Digital Image Analysis

本PPT将讲解MATLAB的数字图象处理基本方法和命令，适合初学者学习使用。

冈萨雷斯编写的《数字图像处理》书中所有程序例子，提供MATLAB程序，供参考。

《数字图像处理冈萨雷斯 MATLAB版》是一本基于MATLAB的图像处理教程，深入探讨了图像处理领域的各种经典算法与应用。书中详细讲解了数字图像处理的基本概念、处理方法以及MATLAB在图像处理中的应用，帮助读者掌握图像处理的核心技术，提升实际操作能力。使用MATLAB可以实现高效的图像算法开发，书中的实例和代码实现更能帮助学习者加深理解与应用。 本书内容涉及的主要领域包括： 数字图像的表示与处理方法 图像增强与修复技术 图像分割与边缘检测 图像复原与变换 通过本书，读者能够快速掌握数字图像处理的基本操作与MATLAB编程技巧，能够在实践中灵活应对不同的图像处理任务。

语谱图实验介绍 左上角的图形框（the spectrum of the number）表示：输入的数字的频谱图； 左下角的图形框（yuputu）表示：连续输入的号码的语谱图； 右上角的图形框显示输入的数字； 右面中间的16个号码代表按键盘； “hangup”：表示“挂断电话”，同时将左上角的图形框（the spectrum of the number）和左下角的图形框（yuputu）清空； “recall”：表示“重播”，同时将上一次输入的一串号码数值显示（yuputu）中，并将上次号码的最后一个号码的频谱图显示在（the spectrum of the number）中。

本实验通过MATLAB函数对图像加入模拟噪声，并利用MATLAB自带函数进行图像滤波。实验中实现了Sobel算子进行图像边缘提取，并通过自编程实现Laplacian锐化增强。此外，还利用模糊处理改变图像的灰度值，达到灰度增强的效果。

注意，这是notes哦~~不是书，McAndrew的书很好，但是我也只是在图书馆里看过，始终没有下载到，这个是notes，也算是对书的一些补充，我们上课的时候老师都是以这本书说的~~

Digital Image Processing and Machine Vision In this section, we explore how to integrate Visual C++ and MATLAB for effective digital image processing and machine vision applications. Leveraging these tools enables users to build complex vision systems that can process images efficiently. Key Compone

在MATLAB中，可以通过编程实现对图像像素的均值和熵值的计算。这是图像处理中的重要步骤，能够帮助分析图像的复杂度和信息量。 图像像素均值计算 读取图像数据：首先使用 imread 函数读取指定的图像文件。 计算均值：通过 mean2 函数计算图像的像素均值。 图像熵值计算 灰度转换：若图像为彩色图像，需先使用 rgb2gray 函数转换为灰度图像。 熵值计算：使用 entropy 函数获取图像的熵值，用于表示图像的复杂度。 通过上述步骤，能够利用MATLAB快速获得图像的基本统计信息，从而进一步深入分析图像特性。

冈萨雷斯数字图像处理(第三版) MATLAB代码中，图3.24展示了直方图均衡的变换函数。在进行直方图均衡后，需要注意其“冲淡”的外观，这将影响最终图像的质量。

本视频介绍了基于Matlab的形态学分析和稀疏表征的CSMCA图像融合方法，代码均可运行，适合初学者。1. 主函数：main.m；调用函数：其他m文件；运行结果无需额外操作。2. 运行版本：Matlab 2019b。如有错误，根据提示调整，若有疑问可私信博主。3. 运行步骤：- 步骤一：将所有文件放入Matlab当前文件夹；- 步骤二：双击打开main.m；- 步骤三：点击运行，等待结果。4. 服务咨询：可私信博主或扫描视频QQ名片获取更多支持，包括完整代码、期刊复现、程序定制及科研合作等。