matlab課程設(shè)計(jì)--應(yīng)用圖像處理-全文預(yù)覽
【正文】 實(shí)驗(yàn)結(jié)果結(jié)果分析：可以很明顯的看出處理后的圖片輪廓更清晰，邊界也更明顯灰度變換（直方圖均衡化）：程序代碼：I=imread(39。imshow(J)。title(39。replicate39。laplacian39。g=[0 0 0。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：結(jié)果分析：處理后的圖片較處理前的圖片看起來更柔和，色彩更均勻。imshow(I1)。average39。title(39。39。D:\我的文檔\My Pictures\39。title(39。壓縮前39。,T)。,mask)。%對圖像Ｉ的每個不同８＊８數(shù)據(jù)塊應(yīng)用矩陣式’Ｐ１＊Ｘ ＊P２’進(jìn)行處理，其中Ｐ１＝Ｔ，Ｐ２=Ｔ39。%計(jì)算離散余弦變換B=blkproc(I,[8 8],39。)?！≈兄禐V波是圖像處理中的一個常用步驟，它對于斑點(diǎn)噪聲（en:speckle noise）和椒鹽噪聲（en:saltandpepper noise）來說尤其有用。中值濾波器: 中值濾波是一種非線性數(shù)字濾波器技術(shù)，經(jīng)常用于去除圖像或者其它信號中的噪聲。維納濾波器： 維納濾波器（Wiener filter）是由數(shù)學(xué)家維納（Rorbert Wiener）提出的一種以最小平方為最優(yōu)準(zhǔn)則的線性濾波器。因此，在進(jìn)行圖像處理中，有時要先進(jìn)行祛除噪聲的工作。這是為了保證增強(qiáng)處理沒有打亂原始圖像的灰度排列次序，原圖各灰度級在變換后仍保持從黑到白(或從白到黑)的排列。而邊緣和輪廓常常位于圖像中灰度突變的地方，因而可以直觀地想到用灰度的差分對邊緣和輪廓進(jìn)行提取。銳化圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變得模糊，為了減少這類不利效果的影響，需要用圖像銳化技術(shù)使圖像的邊緣變的清晰。偽彩色增強(qiáng)時對原灰度圖像中不同灰度值區(qū)域分別付于不同的顏色，使人能夠更明白的區(qū)分不同的灰度級。離散余弦變換DCT的ＭＡＴＬＡＢ實(shí)現(xiàn)有兩種方 法，一種是基于FFR的快速算法，這是通過MATLAB工具箱提供的DCT2函數(shù)實(shí)現(xiàn)的；另一種是DCT變換是矩陣方法。JPEG圖像格式的壓縮算法采用的就是DCT變換，DCT變換的變換核為余弦函數(shù)，計(jì)算速度較快，有利于圖像壓縮和其他處理。設(shè)計(jì)要求在報告中給出本實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。 請編程實(shí)現(xiàn)圖像的真彩色增強(qiáng)。掌握簡單的MATLAB圖像增強(qiáng)技術(shù)，從而對圖像處理有進(jìn)一步的了解。所謂數(shù)字圖像處理[7]就是利用計(jì)算機(jī)對圖像信息進(jìn)行加工以滿足人的視覺心理或者應(yīng)用需求的行為。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。MATLAB課程設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)題目：應(yīng)用圖像處理班 級：學(xué) 號：姓 名：指導(dǎo)老師：設(shè)計(jì)時間：2013年4月8號4月14號摘要21世紀(jì)是一個充滿信息的時代，圖像作為人類感知世界的視覺基礎(chǔ)，是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。基本內(nèi)容 圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。從理論上講，數(shù)字圖像是一個二維的整數(shù)陣列。請?jiān)跍y試圖像中驗(yàn)證你的結(jié)
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