基于MATLAB数字图像处理平台设计

基于MATLAB数字图像处理平台设计（精选14篇）

篇1：基于MATLAB数字图像处理平台设计

基于Matlab的数字信号处理教学改革与探讨

数字信号处理课程理论性强,实践和应用很广,涉及的.数学理论和公式多,学生在学习过程中难免会感到枯燥.针对这些特点本文提出利用Matlab的强大功能进行计算机辅助课堂教学,将抽象的数学理论用易于理解的图形演示给学生看,即丰富了教师的教学手段,又提高了学生学习效率和积极性.从而有效地提高了教学质量.

作 者：许建霞 作者单位：武汉理工大学信息学院刊 名：中国科技信息英文刊名：CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：“”(12)分类号：G71关键词：数字信号处理 Matlab 教学方法

篇2：基于MATLAB数字图像处理平台设计

关键词:数字信号处理;综合性实验;Matlab

0引言

“数字信号处理”课程的主要内容包括z变换、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、数字滤波器设计和实现以及数字信号处理中的有限字长效应等等［1］。在学习理论知识的同时或之后，引入实验将有助于学生更好地理解和掌握课程内容［2－3］。笔者在教学过程中，设计了Matlab综合性实验。该实验在不失趣味性的同时，能把该课程中许多分散的知识点串接起来。教学实践表明，该实验可以帮助学生更深入地理解本门课程，取得了较好的教学效果。

1综合实验内容设计

笔者所设计的Matlab实验如下:对下式所示的输入信号进行滤波。x=sin(100πt)+sin(480πt)(1)具体步骤为(1)将输入的模拟信号x进行采样和量化，得到12位精度的数字信号;(2)设计一个低通无限冲激响应(IIＲ)滤波器，将输入信号中的240Hz的干扰滤除，要求滤波器的输出信号中240Hz处的噪声功率比50Hz处的信号功率低60dB。(3)设计一个高通有限冲激响应(FIＲ)滤波器，将输入信号中的50Hz的干扰滤除，要求滤波器的输出信号中50Hz处的噪声功率比240Hz处的信号功率低60dB。(4)对于上述两个滤波器，要求:给出理想滤波器的传输函数及频率响应;给出系数量化后所得的新的滤波器的传输函数及频率响应;确定滤波器实现所采用的结构，并给出该结构中所用加法器和乘法器的位数;将输入的数字信号通过前一步实现的滤波器，画出输出信号的频谱，确保滤波器性能满足设计要求。顺利完成上述Matlab实验，需要解决以下问题:(1)采样频率和FFT点数的选取:根据采样定理，采样频率只要不低于信号中所包含的最高频率的两倍，就可以从采样后的离散时间信号中恢复出原始的模拟信号。根据式(1)，采样频率只要不小于480Hz即可。但是当需要使用FFT对信号进行频谱分析时，在确定采样频率时，除了要满足采样定理外，还需要考虑其他条件。例如:在做FFT时，信号频率应为频率分辨率的整数倍，这样才能准确地从频谱中看到该频率信号的功率，避免谱泄漏，即下式中的k应为整数:k=ffs=N(2)其中f，fs和N分别为信号频率、采样频率和FFT的点数。fs/N为频率分辨率，N一般为2的幂次方。在k不为整数时，为了减小谱泄漏的影响，可以在做FFT之前对采样所得的信号进行加窗处理［1］。(2)模数转换器的实现:实验中要求对输入信号进行量化，得到12位精度的数字信号。在将输入信号进行量化时，涉及到如何确定模数转换器的满量程范围、结构、量化方式(舍入还是截断)以及如何进行有符号数的量化等。(3)IIＲ滤波器类型的选择和设计:双线性变换是设计数字IIＲ滤波器的常用方法。它首先要将所要设计的数字滤波器的归一化边界角频率进行预畸变，然后再设计出满足性能要求的模拟滤波器。模拟滤波器有四种类型，分别为巴特沃斯滤波器，切比雪夫I型滤波器、切比雪夫II型滤波器以及椭圆滤波器。只有了解了这四种滤波器的特性，才能根据实际需求来选择合适的滤波器类型。在选择好滤波器类型后，将滤波器的性能指标输入相应的Matlab函数，就可以得到滤波器的传输函数，完成滤波器的设计。以椭圆滤波器为例，可以依次调用函数elli-pord()，函数ellipap()和函数zp2tf()来获得滤波器的阶数、零极点、增益和s域传输函数;也可以直接调用函数ellip()来得到滤波器的s域传输函数。最后再通过调用函数bilinear()得到相应数字滤波器的传输函数。(4)FIＲ滤波器的设计:在用窗函数法来设计FIＲ滤波器时，首先要根据滤波器的性能参数(如过渡带宽度、阻带衰减等)选取合适的窗函数以及确定窗函数的长度，之后将得到的窗函数与理想滤波器的单位脉冲响应序列相乘得到FIＲ滤波器的单位脉冲响应序列。以Kaiser窗为例，在Matlab中，函数kaiserord()用于预估FIＲ滤波器的阶数，函数kaiser()用于产生相应长度的Kaiser窗函数，函数fir1()用于实现采用该Kaiser窗设计的FIＲ滤波器，输出为滤波器的单位脉冲响应序列。(5)滤波器的实现:在用硬件实现滤波器时，必须考虑滤波器的有限字长效应，即滤波器系数的量化、滤波器中加法器和乘法器的有限字长效应以及运算结果的有限字长等等。滤波器的实现结构有直接型、级联型和并联型等。由于IIＲ滤波器存在量化噪声的积累，所以在选择结构时，需要考虑各种结构对有限字长效应的灵敏度。高阶IIＲ滤波器通常采用级联型或并联型结构来实现。Matlab中的函数residuez(B，A)用于计算传输函数B(z)/A(z)的留数、极点和直接项，从而得到有理式的部分分式展开;利用传输函数的部分分式展开，并通过适当的合并，可以得到滤波器的并联型结构。函数tf2sos()则可用于将传输函数转换成二阶节，得到滤波器的级联型结构。图3给出了系数量化前后高通滤波器的频率响应。为了能够判断所设计和实现的滤波器的性能是否达到设计指标，需要对滤波器的输出序列做N点的FFT。这时需要注意两点:一要能正确地区分输出序列中的暂态响应部分和稳态响应部分;二要从稳态响应部分选取连续的N个输出值做N点的FFT。

2教学反馈

根据学生上交的实验报告，从他们所写的实验收获和实验心得可以看出这个实验对他们学好这门功课所起的作用。总结如下:(1)本次实验是FIＲ滤波器与IIＲ滤波器的设计，综合使用了大量数字滤波器的设计方法，比如双线性变换法，窗函数法等，加深了对课堂学习的理论知识的理解，如IIＲ和FIＲ滤波器的优缺点、滤波器的暂态响应和稳态响应、各种模拟滤波器的性能比较以及各种窗函数之间的差异等。(2)学生对采样定理和FFT有了更深的认识，明白了采样频率、FFT点数等对频谱分析结果的影响，并通过不断的摸索与尝试，总结出了使用FFT时的一些注意事项。(3)对数字信号处理中的有限字长效应有了更加直观的体会，认识到在设计滤波器的传输函数时，需要考虑量化对滤波器性能的影响，设计指标需要留出一定的裕量。(4)提高了用Matlab实现数字信号处理功能的能力，包括:熟悉了使用Matlab设计FIＲ和IIＲ滤波器的流程;学会使用Matlab中的一些函数，如fft，cheb1ord，cheby，bilinear，fir1等;学会了用Matlab编写程序来实现指定结构的滤波器;学会了从时域和频域观察滤波器的输出是否正确以及是否达到性能要求等。总而言之，通过这次实验，使学生真正了解了如何利用Matlab来进行滤波器的设计，感觉受益匪浅，对他们学好“数字信号处理”课程很有帮助。

