MATLAB实战：图像处理关键算法实例

第15章《MATLAB图像处理实例详解》深入探讨了MATLAB在数字图像处理领域的广泛应用。本章首先介绍了滤波反投影的CT图像重建算法，它是图像重建的核心技术之一。MATLAB通过生成S-L头模型、投影数据处理、滤波、一维傅里叶变换、权重因子运算、傅里叶逆变换以及直接反投影等步骤，实现了这一复杂过程。这个过程展示了MATLAB强大的数值计算能力，尤其是在处理医学影像中的重要角色。 接着，章节转向车牌图像倾斜校正，这是提高车牌识别准确性的关键预处理步骤。本节介绍了几种方法，包括Hough变换、Radon变换、线性回归和两点法。Hough变换利用形状匹配原理，将图像中的倾斜线转换为Hough空间中的点，便于检测和校正。MATLAB代码实现这些方法，帮助用户理解并实践这些技术。 此外，人脸识别中的核心算法也是重要内容，MATLAB提供了丰富的工具箱支持，如特征提取（如Haar特征、LBP等）和分类器训练，有助于构建高效的人脸识别系统。BP神经网络图形识别部分则展示了如何利用MATLAB的深度学习工具进行图像识别任务，包括神经网络结构设计、训练和测试。 总体来说，第15章详细讲解了如何在MATLAB环境中实际操作这些图像处理技术，不仅介绍了理论原理，还提供了实用的编程示例，让读者能够理解和掌握MATLAB在图像处理中的强大功能。通过这些实例，学习者可以提升自己的数字图像处理技能，并将其应用于实际问题解决中。