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

• 了解數位影像與像素
• 影像尺寸、解析度與資料型別
• 認識 MATLAB 影像處理工具箱
• 理解基本的影像處理工作流程

2. 匯入與可視化影像

• 將影像載入 MATLAB
• 顯示並檢查影像屬性
• 處理影像尺寸與資料型別
• 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、綠、藍通道
• 結合與操作顏色通道
• 在顏色表示方式之間進行轉換

4. 灰階與二值影像

• 將 RGB 影像轉換為灰階
• 了解強度值
• 建立二值影像
• 閾值技術基礎
• 比較灰階與二值表示

5. 影像遮罩與興趣區域

• 了解影像遮罩
• 建立邏輯遮罩
• 將遮罩應用於影像
• 選取並分析興趣區域

6. 儲存與匯出影像

• 儲存處理後的影像
• 管理影像格式
• 匯出結果以進行進一步分析

實戰練習： 建立一個基本的 MATLAB 工作流程，用於載入、檢查、操作、遮罩及儲存影像。

影像增強、雜訊去除、對準與特徵偵測

1. 互動式影像分析

• 互動式探索影像
• 檢查像素值與影像區域
• 選取興趣區域
• 比較原始影像與處理後的影像

2. 影像增強

• 改善影像可見度
• 調整影像強度
• 對比增強
• 為後續分析準備影像

3. 雜訊與影像還原

• 了解常見影像雜訊
• 識別影像中的雜訊
• 應用平滑技術
• 比較不同的減噪方法
• 平衡雜訊去除與影像細節保留

4. 影像對準與配準

• 了解影像配準
• 對準具有不同視角或位置的影像
• 選擇適當的配準方法
• 評估對準準確性

5. 創建全景影像

• 結合重疊的影像
• 偵測對應的影像特徵
• 對準並混合影像
• 創建全景場景

6. 偵測幾何特徵

• 偵測直線
• 偵測圓形
• 理解胡夫變換概念
• 將直線與圓形偵測應用於實際影像

實戰練習： 去除影像雜訊、對準多個影像、創建全景圖並偵測幾何特徵。

直方圖、濾鏡與影像分割

1. 影像直方圖

• 了解影像強度分佈
• 創建並解讀直方圖
• 基於直方圖的影像分析
• 使用直方圖支援閾值選取
• 使用直方圖比較影像特性

2. 二維影像濾鏡

• 理解空間濾鏡
• 影像捲積基礎
• 設計二維濾鏡核
• 將濾鏡應用於影像
• 平滑與銳化
• 比較不同的濾鏡響應

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
• 通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. 基於顏色的分割

• 了解顏色空間
• 選取有用的顏色資訊
• 基於顏色分割物體
• 處理照明變化

6. 基於紋理的分割

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

實戰練習： 開發一個完整的分割工作流程，使用濾鏡、邊緣偵測、強度、顏色和紋理資訊。

自動化影像分析、形態學與物體測量

1. 批次影像處理

• 理解自動化影像處理工作流程
• 從資料夾讀取多個影像
• 對影像集合應用相同的處理步驟
• 儲存並整理分析結果
• 建立可重用的 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
• 侵蝕與膨脹
• 開運算與閉運算
• 填補空洞並去除不需要的區域
• 優化二值分割結果

3. 基於形狀的物體分割

• 根據形狀識別物體
• 分離相連的物體
• 去除小型或不需要的物體
• 優化物體邊界
• 結合分割與形態學技術

4. 測量物體屬性

• 偵測個別物體
• 測量物體面積與周長
• 外接框與質心
• 形狀與幾何測量
• 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數據
• 創建測量表
• 比較物體
• 根據測量屬性識別物體
• 匯出分析結果

6. 端到端影像處理工作流程

參與者將結合課程中學習的技術，開發完整的影像分析工作流程：

影像獲取 → 預處理 → 增強 → 濾鏡 → 分割 → 形態學處理 → 物體偵測 → 測量 → 報告

實戰練習： 開發一個自動化的 MATLAB 應用程序，處理一系列影像、分割物體、提取形狀屬性並生成定量結果。

實務練習

在整個課程中，參與者將通過涉及以下內容的實務範例進行練習：

• 影像增強與可視化
• RGB 與灰階影像分析
• 雜訊去除
• 影像濾鏡
• 全景創建
• 直線與圓形偵測
• 邊緣偵測
• 顏色與紋理分割
• 形態學處理
• 基於形狀的物體偵測
• 物體測量
• 自動化批次處理