Directorio para dominar el procesamiento de imágenes de MATLAB

Parte 1 Introducción a MATLAB

Capítulo 1 Descripción general de MATLAB 2

1.1 Historia del desarrollo de MATLAB 2

1.2 Ventajas de MATLAB y características 2

1.3 Composición del sistema MATLAB 4

1.4 Entorno operativo de escritorio MATLAB 5

1.4.1 Inicio y salida 5

1.4 .2 Menú principal y funciones 6

1.4.3 Ventana de comandos 9

1.4.4 Espacio de trabajo 11

1.4.5 Editor/depurador de archivos M 13

1.4.6 Ventana de figura 14

1.4.7 Gestión de archivos 16

1.4.8 Uso de la ayuda 16

1.5 MATLAB Toolbox 17

1.6 Resumen 18

Capítulo 2 Operaciones básicas de MATLAB 19

2.1 Tipos de datos de MATLAB 19

2.2 Matrices y su operación 21

2.2.1 Creación de array 21

2.2.2 Funcionamiento del array 22

2.3 Matriz y su funcionamiento 24

2.3.1 Creación de matrices 24

2.3.2 Operaciones de matrices 25

2.4 Números complejos y sus operaciones 27

2.4.1 Representación de números complejos 27

p>

2.4.2 Dibujo de números complejos 28

2.4.3 Funciones de operación de números complejos 29

2.5 Operaciones simbólicas 30

2.5.1 Descripción general de operaciones simbólicas 30

2.5.2 Operaciones simbólicas de uso común 32

2.6 Operaciones relacionales y operaciones lógicas 34

2.7 Resumen 34

Parte 3 Capítulo Programación en MATLAB 35

3.1 Descripción general de la programación 35

3.2 Principios básicos de programación 36

3.3 Archivos M 37

3.4 Control de flujo del programa 39

3.5 Funciones y llamadas 42

3.5.1 Tipos de funciones 42

3.5.2 Transferencia de parámetros de funciones 45

3.6 Mango de función 49

3.7 Depuración de programas 51

3.7.1 Errores comunes de programas 51

3.7.2 Método de depuración 53

3.7 .2 Herramientas de depuración 54

3.7.3 Herramienta de análisis de archivos M 57

3.7.4 Herramienta de análisis Profiler 58

3.8 Habilidades de programación 59

3.8.1 Cálculo anidado 60

3.8.2 Cálculo de bucle 61

3.8.3 Uso del mecanismo de manejo de excepciones 61

3.8.4 Uso de variables globales 63

3.8.5 Pasar parámetros a través de varargin 65

3.9 Resumen 66

Capítulo 4 Dibujo gráfico de MATLAB 67

4.1 Pasos básicos de MATLAB dibujar 67

4.2 Dibujar directamente en el espacio de trabajo 67

4.3 Dibujar usando funciones de dibujo 68

4.3.1 Gráficos bidimensionales 69

4.3.2 Gráficos tridimensionales 69

4.4 Dibujo de gráficos especiales 71

4.4.1 Histograma 72

4.4.2 Histograma 73

p >

4.4.3 Gráfico de área 74

4.4.4 Gráfico circular 75

4.4.5 Gráfico de cerillas 76

4.4.6 Gráfico de escalera 77

4.4.7 Trazado de contorno 78

4.4.8 Trazado vectorial

79

4.4.9 Figura cilíndrica 81

4.4.10 Figura esférica 82

4.5 Modificación gráfica 83

4.6 Resumen 85

p>

Capítulo 5 Conceptos básicos del procesamiento de imágenes de MATLAB 86

5.1 Formato de archivos de imágenes de MATLAB 86

5.2 Tipos de imágenes 86

5.2.1 Imagen de índice 87

5.2.2 Imagen en escala de grises 88

5.2.3 Imagen RGB 89

5.2.4 Imagen binaria 90

5.2.5 Conversión de tipo de imagen 91

5.2.6 Secuencia de imágenes 92

5.3 Modelo de color en MATLAB 92

5.3.1 Clasificación de modelos de color 93

5.3.2 Conversión del modelo de color 94

5.4 Funciones básicas de procesamiento de imágenes 95

5.4.1 Lectura y visualización de imágenes 96

5.4.2 Escritura de imágenes97

5.4.3 Obtención de información de la imagen98

5.5 Tecnología de visualización de imágenes estándar99

5.5.1 Función imshow100

5.5.2 Mostrar imagen en escala de grises 100

5.5.3 Mostrar imagen binaria 101

5.5.4 Mostrar imagen de índice 102

5.5.5 Mostrar imágenes en color verdadero 102

5.5.6 Mostrar imágenes en archivos gráficos 102

5.6 Tecnología de visualización de imágenes especiales 103

