第一篇：DSP數字圖像取反課程設計大全

西南石油大學

2012級專業綜合實踐”

報 告

報告題目 ：DSP數字圖像取反課程設計 學 院 ：電氣信息學院 作 者 ：曾翔

聯系方式 ：*** 輔導老師 ：曹玉英

完成日期 ： 2016年 01月 12日1

“通信工程

目錄

目錄....................................................................................................................錯誤！未定義書簽。

設計目的..............................................................................................................................................2

設計要求..............................................................................................................................................2

設計方案描述......................................................................................................................................2

設計原理..............................................................................................................................................2

實驗步驟..............................................................................................................................................3

硬件原理圖..........................................................................................................................................4

程序流程圖..........................................................................................................................................5

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

運行結果..............................................................................................................................................6

心得體會..............................................................................................................................................6

參考文獻..............................................................................................................................................7

數字圖像取反

一、設計目的

1、通過課程設計，使綜合運用DSP技術課程和其他有關先修課程的理論和生產實際知識去分析和解決具體問題的能力得到提高，并使其所學知識得到進一步鞏固、深化和發展

2、通過課程設計初步培養學生對工程設計的獨立工作能力，學習設計的一般方法。通過課程設計樹立正確的設計思想，提高分析問題、解決問題的能力

3、通過課程設計訓練學生的設計基本技能，如計算、繪圖、查閱設計資料和手冊，熟悉標準與規范等。

二、設計要求

1、通過本課程設計對CCS軟件有更進一步的了解，充分掌握DSP的設計思想，加深對TMS320C55XDSP的理解與使用，熟悉DSP的編程語言。

2、編寫程序，在TMS320C5509上實現，能從計算機上讀取圖片。

3、按時參加課程設計指導，定期匯報課程設計進展情況。

4、廣泛收集相關技術資料, 按時完成課程設計任務，認真、正確地書寫課程設計報告。

三、設計方案的描述

本系統的硬件組成框圖如圖1 所示.虛線框內是DSP信號處理實驗板, 其余為外圍輸入輸出設備.其中電源部分采用LT1767EMS8-5開關電源芯片產生5V 電壓, 然后通過三個低功耗正向電壓調節器分別產生系統內部需要的電壓.復位電路保證當DSP 出現故障時, 產生復位信號使整個系統復位重新啟動.本系統擴充1M Byte SRAM 和1M Byte FLASH 作為外部存儲器, 其中SRAM 用于存儲處理前后以及處理過程中的視頻和音頻數據, FLASH 用于存儲系統的監控程序, 系統通電后, DSP從FLASH 中加載監控程序, 系統加載引導結束后, 由監控程序負責切換為SRAM 作為外部存儲器.軟件部分主要包括PC 端應用程序和圖像處理實驗程序.PC 端應用程序提供用戶接口和程序的調試環境.用戶在PC 端CCS開發環境下完成DSP程序的編輯、編譯、鏈接、調試, 并通過JTAG 接口仿真器將out文件下載到實驗箱的DSP芯片上執行.在PC 端和DSP圖像處理實驗箱之間定義了一系列的交互命令, 使得整個實驗過程均通過PC 端進行控制, 如通信端口選擇、參數配置、實驗過程的管理等.DSP圖像處理系統程序在系統的DSP芯片上運行, 其主要功能是完成圖像數據采集、存儲和處理, 并將處理好的圖像數據傳送到PC 端.每個處理模塊項目對應一套獨立的圖像處理程序, 其中包括DSP圖像處理實驗板監控程序和對應的圖像處理算法實驗程序, 其中用戶可對圖像處理算法處理程序進行二次開發.四、設計原理

設輸入圖像為f(x, y),反色后的圖像為g(x, y), 那么圖像反色的方法為： g(x,y)?255?f(x,y)

五、實驗步驟

1）打開CCS，選擇 C5410 Device Simulator 環境。

2）打開工程：在 [Project] 菜單中選擇 [Open] 選項，然后在打開的對話框中打開----fanse image912.pjt。

3）編譯鏈接：;或在 [Project] 菜單中選擇 [Rebuild All] 選項。

下面點擊左邊工具條中的圖標在彈出的窗口中手動改變DROM原始“0”值

改為“1”(雙擊DROM行即可)如下圖

4）載入程序：選擇 [File] 菜單中的[Load Program] 選項，在打開的對話框中打開----fanse Debug imag912.out。

5）將待處理的位圖文件（如lena.bmp）復制到文件夾----fanse Debug中。

6）運行程序：；根據output window中的提示在彈出的對話框中輸入待處理的文件名（如 lena.bmp）；

然后會在output window 中出現 ”zz” 說明處理成功并自動結束運行。選擇view->graph->image?。設置對話框中的參數:（注：按下圖中數值改變）

