MATLAB和图像处理


MATLAB图像处理能力

在MATLAB中,IPT是一组函数,扩展了MATLAB数值计算环境的功能。它为图像处理、分析、可视化和算法开发提供了一套全面的参考标准算法和工作流应用程序。

可以进行图像分割、图像增强、降噪、几何变换、图像配准和三维图像处理等操作。许多IPT函数支持用于桌面原型设计和嵌入式视觉系统部署的C/ c++代码生成。


图像处理

图像处理是将图像转换为数字格式并对其进行操作以获得增强图像或从中提取一些有用信息的技术。在图像中发生的变化通常是自动执行的,并依赖于精心设计的算法。

图像处理是一个多学科的领域,包括数学、物理、光学和电气工程等不同学科的贡献。此外,它还与模式识别、机器学习、人工智能和人类视觉研究等其他领域存在重叠。图像处理涉及的不同步骤包括用光学扫描仪或从数码相机导入图像、分析和处理图像(数据压缩、图像增强和过滤)以及生成所需的输出图像。

从图像中提取信息并解释其内容的需求一直是图像处理发展的驱动因素。图像处理应用于许多领域,包括医药、工业、军事、消费电子等。

在医学上,它被用于诊断成像模式,如数字放射照相、正电子发射断层摄影(PET)、计算机轴向断层摄影(CAT)、磁共振成像(MRI)和功能磁共振成像(fMRI)。工业应用包括制造系统,如安全系统,质量控制和自动制导车辆控制。

复杂的图像处理算法应用范围在指纹、人脸、虹膜和手识别等生物识别技术在执法和安全领域得到广泛应用。

数码相机、摄像机、高清电视、显示器、DVD播放机、个人录像机和手机都是使用图像处理的流行消费电子产品。


什么是数字图像?

数字图像可以定义为二维函数f(x,y),其中’ x ‘和’ y ‘为空间坐标,’ f ‘在任意一对坐标上的振幅称为图像在该点的强度。当“x”、“y”和“f”的振幅值都是有限的离散量时,图像称为数字图像。

对坐标值进行数字化称为“采样”,而对幅值进行数字化称为“量化”。抽样和量化的结果是一个实数矩阵。

数码图像的表示如下:

数码图像的表示

数组中的每个元素被称为像素或图像元素。




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