西安交通大学计算机视觉作业：GradientBlending实现

"西安交通大学计算机视觉与模式识别课程的第七次作业，由计算机53班的龙思宇完成，作业内容涉及GradientBlending的实现。通过Matlab编程读取并处理图像，包括使用roipoly函数选取目标图像的感兴趣区域，并进行padding操作以适应背景图像的尺寸。" 本次作业的核心知识点主要围绕计算机视觉中的图像处理技术，具体包括以下几个方面： 1. **图像读取与处理**：使用`imread`函数读取背景`background`和目标`target`两张图像，`size`函数获取图像的尺寸。这一步是图像处理的基础，用于获取图像数据。 2. **ROI（Region of Interest）选择**：通过`roipoly`函数，用户可以在目标图像`target`上交互式地绘制一个多边形来定义感兴趣的区域。返回的`BW`是一个二值图像，表示选定区域；`xi`和`yi`则记录了多边形顶点的坐标，这些信息将被保存以供后续处理。 3. **数据存储与加载**：使用`save`函数将选择的ROI信息保存到`target.mat`文件中，然后用`load`函数重新加载这些数据，以便在程序的其他部分继续使用。 4. **二值图像处理**：将`BW`转换为双精度浮点型`target_Mask`，这是为了后续计算的精度需求。在某些图像处理任务中，转换数据类型可以确保计算的准确性。 5. **图像尺寸调整（Padding）**：在处理不同尺寸的图像时，常常需要将它们调整到相同的大小。这里通过比较`background`和`target`的尺寸，使用`max`函数找到最大尺寸，并根据这个尺寸进行填充。`if`语句检查图像的通道数，如果为1，则将其扩展到3通道（RGB），以保持颜色一致性。对于较小的图像，使用`vertcat`和`horzcat`进行垂直和水平填充。 6. **目标图像Mask处理**：与目标图像的Padding类似，对`target_Mask`也进行相应的填充操作，确保Mask与目标图像的尺寸匹配。 7. **GradientBlending**：虽然在提供的内容中没有直接实现GradientBlending的代码，但根据作业描述，这部分应该包含计算目标图像与背景图像的梯度，然后将它们融合的过程。GradientBlending通常涉及到计算图像的梯度信息，如Sobel算子或Prewitt算子，然后根据梯度信息和Mask来混合两个图像，达到平滑过渡的效果。 通过这个作业，学生能够实践图像处理的基本技术，理解ROI选择，以及如何使用Padding来处理不同尺寸的图像，同时为更复杂的图像融合技术打下基础。GradientBlending是图像合成和增强中常用的一种技术，对于理解和应用计算机视觉算法具有重要意义。