DCT与DWT对图像处理的matlab仿真VIP专享

原始图像DCT 系数原始图像压缩后的图像原始图像像DCT 系数原始图像压缩后的图像原始图像精品文档---下载后可任意编辑DCT 和 DWT 的 MATLAB 仿真实验目的学习 DCT 变换基本原理；掌握 DCT 变换的特性；理解 DCT 变换在图像图理中的应用；学习 DWT 变换基本原理；掌握 DWT 变换的特性；理解 DWT 变换在图像图理中的应用。实验内容及结果离散余弦变换（DCT）对 lena、camenaman、bird 三幅灰度图像做 DCT 变换。（1）l 图 1-1：图 1-1（2）对整幅图像直接进行 DCT 变换，得系数图如图 1-2。图 1-2观察系数图，会发现经过 DCT 变换后，能量分布不均匀，左上角低频部分系数值高，右下角高频部分系数值低，这表明图像能量主要集中在低频上。（3）为了定量分析系数能量分布情况，取系数矩阵左上角 16*16 个相素，计算其能量在整个矩阵中占的百分比。经计算，得能量百分比为energy_percent=96.32%。可见低频部分能量在整幅图中占的比重是非常大的。（4）由以上分析可以得出，高频成分能量在图中占的比重很小，它反映的是图像的细节，因此，可丢掉高频信息，实现数据压缩。在具体实现上，对图像进行8*8 分块 DCT 变换，并只保留每个分块系数左上角 10 个系数（共 64 个系数），重构图像并对比。对比如图 1-3。图 1-3对比原图和压缩后的图像，可以看出，保留 10 个像素值重构图像仍然较好，视觉效果可以接受。计算原始图像和压缩后的图像的峰值信噪比（PSNR），得PSNR=+35.01 dB。Cameraman 和 bird 的 DCT 变换处理方式与 lena 基本相同，因此对于这两幅图像只附上其处理结果，具体过程及对结果分析不再赘述。（1）cameraman 原始图像如图 1-4。图 1-4（2）系数图如图 1-5。图 1-5（3）计算左上角 16*16 个像素的能量分布百分比，得energy_percent=94.83%。（4）对比原始图像和压缩后的图像，如图 1-6。图 1-6计算峰值信噪比，得PSNR=+33.79 dB。（1）bird 原始图像如图 1-7。DCT 系数原始图像压缩后的图像原始图像近似值系数水平细节系数垂直细节系数对角细节系数原始图像重构图像原始图像像近似值系数水平细系数垂直细节系数对角细节系数原始图像重构图像原始图像近似值系数水平细节系数垂直细节系数对角细节系数精品文档---下载后可任意编辑图 1-7（2）系数图如图 1-8。图 1-8（3）计算左上角 16*16 个像素的能量百分比，得energy_percent=97.19%。（4）对比原如图像和压缩后的...