基于MATLAB语言数字图像处理实验(GUI)

1、数字图像处理实验报告基于MATLAB语言的图像处理软件姓 名 ： 班 级 ： 学 号 ： 专 业 ： 目录1.设计目的22.设计要求23.总体设计24.模块设计34.1图像的读取、保存和程序退出34.2图像转化为灰度图像54.3底片处理（反色）64.4截图64.5亮度和对比度度调节64.6图像的翻转与旋转74.7添加噪声94.8平滑和锐化104.9直方图均衡化处理114.10图像的腐蚀和膨胀124.11边缘检测134.12还原和撤销165.结果分析175.1转为灰度图像175.2底片处理175.3截图175.4亮度和对比度调节185.5图像翻转与旋转195.6添加噪声、平滑和锐化205.7直方

2、图均衡化235.8腐蚀和膨胀245.9边缘检测256.心得体会267.附录代码271. 设计目的利用MATLAB的GUI程序设计一个简单实用的图像处理程序。该程序应具备图像处理的常用功能，以满足要求。2. 设计要求设计程序有以下基本功能：1） 图像的读取和保存2） 图像转化为灰度图像3） 底片处理（反色）4） 截图5） 亮度和对比度度调节6） 图像的翻转与旋转7） 添加噪声8） 平滑和锐化9） 直方图均衡化处理10） 图像的腐蚀和膨胀11） 边缘检测3. 总体设计软件的总体设计界面布局如上图所示，主要分为2个区域：显示区域与操作区域。显示区域：显示原图像，以及效果图，即处理前与处理后的图像。操

3、作区域：通过功能键实现对图像的各种处理。在图中可见，界面左边和下方为一系列功能按键如“转为灰度图像”、“撤销”、“还原”等等 ；界面正中部分为图片显示部分。设计完成后运行的软件界面如下：4. 模块设计以下介绍各个功能模块的功能与实现4.1 图像的读取、保存和程序退出通过Menu Editor 创建如下菜单，通过以下菜单来实现“载入图像”、“保存图像”、“退出”的功能。4.1.1 载入图像利用MATLAB中 “uigetfile”、“imread”、“imshow”实现图像文件的读取与显示。function Input_Callback(hObject, eventdata, handles)f

4、ilename,pathname=uigetfile(*.jpg;*.bmp;*.tif,选择图片); str=pathname filename;global S %设计一个全局变量S，保存初始图像路径，以便之后的还原操作S=str;A=imread(str);set(handles.axes1,HandleVisibility,ON);axes(handles.axes1);imshow(A);set(handles.axes1,HandleVisibility,OFF);axes(handles.axes2); imshow(A);cla(handles.axes2);handles.i

5、mg=A;guidata(hObject,handles);end程序关键部分： 通过filename,pathname=uigetfile(*.jpg;*.bmp;*.tif,选择图片)选择相应路径打开的图像；通过str=pathname filename; A=imread(str); 读取选中的图像；最后，通过imshow(A)在显示区域上显示图像。4.1.2 保存图像利用“uiputfile”、“imwrite”函数实现图像文件的保存。function Save_Callback(hObject, eventdata, handles)sfilename,sfilepath=uiput

6、file(*.jpg;*.bmp;*.tif;*.*,保存图像文件,untitled.jpg);if isequal(sfilename,sfilepath,0,0) sfilefullname=sfilepath,sfilename; imwrite(handles.img,sfilefullname);else msgbox(取消保存,保存失败);end程序关键部分：通过sfilename ,sfilepath=uiputfile(*.jpg;*.bmp;*.tif;*.*,保存图像文件,untitled.jpg)选择图像文件保存的路径与格式；然后，通过sfilefullname=sfil

7、epath ,sfilename;imwrite(handles.img,sfilefullname); 实现对图像的保存。4.1.3 退出程序function Exit_Callback(hObject, eventdata, handles)clc;close all;close(gcf);clear;4.2 图像转化为灰度图像由于在MATLAB中较多的图像处理函数支持对灰度图像进行处理，故对图像进行灰度转化十分必要。可利用rgb2gray（X）函数对其他图像进行灰度图像的转化。实现程序段如下：function to_gray_Callback(hObject, eventdata, ha

8、ndles)global T %设计一个全局变量T，保存初始图像路径，以便之后的撤销操作axes(handles.axes2);T=handles.img;img=handles.img;if numel(size(img)2 C=rgb2gray(img);else C=img;endimshow(C);handles.img=C;guidata(hObject,handles);4.3 底片处理（反色）将图像变为底片并显示。实现程序段如下：function negative_Callback(hObject, eventdata, handles)global Taxes(handles.

