数字图像处理第二版MatLab代码大全.pdf

在数字图像处理领域，MatLab 是一个非常强大的工具，它提供了丰富的函数库，方便我们对图像进行各种操作。从给出的文件内容来看，主要涉及了三个关键知识点：傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）以及Radon变换。 1. **傅里叶变换**：傅里叶变换是一种在频域分析图像的重要方法。在MatLab中，`fft2`函数用于计算二维离散傅里叶变换，`fftshift`函数则用于将结果的零频率分量移动到中心位置。在示例中，`fft2(B)`计算了图像B的傅里叶变换，`imshow(log(abs(C)),[ ])`则显示了对变换结果取绝对值并应用对数运算后的谱图，这样可以增强低频部分的显示效果，便于观察。 2. **离散余弦变换（DCT）**：DCT常用于图像压缩，例如JPEG格式就是基于DCT的。在MatLab中，`dct2`函数用于计算二维离散余弦变换。在例3.5中，`dct2(GRAY)`对灰度图像GRAY进行了DCT，然后使用`imshow(log(abs(DCT)),[ ])`展示其变换结果，同样通过取绝对值和对数操作来增强视觉效果。 3. **Radon变换**：Radon变换是用于分析图像线性投影的数学工具，特别适用于医学成像中的图像重建。在MatLab中，`radon`函数实现了这一功能。例3.8和3.9展示了如何使用`radon`计算不同角度的Radon变换。`[R,xp] = radon(GRAY,[0 45])`计算了角度为0°和45°的Radon变换，然后用`plot`函数分别绘制了这两个方向的变换结果。对于连续角度的Radon变换，可以通过`imagesc`函数以图像形式呈现。 4. **图像处理的其他操作**：除了上述变换，文件中还涉及了图像的读取（`imread`）、灰度化（`rgb2gray`）和显示（`imshow`）等基本操作。在例4.4中，对原始图像I进行二值化处理，将像素值转换为0或255，这是图像分割的常见步骤。 以上是针对数字图像处理的几个核心概念及其在MatLab中的实现，它们在图像分析、图像压缩和医学成像等领域有着广泛的应用。了解和掌握这些技术，可以帮助我们更好地理解和处理图像数据。