用matlab1 读取一幅图像DSC_5101.jpg并显示->将图像转化为灰度图并显示->去除背景（所有像素灰度值-10）并显示->进行高斯滤波并显示；(10分) 2 对于滤波后的图像，通过固定阈值（例如0.1）进行二值化并显示->对二值化后的图像进行联通区域分析并显示->通过索引找到各个连通区域（目标点）的像素值范围并通过方框标识在图像中。可以尝试使用的函数：(10分) imread imshow rgb2gray imfilter im2bw bwconncomp 3 遍历每个连通区域（目标点），找到它们在滤波后灰度图像上包含的像素及其灰度值，并通过灰度重心法求解目标点的中心坐标。灰度重心法数学描述：(10分) 4 建立一个结构体数组，保存每个目标点的左上角点、右下角点、连通区域内像素灰度值的平均值、面积（像素为单位）和包络矩形的长宽比、重心坐标等信息。(10分)

以下是使用Matlab实现题目要求的代码：

% 读取图像
img = imread('DSC_5101.jpg');

% 将图像转换为灰度图像并显示
gray = rgb2gray(img);
imshow(gray);
pause;

% 去除背景并显示
gray_sub = imsubtract(gray, 10);
gray_sub(gray_sub < 0) = 0;
gray_sub(gray_sub > 255) = 255;
imshow(gray_sub);
pause;

% 进行高斯滤波并显示
blur = imgaussfilt(gray_sub, 5);
imshow(blur);
pause;

% 对滤波后的图像进行二值化并显示
threshold = 0.1;
binary = imbinarize(blur, threshold);
imshow(binary);
pause;

% 对二值化后的图像进行联通区域分析并显示
cc = bwconncomp(binary, 8);
num_labels = cc.NumObjects;
labels = labelmatrix(cc);
stats = regionprops(cc, gray, 'Area', 'BoundingBox', 'Centroid', 'MeanIntensity', 'MajorAxisLength', 'MinorAxisLength');

% 遍历每个连通区域，找到它们在滤波后灰度图像上包含的像素及其灰度值，并通过灰度重心法求解目标点的中心坐标
objects = struct([]);
for i = 1:num_labels
    % 找到连通区域内的像素及其灰度值
    indices = cc.PixelIdxList{i};
    pixels = gray(indices);
    % 计算连通区域的灰度重心
    x = mean(indices);
    y = mean(indices);
    % 将目标点的信息保存到结构体中
    obj = struct('x1', stats(i).BoundingBox(1), ...
                 'y1', stats(i).BoundingBox(2), ...
                 'x2', stats(i).BoundingBox(1) + stats(i).BoundingBox(3), ...
                 'y2', stats(i).BoundingBox(2) + stats(i).BoundingBox(4), ...
                 'gray_mean', stats(i).MeanIntensity, ...
                 'area', stats(i).Area, ...
                 'aspect_ratio', stats(i).MajorAxisLength / stats(i).MinorAxisLength, ...
                 'centroid', [x, y]);
    objects = [objects, obj];
end

% 在图像中标识每个目标点的位置和范围
imshow(img);
hold on;
for i = 1:num_labels
    rectangle('Position', [objects(i).x1, objects(i).y1, objects(i).x2 - objects(i).x1, objects(i).y2 - objects(i).y1], 'EdgeColor', 'g', 'LineWidth', 2);
    plot(objects(i).centroid(1), objects(i).centroid(2), 'ro', 'MarkerSize', 5, 'MarkerFaceColor', 'r');
end
hold off;
pause;

% 释放窗口
close all;

其中，灰度重心法可以使用以下公式计算：

$$ x = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i \cdot g_i}{\sum_{i=1}^{n} g_i} $$

$$ y = \frac{\sum_{i=1}^{n} y_i \cdot g_i}{\sum_{i=1}^{n} g_i} $$

其中，$n$为连通区域内像素的数量，$(x_i, y_i)$为第$i$个像素的坐标，$g_i$为第$i$个像素的灰度值。