数字图像处理matlab目标提取知识.pdf

【数字图像处理MATLAB目标提取】知识概览 在数字图像处理领域，目标提取是一项关键任务，它涉及从图像中识别并分离出感兴趣的目标。MATLAB作为一种强大的编程环境，广泛应用于图像处理和计算机视觉，提供了丰富的工具箱和函数来实现这一目标。本篇文档主要介绍了一种基于颜色校正的目标提取方法，特别关注了灰度世界算法和基于图像熵的灰度世界法。 1. 颜色校正的重要性 颜色是图像的重要特征，对于图像分割、目标检测和识别、图像检索等任务至关重要。由于不同光照条件下的物体颜色表现会有所差异，因此，颜色校正是确保图像分析准确性的重要步骤。灰度世界算法旨在消除光照等因素引起的颜色偏差，假设图像的R、G、B三个颜色分量的平均值趋向于一个灰度值。 2. 灰度世界法 灰度世界算法基于灰度世界假设，计算图像中R、G、B三个通道的平均值，然后通过增益系数调整每个通道，使其趋于相同灰度。具体步骤如下： - 计算三个通道的平均值。 - 求增益系数，用于调整像素值。 - 如果增益系数调整后超出显示范围[0,255]，则需要重新调整，以确保像素值在可显示范围内。 3. 基于图像熵的灰度世界法 为了防止过校正，该方法引入了图像熵的概念，通过计算每个通道的离散相对熵来约束增益系数。这一步骤包括： - 分别计算R、G、B通道的熵。 - 根据熵计算约束增益系数。 - 使用约束增益系数继续执行灰度世界算法的校正步骤。 4. 程序流程 - 灰度世界法的流程包括读取图像、计算平均灰度值、求增益系数和调整像素值。 - 基于图像熵的灰度世界法在此基础上增加熵的计算和约束增益系数的求解。 5. MATLAB程序设计 - 提供了MATLAB代码示例，演示如何实现灰度世界法和基于图像熵的灰度世界法，包括读取图像、计算平均值、求增益系数以及调整像素值的过程。 通过以上方法，我们可以对图像进行颜色校正，改善图像的对比度和亮度，从而更有效地进行目标提取。在实际应用中，结合其他图像处理技术，如边缘检测、阈值分割等，可以进一步提高目标检测的精度和鲁棒性。