Introduktion till bildbehandling med Matlab Träningskurs

Bildgrunder och MATLAB bildbehandling

1. Introduktion till digital bildbehandling

• Förståelse för digitala bilder och pixlar
• Bildens dimensioner, upplösning och datatyper
• Introduktion till MATLAB Image Processing Toolbox
• Förståelse för arbetsflödet för grundläggande bildbehandling

2. Importering och visualisering av bilder

• Ladda in bilder i MATLAB
• Visa och inspektera bildegenskaper
• Arbeta med bildens dimensioner och datatyper
• Jämför olika bildrepresentationer

3. Arbete med färgbilder

• Förståelse för RGB-färgbilder
• Hämta individuella röda, gröna och blå kanaler
• Kombinera och manipulera färgkanaler
• Konvertera mellan färgrepresentationer

4. Gråskala- och binärbilder

• Konvertera RGB-bilder till gråskala
• Förstå intensitetsvärden
• Skapa binärbilder
• Tröskelvärdesgrunder
• Jämför gråskala- och binärrepresentationer

5. Bildmasker och intresseområden

• Förståelse för bildmasker
• Skapa logiska masker
• Tillämpa masker på bilder
• Selektera och analysera intresseområden

6. Spara och exportera bilder

• Spara bearbetade bilder
• Hantera bildformat
• Exportera resultat för ytterligare analys

Praktisk övning: Bygg en grundläggande MATLAB-flödesbild för att ladda in, inspektera, manipuler, maskera och spara en bild.

Bildförstärkning, brusreduktion, registrering och detektering av funktioner

1. Interaktiv bildanalys

• Utforska bilder interaktivt
• Inspektera pixelvärden och bildområden
• Selektera intresseområden
• Jämföra original- och bearbetade bilder

2. Bildförstärkning

• Förbättra bildsynligheten
• Justera bildintensitet
• Kontrastförstärkning
• Förbered bilder för efterföljande analys

3. Brus och bildrestaurering

• Förstå vanliga bildbrus
• Identifiera brus i bilder
• Tillämpa slätningstekniker
• Jämför olika metoder för brusreduktion
• Balansera brusreducering och bevarande av bilddetaljer

4. Bildjustering och registrering

• Förståelse för bildregistrering
• Justerar bilder med olika vyer eller positioner
• Välja lämpliga registreringsmetoder
• Evaluera justeringsprecision

5. Skapa panorama-bilder

• Kombinera överlappande bilder
• Detektera motsvarande bildfunktioner
• Justera och sammanför bilder
• Skapa en panoramavy

6. Detektering av geometriska funktioner

• Detektera raka linjer
• Detektera cirklar
• Förstå Hough-transformens koncept
• Tillämpa linje- och cirgeldetektering på praktiska bilder

Praktisk övning: Ta bort brus från en bild, justera flera bilder, skapa ett panorama och detektera geometriska funktioner.

Histogram, filtrering och bildsegmentering

1. Bildhistogram

• Förstå distributioner av bildintensitet
• Skapa och tolka histogram
• Analys av bilder baserat på histogram
• Använda histogram för att stödja val av tröskelvärde
• Jämför bildkaraktäristik med hjälp av histogram

2. 2D-bildfiltrering

• Förstå rumslig filtrering
• Grundläggande konvolvering av bilder
• Designa 2D-filterkärnor
• Tillämpa filter på bilder
• Slätning och skärpa
• Jämför olika filterrrespons

3. Kantdetektering

• Förstå bildkanter
• Gradientbaserad kantdetektering
• Detektera objektkanter
• Välja lämpliga metoder för kantdetektering
• Förbättra kantdetektering genom förbehandling

4. Objektsegmentering

• Introduktion till bildsegmentering
• Separera förgrundobjekt från bakgrunder
• Tröskelvärdesbaserad segmentering
• Intensitetsbaserad segmentering
• Evaluera segmenteringsresultat

5. Färgbaserad segmentering

• Förstå färgrymder
• Välja användbar färginformation
• Segmentera objekt baserat på färg
• Hantera variationer i belysning

6. Texturbaserad segmentering

• Förstå texturinformation
• Identifiera objekt med hjälp av texturkaraktäristik
• Kombinera texturinformation med andra segmenteringstekniker

Praktisk övning: Utveckla ett komplett segmenteringsflöde med hjälp av filtrering, kantdetektering, intensitet, färg och texturinformation.

Automatiserad bildanalys, morfologi och objektmätning

1. Batch-bildbehandling

• Förstå automatiserade bildbehandlingsflöden
• Läsa in flera bilder från en mapp
• Tillämpa samma behandlingssteg på bildsamlingar
• Spara och organisera analyse-resultat
• Bygg återanvändbara MATLAB-skript för bildanalys

2. Morfologisk bildbehandling

• Introduktion till matematisk morfologi
• Strukturerande element
• Erosion och dilatering
• Öppning och stängning
• Fylla hål och ta bort oönskade områden
• Förfinna binära segmenteringsresultat

3. Formbaserad objektsegmentering

• Identifiera objekt baserat på form
• Separera sammanhängande objekt
• Ta bort små eller oönskade objekt
• Förfinna objektkanter
• Kombinera segmentering och morfologiska teknik

4. Mätning av objektegenskaper

• Detektera individuella objekt
• Mät objekte area och omkrets
• Begränsningsrutor och tyngdpunkter
• Form- och geometrisk mätning
• Extrahera objektegenskaper för ytterligare analys

5. Kvantitativ bildanalys

• Konvertera bildbehandlingsresultat till numeriska data
• Skapa mätabeller
• Jämför objekt
• Identifiera objekt baserat på mätta egenskaper
• Exportera analysresultat

6. Bildbehandlingsflöde från början till slut

De deltagande kommer att kombinera teknikerna som lärts ut under kursen för att utveckla ett komplett arbetsflöde för bildanalys:

Bildinsamling → förbehandling → förstärkning → filtrering → segmentering → morfologisk behandling → objekt detektering → mätning → rapportering

Praktisk övning: Utveckla en automatiserad MATLAB-applikation som bearbetar en samling bilder, segmenterar objekt, extraherar formegenskaper och producerar kvantitativa resultat.

Praktiska övningar

Längst kursen kommer deltagarna att arbeta med praktiska exempel som involverar:

• Bildförstärkning och visualisering
• Analys av RGB- och gråskalbilder
• Brusreduktion
• Bildfiltrering
• Skapande av panoramavyer
• Detektering av linjer och cirklar
• Kantdetektering
• Färg- och textursegmentering
• Morfologisk behandling
• Formbaserad objektdetektering
• Objektmätning
• Automatiserad batch-behandling