9、axes2);T=handles.img;I=imcomplement(handles.img); imshow(I);handles.img=I;guidata(hObject,handles);4.4 截图通过imcrop(x)函数来实现对图片某一区域的截取，截取的图片在右框中显示。结合“保存为”,可把截图处理后的图片保存在指定路径。实现程序段如下：function Cut_Callback(hObject, eventdata, handles)global Taxes(handles.axes2);T=handles.img;x=imcrop(handles.img); %截图imsh

10、ow(x);handles.img=x;guidata(hObject,handles);4.5 亮度和对比度度调节4.5.1 亮度调节实现程序段如下：function light_Callback(hObject, eventdata, handles)global Taxes(handles.axes2);T=handles.img;prompt=调整倍数 (0,1:明 1,):暗);defans=1;p=inputdlg(prompt,input,1,defans);p1=str2num(p1);y=imadjust(handles.img, , ,p1); %亮度调节imshow(y)

11、;handles.img=y;guidata(hObject,handles);4.5.2 对比度调节实现程序段如下：function contrast_Callback(hObject, eventdata, handles)global Tstr=get(handles.contrast1,value);axes(handles.axes2);T=handles.img;prompt=请输入参数:;defans=1;p=inputdlg(prompt,input,1,defans);p1=str2num(p1);switch str case 1 f=immultiply(handles.

12、img,p1); imshow(f); handles.img=f; guidata(hObject,handles); case 2 f=imdivide(handles.img,p1); imshow(f); handles.img=f; guidata(hObject,handles);end4.6 图像的翻转与旋转4.6.1 翻转实现程序段如下：function turn_Callback(hObject, eventdata, handles)global Tstr=get(handles.fanzhuan,value);axes(handles.axes2);I=handles.i

13、mg;if numel(size(I)2 switch str case 1 T=handles.img; b=I(:,:,1); c=I(:,:,2); d=I(:,:,3); I1(:,:,1)=fliplr(b); I1(:,:,2)=fliplr(c); I1(:,:,3)=fliplr(d); case 2 T=handles.img; b=I(:,:,1); c=I(:,:,2); d=I(:,:,3); I1(:,:,1)=flipud(b); I1(:,:,2)=flipud(c); I1(:,:,3)=flipud(d);endimshow(I1);handles.img=I

14、1;guidata(hObject,handles);else switch str case 1 T=handles.img; f=fliplr(I); case 2 T=handles.img; f=flipud(I);endimshow(f);handles.img=f;guidata(hObject,handles);end程序关键部分：通过f=fliplr(handles.img); f=flipud(handles.img);分别实现左右镜像翻转与上下镜像翻转。4.6.2 旋转实现程序段如下：function rotate_Callback(hObject, eventdata,

15、handles)global TT=handles.img;str=get(handles.clockwise,value);axes(handles.axes2);prompt=请输入旋转角度:;defans=0;p=inputdlg(prompt,input,1,defans);p1=str2num(p1);switch str case 1 p1=-p1; case 2 p1=p1;endf=imrotate(handles.img,p1,bilinear,crop);imshow(f);handles.img=f;guidata(hObject,handles);程序关键部分：通过p=

16、inputdlg(prompt,input,1,defans);p1=str2num(p1)来输入旋转参数。通过函数f=imrotate(handles.img,p1,bilinear,crop);实现翻转。4.7 添加噪声通过imnoise(I,type,parameters)来加入各种噪声。实现程序段如下：function ADDNoise_Callback(hObject, eventdata, handles)I=handles.img;global Tstr=get(handles.Noise1,value);axes(handles.axes2);switch str case 1

