Matlab深度解析：图像处理与计算机视觉实战

本讲义主要介绍了MATLAB在图像处理与计算机视觉领域的应用。首先，章节一概述了图像处理的基础概念，包括图像的数字化表示和其在医学影像、人脸识别和自动驾驶等领域的实际应用。MATLAB提供了强大的图像处理工具箱，例如，章节中演示了如何使用`imread`函数读取图像并使用`imshow`进行显示。此外，该章节还介绍了图像增强与滤波技术，如直方图均衡化提高对比度，拉普拉斯滤波实现图像锐化，以及均值滤波、高斯滤波和平滑去噪。 章节二进一步深化，讲解了图像增强与滤波的细节，如使用直方图均衡化改善图像质量，以及利用拉普拉斯算子进行边缘检测。通过`imfilter`函数，读者可以学习如何应用不同的滤波器来优化图像。同时，中值滤波和非局部均值滤波也被提及，这两种方法对于去除噪声尤其有效。 章节三聚焦于图像分割和特征提取，其中重点是阈值处理技术，包括全局阈值法和自适应阈值选择，以实现精确的图像区域划分。图像区域增长和边界跟踪方法也被介绍，它们能够帮助分析和跟踪图像中的目标。这部分内容使用MATLAB的函数如`graythresh`和图像处理操作来完成。 通过学习这个讲义，学生不仅能够掌握MATLAB的基本图像处理工具，还能理解计算机视觉的核心概念，并将其应用于实际问题解决中。鼓励读者在掌握了这些基础知识后，进一步探索更高级的图像处理和计算机视觉算法，以便为现实生活中的问题提供创新的解决方案。