机器视觉实例：直方图均衡化与彩色目标提取

"直方图均衡化，彩色目标提取，基本全局阈值——机器视觉实践" 在机器视觉领域，图像处理是关键步骤之一，本资源涵盖了三个核心知识点：直方图均衡化、彩色目标提取和基本全局阈值。这些技术常用于改善图像的对比度、识别特定颜色的目标以及对图像进行二值化处理。 1. 直方图均衡化 直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法。它通过重新分布图像的灰度级，使得图像的灰度直方图更加均匀。在原始图像的直方图中，某些灰度级可能出现频率过高，导致图像局部对比度较低。直方图均衡化通过对每个灰度级进行变换，使得每个灰度级出现的概率接近，从而提高了整体对比度。在给定的代码中，`histeq`函数被用来执行直方图均衡化。首先，计算原始图像的直方图并归一化，然后得到累计分布函数(cdf)，最后通过将原始图像的每个像素值映射到新的cdf上实现均衡化。 2. 彩色目标提取 在彩色图像处理中，目标提取常常涉及对特定颜色的识别和分离。在示例中，目标是提取没有蓝色成分的部分，即躯体部分。通过将RGB图像转换为HSV（色调、饱和度、明度）色彩空间，可以更容易地处理颜色信息。对于本问题，转换后的H分量（色调）被用来判断像素是否属于蓝色区域。代码中，当H分量在0.4到0.9的范围内时，将像素的亮度设为0，从而分离出非蓝色区域。为了避免除以零的情况，计算过程中加入了极小量`eps`。 3. 基本全局阈值 全局阈值分割是将图像二值化的简单方法，适用于图像背景和目标之间对比度明显的情况。它设定一个固定阈值，所有高于这个阈值的像素被标记为前景，低于阈值的像素标记为背景。在代码中，阈值初始化为任意值，然后根据图像特性调整。通过比较像素值与阈值，可以将图像转换为二值图像。虽然这里没有给出具体的阈值调整代码，但可以通过观察直方图或使用其他方法如Otsu's阈值选择法来确定最佳阈值。 以上内容展示了如何在MATLAB中实现这三个图像处理任务。通过这些操作，可以改善图像质量，提高后续分析的准确性和效率。在实际应用中，可以根据具体需求调整代码，比如针对不同颜色的目标或调整阈值以适应不同场景。