3结语

笔者所设计的基于Matlab的综合性实验涵盖了“数字信号处理”课程中的主要知识点。从学生反馈的意见可以看出，本实验取得了良好的教学效果，这有利于提高学生学习兴趣以及增强他们解决实际问题的能力。

参考文献:

［1］程佩青，数字信号处理教程［M］，北京:清华大学出版社，2007．

［2］曹建玲，刘焕淋，雷宏江．基于MATLAB的“数字信号处理”仿真实验［J］．北京:中国电力教育，2012(32):88－89．

篇3：基于MATLAB数字图像处理平台设计

随着对各城市的主要街路路口、银行、小区、商店、饭店、收费站及重要建筑的管理力度的增大,公安机关分别为这些地方安装了监控系统,但是由于天气恶劣或者曝光不足等,导致监控视频图像不够清晰,这成为公安机关及时掌握有效证据、快速侦破案件的瓶颈。

有的学者提出采用图像去噪和图像去模糊的算法来增强图像的清晰度,但这些算法的前提是假设噪声是理想化的、服从某种统计分布的噪声,或者假设模糊图像是由点扩散函数卷积真实图像得到的。 因此,这些算法只能在一定程度上对理想化的模糊图像去清晰化,而对于实际中的图像,效果不是很理想,而且计算复杂度较大,不便于实时处理。

然而如何把模糊不清的图像资料变得清晰可辨,迄今仍是个世界级的刑侦难题。为此,一些图像处理爱好者设计了相关的软件对模糊图像进行处理,但由于大多为国外产品,受其理论难度大、操作使用说明不清、深入使用拓展空间小等因素影响,在公安的实践中应用不够充分。

Matlab图像处理工具箱正是在这种现实中应运而生,它能够在直观而灵活的环境下,对比较复杂的图像进行较好的处理。通过Matlab图像处理工具箱能够将m语言算法和现存的C程序集成起来,能够将m语言算法和GUIs编译为C/ C+ + 代码,被别的程序使用,还能够发布为一个独立的应用程序。本文在相关研究的基础上,设计了基于Matlab平台的刑侦图像增强系统,以此希望实现公安监控视频的清晰度。

1系统总体设计

通过Matlab平台能够实现一种交互式GUI开发环境,在使用时预先设好各对象相应属性,系统就会给用户提供一个与之对应的界面,这样开发过程就变得明显简单了。本次研究中Matlab图像处理系统包含了三大部分,即主界面、封面、各个子功能界面(如图1)。

2主界面设计

第一步,双击应用程序,出现图1的欢迎界面;第二步,点击“ok”进入软件介绍界面;第三步,点击“开始使用”,进入图像增强子模块,查找图像存储路径,选择待处理的图像,则原始图像显示在屏幕的左侧。然后,从“请选择图像增强的方法” 右侧的下拉菜单中选择合适的方法,则系统后台运行,增强后的图像显示在屏幕的右侧,如图2-4所示。

3图像增强子功能模块设计

图像增强从技术上来说可以分为两大类:空域图像增强(也称时域图形增强) 和频域图像增强。

3.1空域增强算法

空域图像增强是指直接对图像的像素进行处理,也就是改变原始图像中像素的灰度值。这类方法主要是针对图像本身质量较好,又不需要对图像进行修补的场合。空域图像增强技术主要有灰度级变换、直方图处理、图像空域平滑和锐化处理等方法,另外,空域滤波中的模版运算不仅能够增强图像的对比度,而且结合图像中的方向信息还能够修补图像中的一些瑕疵,目前应用也比较广泛。

1)线性增强

线性增强是根据图像的直方图特点, 按照线性映射函数,将图像的灰度范围进行线性的增大或者缩小。但是,往往整幅图像按照同一种线性关系无法做到与实际需要相符合,分段线性灰度增强恰恰解决了这一问题,它可以把原图像灰度范围划分为两段或更多段,如果对某灰度区间感兴趣,就对其增强,相反则可以对其抑制。通过这种方法能够较好地展现用户感兴趣的目标,多用于光线对比强烈的增强中。

分段线性变换的好处就在于能够较好地满足用户需求,根据其需要增强或者抑制灰度区间。通过分段线性法,能够根据实际需要拉伸图像细节灰度级,增强对比度,压缩不需要的细节灰度级。

2)直方图均衡化

直方图均衡化,实际上就是借助灰度变换函数将原图像的直方图修正成灰度均匀分布的直方图,再根据均衡直方图修正原图像。实现直方图均衡化,可以保障最佳的图像效果,包含最多的信息量。它能够实现的基础是累计分布函数,其变换函数是由图像灰度直方图的累积分布函数决定的。它对整幅图像进行同一变换, 即全局直方图均衡化。

因为很多图像灰度区间的集中分布并不宽,造成了图像部分不清晰的现象。 通过直方图均衡化能够均匀分布灰度区间,或者是拉大图像的灰度间距,使得对比度变大了,图像更加清晰了,最终实现了图像的增强。而且从信息论的角度,直方图均衡化后,信息熵增大,图像会包含更多的信息量。

直方图均衡化算法能够较简单的增强图像的对比度,给人以较好的视觉感受。

3)空域滤波

在邻域处理的增强方法的基础上实现了空域滤波,空域滤波实际上就是使用空域模板来处理图像, 使用的模板就是空域滤波器。空域滤波应用某个模版对每个像素点与其周围邻域的所有像素点进行某种确定数学运算,通过这种运算获取这一像素点新的灰度值,输出值情况与这一像素点及与其邻域内的两方面的灰度值相关。这种通过

从处理效果来看,我们将空域滤波分成锐化滤波器和平滑滤波器两种,锐化主要是用来增强图像边缘,更好的识别和处理图像,平滑主要是用来消除某些干扰因素,提高图像质量,使图像得特征表现得更加明显。

3.2频域增强方法

频域图像增强方法是通过傅里叶变换将图像变换至频域,在频域进行各种处理,然后进行傅里叶反变换再回到空域得到增强后的图像。图像频域增强的处理过程如下图所示:

图像在频域中主要的处理方法有低通滤波、高通滤波、带通和带阻滤波以及同态滤波等。低通滤波能够平滑图像,将像素值突变的细节滤掉,即滤除掉高频成分,保留低频成分;而高通滤波能够增强图像,保留像素突变的细节;同态滤波是对图像灰度范围进行调整,通过消除图像上照明不均的问题,增强暗区的图像细节,同时又不损失亮区的图像细节。

系统的频域实现方法主要有巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和指数高通滤波器。

4小结

本系统具有对模糊图像进行清晰化的功能,主要通过各种图像增强算法增加图像的清晰度。图像增强算法包括线性增强、直方图均衡化、空域滤波,巴特沃斯低通滤波、指数低通滤波等。

系统整体界面友好,简单易懂,能在较短的时间内按照用户的具体要求对图像进行增强处理,效果良好,并且系统具有可扩展性。

系统能够在支持Windows xp以上的硬件上平稳运行,处理器要求是1 GHz或更快,RAM要求1 GB RAM(32位)。系统的软件运行环境要求安装有Matlab版本6.5及以上。系统对于软件没有特殊的要求。

