MATLAB实现数字图像处理实验：空域增强与频域增强

"该资源是一本关于数字图像处理的实验指导书，主要使用MATLAB作为实验工具，涉及图像处理的多个方面，包括空域增强、频域增强、图像恢复和图像编码等实验内容。书中详细介绍了各个实验的目标、方法和MATLAB实现代码，旨在帮助学生理解和实践数字图像处理的基本技术。" 实验指导书详细阐述了以下几个关键知识点： 1. 空域增强： - 直接灰度映射：通过调整像素灰度值来改变图像的亮度和对比度。例如，图像求反是将像素值从f映射到255-f，从而实现图像颜色的反转；增强对比度则可以通过非线性映射来扩大或缩小图像的灰度动态范围，如使用分段线性函数。 2. 平滑滤波器： - 邻域平均与中值滤波：这两种滤波器常用于去除图像中的噪声。邻域平均滤波器通过像素邻域内的平均值替换中心像素值，以平滑图像，但可能导致边缘模糊；中值滤波器则使用邻域内像素的中值，对椒盐噪声有很好的抑制作用，但对结构信息保持较好。 3. 图像变换： - 傅里叶变换与离散余弦变换(DCT)：傅里叶变换将图像从空域转换到频域，揭示了图像的频率成分；DCT在图像压缩领域广泛应用，如JPEG编码，它能高效地捕捉图像的主要视觉特征。 4. 频域增强： - 理想低通滤波器与Butterworth低通滤波：这两类滤波器用于在频域中选择性地保留图像的低频成分，从而实现图像的平滑或降噪。理想低通滤波器具有严格的频率截止，而Butterworth滤波器具有更平滑的过渡带。 5. 图像恢复： - 逆滤波和维纳滤波：逆滤波是基于理想的频率响应来恢复图像，但实际中易受噪声影响；维纳滤波器考虑了噪声和系统的频谱特性，提供更优的恢复效果。 6. 交互式恢复去除周期性噪声：这一实验可能涉及到用户参与，通过交互方式选择合适的滤波参数来针对特定的周期性噪声进行恢复。 7. 图像编码： - 算术编码和游程编码：算术编码是一种熵编码方法，通过概率模型提高数据压缩效率；游程编码则是针对连续相同像素的一种简单编码方法，尤其适合于二值图像。 这些实验涵盖了数字图像处理的核心概念和技术，为学习者提供了实践经验，有助于他们掌握MATLAB编程和图像处理算法的实现。实验内容结构清晰，结合理论与实践，是深入理解数字图像处理的宝贵资料。