数字图像处理课程设计VIP专享

1 课程设计目的（1）对数字图像处理这门课程所学知识进行巩固和扩充。（2）运用图像理论知识来完成图像的膨胀的设计。（3）学习并且熟练使用 MATLAB 软件进行编程和仿真。（4）增强学生对图像学科的学习兴趣，培养图像处理的仿真建模能力。（5）培养学生分析问题、解决问题的能力及动手操作能力。2 课程设计要求（1）掌握课程设计的相关知识、概念清晰；（2）程序设计合理、能够正确运行；（3）查阅资料，掌握图像腐蚀的基本方法，编程实现膨胀；（4）掌握运用 Matlab 软件对灰度与二值图像的腐蚀的处理方法；（5）使用 imerode 函数进行图像腐蚀，观察腐蚀后的图像变化情况。3 理论知识叙述3.1 图像处理与数字图像处理概念图像处理并不仅限于对图像进行增强、复原和编码，还要对图像进行分析，图像分析旨在对图像进行描述，即用一组数或符号表征图像中目标区的特征、性质和相互间的关系，为模式识别提供基础。描述一般针对图像或景物中的特定区域或目标。闭运算通常用来填充目标内细小空洞，连接断开的邻近目标，平滑其边界的同时不明显改变其面积。数字图像处理（digitalimageprocessing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。3.2 MATLAB 及其图像处理工具箱MATLAB 语言是由美国 MathWorks 公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。MATLAB 中的数字图像是以矩阵形式表示的，矩阵运算的语法对 MATLAB 中的数字图像同样适用，这意味着 MATLAB 强大的矩阵运算能力对用于图像处理非常有利。图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)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。可进行图像压缩、空间转换、图像增强、特征检测、降噪、图像分割和图像配准等功能。工具箱中大部分函数均以开放式 MATLAB 语言编写，这意味着可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数。本文利用 MATLAB 图像处理工具箱对基于 DCT的 JPEG 图像压缩编码理论算法进行仿真，实验证明该软件功能强大，语言简...