5.6.1 Agregar barra de color 103

5.6.2 Mostrar múltiples matriz de imágenes de cuadros 103

5.6.3 Escalado de región en la imagen 103

5.6.4 Mapeo de texturas 104

5.6.5 Mostrar múltiples imágenes al mismo tiempo 104

5.7 Resumen 104

Parte 2 Mejora del procesamiento de imágenes

Capítulo 6 Operación de imágenes 106

6.1 Operaciones algebraicas en imágenes 106

6.1.1 Suma de imágenes 106

6.1.2 Resta de imágenes 107

6.1 .3 Operación de multiplicación de imagen 108

6.1. 4 Operación de división de imagen 108

6.1.5 Operación lineal general de imagen 109

6.2 Operación lógica de imagen 110

6.3 Procesamiento de bloques y vecindad de imágenes 111

6.3.1 Operación de vecindad deslizante 111

6.3.2 Operación de bloque de separación 112

6.3.3 Utilice el procesamiento de columnas para acelerar 114

6.4 Operaciones geométricas sobre imágenes 116

6.4.1 Interpolación de imágenes 116

6.4.2 Escalado de imágenes 117

6.4.3 Rotación de imágenes 117

6.4.4 Recorte de imagen 119

6.4.5 Transformación lineal general de la imagen 120

6.5 Resumen 121

Capítulo 7 Transformación de imagen 122

7.1 Transformada de Fourier 122

7.1.1 Definición de Transformada de Fourier 122

7.1.2 Implementación rápida de la transformada de Fourier 124

7.1 .3 Aplicación de la transformada de Fourier 126

7.2 Transformada discreta del coseno (DCT) 128

7.2.1 Definición de transformada discreta del coseno bidimensional 128

7.2. 2 Matriz de transformación DCT 129

7.2.3 Implementación y compresión de imágenes de DCT 129

7.3 Transformada de radón 131

7.3.1 Definición de transformada de radón 131

7.3.2 Utilice la transformación de radón para detectar líneas rectas

133

7.3.3 Transformación inversa de radón 134

7.4 Resumen 135

Capítulo 8 Mejora de imagen 136

8.1 Mejora de la transformación en escala de grises 136

8.1.1 El significado del histograma de la imagen 136

8.1.2 Ecualización del histograma 137

8.1.3 Ajustar el valor de la escala de grises al rango especificado 138

8.1.4 Histograma adaptativo de contraste limitado

8.1.4 Ecualización140

8.1.5 Estiramiento de croma usando descorrelación141

8.2 Diseño de filtro lineal 142

8.2.1 Convolución 142

8.2.2 Relacionado 143

8.2.3 Uso de la función imfilter Para filtrar 144

8.2.4 Uso pares de filtros predefinidos

8.2.4 Filtrado de imágenes 148

8.3 Mejora del filtro de dominio espacial 149

8.3.1 Agregar ruido a la imagen 149

8.3.2 Filtro de mediana 150

8.3.3 Filtro adaptativo 151

8.4 Mejora del filtro de dominio de frecuencia 152

8.4.1 Método de transformación de frecuencia 152

8.4.2 Método de muestreo de frecuencia 153

8.4.3 Método de función de ventana 154

8.4.4 Crear la matriz de respuesta de frecuencia requerida156

8.4 .5 Calcular la respuesta de frecuencia del filtro157

8.5 Resumen157

Capítulo 9 Análisis de imágenes 158

9.1 Valores de píxeles y estadísticas de imágenes 158

9.1.1 Obtener valores de píxeles 158

9.1.2 Crear curva de intensidad de imagen 159

p>

9.1.3 Mapa de contorno que muestra datos de imagen 161

9.1.4 Información estadística de la imagen 162

9.1.5 Atributos locales de la imagen 163

9.2 Análisis de límites de imágenes 166

9.2.1 Detección de bordes 166

9.2.2 Seguimiento de límites 168

9.2.3 Detección mediante transformada gruesa Líneas rectas en imágenes

9.2.3 171

9.3 Descomposición Quadtree 172

9.4 Análisis de textura de imágenes 174

9.4 1 Función del análisis de textura 174

9.4.2 Uso de escala de grises *** para generar matriz 176

9.5 Resumen 178

Capítulo 10 Restauración de imágenes 179

10.1 Degradación de la imagen179

10.1.1 Causas de la degradación de la imagen179

10.1.2 Modelo matemático de degradación de imágenes 179