7）點擊“OK”查看結果;或打開----fanse Debug lena.bmp 位圖文件，查看運行結果。

六、硬件原理圖

七、程序流程圖

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、運行結果

下面左圖為待處理的原圖，右圖為反色后的圖像。

十、心得體會

本次DSP課程設計的題目是數字圖像取反。通過本次課程設計，CCS有了更深的了解。本次設計所使用的CCS軟件以前做實驗的時候使用過，但是不是很熟悉。首先我將書本上的相關知識進行了了解，然后又查閱了一些相關的資料，從而確定了設計方案。有了設計方案后，還要使用仿真軟件進行仿真。通過閱讀老師給的軟件幫助文件，逐漸了解軟件的操作方法。然后再按照書上給的例子，自己使用軟件進行模仿，熟悉軟件的操作方法及各模塊的作用。在課程設計的過程中也遇到很多的困難，如對CCS系統的不熟悉，實驗系統參數設置合理等這些問題，自己查閱資料大部分都得到解決。通過這次課程設計對DSP課程的認識也得到了加深，通過學習能對生活中的一些軟件的認識不再是停留在它的外觀，而是有了科學的理解等等。在今后的學習中我們更應該注重理論與實踐的結合，努力加強自己的綜合素質培養。

通過這次的課程設計讓我對DSP原理及應用這門課程的認識也得到了加深，初學課程是感覺摸不著頭腦，面對陌生的名詞感覺這就是非常難的課程，但隨著學習的深入感覺到原來 7

這是一門都么有趣的課程，通過學習能對生活中的一些設備的認識不再是停留在它的外觀，而是有了科學的理解。通過這次課設，我對以前學過的知識也進行了鞏固，加深了理解，提高了應用的能力，而且也提高了我的發現、分析、解決問題的能力。我充分認識體會到學習理論知識固然重要,但在你學完了之后，你不在實踐中運用你所學的知識，我想學是白學了，過一段時間后，你可能什么都記不起來了，或許在學的時候心里有一個概念，認為這個知識我曾經學得不錯,我現在怎么想不起來了，一心想依賴課本和網絡；如果我們用實踐來學習知識，你會努力地去搜索你想要需要的東西，即使是過了一段時間后，你也會記得你曾經對這點不明白認真地查閱過,所以你不容易忘記。

最后，衷心地感謝老師幫我處理了一些解決不了的問題，還要感謝在我思維陷入困境時給予我指點的同學，謝謝大家。

十一、參考文獻

[1] 鄒彥.DSP 原理及應用[M].北京:電子工業出版社,2010.01 [2] 戴明楨.TMS320C54xDSP 結構、原理及應用[M].北京航空航天 大學出版社,2011.08 [3] 胡圣堯.DSP 原理及應用[M].東南大學出版社,2012.07 [4] 清源科技.TMS320C54xDSP 應用程序設計教程[M].機械工業出版社,2012.10

第二篇：DSP課程設計

TMS320C54x與PC通信系統的設計（單號）

一、設計目的

本次課程設計的目的是為了進一步提高學生的自我開發能力，培養學生的查閱資料，獨立分析問題、解決問題以及實際動手的能力。也是對理論學習的一個應用和補充的過程。

二、設計的內容及要求

1、設計內容

主機接口HPI是一種高速、異步并行接口。TMS320C54x通過HPI接口與PC并行口的通信。

2、設計要求

（1）DSP最小硬件系統的設計

（2）TMS320C54x與PC并行口硬件電路設計（3）軟件設計

三、總體設計方案

四、硬件系統設計

五、軟件系統設計

六、心得體會

七、參考文獻

附錄1 軟件系統設計程序 附錄2 硬件系統原理圖

（注：按以上七個部分編寫論文，內容自己擴充）在PDF文檔中P158－177中有相關資料可查閱

本系統設計是要實現

TMS320C54x與TLC320AD50的通信系統的設計（雙號）

一、設計目的

本次課程設計的目的是為了進一步提高學生的自我開發能力，培養學生的查閱資料，獨立分析問題、解決問題以及實際動手的能力。也是對理論學習的一個應用和補充的過程。

二、設計的內容及要求

1、設計內容

模/數接口設計是DSP系統設計中一個重要的組成部分。本系統設計是要實現對模擬信號的采集，并將其轉換為數字信號通過TMS320C54x的串行通信接口將數據存儲、處理及輸出等功能。

2、設計要求

（1）DSP最小硬件系統的設計

（2）TMS320C54x與TLC320AD50串行口硬件電路設計（3）軟件設計

三、總體設計方案

四、硬件系統設計

五、軟件系統設計

六、心得體會

七、參考文獻

附錄1 軟件系統設計程序 附錄2 硬件系統原理圖

（注：按以上七個部分編寫論文，內容自己擴充）

第三篇：DSP課程設計教學大綱

DSP課程設計教學大綱 課程名稱：DSP課程設計 英文名稱：Design of DSP course 學 時：2周 學 分：2 適用專業：電子信息工程、通信工程專業本科生

