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matlab圖像處理375例
數字圖像處理主要研究的内容有以下幾方面。
1.2.1 圖像變換
由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大，是以往往采用各種圖像變換的方法，如傅裡葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，将空間域的處理轉換為變換域處理，不但可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅裡葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。
目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，在圖像進行中也有着廣泛而有效的應用。對添加噪聲的圖像進行dct處理效果，如圖1-5所示。
1.2.2 圖像增強和複原
圖像增強和複原的目的是為了提高圖像的品質，如去除噪聲、提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分：如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。
圖像複原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般應根據降質過程建立“降質模型”，再采用某種濾波方法，恢複或重建原來的圖像。圖像均衡化的效果如圖1-6所示。
1.2.3 圖像分割
圖像分割是數字圖像進行中的關鍵技術之一。圖像分割是将圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識别、分析和了解的基礎。
雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍适用于各種圖像的有效方法。是以，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像進行中研究的熱點之一。利用區域生長法對圖像進行分割的效果如圖1-7所示。
1.2.4 圖像編碼壓縮
圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的資料量（比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。
壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。主成分變換編碼效果如圖1-8所示。