320C54x与PC并行口硬件电路设计（3）软件设计

三、总体设计方案

四、硬件系统设计

五、软件系统设计

六、心得体会

七、参考文献

附录1 软件系统设计程序 附录2 硬件系统原理图

（注：按以上七个部分编写论文，内容自己扩充）在PDF文档中P158－177中有相关资料可查阅

本系统设计是要实现

TMS320C54x与TLC320AD50的通信系统的设计（双号）

一、设计目的

本次课程设计的目的是为了进一步提高学生的自我开发能力，培养学生的查阅资料，独立分析问题、解决问题以及实际动手的能力。也是对理论学习的一个应用和补充的过程。

二、设计的内容及要求

1、设计内容

模/数接口设计是DSP系统设计中一个重要的组成部分。本系统设计是要实现对模拟信号的采集，并将其转换为数字信号通过TMS320C54x的串行通信接口将数据存储、处理及输出等功能。

2、设计要求

（1）DSP最小硬件系统的设计

（2）TMS320C54x与TLC320AD50串行口硬件电路设计（3）软件设计

三、总体设计方案

四、硬件系统设计

五、软件系统设计

六、心得体会

七、参考文献

附录1 软件系统设计程序 附录2 硬件系统原理图

（注：按以上七个部分编写论文，内容自己扩充）

第三篇：DSP课程设计教学大纲

DSP课程设计教学大纲 课程名称：DSP课程设计 英文名称：Design of DSP course 学 时：2周 学 分：2 适用专业：电子信息工程、通信工程专业本科生

课程类别：必修 课程性质：集中实践环节 先修课程：数字信号处理、DSP原理与应用

教 材：《DSP系统设计与实现》，电子工业出版社，雷勇，2004年

一、课程性质与任务

DSP课程设计是数字信号处理和DSP原理与应用课程的后续实践环节。通过本课程设计，帮助学生进一步领会和深化课堂上学到的有关数字信号处理的基本概念、基本原理以及基本的数字信号处理操作，进一步理解DSP芯片的硬件实现机理及其内部结构特点，掌握DSP系统的开发流程和基本编程方法，实践工程的调试方法和仿真方法。通过DSP课程设计，加强学生的实际动手能力、分析问题与解决问题能力, 培养学生创新意识，为毕业后从事DSP系统设计方面的工作打下坚实的实践基础。

二、课程教学的基本要求：

作为电子信息工程、通信工程专业本科生的必修实践环节，DSP课程设计要求学生有较扎实的理论基础。进入课程设计前要认真复习数字信号处理和DSP原理与应用课程中的相关部分。课程设计采用课堂讲述、自学、分组实践相结合的方式，通过分析典型的例子，使学生熟悉并掌握DSP的开发流程和基本的编程方法。课程设计要求2—3人组成课设小组，在指定范围内选定题目，每组选一题，题目应侧重一个DSP芯片的具体应用方面。题目选定后，在教师的指导下，学生理解设计原理，分析重要电路单元，计算必要的参数并在此基础上编写程序，最后，在课程设计结束时独立写出理论分析完善、文理通顺、字迹工整的课程设计报告并上交软件程序。教师可根据作品的难易程度、参数指标、编程水平等进行评分。

三、课程内容及教学要求：

学生可从下列题目中任选一个作为DSP课程设计题目。

（一）C54x串口通信及A/D、D/A接口

教学要求：本题目要求学生了解AD50芯片的工作原理，理解C54x串口的工作过程，重点掌握多通道缓冲串口（McBSP）的使用，并在教师的指导下编写程序，实现C54x与AD50之间的数据传输。

重点：1.McBSP的初始化

2．C54x与AD50的硬件接口电路

3．通过McBSP实现DSP芯片与AD50之间的数据交换 难点：程序的编写与调试

（二）设计FIR数字滤波器

教学要求：复习FIR数字滤波器的设计方法，根据题目给出的技术指标，选择合适的窗函数及阶数，进一步得到系数表，实现满足一定技术指标的低通数字滤波器。

重点：1.FIR数字滤波器的设计原理 2．编程实现数字滤波器 难点：窗函数的选择与阶数的确定

（三）设计IIR数字滤波器

教学要求：复习IIR数字滤波器的设计原理，以巴特沃斯模拟滤波器为基础，通过双线性变换法设计IIR数字滤波器，课题要求学生根据给出的技术指标确定巴特沃斯滤波器阶数，求出3dB截止频率，进一步得到数字滤波器极点和零点，并在教师指导下编写程序，完成数字滤波功能。