摘要：随着监控系统的普及,监控视频成为公安机关及时掌握有效证据的主要来源之一,然而,由于天气恶劣或者曝光不足,使得监控视频图像不够清晰。尽管有一些相关的软件对模糊图像进行处理,但是大多为国外产品,理论难度大,操作使用说明不清,深入使用拓展空间小等缺陷。上述原因严重影响了案件侦破的速度,因此,文中设计了一个基于Matlab平台的刑侦图像增强系统,借助于Matlab的图像处理工具箱,设计简单,处理速度快,界面友好,图像清晰化的效果较明显,并且可以发布为一个独立的应用程序,使用方便。

篇4：基于MATLAB数字图像处理平台设计

【关键词】数字信号处理 Matlab仿真 教学改革

【中图分类号】G71 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）36-0012-01

《数字信号处理》是一门建立在数学基础上的学科，该课程的特点是理论性强、起点高、难度大。同时，该课程又是一门实用性强、涉及知识面广的课程[1]。由于该课程的概念比较抽象，许多理论是基于繁琐的数学理论和推导，容易使学生感到乏味，纯粹把这门课当成是数学课来学习[2]，教学效果不好。

一、数字信号处理教学改革思路

针对《数字信号处理》课程特点，将Matlab仿真应用于该课程的理论教学[3]，结合仿真结果给学生讲解概念、算法，从而加深学生对知识的理解。该教学改革实施从以下几个方面着手：①教材选取，笔者选用的是丛玉良主编的《数字信号处理原理及其Matlab实现》，教材中很多例题都给出了Matlab代码，可供学生参考；②课堂讲解，每讲完一个重要理论后都用Matlab将该理论进行仿真，将结果以数据或图形的方式呈现在学生面前，帮助学生理解理论知识，激发学习兴趣；③实验教学，要求学生编制和调试Matlab程序，独立完成一些难易适中的综合性或设计性实验题，促进对理论知识的理解。

二、基于Matlab的教学实践

鉴于课程特点及教学现状，引入Matlab作为教学辅助工具，在讲解数字信号处理理论推导的基础上，穿插讲解用Matlab制作的示例和仿真，收到了很好的效果。下面以两个经典例子加以说明。

1.DFT与FFT运算量比较

根据理论分析，直接计算N点DFT，需要N2次复数乘法、 N（N-1）次复数加法，而时间抽选奇偶分解的FFT算法，需要 次复数乘法，次复数加法[4]。因此，N值越大，FFT算法越优越，比较DFT和FFT的运算时间代码如下。

N=4096； M=80；

x=[1：M， zeros（1，N-M）]；

t=cputime； y1=fft（x，N）； Time_fft=cputime-t；

t1=cputime； y2=dft（x，N）； Time_dft=cputime-t1；

程序運行结果Time_fft =0.0468，Time_dft =22.5889。可知，计算4096点DFT，利用FFT算法只需0.0468s，直接计算需要22.5889s，即FFT算法比DFT快了482倍，从这个比较结果学生可以体会到FFT算法的重大意义。

2.分析FFT取不同长度时序列频谱的变化

设x（n）是长度为6的矩形序列，分别取其8、32、64点FFT，观察x（n）的频谱变化。

x=ones（1，6）；

N=8；y1=fft（x，N）；

n=0：N-1；subplot（3，1，1）；stem（n，abs（y1），'.k'）；axis（[0，9，0，6]）；

N=32；y2=fft（x，N）；

n=0：N-1；subplot（3，1，2）；stem（n，abs（y2），'.k'）；axis（[0，40，0，6]）；

N=64；y3=fft（x，N）；

n=0：N-1；subplot（3，1，3）；stem（n，abs（y3），'.k'）；axis（[0，80，0，6]）；

运行程序，得到x（n）的频谱如图1所示：

图中第一幅图为N=8时的频谱，由于N值较小，只能看到8个离散的点，不能反映x（n）频谱变化规律；第二幅图为N=32时的频谱，频谱分辨率较N=8时有明显提高，可以粗略看出频谱变化规律；第三幅图为N=64时的频谱，随着N的增大，待分析信号的有效信息也增多，频率分辨率进一步提高，N值越大就越接近序列真正的频谱，因此，验证了“增加信号有效信息长度可以提高频谱分辨率”这一理论。

三、结束语

Matlab语言具有简单易学、上手快等优点， 可以方便地将其引入《数字信号处理》课程教学， 对算法及处理结果作现场仿真，丰富了教学内容，且对于促进学生的感性认识、巩固数字信号处理的理论等方面起到了积极作用。实践证明：该项教学改革实施以后，课堂教学效果有了较大的提高，学生普遍反映学习不再枯燥，很多学生课后都会花时间去琢磨Matlab仿真结果、消化已学知识，学生考试成绩也有了较大提高。

参考文献：

[1]余颖，肖静，刘树博.数字信号处理课程教学改革的探索和实践[J].东华理工大学学 报（社会科学版），2011，30（3）：294-296.

[2]吴瑛，张莉，陈迎春.“数字信号处理”教学改革的几点体会[J].电气电子教学学报，2010，32（6）：14-16.

[3]蔡成林，吴海燕，杨玲.《数字信号处理》教学改革的研究与探索[J].湖南人文科技学院学报，2011，（2）：137-139.

篇5：基于MATLAB数字图像处理平台设计

马 苗

(西安科技学院计算机系 硕士研究生，西安 710054)

摘要：数字水印技术作为数字媒体版权保护的有效办法，近年来在国内外引起了人们极大的兴趣。但是由于数字水印技术涉及到的知识面比较广，即使是专业人员有时也感到力不从心，那么如何选择一种有效的编程工具便成为一个亟待解决的问题。本文从数字水印技术本身的特点、一般模型和典型算法出发，简要地介绍了一种可以快速上手的高效的实用语言――Matlab。最后,作者给出一个用Matlab

实现数字水印实例。

关键词：数字水印 Matlab Visual C++6.0 DWT DCT

1 引言

作为传统加密系统的有效补充办法，从1993年Caronni正式提出数字水印到现在短短几年里，无论是在国内还是在国外对数字水印的研究都引起了人们极大的关注。但数字水印技术的发展还很不成熟，应用也处于初级阶段。在我国，知识产权问题是一个敏感的话题，只有深入开展数字水印技术的.研究，尽快制定我国的版权保护水印标准，才能使我们在未来可能的国际知识产权纠纷中取得主动权。那么

掌握高效的工具，便成为一个必须解决的问题。本文就针对数字水印本身的特点，介绍了一种高效的实用工具――MATLAB。

2 数字水印技术

2.1 数字水印技术的复杂性

数字水印技术涉及到通信理论、编码理论、噪声理论、视听觉感知理论、扩频技术(Spread Spectrum)、信号处理(Signal Processing ) 技术、数字图像处理(Digital Image Processing)技术、多媒体(Multimedia)

技术、模式识别(Pattern Reorganization)技术、算法设计(Algorithm Design)等理论，用到经典的DFT(Discrete Fourier Transform)、DCT(Discrete Cosine Transform)变换和近代最先进的数学工具----小波(Wavelet)。

篇6：基于MATLAB数字图像处理平台设计

摘要：介绍了PWM控制电路的基本构成及工作原理，给出了美国Silicon General公司生产的高性能集成PWM控制器SG3524的引脚排列和功能说明，同时给出了其在不间断电源中的应用电路。

