【正文】 using the nearest neighbor interpolation 39。)。Resized Imageusing the bilinear interpolation 39。)。39。通過學(xué)習(xí)也是對C++編程應(yīng)用的很好的實(shí)踐與復(fù)習(xí)。所以對于數(shù)字圖像處理這門課大家有著極大興趣，在選課時幾乎所有人都選了這門課。數(shù)字視頻有不同的產(chǎn)生方式，存儲方式和播出方式。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術(shù)成敗的關(guān)鍵。圖像可以來自多種信息源,它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像。4）數(shù)字圖像處理后的圖像受人的因素影響較大，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評價的。因此對計算機(jī)的計算速度、存儲容量等要求較高。圖像的采集與數(shù)字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉(zhuǎn)換為計算機(jī)能夠處理的數(shù)字形式。數(shù)字圖像處理又稱為計算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。而平滑處理是的目的是消除噪聲，模糊圖像，在提取大目標(biāo)之前去除小的細(xì)節(jié)或彌合目標(biāo)間的縫隙。3）適用面寬。所以，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。數(shù)字圖像處理的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個方面：1）數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要涉及到的關(guān)鍵技術(shù)有：圖像的采集與數(shù)字化、圖像的編碼、圖像的增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像分割、圖像分析等。第一篇：數(shù)字圖像處理心得體會《數(shù)字圖像處理》心得體會1210407040鄧炯圖像處理是指對圖像信息進(jìn)行加工，從而滿足人類的心理、視覺或者應(yīng)用的需求的一種行為。圖像的采集與數(shù)字化：就是通過量化和取樣將一個自然圖像轉(zhuǎn)換為計算機(jī)能夠處理的數(shù)字形式。因此對計算機(jī)的計算速度、存儲容量等要求較高。圖像受人的因素影響較大，因?yàn)閳D像一般是給人觀察和評價的。圖像可以來自多種信息源,它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像。對常提的RGB圖像和灰度圖像有了明確的理解，這對大家以后應(yīng)用PHOTOSHOP等圖像處理軟件對圖像進(jìn)行處理打下了堅實(shí)的基礎(chǔ)。數(shù)字圖像處理是從20世紀(jì)60年代以來隨著計算機(jī)技術(shù)和VLSL的發(fā)展而產(chǎn)生、發(fā)展和不斷成熟起來的一個新興技術(shù)領(lǐng)域。圖像編碼：圖像編碼的目的主要是來壓縮圖像的信息量，以便能夠滿足存儲和傳輸?shù)囊蟆?）數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在4個方面。只要針對不同的圖像信息源，采取相應(yīng)的圖像信息采集措施，圖像的數(shù)字處理方法適用于任何一種圖像。除了已應(yīng)用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內(nèi)外正在大力開發(fā)研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。比如通過數(shù)字?jǐn)z像機(jī)直接產(chǎn)生數(shù)字視頻信號，存儲在數(shù)字帶，P2卡，藍(lán)光盤或者磁盤上，從而得到不同格式的數(shù)字視頻。其中有的同學(xué)由于簡單的學(xué)習(xí)過PHOTOSHOP軟件，因此對于數(shù)字圖像處理已經(jīng)有了一些基礎(chǔ)，更加想利用這門課的學(xué)習(xí)加深自己數(shù)字圖像處理的理解并提高在數(shù)字圖像處理方面的能力。當(dāng)然通過這些課程學(xué)習(xí)還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，也有許多同學(xué)收獲甚微，我總結(jié)了下大家后期的學(xué)習(xí)態(tài)度與前期的學(xué)習(xí)熱情相差很大的原因。)。% using the bilinear interpolation imshow(I), title(39。)。% using the nearest neighbor interpolation J2 = imresize(I, Scale, 39。)。Theta = 45。bilinear39。Rotated Imageusing the nearest neighbor interpolation 39。Theta = 30。bilinear39。Rotated Imageusing the nearest neighbor interpolation 39。)。五、實(shí)驗(yàn)報告要求1．簡述試驗(yàn)的目的和試驗(yàn)原理；2．?dāng)⑹龈鞫纬绦蚬δ?