VC/Matlab图像处理：灰度直方图与边缘检测

“图像处理及应用期末作业涉及到读取BMP格式的灰度图像，显示图像及其灰度直方图，应用Sobel算子进行边缘检测，实现单阀值和双阀值二值化，以及利用Hough变换检测直线。” 在这个“图像处理及应用”的期末作业中，学生被要求开发一个应用程序，该程序能够执行一系列图像处理任务。首先，程序需要能读取BMP格式的灰度图像文件。灰度图像是一种单通道图像，其中每个像素由一个亮度值表示，介于0（黑色）和255（白色）之间。在MATLAB中，`imread()`函数可以用来读取图像，而`isgray()`函数则用于检查图像是否为灰度图像。如果原始图像不是灰度图像，程序会自动将其转换为灰度图像，使用`rgb2gray()`函数完成这一过程。 接下来，程序需要在窗口中显示读入的图像和对应的灰度直方图。直方图是图像统计分析的重要工具，它展示了图像中不同亮度级别的像素数量。在MATLAB中，`imshow()`函数用于显示图像，而`imhist()`函数用于绘制灰度直方图。通过将这两个函数结合在两个子图中，可以在同一窗口中同时展示图像和其直方图。 此外，程序还包含了图像二值化的功能，即根据阈值将图像中的像素分为两类，通常是前景和背景。这里提供了两种二值化方式：单阀值和双阀值。单阀值二值化只需一个阈值T，所有亮度大于T的像素设为白色，小于或等于T的像素设为黑色。双阀值二值化则需要两个阈值，中间的像素可能会被特殊处理，例如设为灰色。在MATLAB中，可以使用`imbinarize()`函数实现二值化，根据用户输入的阈值来转换图像。 更进一步，作业还包括了边缘检测，采用了Sobel算子。Sobel算子是一种差分算子，用于计算图像的梯度，从而检测图像边缘。边缘通常对应于梯度值较大的区域。在MATLAB中，可以使用`edge()`函数结合Sobel算子来检测图像的边缘。 最后，程序要求使用Hough变换检测图像中的直线。Hough变换是一种特征检测技术，尤其适用于直线检测。它通过在参数空间中积累图像中像素的对应关系，找到可能存在的直线。在MATLAB中，`hough()`和`houghlines()`函数可以用于执行Hough变换和提取检测到的直线。 这个期末作业涵盖了图像处理的一些基础但关键的步骤，包括图像读取、显示、直方图分析、二值化、边缘检测和直线检测，这些都是计算机视觉和图像处理领域中常见的技术。