MATLAB程序利用阈值分割技术处理人像图像，并结合图像偏好设置进行半自动的主观图像选择。

简介：
MATLAB代码的阈值分割技术应用于人像识别，并探索了地球上最著名建筑之一的识别方法。该系统采用MATLAB自动化系统的半自动、主观图像首选项，其核心在于基于图像的“可识别性”和“质量”等诸多主观标准，将悉尼歌剧院大量的图像从“最佳”排列至“最差”。这项工作旨在应对在计算机自动化环境中模拟图像上的主观偏好所带来的挑战与机遇，这为数字图像处理领域提供了一条富有潜力的研究方向。提出的解决方案整合了形态图像处理、图像分割、特征检测以及图像分类等多种技术，这些技术致力于遵循人类对图像排序测试中明确定义的标准。通过持续的迭代开发和严格的测试流程，该方法能够成功地对验证数据集中的大部分图像进行排序，并最终确定在数字图像处理领域取得成功的关键要素与发展前景。此外，数字图像处理作为一种基于计算机的技术，能够实现对视觉信息的自动处理、操控和解释，并在我们日常生活中以及各个科学学科和应用领域中扮演着日益重要的角色。尤其是在科学与技术领域，模拟视觉信息上的主观偏好是数字图像处理自动化解释的关键研究方向。人类在评估视觉信息时会受到多种因素的影响，而这些影响往往难以用具体词语精确表达；因此，在众多想法中进行优先级排序成为可能。