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文档简介

实验1：计算图像的基本统计指标,1,实验目的,熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法；了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。,2,微机MATLAB软件，并且安装了图像处理工具箱（ImageProcessingToolbox）典型的灰度、彩色图像文件,实验主要的仪器设备,3,实验原理,可以将一幅图像看成是一个二维矩阵，因此用MATLAB处理图像十分方便。利用MATLAB图像处理工具箱中的读、写和显示图像文件。imread，读Imwrite，写Imshow，显示,4,计算图像的有关统计参数图像的大小图像的灰度平均值协方差矩阵图像的灰度标准差图像的相关系数,5,实验内容1,利用MATLAB图像工具箱读、写和显示图像文件。计算图像的有关统计参数。,6,实验步骤,利用“读图像文件I/O”函数读入图像。利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像的基本信息。利用“像素和统计处理”函数计算读入图像的二维相关系数，确定像素颜色值、像素的平均值、显示像素的信息、计算像素的标准偏移等。利用几何操作剪切图像、改变图像大小。旋转图像。将经上述不同操作后的图像用“读图像文件I/O”函数分别写入到各自的图像文件中。,7,8,9,p1p1=633564m1m1=91.7928,10,11,12,13,实验与思考,1.在MATLAB里，256级的灰度图像的灰度级表示是从0255，还是1256？2图像的坐标，起始位置的坐标是（1，1）还是（0，0）？起始位置在左上角还是右下角？,14,实验要求,实验报告要求：根据实验步骤，写出实验程序，并记录实验结果，实验结果包括图像的显示和统计数据的记录。要求课堂完成程序的编制。思考题：图像的统计特征对图像处理的意义。比较不同图像的统计特征差别，分析原因。,15,演示实验：离散余弦变换,实验内容：在MATLAB的DEMO里运行离散余弦变换的演示，理解DCT变换的压缩编码的应用。减少DCT系数重构图像，观察重建图像和原图像的差别。实验步骤在MATLAB的Command窗口中键入DEMO；打开ToolBox，选择ImageProcessing；运行DiscreteCosineTransform；选择不同个数的
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