图像处理与计算机视觉揭秘：用MATLAB探索图像世界，打造计算机视觉应用

# 1. 图像处理与计算机视觉概述

图像处理和计算机视觉是计算机科学中密切相关的两个领域，它们处理图像和视频数据的获取、处理、分析和理解。

图像处理侧重于图像的增强、分割和变换等操作，以改善图像的视觉质量或提取有用的信息。计算机视觉则进一步利用图像处理技术，通过计算机算法从图像和视频中理解场景和对象。

图像处理和计算机视觉在各种应用中至关重要，包括医疗成像、工业自动化、安防监控和自动驾驶。随着深度学习等人工智能技术的快速发展，这些领域正在不断取得突破，为解决复杂问题和创造新的可能性提供了强大的工具。

# 2. MATLAB图像处理基础

### 2.1 图像表示与数据类型

#### 2.1.1 图像的像素和通道

数字图像由像素组成，每个像素表示图像中特定位置的颜色或灰度值。像素的排列方式形成图像的结构。

图像的通道数表示图像中存储颜色的方式。常见的图像通道包括：

- **灰度图像：**单通道，存储像素的亮度值。
- **RGB图像：**三通道，存储像素的红、绿、蓝分量。
- **RGBA图像：**四通道，在RGB的基础上增加了透明度分量。

#### 2.1.2 常见图像数据类型

MATLAB支持多种图像数据类型，包括：

| 数据类型 | 范围 | 存储位数 |
|---|---|---|
| uint8 | 0-255 | 8 |
| uint16 | 0-65535 | 16 |
| double | -1.0-1.0 | 64 |

uint8类型用于存储灰度图像或RGB图像的每个通道。uint16类型用于存储高动态范围图像或深度图像。double类型用于存储浮点图像，具有更高的精度。

### 2.2 图像处理操作

MATLAB提供了丰富的图像处理操作，包括：

#### 2.2.1 图像增强

图像增强技术用于改善图像的视觉效果或突出特定特征。常见的图像增强操作包括：

- **直方图均衡化：**调整图像的直方图，使像素值分布更均匀。
- **对比度增强：**调整图像的对比度，使亮区更亮，暗区更暗。
- **锐化：**增强图像的边缘，突出细节。

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 直方图均衡化
equalizedImage = histeq(image);

% 对比度增强
enhancedImage = imadjust(image, [0.2 0.8], []);

% 锐化
sharpenedImage = imsharpen(image, 'Amount', 1);

% 显示结果
figure;
subplot(1, 3, 1); imshow(image); title('Original Image');
subplot(1, 3, 2); imshow(equalizedImage); title('Histogram Equalized Image');
subplot(1, 3, 3); imshow(enhancedImage); title('Contrast Enhanced Image');

#### 2.2.2 图像分割

图像分割将图像分割成具有不同特征的区域。常见的图像分割方法包括：

- **阈值分割：**根据像素的亮度值将图像分割成二值图像。
- **区域生长分割：**从种子点开始，将具有相似特征的像素分组在一起。
- **边缘检测分割：**检测图像中的边缘，并沿边缘分割图像。

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 阈值分割
thresh = 128;
segmentedImage = im2bw(image, thresh);

% 区域生长分割
seedPoint = [100, 100];
segmentedImage = imfill(image, seedPoint);

% 边缘检测分割
edges = edge(image, 'canny');
segmentedImage = imdilate(edges, strel('disk', 2));

% 显示结果
figure;
subplot(1, 3, 1); imshow(image); title('Original Image');
subplot(1, 3, 2); imshow(segmentedImage); title('Threshold Segmented Image');
subplot(1, 3, 3); imshow(segmentedImage); title('Region Growing Segmented Image');

#### 2.2.3 图像变换

图像变换用于改变图像的几何形状或透视。常见的图像变换包括：

- **旋转：**将图像围绕特定点旋转指定角度。
- **缩放：**将图像放大或缩小。
- **平移：**将图像沿水平或垂直方向移动。

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 旋转
rotatedImage = imrotate(image, 45);

% 缩放
sca