課程類別：必修 課程性質：集中實踐環節 先修課程：數字信號處理、DSP原理與應用

教 材：《DSP系統設計與實現》，電子工業出版社，雷勇，2004年

一、課程性質與任務

DSP課程設計是數字信號處理和DSP原理與應用課程的后續實踐環節。通過本課程設計，幫助學生進一步領會和深化課堂上學到的有關數字信號處理的基本概念、基本原理以及基本的數字信號處理操作，進一步理解DSP芯片的硬件實現機理及其內部結構特點，掌握DSP系統的開發流程和基本編程方法，實踐工程的調試方法和仿真方法。通過DSP課程設計，加強學生的實際動手能力、分析問題與解決問題能力, 培養學生創新意識，為畢業后從事DSP系統設計方面的工作打下堅實的實踐基礎。

二、課程教學的基本要求：

作為電子信息工程、通信工程專業本科生的必修實踐環節，DSP課程設計要求學生有較扎實的理論基礎。進入課程設計前要認真復習數字信號處理和DSP原理與應用課程中的相關部分。課程設計采用課堂講述、自學、分組實踐相結合的方式，通過分析典型的例子，使學生熟悉并掌握DSP的開發流程和基本的編程方法。課程設計要求2—3人組成課設小組，在指定范圍內選定題目，每組選一題，題目應側重一個DSP芯片的具體應用方面。題目選定后，在教師的指導下，學生理解設計原理，分析重要電路單元，計算必要的參數并在此基礎上編寫程序，最后，在課程設計結束時獨立寫出理論分析完善、文理通順、字跡工整的課程設計報告并上交軟件程序。教師可根據作品的難易程度、參數指標、編程水平等進行評分。

三、課程內容及教學要求：

學生可從下列題目中任選一個作為DSP課程設計題目。

（一）C54x串口通信及A/D、D/A接口

教學要求：本題目要求學生了解AD50芯片的工作原理，理解C54x串口的工作過程，重點掌握多通道緩沖串口（McBSP）的使用，并在教師的指導下編寫程序，實現C54x與AD50之間的數據傳輸。

重點：1.McBSP的初始化

2．C54x與AD50的硬件接口電路

3．通過McBSP實現DSP芯片與AD50之間的數據交換 難點：程序的編寫與調試

（二）設計FIR數字濾波器

教學要求：復習FIR數字濾波器的設計方法，根據題目給出的技術指標，選擇合適的窗函數及階數，進一步得到系數表，實現滿足一定技術指標的低通數字濾波器。

重點：1.FIR數字濾波器的設計原理 2．編程實現數字濾波器 難點：窗函數的選擇與階數的確定

（三）設計IIR數字濾波器

教學要求：復習IIR數字濾波器的設計原理，以巴特沃斯模擬濾波器為基礎，通過雙線性變換法設計IIR數字濾波器，課題要求學生根據給出的技術指標確定巴特沃斯濾波器階數，求出3dB截止頻率，進一步得到數字濾波器極點和零點，并在教師指導下編寫程序，完成數字濾波功能。

重點：1.IIR濾波器的設計原理 2．計算濾波器相關參數 3．編程實現IIR濾波器

難點：對設計原理的理解，程序的設計與調試

（四）快速傅立葉變換的DSP實現

教學要求：復習FFT原理，深刻理解C54x輔助寄存器的使用及位倒序尋址等技巧，在教師指導下編程實現數字信號的快速傅立葉變換。

重點：1.快速傅立葉變換原理 2．C54x的位倒序尋址方式 難點：多級蝶形運算的實現

（五）正弦波信號發生器

教學要求：本題目要求學生復習正弦函數和余弦函數的泰勒級數展開式，掌握C54x系列DSP芯片的編程方法，在教師的指導下用C54x芯片產生頻率、相位、幅值可變的正弦波。

重點：1.產生正弦波的算法 2．匯編語言程序的具體實現 難點：正弦波的具體編程實現

四、考核方式

1.課程設計報告占50% 2.設計程序的實際工作情況、難易程度和技術指標等，占總成績的50％

五、課程的主要參考書

1、《DSP原理及應用》，電子工業出版社，鄒彥，第1版，2006；

2、《DSP集成開發與應用實例》，電子工業出版社，張雄偉，第1版，2002；

制定人： 何靜

審定：

批準：

2006年12月

第四篇：數字圖像處理課程設計

數字圖像處理課程設計

目

錄

1.課設目的..............................................................................................................................................1 2.背景與基本原理...................................................................................................................................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邊緣檢測.................................................................................................................................3 2.2.4導數和噪聲.............................................................................................................................4 2.2.5高斯拉普拉斯（LOG）.........................................................................................................4 2.2.6邊緣連接和邊緣檢測.............................................................................................................4 3.源代碼...................................................................................................................................................5 3.1對于只有車牌無車身的圖像：....................................................................................................5 3.2對于有車身和車牌連接的圖像....................................................................................................5 4.處理結果...............................................................................................................................................6 4.1對于只有車牌無車身的圖像：....................................................................................................6 4.2對于有車身和車牌連接的圖像....................................................................................................8 5.心得體會...............................................................................................................................................9 6.參考文獻...............................................................................................................................................9

