在图像的变换和压缩中,常常用到离散余弦变换(DCT)。DCT变换用于图像的压缩实例。请在测试图像中验证你的结论。请编程实现图像的真彩色增强。通过直方图均衡化的方法实现图像的灰度变换,在测试图像中验证你的结论,分析程序结果。使用常用的滤波器对数字图像进行处理。如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器等。
MATLAB作为一种矩阵语言,进行数字图像处理是非常方便的。从理论上讲,数字图像是一个二维的整数阵列。掌握简单的MATLAB图像增强技术,从而对图像处理有进一步的了解。
课程设计任务及要求
设计任务
1、在图像的变换和压缩中,常常用到离散余弦变换(DCT)。DCT变换用于图像的压缩
实例。请在测试图像中验证你的结论。
2、请编程实现图像的真彩色增强。
3、通过直方图均衡化的方法实现图像的灰度变换,在测试图像中验证你的结论,分析
程序结果。
4、使用常用的滤波器对数字图像进行处理。如均值滤波器、中值滤波器、维纳滤波器
等。
设计要求
在报告中给出本实验的实验结果和分析。
a) 程序代码附有必要的注释。
b) 报告中对实验的基本算法原理要进行简要叙述。
系统设计原理
DCT图像压缩原理
DCT变换是最小均方误差条件下得出的次最佳正交变换,且已获得广泛应用,并成为许多图像编码国际标准的核心。JPEG图像格式的压缩算法采用的就是DCT变换,DCT变换的变换核为余弦函数,计算速度较快,有利于图像压缩和其他处理。在编码过程中,JPEG算法首先将RGB分量转化为亮分量和色差分量,然后将图像分解为8*8的像素块,,对这个8*8块进行二维离散余弦变换,每个块就产生了64个DCT系数,其中一个是直流(DC),它表示了8*8输入矩阵全部值的平均数,其余63个系数为交流(AC)系数,接下来对DCT系数进行量化,最后将量化的DCT系数进行编码,就形成了压缩后的图像格式。在解码过程中,先对已编码的量化的系数进行解码,然后求逆量化并利用二维DCT反变换把DCT系数转化为8*8样本像块,最将反变换后的块组合成一幅图像。这样就完成了图像的压缩和解压过程。

