课程培训
MATLAB图像处理培训与咨询

MATLAB图像处理培训与咨询

本课程为期两天,提供有关图像分析的实践经验。课程中的示例和练习演示如何在整个分析过程中使用适当的MATLAB® 和 Image Processing Toolbox 功能。

内容包括:

· 导入和导出图像

· 交互式分析图像

· 删除噪声

· 配准图像并创建全景图

· 检测图像中的边缘,线条和圆圈

· 基于颜色和纹理分割物体

· 使用形态操作修改目标形状

· 测量形状属性

· 执行图像集的批处理分析

课程要求

MATLAB 基础 或同等 MATLAB 使用经验,图像处理基础知识。

Day 1 of 2

导入和可视化图像

Objective: 将图像导入MATLAB并可视化。将图像转换为用于后续分析的格式。

· 导入和显示图像

· 图像类型转换

· 导出图像

交互式图像探索

Objective: 交互方式探索对象大小、颜色等详细信息,以便找到起始值进行图像的后续处理。在重复执行这些步骤时,可以使用交互式模块创建自定义图像探索工具。

· 获得像素强度值

· 提取兴趣区域 (ROI)

· 计算兴趣区域的像素强度值

· 测量目标尺寸

· 创建自定义交互式工具

预处理图像

Objective: 通过滤波和对比度调整预处理图像来简化或者允许后续的图像分析步骤。

· 调整图像对比度

· 通过滤波减少图像噪声

· 处理非均匀背景

· 逐块应用自定义函数

空间变换和图像配准

Objective: 通过配准比较不同缩放和定位的图像,使用相同技术创建全景图像。

· 几何变换

· 使用点映射的图像配准

· 创建全景图像

 

Day 2 of 2

边缘和线条检测 

Objective: 分割对象边缘并提取边界的像素位置,检测图像中的线条和圆圈。

· 分割对象边缘

· 检测直线

· 对图像集进行批量分析

· 圆形对象检测

颜色和纹理分割

Objective: 基于颜色和纹理分割目标,使用纹理特征进行图像分类。

· 颜色空间变换

· 颜色分割

· 纹理分割

· 基于纹理的图像分类

特征提取

Objective: 分析和修改对象形状,改进分割结果。Count the detected objects and calculate object features like area or centroids.对检测到的对象进行计数,以及计算对象的特征,如面积和质心

· 对象计数

· 测量形状属性

· 使用形态学操作

· 执行分水岭分割

 




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