基于matlab的DCT变换细节增强算法代码

以下是基于Matlab的DCT变换细节增强算法代码：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图
if size(I,3) == 3
    I = rgb2gray(I);
end

% 对图像进行 DCT 变换
J = dct2(I);

% 对 DCT 变换后的系数进行绝对值处理，并取对数
K = log(abs(J));

% 将 DCT 变换后的系数进行归一化
K = mat2gray(K);

% 对归一化后的系数进行增强
L = imadjust(K);

% 将增强后的系数进行反归一化
L = gray2mat(L);

% 对反归一化后的系数进行指数运算
M = exp(L);

% 对指数运算后的系数进行反 DCT 变换
N = idct2(M);

% 显示原图和增强后的图像
figure
subplot(1,2,1),imshow(I),title('Original Image');
subplot(1,2,2),imshow(uint8(N)),title('Enhanced Image');

这段代码实现了对输入的图像进行 DCT 变换，然后对 DCT 变换后的系数进行绝对值处理并取对数，之后对归一化后的系数进行增强，再将增强后的系数进行反归一化并进行指数运算，最后对指数运算后的系数进行反 DCT 变换，得到增强后的图像。

相关问题

DCT变换增强细节 算法matlab代码

以下是DCT变换增强细节的Matlab代码示例：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 对图像进行DCT变换
dct_img = dct2(img);

% 设置阈值
threshold = 100;

% 对DCT系数进行增强
dct_img(abs(dct_img) < threshold) = 0.5 * dct_img(abs(dct_img) < threshold);

% 对图像进行IDCT变换
idct_img = idct2(dct_img);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);imshow(img);title('原始图像');
subplot(1,2,2);imshow(uint8(idct_img));title('增强细节后的图像');

在上面的代码中，我们首先读入了一张图像，然后对其进行DCT变换。接着，我们设置了一个阈值，对DCT系数进行增强。最后，我们对增强后的DCT系数进行IDCT变换，得到增强细节后的图像，并将其显示出来。

DCT变换系数增强 算法matlab代码

以下是DCT变换系数增强算法的MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 转为灰度图
img_gray = rgb2gray(img);

% 对灰度图进行DCT变换
dct_img = dct2(img_gray);

% 设置增强系数
k = 0.5;

% 对DCT系数进行增强
dct_enhanced = dct_img .* (1 + k * log(abs(dct_img)));

% 反DCT变换得到增强后的图像
img_enhanced = uint8(idct2(dct_enhanced));

% 显示增强前后的图像
subplot(1,2,1); imshow(img_gray); title('原图');
subplot(1,2,2); imshow(img_enhanced); title('增强后的图像');

上述代码中，我们首先读取了一张彩色图像，并将其转换为灰度图像。然后对灰度图像进行DCT变换，得到DCT系数矩阵。接着，我们设置了一个增强系数k，对DCT系数矩阵进行增强。最后，通过反DCT变换，得到增强后的图像。最后，我们将原图和增强后的图像进行对比显示。