基于MATLAB的图像预处理与锐化优化识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目专为图像识别初学者设计，实现图像灰度转换、直方图均衡化及中值滤波预处理，结合多种锐化方法增强边缘特征，提升标志性物体识别效果。代码附带详细注释，便于理解不同方法对比。

详 情 说 明

基于预处理与锐化优化的图像识别系统

项目介绍

本项目是一个面向初学者的图像识别入门系统，旨在演示图像预处理与特征增强在物体识别中的完整流程。系统通过对输入图像进行灰度转换、直方图均衡化、中值滤波等预处理操作提升图像质量，再结合多种锐化方法突出边缘特征，最终实现标志性物体的识别。项目包含详细代码注释和不同方法的对比示例，帮助用户深入理解图像处理的基本原理。

功能特性

• 图像预处理：支持灰度化、直方图均衡化、中值滤波等操作，有效改善图像质量
• 多方法锐化：集成拉普拉斯、Sobel、非锐化掩模等多种锐化滤波器，强化边缘特征
• 灵活输入：兼容RGB彩色图像和灰度图像，支持.jpg、.png、.bmp等常见格式
• 可视化输出：生成包含原图、预处理中间结果、锐化对比图和识别结果的多子图界面
• 识别反馈：控制台输出识别物体类别及置信度信息

使用方法

1. 准备待识别的图像文件（支持.jpg、.png、.bmp格式）
2. 运行主程序，根据提示选择输入方式（文件路径或直接加载图像矩阵）
3. 系统自动执行预处理、锐化优化和物体识别流程
4. 查看生成的可视化结果图和控制台输出的识别信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少2GB可用内存
• 支持常见图像格式的读写能力

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像读取与格式验证、完整的预处理流水线（含灰度转换、直方图均衡化和中值滤波）、多尺度锐化滤波器的并行处理、基于边缘特征的物体识别算法，以及生成对比可视化结果和控制台识别信息输出等主要模块。