MATLAB 在图像处理和机器视觉的应用举例01 - 官网培训视频笔记（上）-- 图像分割和图像配准
前言：笔记：
以下内容为Matlab的官网视频的笔记：
1课程大意：
2 图像处理的应用：
3 科学计算的基本流程：
【案，Matlab的研究方法主要关注在算法的层面，但是，Matlab在数据的采集兼容性和输出结果的兼容性有了很大的提高，尤其是，可以输出脱离Matlab环境的可执行文件和可以输出只包括算法逻辑的动态库文件，这两点都是十分实用和必要的关键点】
4 应用场景：
【包括，机器人大赛，宝马的自动泊车系统】
4.1 图像处理和计算机视觉任务：
4.1.1 城市交通系统的需求：
【举例，城市的交通系统。需要识别人和车辆，需要识别人流车流】
4.1.2 面临的问题：
【案，阳光始终是一个问题。数据的处理需要鲁棒性，也需要按时处理好速度的问题，然后，要针对不同的场景，进行不同的算法设计然后，应用和训练数据，产生模型】
5 MATLAB 能做什么：
【案，Matlab 比较擅长数据的处理，而且，Matlab的数据输出部分也很完善。让他能够导出数据，也可以生成C的处理代码】
6 Matlab的主要的两个产品的介绍：
【案，CVST工具里面，添加了很多机器视觉的相关算法，包括，特征检测和匹配的算法。而且，他有一个重要的对象概念，工具箱里面很多功能通过System object来实现,该对象的处理思想就是面向对象的思想，同时，他可以生成C++的代码。
7 举例：
7.1 边缘检测和分割
任务，读取细胞，并把细胞的编译标记出来：
【案，
- imshow读入图像，并显示：
- 对图像进行分块处理，定义块的大小：
- 然后，用blockproc这个函数进行块处理，该函数具备并行处理功能，同时可以避免内存复用
- 分割算法在 mySegmentation里面【具体介绍看下一节】
- edge 利用索伯算子sobel进行边缘检测，该函数返回的是一个二值的图像
- 然后，对二值图像进行边缘处理，主要用到了数学中的形态学算法，例如膨胀，腐蚀,填充等，对检测的编译进行优化。
】
【mySegmentation 分割函数
【案，这里细胞边缘被检测并标记出来】
7.2 基于特征的匹准 - 一个简单的配准的例子：
图像配准在遥感，医学，视频监控里面有应用。下图，所示，为图像配准的基本流程：
【在相同的位置，拍摄了两张 的办公楼，但是，分别拍摄了左边红色，右边蓝色两个半边的图像，然后，我们通过图像配准把两个图像合并起来】 本例，想将两个图像进行匹准。
7.2.1 显示出来的图像：
7.2.2 用角点算法读取图像的特征：
【vision.CornerDetector】就是System object,是图像的角点检测机制。
Vision 是一个package,而CornerDetector是一个类，他们一起组成了一个系统对象：
运行效果如下：
下面是角点算法的比较：
7.2.3 以特征点为中心，提取9*9的矩形区域：
【然后，我们用extractFeatures来提取特征】
7.2.4 特征匹配：
用matchFeature来做特征匹配，然后， 查看最接近的前10个特征：
7.2.5，将角点显示在原来的图形中，并分析他们的相对位置：
红色、绿色为角点在图形中的位置，黄色线为两个图像匹配的链接结果。
【刚才，我们通过角点的方法，找了很多角点，然后，用匹配的算法，将两个图像中角点比较接近的9*9的图像块进行一一对应的关系分析，下图，红色和绿色分布为两个图像中角点块的中心位置，而黄色的线为最相关的两个角点的关联线】
这里有可见的错误的匹配。
【错误的匹配的重要的特点是距离比较大】
7.2.6 计算匹配点之间的距离关系：
【案，现在我们把匹配点之间的举例的x,y的绝对值差在上面的坐标上表示出来，很显然，那些分离出去的点，在Y轴上的距离本来应该是很接近的，现在这些距离很大的点显然是错误的匹配的点】
7.2.7 通过设定阈值去掉不匹配的点：
通过设定一个30的阈值，来去掉在Y方向上面的错误匹配的点：
【案，然而，还是有匹配错误的问题】
7.2.8 通过随机采样移植性算法RANSAC +仿射、影射算法：RANSAC进一步去除匹配错误的问题：‘’
然后，我们进行图像配准：
结果如下：
这样，两幅图久配准率：
7.3 例二，一个比较复杂的带旋转的图像配准例子：
【案，和一个30度的旋转后的图，进行图像配准】
- 读取图像，
- 缩放并旋转：
3 然后，在旋转后的图像上，利用SURF算法进行角点的探测：
在每一幅图上进行角点探测，
然后，进行角点的特征匹配
匹配的点，还是有部分有问题：
4，估算角点匹配的变换错误，并利用阈值进行删除：
【准确配准的图，如上】
5 配准后，计算旋转后的图像和原图的偏转关系：
我们看的配准后，计算 图像变换情况，和我们之前设定情况比，偏差不大。
6 最后，我们把他变回去，然后，显示出来：
7.4 一个3D图像配准的例子：
这是一个双目的图像，我们如何将左右，两幅图像进行配准：
1 分别读入，左右两个图像：
2设定一下参数：
3 我们依旧用SURF，算法进行角点探测和特征匹配：
4 然后，我们用基向量空间估算法来去除错误的特征匹配：
参考：
帮助中心 - MATLAB & SimulinkSearch the knowledge base containing MathWorks documentation, code examples, and common MATLAB questions asked in the community.
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