matlab課程設(shè)計--應(yīng)用圖像處理(完整版)
【正文】 現(xiàn)這項(xiàng)功能。最常用的祛除噪聲的方法是用濾波器進(jìn)行濾波處理。灰度變換（直方圖均衡化） 直方圖均衡化的基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了象素灰度值的動態(tài)范圍從而可達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對比度的效果。由于原始圖像事實(shí)上是沒有顏色的，所以稱這種人工賦予的顏色為偽彩色，偽彩色增強(qiáng)實(shí)質(zhì)上只是一個圖像的著色過程是一種灰度到彩色的映射技術(shù)。在編碼過程中，JPEG算法首先將RGB分量轉(zhuǎn)化為亮分量和色差分量，然后將圖像分解為８＊８的像素塊，對這個８＊８塊進(jìn)行二維離散余弦變換，每個塊就產(chǎn)生了６４個DCT系數(shù)，其中一個是直流（ＤＣ），它表示了８＊８輸入矩陣全部值的平均數(shù)，其余６３個系數(shù)為交流（ＡＣ）系數(shù)，接下來對DCT系數(shù)進(jìn)行量化，最后將量化的DCT系數(shù)進(jìn)行編碼，就形成了壓縮后的圖像格式。 通過直方圖均衡化的方法實(shí)現(xiàn)圖像的灰度變換，在測試圖像中驗(yàn)證你的結(jié)論，分析程序結(jié)果。實(shí)質(zhì)上是一段能夠被計算機(jī)還原顯示和輸出為一幅圖像的數(shù)字碼。圖像處理，是用計算機(jī)對圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。 常見的處理有圖像數(shù)字化、圖像編碼、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像分割和圖像分析等。DCT變換用于圖像的壓縮實(shí)例。b) 報告中對實(shí)驗(yàn)的基本算法原理要進(jìn)行簡要敘述。真彩色增強(qiáng)真彩色增強(qiáng)主要是針對偽彩色增強(qiáng)而言的。從頻率域來考慮，圖像模糊的實(shí)質(zhì)是因?yàn)槠涓哳l分量被衰減，因此可以用高通濾波器來使圖像清晰。圖像濾波 濾波器是一種選頻裝置可以使信號中特定的頻率成分通過而極大地衰減其它頻率成分，可以濾除干擾噪聲。維納濾波器又被稱為最小二乘濾波器或最小平方濾波器，目前是基本的濾波方法之一。程序代碼及實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析DCT圖像壓縮程序代碼：I=imread(39。,T,T39。P1*x*P239。%顯示原始圖像subplot(1,2,2)。由此也驗(yàn)證了JPEG格式由于占用空間小，圖片質(zhì)量高被廣泛認(rèn)可。)。平滑濾波真彩色增強(qiáng)39。0 0 0]。subplot(1,2,1)。銳化真彩色增強(qiáng)圖像39。title(39。J=histeq(I)。title(39。I=rgb2gray(I)。 %fspecial函數(shù)用于產(chǎn)生預(yù)定義濾波器I2=uint8(round(filter2(h,I)))。)subplot(2,3,3),imshow(I2),title(39。) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果：結(jié)果分析：從圖上對比可看出中值濾波器和維納濾波器濾除噪聲的能力差不多，但中值濾波器對于圖片亮度的改變相對于維納濾波器的小。當(dāng)問起解決時之前的沮喪、煩躁、想要放棄的心情全部都會煙消云散，取而代之的是無比的自豪和勝利感。二次濾波后噪聲更小了。)subplot(2,3,4),imshow(I3),title(39。 %medfilt2函數(shù)用于圖像的中值濾波%進(jìn)行維納濾波I4=wiener2(J)。J=imnoise(I,39。)。imhist(J)。)。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。title(39
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