數字圖像處理課程設計

1.課設目的

1)加強對數字圖像處理的理解 2)了解圖像分割的基本原理和應用

2.背景與基本原理

2.1背景

數字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。

圖像分割是一種重要的圖像技術，在理論研究和實際應用中都得到了人們的廣泛重視。圖像分割的方法和種類有很多，有些分割運算可直接應用于任何圖像，而另一些只能適用于特殊類別的圖像。有些算法需要先對圖像進行粗分割，因為他們需要從圖像中提取出來的信息。許多不同種類的圖像或景物都可作為待分割的圖像數據，不同類型的圖像，已經有相對應的分割方法對其分割，同時，某些分割方法也只是適合于某些特殊類型的圖像分割。分割結果的好壞需要根據具體的場合及要求衡量。在本報告中是對車輛牌照中的文字和數字部分進行處理。

2.2基本原理

2.2.1基本概念

圖像分割（Image Segmentation）是指將圖像中具有特殊涵義的不同區域區分開來，這些區域是互相不交叉的，每一個區域都滿足特定區域的一致性。圖像分割是圖像識別和圖像理解的基本前提步驟

數字圖像處理課程設計

2.2.2基本策略：

（1）間斷檢測

數字圖像中三種基本類型的灰度級間斷： 點、線、邊。尋找間斷的最一般的方法是：模板檢測。圖像中任一點的模板響應為：

R?w1z1?w2z2???w9z9??wizii?19（2）點檢測

用模板檢測孤立點：

如果∣R∣≥T，則稱在模板中心位置已經檢測到一個點。例：

1)R=(-1 * 8 * 8 + 128 * 8)/9=106 2)可以設置閾值T = 64 3)若R=0，則說明檢測點與周圍點像素值相同

4)若R > T，則說明檢測點與周圍點像素值非常的不同，為孤立點

（3）線檢測

通過比較典型模板的計算值，確定一個點是否在某個方向的線上設計其它模板： 1)模板系數之和為0 2)感興趣的方向系數值較大

數字圖像處理課程設計

2.2.3邊緣檢測

邊緣是位于兩個區域的邊界線上的連續像素集合，一般而言，當人們看到有邊緣物體時，首先感覺到的便是邊緣，灰度或結構等信息的突變處稱為邊緣。邊緣上的這種變化可以通過微分算子進行檢測：

（1）一階導數：通過梯度來計算----梯度銳化法：

R?w1z1?w2z2???w9z9??wizii?19

梯度是一個矢量，其大小為：

?f(x,y)2?f(x,y)2G[f(x,y)]?()?()

?x?y

對于數字圖像可以用差分來近似微分。其差分形式為：

?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)|

梯度大小與相鄰像素的灰度差成正比： 灰度變化大則梯度值很大，灰度變化平緩則梯度值小，灰度無變化則梯度值為0.（2）二階導數：通過拉普拉斯算子來計算

定義：一個二元圖像函數f(x,y)的拉普拉斯變換定義為：

?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可以用多種方式表示為數字形式。對于一個3*3的區域，經驗上推薦最多的形式是

?2f?4Z5?(Z2?Z4?Z6?Z8)

拉普拉斯銳化前、(a)原圖像灰度；

(b)拉普拉斯銳化后圖像的灰度

(a)(b)3

數字圖像處理課程設計

2.2.4導數和噪聲

基于微分的邊緣檢測器，其基本依據是圖像的邊緣對應了一階導數的極大值，而二階導數則過零點。但是，假如圖像受到噪聲的影響：

f(x,y)?s(x,y)?n(x,y)。

噪聲的幅值往往很小，但頻率往往很高，比如設：

n(x,y)?asin(?x)

那么一階導數和二階導數分別為：

?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)濾波器使用了Gaussian來進行噪聲去除并使用 Laplacian來進行邊緣檢測

2.2.6邊緣連接和邊緣檢測

局部處理，確定邊緣像素相似性的兩個主要性質是：（1）用于生成邊緣像素的梯度算子的響應強度

?f(x,y)??f(x0,y0)?EE是非負門限

（2）梯度向量的方向

?(x,y)??(x0,y0)?A

A是非負門限

數字圖像處理課程設計

3.源代碼

3.1對于只有車牌無車身的圖像：

%預備處理

clc;%擦去一一頁命令窗口，光標回屏幕左上角 clear all;