，改變有關(guān)函數(shù)的參數(shù)，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果； 3．打印出所編寫的實(shí)驗(yàn)程序。I = imread(39。set(gca,39。% Apply Thresholding to the Image level = graythresh(I3)。figure, imshow(RGB_label)。3．利用課余時間，采用MATLAB函數(shù)編程實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容（二）。本實(shí)驗(yàn)銳化處理主要在空間域中進(jìn)行 2，頻域?yàn)V波：掌握傅里葉變換的基本性質(zhì)； 掌握傅里葉正變換和反變換； 通過實(shí)驗(yàn)了解二維頻譜的分布特點(diǎn)； 掌握怎樣利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波利用MATLAB程序數(shù)字圖像的傅立葉變換并且進(jìn)行頻域?yàn)V波二，給圖像添加椒鹽噪聲或者高斯噪聲： 原理：利用MATLAB自帶函數(shù)添加噪聲 程序代碼：A=imread(39。,)。高斯噪聲39。 pepper39。中值濾波5*5模板39。)。subplot(122),imshow(I2),title(39。 pepper39。medfilt2濾波圖像39。temp=zeros(a*b)。title(39。)。% 中心移位的逆變換，絕對值 iF2=ifft2(iFc1)。原始圖像39。% 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 g=fft2(f)。h=1/(1+*(d/d0)^(2*nn))。)心得體會1，進(jìn)一步熟悉了Matlab軟件、編程以及圖像處理工具箱 2，學(xué)會利用自帶函數(shù)對圖像做簡單的處理，例如：均值化等。數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時的電子計算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計算機(jī)來處理圖形和圖像信息。（2）提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，這些被提取的特征或信息往往為計算機(jī)分析圖像提供便利。（2）數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。（4）由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。將模擬圖像轉(zhuǎn)化成數(shù)字圖像的過程就是圖形、圖像的數(shù)字化過程。一般來說，原圖像中的畫面越復(fù)雜，色彩越豐富，則采樣間隔應(yīng)越小。假設(shè)有一幅黑白灰度的照片，因?yàn)樗谒接诖怪狈较蛏系幕叶茸兓际沁B續(xù)的，都可認(rèn)為有無數(shù)個像素，而且任一點(diǎn)上灰度的取值都是從黑到白可以有無限個可能值。在一定意義上講，編碼壓縮技術(shù)是實(shí)現(xiàn)圖像傳輸與儲存的關(guān)鍵。小波變換是一種信號的時間——尺度分析方法，他具有多分辨率分析的特點(diǎn)，而且在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，是一種窗口大小固定不變但其形狀可變，時間窗和頻率窗都可變的時頻局部化分析方法。小波變換是一種新的變換分析方法，它繼承和發(fā)展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，能夠提供一個隨頻率改變的時間一頻率窗口，是進(jìn)行信號時頻分析和處理的理想工具。圖象變換是函數(shù)的一種作圖方法。對灰度進(jìn)行量化，使其取值變?yōu)橛邢迋€可能值。2．量化 量化是指要使用多大范圍的數(shù)值來表示圖像采樣之后的每一個點(diǎn)。1．采樣 采樣的實(shí)質(zhì)就是要用多少點(diǎn)來描述一幅圖像，采樣結(jié)果質(zhì)量的高低就是用前面所說的圖像分辨率來衡量。在理解三維景物時需要知識導(dǎo)引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。而語音帶寬僅為4kHz左右。提取的特征可以包括很多方面，如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓?fù)涮卣骱完P(guān)系結(jié)構(gòu)等。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。4，加深了對MATLAB編程的理解。end end result=ifftshift(result)。[M,N]=size(g)。gaussian39?？焖俑盗⑷~變換的逆變換39。% 快速傅立葉變換subplot(132),imshow(F),title(39。)六，利用Matlab的圖像處理工具箱中提供的函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像的傅立葉變換和反變換： 源程序：A=imread(39。temp=funBox(:)。a=2。K = medfilt2(J)。)。原圖像39。figure,imshow(k3),title(39。k2=medfilt2(J,[5 5])。%添加高斯噪聲三，對被噪聲污染的圖像進(jìn)行中值濾波和