MATLAB图像处理：中值滤波、Canny边缘检测与直方图均衡化实战

本资源提供了一组MATLAB代码示例，用于实现图像处理中的滤波、边缘检测和图像增强功能。这些技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括但不限于物体检测、图像分割和形状分析。 详细内容如下： 1. **滤波**： - 在图像处理中，滤波是一种常见的预处理步骤，旨在去除图像中的噪声或平滑图像。在这个例子中，使用了中值滤波器。中值滤波器是一种非线性的滤波方法，它用像素邻域内像素值的中值来替代原像素值。这种操作特别适合消除椒盐噪声或其他类型的局部噪声，同时保持图像的边缘细节。 - MATLAB中，`imread`函数用于读取图像，`rgb2gray`将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。`medfilt2`函数则是执行二维中值滤波的工具，可以有效地去除图像的噪声。 2. **边缘检测**： - 边缘检测是识别图像中不同区域边界的过程，对于对象识别和定位至关重要。Canny算法是一种常用的边缘检测方法，它通过计算梯度幅度和方向，以及应用非极大值抑制和双阈值检测来确定边缘。 - 在代码中，`edge`函数被调用，其中参数 `'Canny'` 指定了使用Canny算法。此函数首先对灰度图像进行处理，然后输出二值图像，其中白色像素表示检测到的边缘，黑色则表示背景。 3. **图像增强**： - 直方图均衡化是一种对比度增强技术，通过重新分布图像的像素值来改善图像的视觉效果，尤其适用于光照不均匀的情况。 - `histeq`函数在MATLAB中用于执行直方图均衡化。它通过对图像的像素强度分布进行调整，使得整个灰度级范围内有更多的像素出现，从而提升图像的整体对比度。 每个处理步骤都通过`subplot`函数将原始图像和处理后的图像并排显示，以便于比较和分析效果。 这段代码提供了实际操作的指南，帮助用户理解如何在MATLAB环境中实现这些基本的图像处理任务。用户可以根据自己的需求修改代码，应用到不同的图像上，或者结合其他算法进行更复杂的图像分析。