基于MATLAB的臉譜圖像處理與分析

2.47萬字 53頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘要 隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展和提高，應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，為了使數(shù)字圖像處理技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用，本文針對各種臉譜圖像進(jìn)行了圖像處理與分析，其研究成果為相關(guān)圖像處理提供借鑒和參考。
本文利用MATLAB圖像處理功能，實(shí)現(xiàn)了對各種臉譜圖像的處理。包括模擬圖像數(shù)字化、圖像類型轉(zhuǎn)換、圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像的去噪處理和圖像壓縮技術(shù)等一系列圖像預(yù)處理工作。針對臉譜圖像進(jìn)行了各種邊緣提取研究，即包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子和LOG算子和小波變換模極大值算法。針對同一幅圖像結(jié)合以上不同算子分別進(jìn)行處理，并針對上述各種邊緣檢測算法進(jìn)行分析與優(yōu)劣比較。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：傳統(tǒng)的邊緣檢測算子，其基本思想是利用函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)分析，因此它們計(jì)算簡單、速度較快，但對噪聲的敏感度較大；LOG算子和Canny算子都是先對圖像進(jìn)行平滑去噪處理，因此會(huì)丟失一些邊緣信息，但抗噪性較強(qiáng)，其中Canny算子適合處理階躍性邊緣圖像，而LOG算子更擅長處理漸變性灰度圖像；小波分析檢測法，具有較強(qiáng)的抗噪能力，且能夠更好的保留圖像的邊緣信息，對小陣列圖像尤為適用。


關(guān)鍵詞：MATLAB軟件； 圖像處理； 邊緣檢測；小波變換