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1、数据图像处理报告学生姓名学号学院数学科学与计算技术学院专业班级本科生院制图像处理实验（一）图像的幅度谱图及频域滤波快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的，能克服时间域与频率域之间相互转换的计算障碍，在光谱、大气波谱分析、数字信号处理等方面有广泛应用。产生下图所示图象f1(x,y)（128×128大小，暗处=0，亮处=255）（1）同屏显示原图f1和FFT(f1)的幅度谱图f1=ones(128)*0.;fori=25:100forj=60:
2、70f1(i,j)=255;endendfigure(1);subplot(2,3,1);imshow(f1);title('f1原始图');f3=fft2(f1);subplot(2,3,2);imshow(abs(f3));title('FFT(f1)幅谱图');（2）令f2(x,y)=，重复以上过程,并简述二者幅度谱异同的理由fori=1:128forj=1:128f2(i,j)=((-1)^(i+j))*f1(i,j);endendsubplot(2,3,3);imshow(f2);title('f2的原始图');f=ff
3、t2(f2);subplot(2,3,4);imshow(abs(f));title('FFT(f2)幅谱图');理由：因为f2是f1通过平移得到，而且正好平移到f1中部，若再做快速傅里叶变换，则f2相比于f1,变换后主要能量（低频分量）集中在频率平面的中心。（1）对该图进行动态范围压缩以增强图象利用DCT变化进行动态压缩figure;I=im2double(f1);T=dctmtx(8);//求8*8模板的dct变换矩阵B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');//施DCT变换B=TIT’mask=[11
4、11000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000];B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask);//只取10个有效点I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T);//IDCT变换subplot(1,2,1);imshow(f1);title('原图像');subplot(1,2,2);imshow(I2);title('变化后原图像');//显示原图与idct变换后的图运行结果（2）将f2(x,y)顺时针旋转45
5、度得到f3(x,y)，试显示FFT(f3)的幅度谱，并与FFT(f2)的幅度谱进行比较f4=imrotate(f1,315,'bilinear','crop');//双线性插值法旋转图像45度,并剪切图像,使其和原图像大小一致subplot(2,3,5)imshow(f4)title('顺时针旋转图像45^{0}')f5=fft2(f4);subplot(2,3,6);imshow(abs(f5));title('旋转图像后的幅谱图');以上程序运行的结果显示如下：图像处理实验（二）数字图像增强灰度变换是图像增强的一种重要手段，使
6、图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。（1）用直接灰度变换方法进行对比度增强，设计分段线性变换函数，做增强处理由于本文采用的是张彩色图片，首先需通过算法将其变成黑白a=imread('trees.tif');//读入图片ifndims(a)==3//如果图片是3维（彩图）a=rgb2gray(a);//转成灰图end//结束imshow(a);//展示图片接着再对该图片进行灰度变换原图像f(m,n)的灰度范围[a,b]线形变换为图像g(m,n)，灰度范
7、围[c,d]公式：g(m,n)=c+(d-c)*f(m,n)/(b-a)figure;b=imadjust(a,[0.30.7],[0,1],1);subplot(1,2,1),imshow(a);title('原图像');subplot(1,2,2),imshow(b);title('灰度变换后图像');运行结果如下：（2）统计原图的灰度直方图，并利用直方图均衡方法进行图象增强figuresubplot(1,2,1),imhist(a,64);title('原图像直方图');c=histeq(a);subplot(1,2,2),
8、imshow(c);title('直方图均衡化所得图像');运行结果（3）利用Matlab函数IMNOISE（），在原图上分别叠加高斯噪声和椒盐噪声，对比线性平滑滤波器和非线性平滑滤波器（中值滤波）的性能；figure(1)d=imnoise(a,
