2013-01-02 94 views
-1

我被困在一個基本問題。我需要使用matlab來理解和分析圖像。 以下是我遵循的幾個步驟: 1.瞭解圖像屬性(如圖像類型(灰度/ rgb),顏色映射,最大像素強度) 2.使用imhist研究圖像直方圖並檢查特定功能 3.考慮進一步處理的感興趣區域。 4.? 5.? 6.?如何分析matlab中的圖像?

但事情是,我真的需要深入並嘗試找出是否存在,假設高斯/正態分佈的像素強度或存在的噪聲類型,是否需要應用拉普拉斯濾波器等。

這是一個反覆試驗的過程嗎? 如果我遵循基於目標的方法,比如檢測視網膜圖像中的視盤,則可能需要在嘗試自己設置算法之前進行文獻調查。 但是我真的需要自己分析一下圖片,並對其進行一些思考。 請幫助我的圖像分析的具體教程(我能夠找到只有功能描述和谷歌搜索示例代碼)

+0

我發現在大多數情況下,您將根據對圖像的視覺檢查進行分析。如果我正在尋找一個很大的黑暗形狀,我會從一些簡單的閾值開始,並可能進入分割技術(區域增長,也許?)如果您正在尋找某種形狀的東西,也許嘗試形態學技術(侵蝕,擴張,開幕,閉幕)。這有幫助嗎? – Chet

+0

我正在研究像素強度,並找出是否有任何模式。目視檢查可能無助於這種情況。即使在將目標/目標納入範圍之前,我也需要研究圖像。 –

+0

我想你也可以開始關注Signal Processing SE網站http://dsp.stackexchange.com/ ... – bla

回答

1

這是很難分析圖像沒有一個特定的目標,這主要是因爲計算機直接處理低級細節:2D矩陣中的像素值。另一方面,人類首先看到事物的高度:圖像是汽車,嬰兒或其他。

一個好的出發點可能是分析圖像的統計矩,平均值,標準差,偏度和高階moments。這在紋理分析中特別有用。此外,在本地計算這些屬性可能會更好(即不是獲取整個圖像的均值和標準偏差,而是將其分解爲n×n網格圖像)。無論在哪種情況下,這都會減少正在處理的數據量用。或者,快速傅里葉變換將顯示圖像中的任何類型的週期性行爲。頻譜中的最大值表示空間域具有某種週期性行爲。如果你認爲噪聲可能是個問題,那麼卷積濾波器就是要走的路(高斯平均值,中值等取決於噪聲的類型)。

大多數空間技術只有當你有一些想法你正在尋找什麼(或者你知道有實際需要尋找的東西)時纔有用,特別是分割和形態學技術。

+0

謝謝你切特。這幾乎總結了我的想法。迴歸Woods&Gonzales的基礎知識! –