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

发布时间: 2024-05-25 17:11:33 阅读量: 59 订阅数: 33
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![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](https://img-blog.csdnimg.cn/20190517121945516.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTM2OTk0NzE=,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 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 ```
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