众文网1.matlab中图像压缩技术是怎么实现的
基于小波分析的图像压缩方法很多 ， 有小波包最好基方法 、小波域纹理模型方法 、变换零树压缩 、小波变换向量量化压缩等等，不过具体理论都是差不多的，区别是算法方式不同，有兴趣的可以去matlab的网站去看看 一个图像作小波分解后 ， 可得到一系列不同分辨率的子图像 ，不同分辨率的子图像对应的频率是 不相同的 。
高分辨率 （ 即高频） 子图像上大部分点的数值都接近于 0 ， 越是高频这种现象越明显 。对一 个图像来说 ，表现一个图像最主要的部分是低频部分 ，所以一个最简单的压缩方法是利用小波分解 ，去 掉图像的高频部分而只保留低频部分 。
下面具体介绍利用 MA TLAB[ 2 ] 中二维小波分析一个图像 （ 即一个二维信号 ， 设文件名为 wbarb. mat） 进行图像压缩的实例 。图像压缩可按如下程序进行处理 。
程序清单 ： clear %清除 MA TLAB 工作环境中现有的变量 load wbarb ； %装入图像 %显示图像 subplot ( 221) ;image ( X) ; colormap ( map ) title （ '原始图像' ；） axis square disp （ '压缩前图像 X 的大小 ： ' ；） Whos ( ''X ) %= = = = = = = = = = = = = = = = = = %对图像用 bior3. 7 小波进行 2 层小波分解 [ c ,s ] = wavedec2 ( X ,2 ,'bior3. 7' ；) %对图像用 bior3. 7 小波进行 2 层小波分解 [ c ,s ] = wavedec2 ( X ,2 ,' bior3. 7' ； ) %提取小波分解结构中第 1 层的低频系数和高 频系数 cal = appcoef2 ( c ,s ,' bior3. 7' ,l) ; ch1 = detcoef2 ( 'h' ,c ,s ,1) ； %水平方向 cv1 = detcoef2 ( 'V ',c ,8 ,1) ； %垂直方向 cdl = detcoef2 ('d',C ,S ,1) ； %斜线方向 %分别对各频率成份进行重构 al = wrcoef2 ( 'a',c ,s ,'bior3. 7' ,1) ; h1 = wrcoef2 ( 'h',c ,s ,'bior3. 7' ,1) ; v1 = wrcoef2 ( 'v',c ,s ,'bior3. 7' ,1) ; dl = wrcoef2 ( 'd',c ,s ,'bior3. 7' ,1) ; c1 = [ al ,hl ,v1 ,d1」； %显示分解后各频率成份的信息 subplot ( 222) ; image ( c1) ; axis squaretitle （ '分解后低频和高频信息' ；） %= = = = = = = = = = = = = = = = = = = %下面进行图像压缩处理 %保留小波分解第一层低频信息 ， 进行图像的压缩 %第 1 层的低频信息即为 cal ， 显示第 1 层的低频信息 %首先对第 1 层信息进行量化编码它处理即可获得较好的压缩效果 。在上面的例 子中，我们还可以只提取小波分解第 3 、4 … 层的低频信息 ，从理论上说 ，我们可以获得任意压缩比的压 缩图像 。
由此可以看出 ， 小波分析用于图像压缩具有明显的优点 。 在利用二维小波变换进行图像压缩时需要说明的是 ： 小波变换为图像从空间域交换到时间域提供 了一种非常有效的方法 ， 它的作用与以前在图像压缩中所用到的离散余弦变换 （ DCT） 、傅里叶变换等 的作用类似 。
但是 ，要很好地进行图像的压缩 ，需要综合地利用多种其它技术 ， 特别是数据编码与解码 算法等 ，所以利用小波分析进行图像压缩往往是借助小波分析和许多其它相关技术共同完成的 。
2.基于MATLAB的毕业设计有哪些
毕业设计是教学过程的最后阶段采用的一种总结性的实践教学环节。通过毕业设计，学生可以综合应用所学的各种理论知识和技能，进行全面、系统、严格的技术及基本能力的练习。通常情况下，仅对大专以上学校要求在毕业前根据专业的不同进行毕业设计，对中等专业学校的学生不作要求。
基于MATLAB的毕业设计有：
1、基于MATLAB的视图技术分析
2、二值图像细化算法研究与实现
3、基于MATLAB下的信号分析与处理
4、基于matlab的伪彩色处理与研究
5、matlab进行小波分析
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。
3.用matlab实现图像压缩时,如何将图片仿真
图像压缩是当今信息时代迫切需求的一门图像处理技术，它极大的减少了图像的数据量，为图像的存储，传输提供了方便。
小波变换，是一种广泛用于图像压缩的方法。它能让图像按不同的分辨率分析。
根据Mallat算法的思想，图像能分解成一个轮廓信号（低频子图）和水平，垂直，对角线三个方向上的细节信号（高频子图）。而轮廓信号又可以进一步分解。
而图像的主要能量部分是低频部分，而且人眼视觉系统对低频部分更为敏感，所以可以对低频部分采用较低压缩比；对高频部分采用较大压缩比来进行压缩。 本文提出的是一种结合小波变换，DCT变换和矢量量化的压缩方法。
