图像处理：阈值分割与特征分析

"该资源是关于数字图像处理及应用的MATLAB教程，主要探讨了图像分割和特征分析的多个方面，包括阈值分割、区域分割、边缘检测、Hough变换和几何及形状、纹理特征分析等。" 在图像处理领域，归一化共生矩阵是一种重要的工具，通常用于纹理分析。在描述中提到的"归一化共生矩阵(|Δx|=1或0，|Δy|=1或0)"，意味着矩阵是基于像素灰度值在水平或垂直方向上邻接关系建立的。这种矩阵能够量化图像中像素对之间的灰度共生性，即两个像素在特定偏移量(Δx和Δy)下的灰度值关系。 图像分割是图像处理的核心技术之一，目的是将图像划分为具有相似属性的区域，这些属性可以是灰度值、颜色、纹理等。从描述中可以看到，本章涵盖了多种分割方法： 1. **阈值分割**：是最基础的分割方法，根据像素灰度值是否超过预设阈值T进行二值化。全局阈值法适用于全局灰度分布明显的图像，而局部阈值法更适应光照不均匀或灰度变化连续的场景。 2. **区域分割**：关注像素之间的连接性和连续性，通常用于划分具有相似灰度或颜色的连续区域。 3. **边缘检测**：用于识别图像中的边界，常用算法有Canny、Sobel和Prewitt等，它们检测像素灰度值的快速变化来定位边缘。 4. **Hough变换**：是一种参数空间的变换，能有效检测直线、圆等几何形状，即使在噪声环境中也能找到潜在的特征。 5. **几何及形状特征分析**：涉及计算形状的属性，如面积、周长、圆度等，以识别和描述图像中的对象。 6. **纹理特征分析**：归一化共生矩阵就是其中一种手段，此外还有GLCM（灰度共生矩阵）、GLRM（灰度级运行长度矩阵）等，它们可以提取纹理的统计特性，如对比度、能量和熵。 7. **标记与拓扑描述符**：用于表示和操作图像区域，比如8-邻接和4-邻接规则，以及区域的连通性分析。 在实际应用中，这些技术可以单独使用，也可以结合使用以提高图像分析的准确性和鲁棒性。例如，先通过阈值分割初步提取目标，再用边缘检测细化边界，最后利用形状特征进行识别。了解和掌握这些技术对于理解和处理各类图像数据至关重要。