客观的：导入并显示不同类型的图像。在图像数据类型和格式之间转换以促进后续分析步骤。

• 导入，检查和显示图像
• 在图像类型之间转换
• 可视化处理结果
• 导出图像

客观的：增强图像以简化分析和处理。使用常见的预处理技术，例如基于直方图的对比度调整和噪声滤波来改善分割。

• 改善图像对比
• 减少图像中的噪音
• 均衡不均匀的背景
• 通过块处理图像块

客观的：通过几何对齐它们比较具有不同尺度和方向的两个图像。

• 将几何变换应用于图像
• 使用点映射对齐图像
• 自动化基于强度的注册

客观的：检测，提取和匹配图像特征以自动化图像配准。

• 检测和提取功能
• 匹配功能估算两个图像之间的几何变换

客观的：检测对象的边缘并提取边界像素位置。通过它们的形状检测对象。

• 检测对象边缘
• 通过查找直线和圆圈分割对象
• 对图像集进行批量分析

客观的：基于颜色和纹理的段对象。使用统计措施，例如对比度和相关性，以表征图像分类的纹理特征。

• 在图像颜色空间之间转换
• 基于色差度量分割对象
• 使用非线性滤波器基于纹理的段对象
• 使用统计措施分析图像纹理
• 测量纹理相似性

客观的：分析和修改对象的形状以改善分段结果。计数并标记图像中检测到的对象。提取像区域或质心等对象属性。

• 从分段计算对象
• 测量形状特性
• 使用形态学作业来细化分割结果
• 执行流域分割以改善对象分离