关键词：PWM SG3524 控制器

在没有红外探测器或其它图像采集设备的条件下，可以先开发基于PCI总线的图像处理平台，由计算机模拟图像的生成并完成图像的高速传输，以缩短系统开发周期，使系统灵活、实用、便于进行功能扩展。采用美国TI公司的新一代高性能浮点数字信号处理器TMS320C6701（以下简称C6701）研制了实时图像识别与跟踪处理平台，利用不变矩进行图像识别，采用质心跟踪方案，获得了很好的实验效果。充分发挥了C6701强大的数字信号处理能力，并为后续的研究提供了很好的软硬件平台基础。

1 C6701数字信号处理器简介

C6701芯片内有8个并行处理单元，分为相同的两组。采用甚长指令字VLIW结构，使C6701成为高性能的数字信号处理芯片。其单指令字长为32b，8个指令组成一个指令包，总字长为256b。芯片内部设置了专门的指令分配模块，可以将每个256b指令包同时分配到8个处理单元，8个单元可同时运行。芯片的最高时钟频率达到167MHz，此时浮点运算处理能力可达到1GFLOPS。外部存储器接口EMIF支持8／16／32b数据宽度的各种类型的同步、异步存储器,便于系统扩展。C6701片内有64KB的.数据RAM和64KB的程序RAM；片外存储空间分为4个区（CE0、CE1、CE2、CE3）；有4个相互独立的可编程DMA通道，还有第五个DMA通道可与HPI接口。

2 PCI9054的主要特点及应用

PCI09054是美国PLX公司生产的一种32b 33MHz的PCI总线主控I／O加速器。采用先进的PLX流水线结构；符合PCI本地总线规范2．2版，突发传输速率达到132MB／s；本地总线复用／非复用的32b地址／数据线，有 M、J、C三种工作模式，但C模式的数据和地址总线是非复用的；支持8b、16b、32b外围设备和存储设备，本地总线操作速率高达50MHz；内部有6种可编程的FIFO，可实现零等待的突发传输及本地总线时钟和PCI总线时钟的异步操作，支持主模式、从模式和DMA传输模式。PCI9054是一种性价比高的PCI桥接芯片。

图1给出了PCI总线接口连接图，使用2K的ST93CS56串行EEPROM作为PCI9054的配置芯片，图中双口RAM可设计成32b、16b或8b。PLX9054工作在C模式下。本地总线晶振为30MHz，经过测试PLX9054工作在从模式单字节读写的情况下，本地总线速度已达12MB／s。根据实际图像传输需要（图像大小为256×256，深度为8b的灰度图像）帧频为25帧／s，已经满足需要。为了再提高传输速度，PLX9054可以开发成突发或DMA传输方式。使用CPLD(Xilinx的XC95108)完成

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★ 基于USB总线通信数据采集器的设计与实现

★ 建筑电气工程自动化设计及其实现论文

★ 卷烟机导纸器设计研究的论文

★ 铁路局级的设计与实现论文

★ 无刷直流电机控制体系设计和实现论文

★ 学生学籍管理系统设计与实现论文

★ 出租车智能计价器的设计与实现探讨论文

★ 基于SSH的科研管理系统设计和实现论文

★ 中小企业人力资源信息管理系统设计与实现论文

篇7：基于MATLAB数字图像处理平台设计

图1是该板卡的原理框图。无源雷达接收机输出的中频(30MHz)窄带(带宽为30MHz)窄带(带宽为200kHz)正交信号经过缓冲、滤波后送入A/D变换器AD9051进行高速模数转换。由于采用直接中频带通采样，不但降低了接收机的复杂度，而且减小了接收机的输出噪声电平，有利于提高接收机的灵敏度和动态范围。采用30MHz的采样频率，数据流首先进入FIFO存储器IDT72V255中缓存。当FIFO充满时，EPLD(EMP7128)给TMS3206701 DSP一个外中断信号，启动DSP的DMA传输，将FIFO中的数据快速地传输到DSP片外的同步突发静态存储器(samsung K7A163601M)中。DMA传输结束后，DSP对采样的数据作时-空二维相关处理[1]，处理的结果首先写入双口RAM(IDT70V25)中。PCI总线与双口RAM的数据交换，采用了邮箱寄存器(Mail Box)的方式进行。具体实现如下：先在双口RAM中的某一固定的地址定义一个存储单元作为双方通信的“邮箱”，该存储单元被答作邮箱寄存器。数据通信的发起方先检查邮箱寄存器是否为空，如果邮箱寄存器是空的，则将数据写入双口RAM中;否则就等待邮箱寄存器为空。数据的接收方不断地查询邮箱寄存器，如果发现邮箱寄存器的值为非空，则将双口RAM中的数据读入，同时将邮相寄存器置为空值。利用这种方法的优点是无需外加数据通信握手信号和逻辑

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篇8：基于MATLAB数字图像处理平台设计

“数字信号处理”课程主要学习离散时间信号及系统、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、chirpZ变换、IIR滤波器和FIR滤波器两大数字滤波器的设计及数字滤波器网络结构等内容,是一门以算法为核心的理论性很强的学科,数学是它的理论基础,同时又与最优控制、通信理论、故障诊断等紧紧相连,其算法实现还和计算机科学密不可分。此外,由于这门课涉及到大量抽象的概念和繁琐的数值计算,学生学习时缺少实践,因此学生对该课程普遍有畏难情绪,感到颇为枯燥乏味、抽象难学。

解决这个问题的一条有效途径就是在实践环节中,借助有力的计算机辅助工具,帮助学生化难为易,绕过理论学习中的障碍,更好地理解概念;另一方面将数字信号处理领域的先进技术引入到实践环节中,这样既可以使学生学以致用,又可开阔学生的知识面,激发出浓厚的学习兴趣。鉴于以上考虑,我们在数字信号处理课的实践环节———数字信号处理课程设计中安排了基于MATLAB的数字水印算法的研究与实现。

1 MATLAB软件简介

MATLAB是美国Mathworks公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件。它集数值计算、符号运算、图形处理等强大功能于一体,为用户提供友好的工作平台和编程环境。特别是MATLAB还具有数字信号处理软件包,可以很方便地进行数字信号处理方面的有关运算和系统设计、仿真。选择MATLAB语言完成数字信号处理课程设计能够节省大量机时,使学生把重点放到理解新的、困难的概念上而不是编程上。

本课程设计主要用到了MATLAB的以下功能:初等数学运算、数据输入输出、图像显示、多维数组操作、DFT(离散傅立叶变换)、DCT(离散余弦变换)、信号产生。充分挖掘MATLAB在数字信号处理中的开发作用,可以极大地提高设计的效率。

2 数字水印技术

数字水印就是一种将特制的不可见的标记,利用数字内嵌的方法隐藏在数字图像、声音、视频等数字产品中,可以确定版权拥有者、认证多媒体来源的真实性、识别购买者、提供关于数字内容的其他附加信息、确认所有权认证和跟踪侵权行为。数字水印技术作为一种保护数字产品的重要手段,自问世以来一直是多媒体信息安全领域的研究热点。而数字信号处理理论恰恰是这一热门技术的重要的理论基础。

数字水印过程分为水印嵌入和水印提取两个阶段。水印嵌入是利用水印嵌入算法将水印信息加入到载体数据中,从而得到含水印的数据。水印提取则是利用水印提取算法将水印信息从含水印的数据当中恢复出来。衡量数字水印性能的两个重要指标是:不可见性(即水印不易被察觉)和鲁棒性(即水印不易被破坏),都和水印算法有关。本课程设计将对这两个性能进行研究。数字水印算法可划分为空域数字水印和变换域数字水印。空域数字水印是直接在信号空间上叠加水印信息,算法简单,但其鲁棒性较弱。变换域数字水印是先将数据做某种变换,然后通过改变变换域(DFT,DCT和DWT)的一些系数来隐藏水印信息。变换域数字水印能较好地利用人类视觉、听觉系统的特性,具有较强的鲁棒性,因而越来越受到人们的重视。本课程设计采用DFT、DCT两种变换域数字水印算法。

