图像处理源程序集

资 源 简 介

图像处理源程序集

详 情 说 明

Matlab作为强大的科学计算工具，在图像处理领域有着广泛的应用。本文介绍几种基础的图像处理实现思路，这些方法构成了数字图像处理的基石。

首先是最基础的灰度变换技术，通过调整像素的灰度值分布来增强图像对比度。典型操作包括线性变换、对数变换和伽马校正，这些方法能有效改善曝光不足或过度的图像。

阈值分割是图像二值化的核心方法，通过设定临界值将灰度图像转换为黑白图像。Otsu算法能自动计算最佳阈值，其原理是最大化类间方差。对于光照不均的图像，可采用局部自适应阈值法，在不同区域使用不同的阈值。

边缘提取方面，Sobel和Prewitt算子利用一阶微分检测边缘，而Laplacian算子基于二阶微分，对噪声更敏感但定位更精确。Canny算法是多阶段边缘检测的经典实现，包含高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测四个步骤。

这些基础操作常组合使用，例如先进行灰度校正，再执行边缘检测，最后通过形态学处理优化结果。Matlab的矩阵运算特性使这些算法能以简洁的方式实现，为更复杂的图像分析任务奠定基础。