重点：1.IIR滤波器的设计原理 2．计算滤波器相关参数 3．编程实现IIR滤波器

难点：对设计原理的理解，程序的设计与调试

（四）快速傅立叶变换的DSP实现

教学要求：复习FFT原理，深刻理解C54x辅助寄存器的使用及位倒序寻址等技巧，在教师指导下编程实现数字信号的快速傅立叶变换。

重点：1.快速傅立叶变换原理 2．C54x的位倒序寻址方式 难点：多级蝶形运算的实现

（五）正弦波信号发生器

教学要求：本题目要求学生复习正弦函数和余弦函数的泰勒级数展开式，掌握C54x系列DSP芯片的编程方法，在教师的指导下用C54x芯片产生频率、相位、幅值可变的正弦波。

重点：1.产生正弦波的算法 2．汇编语言程序的具体实现 难点：正弦波的具体编程实现

四、考核方式

1.课程设计报告占50% 2.设计程序的实际工作情况、难易程度和技术指标等，占总成绩的50％

五、课程的主要参考书

1、《DSP原理及应用》，电子工业出版社，邹彦，第1版，2006；

2、《DSP集成开发与应用实例》，电子工业出版社，张雄伟，第1版，2002；

制定人： 何静

审定：

批准：

2006年12月

第四篇：数字图像处理课程设计

数字图像处理课程设计

目

录

1.课设目的..............................................................................................................................................1 2.背景与基本原理...................................................................................................................................1 2.1背景................................................................................................................................................1 2.2基本原理........................................................................................................................................1 2.2.1基本概念.................................................................................................................................1 2.2.2基本策略：.............................................................................................................................2 2.2.3边缘检测.................................................................................................................................3 2.2.4导数和噪声.............................................................................................................................4 2.2.5高斯拉普拉斯（LOG）.........................................................................................................4 2.2.6边缘连接和边缘检测.............................................................................................................4 3.源代码...................................................................................................................................................5 3.1对于只有车牌无车身的图像：....................................................................................................5 3.2对于有车身和车牌连接的图像....................................................................................................5 4.处理结果...............................................................................................................................................6 4.1对于只有车牌无车身的图像：....................................................................................................6 4.2对于有车身和车牌连接的图像....................................................................................................8 5.心得体会...............................................................................................................................................9 6.参考文献...............................................................................................................................................9

数字图像处理课程设计

1.课设目的

1)加强对数字图像处理的理解 2)了解图像分割的基本原理和应用

2.背景与基本原理

2.1背景

数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。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。

图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。在本报告中是对车辆牌照中的文字和数字部分进行处理。

2.2基本原理

2.2.1基本概念

图像分割（Image Segmentation）是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤

数字图像处理课程设计

2.2.2基本策略：

（1）间断检测

数字图像中三种基本类型的灰度级间断： 点、线、边。寻找间断的最一般的方法是：模板检测。图像中任一点的模板响应为：

Rw1z1w2z2w9z9wizii19（2）点检测

用模板检测孤立点：

如果∣R∣≥T，则称在模板中心位置已经检测到一个点。例：

1)R=(-1 * 8 * 8 + 128 * 8)/9=106 2)可以设置阈值T = 64 3)若R=0，则说明检测点与周围点像素值相同

4)若R > T，则说明检测点与周围点像素值非常的不同，为孤立点

（3）线检测

通过比较典型模板的计算值，确定一个点是否在某个方向的线上设计其它模板： 1)模板系数之和为0 2)感兴趣的方向系数值较大

数字图像处理课程设计

2.2.3边缘检测

边缘是位于两个区域的边界线上的连续像素集合，一般而言，当人们看到有边缘物体时，首先感觉到的便是边缘，灰度或结构等信息的突变处称为边缘。边缘上的这种变化可以通过微分算子进行检测：

