MATLAB图像处理实战：直方图、变换与特征提取

本资源主要介绍了在MATLAB环境下进行图像处理的基本操作和理论。首先，它涵盖了直方图分析这一关键概念，这是了解图像像素分布的重要工具。在实验一中，通过读取图像"004.bmp"，学习了如何计算灰度直方图以及如何通过灰度线性变换来调整图像的对比度。具体步骤包括原始图像的直方图查看，以及使用imadjust函数对图像进行不同比例的线性变换，观察直方图和视觉效果的变化。 图像二值化是另一个重点，通过将像素值低于特定阈值（例如150）的区域设为黑色，高于该阈值的设为白色，实现了图像的黑白转换。实验中展示了不同阈值对图像效果的影响。 接着，资源转向了频域处理，如傅立叶变换和离散余弦变换（DCT）。傅立叶变换用于分析图像的频率成分，而DCT则常用于压缩和图像编码，如JPEG标准。在这个部分，用户会学习如何对灰度或彩色图像执行快速傅立叶变换（FFT），并理解如何根据系数阈值进行逆变换，从而保留或去除某些高频或低频信息。 离散余弦变换（DCT）的运用展示了图像在频域中的另一种表达方式，这对于信号去噪、图像压缩和特征提取具有重要意义。通过使用im2bw函数，可以对图像进行二值化，并根据给定阈值进行DCT变换和反变换。 整个过程不仅涵盖了MATLAB中基本的图像处理技术，还涉及到图像增强、对比度调整、二值化以及频域变换等高级处理方法，这些都是图像处理领域的核心知识点，有助于提升理解和应用能力。