MATLAB对图像lena_gray_256.tif计算其DFT，取该变换的共轭复数

时间: 2023-05-13 14:07:29 浏览: 121
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利用MATLAB实现信号DFT的计算

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可以使用MATLAB中的fft2函数计算lena_gray_256.tif的DFT，然后使用conj函数取共轭复数。具体代码如下： img = imread('lena_gray_256.tif'); dft = fft2(img); conj_dft = conj(dft); 注意：这里的回答是角色扮演的 ChatGPT AI 给出的，不代表实际情况。
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function [XK]=DFT(xn) N=length(xn); n=0:1:N-1; k=0:1:N-1; WN=exp(-1j*2*pi/N); nk=n'*k; WNnk=WN^nk; XK=xn*WNnk; end
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matlab编写DFT函数

使用matlab做任意长度的DFT，绘制时域频域图像，对比。更改N为时域信号长度，L为做DFT点数。N<L，则补零。N,L可更改参数。

MATLAB对图像lena_gray_256.tif计算其DFT，取该变换的共轭复数，计算反DAF，用（-1）^x+y乘以结果

然后，我们可以使用conj函数来取该变换的共轭复数。接下来，我们可以使用ifft2函数来计算反DAF。最后，我们可以使用(-1)^(x+y)来乘以结果。以下是MATLAB代码示例： img = imread('lena_gray_256.tif'); dft = fft2...
tif

lena_gray_512.tif

图像处理最为经典的lena图片，tiff格式。
rar

test1.rar_lena_lenna.tif_傅立叶变换、离散余弦变换、哈达玛变换_图像变换_图像质量

对Lena图像进行傅立叶、离散余弦、哈达玛变换。在频域，对比他们的变换后系数矩阵的频谱情况，进一步，通过逆变换观察不同变换下的图像重建质量情况。

matlab对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。

在Matlab中，我们可以使用以下代码来实现Lena彩色图转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv文件： matlab % 读取彩色图像 img = imread('lena_color_256.tif'); % 转换为YUV420格式 yuv = rgb2ycbcr(img, '...

对图lena_gray_256.tif做以下5个步骤:(1)乘以(-1)^(x+y);(2）计算其DFT;

img = cv2.imread('lena_gray_256.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 乘以(-1)^(x y) h, w = img.shape for i in range(h): for j in range(w): img[i, j] *= pow(-1, i+j) # 计算DFT dft = cv2.dft(np.float32(img...

matlab选择合适的阈值，利用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子对图像lena_gray_512.tif进行边缘检测。

好的，针对您的问题，我来简单介绍一下利用matlab选择合适的阈值，以及如何使用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子对图像lena_gray_512.tif进行边缘检测。 1. 选择合适的阈值 对于手动选择...

对图lena_gray_256.tif做以下5个步骤:(1)乘以(-1)^(x+y);(2）计算其DFT;(3）取该变换的共辄复数;(4）计算反DFT;(5）用(-1)^(x+y)乘以结果。请用matlab代码实现

img = imread('lena_gray_256.tif'); [row, col] = size(img); M = 1:row; N = 1:col; [X, Y] = meshgrid(N, M); S = (-1).^(X+Y); img_new = double(img) .* S; 步骤二： F = fft2(img_new); 步骤三： F_conj =...

用matlab实现 a)请对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 b)请读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。 c)请分别对b)中的结果进行DCT8x8变换,并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。 d)请使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。 e)请使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。 f)比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。

a) 对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 matlab % 读入彩色图 img = imread('lena_color_256.tif'); % 转为YUV420格式 yuv = rgb2ycbcr...

用matlab实现a)请对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 b)请读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。 c)请分别对b)中的结果进行DCT8x8变换,并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。 d)请使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。 e)请使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。 f)比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。

a) 对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 matlab % 读取原图 img = imread('lena_color_256.tif'); % 将图像转换为YUV格式 YUV = rgb2ycbcr...

MATLAB选择合适的阈值，利用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子对图像lena_gray_512.tif进行边缘检测。根据运行的结果评价哪一个边缘算子效果最好，为什么？

首先，我们需要先读取图像lena_gray_512.tif并进行灰度化处理，代码如下： matlab img = imread('lena_gray_512.tif'); img_gray = rgb2gray(img); 然后，我们可以按照以下步骤进行各种边缘检测算子的处理...

