MATLAB课程设计-图像处理完整版(8)

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。

理中的一个常用步骤，它对于斑点噪声（en:speckle noise）和椒盐噪声（en:salt-and-pepper noise）来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用。

程序代码及实验结果与分析

DCT图像压缩

程序代码：

I=imread('压缩前xiao.jpg');%读取原始图片

I=rgb2gray(I);%把图像变成灰度图像

I=im2double(I);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型

T=dctmtx(8);%计算离散余弦变换

B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');%对图像Ｉ的每个不同８＊８数据块应用矩阵式’Ｐ１＊Ｘ ＊P２’进行处理，其中Ｐ１＝Ｔ，Ｐ２=Ｔ'

mask=[1 1 1 1 0 0 0 0

1 1 1 0 0 0 0 0

1 1 0 0 0 0 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0];%二进制值掩码，用来压缩DCT的系数；可通过改变矩阵来改变压缩程度

B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask);%只保留DCT变换的10个系数

I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);%逆DCT变换，用来重构图像

subplot(1,2,1);

imshow(I);title('压缩前');%显示原始图像

subplot(1,2,2);

imshow(I2);title('压缩后');%显示压缩图像

imwrite(I2,'D:\我的文档\My Pictures\压缩后xiao.jpg')