10.1 .3 Ruido de imagen 181

10.2 Clasificación de modelos y métodos de restauración de imágenes 182

10.2.1 Modelo de restauración de imagen 183

10.2.2 Método de restauración sin restricciones 183

10.2.3 Método de restauración restringida 184

10.2.4 Evaluación del método de restauración 184

10.3 Método de restauración de imágenes 184

10.3.1 Filtrado Wiener 185

10.3.2 Filtrado regularizado 186

10.3.3 Lucy- Filtrado de Richardson 188

10.3.4 Convolución inversa ciega 189

10.4 Función de dispersión de puntos y función de transferencia óptica

10.4 Conversión mutua 190

10.5 Resumen 191

Capítulo 11 Operaciones morfológicas en imágenes 192

11.1 Dilatación y corrosión 192

11.1.1 Comprensión de la dilatación

y corrosión 192

11.1.2 Procesamiento de píxeles en los límites de la imagen 193

11.1.3 Comprensión de los elementos estructurales 193

11.1.4 Dilatación de la imagen 197

11.1.5 Imagen de corrosión 199

11.1.6 Combinación de expansión y corrosión 201

11.1.7 Basado en expansión y corrosión

11.1. Otras operaciones 203

11.2 Reconstrucción de morfología matemática 207

11.2.1 Comprensión de imágenes marcadas e imágenes de máscara 207

11.2.2 Conectividad de píxeles 208

11.2.3 Operación de llenado 210

11.2.4 Encontrar los valores máximo y mínimo 211

11.3 Transformación de distancia 217

11.4 Marcado y medición de objetos 220

11.4.1 Marcado de regiones conectadas 221

11.4.2 Seleccionar objetos en imágenes binarias 222

11.4.3 Calcular valores binarios El área de el primer plano en la imagen

11.4.3 223

11.4.4 Calcular el número de Euler de la imagen binaria 224

11.5 Operación de búsqueda de tabla 224

11.5.1 Crear una tabla de consulta 224

11.5.2 Usar la tabla de consulta 225

11.6 Resumen 225

Capítulo 12 Procesamiento de imágenes en color 226

12.1 Reducir el número de colores en una imagen en color226

12.1.1 Usar la aproximación de color226

12.1.2 Usar la función imapprox230

12.1.3 Tramado 231

12.2 Conversión del espacio de color 231

12.3 Resumen 236

El tercer artículo práctico completo

El capítulo 13 Combate práctico de reconstrucción de imágenes de MATLAB 238

Capítulo 14 Combate práctico de mejora de imágenes de MATLAB 243

14.1 Mejora del contraste 243

14.2 Corrección de iluminación desigual 250

14.3 Mejora de imágenes en color de resolución múltiple 254

14.4 Resumen 259

Capítulo 15 Práctica de registro de imágenes de MATLAB 260

Capítulo 16 Desenfoque de imágenes de MATLAB

Capítulo 16 Combate práctico 264

Capítulo 17 Segmentación de imágenes en MATLAB Combate práctico 272

17.1 Color basado en el espacio L*a*b*

17.1 Segmentación 272

17.2 Uso de la segmentación de imágenes para detectar celdas 279

17.3 Detección de automóviles en videos de tráfico

17.3 Objetivo 282

17.4 Detección en múltiples imágenes de resolución

17.4 Vegetación 285

17.5 Algoritmo de segmentación de cuencas hidrográficas 289

17.6 Segmentación de imágenes mediante filtros de textura 295

17.7 Resumen 298

Capítulo 18 Extracción de características de imágenes de MATLAB

Capítulo 18 Combate práctico 299

18.1 Calcular la longitud de un péndulo en movimiento 299

18.2 Tamaño de partícula determinación 302

18.3 Determinación de objetivos circulares 305

18.4 Medición de ángulos 307

18.5 Medición de atributos de imágenes en escala de grises 310

18.6 Medición del radio del eje de rodadura de la cinta 313

18.7 Resumen 316

Apéndice MATLAB Image Processing Toolbox

Apéndice Explicación detallada de la función 317

Directorio de ejemplo

Capítulo 2 Operaciones básicas de MATLAB 19

Ejemplo 2-1 Ejemplo de creación y visualización de matriz de celdas.

