MATLAB计算机视觉实战：从原理到应用，赋能机器视觉

# 1. 计算机视觉基础**

计算机视觉是人工智能的一个分支，它使计算机能够“看”和“理解”图像和视频。它涉及到从图像中提取有意义的信息，例如对象、场景和事件。计算机视觉在广泛的应用中发挥着至关重要的作用，包括目标检测、人脸识别和医疗图像分析。

**1.1 图像表示**

图像由像素组成，每个像素表示图像中特定位置的颜色或亮度值。图像可以表示为二维数组，其中每个元素对应一个像素。

**1.2 图像处理**

图像处理技术用于增强和操作图像，以提高其质量或提取有用的信息。常见的图像处理技术包括：

* **图像增强：** 调整图像的对比度、亮度和颜色，以提高可视性。
* **图像降噪：** 去除图像中的噪声，例如高斯噪声和椒盐噪声。

# 2. MATLAB图像处理与分析

**2.1 图像获取与预处理**

**2.1.1 图像读取与显示**

MATLAB提供了多种函数来读取和显示图像。`imread()`函数用于读取图像文件，并返回一个包含图像数据的矩阵。`imshow()`函数用于显示图像。

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 显示图像
imshow(image);

**2.1.2 图像增强与降噪**

图像增强和降噪技术可以提高图像的质量，使其更适合后续处理。MATLAB提供了多种图像增强和降噪函数。

**图像增强**

* **直方图均衡化：**`histeq()`函数可以调整图像的直方图，使其分布更均匀，从而提高图像的对比度。
* **对比度拉伸：**`imadjust()`函数可以调整图像的对比度，使其在指定范围内。
* **锐化：**`unsharp()`函数可以锐化图像，突出边缘和细节。

**图像降噪**

* **中值滤波：**`medfilt2()`函数可以去除图像中的椒盐噪声。
* **高斯滤波：**`imgaussfilt()`函数可以去除图像中的高斯噪声。
* **维纳滤波：**`wiener2()`函数可以去除图像中的周期性噪声。

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

% 对比度拉伸
stretched_image = imadjust(image, [0.2 0.8], []);

% 锐化
sharpened_image = unsharp(image);

% 中值滤波
denoised_image = medfilt2(image);

**2.2 图像分割与特征提取**

**2.2.1 图像分割算法**

图像分割将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特征。MATLAB提供了多种图像分割算法。

* **阈值分割：**`imbinarize()`函数可以根据阈值将图像分割为二值图像。
* **区域生长：**`regionprops()`函数可以根据相似性将图像分割为不同的区域。
* **聚类：**`kmeans()`函数可以将图像中的像素聚类为不同的组。

% 阈值分割
segmented_image = imbinarize(image, 0.5);

% 区域生长
segmented_image = regionprops(image, 'PixelIdxList');

% 聚类
segmented_image = kmeans(image, 3);

**2.2.2 特征提取技术**

特征提取从图像中提取有用的信息，用于后续分类和识别。MATLAB提供了多种特征提取技术。

* **灰度直方图：**`imhist()`函数可以计算图像的灰度直方图，反映图像中不同灰度值的分布。
* **纹理特征：**`graycomatrix()`函数可以计算图像的纹理特征，如能量、对比度和相关性。
* **边缘检测：**`edge()`函数可以检测图像中的边缘。

% 灰度直方图
histogram = imhist(image);

% 纹理特征
glcm = graycomatrix(image);
stats = graycoprops(glcm);

% 边缘检测
edges = edge(image, 'canny');

**2.3 图像分类与识别**

**2.3.1 机器学习算法**

机器学习算法可以将图像分类为不同的类别。MATLAB提供了多种机器学习算法。

* **支持向量机：**`svmtrain()`函数可以训练支持向量机模型。
* **决策树：**`fitctree()`函数可以训练决策树模型。
* **随机森林：**`TreeBagger()`函数可以训练随机森林模型。

% 训练支持向量机模型
model = svmtrain(features, labels);

% 预测图像类别
predicted_labels = predict(model, new_features);

**2.3.2 深度学习模型**

深度学习模型是一种强大的图像分类和识别技术。MATLAB提供了多种深度学习模型。

* **卷积神经网络：**`tra