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    导读

    以数字图像处理系统设计为例,介绍GUI系统的设计流程,同时提供两者的设计经验,如需详细了解,请下载相关资源,资源中有完整的代码和详细的实验设计报告。

    数字图像处理系统

    该系统基本涵盖了所有需要实现的图像处理功能:

    1. 灰度化变换、剪切、加噪和模糊处理;
    2. 空域点处理中的图像反转、线性变换、对数变换、幂函数变换、均衡化增强;
    3. 空域滤波中的均值滤波、中值滤波、加权滤波、Robert算子、Sobel算子、Laplace算子;
    4. 频域滤波中的低通滤波和高通滤波;
    5. 傅里叶变换中正变换和逆变换;
    6. 人工选择阈值分割和自动阈值分割;
    7. 形态学运算。

    其整体框架如图所示:

            其所有功能细节以及相关的代码模块都在相关资源文档中。

    GUI实例设计

    主界面设计:

           为追求用户体验,界面设计要求简洁和布局清晰。于是便有了如下的主界面:只有两个显示窗口(“处理对象”显示窗口和“处理结果”显示窗口)和一个按钮(将“处理结果”设置为“处理对象”)

    图1 主界面设计

    有5个功能区

    1. 文件:打开(图像打开)、另存为(图像储存)、关闭(关闭系统);
    2. 图像加工:灰度化、截取、加噪、散焦模糊;
    3. 图像处理:图像增强(空域点处理、空域滤波、频域滤波)、图像变换(傅里叶变换)、图像分割(人工选择分割、自动阈值分割)、形态学运算。
    4. 流程操作:记录(入栈式保存“处理对象”记录)、撤销(出栈式退回上一步“记录”);
    5. 主界面:返回到主界面(两个显示窗口和一个按钮)。

    文件

    图像处理

    图像加工

    流程操作

    主面板

    控制面板设置:

          当点击相关的图像功能需要用户选择时,则会出现对应的控制面板,让用户根据自己的需求设置相关参数。控制面板的实质是与用户交互。

    图2 图像增强模块

     

    图3 空域滤波处理
    图4 频域滤波处理
    图5 傅里叶变换
    图6 人工阈值分割
    图7 自动阈值分割
    图8 形态学运算

    主要控件:

            此次系统,设计主要用到GUI界面设计中的各种控件功能,比如按钮、坐标轴、单选按钮、滑动条、弹出式菜单、面板等。这些控件可大致分为两种,一种是主动式控件(如“可编辑文本”、“按钮”等)、另一种是被动式控件(如“坐标轴”、“静态文本”、“面板”等)。主动式控件可放入功能响应函数,被动式控件可以显示内容。

            在控件函数编辑中,有下列常用函数:

        1.设置控件属性值:set(handles.控件的Tag, 控件的属性(比如’position’、’String’), 属性值);

        2.调用坐标轴作为当前显示面板:axes(handles.axes1);axes1为坐标轴的Tag属性。

        3.获取控件的数值Value或String:str2num(get(handles.edit1,’String’))或get(handles.slider1,’Value’);edit1和slider1都是控件的Tag属性。

    各个板块细节

        1.文件板块:打开相应路径下的图片(图片存放路径与代码存放路径不同),然后返回当前代码路径;储存图片等。

        2.图像加工模块、图像处理模块:各个函数之间的调用,各个面板控件的显示与关闭控制

        该系统集成于同一个gui系统中,其中各个面板的控件分布和显示控制极具吸引力,所有详细细节在相关资源之中。

    总结

            以下材料详细阐述了基于MATLAB的数字图像处理系统的设计与实现问题,代码中有注释,以及有一份完整的实验报告,为图像处理的初学者和处理算法的研究人员提供一个算法演示及模拟开发的 GUI 平台,供大家学习并研究图像处理的技术方法。

    链接:https://pan.baidu.com/s/1VnylM05cygPbZS35HsL8bw

    密码:arae

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    简单的界面实现的几个简单的功能,只支持JPG格式图像,还有很多需要改进的。

