數(shù)字圖像處理課程設計報告

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1、 數(shù)字圖像處理 課程設計報告 課設題目： 彩色圖像增強軟件 學 院： 信息科學與工程學院 專 業(yè)： 電子與信息工程 班 級： 1002501 姓 名： 學 號： 100250131 指導教師： 哈爾濱工業(yè)大學（威海） 2013 年 12月 27日 1. 不要刪除行尾的分節(jié)符，此行不會被打印 哈爾

2、濱工業(yè)大學（威海）課程設計報告 目 錄 目 錄 I 一. 課程設計任務 1 二. 課程設計原理及設計方案 2 2.1 彩色圖像基礎 2 2.2 彩色模型 2 三. 課程設計的步驟和結果 6 3.1 采集圖像 6 3.2 圖像增強 7 3.3 界面設計 9 四. 課程設計總結 13 五. 設計體會 14 六. 參考文獻 15 - 15 - 哈爾濱工業(yè)大學（威海）課程設計報告 一. 課程設計任務 1.1設計內(nèi)容及要求： （1） 、獨立設計方案，根據(jù)所學知識，對由于曝光過度、光圈過小或圖 像亮度不均勻等情況下的彩色圖像進行增強，提高圖像

3、的清晰度（通俗地講，就是圖像看起來干凈、對比度高、顏色鮮艷） 。 （2） 、參考 photoshop 軟件，設計軟件界面，對處理前后的圖像以及直方圖等進行對比顯示； （3） 、將實驗結果與處理前的圖像進行比較、分析?？偨Y設計過程所遇 到的問題。 1.2參考方案 1、實現(xiàn)圖像處理的基本操作 學習使用 matlab 圖像處理工具箱，利用 imread（）語句讀入圖像，例如image=imread（flower.jpg） ，利用彩色圖像模型轉換公式，將 RGB 類型圖像轉換為 HSI 類型圖像，顯示各分量圖像(如 imshow（image）)，以及計算和顯示各分量圖

4、像直方圖。 2、彩色圖像增強實現(xiàn) 對HSI彩色模型圖像的I分量進行對比度拉伸或直方圖均衡化等處理，提高亮度圖像的對比度。對S分量圖像進行適當調整，使圖像色彩鮮艷或柔和。H 分量保持不變。將處理后的圖像轉換成 RGB 類型圖像，并進行顯示。分析處理圖像過程和結果存在的問題。 3、參照“photoshop”軟件，設計圖像處理軟件界面 可設計菜單式界面，在功能較少的情況下，也可以設計按鍵式界面，視 功能多少而定；參考 matlab 軟件中 GUI 設計，學習軟件界面的設計 二. 課程設計原理及設計方案 2.1 彩色圖像基礎 在圖像處理中，顏色的運用主要

5、受兩個因素推動。第一，顏色是一個強有力的描繪子，它常常可簡化目標物的區(qū)分及從場景中抽取目標；第二，人可以辨別幾千種顏色色調和亮度，但相比之下只能辨別幾十種灰度層次。第二個因素對于人工圖像分析特別重要。 雖然人的大腦感知和理解顏色所遵循的過程是一種生理心理現(xiàn)象，這一現(xiàn)象還未被完全了解，但顏色的物理性質可以由實驗和理論結果支持的基本形式來表示。 2.2 彩色模型 色彩模型：RGB模型、CMY模型、CMYK模型、HIS模型、HSV模型、YUV模型、YIQ模型。 2.2.1 RGB模型 國際照明委員會（CIE）規(guī)定以藍（435.8nm）、綠（546.1nm

6、）和紅（700nm）作為主原色。 Matlab中一幅RGB圖可表示為一個M*N*3的3維矩陣。其中每一個彩色像素都在特定空間位置的彩色圖像中對應紅、綠、藍3個分 2.2.2 HSI模型 HSI模型是從人的視覺系統(tǒng)出發(fā)，直接使用顏色三要素色調（Hue）、飽和度（Saturation）和亮度（Intensity）來描述顏色。 -亮度指人眼感覺光的明暗程度。光的能量越大，亮度越大。 -色調由物體反射光線中占優(yōu)勢的波長決定。反映顏色的本質。 -飽和度指顏色的深淺和濃淡程度，飽和度越高，顏色越深。 HIS色彩空間比RGB彩色空間更符合人的視

