MATLAB实现数字图像处理：灌装检测与火柴根数统计

"该资源主要探讨了数字图像处理在实际应用中的两个实例，涉及火柴根数统计和瓶子灌装检测。使用MATLAB实现了一系列算法，包括图像读取、二值化、中值滤波、区域标记、质心计算、边缘检测以及Radon变换。" 在数字图像处理领域，MATLAB是一种常用工具，可以实现各种图像分析和处理任务。在这个案例中，有两个主要的应用场景： 1. **瓶子灌装检测**： - 首先通过`imread`函数读取图像，然后使用`imshow`显示原始图像。 - 使用`im2bw`进行二值化处理，将图像转换为黑白，阈值设为0.75，便于后续处理。 - 应用`medfilt2`进行中值滤波，以去除图像噪声。 - `bwlabeln`用于标记连通区域，并通过`regionprops`获取每个区域的面积，找出面积大于3000像素的部分，这可能是代表灌装液面的区域。 - 最后，利用`Centroid`属性计算质心，确定灌装位置。 2. **火柴根数统计**： - 同样，首先读取火柴图像，再进行二值化处理。 - 中值滤波同样用于降噪。 - 使用`sobel`算子进行边缘检测，找到火柴的边界。 - 应用`radon`变换，这是一种数学方法，可以检测图像的线性特征。变换后的结果`R`与角度`tt`和行坐标`xp`关联。 - 找到满足条件（这里设为最大值的68%）的像素点，计算出线条数量，由于火柴的两端都会被识别，所以总线条数是火柴根数的两倍。 这两个实例展示了数字图像处理在实际问题中的应用，从图像预处理到特征提取，再到最终的分析，都使用了MATLAB提供的高效工具。在火柴根数统计中，Radon变换尤其体现了其在检测直线型结构上的优势，而灌装检测则通过面积和质心计算来判断瓶子是否已满。这些技术在工业自动化、质量控制等领域有着广泛的应用。