MATLAB图像处理
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本课程为期两天，提供有关图像分析的实践经验。课程中的示例和练习演示如何在整个分析过程中使用适当的MATLAB® 和 Image Processing Toolbox™ 功能。
内容包括：
- 导入和导出图像
- 删除噪声
- 图像配准
- 检测、提取和匹配图像特征
- 检测图像中的边缘，线条和圆圈
- 基于颜色和纹理分割物体
- 使用形态操作修改目标形状
- 测量形状属性
- 执行图像集的批处理分析
第1天/共2天
导入和可视化图像
目标: 将图像导入MATLAB并可视化。将图像转换为用于后续分析步骤的格式。
- 导入和显示图像
- 图像类型转换
- 导出图像
预处理图像
目标: 通过滤波和对比度调整预处理图像以简化或者允许后续的图像分析步骤
- 调整图像对比度
- 通过滤波减少图像噪声
- 处理非均匀背景
- 逐块应用自定义函数
空间变换和图像配准
目标: 通过配准比较不同缩放和定位的图像，使用相同技术创建全景图像。
- 几何变换
- 使用点映射的图像配准
- 基于相位相关的图像配准
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。
- 检测和提取特征
- 匹配特征
- 估计图像之间的几何变换
第2天/共2天
边缘和线条检测
目标: 分割对象边缘并提取边界的像素位置，检测图像中的线条和圆圈。
- 分割对象边缘
- 检测直线
- 对图像集进行批量分析
- 圆形对象检测
颜色和纹理分割
目标: 基于颜色和纹理分割目标，使用纹理特征进行图像分类。
- 颜色空间变换
- 颜色分割
- 纹理分割
- 基于纹理的图像分类
特征提取
目标: 分析和修改对象形状，改进分割结果。Count the detected objects and calculate object features like area or centroids.对检测到的对象进行计数，以及计算对象的特征，如面积和质心
- 对象计数
- 测量形状属性
- 使用形态学操作
- 执行分水岭分割
利用图像特征实现图像自动配准
目标：检测、提取和匹配图像特征集，以自动进行图像配准。
- 特征检测与提取
- 匹配特征以估计两幅图像间的几何变换