%圖像的讀入和初步處理 im=imread('1.png');im1=rgb2gray(im);%江源彩色圖像轉換成灰度色圖 im1=medfilt2(im1,[3 3]);%用中值濾波的圖像去噪

%對圖像進一步處理，得到有用信息

BW = edge(im1,'sobel');%用edge函數獲得灰度圖像的邊緣

[imx,imy]=size(BW);%對于邊緣獲取信息，用size函數，獲取數組的行數于列數。對于size函數中的兩個輸出

%數，size函數將數組的行數返回到第一個輸出變量imx，將數組的列數返回到第二個輸出變 %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));%用二維卷積運算函數conv2平滑圖像，減少連接數量

L = bwlabel(B,8);% 計算連通，調用函數返回一個和B大小相同的L矩陣，包括標記了B中每個連通區域的類別標值 mx=max(max(L))% 將有連通的MX。給予L一個1和mx之間的值或者在循環中可以提取所有連接組件

% 從儲存陣列中提取圖像 figure,imshow(im);figure,imshow(im1);figure,imshow(B);

3.2對于有車身和車牌連接的圖像

%預備處理

clc;%擦去一一頁命令窗口，光標回屏幕左上角 clear all;

%圖像的讀入和初步處理 im=imread('2.jpg');im1=rgb2gray(im);%江源彩色圖像轉換成灰度色圖 im1=medfilt2(im1,[3 3]);%用中值濾波的圖像去噪

數字圖像處理課程設計

%對圖像進一步處理，得到有用信息

BW = edge(im1,'sobel');%用edge函數獲得灰度圖像的邊緣

[imx,imy]=size(BW);%對于邊緣獲取信息，用size函數，獲取數組的行數于列數。對于size函數中的兩個輸出參

%數，size函數將數組的行數返回到第一個輸出變量imx，將數組的列數返回到第二個輸出變 %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));%用二維卷積運算函數conv2平滑圖像，減少連接數量

L = bwlabel(B,8);% 計算連通，調用函數返回一個和B大小相同的L矩陣，包括標記了B中每個連通區域的類別標值 mx=max(max(L))% 將有連通的MX。給予L一個1和mx之間的值或者在循環中可以提取所有連接組件

% 對于車牌與車身連接的圖像，給予17，,19,19,22,27,28至L用于提取完全車牌 [r,c] = find(L==17);%用find函數查詢非零元素的行和列

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

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

% 從儲存陣列中提取圖像 figure,imshow(im);figure,imshow(im1);figure,imshow(B);figure,imshow(n1,[]);

4.處理結果

4.1對于只有車牌無車身的圖像：

原圖像

數字圖像處理課程設計

處理后：

數字圖像處理課程設計

總結：能夠對圖像基本信息進行簡單分離。

4.2對于有車身和車牌連接的圖像

原圖像

處理后

數字圖像處理課程設計

總結：能夠對圖像進行分離，但是對于車身與車牌信息分離不理想，有待進一步改進。

5.心得體會

在這次數字圖像處理的課程設計過程中，首先加深了我對于數字圖像處理這門課程的認識，通過對相關知識的進一步了解和掌握，清楚的認識到這門課程在實際應用的廣泛性。

通過Matlab編程的過程之中，進一步掌握了Matlab的使用，明白了這個軟件作為許多應用方向工具的強大之處，通過對一些小錯誤的改造還認識到了以往自己沒有注意到的一些小的細節問題。

6.參考文獻

1.數字圖像處理 第二版 岡薩雷斯（Rafael C.Gonzalez）

2003-03-01 2.Matlab2007-help

第五篇：數字圖像處理課程設計

1.前言

數字圖像處理技術是20世紀60年代開始發展起來的一門新興學科。近40年來，由于大規模集成電路和計算機技術的迅速發展，離散數學的創立及理論上的不斷突破，以及軍事、醫學和工業等方面應用需求的不斷增長，數字圖像處理的理論和方法發展迅速，圖像處理技術不斷完善，不僅在理論研究上取得了很大的進展，而且其應用領域也日益擴大。隨著科技的進步以及人類需求的多樣化發展，多學科的交叉、融合已成為現代科學發展的突出特色和重要途徑。因此，數字圖像處理學科正逐步向其他學科領域滲透，并為其他學科的研究和發展提供基礎性支持。

