【正文】 北京：電子工業(yè)出版社， 20xx [6] 賴志國(guó)，《 MATLAB 圖像處理與應(yīng)用（第二版）》。北京： 電子工業(yè)出版社， 1998 [2] 王新成，《高級(jí)圖像處理技術(shù)》。所以說(shuō)對(duì)于這些軟件還是應(yīng)該自己動(dòng)手實(shí)際操作才會(huì)有深刻理解。 總的來(lái)說(shuō)，通過(guò)此次基礎(chǔ)強(qiáng)化訓(xùn)練對(duì) MATLAB 進(jìn)行基礎(chǔ)的運(yùn)用和掌握，雖然只是對(duì)MATLAB 一小部分進(jìn)行運(yùn)用。d39。 II=rgb2gray(I)。 對(duì)二維信號(hào) X 進(jìn)行 N 層分解； [C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通濾波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信號(hào) X 。) [C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 其中 [C,S]=wavedec2(X,N,39。3,2,1。對(duì)于 j＝ 0， 2j＝ 20＝ 1 尺度，也就是原圖像的尺度。 Haar 函數(shù)與 db1 小波函數(shù)是一樣的。 設(shè) y(t)∈ L2(R)(L2(R)表示平方可積的實(shí)數(shù)空間，即能量有限的信號(hào)空間 )，其傅里葉變換為 Y(w)。小波作為尺度膨脹和空間移位的一組函數(shù)也就誕生了。因此，小波在實(shí)軸上是緊的。而 展開系數(shù)就是基與信號(hào)之間的內(nèi)積，更通俗的說(shuō)是投影。所謂 “小 ”是指它具有衰減性；而稱之為 “波 ”則是指它的波動(dòng)性，其振幅正負(fù)相間的震蕩形式。 %做 fft逆變換 figure(3)。 %做 fft變換，同時(shí)將零點(diǎn)移到中心 figure(2)。 figure(1)。 可以進(jìn)一步寫出 8點(diǎn) DFT 的完整 FFT 計(jì)算的流程框圖 ，如圖 25 ? ?? ??? ????? 10 10 )(1)/2(e x p)(1)( Nx Nx uxNWxfNuxNjxfNuF ?? ? ? ??? ?? ?????? ????? 10 10 )(2e x p),(),(),( Mx Ny NvyMuxjyxfyxfvuF ???? ??? )12()( )2()( nfnh nfng )12,3,2,1,0( ??Nn ?2N武漢理工大學(xué)《 matlab 課程設(shè)計(jì)》報(bào)告 14 圖 25 FFT 計(jì)算的流程框圖 I=imread(39。這里介紹第一種算法。在數(shù)字圖像處理中，二維離散傅立葉被廣泛的應(yīng)用于圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼和分類中。 subplot(1,2,1) imshow(I) subplot(1,2,2) imshow(log(abs(S)),[]) %輸出頻譜二維圖像 colormap(jet(64))。 程序及運(yùn)行結(jié)果 如下編輯 M 程序，可得如圖 24所示的經(jīng)離散余弦變換后的圖像 I=imread(39。這是由于離散 余弦變換具有很強(qiáng)的 能量集中 特性 :大多數(shù)的自然信號(hào) (包括聲音和圖像 )的能量都集中在離散余弦變換后的低頻部分。 imshow(II)。)。 更一般的說(shuō)，我們可以因數(shù)分解復(fù)數(shù) mn 矩陣（有著 m ≥ n）為 mn 酉矩陣 （在 Q? Q = 1的意義上）和 nn 上三角矩陣的乘積。 imshow(U) subplot(1,6,3) imshow(S) subplot(1,6,4) imshow(V) subplot(1,6,5) imshow(SM) subplot(1,6,6) imshow(SN)。 %將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像 武漢理工大學(xué)《 matlab 課程設(shè)計(jì)》報(bào)告 7 A=im2double(II) [U,S,V]=svd(A) %對(duì)圖像做 svd分解 SN=U*S*V39。 I=imread(39。 武漢理工大學(xué)《 matlab 課程設(shè)計(jì)》報(bào)告 5 圖 11 武漢理工大學(xué)《 matlab 課程設(shè)計(jì)》報(bào)告 6 2 matlab 圖像操作 圖像的奇異值分解 奇異值分解理論知識(shí) 定義 1 ：對(duì)于 NN? 矩陣 A ,有 N 個(gè)標(biāo)量 ( 1, 2, , )i iN? ? 滿足 : 0iAI??? （公式 21） 則稱這一組 i? 為矩陣 A 唯一的特征值 . 定義 2 如果存在這樣一個(gè) 1N? 的向量 iV ,有 : i i iAV V?? （公式 22） 則稱 iV 為 A 的與特征值 i? 對(duì)應(yīng)的一個(gè)特征向量 . A 一共有 N 個(gè)特征向量 . 定義 3 (矩陣奇異值分解 ) 矩陣的奇異值分解 (Singular Value Deposition,簡(jiǎn)稱SVD）是矩陣所固有的特征，設(shè)矩陣 mnAR?? ， ( ) ,rank A r r n??，那么矩陣 A 的奇異值分解定義如下： 11 2 1 2100[ , , , ] [ , , , ]00rTTm n j j jjr mnA U D V u u u v v v u v??? ??????? ? ?????? （公式 23） 其中， 1[ , ] mmmU u u R ???和 1[ , ] nnnV v v R ???是正交矩陣，其列向量分別為 iu 和 iv ； U，V 分別稱為矩陣 A 的左奇異矩陣和右奇異矩陣； D 是對(duì)角陣； ( 1, , )i ir? ? 稱作矩陣 A 的奇異值，此處是 TAA 或 TAA的特征值 i? 的正平方 根，滿足1 2 1 0r r m? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ?。)。 圖像的讀取及程序 在編輯窗口中，如下編輯 M 文件， %表示注釋部分： %清除 MATLAB 中所有的工作平臺(tái)變量，關(guān)閉打開的圖形窗口 clear。 Debug 菜單下還提供了設(shè)置斷 點(diǎn) 逐行執(zhí)行等調(diào)試命令。要了解更多關(guān)于 Matlab 的基本知識(shí)，可看 Matlab help下的 Matlab 目錄。 wavedec2 other image matrix transformation functions for processing, can be roughly demonstrate the basic aspects of MATLAB for image processing power. And through this curriculum design, and mastered the basic operation of this software and its basic function of the image toolbar, as well as a number of images to enhance operations and so on. 武漢理工大學(xué)《 matlab 課程設(shè)計(jì)》報(bào)告 4 1 matlab 基本操作 基礎(chǔ)知識(shí) Matlab 中基本變量都是以矩陣的形式保存的。 dct。