数字图像处理课程设计

课程设计报告

一、图像处理基本功能

普通傅里叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅里叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换；数字图像直方图的统计及绘制等；图像平滑算法实现及应用。

（一）、程序源代码：

代码一：

clc;

I=imread('aaa.jpg');

length(size(I))==3

g=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1)

imshow(I);

title('原图');

subplot(1,2,2)

I=rgb2gray(I);

subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图象');

[J,T] = histeq(I);

subplot(2,2,3);imshow(J);title('增强图象');

subplot(2,2,2);imhist(I,64);title('原始图象直方图');

subplot(2,2,4);imhist(J,64);title('均衡化图象直方图');

colorbar;

J=fft2(g);%快速傅里叶变换

figure;

subplot(1,2,1)

imshow(J);

title('FFT变换结果');

subplot(1,2,2)

K=fftshift(J);

imshow(K);

title('零点平移');

% 图象的DCT变换

RGB=imread('aaa.jpg');

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);

imshow(log(abs(b)),[]),colormap(jet(64)),colorbar;

title('DCT变换结果');

figure;

b(abs(b)<10)=0;

% idct

c=idct2(b)/255;

imshow(c);

title('IDCT变换结果');

运行结果：

 

 

 

 

 

代码二：

用小波变换对图像进行增强

clear

I= imread ( 'aaa.jpg') ;

X=rgb2gray(I);

subplot (121) ;

imshow(X);

title ('原始图像') ;%画出原图像

[c,s] =wavedec2 (X, 2, 'sym4') ;

%进行二层小波分解

len = length ( c) ;%处理分解系数,突出轮廓,弱化细节

for I = 1: len

if (c( I )>350)

c( I ) = 2*c (I ) ;

else

c( I ) = 0.5*c( I ) ;

end

end

nx =waverec2 ( c, s, 'sym4') ;

%分解系数重构

subplot(122) ;

image( nx) ;

title('增强图像')

%画出增强图像

（二）运行结果：

 

代码三：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

I=imread('aaa.jpg');

imshow(I);

J1=imnoise(I,'salt & pepper');   % 叠加椒盐噪声

figure,imshow(J1);

f=double(J1);     % 数据类型转换，MATLAB不支持图像的无符号整型的计算

g=fft2(f);        % 傅立叶变换

g=fftshift(g);     % 转换数据矩阵

[M,N]=size(g);

nn=2;           % 二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器

d0=50;

m=fix(M/2); n=fix(N/2);

for i=1:M

       for j=1:N

           d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

           h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));  % 计算低通滤波器传递函数

           result(i,j)=h*g(i,j);

       end

end

result=ifftshift(result);

J2=ifft2(result);

J3=uint8(real(J2));

figure,imshow(J3);                      % 显示滤波处理后的图像

运行结果：

 

 

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