MATLAB图像处理：从基础到特征提取

"这篇文章主要介绍了如何使用MATLAB进行图像特征提取，包括图像转换、直方图均衡化以及边缘检测等步骤。" 在图像处理和计算机视觉领域，特征提取是核心任务之一，它涉及到从原始图像中提取有意义的信息，用于后续的分析、识别或分类。MATLAB作为一个强大的工具，提供了丰富的函数库支持图像处理和特征提取。本文通过实例演示了如何在MATLAB中进行一些基本的特征提取操作。 首先，图像转换是特征提取的第一步。在示例代码中，使用`imread`函数读取名为"xian.bmp"的图像，并通过`double`将其转换为双精度浮点型，便于计算。接着，代码将图像进行负片处理（`-J+(256-1)`），然后转换回无符号8位整型（`uint8`），这一步可能是为了突出图像的对比度。`imshow`函数用于显示图像，`subplot`则用于在同一个图形窗口中分割并显示多个子图。 接下来，进行了灰度化处理，即由RGB三通道图像转换为单通道灰度图像，使用了`rgb2gray`函数。之后，对灰度图像进行直方图均衡化，这是一种增强图像对比度的方法，通过`imadjust`函数实现，参数`[0.1 0.5]`和`[0.3 0.7]`分别代表输入和输出直方图的截取范围。`gridon`和`axison`用于显示网格和轴信息。 再者，文中还提到了对图像进行对数变换，这有助于增强图像中的低强度信号。通过对图像像素值取对数（`log(J+1)`）并乘以一个系数（`40`），可以使得图像的暗部细节更加明显。这个处理后的图像同样通过`imshow`展示。 最后，文章简要提及了直方图和直方图均衡化（`histeq`）。直方图可以反映图像像素的分布情况，而直方图均衡化可以调整像素值分布，使图像整体对比度更均匀，有利于特征的突出。 这些基础的图像预处理和特征提取方法在MATLAB中非常常见，它们可以作为进一步的高级特征提取（如SIFT、SURF、HOG等）的前处理步骤，对于提高图像分析和识别的性能至关重要。