matlab数字图形处理实验例题

资 源 简 介

matlab数字图形处理实验例题

详 情 说 明

数字图形处理是Matlab在工程与科研中的典型应用场景。针对图像退化问题，常见的处理需求主要包括以下几类成因分析：

物理环境干扰 射线辐射和大气湍流会导致照片几何畸变，这种情况常见于卫星遥感或天文观测。处理时需建立相应的物理退化模型，如大气湍流通常采用傅里叶域的逆滤波方法。

数字化过程中的质量损失 模拟图像转换为数字信号时，采样率和量化精度的不足会造成细节丢失。实验中可通过调整imresize函数的插值方法（如双三次插值）对比不同参数下的重建效果。

光学系统缺陷 散焦模糊属于典型的点扩散函数退化，可通过维纳滤波或Lucy-Richardson算法恢复。在Matlab中可直接使用fspecial生成高斯模糊核进行仿真实验。

动态场景的挑战 运动模糊是图像处理课程的经典案例，涉及轨迹估计和逆滤波技术。实验时可结合imfilter模拟水平匀速运动模糊，再通过deconvwnr函数验证恢复效果。

噪声的建模与抑制 成像系统中的椒盐噪声、高斯噪声等需要针对性处理。建议使用imnoise添加噪声后，对比均值滤波、中值滤波以及小波去噪的差异。

通过这些实验，学生不仅能理解图像退化的物理本质，还能掌握Matlab中imadjust、histeq、medfilt2等核心函数的工程应用技巧。对于进阶研究，还可结合PSNR和SSIM指标量化不同算法的恢复性能。