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MATLAB图像处理实例详解教学（杨丹 赵海滨）  源代码  带有所有的试例图片

这是在手写体的字符识别的 matlab 程序代码，那里有助于识别蚂蚁语言的任何字符。此识别是图像处理的连接线。要解决这一问题是定义作为分割和模式识别。则称它像斯凯尔顿首先确定图像，然后它匹配的临屋区另一个图像的数据集的一部分，然后对其进行匹配

目的： 若要编写 2-D 卷积的 MATLAB 函数。 理论： 2-D 卷积可以通过矩阵乘法来执行。若要执行此操作，形成， 块矩阵 H0，H1 等从一个矩阵和阻止的 toeplitz 矩阵已形成 从块矩阵。其他矩阵是以列的形式写的。然后，乘法 之间块 toeplitz 矩阵和写在列矩阵形式将产生的结果 类似于二维卷积。 让大小的矩阵 x [m，n] M1X N1，M1 在哪里的行数，N1 矩阵的列数 x [m，n]。 .让大小的 h 矩阵 [m，n] 是 M2X N2，M2 在哪里的行数和 N2 是 [m，n] 的 h 矩阵的列数。 由 y(m,n) 表示卷积 x(m,n) 和 h(m,n) 之间 在哪里 y(m,n) = x(m,n) * h(m,n) 矩阵 y [m，n] 的大小是 M3X N3，哪里 M3 = M1 + M2-1 和 N3 = N1 + N2-1 如果 A 是块 toeplitz 的 matri x(m,n)，然后 h(m,n) 和输入的线性卷积 由给出 x(m,n) y = Ax 最后重新排列 y 以获取输出响应的元素。

首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

应用背景如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。关键技术对于第一帧出现前景的情况，由于后续更新背景都是对前景mask后对背景进行更新的，所以第一帧的前景部分对背景的影响因子很难被更新掉。这里提出一种改进的办法——混合高斯模型。可以使一个像素具有更多的信息，这样可以有效的减少类似树叶的不停飘动，水波的不停荡漾这种对前景的干扰。这个精密的算法比之前我所介绍的简单方法要复杂很多，不易实现。还好，OpenCV已经为我们做好了相关工作，将其封装在类BackgroundSubtractorMOG，使用起来非常方便。

本文给出了基于gabor的血管分割算法过滤器。它用于检测图像中的边缘。它是基于线性滤波器的。用于掩蔽。

将空间域图像变换到频率域后，经过傅里叶变换的图像对其去能量谱，计算频谱的频率和能量进行曲线的绘制，就可以得到我们想要的功率谱曲线的，代码不需要改动可以直接使用

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