2. Image Processing LaboratoryMATLA

2. Image Processing LaboratoryMATLAB is a matrix oriented computing engine. Thus, it is almost perfect for image processing because images can be thought of as matrices. A definition for an image can then be the following: An image is a NxN array of elements. Each element in the array is a number which represents the sampled intensity. The samples are named pixels (picture element). After sampling each pixel is quantized. Each intensity is assigned a number within a finite set of values, usually between 0 and K- 1, where K=2B is the possible number of gray levels, each represented by B bits. The digitizing of images is now complete and each image is now an array which can be handled more appropriately as a matrix. Our Image processing laboratory based on MATLAB has the capability to perform the following tasks:1.Perform algebraic operations such as addition, subtraction, multiplication, and division. These operations can be used to perform operations on images such as noise reduction by using averages, movement detection, and algebraic masking. 2.Geometric transformations such as translation, rotation, and scaling. 3.Space domain operations such as histogram modification (scaling, offset, amplitude change) non linear point operations (absolute value, squaring, square root, log scale compression, edge detection).4. Binary image processing (thresholding, logic operations).5. Non linear image processing such as morphologic operators (opening, closing). Structuring element choice. Dilation, erosion. 6.Frequency domain processing. Fourier transform, log compression.7.Filtering by linear convolution. Filter design (low pass, high pass, band pass, band reject.). Gaussian Filters. Linear restoration. White noise non linear filtering.8.Digital Image coding and compression. Compression measures, losses compression, entropy, optimal coding.

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2.图像处理实验室 MATLAB是定向计算发动机的矩阵。因此，它是用于图像处理的几乎完美的，因为图像可以被认为是矩阵。然后，将用于图像定义可以是以下情况： 一种图像是元件的NxN的阵列。数组中的每个元素是一个数字表示所采样的强度。样品是命名为象素（图象元素）。采样每个像素之后被量化。每个强度被分配一个号码的有限的一组值之内，通常在0〜K-1，其中K = 2B是可能的数量的灰度级，每个B位表示。图像的数字化已完成，现在每个图像是能够更适当地处理为一个矩阵阵列。 我们基于MATLAB的图像处理实验室必须执行以下任务的能力： 1.Perform代数运算，例如加，减，乘，除。这些操作可以被用于通过使用平均值，移动检测和代数掩蔽执行上的图像诸如降噪操作。 2.Geometric变换，如平移，旋转和缩放。 3.Space域的操作，如直方图修改（缩放，偏移，振幅变化）的非线性点操作（绝对值，平方，平方根，数标度压缩，边缘检测）。 4.二进制图像处理（阈值，逻辑运算）。 5.非线性图像处理，例如形态学运算符（打开，关闭）。结构元素的选择。扩张，糜烂。 6.Frequency域处理。傅立叶变换，日志压缩。 通过线性卷积7.Filtering。滤波器设计（低通，高通，带通，带阻）。高斯滤波器。线性恢复。白噪声的非线性滤波。 8.Digital图像编码和压缩。压缩措施，损失的压缩，熵，最佳的编码。

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2. 图像处理实验室 MATLAB 是一个面向矩阵的计算引擎。因此，它几乎是完美的图像处理，因为图像可以被认为是矩阵。然后，图像的定义可以是： 图像是元素的 NxN 数组。数组中的每个元素都是一个数字，表示采样强度。示例是命名的像素（图片元素）。采样后，每个像素被量化。每个强度在一组有限的值内分配一个数字，通常在 0 和 K-1 之间，其中 K=2B 是可能的灰度数，每个级别由 B 位表示。图像的数字化现已完成，每个图像现在都是一个数组，可以更恰当地作为矩阵进行处理。 我们基于 MATLAB 的图像处理实验室能够执行以下任务： 1.执行代数运算，如加法、减法、乘法和除法。这些操作可用于对图像执行操作，例如通过使用平均值、移动检测和代数掩蔽来降低噪声。 2.几何变换，如平移、旋转和缩放。 3.空间域操作，如直方图修改（缩放、偏移、振幅变化）非线性点操作（绝对值、平方、平方根、对数缩放压缩、边缘检测）。 4. 二进制图像处理（阈值、逻辑操作）。 5. 非线性图像处理，如形态运算符（开、闭）。结构元素选择。扩张，侵蚀。 6.频率域处理。傅立叶变换，日志压缩。 7.线性卷积过滤。滤波器设计（低通、高通、带通、带抑制）。高斯过滤器。线性恢复。白噪声非线性滤波。 8.数字图像编码和压缩。压缩措施，损耗压缩，熵，最佳编码。

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2。图像处理实验室 MATLAB是一个面向矩阵的计算引擎。因此，它几乎是完美的图像处理，因为图像可以看作是矩阵。图像的定义可以是： 图像是NxN元素数组。数组中的每个元素都是一个表示采样强度的数字。这些样本被命名为像素（图片元素）。采样后，对每个像素进行量化。每个强度在一组有限的值内分配一个数字，通常在0到K-1之间，其中K=2B是可能的灰度值，每个灰度值由B位表示。图像的数字化现在已经完成，每个图像现在都是一个数组，可以作为矩阵进行更适当的处理。 我们基于MATLAB的图像处理实验室能够执行以下任务： 1.执行代数运算，如加法、减法、乘法和除法。这些操作可用于对图像执行操作，例如通过使用平均值、运动检测和代数掩蔽来降低噪声。 2.几何变换，如平移、旋转和缩放。 3.空间域操作，如直方图修改（缩放、偏移、振幅变化）非线性点操作（绝对值、平方、平方根、对数尺度压缩、边缘检测）。 四。二值图像处理（阈值，逻辑运算）。 5个。非线性图像处理，如形态学算子（开、闭）。结构元素选择。膨胀，侵蚀。 6.频域处理。傅里叶变换，对数压缩。 7.线性卷积滤波。滤波器设计（低通、高通、带通、带阻）。高斯滤波器。线性恢复。白噪声非线性滤波。 8.数字图像编码与压缩。压缩度量，损失压缩，熵，最优编码。

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