（1）一阶导数：通过梯度来计算----梯度锐化法：

Rw1z1w2z2w9z9wizii19

梯度是一个矢量，其大小为：

f(x,y)2f(x,y)2G[f(x,y)]()()

xy

对于数字图像可以用差分来近似微分。其差分形式为：

ffff(x,y1)f(x,y)xff(x1,y)f(x,y)yyx

G[f(x,y)]{[f(x,y)f(x1,y)]2[f(x,yf(x,y1)]2}12

G[f(x,y)]|f(x,y)f(x1,y)||f(x,yf(x,y1)|

梯度大小与相邻像素的灰度差成正比： 灰度变化大则梯度值很大，灰度变化平缓则梯度值小，灰度无变化则梯度值为0.（2）二阶导数：通过拉普拉斯算子来计算

定义：一个二元图像函数f(x,y)的拉普拉斯变换定义为：

2f2ff22xy[f(x1,y)f(x1,y)f(x,y1)f(x,y1)]4f(x,y)2可以用多种方式表示为数字形式。对于一个3*3的区域，经验上推荐最多的形式是

2f4Z5(Z2Z4Z6Z8)

拉普拉斯锐化前、(a)原图像灰度；

(b)拉普拉斯锐化后图像的灰度

(a)(b)3

数字图像处理课程设计

2.2.4导数和噪声

基于微分的边缘检测器，其基本依据是图像的边缘对应了一阶导数的极大值，而二阶导数则过零点。但是，假如图像受到噪声的影响：

f(x,y)s(x,y)n(x,y)。

噪声的幅值往往很小，但频率往往很高，比如设：

n(x,y)asin(x)

那么一阶导数和二阶导数分别为：

n(x)2n(x)2acos(x)asin(x)2x

x

2.2.5高斯拉普拉斯（LOG）

高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian，LOG，或Mexican hat，墨西哥草帽)滤波器使用了Gaussian来进行噪声去除并使用 Laplacian来进行边缘检测

2.2.6边缘连接和边缘检测

局部处理，确定边缘像素相似性的两个主要性质是：（1）用于生成边缘像素的梯度算子的响应强度

f(x,y)f(x0,y0)EE是非负门限

（2）梯度向量的方向

(x,y)(x0,y0)A

A是非负门限

数字图像处理课程设计

3.源代码

3.1对于只有车牌无车身的图像：

%预备处理

clc;%擦去一一页命令窗口，光标回屏幕左上角 clear all;

%图像的读入和初步处理 im=imread('1.png');im1=rgb2gray(im);%江源彩色图像转换成灰度色图 im1=medfilt2(im1,[3 3]);%用中值滤波的图像去噪

%对图像进一步处理，得到有用信息

BW = edge(im1,'sobel');%用edge函数获得灰度图像的边缘

[imx,imy]=size(BW);%对于边缘获取信息，用size函数，获取数组的行数于列数。对于size函数中的两个输出

%数，size函数将数组的行数返回到第一个输出变量imx，将数组的列数返回到第二个输出变 %量imy

msk=[0 0 0 0 0;0 1 1 1 0;0 1 1 1 0;0 1 1 1 0;0 0 0 0 0;];B=conv2(double(BW),double(msk));%用二维卷积运算函数conv2平滑图像，减少连接数量

L = bwlabel(B,8);% 计算连通，调用函数返回一个和B大小相同的L矩阵，包括标记了B中每个连通区域的类别标值 mx=max(max(L))% 将有连通的MX。给予L一个1和mx之间的值或者在循环中可以提取所有连接组件

% 从储存阵列中提取图像 figure,imshow(im);figure,imshow(im1);figure,imshow(B);

3.2对于有车身和车牌连接的图像

%预备处理

clc;%擦去一一页命令窗口，光标回屏幕左上角 clear all;

%图像的读入和初步处理 im=imread('2.jpg');im1=rgb2gray(im);%江源彩色图像转换成灰度色图 im1=medfilt2(im1,[3 3]);%用中值滤波的图像去噪