3 课程设计方案

本课程设计的题目是“基于MATLAB的数字水印算法研究与实现”。通过本课程设计,学生能够很好地掌握MATLAB软件的使用,深入学习“数字信号处理”课程的相关概念及算法,特别是DFT、DCT变换及其应用,并且能够了解到数字信号处理在实际中的应用。在巩固前期理论学习的同时,为今后的深入研究奠定良好的基础。具体设计方案及内容如下。

3.1 设计方案

水印方案如图1所示。

水印的嵌入过程分为四步:对载体图像f做DFT;为了提高安全性,以密钥K为种子对水印数据随机置乱;根据置乱后的水印数据W'(ij),利用邻近值算法,修改载体图像的DFT中低频系数的幅度,嵌入水印信息,DFT系数的相位保持不变;最后,对修改后的DFT变换域系数,做IDFT,恢复出含水印图像。

水印的提取过程是水印嵌入过程的逆操作,具体步骤:对受到攻击(压缩、加噪)的含水印图像fWc计算其DFT;利用邻近值算法,从DFT的中低频系数中提取出置乱后的水印信息;以密钥K为种子,对置乱后的水印信息进行置乱恢复,提取出受到攻击后的水印Wc。

3.2 相关说明

水印方案中用到的离散傅立叶变换为二维DFT,对于N×N的数字图像f(x,y),其二维DFT变换公式如式(1),

反变换公式如式(2)。

在水印方案中还会用到DCT代替DFT,DCT变换公式如式(3)。

反变换公式如式(4)。

其中,

方案中用到的邻近值算法,实际上是一种量化的方法,邻近值算法的思想是:对于给定的步长a,当W'(ij)=1时,修改变换域系数F(i,j)的值,使得F(i,j)等于与F(i,j)距离最近的的偶数倍的值;当W'(ij)=0时,修改F(i,j)的值,使得F(i,j)等于与F(i,j)距离最近的a的奇数倍的值。

3.3 实验内容

1)完成水印的嵌入和提取,载体图像Lena大小为128×128像素,水印数据是一个大小为30×30像素的二值图像;

2)鲁棒性的测试,对含水印图像进行JPEG压缩(quality分别设置为90、80、75)、加噪(噪声方差分别设置为0.0001、0.0002、0.0003)等操作后,提取水印结果并分析鲁棒性;

3)改变步长因子a,分析a对水印的不可见性及鲁棒性的影响;

4)将水印嵌入域从DFT域变为DCT域,分析相应性能。

3.4 学生完成情况

在本课程设计中,大部分学生能够利用MATLAB提供的函数编程完成水印的嵌入及提取过程,编制出主函数EmbedMarkDFT、ExtrMarkDFT、EmbedMarkDCT、ExtrMarkDCT,及子函数Disorder和Reorder,其中EmbedMarkDFT和ExtrMarkDFT用于实现DFT水印算法,EmbedMarkDCT和ExtrMarkDCT用于实现DCT水印算法,Disorder和Reorder完成置乱处理和置乱恢复。

通过测试得出步长因子对不可见性和鲁棒性都有影响,测试结果如图2所示,图(a)为载体图像Lena,图(b)为水印图像,图(c)、图(d)分别为步长因子取2000、6000时的含水印图像,图(e)、图(f)分别为步长因子取2000、6000时,在受到方差为0.0002的高斯噪声干扰后的水印检测结果。由此可见,步长因子过大不可见性降低,过小鲁棒性能下降,因此步长因子的选择应根据载体图像的特点折衷考虑。

将DFT、DCT水印算法的鲁棒性加以比较,后者优于前者,水印检测结果如图3所示,图(a)、图(b)分别为采用DFT、DCT水印算法的含水印图像,在受到方差为0.0003的高斯噪声干扰后检测出的水印图像,图(c)、图(d)分别为采用DFT、DCT水印算法的含水印图像,在受到压缩质量为80的JPEG压缩后检测出的水印图像。

4 结束语

实践证明,采用MATLAB语言,可以使学生很方便地掌握编程方法和解决问题的技巧,加快学习速度,增加了对课堂抽象概念的理解。将前沿技术——数字水印技术引入到课程设计中,扩大了学生的知识面,帮助学生将理论知识与实际应用紧密地结合起来,有利于引导学生追踪新技术、新理论。在数字水印算法中用到了二维DFT、DCT变换,使学生加深了对这两个重要变换及其性质的理解,并对它们在实际中的应用有了初步的认识。另外,本课程设计还促进了学生对信息安全及处理领域相关知识的学习,如加密理论、量化理论。

总之,借助计算机辅助工具、结合前沿技术来设计安排学生的实践环节,是克服“数字信号处理”课程教学难点、改善教学效果的有效手段。

参考文献

[1]胡广书.数字信号处理——理论、算法、实现[M].北京:清华大学出版社,1997.

[2]陈怀琛,吴大正,高西全.MATLAB及其在电子信息课程中的应用[M].北京:电子工业出版社,2002.

[3]余成波,杨菁,杨如民,等.数字信号处理及MATLAB实现[M].北京:清华大学出版社,2005.

[4]Hartung F,Kutter M.Multimedia Watermarking Techniques[J].Proc.IEEE,1999,87(7):1079-1107.

[5]张荣,陈勇跃.数字水印技术在电子信息安全中的应用[J].情报科学,2005,23(1):140-143.

篇9：基于MATLAB数字图像处理平台设计

摘 要：火电机组的控制系统是电厂实现自动化控制的关键所在，控制系统的优劣决定了自动化水平面的高低。本文从实际应用的角度阐述了使用MATLAB及SIMULINK工具箱设计自动控制回路的实施方法，充分说明了计算机仿真技术的发展为控制系统的设计与分析提供了越来越便利的条件，控制系统及控制对象等建模工作可以做得更加精准和实用。

关键词：MATLAB；SIMULINK；自动控制；仿真

1 概述

随着电力事业的不断发展，电网的稳定性变得越来越重要，因而，对火电机组的自动控制系统的要求越来越高。电网公司对火电机组的负荷升降速率、一次调频等指标提出了越来越高的要求。但由于很多电厂的自动控制回路设计不合理或者因为机组经过检修后工况变化造成控制参数不匹配等原因，导致控制效果很差，以致于经常被电网公司考核。因此，重新对电厂的控制回路进行设计及优化显得尤为重要。

经过多年的研究，我们掌握了一些利用MATLAB及SIMULINK工具箱设计自动控制回路的方法，方便实用且投运后的控制效果很好。

2 MATLAB仿真平台设计自动控制系统概述

2.1 利用MATLAB平台开发的优化软件

经过近年来的MATLAB仿真设计和现场实际测试，我们成功地开发了多个自动优化控制回路软件。在这些成型的自动优化控制回路软件基础上可以根据不同现场的不同机组进行参数微调即可应用，极大地方便了自动优化调试工作。目前，已开发的自动优化控制回路软件包括：主汽温优化软件、协调控制系统优化软件、凝结水节流优化软件等。这些优化软件按照不同机组类型和不同机组容量分别进行了建模和仿真，具有适用性强、操作方便的特点。

