Курс за обучение по Въведение в обработката на изображения с Matlab

Основи на изображенията и обработка на изображения в MATLAB

1. Въведение в цифровата обработка на изображения

• Разбиране на цифровите изображения и пикселите
• Размери на изображението, разделителна способност и типове данни
• Въведение в MATLAB Image Processing Toolbox
• Разбиране на основния работен процес за обработка на изображения

2. Импортиране и визуализиране на изображения

• Зареждане на изображения в MATLAB
• Показване и проверка на свойствата на изображението
• Работа с размери на изображението и типове данни
• Сравняване на различни представяния на изображения

3. Работа с цветни изображения

• Разбиране на RGB цветни изображения
• Достъп до отделните червен, зелен и син канал
• Комбиниране и манипулиране на цветни канали
• Преобразуване между цветови представяния

4. Изображения в сива скала и двоични изображения

• Преобразуване на RGB изображения в сива скала
• Разбиране на стойностите на интензитета
• Създаване на двоични изображения
• Основи на праговата обработка
• Сравняване на представяния в сива скала и двоични представяния

5. Маски на изображения и области на интерес

• Разбиране на маските на изображения
• Създаване на логически маски
• Прилагане на маски върху изображения
• Избор и анализ на области на интерес

6. Запазване и експортиране на изображения

• Запазване на обработени изображения
• Управление на форматите на изображенията
• Експортиране на резултати за по-нататъшен анализ

Практическо упражнение: Изградете основен работен процес в MATLAB за зареждане, проверка, манипулиране, маскиране и запазване на изображение.

Подобряване на изображения, намаляване на шума, регистрация и откриване на характеристики

1. Интерактивен анализ на изображения

• Интерактивно изследване на изображения
• Проверка на стойностите на пикселите и областите на изображението
• Избор на области на интерес
• Сравняване на оригинални и обработени изображения

2. Подобряване на изображения

• Подобряване на видимостта на изображението
• Регулиране на интензитета на изображението
• Подобряване на контраста
• Подготовка на изображения за последващ анализ

3. Шум и възстановяване на изображения

• Разбиране на често срещания шум в изображенията
• Идентифициране на шума в изображенията
• Прилагане на техники за изглаждане
• Сравняване на различни подходи за намаляване на шума
• Балансиране между премахването на шума и запазването на детайлите в изображението

4. Подравняване и регистрация на изображения

• Разбиране на регистрацията на изображения
• Подравняване на изображения с различни гледни точки или позиции
• Избор на подходящи подходи за регистрация
• Оценка на точността на подравняването

5. Създаване на панорамни изображения

• Комбиниране на припокриващи се изображения
• Откриване на съответстващи характеристики на изображенията
• Подравняване и смесване на изображения
• Създаване на панорамна сцена

6. Откриване на геометрични характеристики

• Откриване на прави линии
• Откриване на окръжности
• Разбиране на концепцията за преобразуването на Хаф
• Прилагане на откриване на линии и окръжности върху практически изображения

Практическо упражнение: Премахнете шума от изображение, подравнете няколко изображения, създайте панорама и открийте геометрични характеристики.

Хистограми, филтриране и сегментиране на изображения

1. Хистограми на изображения

• Разбиране на разпределенията на интензитета на изображението
• Създаване и интерпретиране на хистограми
• Анализ на изображения на базата на хистограми
• Използване на хистограми за подпомагане на избора на праг
• Сравняване на характеристиките на изображенията с помощта на хистограми

2. 2D филтриране на изображения

• Разбиране на пространственото филтриране
• Основи на конволюцията на изображения
• Проектиране на 2D филтърни ядра
• Прилагане на филтри върху изображения
• Изглаждане и изостряне
• Сравняване на различни филтърни отговори

3. Откриване на ръбове

• Разбиране на ръбовете в изображенията
• Откриване на ръбове на базата на градиент
• Откриване на граници на обекти
• Избор на подходящи методи за откриване на ръбове
• Подобряване на откриването на ръбове чрез предварителна обработка

4. Сегментиране на обекти

• Въведение в сегментирането на изображения
• Разделяне на обекти на преден план от фона
• Сегментиране на базата на праг
• Сегментиране на базата на интензитет
• Оценка на резултатите от сегментирането

5. Сегментиране на базата на цвят

• Разбиране на цветовите пространства
• Избор на полезна цветова информация
• Сегментиране на обекти въз основа на цвят
• Справяне с вариациите в осветеността

6. Сегментиране на базата на текстура

• Разбиране на информацията за текстурата
• Идентифициране на обекти с помощта на характеристики на текстурата
• Комбиниране на информацията за текстурата с други техники за сегментиране

Практическо упражнение: Разработете пълен работен процес за сегментиране, като използвате филтриране, откриване на ръбове, информация за интензитета, цвета и текстурата.

Автоматизиран анализ на изображения, морфология и измерване на обекти

1. Пакетна обработка на изображения

• Разбиране на автоматизираните работни процеси за обработка на изображения
• Четене на множество изображения от папка
• Прилагане на едни и същи стъпки на обработка към колекции от изображения
• Запазване и организиране на резултатите от анализа
• Изграждане на многократно използваеми MATLAB скриптове за анализ на изображения

2. Морфологична обработка на изображения

• Въведение в математическата морфология
• Структуриращи елементи
• Ерозия и дилатация
• Отваряне и затваряне
• Запълване на дупки и премахване на нежелани области
• Прецизиране на резултатите от двоичното сегментиране

3. Сегментиране на обекти на базата на форма

• Идентифициране на обекти въз основа на формата
• Разделяне на свързани обекти
• Премахване на малки или нежелани обекти
• Прецизиране на границите на обектите
• Комбиниране на техники за сегментиране и морфологични техники

4. Измерване на свойствата на обектите

• Откриване на отделни обекти
• Измерване на площта и периметъра на обектите
• Ограждащи кутии и центроиди
• Измервания на формата и геометрията
• Извличане на свойствата на обектите за по-нататъшен анализ

5. Количествен анализ на изображения

• Преобразуване на резултатите от обработката на изображения в числови данни
• Създаване на таблици с измервания
• Сравняване на обекти
• Идентифициране на обекти въз основа на измерени свойства
• Експортиране на резултатите от анализа

6. Цялостен работен процес за обработка на изображения

Участниците ще комбинират техниките, научени по време на курса, за да разработят пълен работен процес за анализ на изображения:

Заснемане на изображение → предварителна обработка → подобряване → филтриране → сегментиране → морфологична обработка → откриване на обекти → измерване → отчитане

Практическо упражнение: Разработете автоматизирано MATLAB приложение, което обработва колекция от изображения, сегментира обекти, извлича свойства на формата и произвежда количествени резултати.

Практически упражнения

По време на курса участниците ще работят по практически примери, включващи:

• Подобряване и визуализиране на изображения
• Анализ на RGB и изображения в сива скала
• Намаляване на шума
• Филтриране на изображения
• Създаване на панорама
• Откриване на линии и окръжности
• Откриване на ръбове
• Сегментиране по цвят и текстура
• Морфологична обработка
• Откриване на обекти на базата на форма
• Измерване на обекти
• Автоматизирана пакетна обработка