Introduction to Image Processing using Matlab培訓

影像基礎與MATLAB影像處理

1. 數位影像處理簡介

• 了解數位影像和像素
• 影像尺寸、解析度和資料型態
• MATLAB影像處理工具箱簡介
• 了解基本的影像處理工作流程

2. 匯入和視覺化影像

• 將影像載入MATLAB
• 顯示和檢查影像屬性
• 處理影像尺寸和資料型態
• 比較不同的影像表示方式

3. 處理彩色影像

• 了解RGB彩色影像
• 存取個別的紅色、綠色和藍色通道
• 結合和操作色彩通道
• 在色彩表示之間進行轉換

4. 灰階和二值影像

• 將RGB影像轉換為灰階
• 了解強度值
• 建立二值影像
• 閾值處理基礎
• 比較灰階和二值表示

5. 影像遮罩和感興趣區域

• 了解影像遮罩
• 建立邏輯遮罩
• 將遮罩應用於影像
• 選擇和分析感興趣區域

6. 儲存和匯出影像

• 儲存處理過的影像
• 管理影像格式
• 匯出結果以供進一步分析

實作練習：建立一個基本的MATLAB工作流程，以載入、檢查、操作、遮罩和儲存影像。

影像增強、雜訊抑制、對位和特徵偵測

1. 互動式影像分析

• 互動式探索影像
• 檢查像素值和影像區域
• 選擇感興趣區域
• 比較原始和處理過的影像

2. 影像增強

• 改善影像可見度
• 調整影像強度
• 對比度增強
• 為後續分析準備影像

3. 雜訊和影像還原

• 了解常見的影像雜訊
• 識別影像中的雜訊
• 應用平滑技術
• 比較不同的雜訊抑制方法
• 平衡雜訊移除和影像細節保留

4. 影像對齊和對位

• 了解影像對位
• 對齊不同視角或位置的影像
• 選擇適當的對位方法
• 評估對齊準確度

5. 建立全景影像

• 結合重疊影像
• 偵測對應的影像特徵
• 對齊和融合影像
• 建立全景場景

6. 偵測幾何特徵

• 偵測直線
• 偵測圓形
• 了解霍夫轉換概念
• 將直線和圓形偵測應用於實際影像

實作練習：從影像中移除雜訊、對齊多個影像、建立全景圖，並偵測幾何特徵。

直方圖、濾波和影像分割

1. 影像直方圖

• 了解影像強度分佈
• 建立和解釋直方圖
• 基於直方圖的影像分析
• 使用直方圖輔助閾值選擇
• 使用直方圖比較影像特性

2. 2D影像濾波

• 了解空間濾波
• 影像卷積基礎
• 設計2D濾波器核心
• 將濾波器應用於影像
• 平滑和銳化
• 比較不同的濾波器響應

3. 邊緣偵測

• 了解影像邊緣
• 基於梯度的邊緣偵測
• 偵測物體邊界
• 選擇適當的邊緣偵測方法
• 透過預處理改善邊緣偵測

4. 物體分割

• 影像分割簡介
• 將前景物體與背景分離
• 基於閾值的分割
• 基於強度的分割
• 評估分割結果

5. 基於色彩的分割

• 了解色彩空間
• 選擇有用的色彩資訊
• 基於色彩分割物體
• 處理照明變化

6. 基於紋理的分割

• 了解紋理資訊
• 使用紋理特徵識別物體
• 將紋理資訊與其他分割技術結合

實作練習：使用濾波、邊緣偵測、強度、色彩和紋理資訊，開發一個完整的分割工作流程。

自動化影像分析、形態學和物體量測

1. 批次影像處理

• 了解自動化影像處理工作流程
• 從資料夾讀取多個影像
• 將相同的處理步驟應用於影像集合
• 儲存和組織分析結果
• 建立可重複使用的MATLAB腳本進行影像分析

2. 形態學影像處理

• 數學形態學簡介
• 結構元素
• 侵蝕和膨脹
• 開運算和閉運算
• 填充孔洞和移除不需要的區域
• 細化二值分割結果

3. 基於形狀的物體分割

• 基於形狀識別物體
• 分離連接的物體
• 移除小型或不需要的物體
• 細化物體邊界
• 結合分割和形態學技術

4. 量測物體屬性

• 偵測個別物體
• 量測物體面積和周長
• 邊界框和質心
• 形狀和幾何量測
• 提取物體屬性以供進一步分析

5. 定量影像分析

• 將影像處理結果轉換為數值資料
• 建立量測表格
• 比較物體
• 根據量測屬性識別物體
• 匯出分析結果

6. 端對端影像處理工作流程

參與者將結合課程中學到的技術，開發一個完整的影像分析工作流程：

影像擷取 → 預處理 → 增強 → 濾波 → 分割 → 形態學處理 → 物體偵測 → 量測 → 報告

實作練習：開發一個自動化的MATLAB應用程式，用於處理影像集合、分割物體、提取形狀屬性，並產生定量結果。

實作練習

在整個課程中，參與者將處理涉及以下內容的實際範例：

• 影像增強和視覺化
• RGB和灰階影像分析
• 雜訊抑制
• 影像濾波
• 全景圖建立
• 直線和圓形偵測
• 邊緣偵測
• 色彩和紋理分割
• 形態學處理
• 基於形狀的物體偵測
• 物體量測
• 自動化批次處理