眾所周知，人類正在實踐的21世紀是一個信息時代。今天的社會，信息技術已經全面服務于社會生產和生活的方方面面，人們所做工作的相當一部分就是對信息的處理和傳輸，其中圖像是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段，是人類感知和認識世界的基礎。有關研究表明，日常生活中人們所接受的各種信息中圖像信息占總信息量的80%左右，從這一角度看，“百聞不如一見”正是圖像處理重要性的形象表達和經驗總結。因此，數字圖像處理技術無論是對于21世紀的科學理論研究，還是工程應用都將具有重要的影響。國內外許多有識之士指出，從某種意義上講，數字圖像處理是實現智能計算機、智能機器人或多媒體通信系統的基礎，未來計算機及智能機器人的發展與進步將在一定程度上依賴于機器視覺信息處理理論和技術的突破。雖然相對于經典學科，數字圖像處理還很年輕，但日趨成熟的數字圖像處理技術已經在很多方面得到深入而廣泛的應用，一定程度上改變了人類的生活，給人們的日常生活、學習、工作帶來極大的方便。例如，Internet上的視頻廣播、現代衛星或遙感照片的合成和處理、工業產品的自動檢測、各種醫學影像和圖像的處理、遠程醫療診斷及手術以及視頻會議、視頻電話等都采用了圖像處理技術實現實時信息交互。

在信息化的今天，信息技術已經全面服務于社會的生產和生活的各個方面。信息是抽象的，它依附在各種媒體所表示的數據中，其中，圖像信息是人類賴以獲取信息的最重要來源之一。隨著計算機技術的迅猛發展，圖像和圖形技術不斷融合，產生了各種圖像處理、CAD軟件。這些軟件被廣泛應用于計算機科學、1 工程學、統計學、物理學、信息科學、化學、生物學、醫學乃至社會科學等領域，取得了令人矚目的成就。

MATLAB自1984年由美國MathWorks公司推向市場以來，經歷了二十多年的發展，現已成為國際公認的最優秀的科技應用軟件。MATLAB既是一種直觀高效的計算機語言，同時又是一個科學計算平臺，它為數據分析和數據可視化算法和應用程序開發提供了最核心的數學和高級圖形工具。根據它提供的500多個數學和工程函數，工程技術人員和科學工作者可以在它的集成環境中交互或編程以完成各自的計算。

正是由于MATLAB的各種優勢和特點，以及其版本的不斷更新和功能的不斷完善和強大，特別是它在圖形處理上的優越性，本次課程設計就是利用MATLAB圖像處理工具箱函數來進行圖像增強。2.設計的內容

本次課程設計我做的題目是“基于matlab圖像增強的比較及其理論分析”，圖像增強所包含的主要內容如下圖：

???灰度變換???

?均衡化?????點運算?直方圖修正法?規定化 ???空間域???局部統計法? ??????圖像平滑? 局部運算????圖像銳化?? ?圖像增強??高通濾波?

?

頻率域?低通濾波??同態濾波增強? ????假彩色增強

??彩色增強?偽彩色增強? ?彩色變換及應用??? ??圖像的代數運算

圖像增強是采用一系列技術去改善圖像的視覺效果，或將圖像轉換成一種更適合于人或機器進行分析和處理的形式。例如采用一系列技術有選擇的突出某些感興趣的信息，同時抑制一些不需要的信息，提高圖像的使用價值。鑒于以上理論知識，我先在網上下載一幅灰度圖片，然后對其依次進行如下操作： 1.將該圖片導入MATLAB工作平臺；

2.利用MATLAB圖像處理工具箱提供的模擬噪聲生成函數imnoise，分別對該圖片模擬加入高斯噪聲和椒鹽噪聲；

3.利用MATLAB軟件對加入噪聲的該圖片進行中值濾波和均值濾波處理； 4.記錄處理后生成的圖樣，比較分析哪種方法增強效果最佳。3.流程圖 4.總體方案設計及原理

4.1驗證圖片是否為灰度圖片

本次課設要求是對灰度圖片進行處理，因此必須保證是灰度圖片，在MATLAB中能實現對圖片屬性的查看。在MATLAB命令輸入窗中，調用函數info=imfinfo(‘FILENAME.FMT’)。如查看我用的圖片屬性，在命令窗口輸入info=imfinfo('植物大戰僵尸.JPG')，得到如下結果： info =

Filename: '植物大戰僵尸.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'

屬性行如此顯示，則說明以劉亦菲.JPG命名的文件為灰度圖像。

4.2導入圖片到MATLAB工作平臺

首先在MATLAB命令窗口中將其執行路徑更改到要處理的灰度圖片的路徑，然后讀取圖像。函數imread可以從任何MATLAB支持的圖像文件格式中，以任意位深度讀取一幅圖像。格式為：

[X，MAP]=imread(‘FILENAME.FMT’)，其中：

FILENAME-為需要讀入的圖像文件名稱，FMT-為圖像格式。4.3對圖片模擬加入高斯噪聲和椒鹽噪聲

Matlab圖像處理工具箱提供了模擬噪聲生成的函數imnoise，格式為： J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)其中：

