数字图象处理实验一源代码
I=imread('lena.jpg');
imshow(I);
for i=1:512
for j=1:512
R(i,j)=I(i,j);
end
end
在图像处理领域,分辨率是一个关键概念,它定义了图像中像素的数量,直接影响图像的质量和细节表现。本实验的目的是通过编程来改变图像的分辨率,从而理解这一过程对图像视觉效果的影响。我们将使用MATLAB语言进行操作,具体代码如下:
我们加载了一个名为“lena.jpg”的图像,并使用`imread`函数读取它。`imread`函数是MATLAB中的一个函数,用于读取图像文件,返回一个矩阵,其中的每个元素代表图像的一个像素值。然后,使用`imshow`函数显示原始图像,以便观察和比较处理前后的效果。
接下来,我们创建了一个名为`R`的新矩阵,用于存储原始图像的像素值。这里使用了两个嵌套循环,遍历图像的每一个像素,将原始图像`I`的像素值复制到新矩阵`R`中。这一步是必要的,因为后续的分辨率改变操作将在新矩阵上进行,而不会修改原始图像。
在改变分辨率的过程中,我们首先将图像的宽度减半,但保持高度不变,这称为下采样。我们创建了一个新的矩阵`R1`,然后使用两个嵌套循环,将`R`矩阵中的每两个像素合并为一个,从而降低分辨率。对于行,我们将偶数行的像素值赋给新矩阵`R1`的对应位置;对于列,我们将奇数行的像素值赋给新矩阵`R1`的双倍索引位置。这样,`R1`的尺寸为(256, 512),相对于原始图像`I`,其宽度分辨率减半。
随后,我们再次降低图像的分辨率,这次同时改变宽度和高度,使其变为原图像的四分之一。我们创建了新的矩阵`R2`,并进行上采样的反过程,即从`R1`中提取四个像素的值来生成一个新像素。对于行,我们从`R1`的每四个像素中取两个,对于列也是类似。这样,`R2`的尺寸为(128, 128),即在保持原有纵横比的前提下,进一步降低了图像的分辨率。
我们使用`imshow`函数显示`R1`和`R2`,以便直观地看到分辨率改变对图像的影响。通常,降低分辨率会使得图像的细节丢失,而提高分辨率则可能导致图像模糊,这是因为像素的插值或下采样过程无法完全恢复原始信息。
通过这个实验,我们可以深入理解图像分辨率的概念,以及如何用编程方法改变图像的分辨率。这对于图像处理、压缩、传输等领域都有重要意义,因为合适的分辨率选择能够平衡图像质量与资源占用之间的关系。