    5a38b63ec64739a215a51319bae5b944.png

    1、灰度化:提取jpg图像各个像素点的R、G、B三个类型的值,再对其进行加权平均。最后得到一个通道红绿蓝三个类型的加权平均。

    公式为:ima=0.299*ima_red+0.587*ima_green+0.114*ima_blue。

    e90f7599742511a955e830face0c23ca.png

    2、二值化:二值化是在图像灰度化的基础上进行的,通过比较图像每个像素点的灰度值与阈值的大小关系来设置该点为0或1。

    03129eadec873bf8ca2e34192904447d.png

    3、中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域,一般为方形邻域,也可以为圆形、十字形等等,然后将邻域中各像素的灰度值排序,取其中间值作为中心像素灰度的新值,这里领域被称为窗口,当窗口移动时,利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单,时间复杂度低,但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。本系统中值滤波设置的核为长宽都是6的正方形,在此邻域内来找中值。

    4、低通滤波:在低通滤波中,低频信号能正常通过,而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱。首先对图像进行傅里叶变换,接着将FFT的DC分量移到频谱中心,指定滤波器截止频率和滤波半径后,通过低通滤波转换函数与该频率进行比较d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2)。若信号大于该频率,则置为0。

    af6c4ce4a0a97de873754f69c890839e.png

    5、均值滤波:均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个滤波核,该核包括了其周围的临近像素,再用核中的全体像素的平均值来代替原来像素值。在本项目中,需先给出设计的正方形核的边长,之后便可以用指定大小的滤波核进行均值滤波。

    6、高斯滤波:高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值用。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。

    7、形态学-腐蚀:一般腐蚀操作对二值图进行处理,腐蚀操作如左图,当像素点(i,j+1)和(i+1,j)为1时则(i,j)为1。腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的目标物。如果两目标物间有细小的连通,可以选取足够大的结构元素,将细小连通腐蚀掉。

    8、直方图统计:灰度直方图是关于灰度级分布的函数,是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素,按照灰度值的大小,统计其出现的频率。图像直方图由于其计算代价较小,且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点,广泛地应用于图像处理的各个领域。

    9、sobel:图像的边缘是灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子,在算法实现过程中,通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘。由于只采用2个方向的模板。

    10、canny:Canny检测主要分为四个步骤。首先为防止噪声干扰,先对图像进行去噪。接着可按照sobel的方式来计算图像梯度的幅值和方向。由于梯度大的不一定就是边缘,可以通过每个像素点的方向来确定该像素点在此邻域范围内是否是最大值,若是,则保留该像素点,不是则舍弃。最后用双阈值法再剔除一部分像素点并连接边缘。

    欢迎大家赏析点赞, 有什么不懂的问题也可以私信我。

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    第六章 图像分割

    实例:使用K-Means算法分割灰度图像和彩色图像


    clear;
    clc;
    
    %首先使用K-Means算法分割灰度图像
    %设定聚类中心个数
    K1 = 2;
    I = imread('shape.jpg');
    figure,imshow(I),title('原始图像');
    
    %获取图像规模
    [m1, n1] = size(I);
    %将图像拉成一维列向量
    ReGray = reshape(I(:,:), m1*n1, 1);
    %进行K-Means聚类,实现图像分割
    Seg1 = kmeans(double(ReGray), K1, 'emptyaction','singleton');
    %将分割结果(一维列向量)还原成图像
    I1 = reshape(Seg1, m1, n1);
    %使用彩色标签标记每个聚类并显示
    figure,imshow(label2rgb(I1)),title('分割结果');
    
    
    %然后使用K-Means算法分割彩色图像
    %设定聚类中心个数
    K2 = 2;
    RGB = imread('lake.jpg');
    figure,imshow(RGB),title('原始图像');
    
    %获取图像规模
    [m2, n2, c] = size(RGB);
    %将RGB图像的三个维度(通道)分别拉伸成一维列向量
    R = reshape(RGB(:,:,1), m2*n2, 1);
    G = reshape(RGB(:,:,2), m2*n2, 1);
    B = reshape(RGB(:,:,3), m2*n2, 1);
    
    %组合三个一维列向量,相当于每个像素点使用三个特征进行聚类,这三个特征对应像素点在RGB三个通道的像素值
    rgb_mat = [R G B];
    
