实验1 图像的离散余弦变换代码.doc

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1、《数字图像处理实验指导书》实验一、图像的离散余弦变换一、实验目的（1）了解离散余弦正变换和逆变换的原理。（2）理解离散余弦变换系数特点。（3）了解离散余弦变换在图像数据压缩中的应用。二、实验主要仪器设备（1）微型计算机：IntelPentium及更高。（2）MATLAB软件。三、实验原理（1）二维离散余弦变换和离散余弦逆变换的计算公式。正变换公式为：其中，，C（v）同C（u）。反变换公式为：（2）MATLAB中的DCT变换的实现函数是dct2()；DCT逆变换的实现函数是idct2().四、实验内容在MATLAB环境汇总，进行图像的离

2、散余弦逆变换，初步理解DCT变换在压缩编码中的应用。减少DCT系数，观察重建信号和误差信号。五、实验步骤（1）MATLABCommand窗口中，输入Demo，并执行。（2）MATLABDemo窗口中，选择ToolBox并双击打开，选择Imageprocessing。（3）运行DiscreteCosineTransform。（4）选择不同个数的DCT系数，观察重建图像和误差图像的不同。（5）选择不同的图像重复步骤4。六、编程题1．利用MATLAB对一副图像进行DCT变换，每一个8*8图像块保留10个DCT变换系数进行重构图像，比较重建图

3、像与原始图像的差异。1．应用MATLAB实现小波变换的例子。一、思考题对重建图像进行主观评价和客观评价，分析重建图像的质量和DCT重建系数的关系。代码%设置压缩比crcr=0.15625;%cd=0.5为2：1压缩；cr=0.125为8：1压缩I=imread('lena.bmp');%图像的大小为256*256I1=double(I)/255;%图像为256级灰度，对图像进行归一化操作figure(1);imshow(I1);%显示原始图像%对图像进行dctt=dctmtx(8);dctcoe=blkproc(I1,[88],'P1

4、*x*P2',t,t');coevar=im2col(dctcoe,[88],'distinct');coe=coevar;[y,ind]=sort(coevar);[m,n]=size(coevar);%根据压缩比确定要变0的系数个数%舍去不重要的系数snum=64-64*cr;fori=1:ncoe(ind(1:snum),i)=0;endb2=col2im(coe,[88],[256256],'distinct');%重新排列系数矩阵%对截取后的变换系数进行dct逆变换I2=blkproc(b2,[88],'P1*x*P2',t

5、',t);figure(2);imshow(I2);%计算均方根误差ermse=double(I1)-double(I2);[m,n]=size(e);erms=sqrt(sum(e(:).^2)/(m*n))