根据人眼的视觉特性，首先对图像进行小波分解，然后，对低频分量进行压缩比不大的DCT变换；对不同方向不同分辨率的高频分量进行不同码字大小的矢量量化编码，然后对反变换和解码后的系数进行小波重构。矢量量化过程中的码书设计采用的是LBG算法。
这样，根据对图像质量的不同要求，我们可以改变小波分解的层数，来得到不同压缩比的图像。本篇论文只对小波分解一层和两层后压缩进行了仿真和分析，表明该方案结合了各种压缩方法的优点，在满足图像质量的同时能得到较大的压缩比。
目前，在包装装潢设计中常用的图形处理软件有Pho-toshop,CorelDraw,AutoCAD等。但是这些软件中很少涉及到对图像进行压缩处理，以满足图像进行传输和储存的需要。
基于这一点考虑，在此尝试着用MATLAB编程来处理包装装潢图像的压缩，实现包装与计算机的紧密结合。 1 MATLAB MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图像显示于一体，它附带的小波分析工具箱功能强大，可以完成小波分析的绝大部分工作。
MATLAB工具箱的出现避免了程序设计中的重复性劳动，缩短了开发周期，降低了成本，因而受到工科院校师生和研究人员的青睐。 在介绍利用MATLAB小波工具压缩图像的文献中，总是将真彩色RGB图像转换为灰度级索引图像进行处理.经过这种处理以后，图像的存储数据能得到一定的压缩，但由压缩后的数据难以恢复成理想的彩色图像。
文中用MATLAB中有关函数处理图像压缩，而且由压缩后的数据可以还原出图像.实验结果表明，还原出的图像效果是理想的。文中主要以lena图像的处理为例，对它进行二进小波多层分解后，将低频和高频近似的系数矩阵作相应的处理，来研究用MATLAB中的小波工具箱压缩图像的方法。
2 图像压缩方法 在实际应用中，首先需要从图像文件中读取图像数据.MATLAB使用imreed（)函数完这一任务.例如，在电脑D盘中有一彩色图像文件picl.jps，则可由下述语句读取： X=imread（′D:\picl.jpg′）； MATLAB图像处理工具箱支持4种基本图像类型：索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像.MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像.它存储在三维数组中。这个三维数组有3个面，依次对应子红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）3种颜色，而面中的数据则分别是这3种颜色的强度值，面中的元素对应于图像中的像素点。
索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map，其中颜色图map是按图像中颜色值进行排序后的数组。对于每个像素，图像矩阵X包含一个值，这个值就是颜色图数组map中的索引。
颜色图map为m*3双精度矩阵，各行分别指定红、绿、蓝（R、G、B）单色值，map=〔RGB〕，R、C、B为值域为〔0,1〕的实数值，m为索引图像包含的像素个数.然后可根据情况采用不同的小波函数，进行索引图像的分解压缩。这里对上面产生的索引图像X用dbl小波进行2层分解。
〔c,l〕=wavedec2(X,2，′dbl′)。 在这里，一个索引图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的.高分辨率（即高频细节）子图像上大部分点的数值接近于0，越是高频这种现象越明显.对一个图像来说，表现一个图像最主要的部分是低频（即近似）部分。
多层小波分解的所有成分系数均保存在向量c中，低频近似与高频细节的系数需从向量C中提取。MATLAB分别使用appcoet2（)和detcoef2（)函数来完成这一工作。
这种方法是对低频和高频部分进行处理，因而提取低频和高频近似系数。 cAl=appcoef2(c,1，′dbl，′1);cH1=detcoef2（′h′，c,1,1）; cDl=detcoef2（′d′，c,l,1）;cVl=detcoef2（′v′，c,l,1）。
matlab实现离散余弦变换压缩（JPEG压缩原理） JPEG图像压缩算法： 输入图像被分成8*8或16*16的小块，然后对每一小块进行二维DCT（离散余弦变换）变换，变换后的系数量化、编码并传输； JPEG文件解码量化了的DCT系数，对每一块计算二维逆DCT变换，最后把结果块拼接成一个完整的图像。在DCT变换后舍弃那些不严重影响图像重构的接近0的系数。
DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角，因为左上放映原图像低频部分数据，右下反映原图像高频部分数据。而图像的能量通常集中在低频部分。
实例程序： function Jpeg I=imread('D:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos。
4.基于matlab的图像处理
程序代码
I = imread('moon.tif');
figure;
imshow(I);
title（'原始图像'）；
H = fspecial('motion',20,45);
MotionBlur = imfilter(I,H,'replicate');
figure;
imshow(MotionBlur);
title（'动态模糊图像'）；
