matlab圖像處理ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-10 03:57 本頁面
【文章內容簡介】 變換 )、 dct2(離散余弦變換 )、radon(Radon變換 )、ifft2/idct2/iradon…. ?圖像類型轉換 ? rgb2gray(彩色轉灰度 )、 im2bw(轉為 2值圖像 ) ?空域濾波 ? filter2(線性平滑濾波 )、 wiener2(維納濾波 )、 ? Medfilt2(中值濾波 )…… ?邊緣檢測 edge()：提供 6種檢測方法 ? Sobel method ? Prewitt method ? Roberts method ? Laplacian of Gaussian method ? zerocross method ? Canny method 5 其他圖像處理與題 ? 圖像分割 ? 將圖像分割成多個區(qū)域 ? 圖像特征提取 ? 表征一個圖像最基本的屬性或特征，圖像特征可以是人類視覺能夠識別的自然特征 ? 圖像恢復 ? 在景物成像的過程中，受多種因素的影響，圖像的質量都會有所下降 ? 。 更多圖像處理，可參見有關參考書 Ra=，灰度圖像及直方圖 原始圖像： 90年代以來： CBIR (Contentbased Image Retrieval） 基于內容的圖像檢索 對圖像的視覺內容，如圖像的顏色、紋理、形狀等進行分析和檢索圖像。 其特點是圖像本身包含的客觀視覺特性，不需要人為干預和解釋，能夠通過計算機自動實現(xiàn)對圖像特征的提取和存儲。 CBIR進行檢索時利用的是第 2層的特征。特征提取是 CBIR系統(tǒng)最基礎的部分，在很大程度上決定了CBIR系統(tǒng)的成敗． 特征提取 第 3層：語義特征層 人們對圖像內容概念級的反映 第 2層：物理特征層 圖像的顏色、紋理、形狀和輪廓等低層物理特征 第 1層：原始數(shù)據(jù)層 圖像的原始像素點 圖 1 圖像內容的層次模型 1 基于顏色特征的檢索 實踐表明，基于顏色的 CBIR系統(tǒng)具有較好的性能，而且實現(xiàn)相對容易．最常用的表達顏色特征的方法是顏色直方圖。 其他常用的顏色特征表示方法還有顏色矩和顏色相關圖。 2 基于紋理特征的檢索 紋理是一種不依賴于顏色或亮度的反映圖像中同質現(xiàn)象的視覺特征， 對圖像灰度變化的特征進行量化 ,與對象的位置、走向、大小、形狀有關 ,與平均灰度級無關 。 圖像檢索中用到的紋理特征表示方法主要有： Tamura法、小波變換和自回歸紋理模型。 3 基于形狀特征的檢索 形狀特
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