7、覺特性。亮度和色度具有可分離特性，使得圖像處理和機器視覺中大量灰度處理算法都可在HIS彩色空間中方便使用。 色調： 其中： 飽和度： 強度： 從HSI到RGB的轉換： 在[0,1]內(nèi)給出HSI值，現(xiàn)在要在相同的值域找到RGB值，可利用H值公式。在原始分割中有3個相隔120的扇形。從H乘以360開始，這時色調值返回原來的[0,360]的范圍。 RGB扇區(qū)（0≦H<120）：在H位于這一扇區(qū)時，RGB分量由下時給出：

8、 GB扇區(qū)（120≦H<240）：如果給定的H值在這一扇區(qū)，則首先從H中減去120，即 然后RGB分量為 BR扇區(qū)（240≦H<360）：最后，如果H在這一扇區(qū)，則從H中減去240，即

9、 三. 課程設計的步驟和結果 3.1 采集圖像 利用 imread（）語句讀入圖像，利用彩色圖像模型轉換公式，將 RGB 類型圖像轉換為 HSI 類型圖像，顯示各分量圖像(如 imshow（image）)，以及計算和顯示各分量圖像直方圖。 image=imread(tuxiangzq.jpg); image=im2double(image); [H,S,I]=rgb2hsi(image);

10、 %RGB到HSI的轉換 figure(1); subplot(231); imshow(H); title(HSI H分量圖); subplot(232); imshow(S); title(HSI S分量圖); subplot(233); imshow(I); title(HSI I分量圖); %畫各分量的直方圖 subplot(234); imhist(H); title(H分量的直方圖); subplot(235); imhist(S); title(S分量的直方圖); subplot(236);

11、 imhist(I); title(I分量的直方圖); figure(2); subplot(121); imshow(image); title(原圖); J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); subplot(122); imshow(J) %對比度增強 title(增強對比度后); 3.2 圖像增強 3.2.1 對I分量進行對比度拉伸 對HSI彩色模型圖像的I分量進行對比度拉伸，對S分量圖像進行適當調整，使圖像色彩鮮艷或柔和，H 分量保持不變。將處理后的圖像轉換成 RGB 類型圖像，并進行

12、顯示： image=imread(tuxiangzq.jpg); %采集圖像 image=im2double(image); [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉換 i2 = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); %對I分量進行對比度拉伸 S=imadjust(S,[0.1 0.5],[]); %對S分量進行對比度拉伸 x_hsi=cat(3,H,S,i2); x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉換為RGB空間 figure imshow(x_h_r); title(I分量均衡化);

13、 3.2.2 對I分量進行均衡化 I分量直方圖均衡化，對S分量圖像進行適當調整，使圖像色彩鮮艷或柔和，H 分量保持不變。將處理后的圖像轉換成 RGB 類型圖像，并進行顯示： image=imread(tuxiangzq.jpg); %采集圖像 image=im2double(image); [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉換 i2=histeq(I); %對I分量進行直方圖均衡化，加強對比度 S=imadjust(S,[0.1 0.5],[]); %對S分量進行對比度拉伸 x_hsi=cat(3,H,

14、S,i2); x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉換為RGB空間 figure imshow(x_h_r); title(I分量均衡化); 3.3 界面設計 主要控件程序如下： ①圖像采集 function pushbuttonCJ_Callback(hObject, eventdata, handles) image=imread(tuxiangzq.jpg); image=im2double(image); axes(handles.axes1); imshow(image); title(原圖); ②顯示各分量圖像 functio

15、n pushbuttonFLT_Callback(hObject, eventdata, handles) image=imread(tuxiangzq.jpg); image=im2double(image); [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉換 axes(handles.axes2); imshow(H); title(HSI H分量圖); %figure(2); axes(handles.a

