数字图像处理作业1.docx.docx

【数字图像处理】是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何用数字方式表示、操作和分析图像。在本作业中，学生将通过MATLAB这个强大的数值计算和图像处理平台，学习并实现一系列图像处理技术。 【图像质量评估】是关键任务之一，涉及到计算图像的【均方误差(MSE)】、【信噪比(SNR)】、【峰值信噪比(PSNR)】和【平均绝对误差(MAE)】。MSE是衡量两幅图像间像素差异的平方平均值，SNR则反映了信号强度与噪声强度的比例，PSNR是图像质量的高级度量，以峰值信号功率与噪声功率的比值的对数来表示，而MAE是所有像素绝对差的平均值。这些指标用于评价图像处理效果，如去噪或压缩后图像的质量。 【图像降采样】是图像处理中常见的操作，包括【直接消除像素】和【先平滑滤波再消除像素】。直接消除会导致图像细节损失，而先滤波可以减小这种影响。MATLAB中的`imfilter`函数可用于实现滤波。 接着，【图像放大】涉及【像素复制】（最近邻插值）和【双线性插值】。像素复制简单但可能导致图像失真，而双线性插值通过周围像素的加权平均来提高放大图像的质量。 在【图像量化】中，使用`histeq`函数可以实现灰度图像的量化和直方图均衡化。量化是将连续灰度值映射到离散灰度级的过程，而直方图均衡化则通过调整灰度级分布，使图像亮度对比度增强。 作业要求对处理结果进行可视化展示，包括【直方图】的绘制，这有助于理解图像的亮度分布情况。在MATLAB中，`imhist`函数可以生成图像的直方图。 这份数字图像处理作业涵盖了图像质量评估、降采样、放大、量化和直方图均衡化等多个核心概念，通过MATLAB实现，旨在提升学生在实际问题中应用图像处理理论和技术的能力。