【数字图像处理】是计算机科学领域的一个重要分支,主要研究如何使用数字计算机对图像进行分析、操作和理解。本实验指导书围绕MATLAB这一强大的数值计算和可视化工具,旨在帮助学生掌握基本的图像处理技术。 实验一【空域增强--直接灰度映射】涉及到图像的基本操作。图像求反是一种简单的灰度映射方法,它将图像中的每个像素值反转,从而改变图像的亮度。在MATLAB中,可以通过`imcomplement`函数实现这一过程。增强对比度则是通过调整图像的灰度级分布来改善图像视觉效果,通常需要定义多个灰度映射区间,并根据区间内的灰度值进行线性变换。例如,在实验中,图像被分为三个区间并分别进行不同比例的线性拉伸。 实验二【空域增强—平滑滤波器】比较了邻域平均与中值滤波两种方法。邻域平均滤波是一种常用的平滑滤波器,它通过像素邻域的均值来代替原像素值,能有效消除图像噪声,但可能导致边缘模糊。中值滤波器则使用邻域像素的中值替换中心像素,对椒盐噪声有很好的去除效果,且能较好地保护边缘。 实验三至五涉及到图像的频域处理。【图像变换--傅里叶变换及离散余弦变换】介绍了傅里叶变换作为频率分析工具的应用,它将图像从空域转换到频域,揭示了图像的频率成分。离散余弦变换(DCT)则在图像压缩中发挥关键作用,如JPEG编码。实验四讨论了理想低通滤波器和Butterworth低通滤波器对频域图像的处理,这些滤波器用于去除高频噪声或选择性地保留图像特征。实验五则涉及图像恢复,如逆滤波和维纳滤波,这两种方法试图从带有噪声的图像中恢复原始图像。 实验六和七关注图像编码。【算术编码】和【维游程编码】是两种常见的无损图像压缩方法。算术编码通过概率模型和精确的概率分配来高效地编码数据,而维游程编码则基于像素的顺序出现来编码连续的相同像素值,有效减少冗余。 实验内容涵盖了图像处理的基础知识,包括图像的空域增强、频域分析、图像恢复和编码,旨在使学生深入理解数字图像处理的基本原理和实践技巧,同时通过MATLAB实现,提升其编程能力。实验过程中,学生不仅需要掌握理论知识,还要学会观察和分析处理结果,以培养实际问题解决能力。
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