20

Ejemplo 2-2 Instancia de creación de matriz. 22

Ejemplo 2-3 Operaciones con matrices. 23

Ejemplo 2-4 Ejemplo de creación de matrices. 24

Ejemplo 2-5 Ejemplo de uso de una función especial de generación de matrices. 25

Ejemplo 2-6 Ejemplo de operaciones matriciales básicas. 26

Ejemplo 2-7 Ejemplo de operación de función matricial. 26

Ejemplo 2-8 Ejemplo de uso de la función de operación de descomposición matricial. 26

Ejemplo 2-9 Ejemplo de construcción plural. 27

Ejemplo 2-10 Ejemplo de construcción de matriz compleja. 28

Ejemplo 2-11 Ejemplo de trazado de una función compleja. 29

Ejemplo 2-12 Instancia de creación de expresión simbólica. 31

Ejemplo 2-13 Ejemplos de operaciones simbólicas en cálculo. 33

Ejemplo 2-14 Ejemplos de operaciones simbólicas para ecuaciones diferenciales ordinarias. 33

Capítulo 3 Programación en MATLAB 35

Ejemplo 3-1 Ejemplo de creación de archivos M. 38

Ejemplo 3-2 Ejemplo de uso de la declaración de devolución. 41

Ejemplo 3-3 La función anónima crea una instancia. 43

Ejemplo 3-4 Ejemplo 3-4 El ejemplo 3-4 muestra el número de parámetros de entrada y salida de una función. 46

Ejemplo 3-5 Ejemplo de pasar un número variable de parámetros. 47

Ejemplo 3-6 Ejemplo de modificación de parámetros de entrada dentro de una función. 48

Ejemplo 3-7 Ejemplo de paso de parámetro de función. 48

Ejemplo 3-8 Ejemplo de uso de variables globales. 49

Ejemplo 3-9 Creación de identificador de función y llamada a instancia. 50

Ejemplo 3-10 Ejemplo de uso de función para procesar identificadores de función. 50

Ejemplo 3-11 Cálculo anidado y evaluación directa

Ejemplo 3-11 Ejemplo de comparación. 60

Ejemplo 3-12 Cálculo anidado y cálculo no anidado

Ejemplo 3-12 Ejemplo de comparación. 60

Ejemplo 3-13 Ejemplo de uso del mecanismo de manejo de excepciones. 62

Ejemplo 3-14 Ejemplo de aplicación de la función nargin. 63

Ejemplo 3-15 Ejemplo de uso de variables globales. 64

Ejemplo 3-16 Un ejemplo de cómo pasar parámetros a través de varargin. 65

Capítulo 4 Dibujo de gráficos de MATLAB 67

Ejemplo 4-1 Ejemplo de uso del método de dibujo directo en el espacio de trabajo. 68

Ejemplo 4-2 Ejemplo de dibujo de gráficos bidimensionales. 69

Ejemplo 4-3 Ejemplo de uso de la función de dibujo de curva tridimensional. 70

Ejemplo 4-4 Ejemplo de dibujo de superficie de malla tridimensional. 70

Ejemplo 4-5 Ejemplo de uso de la función de dibujo de superficie de sombra surf. 71

Ejemplo 4-6 Ejemplo de uso de la función de dibujo de histograma hist. 72

Ejemplo 4-7 Ejemplo de uso de la función de dibujo de gráfico de rosas rosa. 72

Ejemplo 4-8 Ejemplo de uso de la barra de funciones de dibujo de un gráfico de barras. 73

Ejemplo 4-9 Ejemplo de uso de la función de histograma tridimensional. 73

Ejemplo 4-10 Ejemplo de uso del área de función de dibujo de gráfico de áreas. 74

Ejemplo 4-11 Ejemplo de uso de la función de dibujo de gráfico circular. 75

Ejemplo 4-12 Ejemplo de aplicación de dibujo de gráfico circular. 75

Ejemplo 4-13 Vástago de función de dibujo de diagrama de cerilla

Ejemplo 4-13 ejemplo de uso. 76

Ejemplo 4-14 Ejemplo de aplicación de dibujo de función Stem3. 76

Ejemplo 4-15 Ejemplo de uso del diagrama de escalera para dibujar escaleras con función. 77

Ejemplo 4-16 Función de dibujo de trazado de contorno

Ejemplo 4-16 Ejemplo de uso. 78

Ejemplo 4-17 Ejemplo de aplicación de dibujo de contorno tridimensional. 78

Ejemplo 4-18 Brújula de función de dibujo de gráfico de brújula

Ejemplo 4-18 ejemplo de uso. 79

Ejemplo 4-19 Pluma de función de dibujo de gráfico de pluma

Ejemplo 4-19 ejemplo de uso.