2.2 优化软件在MATLAB中的使用方法

对已开发的自动优化控制回路优化软件使用的方法比较简单，按照如下步骤进行操作：

①在WINDOWS环境中，双击MATLABR2012b图标，运行MATLAB。

②MATLABR2012b运行后出现主界面。

③在快捷工具栏“Current Folder（当前文件夹）”中，选择“Browse for Folder（浏览文件夹）”，选择已编制好的“优化软件文件夹”。

④在MATLAB环境中“Command Windows（命令窗）”内输入，“优化软件名”后按“Enter”键运行，即可弹出对应优化软件名功能的仿真界面。

⑤这些软件是基于MATLAB中SIMULINK环境开发的。仿真功能的基本界面为SIMULINK界面。因此这些软件的所有操作均符合MATLAB中SIMULINK环境下的基本操作。

⑥这些软件涉及SIMULINK基本设置为“Simulation->Configuration Parameters”，如图1所示，其中包括：“Start time（开始时间）”，“Stop time（结束时间）”，“Max step size（最大步距）”，“Min step size（最小步距）”。

⑦“Start time（开始时间）”和“Stop time（结束时间）”决定了仿真时间，开始时间一般从0秒开始，结束时间需要观察系统仿真过程是否结束。协调控制系统优化软件仿真时Stop time要设置得长一点，其他可以短一点。

⑧“Max step size（最大步距）”和“Min step size（最小步距）”一般和机组DCS中控制器的执行周期相同，例如控制器的执行周期为500ms，则可以分别设置0.5和0.25。

⑨开始仿真。单击工具栏中“Start simulation”。

3 MATLAB仿真平台设计自动控制回路的实际应用

为了设计更实用的自动控制回路，我们采集了大量机组运行的实际数据进行分析，通过机组现场实际历史数据建立控制对象的数学模型，并根据数学模型设置控制器闭环控制系统的参数。

在主汽温控制系统进行控制回路设计时，我们对导前区和惰性区的控制对象模型和控制器模型都进行了搭建。图2是实际主汽温变化值曲线与导前汽温变化值经过惰性区对象模型后曲线对比的仿真软件，该软件仿真的目的是验证主汽温惰性区数学模型的准确性。主汽温和导前汽温的数据均为机组实际数据导出后整理的标准格式数据。

图3中紫色为实际主汽温变化值曲线，黄色为导前汽温变化值经过惰性区对象模型后曲线。由图3可以看出两条曲线的相位和幅值很接近，说明惰性区对象模型建立的较为准确。如果为了对象模型更准确，我们可以继续调整惰性区的时间常数T和对象增益K。图3中时间常数T和对象增益K分别为30和1，可以分别单独改变其中一个，然后进行仿真曲线对比，曲线形态越接近，说明时间常数T和对象增益K越准确，然后适当修正控制回路参数，这样取得的控制效果会更好。

在协调控制系统进行控制回路优化设计时，我们对汽机、锅炉的对象模型、汽机主控模型、锅炉主控模型都进行了搭建。图4为通过某电厂现场数据建立的协调控制系统对象模型及控制模型，并根据对象模型配置控制器参数，在进行了MATLAB仿真后仿真效果良好。实际应用中，我们把仿真控制回路移植到现场DCS或PLC逻辑中，逻辑组态和PID参数基本上可以参照仿真模型。

4 仿真优化软件投入实际运行后的效果分析

目前，我们对不同容量的汽包炉和直流炉的主汽温模型、协调控制系统模型都进行了搭建。仿真模型中的逻辑组态和PID参数都可以直接移植到现场DCS或PLC逻辑中，实际控制效果非常好。图5是某电厂660MW超临界机组采用MATLAB仿真平台设计的自动控制回路后主要运行参数曲线。

图5中关键技术指标为：

①负荷变化范围：475MW-585MW，即110MW，第一阶段；585MW-550MW，即35MW，第二阶段。

②负荷变化速率：13.2MW/min，即2%Pe/min。

③最大负荷偏差：±4MW。

④最大压力偏差：±0.8MPa。

⑤最大中间点焓偏差：±80kJ/kg。

自动控制指标良好。最大压力偏差点和最大中间点焓偏差点出现在第一阶段负荷扰动尚未完全稳定而开始第二阶段负荷扰动时。两项控制作用相互叠加，对机组和控制系统性能是一种严峻的考验。

5 结束语

基于MATLAB仿真平台设计自动控制回路是目前自动控制系统优化的新思路，但在今后的应用会越来越多。随着现代控制理论以及更为复杂的控制算法的应用，借助MATLAB辅助设计自动控制回路更具有快速性和通用性的优点。

参考文献：

[1]刘卫国.MATLAB程序设计与应用[M].北京：高等教育出版社，2002.

[2]刘卫国.科学计算与MATLAB语言[M].北京：中国铁道出版社，2000.

[3]田亮.单元机组简化非线性动态模型[D].保定：华北电力大学，2005.

作者简介：

杨伴龙（1978—），男，工程师，工学学士，北京源深节能技术有限责任公司科技分公司任职，主要研究方向：工程过程建模与优化、智能优化理论及应用。

鲁艳丽（1981—），女，工程师，工学学士，从事火电机组热控检修及调试工作。

李振华（1978—），男，高级工程师，硕士，从事火电机组热控管理及调试工作。

赵民政（1981—），男，工程师，硕士，从事火电机组热控管理及调试工作。

篇10：基于MATLAB数字图像处理平台设计

基于Matlab的快鸟影像主成分处理研究

文中以Matlab软件为基础对快鸟影像进行主成分处理,处理之前在ERDAS8.5中对快鸟影像格式进行变换,从11bit变换为8bit,然后再输出为Matlab软件能够接收的jpg格式图像文件.经在Matlab软件中进行主成分处理得:第一主成分的贡献率为88.72%,第二主成分为10.13%,第三主成分为1.15%,第四主成分近似为0.为进行分辨率的融合,以全色波段替代第一主成分量,进行主成分的逆变换,并输出了PCA123、PCA432、PCA421三景假彩色图像,其联合信息熵以PCA432最大为15.1160,次之PCA421为15.1103,PCA123最小仅为12.6419,该值与没有进行主成变换的`假彩色421、真彩色321接近,说明主成分处理以后,输出波段的选择也非常重要.

作 者：马友平Ma Youping 作者单位：湖北民族学院生物科学与技术学院,湖北,恩施,445000刊 名：矿山测量英文刊名：MINE SURVEYING年，卷(期)：“”(5)分类号：P237关键词：Matlab 快鸟影像 主成分

篇11：基于MATLAB数字图像处理平台设计

基于MATLAB的DCT变换在JPEG图像压缩中的应用

介绍了JPEG图像压缩算法,并在MATLAB数学分析工具环境下从实验角度出发,较为直观地探讨了DCT在JPEG图像压缩中的应用.仿真实验表明,用MATLAB来实现离散余弦变换的.图像压缩,具有方法简单、速度快、误差小的优点,大大提高了图像压缩的效率和精度.

