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正文內(nèi)容

matlab課程設(shè)計(jì)--應(yīng)用圖像處理(編輯修改稿)

2025-02-09 16:17 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 = 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(jí)數(shù)): (1)EQ(f)在0≤f≤L1范圍內(nèi)是一個(gè)單值單增函數(shù)。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(jí)在變換后仍保持從黑到白(或從白到黑)的排列。(2)對(duì)于0≤f≤L1有0≤g≤L1,這個(gè)條件保證了變換前后灰度值動(dòng)態(tài)范圍的一致性。圖像濾波 濾波器是一種選頻裝置可以使信號(hào)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。在數(shù)字圖像處理中,常常會(huì)遇到圖像中混雜有許多的噪聲。因此,在進(jìn)行圖像處理中,有時(shí)要先進(jìn)行祛除噪聲的工作。最常用的祛除噪聲的方法是用濾波器進(jìn)行濾波處理。MATLAB的圖像處理工具箱里也設(shè)計(jì)了許多的濾波器。如均值濾波器、中值濾波器、維納濾波器等。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。在一定的約束條件下,其輸出與一給定函數(shù)(通常稱為期望輸出)的差的平方達(dá)到最小,通過數(shù)學(xué)運(yùn)算最終可變?yōu)橐粋€(gè)托布利茲方程的求解問題。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。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(duì)混有噪聲的信號(hào)進(jìn)行濾波的方法。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(hào)中的噪聲。這個(gè)設(shè)計(jì)思想就是檢查輸入信號(hào)中的采樣并判斷它是否代表了信號(hào),使用奇數(shù)個(gè)采樣組成的觀察窗實(shí)現(xiàn)這項(xiàng)功能。觀察窗口中的數(shù)值進(jìn)行排序,位于觀察窗中間的中值作為輸出。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。 中值濾波是圖像處理中的一個(gè)常用步驟,它對(duì)于斑點(diǎn)噪聲(en:speckle noise)和椒鹽噪聲(en:saltandpepper noise)來說尤其有用。保存邊緣的特性使它在不希望出現(xiàn)邊緣模糊的場(chǎng)合也很有用。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。39。)。%讀取原始圖片I=rgb2gray(I)。%把圖像變成灰度圖像I=im2double(I)。%把圖像數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為雙精度浮點(diǎn)類型T=dctmtx(8)。%計(jì)算離散余弦變換B=blkproc(I,[8 8],39。P1*x*P239。,T,T39。)。%對(duì)圖像I的每個(gè)不同8*8數(shù)據(jù)塊應(yīng)用矩陣式’P1*X?。狿2’進(jìn)行處理,其中P1=T,P2=T39。mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]。%二進(jìn)制值掩碼,用來壓縮DCT的系數(shù);可通過改變矩陣來改變壓縮程度B2=b
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