如何使用 MATLAB 检测和定位图像中的圆形亮点？

MATLAB 提供了多种函数和工具箱来检测和定位图像中的圆形亮点，通常使用的是 Hough 圆变换算法。以下是基本步骤：

1. **预处理**：
- 使用 `imread` 函数读取图像，并可能需要调整对比度、亮度或噪声水平，例如通过 `imadjust` 或 `medfilt2`。

2. **二值化**：
- 使用 `imbinarize` 或 `threshold` 将图像转换为二值图像，以便更容易识别亮点。

3. **边缘检测**：
- 使用 `edge` 或 `canny` 函数检测图像的边缘，这有助于确定潜在亮点的位置。

4. **Hough圆变换**：
- 调用 `imfindcircles` 函数执行Hough圆变换，该函数会寻找图像中的圆形结构。它会返回一组可能的圆心位置和半径。

5. **筛选结果**：
- 可能需要过滤掉太小或太大，以及形状不符合圆形的候选圆。可以设置合适的最小和最大半径范围。

6. **定位亮点**：
- 对于选出的圆形区域，可以用 `regionprops` 函数获取每个圆的属性，如坐标、面积等。

% 示例代码片段
img = imread('your_image.png'); % 替换为实际图片文件名
bw = imbinarize(img); % 制作二值图
edges = edge(bw, 'Canny'); % 边缘检测
[centers, radii] = imfindcircles(edges, [min_radius max_radius]); % 检测圆
result = cellfun(@(x) regionprops(x, 'Centroid'), bw, 'UniformOutput', false);