图像相关论文范本,与硕士文致谢模板并非原文相关毕业设计论文

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b2等于imcrop(a2,[12585100100]),

c2等于im2bw(b2,0.42),

R2等于b2(:,:,1),

G2等于b2(:,:,2),

B2等于b2(:,:,3),

R2等于wiener2(R2),

G2等于wiener2(G2),

B2等于wiener2(B2),

R2等于imadjust(R2,[0.30.7],[]),

G2等于imadjust(G2,[0.30.7],[]),

B2等于imadjust(B2,[0.30.7],[]),

form等于1:101,

forn等于1:101,

ifc2(m,n)等于等于0,

R2(m,n)等于0,

G2(m,n)等于0,

B2(m,n)等于0,

elseR2(m,n)等于R2(m,n),

G2(m,n)等于G2(m,n),

B2(m,n)等于B2(m,n),

end

end

end

d2(:,:,1)等于R2,

d2(:,:,2)等于G2,

d2(:,:,3)等于B2,

subplot(2,4,1),imshow(d1)

subplot(2,4,2),imhist(R1)

subplot(2,4,3),imhist(G1)

subplot(2,4,4),imhist(B1)

subplot(2,4,5),imshow(d2)

subplot(2,4,6),imhist(R2)

subplot(2,4,7),imhist(G2)

subplot(2,4,8),imhist(B2)

图5-1为新鲜鸡蛋和散黄蛋的R,G,B

注:自左往右,自上而下为新鲜蛋图像及其R,G,B分量的灰度图和散黄蛋及其R,G,B分量的灰度图

图5-1新鲜蛋和散黄蛋的R,G,B灰度图

在本论文中,选取了四十个鸡蛋来建立模型,从他们的R,G,BR分量的灰度图从哪一强度等级开始,象素点分布较密集,即分界点.

表5-1为用于建立模型的散黄蛋的R分量的灰度图的临界值.

表5-1散黄蛋的R分量的灰度图临界值

鸡蛋编号R灰度图分界点鸡蛋编号R灰度图分界点NO92210NO152150N097150NO153110NO106120NO154220NO132210NO155150NO134180NO156200N0135210NO157220NO136200NO160180NO137180NO161200NO138180NO164210NO139200NO166210NO140200NO169210NO141180NO170220NO142200NO171180NO143210NO175180NO144170NO177200NO147180NO178240NO148200NO180180NO149180NO181220NO150200NO182200NO151240NO189220总和3800平均值192.5从上表可以知道,可以将192.5作为鸡蛋灰度图的分界值,但是由于强度等级都是整数,因此取整为192.

5.2确定图像R分量灰度图特征区域像素点与鸡蛋总像素点的比例

在将鸡蛋R分量灰度图的临界值确定以后,下一步就是要确定在这个特征区域内的象素点的个数与鸡蛋总象素点的个数的比例,并将其作为分辨鸡蛋好坏的标准,以建立检测模型.

MATLAB工具箱提供的imhist函数可以实现返回直方图数据向量和相应得色彩值向量.

语法格式:

[counts,x]等于imhist(I),

此函数可以返回直方图数据向量counts或相应得色彩向量x.

5.2.1流程控制语句

MATLAB含有4种流程控制:For循环,While循环,If-Else-End结构,Switch-Case结构以及Try-Catch模块.这里只需要用到For循环和If-Else-End结构.