80

Ejemplo 4-20 Función de dibujo de gráfico de campo vectorial

Ejemplo 4-20 Ejemplo de uso. 81

Ejemplo 4-21 Cilindro de función de dibujo de cilindro

Ejemplo 4-21 ejemplo de uso. 82

Ejemplo 4-22 Ejemplo de uso de la función de representación de esfera esfera. 82

Ejemplo 4-23 Ejemplo de uso del comando de dibujo. 84

Capítulo 5 Conceptos básicos del procesamiento de imágenes de MATLAB 86

Ejemplo 5-1 Ejemplo de indexación de imágenes y tablas de colores. 88

Ejemplo 5-2 Visualización de imágenes en escala de grises. 88

Ejemplo 5-3 Visualización de imágenes RGB. 90

Ejemplo 5-4 Ejemplo de aplicación de la función Gray2ind. 92

Ejemplo 5-5 Ejemplo de aplicación de la función rgb2hsv. 95

Ejemplo 5-6 Ejemplo de aplicación de visualización y lectura de imágenes. 96

Ejemplo 5-7 Ejemplo de aplicación de comando de reescritura de imágenes. 97

Ejemplo 5-8 Ejemplo uno de aplicación de función de consulta de información de imagen. 99

Ejemplo 5-9 Ejemplo de aplicación de función de consulta de información de imagen 2. 99

Ejemplo 5-10 Ejemplo de aplicación de función para mostrar imágenes en escala de grises. 101

Ejemplo 5-11 Ejemplo de aplicación de visualización de imágenes binarias. 101

Capítulo 6 Operación de imagen 106

Ejemplo 6-1 Operación de adición de imagen. 106

Ejemplo 6-2 Operación de resta de imágenes. 107

Ejemplo 6-3 Operación de multiplicación de imágenes. 108

Ejemplo 6-4 Operación de división de imágenes. 109

Ejemplo 6-5 Operaciones lineales generales sobre imágenes. 109

Ejemplo 6-6 Operaciones lógicas sobre imágenes. 110

Ejemplo 6-7 Operación de barrio deslizante. 112

Ejemplo 6-8 Operación de bloque dividido. 114

Ejemplo de operación de procesamiento de 6-9 columnas. 115

Ejemplo 6-10 Interpolación de imágenes. 116

Ejemplo 6-11 Escalado de imagen. 117

Ejemplo 6-12 Rotación de imagen. 118

Ejemplo 6-13 Recorte interactivo de imágenes. 119

Ejemplo 6-14 Recorte paramétrico de imágenes. 119

Ejemplo 6-15 Transformación lineal general de imágenes. 120

Capítulo 7 Transformación de imágenes 122

Ejemplo 7-1 Uso de la función de transformación de Fourier bidimensional. 125

Ejemplo 7-2 Respuesta de frecuencia del filtro de paso bajo gaussiano. 126

Ejemplo 7-3 Transformada de Fourier aplicada a convolución rápida. 127

Ejemplo 7-4 Determinar la ubicación de las características de la imagen. 127

Ejemplo 7-5 Transformada de coseno discreta y transformada inversa. 129

Ejemplo 7-6 DCT utilizado para el ejemplo de compresión de imágenes. 130

Ejemplo 7-7 Transformación del radón en dos direcciones. 132

Ejemplo 7-8 Mostrando diferentes direcciones en una imagen

Ejemplo 7-8 Transformada de radón. 133

Ejemplo 7-9 Utilice la transformación de radón para detectar líneas rectas. 133

Ejemplo 7-10 Imagen reconstruida por transformación de radón inversa. 135

Capítulo 8 Mejora de imagen 136

Ejemplo 8-1 Visualización de histograma. 136

Ejemplo 8-2 Ecualización de histograma. 137

Ejemplo 8-3 Ajustar el rango de escala de grises. 138

Ejemplo 8-4 La función imadjust se utiliza para mostrar

los detalles de la imagen en el Ejemplo 8-4. 139

Ejemplo 8-5 Utilice la función stretchlim para determinar la escala de grises del mapeo

Ejemplo 8-5. 139

Ejemplo 8-6 corrección gamma. 140

Ejemplo 8-7 Ecualización de histograma adaptativo de contraste limitado. 141

Ejemplo 8-8 Operación de estiramiento de descorrelación simple. 141

Ejemplo 8-9 Filtrado de medias.

