Matlab实现图像预处理：灰度化、中值滤波与Canny边缘提取

本篇文章主要介绍了如何使用MATLAB进行图像预处理的一系列步骤。作者在2020年1月6日设计并实现了这个流程，目的是对图像进行预处理以提高其质量和结构。以下是详细步骤： 1. **读取原图**： 首先，通过`imread`函数读取名为'3.jpg'的原始彩色图像（RGB格式），并将其转换为灰度图像，以便后续处理。这样可以减少图像的复杂性，便于后续边缘检测等操作。 2. **灰度化**： 使用`rgb2gray`函数将彩色图像转化为灰度图像，这是图像预处理中的基础步骤，有助于降低图像的维度，减少计算量，并突出图像的主要特征。 3. **中值滤波**： 接着，使用MATLAB的`medfilt2`函数对灰度图像进行二维中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波器，特别适用于去除椒盐噪声，通过用像素邻域内的中值替代当前像素值，从而保留图像细节，减少噪声的影响。 4. **OTSU法分割图像**： 利用`graythresh`函数计算图像的灰度阈值，然后通过`im2bw`函数执行Otsu's二值化方法，自动分割图像，将图像转换为黑白二值图像，这对于后续的对象识别和区域分割非常有用。 5. **形态学处理**： 为了进一步优化图像，进行了闭运算，即先通过`imerode`函数对图像进行腐蚀操作，去除小的噪声点，然后通过`imdilate`函数进行膨胀，以填补可能被腐蚀操作丢失的部分细节，从而增强边缘和轮廓的连续性。 6. **Canny边缘检测**： 最后，使用MATLAB的`edge`函数，采用Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘。Canny算子是一种多级边缘检测方法，它结合了高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制，能有效地找出图像中的边缘，同时保留边缘的强度信息，是许多计算机视觉应用中的标准边缘检测方法。 通过这些步骤，文章展示了如何利用MATLAB的强大功能对图像进行预处理，包括转换、降噪、分割和边缘提取，这些技术对于图像分析、机器视觉和计算机视觉任务都至关重要。每个步骤的结果都在不同的subplot中展示，方便用户直观地理解和评估处理效果。