作 者：李秀敏 万里青 周拥军 LI Xiu-min WAN li-qing ZHOU Yong-jun  作者单位：李秀敏,万里青,LI Xiu-min,WAN li-qing(河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,471003)

周拥军,ZHOU Yong-jun(中航一集团洛阳电光设备研究所,河南,洛阳,471009)

刊 名：电光与控制  ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 12(2) 分类号：V271.4 TN391.9 关键词：MATLAB软件   DCT变换   JPEG标准   图像压缩  

篇12：《数字图像处理》综合设计

学习委员以班级为单位刻录成光盘，每个人建立一个目录，目录名为(学号＋姓名)如：0804631001赵书红

个人目录中要上交的文件：程序源文件＋设计报告 只交电子版，不需打印。以上工作务必于14周前完成。

1,设计目的

提高分析问题,解决问题的能力,进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法.熟悉掌握一门计算机语言,可以进行数字图像的应用处理的开发设计.2,设计选题

2.1 【选题一】简单图像处理系统

整个系统要完成的基本功能大致如下: 1能对图像文件(bmp, jpg, tiff, gif等)进行打开,保存,另存,退出等功能操作;2数字图像的统计信息功能:包括直方图的统计及绘制等;3数字图像的增强处理功能:(1)空域中的运算,各种空间域平滑算法(如局部平滑滤波法,中值滤波等),锐化算法(如梯度锐化法,高通滤波等)4,图像分割:(1)点,线(hough变换检测直线),及边缘检测(梯度算子,拉普拉斯算子等);(2)区域分割包括阈值分割,区域生长,分裂合并等;5,数字图像的变换:普通傅立叶变换(ft)与逆变换(ift),快速傅立叶变换(fft)与逆变换(ifft),离散余弦变换(DCT),小波变换等.6,二值图像处理:膨胀,腐蚀,开运算与比运算.在实现整个系统的时候,必须有1,2,3中的这些基本内容,可以根据个人兴趣增加其他的内容.2.2【课程设计选题二】汽车车牌中的数字识别 整个系统要完成的基本功能大致如下: 1,能对图像文件(bmp, jpg, tiff, gif等)进行打开,保存,另存,打印,退出等功能操作;2,图像预处理功能:(1)直方图的统计及绘制,根据此找到图像的阈值点;(2)可将图像的各种几何矫正变换;(3)彩色图像的灰度化变换等,一般灰度图像的二值化处理等;(4)数字图像的增强处理功能:空域中的点运算,直方图的均衡化,各种空间域平滑算法(如局部平滑滤波法,中值滤波等),锐化算法(如梯度锐化法,高通滤波等);色彩增强:伪彩色增强,真彩色增强等;3, 车牌的定位 4,字符识别(1)模板匹配;(2)神经网络;此系统主要是对含有汽车车牌的图像进行处理,并对车牌中的数字字符进行识别.3, 课程设计方案制定

1,程序运行环境是Windows平台.2,开发工具选用VC++等都可以.3,以组件化的思想构建整个软件系统.具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分.4,课程设计的一般步骤

选题与搜集资料:选择课题,进行系统调查,搜集资料.分析与设计:根据搜集的资料,进行功能分析,并对系统功能与模块划分等设计.程序设计:运用掌握的语言,编写程序,实现所设计的功能.调试与测试:自行调试程序,同学之间交叉测试程序,并记录测试情况.验收与评分:指导教师对每个成员开发的程序进行综合验收,结合设计报告,根据课程设计成绩的评定方法,评出成绩.5,要求

5.1总体要求

1,要充分认识课程设计对培养自己的重要性,认真做好设计前的各项准备工作.尤其是对编程软件的使用有基本的认识.2,独立按时完成规定的工作任务,不得弄虚作假,不准抄袭他人内容,否则成绩以不及格计.5.2实施要求

1,理解各种图像处理方法确切意义.2,独立进行方案的制定,系统结构设计要合理.3,在写课设报告时,必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明.4,通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性.5.3 课程设计报告的内容及要求 学生应在规定的时间内完成课程设计报告一份(字数不限),报告的内容和要求如下

5.3.1 报告的格式内容如下: 1.目的与要求

这部分主要说明本课程设计的目的,任务和要求;2.设计的内容

介绍系统中所设计的主要功能和原理方法;3.总体方案设计

根据课程设计的具体情况,描述系统的具体构架,包括:功能模块的划分,系统运行的环境,选用的工具及主要实现功能的原理.4.各个功能模块的主要实现程序

主要的功能实现和函数要进行详细的说明,包括其用法,使用范围,及参数等.5.测试和调试

按课程设计要求,选用多幅图像对程序进行测试,并提供系统的主要功能实现的效果图.并在调试中发现的问题做说明.6.课程设计总结与体会

主要说明设计中学到的东西和取得的经验总结,心得体会.7.参考文献

写出具体的主要参考文献,标明其作者,出处,年代,若是期刊文章,还需要给出期刊名.网络的文章要给出网址.5.3.2 报告要求

1,必须按照以上格式书写报告.2,必须对课程设计总体方案进行说明.3,说明各个功能模块的具体实现,对用到的主要函数及参数要做具体的说明,.4,不要在报告中粘贴程序代码

6,课程设计的质量标准与成绩评定

篇13：基于MATLAB数字图像处理平台设计

1 MATLAB图像处理的特点

MATLAB是由美国MathWorks公司推出的一款主要用于数学计算和图像处理的软件。经过多年的实践应用MATLAB已经成为目前工程中最重要的图像处理软件。

MATLAB图像处理工具箱是利用MATLAB强大的数学计算能力, 为广大用户提供了一套全方位的参照标准算法和图形工具, 用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。MATLAB图像处理工具箱函数主要包括以下15类: (1) 图像显示函数; (2) 图像文件输入、输出函数; (3) 图像几何操作函数; (4) 图像像素值及统计函数; (5) 图像分析函数; (6) 图像增强函数; (7) 线性滤波函数; (8) 二维线性滤波设计函数; (9) 图像变换函数; (10) 图像邻块及块操作函数; (11) 二值图像操作函数; (12) 基于区域的图像处理函数; (13) 颜色图像操作函数; (14) 颜色空间转换函数; (15) 图像类型和类型转换函数。

MATLAB图像处理工具箱能提供的图像处理非常的广泛, 主要包括:图像数据的读取和保存、图像的显示、创建用户接口, 实现交互操作、图像的几何变换、图像滤波器设计及线性滤波、形态学图形处理、图像域变换、图像增强、图像分析、图像合成、图像配准、图像分割、图像ROI处理、图像恢复、彩色图像处理、邻域和块处理等。

利用图像处理工具箱, 人们能够在不必考虑图像的格式、内容、读写、显示等这些图像自身包涵的细节, 把主要的精力放在对图像算法的研究上, 进而能够大幅度的提高工作效率。并且, 我们在对这些算法进行测试时既能够得到理想的数据, 又能得到直观的图示。

下面将通过一些例子来简单的介绍利用MATLAB进行数字图像处理的方法。

2 图像增强

2.1 直方图均衡实现图像增强

图像增强的目的是运用当前的技术去改善图像的视觉效果进而将图像转化成一种更适合人眼观察和机器自动分析的形式。直方图均衡化是常用的一种图像增强方法。采用直方图修整可以使原图像灰度集中的区域拉开或使灰度分布均匀, 增大反差, 使图像的细节更加清晰, 进而达到增强图像的目的。