17、 T=handles.img; prompt=输入椒盐噪声参数1:; defans=0.02; p=inputdlg(prompt,input,1,defans); p1=str2num(p1); f=imnoise(handles.img,salt & pepper,p1); imshow(f); handles.img=f; guidata(hObject,handles); case 2 T=handles.img; prompt=输入高斯噪声1:,输入高斯噪声2; defans=0,0.02; p=inputdlg(prompt,input,1,defans); p1=str2num(

18、p1); p2=str2num(p2); f=imnoise(handles.img,gaussian,p1,p2); imshow(f); handles.img=f; guidata(hObject,handles); case 3 T=handles.img; prompt=输入乘性噪声1:; defans=0.02; p=inputdlg(prompt,input,1,defans); p1=str2num(p1); f=imnoise(handles.img,speckle,p1); imshow(f); handles.img=f; guidata(hObject,handles)

19、; end4.8 平滑和锐化4.8.1 平滑滤波器实现程序段如下：function smooth_Callback(hObject, eventdata, handles)global Tstr=get(handles.pinghua,value);axes(handles.axes2);switch str case 1 T=handles.img; prompt=请输入模版维度:; defans=3; p=inputdlg(prompt,input,1,defans); p1=str2num(p1); h1=fspecial(average,p1 p1); I=imfilter(handl

20、es.img,h1); imshow(I); handles.img=I; guidata(hObject,handles); case 2 T=handles.img; prompt=请输入模版维度:; defans=3; p=inputdlg(prompt,input,1,defans); p1=str2num(p1); if numel(size(handles.img)2 A=handles.img; R=A(:,:,1); G=A(:,:,2); B=A(:,:,3); GP(:,:,1)=medfilt2(R,p1 p1); GP(:,:,2)=medfilt2(G,p1 p1);

21、 GP(:,:,3)=medfilt2(B,p1 p1); imshow(GP); handles.img=GP; else A=handles.img; I=medfilt2(A,p1 p1); imshow(I); handles.img=I; end guidata(hObject,handles); end4.8.2 锐化滤波器实现程序段如下：function sharpen_Callback(hObject, eventdata, handles)global Tstr=get(handles.ruihua,value);axes(handles.axes2);T=handles.i

22、mg;g=handles.img;switch str case 1 h=fspecial(sobel); case 2 h=fspecial(prewitt); case 3 h=fspecial(laplacian);endif numel(size(g)2 R=g(:,:,1); G=g(:,:,2); B=g(:,:,3); R1=imfilter(R,h); GP(:,:,1)=imadd(R,R1); G1=imfilter(G,h); GP(:,:,2)=imadd(G,G1); B1=imfilter(B,h); GP(:,:,3)=imadd(B,B1); imshow(GP

23、); handles.img=GP;else g1=g; g2=imfilter(g1,h); g3=imadd(g2,g1); imshow(g3); handles.img=g3;endguidata(hObject,handles);4.9 直方图均衡化处理4.9.1 灰度图像实现程序段如下：function gray_histogram_Callback(hObject, eventdata, handles)global TT=handles.img;img=handles.img;if numel(size(img)2 C=rgb2gray(img);else C=img;endB

24、=histeq(C);axes(handles.axes2); imshow(B);handles.img=B;guidata(hObject,handles);4.9.2 RGB图像实现程序段如下：function rgb_histogram_Callback(hObject, eventdata, handles)global Taxes(handles.axes2);T=handles.img;RGB=handles.img;R=RGB(:,:,1);G=RGB(:,:,2);B=RGB(:,:,3);G1(:,:,1)=histeq(R);G1(:,:,2)=histeq(G);G1(

25、:,:,3)=histeq(B);imshow(G1);handles.img=G1;guidata(hObject,handles);4.10 图像的腐蚀和膨胀4.10.1 腐蚀实现程序段如下：function corrode_Callback(hObject, eventdata, handles)temp=腐蚀圆盘半径:;defans=0;p=inputdlg(temp,请输入,1,defans);p1=str2num(p1);se=strel(disk,p1,0);global Taxes(handles.axes2);T=handles.img;I1=imerode(handles.

