Matlab图像处理源代码：傅立叶变换、滤波与压缩

"这篇资源包含了12个常用的图像处理Matlab源代码，涵盖了从基本的图像显示、傅立叶变换到高级的噪声过滤、图像锐化和平滑处理等多个方面。" 在图像处理领域，Matlab是一款强大的工具，因其丰富的库函数和易用性而受到广泛欢迎。下面是对这些源代码涉及的知识点的详细解释： 1. **数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换**： - 显示图像通常使用`imshow()`函数，`'notruesize'`参数保持原始比例。 - `fft2()`用于二维快速傅立叶变换，处理非2的幂次矩阵时，可以进行零填充。 - `fftshift()`将变换结果的直流成分移动到图像中心。 - `log(abs(F2))`用于显示幅度的对数，更便于观察高频成分。 2. **二维离散余弦变换（DCT）的图像压缩**： - `dctmtx()`生成离散余弦变换矩阵。 - `blkproc()`进行块处理，用于DCT。 - 压缩过程中，通过掩模选择关键系数，降低存储需求。 3. **灰度变换**： - 通过灰度变换可以改变图像的亮度分布，从而增强图像的对比度。 4. **直方图均匀化**： - 直方图均衡化是一种提高图像对比度的方法，通过改变像素值映射关系，使得图像的像素分布更加均匀。 5. **模拟噪声**： - 高斯白噪声和椒盐噪声是常见的图像噪声类型，可以通过随机函数模拟添加到图像中。 6. **中值滤波**： - `medfilt2()`是用于去除椒盐噪声的常用方法，它基于像素邻域的中值来替换中心像素，对突变噪声有良好效果。 7. **均值滤波**： - `filter2()`可以实现均值滤波，用于平滑图像，但可能同时消除图像细节。 8. **自适应魏纳滤波**： - 自适应魏纳滤波结合了图像局部统计特性，能更有效地恢复噪声图像。 9. **图像锐化**： - 梯度增强法包括拉普拉斯算子、罗伯特斯算子等，用于突出图像边缘，增强图像细节。 10. **高通滤波**： - 高通滤波器保留图像的高频部分，常用于边缘检测和纹理增强。 11. **巴特沃斯（Butterworth）低通滤波**： - Butterworth滤波器具有平坦的频率响应，适用于平滑图像，消除高频噪声。 12. **巴特沃斯高通滤波**： - 与低通滤波相反，高通滤波器用于增强图像的高频部分，如边缘和细节。 这些源代码提供了从基础到进阶的图像处理实践，对于学习和理解图像处理算法非常有帮助。通过运行和分析这些代码，可以深入理解图像处理的基本原理和方法。