I為輸入圖像，J為疊加噪聲后的圖像。type為噪聲類型，parameters為各噪聲相應的參數。常用的噪聲類型如下： J=imnoise(I,'gaussian',M,V)均值M,方差為V的高斯噪聲。M、V的缺省值為0、0.01； J=imnoise(I,'salt & pepper',D)噪聲濃度為D的椒鹽噪聲。D的缺省值為0.05； J=imnoise(I,'speckle',V)方差為V的乘法性噪聲。V的缺省值為0.04。

4.4顯示原圖片和加入噪聲的圖片

本次用到的MATLAB的圖像顯示函數為imshow，格式為： imshow（I，n）其中：

I-為圖片的代碼，n-為顯示灰度級為n的圖像，n缺省為256。

4.5中值濾波處理

MATLAB圖像處理工具箱中，提供了medfilt2和ordfilt2函數，用于實現中值濾波。

medfilt2格式為：

B=medfilt2(A,[m n])其中：

A為輸入圖像，B為輸出圖像，[m n]為窗口大小，缺省為[3 3]。ordfilt2的格式為：

Y=ordfilt2(X,order,domain)其中：

X為輸入圖像，Y為輸出圖像，order為濾波器輸出順序值，domain為濾波窗口矩陣。

Y=ordfilt2(X,5,ones(3,3))%中值濾波Y=medfilt2(X,[3 3])Y=ordfilt2(X,1,ones(3,3))%最小濾波 Y=ordfilt2(X,9,ones(3,3))%最大濾波 4.6均值濾波處理

MATLAB圖像處理工具箱提供了filter2和fspecial函數用于對圖像進行均值濾波。

(1)filter2用于對圖像作卷積濾波，格式為： B=filter2(h,A,shape)其中：

A為輸入圖像，h為濾波算子，B為輸出圖像，shape為指定濾波計算范圍： shape='full'時，作邊界補0 shape='same'時，返回的圖像B與輸入的圖像A大小相同 shape='valid'時，補考慮邊界補0，只計算有效輸出部分。(2)fspecial用于產生預定義的濾波算子，格式為： h=fspecial(type,para)其中：

參數type指定算子類型，para為指定相應的參數。type='average'，表示為均值濾波器，para默認為3 4.7源代碼

I=imread('植物大戰僵尸.JPG');

%讀取圖片

J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.04);%加入高斯噪聲，均值為0方差為0.04

J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.09);%加入椒鹽噪聲，噪聲濃度為0.09 K1 = medfilt2(J1);

%對圖片J1進行中值濾波 K2 = medfilt2(J2);

%對圖片J2進行中值濾波 K3 = filter2(fspecial('average',1),J1);%對圖片J1進行均值濾波 K4 = filter2(fspecial('average',1),J2);%對圖片J2進行均值濾波 Pause

%程序執行暫停 figure(1)subplot(1,3,1)

%子圖方式顯示 imshow(I)

%顯示圖片I title('原始圖片')

%給圖片加入標題 subplot(1,3,2)imshow(J1)title('高斯噪聲')subplot(1,3,3)imshow(J2)title('椒鹽噪聲')pause figure(2)subplot(2,2,1)imshow(I)title('原始圖片')subplot(2,2,2)imshow(J1)title('高斯噪聲')subplot(2,2,3)imshow(K1)title('中值濾波')subplot(2,2,4)imshow(K3)title('均值濾波')pause figure(3)subplot(2,2,1)imshow(I)title('原始圖片')subplot(2,2,2)imshow(J2)title('椒鹽噪聲')subplot(2,2,3)imshow(K2)title('中值濾波')subplot(2,2,4)imshow(K4)title('均值濾波')4.8結果顯示

在MATLAB命令窗口中輸入上述代碼，按下回車鍵，就可以顯示結果，如下面三幅圖所示 5.結果分析

5.1均值濾波

均值濾波是最簡單的均值濾波，均值簡單的平滑了一幅圖像的局部變化，在模糊了圖像的同時減少了噪聲，但在濾波過程中會丟失圖像細節，如第5幅和第6幅圖像所示，當該圖像的參數shape='full'時，作邊界補0，因此后兩幅看起來就是“空白”，幾乎丟失了圖像的全部細節。如果對圖像干擾的某一噪聲具有這樣的特點：對圖像中任意相鄰兩點的干擾是互不相關的。那么，若某一象素中含有噪聲，而其它周圍的鄰點卻不一定有噪聲。因此，和鄰近各點相比，該點的灰度值將有顯著的不同。

這樣就可以從圖像中取一子區域（稱為鄰域），其內含若干象素，要處理的象素位于鄰域的中心。然后求出鄰域中各象素（不包含要處理的象素點）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由于圖像中相鄰象素之間有很強的相關性，如果該點(m,n)無噪聲，則其灰度應和鄰域平均值基本相等，反之，兩者有明顯差別。

