MATLAB图像处理
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这个为期两天的课程提供了执行图像分析的实践经验。示例和练习演示了适当的MATLAB的使用®和图像处理工具箱™功能在整个分析过程。
主题包括:
- 导入和导出图像
- 增强图像
- 检测边缘和形状
- 根据颜色和纹理分割对象
- 使用形态操作修改对象的形状
- 测量形状属性
- 对图像集执行批处理分析
- 用图像配准对准图像
- 图像特征的检测、提取和匹配
2天中的第一天
导入和可视化图像
摘要目的:在MATLAB中导入和可视化不同的图像类型。操作图像以简化后续的分析步骤。
- 导入、检查和显示图像
- 图像类型之间的转换
- 可视化处理结果
- 输出图像
预处理图像
摘要目的:通过使用常见的预处理技术,如对比度调整和噪声滤波,增强图像进行分析。
- 调整对比
- 利用空间滤波降低噪声
- 均衡非均匀背景
- 在不同的块中处理图像
- 测量图像质量
颜色和纹理分割
摘要目的:根据颜色和纹理从图像中分割对象。使用统计度量来表征纹理特征和度量图像之间的纹理相似性。
- 在图像颜色空间之间转换
- 基于颜色属性和色差分割对象
- 基于纹理使用非线性滤波器分割对象
- 使用对比和相关性等统计方法分析图像纹理
提高细分
摘要目的:通过细化分割掩码来改善二进制分割结果。使用交互式和迭代技术分割图像区域。
- 使用形态学操作来细化分割掩模
- 交互式分割图像和细化结果
- 使用迭代技术从种子进化分割
2天中的第二天
查找和分析对象
摘要目的:计数并标记在分段中检测到的对象。测量物体的属性,如面积、周长和质心。
- 在分割掩码中提取和标记对象
- 测量形状属性
- 用分水岭变换分离相邻和重叠的对象
检测边缘和形状
摘要目的:检测物体边缘,提取边界像素位置。通过线和圆等形状检测对象。
- 检测物体边缘
- 通过检测线和圆来识别物体
- 对图像集执行批处理分析
空间变换与图像配准
摘要目的:通过几何对齐来比较具有不同比例和方向的图像。
- 对图像应用几何变换
- 使用相位相关对准图像
- 使用点映射对齐图像
自动图像注册与图像功能
摘要目的:检测、提取和匹配图像特征集,以自动化图像配准。
- 特征检测与提取
- 匹配特征来估计两幅图像之间的几何变换