东北大学计算机图像处理实验报告matlab代码

这篇实验报告涵盖了东北大学计算机图像处理课程中使用MATLAB进行图像处理的一些核心概念和技术。MATLAB是一种强大的数学计算和编程环境，尤其在处理图像和信号方面有着广泛的应用。以下是基于标题、描述和标签所涉及的知识点的详细说明： 1. **计算机图像处理**：这是计算机科学的一个分支，主要研究如何获取、存储、检索、分析和显示图像。在实验报告中，可能包括图像的获取（如相机捕获）、预处理（如去噪、增强对比度）、分析（如特征检测）和显示。 2. **MATLAB**：MATLAB（矩阵实验室）是一种交互式的程序设计环境，支持数值计算、符号计算、数据可视化和图像处理等功能。在图像处理中，MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，可以方便地实现各种图像操作。 3. **图像处理函数**：MATLAB中的`imread`用于读取图像，`imshow`用于显示图像，`imwrite`用于保存图像。此外，还有`imfilter`用于滤波，`imadjust`调整图像亮度和对比度，`imrotate`旋转图像，`imresize`调整图像大小等。 4. **滤波技术**：在图像处理中，滤波常用于去除噪声或平滑图像。常见的滤波器有平均滤波器、高斯滤波器和中值滤波器，MATLAB中的`imgaussfilt`、`medfilt2`分别对应高斯滤波和中值滤波。 5. **边缘检测**：是图像分析的重要步骤，用于识别图像中的边界。MATLAB中的Canny算法（`edge`函数）和Sobel算子（`sobel`函数）是常用的边缘检测方法。 6. **色彩空间转换**：图像可以从一种色彩空间转换到另一种，如RGB到灰度（`rgb2gray`），或者RGB到HSV（`rgb2hsv`），这有助于提取特定颜色信息或进行色彩分析。 7. **图像分割**：将图像分成具有不同属性的区域，常用的方法有阈值分割（`imbinarize`）、区域生长（`regionprops`）等。 8. **图像变换**：包括傅里叶变换（`fft2`）、拉普拉斯变换等，它们在图像分析和特征提取中起到重要作用。 9. **实验报告撰写**：在实验报告中，通常需要解释所用的图像处理方法，展示处理结果，并进行分析。报告应包含清晰的代码逻辑，以及对结果的讨论和理解。 这份名为"matlab_sunnyfull"的压缩包文件很可能是包含了上述所有或部分实验的MATLAB源代码。通过学习和理解这些代码，学弟学妹们不仅可以掌握MATLAB的基本用法，还能深入理解计算机图像处理的基本原理和应用。