武漢理工大學(xué)數(shù)字圖像處理實驗(編輯修改稿)
2025-07-26 13:33 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 熟悉其概念和原理,實現(xiàn)對一幅灰度圖像的快速傅立葉變換,并求其變換后的系數(shù)（幅度）分布。DCT變換熟悉其概念和原理,實現(xiàn)對一幅圖像做離散余弦變換,選擇適當(dāng)?shù)腄CT系數(shù)閾值對其進(jìn)行DCT反變換 。 四、實驗結(jié)果及分析傅里葉變換DCT變換分析：通過 DCT反變換重構(gòu)的圖像，看上去有點模糊，失真明顯 實驗三 圖像分割實驗一、實驗?zāi)康?理解和掌握圖像邊緣檢測和圖像閾值分割的典型算法。能用Matlab編寫程序?qū)崿F(xiàn)圖像邊緣檢測和圖像閾值分割。觀察圖像分割的效果二、實驗原理： 圖象的邊緣是指圖象局部區(qū)域亮度變化顯著的部分，該區(qū)域的灰度剖面一般可以看作是一個階躍，既從一個灰度值在很小的緩沖區(qū)域內(nèi)急劇變化到另一個灰度相差較大的灰度值。圖象的邊緣部分集中了圖象的大部分信息，圖象邊緣的確定與提取對于整個圖象場景的識別與理解是非常重要的，同時也是圖象分割所依賴的重要特征，邊緣檢測主要是圖象的灰度變化的度量、檢測和定位。，然后將圖像中各個像素的灰度值與這個閾值相比較：劃分成像素灰度大于閾值的一類和小于閾值的一類。3. 雙峰法的原理及其簡單：它認(rèn)為圖像由前景和背景組成，在灰度直方圖上，前后 二景都形成高峰，在雙峰之間的最低谷處就是圖像的閾值所在三、 實驗內(nèi)容邊緣檢測分別用sobel、LaplacianGaussian方法對一幅灰度圖像進(jìn)行邊緣提取，給出對比結(jié)果；灰度閥值分割利用雙峰法對一幅灰度圖像進(jìn)行灰度分割處理。四、實驗結(jié)果及分析邊緣檢測分析：Sobel算子并沒有將圖像的主題與背景嚴(yán)格地區(qū)分開來，即Sobel算子并沒有基于圖像灰度進(jìn)行處理，所以提取的圖像輪廓有時并不能令人滿意。LaplacianGaussian算子邊緣的細(xì)節(jié)比較豐富，它比sober算子邊緣
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