H = fspecial('disk',10);
blurred = imfilter(I,H,'replicate'); figure;
imshow(blurred);
title（'模糊图像'）；
H = fspecial('unsharp');
sharpened = imfilter(I,H,'replicate'); figure;
imshow(sharpened);
title（'锐化图像'）；
经过处理后图片
5.求基于MATLAB的数字图像处理的研究外文文献和翻译啊
吗，诶有爱我的我本设计是根据数字图像处理的相关知识及MTALAB软件的使用方法并综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计，该界面能够对图像进行读取、加噪、滤波，读取特征保存等。
Matlab允许用户自己开发算法，并且将其封装起来，不断扩展到工具箱函数中。其中包括内置的图像用户界面开发工具，可视化调试器以及算法性能调试器等。
此外还可以在支持Matlab的平台上共享用户所开发的算法，并将算法同已有的C代码结合在一起，完成算法的发布工作。除此之外，Matlab还可以将用户开发的GUI，图像处理算法等应用程序发布为C或C++源代码，进而编译成COM组件活着Java接口，将Matlab开发的算法统其他开发工具结合起来。
利用MATLAB图像处理工具箱，通过编写程序设计出一GUI界面，里面包含菜单和图像显示框，再通过M语言的函数调用，和必要的编程，实现图像的变换，如锐化，排列，裁剪，尺寸变换等。 本次设计的内容主要包括图像增强，图像复原，及一些拉伸尺度变换等。
主要处理的图片类别有：BMP ,TIFF ,GIF ,JPEG ,TGA ,PCX. 将图像经过采样，量化，空间和灰度级分辨率进行处理。MATLAB用到的很多函数是针对二维数据的，而RGB图像的数据是一个三维矩阵，所以处理要与灰度图像不同，可以把三维数据进行降维处理，同样使用二维的函数，只要是同样处理三次。
比如，彩色图像的滤波处理，直方图均衡等。
6.数字图像处理之图像复原结合matlab工具的相关毕业设计论文
可不能马虎，最好还是自己动动脑筋，好好的写一写。
.网上那种免费的毕业设计千万不能采用，要么是论文不完整，要么是程序运行不了，最重要的是到处都是，老师随时都可以知道你是在网上随便弄的那就不好了，我去年的毕业设计是在（ 论文帝国）写的，质量挺不错的。你要是实在没办法，可以去看下毕业设计（论文）要用学校规定的文稿纸书写或打印（手写时必须用黑或蓝墨水），文稿纸背面不得书写正文和图表，正文中的任何部分不得写到文稿纸边框以外，文稿纸不得随意接长或截短。
汉字必须使用国家公布的规范字。 2.标点符号 毕业设计（论文）中的标点符号应按新闻出版署公布的"标点符号用法"使用。
3.名词、名称 6.标题层次 8.公式 9.表格 10.插图 11.参考文献。
7.MATLAB对数字图像进行处理论文
MATLAB在图像处理技术方面的应用
摘要：本文介绍了MATLAB语言的特点以及图像处理工具箱实现的经典图像处理
技术。应用该工具箱对一实拍的芯片图像进行前期预处理，通过实例验证了该语言具有强大的矩阵运算与图形处理能力，是一种简洁易学，可读性强、功能强大的应用软件，对它的应用可以快速实现模拟仿真，大大提高实验效率。
关键词：MATLAB语言；图像处理；灰度图像
Application of MATLAB to Image Processing Technique
LI Liao-liao DENG Shan-xi
(College of Instrumentation Science ,Hefei University of Technology,Hefei,Anhui,230009,China)
Abstract: This paper introduces characteristics of MATLAB language and classical image processing technique realized by using image processing toolbox. The toolbox is applied to pre-processing operations for a CMOS chip photograph, by experiment it proved that MATLAB possesses powerful capability to matrix operation and image processing, it is an application software that is simple and easy to study and understand and possesses multiple functions. MATLAB can be used to simulation tests, that will improve efficiency of experiment greatly.
Key words: MATLAB software; image processing; gray image.
太多了发布上来，要的话加278661197的说
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