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1、实验一计算图像的基本统计指标实验目的：1)熟悉Matlab图像处理工具箱的使用方法。2)了解计算图像统计指标的方法及其在图像处理中的意义。实验原理：1)可将一幅图视为一个二维矩阵，因此Matlab处理图像十分方便。2)利用Matlab图像处理工具箱读、写和显示图像。实验内容：将图像反白。图像是RGB彩色图像football.jpg，采用rgb2gray函数可以将彩色图像转换为黑白图像。b5E2RGbCAPI=imread('football.jpg'>。subplot(131>。imshow(I>。J=rgb2gray(I>。subplot(132>。imsho
2、w(J>。Ave=mean2(J>。SD=std2(double(J>>。s=size(J>。all_white=255*ones(s(1>,s(2>>。all_white_uint8=uint8(all_white>。K=imsubtract(all_white_uint8,J>。subplot(133>。imshow(K>。imwrite(K,'football_inverse.jpg'>。实验结果：实验二图像的数字化实验目的：1)了解静止图像的数字化原理。2)掌握常用数字化设备的使用。实验原理：通过将模拟图像数字化后，用计算机对图像进行灵活的处理。实验内容
3、：2.1用Matlab程序说明实际数字图像量化特点。clc。clear。W=16。I=imread('kids.tif'>。s=size(I>。J=I(s(1>/2-W/2:s(1>/2+W/2-1,s(2>/2-W/2:s(2>/2+W/2-1>p1EanqFDPw17/17imshow(J>。K=I(2*W:s(1>-W,2*W:s(2>-5*W>。figure,imshow(K>。实验结果：实验三图像变换实验目的：1)了解图像正变换和逆变换的原理2)理解图像变换的系数特点3)掌握常用图像变换的实现过程4)掌握图像的频谱分析方法5)了解图像变换在图像数据压缩
4、等方面的应用实验原理：1)二维离散傅立叶变换、余弦变换、小波变换的正逆变换公式。2)Matlab中变换的实现函数。3)讨论正交变换的应用。实验内容：3.1应用Matlab实现图像的傅立叶变换。I=imread('pout.tif'>。imshow(I>。F1=fft2(I>。figure,imshow(log(abs(F1>+1>,[010]>。F2=fftshift(F1>。figure,imshow(log(abs(F2>+1>,[010]>。实验结果：原始图像图像的频谱图中心化的频谱图3.2应用Matlab实现图像的DCT变换。17/17clearall。
5、clcI=imread('tire.tif'>。subplot(121>。imshow(I>。C1=dct2(I>。C2=fftshift(C1>。subplot(122>。imshow(log(abs(C2>>+1,[010]>。实验结果：原始图像DCT系数3.3已知二维数字图像矩阵f，求此图像的二维DWT，并反求f。f=[2552。3333。3333。2551]。G=[1111。11-1-1。1-1-11。1-11-1]。W=(1/16>*G*f*G实验结果：W=3.18750.0625-0.81250.06250.0625-0.06250.0625-0.0
6、6250.18750.0625-0.81250.06250.0625-0.06250.0625-0.06253.4bior3.7是双正交样条小波对应的滤波器。应用Matlab对wbarb.mat图像实现小波变换。DXDiTa9E3dloadwbarb。image(X>。colormap(map>。[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,'bior3.7'>。A1=upcoef2('a',cA1,'bior3.7',1>。H1=upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1>。V1=upcoef2('v',cV1,'bior3.7',1>。D1=
7、upcoef2('d',cD1,'bior3.7',1>。figure。colormap(map>。subplot(221>。image(wcodemat(A1,180>>。title('ApproximationA1'>。subplot(222>。image(wcodemat(H1,255>>。title('HorizontalDetailH1'>。subplot(223>。image(wcodemat(V1,255>>。17/17title('VerticalV1'>。subplot(224>。image(wcodemat(D1,255>>。title('D
8、iagonalD1'>。