数字图像处理课程设计

%对图像进一步处理，得到有用信息

BW = edge(im1,'sobel');%用edge函数获得灰度图像的边缘

[imx,imy]=size(BW);%对于边缘获取信息，用size函数，获取数组的行数于列数。对于size函数中的两个输出参

%数，size函数将数组的行数返回到第一个输出变量imx，将数组的列数返回到第二个输出变 %量imy

msk=[0 0 0 0 0;0 1 1 1 0;0 1 1 1 0;0 1 1 1 0;0 0 0 0 0;];B=conv2(double(BW),double(msk));%用二维卷积运算函数conv2平滑图像，减少连接数量

L = bwlabel(B,8);% 计算连通，调用函数返回一个和B大小相同的L矩阵，包括标记了B中每个连通区域的类别标值 mx=max(max(L))% 将有连通的MX。给予L一个1和mx之间的值或者在循环中可以提取所有连接组件

% 对于车牌与车身连接的图像，给予17，,19,19,22,27,28至L用于提取完全车牌 [r,c] = find(L==17);%用find函数查询非零元素的行和列

rc = [r c];[sx sy]=size(rc);n1=zeros(imx,imy);%创建名为n1的imx行，imy列的零矩阵

for i=1:sx x1=rc(i,1);y1=rc(i,2);n1(x1,y1)=255;end

% 从储存阵列中提取图像 figure,imshow(im);figure,imshow(im1);figure,imshow(B);figure,imshow(n1,[]);

4.处理结果

4.1对于只有车牌无车身的图像：

原图像

数字图像处理课程设计

处理后：

数字图像处理课程设计

总结：能够对图像基本信息进行简单分离。

4.2对于有车身和车牌连接的图像

原图像

处理后

数字图像处理课程设计

总结：能够对图像进行分离，但是对于车身与车牌信息分离不理想，有待进一步改进。

5.心得体会

在这次数字图像处理的课程设计过程中，首先加深了我对于数字图像处理这门课程的认识，通过对相关知识的进一步了解和掌握，清楚的认识到这门课程在实际应用的广泛性。

通过Matlab编程的过程之中，进一步掌握了Matlab的使用，明白了这个软件作为许多应用方向工具的强大之处，通过对一些小错误的改造还认识到了以往自己没有注意到的一些小的细节问题。

6.参考文献

1.数字图像处理 第二版 冈萨雷斯（Rafael C.Gonzalez）

2003-03-01 2.Matlab2007-help

第五篇：数字图像处理课程设计

1.前言

数字图像处理技术是20世纪60年代开始发展起来的一门新兴学科。近40年来，由于大规模集成电路和计算机技术的迅速发展，离散数学的创立及理论上的不断突破，以及军事、医学和工业等方面应用需求的不断增长，数字图像处理的理论和方法发展迅速，图像处理技术不断完善，不仅在理论研究上取得了很大的进展，而且其应用领域也日益扩大。随着科技的进步以及人类需求的多样化发展，多学科的交叉、融合已成为现代科学发展的突出特色和重要途径。因此，数字图像处理学科正逐步向其他学科领域渗透，并为其他学科的研究和发展提供基础性支持。

众所周知，人类正在实践的21世纪是一个信息时代。今天的社会，信息技术已经全面服务于社会生产和生活的方方面面，人们所做工作的相当一部分就是对信息的处理和传输，其中图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段，是人类感知和认识世界的基础。有关研究表明，日常生活中人们所接受的各种信息中图像信息占总信息量的80%左右，从这一角度看，“百闻不如一见”正是图像处理重要性的形象表达和经验总结。因此，数字图像处理技术无论是对于21世纪的科学理论研究，还是工程应用都将具有重要的影响。国内外许多有识之士指出，从某种意义上讲，数字图像处理是实现智能计算机、智能机器人或多媒体通信系统的基础，未来计算机及智能机器人的发展与进步将在一定程度上依赖于机器视觉信息处理理论和技术的突破。虽然相对于经典学科，数字图像处理还很年轻，但日趋成熟的数字图像处理技术已经在很多方面得到深入而广泛的应用，一定程度上改变了人类的生活，给人们的日常生活、学习、工作带来极大的方便。例如，Internet上的视频广播、现代卫星或遥感照片的合成和处理、工业产品的自动检测、各种医学影像和图像的处理、远程医疗诊断及手术以及视频会议、视频电话等都采用了图像处理技术实现实时信息交互。

