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MATLAB图像处理

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课程详细信息

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

水平:中间

先决条件:

  • MATLAB基础
  • 强烈建议具备图像处理概念的基本知识

持续时间:2天

语言:英文,日本語,한국어

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