matlab課程設(shè)計--應(yīng)用圖像處理-文庫吧資料
2025-01-19 16:17本頁面
【正文】 處理，其中Ｐ１＝Ｔ，Ｐ２=Ｔ39。,T,T39。%計算離散余弦變換B=blkproc(I,[8 8],39。%把圖像變成灰度圖像I=im2double(I)。)。程序代碼及實驗結(jié)果與分析DCT圖像壓縮程序代碼：I=imread(39?！≈兄禐V波是圖像處理中的一個常用步驟，它對于斑點噪聲（en:speckle noise）和椒鹽噪聲（en:saltandpepper noise）來說尤其有用。觀察窗口中的數(shù)值進行排序，位于觀察窗中間的中值作為輸出。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中的噪聲。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。MATLAB的圖像處理工具箱里也設(shè)計了許多的濾波器。因此，在進行圖像處理中，有時要先進行祛除噪聲的工作。圖像濾波 濾波器是一種選頻裝置可以使信號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。這是為了保證增強處理沒有打亂原始圖像的灰度排列次序，原圖各灰度級在變換后仍保持從黑到白(或從白到黑)的排列。設(shè)原始圖像在(x，y)處的灰度為f，而改變后的圖像為g，則對圖像增強的方法可表述為將在(x，y)處的灰度f映射為g。而邊緣和輪廓常常位于圖像中灰度突變的地方，因而可以直觀地想到用灰度的差分對邊緣和輪廓進行提取。從頻率域來考慮，圖像模糊的實質(zhì)是因為其高頻分量被衰減，因此可以用高通濾波器來使圖像清晰。銳化圖像平滑往往使圖像中的邊界、輪廓變得模糊，為了減少這類不利效果的影響，需要用圖像銳化技術(shù)使圖像的邊緣變的清晰。真彩色增強則是對原始圖像本身具有的顏色進行調(diào)節(jié)，是一個彩色到彩色的映射過程。偽彩色增強時對原灰度圖像中不同灰度值區(qū)域分別付于不同的顏色，使人能夠更明白的區(qū)分不同的灰度級。真彩色增強真彩色增強主要是針對偽彩色增強而言的。離散余弦變換DCT的ＭＡＴＬＡＢ實現(xiàn)有兩種方 法，一種是基于FFR的快速算法，這是通過MATLAB工具箱提供的DCT2函數(shù)實現(xiàn)的；另一種是DCT變換是矩陣方法。在解碼過程中，先對已編碼的量化的系數(shù)進行解碼，然后求逆量化并利用二維DCT反變換把DCT系數(shù)轉(zhuǎn)化為８＊８樣本像塊，最將反變換后的塊組合成一幅圖像。JPEG圖像格式的壓縮算法采用的就是DCT變換，DCT變換的變換核為余弦函數(shù)，計算速度較快，有利于圖像壓縮和其他處理。b) 報告中對實驗的基本算法原理要進行簡要敘述。設(shè)計要求在報告中給出本實驗的實驗結(jié)果和分析。 使用常用的濾波器對數(shù)字圖像進行處理。 請編程實現(xiàn)圖像的真彩色增強。DCT變換用于圖像的壓縮實例。掌握簡單的MATLAB圖像增強技術(shù)，從而對圖像處理有進一步的了解。關(guān)鍵詞：DCT變換；圖像壓縮；真色彩增強；平滑；銳化；直方圖均衡； 灰度變換；濾波；M文件的使用目錄摘要………………………………………………………………I1 概述……………………………
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