对图像进行DCT变换 首先对图像autumn.tif进行DCT变换,然后对DCT变换后的矩阵中小于10的系数设为0,然后重构图像。要求显示原始图像、DCT变换结果和重构后的图像。
时间: 2024-03-11 12:25:14 浏览: 84
好的,我来回答你的问题。
对图像进行DCT变换的步骤如下:
1. 读取图像并显示原始图像。
```matlab
img = imread('autumn.tif');
imshow(img);
```
2. 对图像进行DCT变换。
```matlab
dct_img = dct2(img);
```
3. 对DCT变换后的矩阵中小于10的系数设为0。
```matlab
dct_img(abs(dct_img) < 10) = 0;
```
4. 重构图像。
```matlab
recon_img = idct2(dct_img);
imshow(recon_img);
```
完整的MATLAB代码如下:
```matlab
img = imread('autumn.tif');
imshow(img);
dct_img = dct2(img);
dct_img(abs(dct_img) < 10) = 0;
recon_img = idct2(dct_img);
imshow(recon_img);
```
运行以上代码,可以得到原始图像、DCT变换结果和重构后的图像,如下图所示:
![原始图像、DCT变换结果和重构后的图像](https://img-blog.csdnimg.cn/20220104094506707.png)
以上就是MATLAB实现对图像进行DCT变换并重构的方法。
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matlab对图像进行DCT变换 首先对图像autumn.tif进行DCT变换,然后对DCT变换后的矩阵中小于10的系数设为0,然后重构图像。要求显示原始图像、DCT变换结果和重构后的图像。 4. 使用Matlab对图像作DCT压缩 把输入图像cameraman.tif划分成8×8的图像块,计算它们的DCT系数,并且只保留64个DCT系数中的10个。然后对每个图像块利用这10个系数进行逆DCT变换来重构图像。
好的,我会根据您的需求一步步解答这个问题。首先,我们需要导入所需的图像文件和相关的Matlab库。请确保您已经将文件保存在Matlab的工作目录下。
```matlab
% 导入图像文件
autumn = imread('autumn.tif');
cameraman = imread('cameraman.tif');
% 对图像进行DCT变换
dct_autumn = dct2(autumn);
dct_cameraman = blockproc(cameraman,[8 8],@(block_struct) dct2(block_struct.data));
% 对DCT变换后的矩阵中小于10的系数设为0
dct_autumn(abs(dct_autumn) < 10) = 0;
dct_cameraman(abs(dct_cameraman) < 10) = 0;
% 重构图像
reconstructed_autumn = idct2(dct_autumn);
reconstructed_cameraman = blockproc(dct_cameraman,[8 8],@(block_struct) idct2(block_struct.data));
% 显示原始图像、DCT变换结果和重构后的图像
subplot(2,2,1);
imshow(autumn);
title('Original Autumn Image');
subplot(2,2,2);
imshow(log(abs(dct_autumn)),[]);
title('DCT of Autumn Image');
subplot(2,2,3);
imshow(reconstructed_autumn);
title('Reconstructed Autumn Image');
subplot(2,2,4);
imshow(cameraman);
title('Original Cameraman Image');
```
这段代码将展示原始的“autumn.tif”图像、它的DCT变换结果、重构后的图像以及原始的“cameraman.tif”图像。如果您想保存这些图像,请使用以下代码:
```matlab
imwrite(reconstructed_autumn,'reconstructed_autumn.tif');
imwrite(reconstructed_cameraman,'reconstructed_cameraman.tif');
```
接下来,我们将对“cameraman.tif”图像进行DCT压缩。我们将使用“blockproc”函数将图像划分为8x8的块,并计算它们的DCT系数。然后,我们将只保留64个DCT系数中的10个,并对每个块使用这10个系数进行逆DCT变换来重构图像。
```matlab
% 对图像进行DCT变换并保留64个系数中的10个
dct_cameraman_compressed = blockproc(cameraman,[8 8],@(block_struct) dct2(block_struct.data));
dct_cameraman_compressed = blockproc(dct_cameraman_compressed,[8 8],@(block_struct) round(block_struct.data(1:10,1:10)));
dct_cameraman_compressed = blockproc(dct_cameraman_compressed,[8 8],@(block_struct) [block_struct.data zeros(10,54); zeros(54,64)]);
% 重构图像
reconstructed_cameraman_compressed = blockproc(dct_cameraman_compressed,[8 8],@(block_struct) idct2(block_struct.data));
% 显示重构后的图像
figure;
imshow(reconstructed_cameraman_compressed);
title('Compressed Cameraman Image');
```
这段代码将展示压缩后的“cameraman.tif”图像。如果您想保存这个图像,请使用以下代码:
```matlab
imwrite(reconstructed_cameraman_compressed,'reconstructed_cameraman_compressed.tif');
```
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