机器视觉实例:直方图均衡化与彩色目标提取

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"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。