MATLAB图像处理源代码：从傅立叶变换到噪声滤波

"MATLAB源代码.pdf" 这篇MATLAB源代码文档主要涵盖了图像处理的一些基本操作和算法，包括但不限于图像显示、傅立叶变换、离散余弦变换、图像压缩、噪声滤波以及图像锐化等。以下是这些知识点的详细说明： 1. **数字图像矩阵数据的显示**： - `imshow` 函数用于显示图像，`'notruesize'` 参数可保持图像原始比例。 2. **傅立叶变换**： - `fft2` 实现二维快速傅立叶变换，处理非2的幂次矩阵时需要零填充。 - `fftshift` 将变换结果的直流分量移动到中心。 3. **二维离散余弦变换(DCT)的图像压缩**： - `dctmtx` 生成DCT变换矩阵。 - `blkproc` 应用于图像块处理，这里用于DCT和反DCT操作。 - `im2double` 将图像转换为双精度浮点型，便于处理。 - 使用掩模进行图像压缩，只保留图像的一部分频率成分。 4. **图像增强**： - **灰度变换** 可以改变图像的对比度。 - **直方图均匀化** 通过调整像素值分布来增强图像的对比度。 - **图像滤波** 包括中值滤波（`medfilt2`）用于去除椒盐噪声，均值滤波（`filter2`）用于平滑图像，自适应魏纳滤波用于复杂噪声环境的滤波。 5. **图像锐化**： - 五种不同的梯度增强方法可以提高图像的边缘细节。 - 高通滤波和掩模处理有助于突出图像边缘。 6. **巴特沃斯滤波器**： - 用于图像的平滑处理，分为低通和高通滤波器，减少高频噪声或保留低频信息。 这些MATLAB代码示例提供了基本的图像处理技术，适合初学者理解和实践。通过这些代码，读者可以学习如何在MATLAB环境中实现图像的变换、处理和分析，为更高级的图像处理任务打下基础。同时，这些示例也展示了MATLAB在科研和工程中的应用，尤其是在信号处理和图像分析领域。