matlab課程設(shè)計--應(yīng)用圖像處理(參考版)
2025-06-11 05:54本頁面
【正文】 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。 更加難能可貴的是再一次的鍛煉了自己的自學(xué)能力，使自己的獨立思考能力有了進一步的深入。這次課程設(shè)計加深及鞏固了所學(xué)的 MATLAB的知識，學(xué)到了一些圖像處理的技巧的方法。二次濾波后噪聲更小了 。) 實驗結(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。) subplot(2,3,6),imshow(I5),title(39。) subplot(2,3,5),imshow(I4),title(39。) subplot(2,3,4),imshow(I3),title(39。) subplot(2,3,3),imshow(I2),title(39。) subplot(2,3,2),imshow(J),title(39。%進行二次維納濾波 subplot(2,3,1),imshow(I),title(39。 %medfilt2函數(shù)用于圖像的中值濾波 %進行維納濾波 I4=wiener2(J)。 %fspecial函數(shù)用于產(chǎn)生預(yù)定義濾波器 13 I2=uint8(round(filter2(h,I)))。average39。,0,)。 J=imnoise(I,39。 I=rgb2gray(I)。壓縮前 39。另如果將 histeq 中的 n 值改為 200（原圖的灰度級），直方圖的分布則接近為原圖（如下圖），此一來更好的說明了直方圖可以明顯直觀地改變圖像的灰度級。)。title(39。 subplot(2,2,3)?；叶茸儞Q直方圖 39。imhist(J)。 J=histeq(I)。原直方圖 39。imhist(I)。)。title(39。 subplot(2,2,1)。)。 實驗結(jié)果 11 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。銳化真彩色增強圖像 39。imshow(J)。)。title(39。 subplot(1,2,1)。replicate39。 H=im2double(I)。laplacian39。0 0 0]。 g=[0 0 0。39。 實驗結(jié)果： 10 結(jié)果分析： 處理后的圖片較處理前的圖片看起來更柔和，色彩更均勻。平滑濾波真彩色增強 39。imshow(I1)。%用均值濾波器是領(lǐng)域值平均， 以達到平滑目的 I1=imfilter(I,h1)。average39。)。title(39。 subplot(1,2,1)。39。由此也驗證了 JPEG 格式由于占用空間小，圖片質(zhì)量高被廣泛認可。D:\我的文檔 \My Pictures\壓縮后 39。)。title(39。%顯示原始圖像 subplot(1,2,2)。壓縮前 39。 imshow(I)。,T)。P1*x*P239。,mask)。%二進制值掩碼，用來壓縮 DCT的系數(shù) ；可通過改變矩陣來改變壓縮程度 B2=blkproc(B,[8 8],39。%對圖像Ｉ的每個不同８＊８數(shù)據(jù)塊應(yīng)用 矩陣式 ’Ｐ１＊Ｘ ＊ P２ ’進行處理，其中Ｐ１＝Ｔ，Ｐ２ =Ｔ 39。,T,T39。%計算離散余弦變換 B=blkproc(I,[
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