5.2.1.1for循环

语法:forvariable等于expr,%for指定循环次数

statements

end

花生仁图像的循环次数为:

[MN]等于size(a),%鸡蛋图像a的大小为M×N

forx等于1:M,%定义x的循环次数

y等于1:N,%定义y的循环次数

5.2.1.2If-Else-End结构

语法:iflogical_expression

statements

end

5.2.2MATLAB的程序实现

下面的程序可以实现将R分量的直方图特征区域的象素点数与总象素点数的比例计算出来:

clearall,

closeall,

a1等于imread('新鲜蛋\NO171.bmp'),

b1等于imcrop(a1,[12585100100]),

c1等于im2bw(b1,0.42),

R1等于b1(:,:,1),

G1等于b1(:,:,2),

B1等于b1(:,:,3),

R1等于wiener2(R1),

G1等于wiener2(G1),

B1等于wiener2(B1),

R1等于imadjust(R1,[0.30.7],[]),

G1等于imadjust(G1,[0.30.7],[]),

B1等于imadjust(B1,[0.30.7],[]),

form等于1:101,

forn等于1:101,

ifc1(m,n)等于等于0,

R1(m,n)等于0,

G1(m,n)等于0,

B1(m,n)等于0,

elseR1(m,n)等于R1(m,n),

G1(m,n)等于G1(m,n),

B1(m,n)等于B1(m,n),

end

end

end

bb1(:,:,1)等于R1,

bb1(:,:,2)等于G1,

bb1(:,:,3)等于B1,

a2等于imread('散黄蛋\NO171.bmp'),

b2等于imcrop(a2,[12585100100]),

c2等于im2bw(b2,0.42),

R2等于b2(:,:,1),

G2等于b2(:,:,2),

B2等于b2(:,:,3),

R2等于wiener2(R2),

G2等于wiener2(G2),

B2等于wiener2(B2),

R2等于imadjust(R2,[0.30.7],[]),

G2等于imadjust(G2,[0.30.7],[]),

B2等于imadjust(B2,[0.30.7],[]),

form等于1:101,

forn等于1:101,

ifc2(m,n)等于等于0,

R2(m,n)等于0,

G2(m,n)等于0,

B2(m,n)等于0,

elseR2(m,n)等于R2(m,n),

G2(m,n)等于G2(m,n),

B2(m,n)等于B2(m,n),

end

end

end

bb2(:,:,1)等于R2,

bb2(:,:,2)等于G2,

bb2(:,:,3)等于B2,

subplot(2,4,1),imshow(bb1)

subplot(2,4,2),[counts1,x1]等于imhist(R1)

subplot(2,4,3),[counts2,y1]等于imhist(G1)

subplot(2,4,4),[counts3,z1]等于imhist(B1)

subplot(2,4,5),imshow(bb2)

subplot(2,4,6),[counts4,x2]等于imhist(R2)

subplot(2,4,7),[counts5,y2]等于imhist(G2)

subplot(2,4,8),[counts6,z2]等于imhist(B2),

s1等于0,

fori等于1:255,

ifx1(i)>,等于192&,x1(i)<,等于255,

s1等于counts1(i)+s1,

end,

end,

s1

s2等于0,

fori等于1:255,

ifx1(i)>,等于1&,x1(i)<,等于255,

s2等于counts1(i)+s2,

end,

end,

s2

s等于s1/s2

s3等于0,

fori等于1:255,

ifx2(i)>,等于192&,x2(i)<,等于255,

s3等于counts4(i)+s3,

end,

end,

s3

s4等于0,

fori等于1:255,

ifx2(i)>,等于1&,x2(i)<,等于255,

s4等于counts4(i)+s4,

end,

end,

s4

ss等于s3/s4

在此程序运行后,所得图像如图5-2所示.

图5-2新鲜蛋和散黄蛋在进行灰度调整以后的图像

同时,在程序运行以后,在mandwindow中显示出了图像的R分量的直方图的特征区域的象素点数与总象素点数的比例.表5-2为用于建立模型的40个鸡蛋的比例.

表5-2新鲜蛋与散黄蛋或贴壳蛋的比例

鸡蛋编号新鲜蛋比例散黄蛋比例鸡蛋编号新鲜蛋比例散黄蛋比例NO920.31150.9264NO1520.36840.6723NO970.40380.6988NO1530.52380.6146NO1060.45760.6156NO1540.48860.8381NO1320.47830.9075NO1550.5730.6052NO1340.34650.70

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