MATLAB高级编程与工程应用人脸识别实验报告+源代码.docx

MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析以及工程领域的高级编程环境，尤其在图像处理和信号处理方面具有强大的功能。本实验报告主要围绕MATLAB在图像处理中的应用，包括基础的图像操作、图像压缩编码以及二维离散余弦变换（DCT）。 MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，用户可以通过在命令窗口输入`help images`来查看所有相关的函数和功能。了解这些函数的基本功能是进行图像处理的基础。实验中的两个部分展示了如何利用MATLAB进行图像的基本操作。 第一部分，实验要求在图像上画一个红色的圆，并将其保存。这涉及到MATLAB的图像文件I/O操作，如`load`用于加载图像，以及`imshow`用于显示图像。代码中通过遍历图像的每一个像素，根据距离公式判断是否在圆内，并设置相应的RGB值来实现。这展示了MATLAB处理像素级别的图像操作能力。 第二部分，实验要求将图像转化为国际象棋棋盘样式，即交替将像素设为黑色或保持原色。这里使用了双重循环和标志变量`flag`来实现。通过对每行和每列进行分块处理，可以实现棋盘格的效果。这种方法体现了MATLAB在图像模式处理方面的灵活性。 接下来，进入图像压缩编码的讨论。预处理图像通常包括将像素值进行归一化或减去平均值。实验中，图像的每个像素灰度值减去128，这一操作在变换域同样可行，例如在离散余弦变换前进行。通过对比直接处理像素值和在变换域进行操作的结果，可以证明两者等效。 实验要求实现二维DCT。二维DCT是图像压缩中常用的一种变换，可以将图像从空间域转换到频率域，便于压缩。MATLAB自带的`dct2`函数可以方便地计算二维DCT。实验中，通过自定义矩阵`D`，利用矩阵乘法实现二维DCT，结果与MATLAB的`dct2`函数一致，展示了MATLAB在数值计算上的高效性。 这个实验涵盖了MATLAB在图像处理中的基本操作，如读取、显示图像，以及进行像素级别的编辑；还涉及到了图像预处理和变换，如像素值的调整和二维DCT计算。这些知识对于理解和应用MATLAB进行图像处理是至关重要的。通过这样的实践，可以提升对MATLAB图像处理工具箱的理解，同时也能锻炼编程和问题解决的能力。