基本概念 数字图像是由数字表示的图像，每个数字代表像素的亮度。数字图像处理分为两个主要方向：数字图像增强和数字图像分析。数字图像增强旨在将原始图像转换为更好的图像，使其更适合人类视觉或计算机分析。数字图像分析旨在从数字图像中提取特征或进行定量测量，如形状、大小、颜色等。
数字图像增强 数字图像增强涉及各种技术，包括直方图均衡化、滤波和边缘检测。直方图是数字图像亮度值的统计分布，直方图均衡化是一种技术，用于增强图像对比度。滤波技术主要包括线性滤波和非线性滤波。线性滤波将滤波器应用于图像的每个像素，计算像素值的平均值。非线性滤波在图像的局部区域中进行运算，保留像素的空间相关性。边缘检测是一种数字图像处理技术，它可以检测图像中的边缘和剪切线。
数字图像分析 数字图像分析包括特征提取、模式识别和图像分割等技术。特征提取涉及从数字图像中提取有价值的信息，以帮助对图像进行分类和识别。模式识别是一种能够从数字图像中识别特定模式的技术。图像分割是指将数字图像分成不同的区域或物体的过程。对于大多数图像，通常使用阈值分割。阈值分割是通过将整个图像分为明显的前景和背景区域来实现。
结论 在MATLAB中，有许多工具箱可以帮助您进行数字图像处理，包括图像处理工具箱、计算机视觉工具箱和深度学习工具箱等。数字图像处理技术可应用于医学影像分析、机器人、计算机辅助设计以及各种实时视频应用。同时，数字图像处理是一项前沿和不断发展的技术，通过对数字图像处理的不断深入和探索，我们可以将其应用于更广泛的领域。