基于MATLAB的图像处理
这门为期两天的课程提供了执行图像分析的实践经验。示例和练习演示如何使用适当的MATLAB®图像处理工具箱™整个分析过程的功能。
主题包括：
- 导入和导出图像
- 增强图像
- 检测边缘和形状
- 基于颜色和纹理分割对象
- 使用形态学操作修改对象的形状
- 测量形状特性
- 对图像集执行批处理分析
- 使用图像配准对齐图像
- 检测、提取和匹配图像特征
基于MATLAB的图像处理
先决条件
| 第1天，共2天 | |
|---|---|
| 导入和可视化图像 | 目标：在MATLAB中导入并可视化不同的图像类型。操作图像以简化后续分析步骤。
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| 图像预处理 | 目标：使用常用的预处理技术（如对比度调整和噪声过滤）增强图像以进行分析。
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| 颜色和纹理分割 | 目标：基于颜色和纹理从图像分割对象。使用统计度量来描述纹理特征，并度量图像之间的纹理相似性。
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| 改进分割 | 目标：通过细化分割掩码来改进二进制分割结果。使用交互式和迭代技术分割图像区域。
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| 第2天，共2天 | |
|---|---|
| 查找和分析对象 | 目标：对分段中检测到的对象进行计数和标记。测量对象属性，如面积、周长和质心。
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| 检测边缘和形状 | 目标：检测对象的边缘并提取边界像素位置。通过线和圆等形状检测对象。
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| 空间变换与图像配准 | 目标：通过几何对齐，比较具有不同比例和方向的图像。
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| 利用图像特征自动进行图像配准 | 目标：检测、提取和匹配图像特征集，以自动进行图像配准。
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