在信息化的今天，信息技术已经全面服务于社会的生产和生活的各个方面。信息是抽象的，它依附在各种媒体所表示的数据中，其中，图像信息是人类赖以获取信息的最重要来源之一。随着计算机技术的迅猛发展，图像和图形技术不断融合，产生了各种图像处理、CAD软件。这些软件被广泛应用于计算机科学、1 工程学、统计学、物理学、信息科学、化学、生物学、医学乃至社会科学等领域，取得了令人瞩目的成就。

MATLAB自1984年由美国MathWorks公司推向市场以来，经历了二十多年的发展，现已成为国际公认的最优秀的科技应用软件。MATLAB既是一种直观高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台，它为数据分析和数据可视化算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。

正是由于MATLAB的各种优势和特点，以及其版本的不断更新和功能的不断完善和强大，特别是它在图形处理上的优越性，本次课程设计就是利用MATLAB图像处理工具箱函数来进行图像增强。2.设计的内容

本次课程设计我做的题目是“基于matlab图像增强的比较及其理论分析”，图像增强所包含的主要内容如下图：

灰度变换

均衡化点运算直方图修正法规定化 空间域局部统计法 图像平滑 局部运算图像锐化 图像增强高通滤波



频率域低通滤波同态滤波增强 假彩色增强

彩色增强伪彩色增强 彩色变换及应用 图像的代数运算

图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果，或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。例如采用一系列技术有选择的突出某些感兴趣的信息，同时抑制一些不需要的信息，提高图像的使用价值。鉴于以上理论知识，我先在网上下载一幅灰度图片，然后对其依次进行如下操作： 1.将该图片导入MATLAB工作平台；

2.利用MATLAB图像处理工具箱提供的模拟噪声生成函数imnoise，分别对该图片模拟加入高斯噪声和椒盐噪声；

3.利用MATLAB软件对加入噪声的该图片进行中值滤波和均值滤波处理； 4.记录处理后生成的图样，比较分析哪种方法增强效果最佳。3.流程图 4.总体方案设计及原理

4.1验证图片是否为灰度图片

本次课设要求是对灰度图片进行处理，因此必须保证是灰度图片，在MATLAB中能实现对图片属性的查看。在MATLAB命令输入窗中，调用函数info=imfinfo(‘FILENAME.FMT’)。如查看我用的图片属性，在命令窗口输入info=imfinfo('植物大战僵尸.JPG')，得到如下结果： info =

Filename: '植物大战僵尸.JPG'

FileModDate: '22-Jun-2009 14:23:46'

FileSize: 177051

Format: 'jpg'

FormatVersion: ''

Width: 601

Height: 812

BitDepth: 8

ColorType: 'grayscale'

FormatSignature: ''

NumberOfSamples: 1

CodingMethod: 'Huffman'

CodingProcess: 'Sequential'

Comment: {} 在ColorType: 'grayscale'

属性行如此显示，则说明以刘亦菲.JPG命名的文件为灰度图像。

4.2导入图片到MATLAB工作平台

首先在MATLAB命令窗口中将其执行路径更改到要处理的灰度图片的路径，然后读取图像。函数imread可以从任何MATLAB支持的图像文件格式中，以任意位深度读取一幅图像。格式为：

[X，MAP]=imread(‘FILENAME.FMT’)，其中：

FILENAME-为需要读入的图像文件名称，FMT-为图像格式。4.3对图片模拟加入高斯噪声和椒盐噪声

Matlab图像处理工具箱提供了模拟噪声生成的函数imnoise，格式为： J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)其中：

I为输入图像，J为叠加噪声后的图像。type为噪声类型，parameters为各噪声相应的参数。常用的噪声类型如下： J=imnoise(I,'gaussian',M,V)均值M,方差为V的高斯噪声。M、V的缺省值为0、0.01； J=imnoise(I,'salt & pepper',D)噪声浓度为D的椒盐噪声。D的缺省值为0.05； J=imnoise(I,'speckle',V)方差为V的乘法性噪声。V的缺省值为0.04。

