matlab課程設計--應用圖像處理-在線瀏覽
2025-03-02 16:17本頁面
【正文】 的平均數(shù)，其余６３個系數(shù)為交流（ＡＣ）系數(shù)，接下來對DCT系數(shù)進行量化，最后將量化的DCT系數(shù)進行編碼，就形成了壓縮后的圖像格式。這樣就完成了圖像的壓縮和解壓過程。變換矩陣方法非常適合做８＊８或１６?。保兜膱D像塊的DCT變換，工具箱提供了dctmtx函數(shù)來計算變換矩陣。圖像的色彩增強技術主要分為為彩色增強和真彩色增強兩種，這兩種方法在原理上存在著本質(zhì)的區(qū)別。由于原始圖像事實上是沒有顏色的，所以稱這種人工賦予的顏色為偽彩色，偽彩色增強實質(zhì)上只是一個圖像的著色過程是一種灰度到彩色的映射技術。平滑在圖像中，通過相鄰點的相互平均可以去掉一些突然變化的點，從而濾掉一定的噪聲，達到平滑的目的，使圖片看起來更柔和，顏色更均勻更清晰。圖像銳化處理的目的是為了使圖像的邊緣、輪廓線以及圖像的細節(jié)變的清晰，經(jīng)過平滑的圖像變得模糊的根本原因是因為圖像受到了平均或積分運算，因此可以對其進行逆運算（如微分運算）就可以使圖像變的清晰。在水下圖像的增強處理中除了去噪，對比度擴展外，有時候還需要加強圖像中景物的邊緣和輪廓。灰度變換（直方圖均衡化） 直方圖均衡化的基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了象素灰度值的動態(tài)范圍從而可達到增強圖像整體對比度的效果。在灰度直方圖均衡化處理中對圖像的映射函數(shù)可定義為:g = EQ (f)，這個映射函數(shù)EQ(f)必須滿足兩個條件(其中L為圖像的灰度級數(shù)): (1)EQ(f)在0≤f≤L1范圍內(nèi)是一個單值單增函數(shù)。(2)對于0≤f≤L1有0≤g≤L1，這個條件保證了變換前后灰度值動態(tài)范圍的一致性。在數(shù)字圖像處理中，常常會遇到圖像中混雜有許多的噪聲。最常用的祛除噪聲的方法是用濾波器進行濾波處理。如均值濾波器、中值濾波器、維納濾波器等。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）的差的平方達到最小，通過數(shù)學運算最終可變?yōu)橐粋€托布利茲方程的求解問題。維納濾波是利用平穩(wěn)隨機過程的相關特性和頻譜特性對混有噪聲的信號進行濾波的方法。這個設計思想就是檢查輸入信號中的采樣并判斷它是否代表了信號，使用奇數(shù)個采樣組成的觀察窗實現(xiàn)這項功能。然后，丟棄最早的值，取得新的采樣，重復上面的計算過程。保存邊緣的特性使它在不希望出現(xiàn)邊緣模糊的場合也很有用。39。%讀取原始圖片I=rgb2gray(I)。%把圖像數(shù)據(jù)類型轉換為雙精度浮點類型T=dctmtx(8)。P1*x*P239。)。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]。P1.*x39。%只保留DCT變換的10個系數(shù)I2=blkproc(B2,[8 8],39。,T39。%逆DCT變換，用來重構圖像subplo
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