matlab課程設(shè)計(jì)--應(yīng)用圖像處理-預(yù)覽頁
【正文】 論。如均值濾波器、中值濾波器、維納濾波器等。系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理DCT圖像壓縮原理DCT變換是最小均方誤差條件下得出的次最佳正交變換，且已獲得廣泛應(yīng)用，并成為許多圖像編碼國際標(biāo)準(zhǔn)的核心。這樣就完成了圖像的壓縮和解壓過程。圖像的色彩增強(qiáng)技術(shù)主要分為為彩色增強(qiáng)和真彩色增強(qiáng)兩種，這兩種方法在原理上存在著本質(zhì)的區(qū)別。平滑在圖像中，通過相鄰點(diǎn)的相互平均可以去掉一些突然變化的點(diǎn)，從而濾掉一定的噪聲，達(dá)到平滑的目的，使圖片看起來更柔和，顏色更均勻更清晰。在水下圖像的增強(qiáng)處理中除了去噪，對比度擴(kuò)展外，有時(shí)候還需要加強(qiáng)圖像中景物的邊緣和輪廓。在灰度直方圖均衡化處理中對圖像的映射函數(shù)可定義為:g = EQ (f)，這個(gè)映射函數(shù)EQ(f)必須滿足兩個(gè)條件(其中L為圖像的灰度級數(shù)): (1)EQ(f)在0≤f≤L1范圍內(nèi)是一個(gè)單值單增函數(shù)。在數(shù)字圖像處理中，常常會遇到圖像中混雜有許多的噪聲。如均值濾波器、中值濾波器、維納濾波器等。維納濾波是利用平穩(wěn)隨機(jī)過程的相關(guān)特性和頻譜特性對混有噪聲的信號進(jìn)行濾波的方法。然后，丟棄最早的值，取得新的采樣，重復(fù)上面的計(jì)算過程。39。%把圖像數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為雙精度浮點(diǎn)類型T=dctmtx(8)。)。P1.*x39。,T39。title(39。imshow(I2)。%顯示壓縮圖像imwrite(I2,39。真彩色增強(qiáng)平滑程序代碼：I=imread(39。imshow(I)。h1=fspecial(39。subplot(1,2,2)。)。)。w=fspecial(39。J=imfilter(H,g,39。imshow(H)。subplot(1,2,2)。)。I=rgb2gray(I)。原圖39。title(39。%自動(dòng)直方圖均衡化，均衡后只有64個(gè)灰度級subplot(2,2,4)。)。灰度變換圖39。圖像濾波程序代碼：I=imread(39。I=im2double(I)。 %加入高斯噪聲%進(jìn)行均值濾波h=fspecial(39。 %filter2函數(shù)用于圖像濾波,h是濾波參數(shù)（均值）%進(jìn)行中值濾波I3=medfilt2(J)。原圖象39。均值濾波后圖象39。維納濾波后圖象39?？梢钥闯鼍S納濾波器不僅濾除了噪聲而且也降低了圖片的亮度。特別有感觸的是感覺這次實(shí)驗(yàn)的實(shí)際意義很大，以前做的課程設(shè)計(jì)都是為了完成任務(wù)而設(shè)計(jì)，但是這次課程設(shè)計(jì)的內(nèi)容與我們平時(shí)的工作學(xué)習(xí)息息相關(guān)，比如DCT壓縮圖片，以前就嫌棄電腦里的圖片占內(nèi)存，但是經(jīng)過這次課程設(shè)計(jì)之后就可以自己動(dòng)手解決這個(gè)惱人的問題了。參考文獻(xiàn)[1] 張兆禮，趙春暉，梅曉丹．現(xiàn)代圖像處理技術(shù)及MATLAB實(shí)現(xiàn)．北京：人民 郵電出版社，2001[2] 孫兆林．MATLAB圖像處理．北京：清華大學(xué)出版社，2002[3] 朱習(xí)軍，隋思漣，張賓， 電子工業(yè)出版社[4] 胡曉軍、 徐飛 .MATLAB應(yīng)用圖像處理（第二版）.西安電子科技大學(xué)出版[5] 高展宏、 徐文波. 基于MATLAB的圖像處理案例教程 清華大學(xué)出版社16
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