這是用鄰域平均值代替該點的灰度值，可以在一定程度上消除噪聲。

5.2中值濾波

中值濾波的應用非常廣泛，因為對于很多種隨機噪聲，它都有良好的去噪能力，且在相同尺寸下比線性平滑濾波引起的模糊更少。中值濾波尤其對單極或雙極脈沖噪聲非常有效。

最大值濾波對發現圖像中的最亮點非常有用。同樣，因為“胡椒”噪聲是非常低的值，作為子圖像區域的最大值選擇結果，他可以通過這種濾波消除；最小值濾波對發現圖像中的最暗點非常有用。同樣，作為最小值操作的結果，它可以用來消除“鹽”噪聲。對于高斯和均勻隨機分布這類噪聲有最好的效果。設有一序列：

?fi???f1,f2,...,fn?

有n個值，在序列中任取m個連續值：

fi?v,fi?v?1,...,fi?1,fi,fi?1,...,fi?v?1,fi?v m為奇數3、5、7等： m?2v?1

將這m個值從小到大排序，取中間值作為濾波器輸出，表示為：

fi'?med?fi?v,...,fi,...,fi?v?，i?1,2,...,n。例如：fi為

...0 3 4 4 5 3 2 0 1 4 3 0...取m為3時的中值濾波：

...0 3 4 4 4 3 2 1 1 3 3 0...取m為3時的平滑濾波：

...0 7/3 11/3 4 11/3 3 2 4/3 5/3 7/3...中值濾波不影響階躍函數和斜波函數，周期小于m/2的脈沖將抑制，三角函數頂部變平。因此可以消除噪聲

通過觀察第2幅圖可以看出，經medfilt2函數處理椒鹽噪聲后的圖像幾乎復原了原始圖像，其效果比相同條件下的高斯噪聲處理要好很多。綜合分析上述各幅圖像我們可以得出結論：在處理椒鹽噪聲的問題上，中值濾波比均值濾波更優越;在處理高斯噪聲的問題上，均值濾波比中值濾波效果稍微好一點。6.心得體會

經過一個多星期的關于數字圖像處理的課程設計，在老師和同學的幫助下，我基本上完成了這次任務，通過這次課程設計我收獲頗多，概而言之，大約以下幾點：

一、溫故而知新。課程設計發端之始，思緒全無，舉步維艱，對于理論知識學習不夠扎實的我深感“書到用時方恨少”，于是想起圣人之言“溫故而知新”，便重拾教材與實驗手冊，對知識系統而全面進行了梳理，遇到難處先是苦思冥想再向同學請教，終于熟練掌握了基本理論知識，而且領悟諸多平時學習難以理解掌握的較難知識，學會了如何思考的思維方式，找到了設計的靈感。

二、理論聯系實際。通過這次課程設計使我懂得了理論與實際相結合是很重要的，只有理論知識是遠遠不夠的，只有把所學的理論知識與實踐相結合起來，從理論中得出結論，才能真正為社會服務，從而提高自己的實際動手能力和獨立思考的能力。在設計的過程中遇到問題，可以說得是困難重重，值得一提的是剛開始在濾波問題上我被卡住了，我以為是下載的MATLAB軟件沒有這個庫函數，卸載后裝上另一款，結果還是不能解決，請教了很多同學才發現要處理的圖片根本不是灰度圖片，重新換了張圖片就成功了。這畢竟是第一次做的，難免會遇到過各種各樣的問題，同時在設計的過程中發現了自己的不足之處，對以前所學過的知識理解得不夠深刻，掌握得不夠牢固。

總的來說，這次設計的關于圖像處理的課程設計還是比較成功的，在設計中遇到了很多問題，最后在老師的辛勤的指導下，終于游逆而解，有點小小的成就感，終于覺得平時所學的知識有了實用的價值，達到了理論與實際相結合的目的，不僅學到了不少知識，而且鍛煉了自己的能力，更加強了團隊合作的意識，使自己對以后的路有了更加清楚的認識，同時，對未來有了更多的信心。最后，對給過我幫助的所有同學和各位指導老師再次表示忠心的感謝！

參考文獻

[1] R.C.Gonzalez, R.E.Woods, S.L.Eddins,數字圖像處理（MATLAB版）阮秋琦 等譯, 北京：電子工業出版社，2007.10.[2]孫祥 徐流美 吳清編著，MATLAB7.0基礎教程 北京：清華大學出版社，2005.5.[3] 吳國平主編，數字圖像處理原理 北京：電子工業出版社，2007.9 [4] 王慧琴主編，數字圖像處理 北京：高等教育出版社，2006.5 [5] 霍宏濤主編，數字圖像處理 北京：清華大學出版社，2002.9