16、xes3); imshow(S); title(HSI S分量圖); %figure(3); axes(handles.axes4); imshow(I); title(HSI I分量圖); ③顯示各分量直方圖 function pushbuttonFLZFT_Callback(hObject, eventdata, handles) image=imread(tuxian

17、gzq.jpg); image=im2double(image); [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉換 axes(handles.axes5); imhist(H); title(H分量的直方圖); axes(handles.axes6); imhist(S); title(S分量的直方圖); axes(handles.axes7); imhist(I); title(I分量的直方圖); ④圖像增強 function pushbuttonZQ_Callback(hObject, eventdata

18、, handles) val = get(handles.popupmenuzq,value); while (val~=0) switch val case 1; image=imread(tuxiangzq.jpg); image=im2double(image); [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉換 i2 = imadjust(I,[0.3 0.7],[]); %對比度拉伸

19、 S=histeq(S); x_hsi=cat(3,H,S,i2); x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉換為RGB空間 axes(handles.axes10); imshow(x_h_r); title(對比度拉伸); break; case 2; image=imread(tuxiangzq.jpg); im

20、age=im2double(image); [H,S,I]=rgb2hsi(image); %RGB到HSI的轉換 i2=histeq(I); %對I分量進行直方圖均衡化，加強對比度 S=histeq(S); x_hsi=cat(3,H,S,i2); x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空間轉換為RGB空間 axes(handles.axes11);

21、 imshow(x_h_r); title(I分量均衡化); break; end end 效果圖如下： 四. 課程設計總結 本文主要介紹了運用MATLAB來實現(xiàn)彩色圖像增強的方法研究?；诓噬珗D像包含豐富的信息，介紹了如何利用圖像處理工具MATLAB來進行彩色圖像增強是有用信息加強，獲得更有價值的圖片和更好的視覺效果。圖像增強的方法有很多種，既可對圖像時域進行處理，也可在頻域中處理。 我在上面的課設中主要對圖像的HSI圖像中的I分量和S分量進行了處理，得到的圖像對比

22、度更強了，色彩更加鮮艷了。從結果分析得出對I分量進行均衡化更能突出圖像主要內(nèi)容；對I分量進行對比度拉伸所得圖像更加清晰一些，對S分量的調整可以改變圖像的色調。 五. 設計體會 通過此次課程設計，了解到MATLAB的諸多強大的數(shù)值處理功能，但是我更想說的是改變了我對設計的認識。以前的我看到別人優(yōu)秀的設計成果，總是會心生欣羨之情，但是那時的我也僅限于此。古語云：紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。以前總是聽別人說：我們通常只是看到了別人的光鮮卻沒有看到別人的汗水。此時此刻，我才真正有點明白這句話的意思了。是的，設計是一個不斷探索的過程，是一個不斷改進的過程。因為面對的是一個未知的世界，所以沒有

23、人告訴你應該怎么辦，或者說你的堅持到底會不會開花結果。但是也正是因了這個未知性，才給這個單調枯燥的設計過程增添了一份神秘，一份獨特的魅力。希望以后的我能逐步學會體驗這份未知的美。最后，對此次課程設計中給予我無私幫助的老師，同學，我謹表示真摯的謝意！ 六. 參考文獻 1 數(shù)字圖像處理（第二版）岡薩雷斯 著，阮秋琦 阮宇智 譯 2 MATLAB數(shù)字圖像處理 .第二版 張德豐 編著 機械工業(yè)出版社 課程設計成績評定表 設計上機驗收成績表 姓名 曾小路 學號 100250131 課題名稱 彩色圖像增強軟件 序號 驗收項目 分值 得分 1 設計內(nèi)容合理、目的明確 10分 2 實現(xiàn)了課程設計的基本要求，演示結果正確 50分 3 對課程設計中所涉及的知識理解正確 10分 4 方案正確，在基本要求基礎上有改進、創(chuàng)新 20分 5 界面設計合理、美觀 10分 總分 100分 課程設計總評分成績表 評 定 項 目 分值 評分成績 1 設計上機驗收成績、答辯 60% 2 設計報告的規(guī)范化、參考文獻充分 30% 3 平時成績 10% 總分 2. 不要自己寫，要利用word來自動生成。詳情請看最后一頁