MATLAB实现数字图像处理：几何变换与滤波详解

"该资源是一本关于数字图像处理技术与应用的PDF文档，涵盖了图像的旋转、放缩、滤波等多个方面，通过MATLAB实现，包括直方图均衡化、规定化、对数/指数变换、分段线性拉伸等图像变换，以及高斯模板、线性滤波、中值滤波、傅里叶变换、Otsu阈值分割、K-means聚类分割等图像处理方法。此外，还涉及了Canny边缘检测、区域标记、边界跟踪、图像腐蚀、孔洞填充、粘连区域断开、计算凸壳等图像分析技术。文件提供了练习题，强调理解和实现算法，而不只是使用现成的库函数。" 在数字图像处理中，图像的几何变换是基础操作，例如图像的放大和缩小。以下是对这一主题的详细阐述： 1. 图像放大缩小算法： - 首先，我们需要读取原始图像I，获取其尺寸M×N。 - 接着，通过用户输入确定要放大或缩小的比例，计算出新的尺寸P×Q。 - 创建一个新图像J，其数据类型为uint8，大小为P×Q，所有像素初始化为0。 - 使用近邻插值法进行像素映射。对于新图像J中的每个像素位置(x', y')，我们计算其在原图像I中的对应位置(x, y)。由于缩放可能导致非整数坐标，我们使用round函数将其四舍五入到最近的整数坐标。在实际操作中，需要处理可能出现的坐标溢出问题，如坐标小于1，则将其设置为1，以避免超出图像边界。 在MATLAB中，尽管有imresize函数可以方便地完成这个任务，但在本练习中，我们要求实现自己的算法。这样做的目的是确保理解图像缩放背后的数学原理，并能手动实现这些转换。 其他重要的知识点还包括： - 直方图均衡化和规定化：这些是用于改善图像对比度的技术，通过改变像素分布来增强图像的视觉效果。 - 图像的对数/指数变换和分段线性拉伸：这些是调整图像灰度级的方法，有助于突出图像的细节和层次。 - 高斯模板和滤波器：用于平滑图像，消除噪声，高斯一阶导模板则可以用于边缘检测。 - 中值滤波：特别适用于去除椒盐噪声，保留边缘信息。 - Otsu阈值分割和K-means聚类分割：是常见的图像分割技术，用于将图像分为不同的区域。 - Canny边缘检测：一种多级边缘检测算法，通过高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值检测来精确识别边缘。 - 区域标记、边界跟踪、图像腐蚀、孔洞填充、粘连区域断开和计算凸壳：这些都是形态学操作，用于分析图像的形状和结构。 这份PDF文档详尽地介绍了数字图像处理的核心技术，旨在帮助读者不仅了解这些方法，还能通过编程实践来深入理解它们。