基于HSV颜色空间的图像分块聚类，曾璐，黄朝兵，论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征, 首先将图像划分成 16×16 子块, 然后在块中按

用于绘制彩色图像的直方图，不是灰度图像，而是彩色图像

一、包括实验指导书、实验报告、测试代码和测试图片四个内容 二、代码具体内容： 1.图像处理基本操作 （1）图像的读取imread和（分通道）显示imshow; （2）图像的几何变换：放大或缩小imresize、图像旋转imrotate、图像切割imcrop。 2.整幅图像的DCT压缩于解压缩： （1）彩色图像转灰度：rgb2gray; （2）DCT正逆变换：DCT/iDCT2。 3.分块图像的DCT压缩与解压缩 （1）分块：dctmtx; （2）压缩和解压缩：blkproc。 4.彩色图像的DCT压缩及解压缩：SVD奇异值分解

function [OneColorCode]=JPEGEncode(I,quantizationFactor,quantizationTable) I=double(I);%扩展范围 I=I-128;%电平平移128 [row,column]=size(I);%图像的大小 blockCount=row*column/64;%8*8分块数 %dct2变换：把ImageSub分成8*8像素块，分别进行dct2变换，得变换系数矩阵Coef I=blkproc(I,[8 8],'dct2(x)'); %JPEG建议量化矩阵 quantizationMatrix=quantizationFactor.*quantizationTable; I=blkproc(I,[8 8],'round(x./P1)',quantizationMatrix);%%向靠近的整数取圆整 %DC系数的DPCM编码 for i=row-7:-8:1 for j=column-7:-8:1 if j==1 if i~=1 %不是第一个DC系数

本文结合拉普拉斯变换与梯度变换两种不同的空间锐化方法对模糊的彩色图像进行增强处理，并与单用一种算法锐化的结果进行比较，结果证明混合空间增强法对彩色图像增强有着更好的视觉效果，并且值得进一步研究

使用matlab实现的小波变换彩色图像水印嵌入和提取程序，里面有素材，可以直接运行。

对彩色图像进行线性插值的matlab代码 我试过了 很好用

分解信号重构Matlab代码筛选银行 理论在数字信号处理中，经常需要将信号分解为低频带和高频带，之后需要将它们组合以重建原始信号。 这样的例子可以在子带编码（SBC）中找到。2通道滤波器组也被称为正交镜像滤波器（QMF）组，因为它们使用了功率互补滤波器。 下采样和上采样乘以2的2通道滤波器组的框图如下所示。此方法的优点在于，可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。 该方法的优点是可以对输入音频或图像文件的两个子带进行不同的处理，然后进行重构。 Matlab音频代码-audio.m黑白imagebw彩色图像

此函数根据源图像的颜色将灰度图像转换为 RGB。 此代码最初的灵感来自 Jeny Rajan 和 Chandrashekar PS 的代码 gray2rgb。该代码经过优化和重写，以更接近地实现 Welsh、Ashikhmin 和 Mueller 的论文“将颜色转换为灰度图像”中描述的内容。 获得与 Rajan 代码相同的结果要快得多，尤其是对于大图像。

这是一个自己写的图像灰度化程序，包含彩色图像灰度化、灰度线性化。