与MATLAB图像处理
课程详细信息
这两天的课程提供实践经验进行图像分析。例子和练习演示使用适当的MATLAB®和图像处理工具箱™功能在整个分析过程中。
主题包括:
- 导入和导出图片
- 增强图像
- 边缘检测和形状
- 基于颜色和纹理分割对象
- 修改对象的形状使用形态学操作
- 测量形状属性
- 执行批处理分析的图像
- 将图像与图像配准
- 检测、提取和匹配的图像特征
第一天2
导入和可视化图像
摘要目的:在MATLAB中导入和想象不同的图像类型。操纵图像简化随后的分析步骤。
- 进口、检查和显示图像
- 图像类型之间的转换
- 可视化结果的处理
- 输出图像
预处理图像
摘要目的:提高图像对比等分析通过使用常见的预处理技术调整和噪声过滤。
- 调整对比
- 降低噪声和空间滤波
- 平衡不均匀背景
- 处理图像在不同的块
- 测量图像质量
颜色和纹理分割
摘要目的:段对象从一个图像基于颜色和纹理。使用统计方法来描述纹理特征和图像纹理相似性度量。
- 图像颜色空间之间的转换
- 基于颜色分割对象属性和色差
- 基于纹理分割对象使用非线性滤波器
- 图像纹理分析使用统计对比和相关措施
提高细分
摘要目的:通过细化分割掩模提高二元分割结果。使用交互式和迭代技术部分图像区域。
- 使用形态学操作细化分割面具
- 交互式分割图像和提炼的结果
- 使用迭代技术发展细分的种子
第二天2
发现和分析对象
摘要目的:计数和标签对象分割检测。测量对象属性等区域,周边和重心。
- 提取和标签对象分割掩模
- 测量形状属性
- 分离邻近与分水岭变换和重叠的对象
边缘检测和形状
摘要目的:检测对象和边缘提取边界像素的位置。检测对象的形状如皱纹和黑眼圈。
- 检测对象的边缘
- 识别对象通过检测皱纹和黑眼圈
- 执行批处理分析的图像
空间转换和图像配准
摘要目的:比较图像不同尺度和方向的几何校准。
- 几何变换应用到图像
- 调整图像使用相关联
- 调整图像使用点映射
自动图像配准和图像特征
摘要目的:检测、提取和匹配的自动图像配准的图像特征。
- 检测和提取特征
- 匹配特性来估计两个图像之间的几何变换
