时间：2024-09-27浏览次数：48
1、《MATLAB图像处理与界面编程宝典》是一本介绍MATLAB软件操作的实用教程，内容覆盖了图像处理相关函数，同时又对图像处理的相关北景知识做了详细介绍。
2、《MATLAB图像处理与界面编程宝典》是秦襄培编著的图书，结构明晰，图文并茂，案例丰富，具有很强的可操作性。实例的选取兼顾深度与广度，对实际问题的现象、产生原因和相关的原理进行了深入浅出的讲解。
3、《MATLAB函数全能速查宝典》是一本详尽的指南，它涵盖了MATLAB的广泛功能。首先，书中的内容深入浅出地阐述了MATLAB的基本操作，包括矩阵处理和基本运算，这些是理解和使用MATLAB的基础。对于数值计算，书中详细介绍了相关的函数，无论是进行精确计算还是符号运算，都为读者提供了丰富的工具。
4、Matlab超强经典教程 《Matlab超强经典教程》其实是这本书在网上流传的艺名，它真实的书名叫做《Matlab5手册》，由ChinaPub出版。 Matlab demystified 这本书是一本在欧美流行的教材，作者是美国Sandia国家实验室的物理学家David McMahon，中文翻译版由郑碧波女士义务翻译，中文名叫做Matlab揭秘。
5、推荐《数字图像处理matlab版》、《学习OpenCV》。 图像处理的基础理论这部分的理论是需要高数、复变、线性代数、信号与系统、数字信号处理等基础，基础不好的话，建议先补补基础再来。看不懂的理论也可以暂时先放下，或许学到后面就自然而然地开窍了。推荐《数字图像处理》。
6、随着LabVIEW的不断发展，几乎每隔一两年，都要推出新的版本。LabVIEW的应用范围已经覆盖了工业自动化、测试测量、嵌入式应用、运动控制、图像处理、计算机仿真、FPGA等众多领域。以LabVIEW为核心，采用不同的专用工具包，统一的图形编程方式，可以实现不同技术领域的需求。
1、打开软件，读入图片。分别建立3*3高斯滤波模板和平均滤波模板，并对加噪的图片进行滤波处理。显示原图、加噪后的图片和分别用高斯、平均模板滤波后的图片。图片结果如图，可以看出平均模板滤波后噪声十分明显，高斯模板滤波后噪声影响相对较小，但也很容易看出。
2、J1=imnoise（I，salt & pepper，0.02）； %加均值为0，方差为0.02的椒盐噪声 J2=imnoise（I，gaussian，0.02）； %加均值为0，方差为0.02的高斯噪声。
3、分别建立3×3高斯滤波器模板和平均滤波器模板，并对经过噪声添加的图像进行滤波。显示原始图像，噪声图像和由高斯和平均模板过滤的图像。图片结果如图所示。可以看出，平均模板滤波后的噪声非常明显。高斯模板滤波的噪声影响相对较小。之后我们选择输入代码进行过滤，并显示处理后的图像。
首先，打开Image Segmenter应用程序并加载要分割的图像。对于示例，选择膝部的MRI图像，目标是分割图像中的软组织与骨骼。加载图像后，选择使用全局阈值进行分割，但可能发现手动或自适应阈值的性能更佳。尝试不同阈值类型，直到获得满意的分割结果。最后，保存分割结果以备后续使用。
读取图像：首先，你需要读取待处理的图像。img = imread（your_image_path.jpg）； % 替换为你的图片路径 预处理图像（可选）：有时候，你可能需要对图像进行一些预处理，比如滤波、去噪等。
首先，使用颜色阈值器打开彩色图像。可以从MATLAB工具条中打开此应用。加载图像后，可以选择不同的色彩空间，如RGB、HSV、YCbCr和Lab等，以更好地隔离特定颜色。颜色阈值器应用程序在选择一个颜色空间后会显示图像以及每个颜色分量控件和点云。在YCbCr颜色空间中开始分割过程。
在图像处理中，图像分割作为基础操作之一，其中基于阈值的分割尤其关键。阈值的正确选取对于图像分割效果至关重要。本文在总结前人经验的基础上，探讨、实现并对比了一些流行阈值选取算法，聚焦于单阈值分割情境，不涉及多阈值分割。双峰法是本文关注的算法之一，其原理简洁明了。
在数字图像处理中，Otsu算法是一种著名的双阈值分割技术。它的核心思想是通过优化灰度级像素的统计特性来找到最佳的两个阈值，从而实现图像的二值化。
直方图匹配（规定化）是一种图像处理技术，旨在增强特定灰度范围内的对比度或使图像灰度值满足特定分布，以产生具有特定直方图的图像。它基于直方图均衡化原理，通过建立原始图像与期望图像之间的关系，使原始图像的直方图匹配至特定形状。
我们可以先获得一副图片的直方图，那它的直方图分布我们就知道了 然后在用直方图规定化，将另一张图像的直方图尽量向第一幅图像靠拢 然后再进行图像匹配成功率就更高了。
直方图算法： 直方图均衡化：调整灰度分布，增强对比度。 直方图规定化：根据目标分布调整图像，实现更精细的增强。 角点检测： Harris角点和Shi-Tomasi角点：用于特征检测，支持计算机视觉任务。 减色处理：减少颜色数量，减小数据量，用于图像压缩和传输。
