Matlab图像处理与计算机视觉实战：从基础到高级应用

本资源是一份名为《Matlab图像处理与计算机视觉实战》的详细指南，它涵盖了MATLAB编程环境下图像处理和计算机视觉的核心技术。内容分为三个主要章节： 1. 章节一：图像基础与处理技术 - 图像的表示与加载部分介绍了图像的基本概念，包括像素和通道，以及不同类型的图像（如JPEG、PNG等）。学习者可以学习如何使用`imread`函数加载图像，并通过`imshow`函数展示图像，以及调整图像的显示参数。 - 图像处理基础涉及图像的剪裁、缩放操作，以及彩色图像到灰度图像的转换（`rgb2gray`）和二值化处理（`imbinarize`）。 2. 章节二：图像增强与滤波技术 - 滤波与平滑探讨了均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波，这些滤波器用于去除噪声、平滑图像或保持边缘完整性。 - 图像增强与锐化展示了如何通过直方图均衡化提升图像对比度和亮度，以及如何使用拉普拉斯算子进行图像锐化和边缘检测。 3. 章节三：计算机视觉应用实例 - 物体检测与识别着重于Haar特征和级联分类器的应用，这是计算机视觉中的重要技术，用于人脸、车辆等目标的自动检测。 - 物体识别与标记演示了如何在图像中定位和识别特定物体，并在实际场景中进行标记，如人脸检测就是一个典型的应用示例。 通过这个教程，读者不仅可以掌握MATLAB的基本图像处理工具，还能了解到如何将这些技术应用于实际问题解决，从而提升计算机视觉能力。深入学习这份资料后，读者将具备进一步探索高级图像处理算法和计算机视觉技术的基础。