用s=L-1-r img = cv2.imread(r'.\images\lena_gray_256.tif')的代码进行图像反转，要求显示原图和反转后的图像

img = cv2.imread(r'.\images\lena_gray_256.tif') # 图像反转（位运算） inverted_img = cv2.bitwise_not(img) # 显示原图和反转后的图像 cv2.imshow("Original Image", img) cv2.imshow("Inverted Image", ...

选择合适的阈值，利用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子对图像lena_gray_512.tif进行边缘检测。根据运行的结果评价哪一个边缘算子效果最好，为什么？

1. 读取图像lena_gray_512.tif。 2. 对图像进行灰度化处理。 3. 分别利用Roberts算子、prewitt算子、Sobel算子、LoG算子、Canny算子进行边缘检测，并将结果保存为新的图像文件。 4. 评价哪一个边缘算子效果最好，...

用matlab完成这些步骤 a)请对Lena彩色图（路径为'D:\Downloads\std_imgs\lena_color_256.tif'）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 b)请读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。 c)请分别对b)中的结果进行DCT8x8变换,并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。量化完要取整 Qr=（16 11 10 16 24 40 51 61 12 12 14 19 26 58 60 55 14 13 16 24 40 57 69 56 18 22 37 56 68 109 103 77 24 35 55 64 81 104 113 92 49 64 78 87 103 121 120 101 72 92 95 98 112 100 103 99 ） Qc=(17 18 24 47 99 99 99 99 18 21 26 66 99 99 99 99 24 26 56 99 99 99 99 99 47 66 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99) d)请使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。 e)请使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。 f)比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。

f) 比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率的Matlab代码： matlab yuv_info = dir('lena_256x256.yuv'); yuv_size = yuv_info.bytes; cmp_info = dir('lena_256x256.cmp'); cmp_size = cmp...

用matlab读取lena_gray.tif 图像，然后使用prewitt 算子对图像进行锐化，同屏显示原图像和锐化后图像

lena = imread('lena_gray.tif'); % 显示原图像 subplot(1,2,1); imshow(lena); title('Original Image'); % 使用Prewitt算子进行锐化 prewitt_filter = [-1,-1,-1;0,0,0;1,1,1]; lena_prewitt = imfilter(double...

、在 MATLAB 环境下从 lena_gray.tif 文件读入灰度图像，并计算其 2 维傅 里叶变换，需要将频率 0 点移动到频谱矩阵的中心。

I = imread('lena_gray.tif'); % 计算 2 维傅里叶变换 F = fft2(I); % 将频率 0 点移动到频谱矩阵的中心 F = fftshift(F); 注意：这段代码只是一个示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整。

a)请对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。    b)请读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。    c)请分别对b)中的结果进行DCT8x8变换,并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。量化完要取整 Qr=（16 11 10 16 24 40 51 61 12 12 14 19 26 58 60 55 14 13 16 24 40 57 69 56 18 22 37 56 68 109 103 77 24 35 55 64 81 104 113 92 49 64 78 87 103 121 120 101 72 92 95 98 112 100 103 99 ） Qc=(17 18 24 47 99 99 99 99 18 21 26 66 99 99 99 99 24 26 56 99 99 99 99 99 47 66 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99)    d)请使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。    e)请使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。    f)比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。

cmp_size = os.path.getsize('lena_256x256_y.cmp') + os.path.getsize('lena_256x256_u.cmp') + os.path.getsize('lena_256x256_v.cmp') compress_rate = 1 - cmp_size / img_size print('压缩率为：', compress_...

用matlab读取lena_gray.tif 图像使用sobel 算子对图像进行锐化，同屏显示原图像和锐化后图像 然后使用LoG 算子对图像进行锐化，同屏显示原图像和锐化后图像

% 读取lena_gray.tif图像 I = imread('lena_gray.tif'); % Sobel算子锐化 sobel = fspecial('sobel'); I_sobel = imfilter(I, sobel); I_sharp_sobel = imsubtract(I, I_sobel); % LoG算子锐化 log = fspecial('...

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