内蒙古工业大学图像处理课程设内蒙古工业大学图像处理课程设计.doc

数字图像处理课程设计 题 目： 基于matlab的数字图像处理 学生姓名： 张佳兴 学 院： 信息工程学院 系 别： 电子信息工程系 专 业： 电子信息工程 班 级： 电子09- 指导教师： 吕芳 王红霞 2012 年 12 月 17 日 目 录 一、需求分析 - 2 - 1.1课程设计目的 - 2 - 1.2课程设计名称及内容 - 2 - 1.3任务和要求 - 2 - 二、算法设计 - 3 - 2.1设计思想： - 3 - 2.2 算法思想： - 3 - 2.2.1傅里叶变换 - 3 - 2.2.2离散余弦变换 - 4 - 2.2.3小波变换 - 4 - 2.2.4运动模糊图像的复原 - 6 - 2.2.5哈夫曼编码 - 9 - 三、源代码及处理结果 - 9 - 3.1正逆傅里叶变换 - 9 - 3.2正逆快速傅里叶变换 - 10 - 3.3离散余弦变换 - 12 - 3.4数字图像直方图的统计及绘制 - 13 - 3.5图像平滑算法 - 16 - 3.6小波变换 - 17 - 3.7运动模糊图像 - 19 - 3.8Huufman编码仿真实现 - 20 - 四、心得体会 - 30 - 参考文献 - 31 - 一、需求分析 1.1课程设计目的 通过本课程设计使学生了解数字图像的基本概念，掌握数字图像处理的基本内容，如图像点运算、几何变换、增强处理、图像复原、边缘检测以及图像压缩等的基本原理和Matlab实现方法。 通过本次课程设计，让学生掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养学生的综合设计能力。 1.2课程设计名称及内容 1.2.1 图像处理基本功能 1）数字图像的变换：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。 2) 数字图像直方图的统计及绘制等；基于Matlab的图像平滑算法实现及应用 图像复原程序设计 创建一个仿真运动/均值模糊PSF来模糊一幅图像（图像自选）。 针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原(复原的方法自定)。 对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。 和图像分析与描述等，每一类处理方法都要用到图像变换，尤其是图像的傅立 叶变换。 离散傅立叶（Fourier）变换的定义： 二维离散傅立叶变换（DFT）为： 　　 逆变换为： 式中， 在DFT变换对中， 称为离散信号 的频谱，而 称为幅度谱， 为相位角，功率谱为频谱的平方，它们之间的关系为： 图像的傅立叶变换有快速算法。 2.2.2离散余弦变换 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT） 对于二维余弦变换，其离散形式如式（4）所示，逆变换如式（5）所示： （4） 式中， （5） 在MATLAB中，采用dct2和idct2分别进行二维DCT变换和二维DCT逆变换。 二维DCT常用于信号和图像处理，典型应用是对静止图像和运动图像进行性能优良的有损数据压缩。在静止图像编码标准JPEG、运动图像编码标准MJPEG和MPEG等标准中都使用了8*8块的离散余弦变换，并将结果进行量化之后进行熵编码。DCT具有很强的能量集中在频谱的低频部分的特性，而且当信号具有接近马尔科夫过程（Markov processes）的统计特性时，DCT的去相关性接近于具有最优去相关性的K-L变换（Karhunen-Loeve变换）的性能。 另外，改进的离散余弦变换（Modified Discrete Cosine Transform，MDCT）对交叠的数据进行DCT，有助于避免由于区块边界所产生的多余数据，被用在高级音频编码（Advanced Audio Coding，AAC）、Ogg Vorbis、AC—3和MP3音频压缩中。 2.2.3小波变换 二维离散小波变换（D Discrete Space Wavelet Transform，DDSWT） 对于二维小波变换，其离散形式如式（6）所示；逆变换如式（7）所示： （6） 式中，和分别函数在轴上的，平移量。 （7） 类似地，可以定义二维离散小波变换逼近，并采用Mallat二维快速算法求解。与DFT类似，可分离二维小波变换最终可转换为两次一维小波变换。 对图像进行小波变换的MATLAB常用函数有： ① 对图像进行一层二维小波分解，常见形式为： [CA,CH,CV,C