    %进行K-Means聚类,实现图像分割
    %K-Means算法部分参数说明:
    %-----'Distance', 'city'是一个参数对
    %-----'Distance'参数表示使用何种距离度量方式进行像素点之间距离的度量,
    %-----其后的参数'city'是'Distance'项的值,表示使用的是城市街区距离
    %-----'emptyaction','singleton'是一个参数对
    %-----'emptyaction'说明一次迭代中当某一个聚类失去所有成员时的操作,
    %-----其值'singleton'表示选取离其聚类质心最远的一个像素点,令其成为新的聚类
    %-----'start','sample'是一个参数对
    %-----'start'说明选取初始聚类中心的方式,
    %-----其值'sample'表示在图像中随机选取初始聚类中心
    %注意:
    %-1.有关参数的说明可以在Matlab 的 Command Window里面输入 ‘help kmeans’ 查看
    %-2.对于Matlab的不同版本,函数‘kmeans’的默认参数值可能不同,所以可以使用人工指定参数的方式避免异地运行出错
    Seg2 = kmeans(double(rgb_mat), K2, 'Distance', 'city', 'emptyaction','singleton', 'start','sample'); 
    
    %将分割结果(一维列向量)还原成图像
    re_rgb = reshape(Seg2, m2, n2);
    %使用彩色标签标记每个聚类并显示
    figure, imshow(label2rgb(re_rgb)),title('分割结果');


    实验结果:

    图1:

    图2:

    图3:

    图4:

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  • 实例:使用边缘检测算子实现图像分割 clc; clear; %读入图像 A1 = imread('shape.jpg'); figure, subplot(2,2,1),imshow(A1),title('原图像'); %使用Sobel算子进行边缘检测 %‘both’指定首选梯度方向为水平...
    第六章 图像分割
    实例:使用边缘检测算子实现图像分割

    clc;
    clear;
    
    %读入图像
    A1 = imread('shape.jpg');
    figure,
    subplot(2,2,1),imshow(A1),title('原图像');
    
    %使用Sobel算子进行边缘检测
    %‘both’指定首选梯度方向为水平和竖直方向
    %‘horizontal’指定首选梯度方向为水平方向
    %‘vertical’指定首选梯度方为竖直方向
    %不指定阈值时算法自动设定阈值,阈值使用t11获取
    %g11中保存的是结果图像
    %若要指定阈值,阈值写在'sobel'和'both'之间
    [g11, t11] = edge(A1, 'sobel', 'both');
    subplot(2,2,2),imshow(g11),title('Sobel边缘检测');
    %使用Prewitt算子进行边缘检测
    [g12, t12] = edge(A1, 'prewitt', 'both');
    subplot(2,2,3),imshow(g12),title('Prewitt边缘检测');
    %使用Canny算子进行边缘检测
    [g13, t13] = edge(A1, 'canny', 'both');
    subplot(2,2,4),imshow(g13),title('Canny边缘检测');
    
    %处理图像lena.jpg
    A2 = imread('lena.jpg');
    figure,
    subplot(2,2,1),imshow(A2),title('原图像');
    
    [g21, t21] = edge(A2, 'sobel', 'both');
    subplot(2,2,2),imshow(g21),title('Sobel边缘检测');
    [g22, t22] = edge(A2, 'prewitt', 'both');
    subplot(2,2,3),imshow(g22),title('Prewitt边缘检测');
    [g23, t23] = edge(A2, 'canny', 'both');
    subplot(2,2,4),imshow(g23),title('Canny边缘检测');
    
    %处理图像Boston.jpg
    A3 = imread('Boston.jpg');
    figure,
    subplot(2,2,1),imshow(A3),title('原图像');
    
    [g31, t31] = edge(A3, 'sobel', 'both');
    subplot(2,2,2),imshow(g31),title('Sobel边缘检测');
    [g32, t32] = edge(A3, 'prewitt', 'both');
    subplot(2,2,3),imshow(g32),title('Prewitt边缘检测');
    [g33, t33] = edge(A3, 'canny', 'both');
    subplot(2,2,4),imshow(g33),title('Canny边缘检测');

    实验结果:


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