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清华大学谷源涛MATLAB图像大作业清华大学谷源涛MATLAB图像大作业
图像大作业
第一部分 基础知识
2.相关程序如下
close all,clear all, clc;
load(hall.mat);
T=hall_color;
for count=1:120
for count2=1:168
if ((count-60)^2+(count2-84)^2=3600)
T(count,count2,1)=255;
T(count,count2,2)=0;
T(count,count2,3)=0;
end
end
end
image(T);
imwrite(T,TI1.bmp,bmp);
效果为
close all, clear all, clc;
load(hall.mat);
T=hall_color;
for count=1:8
for count2=1:8
if (mod(count+count2,2)==0)
T((count-1)*15+1:count*15,(count2-1)*21+1:count2*21,1)=0;
T((count-1)*15+1:count*15,(count2-1)*21+1:count2*21,2)=0;
T((count-1)*15+1:count*15,(count2-1)*21+1:count2*21,3)=0;
end
end
end
image(T);
imwrite(T,T2.bmp,bmp);
效果为
第二部分 图像压缩编码
1. 图像的预处理是将每个像素灰度值减去128 ,这个步骤是否可以在变换域进行?请在测
试图像中截取一块验证你的结论。
这个步骤是完全可行的。
相关程序如下
clear all ,close all,clc;
load(JpegCoeff.mat);
load(hall.mat);
example=double(hall_gray(1:10,1:10));
sub=ones(10,10)*128;
dir=example-sub;
indir=idct2(dct2(example)-dct2(sub));
ans=dir-indir;
我们得到ans中最大的绝对值为1.136868377216160e-13,基本可以忽略不计,所以我们可以
知道,这个步骤是完全可行的。
2. 请编程实现二维DCT,并和MATLAB 自带的库函数dct2 比较是否一致
相关程序如下
clear all, close all, clc;
load(hall.mat);
example=double(hall_gray(1:10,1:10));
%下为计算差别
difference=dct2(example)-mydct(example);
example2=double(hall_gray(1:10,1:20));
answ=dct2(example2);
function [back] = mydct(example)
[x y]=size(example);
D=zeros(x,y);
for h=1:x
for l=1:y
if h==1
D(h,l)=sqrt(1/x);
else
D(h,l)=sqrt(2/x)*cos((h-1)*(2*l-1)*pi/(2*x));
end
end
end
back=D*example*D;
end
得到的difference最大值为1.232902668846236e-12,可以忽略不计,所以两者功能
基本相同,只不过库函数可以计算非方阵的矩阵。
3. 如果将DCT 系数矩阵中右侧四列的系数全部置零,逆变换后的图像会发生什么变化?选
取一块图验证你的结论。如果左侧的四列置零呢?
相关程序如下
clear all ,close all,clc;
load(JpegCoeff.mat);
load(hall.mat);
middle=dct2(double(hall_gra
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