本书深入浅出地介绍了如何使用MATLAB进行数字图像处理的基本概念和实践技巧，并提供了丰富的示例代码供读者学习和应用。
MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析以及工程领域的高级编程环境，在数字图像处理领域尤为突出。“MATLAB数字图像处理（代码）”压缩包包含了丰富的示例代码，旨在帮助初学者快速掌握基础的图像处理技术。
1. **图像读取与显示**：使用`imread`函数可以轻松读取各种格式的图片文件，如JPEG或PNG。然后通过`imshow`函数将这些图片展示在图形窗口中。
2. **基本操作**：包括裁剪、缩放、旋转和平移等预处理步骤，可利用MATLAB中的`imcrop`, `imresize`, `imrotate`, 和 `imtranslate` 函数实现。
3. **图像变换**：支持傅里叶变换（fft2）和逆傅里叶变换（ifft2），用于分析频域特性。此外还有离散余弦变换（dct2）及小波变换，可用于压缩与去噪目的。
4. **增强技术**：利用直方图均衡化、对比度拉伸等方法改善图像质量，提升视觉效果。
5. **滤波器应用**：通过平均滤波(imgaussfilt)、中值滤波(medfilt2)和高斯滤波等方式去除噪声并平滑图像。同时支持自定义设计的边缘检测过滤器如Sobel算子。
6. **边缘检测算法**：MATLAB内置了Canny, Prewitt 和 Sobel 等多种边缘识别方法，有助于物体识别与形状分析。
7. **色彩空间转换**：可以将BGR转为灰度图或RGB转HSV等不同颜色模型之间相互转换，在处理彩色图像时非常有用。
8. **分割技术**：包括阈值分割、区域生长和水平集算法在内的多种方法，用于识别特定对象或将图像划分为不同的部分。
9. **形态学操作**：通过膨胀、腐蚀以及开闭运算等手段去除二值图中的噪声并进行处理。
10. 特征提取：SIFT, SURF 和 ORB 等工具可帮助从图片中提取关键点和描述符，为后续的匹配与识别奠定基础。
11. **图像配准**：使用`imregtform`和`imwarp`函数实现不同图像之间的精确对齐。
通过深入学习这些MATLAB提供的代码示例和技术方法，无论是新手还是有经验的研究人员都能从中受益匪浅。
5星
