Matlab深度解析：机器视觉与图像处理实战指南

本讲义深入介绍了Matlab在机器视觉与图像处理领域的应用，涵盖了从基础到高级技术的多个环节。首先，【章节一：机器视觉基础】引导读者理解机器视觉的概念，包括其在工业、医疗和自动驾驶等领域的重要作用。Matlab提供了强大的图像处理工具箱，用于实现图像的读取、显示、增强和分割，例如使用`imread`函数读取图像并利用`imshow`展示，以及`histeq`进行直方图均衡化以提升图像质量。 接着，【章节二：图像增强与滤波】着重于基本原理和技术操作，如灰度变换、对比度调整、直方图均衡化等。使用Matlab，可以轻松地执行如`bilateralFilter`这样的非线性滤波，以实现去噪并保持边缘细节。 【章节三：目标检测与特征提取】深入探讨了特征提取的关键概念，如图像特征向量的构建，以及边缘检测和角点检测的方法。Canny算子是边缘检测的一种常用方法，而Haar特征级联则是目标检测的一种实用策略，帮助在图像中定位特定目标。 通过这些章节，学员不仅能掌握Matlab的基本操作，还能了解到如何将机器视觉技术应用于解决实际问题，如工业自动化中的缺陷检测或自动驾驶中的行人识别。本讲义鼓励读者进一步探索高级技术，以便开发出更高效、精确的图像处理解决方案。继续深入学习，您将能够在复杂的数据分析和决策支持中发挥重要作用。