145

Ejemplo 8-10 Comparación de diferentes opciones de relleno. 147

Ejemplo 8-11 Filtrado de imágenes en color verdadero. 147

Ejemplo 8-12 Filtrar imágenes con diferentes filtros. 148

Ejemplo 8-13 Agregue diferentes ruidos a la imagen. 150

Ejemplo 8-14 Comparación de filtrado de mediana y filtrado de media. 151

Ejemplo 8-15 filtrado adaptativo de la función wiener2. 152

Ejemplo 8-16 Convertir un filtro unidimensional en un filtro bidimensional. 153

Ejemplo 8-17 Diseñe un filtro de banda bidimensional usando el método de muestreo de frecuencia

Ejemplo 8-17 Filtro de paso. 153

Ejemplo 8-18 La función fwind1 genera un filtro bidimensional. 154

Ejemplo 8-19 La función fwind2 genera un filtro bidimensional. 155

Ejemplo 8-20 Filtro circular de paso bajo ideal. 156

Ejemplo 8-21 Utilice la función freqz2 para calcular la respuesta de frecuencia. 157

Capítulo 9 Análisis de imágenes 158

Ejemplo 9-1 Devuelve el valor de píxel de las coordenadas del punto especificado. 158

Ejemplo 9-2 Obtener valores de píxeles de forma interactiva. 159

Ejemplo 9-3 Devuelve la curva de intensidad de la imagen de las coordenadas especificadas. 160

Ejemplo 9-4 Obtenga de forma interactiva la curva de intensidad de píxeles de la imagen. 160

Ejemplo de curva de intensidad de 9 a 5 píxeles de una imagen en color verdadero. 161

El ejemplo 9-6 muestra contornos. 162

Ejemplo 9-7 Calcular la información estadística de la imagen. 163

Ejemplo 9-8 Encuentre el centroide del área de la imagen. 165

Ejemplo 9-9 Detección de bordes. 168

Ejemplo 9-10 Usando la función bwtraceboundary

Ejemplo 9-10 para trazar el límite. 169

Ejemplo 9-11 Utilice la función bwboundaries para rastrear

Ejemplo 9-11 límites externos. 170

Ejemplo 9-12 Utilice la función bwboundaries para detectar límites externos y límites internos

Ejemplo 9-12. 170

Ejemplo 9-13 Utilice transformación aproximada para detectar líneas rectas en la imagen

Ejemplo 9-13. 171

Ejemplo 9-14 Descomposición de matriz cuádruple. 173

Ejemplo 9-15 Descomposición de imagen en Quadtree. 173

Ejemplo 9-16 Calcular la diferencia máxima local de la imagen. 175

Ejemplo 9-17 Calcule la desviación estándar local de la imagen. 175

Ejemplo 9-18 Calcular la entropía local de la imagen. 176

Ejemplo 9-19 Calcule la matriz generada en escala de grises de la matriz. 177

Ejemplo 9-20 Calcular las estadísticas de la matriz generada en escala de grises. 178

Capítulo 10 Restauración de imágenes 179

Ejemplo 10-1 Imagen borrosa. 180

Ejemplo 10-2 Imagen restaurada con filtrado Wiener. 185

Ejemplo 10-3 Imagen restaurada periódicamente. 187

Ejemplo 10-4 Método Lucy-Richardson para restaurar la imagen. 188

Ejemplo 10-5 La deconvolución ciega restaura la imagen. 190

Ejemplo 10-6 Conversión de la función de dispersión de puntos y la función de transferencia óptica

Ejemplo 10-6 entre sí. 191

Capítulo 11 Operaciones morfológicas sobre imágenes 192

Ejemplo 11-1 Expansión de imágenes binarias. 198

Ejemplo 11-2 Dilatación de una imagen en escala de grises. 198

Ejemplo 11-3 Ampliación de una imagen en escala de grises (primero se toma la imagen

Ejemplo 11-3 y luego se expande). 199

Ejemplo 11-4 Corrosión de imágenes binarias. 200

Ejemplo 11-5 Corrosión de una imagen en escala de grises. 200

Ejemplo 11-6 Operación abierta de imagen binaria. 201

Ejemplo 11-7 Utilice la función imopen para realizar operaciones de apertura.

