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对原始灰度图像 Lena_gray.bmp进行图像压缩实验
1．对此图进行 8×8 DCT 变换后，分别只保留 DC系数，以及保留前 4、8、16 个变换系数(DC＋AC) ，然后再分别进行 IDCT 变换，比较结果。
2．可以使用 Matlab - Image Processing Toolbox 中的函数实现。
-gray image of the original image compression Lena_gray.bmp an experiment. This diagr
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利用维纳图像复原，并采用直接逆滤波、信噪比维纳滤波、自相关函数维纳滤波、中值滤波进行横向、纵向比较-Image restoration using Wiener and direct inverse filtering, Wiener filtering noise ratio, since the correlation function Wiener filtering, median filtering for horizontal, vertical comparison
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（1）获得图象的直方图，将其均衡化，显示灰度变换函数及图象效果；
（2）分别用梯度法、拉氏算子、Sobel算子以及中值过滤等方法对图象进行增强，并对增强效果进行比较；
（3）用钝化算子、高频提升、内查、外推等方法对图象进行增强。
（4）用Matlab工具进行彩色图象增强方法和彩色图象处理方法的实验-(1) to obtain images of the histogram equalization to show gray-scale transformation function
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下载并读入被噪音污染的Noisychurch图像数据，用Matlab 编程采用下述方法分
别实现该图像的增强操作：
1） 用空域法实现图像的增强，分别采用如下模板操作：2x2 和3x3 的幅值为1
的模板，比较去噪和模糊的折中效果；采用3x3 的中值滤波器进行去噪操作；
采用Laplacian 模板[0 -1 0 -1 5 -1 0 -1 0]进行锐化操作。
2） 用频域法实现该图像的低通和高通滤波，选择合适的截止频率。
3） 用小波分析法实现该图像的低通和
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用matlab实现基于小波的图像压缩。其中还包括与之做比较的离散傅立叶变换压缩程序-using Matlab wavelet-based image compression. It also includes comparison with the discrete Fourier Transform compression process
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带通滤波器（Butterworth、椭圆、窗函数），采样率fs＝2000Hz, 通带范围为300 -600Hz，阶数自选, 画出频率响应并分析比较，
对cameraman.tif图像分别添加椒盐噪声（密度为0.03）和高斯白噪声（均值为0，方差为0.02）的图像，利用三种方法进行去噪，显示原始图像、加噪图像和去噪图像并对实验结果进行分析(Band pass filter (Butterworth, ellipse, window function), sampling rate FS = 20
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一、 计算图象的频谱函数
设计图象120*30/256*256；选用Matlab函数直接调用实现。
二、根据计算证明傅立叶变换的性质
1， 共轭对称性:
F(u,v)=F*(-u,-v) ;
三、图象的频域滤波
1， 设计一个指数低通滤波器，对两图象（f1(x,y)为30*30/256*256的图象；f2(x,y)=p3-02图象）进行低通滤波，观察分析空域图象和频谱分布的变化。
四、图象变换比较
利用现有的离散傅立叶变换、离散余弦变换、Walsh-Had
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本课题为基于MATLAB的小波变换dwt和离散余弦dct的多方法对比数字水印系统。带GUI交互界面。有一个主界面GUI，可以调用dwt方法的子界面和dct方法的子界面。流程包括，读取宿主图像和水印图像，嵌入，多种方法的攻击（剪切，加噪，旋转等），提取，最后利用psnr峰值信噪比进行评价不同攻击下，鲁棒性的好坏。(This topic is based on MATLAB wavelet transform DWT and discrete cosine DCT multi method comp
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