4.4显示原图片和加入噪声的图片

本次用到的MATLAB的图像显示函数为imshow，格式为： imshow（I，n）其中：

I-为图片的代码，n-为显示灰度级为n的图像，n缺省为256。

4.5中值滤波处理

MATLAB图像处理工具箱中，提供了medfilt2和ordfilt2函数，用于实现中值滤波。

medfilt2格式为：

B=medfilt2(A,[m n])其中：

A为输入图像，B为输出图像，[m n]为窗口大小，缺省为[3 3]。ordfilt2的格式为：

Y=ordfilt2(X,order,domain)其中：

X为输入图像，Y为输出图像，order为滤波器输出顺序值，domain为滤波窗口矩阵。

Y=ordfilt2(X,5,ones(3,3))%中值滤波Y=medfilt2(X,[3 3])Y=ordfilt2(X,1,ones(3,3))%最小滤波 Y=ordfilt2(X,9,ones(3,3))%最大滤波 4.6均值滤波处理

MATLAB图像处理工具箱提供了filter2和fspecial函数用于对图像进行均值滤波。

(1)filter2用于对图像作卷积滤波，格式为： B=filter2(h,A,shape)其中：

A为输入图像，h为滤波算子，B为输出图像，shape为指定滤波计算范围： shape='full'时，作边界补0 shape='same'时，返回的图像B与输入的图像A大小相同 shape='valid'时，补考虑边界补0，只计算有效输出部分。(2)fspecial用于产生预定义的滤波算子，格式为： h=fspecial(type,para)其中：

参数type指定算子类型，para为指定相应的参数。type='average'，表示为均值滤波器，para默认为3 4.7源代码

I=imread('植物大战僵尸.JPG');

%读取图片

J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.04);%加入高斯噪声，均值为0方差为0.04

J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.09);%加入椒盐噪声，噪声浓度为0.09 K1 = medfilt2(J1);

%对图片J1进行中值滤波 K2 = medfilt2(J2);

%对图片J2进行中值滤波 K3 = filter2(fspecial('average',1),J1);%对图片J1进行均值滤波 K4 = filter2(fspecial('average',1),J2);%对图片J2进行均值滤波 Pause

%程序执行暂停 figure(1)subplot(1,3,1)

%子图方式显示 imshow(I)

%显示图片I title('原始图片')

%给图片加入标题 subplot(1,3,2)imshow(J1)title('高斯噪声')subplot(1,3,3)imshow(J2)title('椒盐噪声')pause figure(2)subplot(2,2,1)imshow(I)title('原始图片')subplot(2,2,2)imshow(J1)title('高斯噪声')subplot(2,2,3)imshow(K1)title('中值滤波')subplot(2,2,4)imshow(K3)title('均值滤波')pause figure(3)subplot(2,2,1)imshow(I)title('原始图片')subplot(2,2,2)imshow(J2)title('椒盐噪声')subplot(2,2,3)imshow(K2)title('中值滤波')subplot(2,2,4)imshow(K4)title('均值滤波')4.8结果显示

在MATLAB命令窗口中输入上述代码，按下回车键，就可以显示结果，如下面三幅图所示 5.结果分析

5.1均值滤波

均值滤波是最简单的均值滤波，均值简单的平滑了一幅图像的局部变化，在模糊了图像的同时减少了噪声，但在滤波过程中会丢失图像细节，如第5幅和第6幅图像所示，当该图像的参数shape='full'时，作边界补0，因此后两幅看起来就是“空白”，几乎丢失了图像的全部细节。如果对图像干扰的某一噪声具有这样的特点：对图像中任意相邻两点的干扰是互不相关的。那么，若某一象素中含有噪声，而其它周围的邻点却不一定有噪声。因此，和邻近各点相比，该点的灰度值将有显著的不同。

这样就可以从图像中取一子区域（称为邻域），其内含若干象素，要处理的象素位于邻域的中心。然后求出邻域中各象素（不包含要处理的象素点）的灰度平均值：

g(m,n)1f(m1,n)f(m1,n)f(m,n1)f(m,n1) 4由于图像中相邻象素之间有很强的相关性，如果该点(m,n)无噪声，则其灰度应和邻域平均值基本相等，反之，两者有明显差别。