26、img,se);imshow(I1); handles.img=I1;guidata(hObject,handles);4.10.2 膨胀实现程序段如下：function dilate_Callback(hObject, eventdata, handles)temp=膨胀结构长度:;defans=0;p=inputdlg(temp,请输入,1,defans);p1=str2num(p1);se=strel(line,p1,0);I1=imdilate(handles.img,se);global Taxes(handles.axes2);T=handles.img;imshow(I1);ha

27、ndles.img=I1;guidata(hObject,handles);4.11 边缘检测实现程序段如下：function edge_Callback(hObject, eventdata, handles)global Tstr=get(handles.edge2,value);axes(handles.axes2);if numel(size(handles.img)2 I=handles.img; switch str case 1 T=handles.img; img=I; x y z=size(img); if z=1 rslt=edge(img,Roberts); elseif

28、 z=3 img1=rgb2ycbcr(img); dx1=edge(img1(:,:,1),Roberts); dx1=(dx1*255); img2(:,:,1)=dx1; img2(:,:,2)=img1(:,:,2); img2(:,:,3)=img1(:,:,3); rslt=ycbcr2rgb(uint8(img2); end imshow(rslt); handles.img=rslt; guidata(hObject,handles); case 2 T=handles.img; img=I; x y z=size(img); if z=1 rslt=edge(img,sobe

29、l); elseif z=3 img1=rgb2ycbcr(img); dx1=edge(img1(:,:,1),sobel); dx1=(dx1*255); img2(:,:,1)=dx1; img2(:,:,2)=img1(:,:,2); img2(:,:,3)=img1(:,:,3); rslt=ycbcr2rgb(uint8(img2); end imshow(rslt); handles.img=rslt; guidata(hObject,handles); case 3 T=handles.img; img=I; x y z=size(img); if z=1 rslt=edge(

30、img,Prewitt); elseif z=3 img1=rgb2ycbcr(img); dx1=edge(img1(:,:,1),Prewitt); dx1=(dx1*255); img2(:,:,1)=dx1; img2(:,:,2)=img1(:,:,2); img2(:,:,3)=img1(:,:,3); rslt=ycbcr2rgb(uint8(img2); end imshow(rslt); handles.img=rslt; guidata(hObject,handles); case 4 T=handles.img; img=I; x y z=size(img); if z=

31、1 rslt=edge(img,log); elseif z=3 img1=rgb2ycbcr(img); dx1=edge(img1(:,:,1),log); dx1=(dx1*255); img2(:,:,1)=dx1; img2(:,:,2)=img1(:,:,2); img2(:,:,3)=img1(:,:,3); rslt=ycbcr2rgb(uint8(img2); end imshow(rslt); handles.img=rslt; guidata(hObject,handles); case 5 T=handles.img; img=I; x y z=size(img); i

32、f z=1 rslt=edge(img,canny); elseif z=3 img1=rgb2ycbcr(img); dx1=edge(img1(:,:,1),canny); dx1=(dx1*255); img2(:,:,1)=dx1; img2(:,:,2)=img1(:,:,2); img2(:,:,3)=img1(:,:,3); rslt=ycbcr2rgb(uint8(img2); end imshow(rslt); handles.img=rslt; guidata(hObject,handles); endelse g1=handles.img; switch str case

33、 1 T=handles.img; g2=edge(g1,Roberts); imshow(g2); handles.img=g2; guidata(hObject,handles); case 2 T=handles.img; g2=edge(g1,sobel); imshow(g2); handles.img=g2; guidata(hObject,handles); case 3 T=handles.img; g2=edge(g1,Prewitt); imshow(g2); handles.img=g2; guidata(hObject,handles); case 4 T=handle

34、s.img; g2=edge(g1,log); imshow(g2); handles.img=g2; guidata(hObject,handles); case 5 T=handles.img; g2=edge(g1,canny); imshow(g2); handles.img=g2; guidata(hObject,handles); endend4.12 还原和撤销4.12.1 还原通过一个全局变量保存原始图像路径，在需要还原至原始图像时，重新读取该全局变量即可。实现程序段如下：function rst_Callback(hObject, eventdata, handles)glo

35、bal S y=imread(S);axes(handles.axes2); imshow(y);handles.img=y;guidata(hObject,handles);4.12.2 撤销撤销上一步的操作。通过另设一个全局变量T保存是上一次操作后的图像。实现程序段如下：function back_Callback(hObject, eventdata, handles)global Thandles.img=T;axes(handles.axes2); imshow(T);guidata(hObject,handles);5. 结果分析5.1 转为灰度图像5.2 底片处理5.3 截图5.

