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1、数字图像处理马matlab1.直方图灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。（1）计算出一幅灰度图像的直方图clearcloseallI=imread('004.bmp');imhist(I)title('实验一（1）直方图');（2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换，figuresubplot(2,2,1)imshow(I);title('试验2-灰度线性变换');subplot(2,2,2)histeq(I);（3）看其直方
2、图的对应变化和图像对比度的变化原图像f(m,n)的灰度范围[a,b]线形变换为图像g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)*f(m,n)/(b-a)figuresubplot(2,2,1)imshow(I)J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1);title('实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)*f(m,n)/(b-a)进行变换');subplot(2,2,2)imshow(J)subplot(2,2,3)imshow(I)J=imadjust(I,[0.50.8],[
3、0,1],1);subplot(2,2,4)imshow(J)(4)图像二值化（选取一个域值，将图像变为黑白图像）figuresubplot(2,2,1)imshow(I)J=find(I<150);I(J)=0;J=find(I>=150);I(J)=255;title('实验一（4）图像二值化(域值为150）');subplot(2,2,2)imshow(I)clc;I=imread('14499.jpg');bw=im2bw(I,0.5);%选取阈值为0.5figure;imshow(bw)%显示二值图象2.图象处理变换1．傅立叶变换
4、熟悉其概念和原理,实现对一幅灰度图像的快速傅立叶变换,并求其变换后的系数分布.2．离散余弦变换熟悉其概念和原理,实现对一幅灰度和彩色图像作的离散余弦变换,选择适当的DCT系数阈值对其进行DCT反变换.%图象的FFT变换clc;I=imread('005.bmp');subplot(1,2,1)imshow(I);title('原图');subplot(1,2,2)imhist(I);title('直方图');colorbar;J=fft2(I);figure;subplot(1,2,1)imshow(J);title('FFT变换结果');
5、subplot(1,2,2)K=fftshift(J);imshow(K);title('零点平移');figure;imshow(log(abs(K)),[]),colormap(jet(64)),colorbar;title('系数分布图');%图象的DCT变换RGB=imread('005.bmp');figure;subplot(1,2,1)imshow(RGB);title('彩色原图');a=rgb2gray(RGB);subplot(1,2,2)imshow(a);title('灰度图');figure;b=dct2(a);i
6、mshow(log(abs(b)),[]),colormap(jet(64)),colorbar;title('DCT变换结果');figure;b(abs(b)<10)=0;%idctc=idct2(b)/255;imshow(c);title('IDCT变换结果');3.小波变换实验内容：熟悉小波变换的概念和原理,熟悉matlab小波工具箱主要函数的使用.利用二维小波分析对一幅图象作2层小波分解,并在此基础上提取各层的低频信息实现图像的压缩.程序如下：clccloseallcleara=imread('005.bmp');subplot
7、(1,2,1);imshow(a);title('原始图象');I=rgb2gray(a);subplot(1,2,2);imshow(I);title('原始图象的灰度图');%进行二维小波变换[a,b]=wavedec2(I,2,'bior3.7');%提取各层低频信息figure;c=appcoef2(a,b,'bior3.7',1);subplot(1,2,1);imshow(c,[]);title('一层小波变换结果');d=appcoef2(a,b,'bior3.7',2);subplot(1,2,2);imshow(d,[])
8、;title('二层小波变换结果');4.模板运算一、实验内容：（1）平滑：平滑的目的是模糊和消除噪声。平滑是用低通滤波器来完成，在空域中全是正值。（2）锐化：锐化的目的是增强被