202

Ejemplo 11-8 Operación de correlación en imágenes binarias. 202

Ejemplo 11-9 Extracción de esqueleto de imagen. 203

Ejemplo 11-10 Detección de bordes de imagen. 204

Ejemplo 11-11 Operación de acierto y error. 205

Ejemplo 11-12 Realizar filtrado de sombrero de copa en la imagen. 206

Ejemplo 11-13 Utilice el filtro de sombrero de copa y sombrero de copa

Ejemplo 11-13 para mejorar la imagen. 206

Ejemplo 11-14 Rellenar agujeros en la imagen. 211

Ejemplo 11-15 Determinar el mínimo local de la imagen. 214

Ejemplo 11-16 Calcular la distancia euclidiana de una imagen simple. 218

Ejemplo 11-17 Usando diferentes distancias en el caso bidimensional

Ejemplo 11-17 Función de transformación para encontrar la distancia 219

Ejemplo 11-18 Caso tridimensional Utilice diferentes distancias a continuación

Ejemplo 11-18 Función de transformación para encontrar la distancia. 220

Ejemplo 11-19 Selección de objeto. 223

Ejemplo 11-20 Calcule la proporción de aumento en el área de primer plano. 223

Ejemplo 11-21 Calcular el número de Euler de una imagen binaria. 224

El ejemplo 11-22 utiliza operaciones de tabla de búsqueda. 225

Capítulo 12 Procesamiento de imágenes en color 226

Ejemplo 12-1 Asignación de tabla de búsqueda de colores. 230

Ejemplo 12-2 Utilice la función imapprox para reducir

Ejemplo 12-2 el número de colores. 230

Ejemplo 12-3 Crear una imagen usando tramado. 231

Ejemplo 12-4 Convertir del espacio NTSC al

Ejemplo 12-4 espacio RGB. 233

Ejemplo 12-5 Conversión mutua entre el espacio RGB y el espacio YCbCr

Ejemplo 12-5. 234

Ejemplo 12-6 Cómo utilizar la función makecform. 236

Capítulo 13 Práctica de reconstrucción de imágenes con MATLAB 238

Ejemplo 13-1 Reconstrucción de imágenes. 238

Capítulo 14 Práctica de mejora de imágenes en MATLAB 243

Ejemplo 14-1 Uso del principio de máxima entropía para el procesamiento de imágenes

Ejemplo 14-1 Mejora del contraste. 244

Ejemplo 14-2 El programa principal de mejora del contraste. 245

Ejemplo 14-3 Corrección de iluminación desigual. 250

Ejemplo 14-4 Mejora de imágenes en color de resolución múltiple. 254

Capítulo 15 Práctica de registro de imágenes en MATLAB 260

Ejemplo 15-1 Registro de imágenes. 260

Capítulo 16 Práctica de desenfoque de imágenes en MATLAB 264

Ejemplo 16-1 Desenfoque de imágenes. 264

Capítulo 17 Práctica de segmentación de imágenes de MATLAB 272

Ejemplo 17-1 Segmentación de color basada en el espacio L*a*b*. 272

Ejemplo 17-2 K-means se utiliza para la segmentación de imágenes. 276

Ejemplo 17-3 La segmentación de imágenes se utiliza para detectar células. 279

Ejemplo 17-4 Detección de automóviles en movimiento. 282

Ejemplo 17-5 Detección de vegetación en imágenes de resolución múltiple. 286

Ejemplo 17-6 Algoritmo de segmentación de cuencas marcadas. 290

Ejemplo 17-7 Uso del filtro de textura para

Ejemplo 17-7 Segmentación de imágenes. 295

Capítulo 18 Características de imagen de MATLAB

Capítulo 18 Práctica de extracción 299

Ejemplo 18-1 Calcule la longitud del péndulo en movimiento. 299

Ejemplo 18-2 Determinación del tamaño de partícula. 302

Ejemplo 18-3 Determinar el objetivo circular. 305

Ejemplo 18-4 Mide el ángulo entre dos líneas rectas. 307

Ejemplo 18-5 Cálculo de atributos de imágenes en escala de grises. 311

Ejemplo 18-6 Calcule el radio del eje de rodadura de la cinta.

313