Matlab图像处理与计算机视觉实战指南

"本讲义主要介绍了Matlab在图像处理和计算机视觉领域的应用，包括图像的表示与加载、基本图像处理操作、图像滤波与增强、以及计算机视觉中的目标检测和特征提取。" 在图像处理与计算机视觉领域，Matlab是一个强大的工具，它提供了丰富的函数库来支持各种复杂的任务。在学习过程中，首先会接触到图像处理的基础知识，包括图像的表示与加载。在Matlab中，图像可以用二维矩阵表示，通过`imread`函数加载图像，然后使用`imshow`函数显示。例如，加载并显示名为'image.jpg'的图像只需如下代码： ```matlab image=imread('image.jpg'); imshow(image); ``` 接着，学习者将掌握基本的图像处理操作，如图像的缩放和旋转，这可以通过`imresize`和`imrotate`函数实现。例如，将图像尺寸缩小为原来的一半，并旋转45度： ```matlab scaled_image=imresize(image,0.5); rotated_image=imrotate(image,45); ``` 在图像滤波与增强部分，学习者将学习到空域滤波技术，如均值滤波和高斯滤波，它们可以用于图像平滑。高斯滤波器在Matlab中可以使用`imgaussfilt`函数实现： ```matlab smoothed_image=imgaussfilt(image,2); ``` 此外，还会涉及图像的亮度和对比度调整，以及直方图均衡化等增强方法。直方图均衡化能提升图像的对比度，而`histeq`函数可以实现这一效果： ```matlab enhanced_image=histeq(image); ``` 在计算机视觉领域，特征提取和目标检测是核心内容。特征点检测，如Harris角点检测和SIFT（尺度不变特征变换）描述子，可以帮助识别图像中的关键点。特征匹配则用于找到不同图像间的对应关系，这对于图像对齐和三维重建至关重要。边缘检测，如Canny算法，能够找出图像中的边界，这对于目标检测和分割非常有用。在Matlab中，可以使用`imsharpen`进行图像锐化以突出边缘： ```matlab sharp_image=imsharpen(image); ``` 通过这些基础知识的学习，学习者将具备处理和分析图像的能力，为进一步深入研究深度学习、目标检测和计算机视觉的高级技术奠定坚实基础。随着技能的提升，可以解决更复杂的问题，如图像分类、物体识别、自动驾驶等领域的应用。