下面是用MATLAB对图像“coins”进行的直方图均衡化增强效果对比图, 如图1所示。

具体对应的MATLAB语言实现的源程序以及主要注解如下

I=imread ('coins.png') ;%读入要处理的图像文件。

M=histeq (I, 64) ;%对图像进行直方图均衡化处理, 指定均衡化后的灰度为64。

subplot (2, 2, 1) , imshow (I) , title ('原始图像') ;%显示原始图像。

subplot (2, , 2, 2) , imhist (I, 64) , title ('原始直方图') ;%显示原始直方图。

subplot (2, 2, 3) , imshow (M) , title ('直方图均衡化后的图像') ;%显示均衡化后的图像。

subplot (2, 2, 4) , imhist (M, 64) , title ('直方图均衡化后的直方图') ;%显示均衡化后的直方图。

通过对两幅图的对比可以很清晰的看出进行均衡化的图像变得清晰, 直方图的形状更加理想。

2.2 非线性空域滤波实现图像增强

空域滤波是空域图像增强的一种常用的方法。空域滤波是对图像中每个像素为中心的邻域进行一系列的运算, 最终将得到的结果替换原来的像素值。空域滤波一般分为线性空域滤波和非线性空域滤波。线性平均滤波是一种最常用的线性空域滤波。线性平均滤波实际是一种低通滤波, 信号的低频部分通过, 阻止高频部分通过。由于图像的边缘处于高频部分, 因此线性平均滤波后, 会造成图像边缘的模糊。非线性空域滤波主要包括中值滤波、顺序统计滤波和自适应滤波等。中值滤波能够保护边缘的非线性图像平滑。

下面是用MATLAB对图像“coins”进行的中值滤波增强效果对比图, 如图2所示。

具体对应的MATLAB语言实现的源程序以及主要注解如下

通过对以上图片的对比, 经过MATLAB中值滤波处理后的图像轮廓更加清晰。不同的模板得到的清晰度也有所差别。

3 边缘检测

边缘检测是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现的。图像的边缘中包含许多对图像分析, 目标识别有价值的信息, 合理的利用物体和背景在某种图像特征的差异能够准确的将目标和背景区分开来。边缘检测包含两个基本内容:一是抽取反映灰度变化的边缘点;二是剔除某些边界点或填补边界间断点, 并将这些边缘连接成完整的线。常见的边缘检测方法有:微分算子、Canny算子和LOG算子等。常用的微分算子有Sobel算子、Roberts算子Prewit算子等。

Canny算子边缘检测

Canny算子的具有低误码率、高定位精度和抑制虚假边缘等优点。

LOG算子边缘检测

拉普拉斯算子是一种不依赖于边缘方向的二阶微分算子, 它具有旋转不变的性质, 在图像处理中经常被用来提取图像的边缘。

下面是用MATLAB对图像“lena”进行的LOG算子边缘检测

下面是用MATLAB对图像“lena”进行的Canny算子边缘检测, 如图3所示

具体对应的MATLAB语言实现的源程序以及主要注解如下

4 结论

利用MATLAB进行图像处理, 操作方便, 简单快捷, 能够快速、高效得到理想的预期效果。其中图像处理工具箱几乎包含了所以的常用的图像处理方法, 同时工具箱也具有开放性, 能够让人们直接利用现有的方法进行图像处理, 也可以更改代码进而改进函数功能。本文只是简单的介绍了一些例子, MATLAB本身还包含一系列复杂的图像处理命令。总之, MATLAB作为一个强大的数据处理软件为我们在图像处理方向的研究提供了极大的方便。

参考文献

[1]高成.MATLAB图像处理与应用[M].北京.国防工业出版社, 2007, 04.

[2]杨丹, 赵海滨, 龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].北京:清华大学出版社, 2013, 07.

[3]王秋雨.MATLAB图像处理的几个应用实例[J].福建电脑.2011, 11, 6-7.

[4]于广州, 杨秀娟.MATLAB在图像处理中的应用[J].中国校外教育2009, 02, 166-167.

篇14：基于MATLAB的图像复原设计

关键词：图像复原 MATLAB GUI

在实际的日常生活中，人们要接触很多图像，画面。而在景物成像这个过程里可能会出现模糊、失真或混入噪声，最终导致图像质量下降，这种现象称为图像“退化”。因此我们可以采取一些技术手段来尽量减少甚至消除图像质量的下降，还原图像的本来面目，这就是图像复原。

引起图像模糊有多种多样的原因，举例来说有运动引起的，高斯噪声引起的，斑点噪声引起的，椒盐噪声引起的等等。

图像复原的算法：数字图像复原问题实际上是在一定的准则下，采用数学最优化方法从退化的图像去推测原图像的估计问题。不同的准则及不同的数学最优化方法就形成了各种各样的算法。常见的复原方法有，逆滤波复原算法，维纳滤波复原算法，盲卷积滤波复原算法，约束最小二乘滤波复原算法等等。

图像复原是图像处理中的重要技术。图像复原的可以在某种意义上对图像进行改进，既可以改善图像的视觉效果，又能够便于后续处理。图像复原在电子监视、医疗摄像等领域具有重要的用途。

MATLAB既能进行科学计算，又能开发出所需的图形界面。图形用户界面（GUI）是由光标、菜单、按键、窗口、文字说明等对象构成的一个用户界面。

MATLAB语言有着和其他高级语言不同的特点，同时它也被称为第四代计算机语言，MATLAB语言的最大特点是简单和直接。MATLAB语言中丰富的函数使得开发者无须重复编程，只要简单的调用就可，它让人们从原本繁琐的程序代码中解放了出来。

下面来介绍一下实现图像模糊来然后通过调用MATLAB图像复原函数来检测复原功能。

（1）运动引起的图像模糊：

subplot（'axes1'）；

hold off；

global A；

global B；

xy=inputdlg（{'LEN'；'THETA'}，'please input'）%參数输入

end

H=fspecial（'motion'，x，y）；%点扩展函数

MotionBlur=imfilter（A，H，'replicate'）；%产生运动模糊图像

B=MotionBlur；

imshow（B）；%显示图像

figure；

subplot（1，2，1），imshow（A），title（'模糊前'）；

subplot（1，2，2），imshow（B），title（'运动模糊后'）；

实现图像复原

（2）逆滤波复原算法：

subplot（'axes1'）；

hold off；

global A；

global B；

xy=inputdlg（{'LEN'；'THETA'}，'please input'）%参数输入

end

PSF=fspecial（'motion'，x，y）；%点扩展函数

[J P]=deconvblind（A，PSF，30）；%逆滤波复原

B=J；

imshow（B）；%显示处理后的图像

figure；

subplot（1，2，1），imshow（A），title（'逆滤波处理前'）；

subplot（1，2，2），imshow（B），title（'逆滤波处理后'）；

（3）维纳滤波复原：

subplot（'axes1'）；

hold off；

global A；

global B；

xy=inputdlg（{'LEN'；'THETA'}，'please input'）%参数输入

end

PSF=fspecial（'motion'，x，y）；%点扩展函数

Blurred=imfilter（A，PSF，'circular'，'conv'）；%模糊化

wnr=deconvwnr（Blurred，PSF）；%维纳滤波复原

B=wnr；

imshow（B）；%显示处理后的图像

figure；

subplot（1，2，1），imshow（A），title（'维纳滤波前'）；

subplot（1，2，2），imshow（B），title（'维纳滤波后'）；

在实际的检测中我们发现采用维纳滤波复原可以取得比较好的效果，这个算法可以使估计的点扩散函数值更加接近它的真实值。在我们知道模糊图像的点扩展函数的情况下，可以调用常规的图像复原算法；而现实里还会遇见不知道点扩展函数的情况，这个时候我们就可以利用盲卷积复原算法。它是利用原始图像模糊，同时进行清晰图像的恢复和点扩展函数计算的一种方法。因此，盲卷积复原算法的优点就是，对失真情况还未知的情形下，仍然能够操作恢复模糊图像。

经过测试证明，matlab具有强大的功能，尤其在图像处理方面具有优势。本文只涉及了其中的一小部分进行应用，但已经足以看出matlab处理图像的快速和高效。

参考文献：

[1]贺兴华.MATLAB7.x图像处理[M].人民邮电出版社.2006

[2]姚敏.数字图像处理[M].机械工业出版社.2007