客观的：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
• 导出图像

客观的：通过使用常见的预处理技术，增强图像以进行分析，例如对比度调整和噪声滤波。

• 调整对比度
• 用空间过滤减少噪音
• 均衡不均匀的背景
• 在不同的块处理图像
• 测量图像质量

客观的：来自图像的段对象基于颜色和纹理。使用统计措施来表征纹理特征并测量图像之间的纹理相似性。

• 图像颜色空间之间的转换
• 基于颜色属性和色差的对象分割
• 使用非线性滤波器基于纹理分割对象
• 使用对比和相关性等统计方法分析图像纹理

客观的：通过精炼分割掩模来改善二元分割结果。使用交互式和迭代技术进行段图像区域。

• 使用形态学操作来细化分割掩模
• 以交互方式分割图像和精制结果
• 利用迭代技术从种子中发展分割

客观的：计数和标记在分割中检测到的对象。测量物体的属性，如面积、周长和质心。

• 在分段掩码中提取和标记对象
• 测量形状特性
• 分水岭变换分离相邻和重叠对象

客观的：检测对象的边缘并提取边界像素位置。按照行和圆等形状检测对象。

• 检测对象边缘
• 通过检测线和圆来识别对象
• 对图像集进行批量分析

客观的：通过几何对齐它们比较具有不同尺度和方向的图像。

• 将几何变换应用于图像
• 使用相位相关对齐图像
• 使用点映射对齐图像

客观的：检测，提取和匹配图像特征集以自动化图像配准。

• 检测和提取功能
• 匹配特征来估计两幅图像之间的几何变换