这是用邻域平均值代替该点的灰度值，可以在一定程度上消除噪声。

5.2中值滤波

中值滤波的应用非常广泛，因为对于很多种随机噪声，它都有良好的去噪能力，且在相同尺寸下比线性平滑滤波引起的模糊更少。中值滤波尤其对单极或双极脉冲噪声非常有效。

最大值滤波对发现图像中的最亮点非常有用。同样，因为“胡椒”噪声是非常低的值，作为子图像区域的最大值选择结果，他可以通过这种滤波消除；最小值滤波对发现图像中的最暗点非常有用。同样，作为最小值操作的结果，它可以用来消除“盐”噪声。对于高斯和均匀随机分布这类噪声有最好的效果。设有一序列：

fif1,f2,...,fn

有n个值，在序列中任取m个连续值：

fiv,fiv1,...,fi1,fi,fi1,...,fiv1,fiv m为奇数3、5、7等： m2v1

将这m个值从小到大排序，取中间值作为滤波器输出，表示为：

fi'medfiv,...,fi,...,fiv，i1,2,...,n。例如：fi为

...0 3 4 4 5 3 2 0 1 4 3 0...取m为3时的中值滤波：

...0 3 4 4 4 3 2 1 1 3 3 0...取m为3时的平滑滤波：

...0 7/3 11/3 4 11/3 3 2 4/3 5/3 7/3...中值滤波不影响阶跃函数和斜波函数，周期小于m/2的脉冲将抑制，三角函数顶部变平。因此可以消除噪声

通过观察第2幅图可以看出，经medfilt2函数处理椒盐噪声后的图像几乎复原了原始图像，其效果比相同条件下的高斯噪声处理要好很多。综合分析上述各幅图像我们可以得出结论：在处理椒盐噪声的问题上，中值滤波比均值滤波更优越;在处理高斯噪声的问题上，均值滤波比中值滤波效果稍微好一点。6.心得体会

经过一个多星期的关于数字图像处理的课程设计，在老师和同学的帮助下，我基本上完成了这次任务，通过这次课程设计我收获颇多，概而言之，大约以下几点：

一、温故而知新。课程设计发端之始，思绪全无，举步维艰，对于理论知识学习不够扎实的我深感“书到用时方恨少”，于是想起圣人之言“温故而知新”，便重拾教材与实验手册，对知识系统而全面进行了梳理，遇到难处先是苦思冥想再向同学请教，终于熟练掌握了基本理论知识，而且领悟诸多平时学习难以理解掌握的较难知识，学会了如何思考的思维方式，找到了设计的灵感。

二、理论联系实际。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题，可以说得是困难重重，值得一提的是刚开始在滤波问题上我被卡住了，我以为是下载的MATLAB软件没有这个库函数，卸载后装上另一款，结果还是不能解决，请教了很多同学才发现要处理的图片根本不是灰度图片，重新换了张图片就成功了。这毕竟是第一次做的，难免会遇到过各种各样的问题，同时在设计的过程中发现了自己的不足之处，对以前所学过的知识理解得不够深刻，掌握得不够牢固。

总的来说，这次设计的关于图像处理的课程设计还是比较成功的，在设计中遇到了很多问题，最后在老师的辛勤的指导下，终于游逆而解，有点小小的成就感，终于觉得平时所学的知识有了实用的价值，达到了理论与实际相结合的目的，不仅学到了不少知识，而且锻炼了自己的能力，更加强了团队合作的意识，使自己对以后的路有了更加清楚的认识，同时，对未来有了更多的信心。最后，对给过我帮助的所有同学和各位指导老师再次表示忠心的感谢！

参考文献

[1] R.C.Gonzalez, R.E.Woods, S.L.Eddins,数字图像处理（MATLAB版）阮秋琦 等译, 北京：电子工业出版社，2007.10.[2]孙祥 徐流美 吴清编著，MATLAB7.0基础教程 北京：清华大学出版社，2005.5.[3] 吴国平主编，数字图像处理原理 北京：电子工业出版社，2007.9 [4] 王慧琴主编，数字图像处理 北京：高等教育出版社，2006.5 [5] 霍宏涛主编，数字图像处理 北京：清华大学出版社，2002.9