基于matlab在数字图像增强处理中的应用开题报告(DOC).doc
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1、(完整word)基于matlab在数字图像增强处理中的应用开题报告(DOC)山 东 科 技 大 学本科毕业设计(论文)开题报告题 目 基于matlab在数字图像增强处理中的应用学 院 名 称 测 绘 学 院 专业班级 测 绘05级5班 学生姓名 吴 兆 艳 学 号 0503016220 指 导 教 师 陶 秋 香 填表时间:2009 年 04 月 10 日填表说明1.开题报告作为毕业设计(论文)答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。2。此报告应在指导教师指导下,由学生在毕业设计(论文)工作前期完成,经指导教师签署意见、相关系主任审查后生效.3.学生应按照学校统一设计的电子文档标准格式,用
2、A4纸打印.4.参考文献不少于8篇,其中应有适当的外文资料(一般不少于2篇).5。开题报告作为毕业设计(论文)资料,与毕业设计(论文)一同存档。设计(论文)题目Matlab在数字图像增强中的应用设计(论文)类型(划“”)工程设计应用研究开发研究基础研究其它一、 本课题的研究目的和意义在图像处理过程中,图像增强是十分重要的一个环节。本文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法而展开。用于几乎所有与成像有关的领域,并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作,从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时,经常运用图像增强技术以改善图像的质量。在一般情况下,经过图像的传送和转换
3、,如成像、复制、扫描、传输和显示等,经常会造成图像质量的下降.在摄影时由于光照条件不足或过度,会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊;传输过程中会引入各种类型的噪声。总之,输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题,这类问题不妨统称为质量问题。由于目的、观点、爱好等的不同,图像质量很难有统一的定义和标准,但是根据应用要求改善图像质量却是一个共同的目标。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息,同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像,通过进行适当的增强处理,可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使
4、用图像,有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域,从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。图像增强的目的是增强图像的视觉效果,将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式.增强的效果通常都与具体的图像有关系,靠人的主观感觉加以评价。目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域.如对X射线图片、TC影像、内窥镜图像进行增强,使医生更容易从中确定病变区域,从图像细节区域中发现问题;对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理,侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现;在煤矿工业电视系统中采用增强处理
5、来提高工业电视图像的清晰度,克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象,减少电视系统维护的量.图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的,发展的动力来自稳定涌现的新的应用,我们可以预料,在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用.二、 本课题的主要研究内容(提纲)Matlab是一种简单,高效、功能强大的高级语言,在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途本文将着眼于matlab在数字图像增强处理的空间滤波中进行研究,主要有以下几个研究内容:1、Matlab实现灰度直方图及直方图均衡化在这部分中,将主要介绍如何利用Matlab来调整图像灰度直方图,以达到图像增强的目的。2、Matl
6、ab实现图像平滑滤波 在空间域上对图像做局部检测的运算,以实现平滑的目的,即图像卷积运算。3、Matlab实现图像锐化利用梯度算子做卷积运算,以实现提取边缘的目的.4、实例分析在这部分中,在图像处理中应用Matlab的一些实例,将首先对进行空间滤波举例并分析,然后介绍Matlab在滤波的应用前景及发展趋势,最后将对不足之处进行讨论。三、 文献综述(国内外研究情况及其发展)计算机图像处理的发展历史不长,但己经引起了人们的重视。图像处理技术始于20世纪60年代,由于当时图像存储成本高,处理设备造价高,因而其应用面很窄。1964年美国加州理工学院的喷气推进实验室,首次对徘徊者7号太空飞船发回的月球照
7、片进行了处理,得到了前所未有的清晰图像,这标志着图像处理技术开始得到实际应用.70年代进入发展期,出现了TC和卫星遥感图像,对图像处理的发展起到了很好的促进作用。80年代进入普及期,此时微机己经能够承担起图形图像处理的任务。VLSI的出现更使得处理速度大大提高,其造价也进一步降低,极大的促进了图像处理系统的普及和应用.90年代是图像处理技术实用化时期,图像处理的信息量巨大,对处理的速度要求极高21世纪的图像处理技术要向高质量化方面发展,实现图像的实时处理,采用数字全息技术使图像包含最为完整和丰富的信息,实现图像的智能生成、处理、理解和识别。数字图像处理是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科。
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