图像处理与机器视觉实验分析

实验介绍

本次实验主要是关于图像处理和机器视觉的基础实验。在这个实验中，我们使用了MATLAB和OpenCV等软件进行图像的处理和分析。在实验中我们学习并掌握了图像的色彩空间变换、滤波、边缘检测、形态学处理、图像分割和目标识别等技术方法。我们还在OpenCV的平台上进行了可以自动识别血液细胞的图像处理实验。

实验内容

在实验中，我们首先进行了图像的色彩空间变换实验，学习并掌握了RGB、HSV和YUV颜色空间的变换关系。随后进行了滤波实验，学习并掌握了高斯滤波和中值滤波的运用方法。紧接着进行了边缘检测实验，学习并掌握了Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子的原理和实现方法。之后我们展开了形态学处理实验，学习并掌握了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等基本方法。最后进行了图像分割和目标识别实验，在OpenCV的平台上进行自动识别血液细胞的实验。

实验结果与分析

实验结果表明，本次实验所学的图像处理与机器视觉基础技术方法是非常有效的。在色彩空间变换实验中，我们发现HSV颜色空间的变换可以更好的应用在肤色检测、相似颜色提取、图像分割等方面。滤波实验结果显示，高斯滤波和中值滤波都可以有效地去除图像噪声，提高图像的清晰度。在边缘检测实验中，Sobel算子和Canny算子在细节处理和边界检测方面效果较好。在形态学处理实验中，腐蚀和膨胀操作可用于字符分割和图像的联通性分析。在图像分割和目标识别实验中，我们发现OpenCV的平台可以有效地识别出不同类型的血液细胞。但是，在实验的具体操作过程中，我们也发现一些问题，比如在图像分割时二值化的阈值选取对分割结果影响较大、在形态学处理时结构元的选取也会影响到图像效果的好坏。