36、4 亮度和对比度调节5.4.1 亮度调节5.4.2 对比度调节5.5 图像翻转与旋转5.5.1 翻转1） 左右翻转2） 上下翻转5.5.2 旋转1） 顺时针452） 逆时针1355.6 添加噪声、平滑和锐化5.6.1 添加噪声1） 椒盐噪声2） 高斯噪声3） 乘性噪声5.6.2 平滑滤波（添加椒盐噪声后）1） 均值滤波2） 中值滤波5.6.3 锐化滤波1） sobel算子2） Prewitt算子3） Laplacian算子5.7 直方图均衡化5.7.1 灰度图像5.7.2 RGB图像5.8 腐蚀和膨胀5.8.1 腐蚀腐蚀圆盘半径5腐蚀圆盘半径105.8.2 膨胀膨胀结构长度5膨胀结构长度105

37、.9 边缘检测1） Roberts算子2） Sobel算子3） Prewitt算子4） Log算子5） Canny算子6. 心得体会当看到老师所给实验题目时，感到有些无所适从。虽然，曾经学习过MATLAB的使用，但由于所学的MATLAB的知识更多的是用于其它课程，与数字图像处理这门课关系并不密切，所以可以说对MATLAB在数字图像处理方面的运用不是很熟练。本次实验的重点是句柄的使用、GUI的使用以及MATLAB中与图像处理相关的函数的使用。 因此，在开始编程之前，我利用课余时间，通过索引网络上的相关资料，为实验做了较为充分的准备。在参考了相关材料及源程序之后，我对自己要做的实验内容有了进一步的

38、了解，并对MATLAB的使用有了更深的体会。 当然，在课设的进行过程中，我还是遇到了不少问题。例如，起初由于我对句柄使用以及一些函数使用的不恰当。使得在实验中遇到了问题。随着实验的进行，对MATLAB的熟悉度逐步加深。在基本功不断扎实的基础上，我开始进行一些扩张功能的尝试，比如撤销、还原操作、添加菜单等 。 但是，总体来说，此次的设计，还是较为满意的。它不但鞭策着我去巩固MATLAB的基础理论知识，还提高了我对MATLAB的实际操作运用，使得理论与实践相结合，为进一步学习MATLAB打下坚实的基础；同时，在实践中，也让我对数字图像处理这门课所学的内容有了更多的了解和认识，丰富了我对这门课程的认

39、知，对这门课的基础有了更深刻的认识。7. 附录代码function varargout = B_zephyr(varargin)% B_zephyr MATLAB code for B_zephyr.fig% B_zephyr, by itself, creates a new B_zephyr or raises the existing% singleton*.% H = B_zephyr returns the handle to a new B_zephyr or the handle to% the existing singleton*.% B_zephyr(CALLBACK,hO

40、bject,eventData,handles,.) calls the local% function named CALLBACK in B_zephyr.M with the given input arguments.% B_zephyr(Property,Value,.) creates a new B_zephyr or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are% applied to the GUI before B_zephyr_OpeningFcn get

41、s called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application% stop. All inputs are passed to B_zephyr_OpeningFcn via varargin.% *See GUI Options on GUIDEs Tools menu. Choose GUI allows only one% instance to run (singleton).% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the abov

42、e text to modify the response to help B_zephyr% Last Modified by GUIDE v2.5 22-May-2013 21:15:30% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct(gui_Name, mfilename, . gui_Singleton, gui_Singleton, . gui_OpeningFcn, B_zephyr_OpeningFcn, . gui_OutputFcn, B_zephyr_OutputFc

43、n, . gui_LayoutFcn, , . gui_Callback, );if nargin & ischar(varargin1) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin1);endif nargout varargout1:nargout = gui_mainfcn(gui_State, varargin:);else gui_mainfcn(gui_State, varargin:);end% End initialization code - DO NOT EDIT% - Executes just before B_zephyr i

44、s made visible.function B_zephyr_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin comma

45、nd line arguments to B_zephyr (see VARARGIN)% Choose default command line output for B_zephyrhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes B_zephyr wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% - Outputs from this function are returned

46、 to the command line.function varargout = B_zephyr_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout1 = handles.outpu