MATLAB图像处理：骨架化、边界提取及对比度增强技术

资源摘要信息:"本资源主要涉及MATLAB在图像增强领域的应用，特别是如何通过局部对比度和闭运算来改善图像的质量。具体涵盖了多个图像处理操作的实现方法，包括骨架化、边界提取、闭运算、开运算、对比度增强、距离变换、彩色标记、字符提取、面积计算、欧拉数计算以及查表操作等。 1. **骨架化操作**：骨架化是将图像中的对象简化为其'骨架'的过程，通常用于形状分析。在MATLAB中，使用函数`bwmorph`来实现骨架化操作，它能够将二值图像转换成其骨架表示形式（§9.2.4）。 2. **边界提取**：边界是图像中物体与背景或物体与物体之间区别的区域。使用函数`bwperim`可以提取二值图像的边界（§9.2.4）。这有助于后续的图像分析和处理。 3. **闭运算和开运算**：在形态学中，闭运算（`imclose`函数）和开运算（`imopen`函数）用于填充图像中的小洞或去除小对象。闭运算常用于连接邻近的物体，而开运算常用于消除小物体（§9.2.4）。 4. **对比度增强**：对比度增强是图像处理中的一个重要环节，可以改善图像的可视效果。使用函数`imbothat`和`imtophat`可以对图像进行特定类型的对比度增强（§9.2.4）。`imbothat`函数执行底帽运算，主要用来突出图像中的亮细节；`imtophat`函数执行顶帽运算，突出图像中的暗细节。 5. **距离变换**：距离变换是形态学中的一个操作，用于计算图像中每个像素点到最近边界的距离。这对于路径规划、骨架化等操作非常有用（§9.4）。 6. **彩色标记**：彩色标记是一种将不同对象以不同颜色显示的技术。通过函数`label2rgb`可以将标记后的图像转换成彩色图像，以便更清晰地区分不同的图像区域（§9.5.1）。 7. **字符提取**：在处理文本图像时，经常需要提取特定字符。本资源中介绍了如何提取文本图像中的某些特定字符对象（§9.5.2）。 8. **面积计算**：在图像处理中，对特定区域的面积进行计算是常见的需求。通过函数`bwarea`可以计算二值图像经过膨胀操作后面积的增长百分比（§9.5.3）。 9. **欧拉数计算**：欧拉数是描述图像拓扑性质的一个重要参数，常用于形状分析。函数`bweuler`提供了计算二值图像欧拉数的方法（§9.5.4）。 10. **查表操作**：查表操作（通过函数`makelut`和`applylut`实现）是一种利用查找表对图像进行快速变换的技术。这在需要实现复杂的非线性变换时特别有用（§9.6）。 整体而言，本资源详细介绍了MATLAB在图像增强和处理方面的一系列高级功能和操作，对于希望深入学习和应用MATLAB进行图像处理的用户具有很高的参考价值。"