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私は基本的な問題で立ち往生しています。matlabを使用して画像を理解して分析する必要があります。私が従ういくつかの手順は次のとおりです。1。画像のプロパティ（画像の種類（グレースケール/ RGB）、カラーマップ、最大ピクセル強度など）を理解する2. imhistを使用して画像のヒストグラムを調べ、特定の機能を確認する3.関心のある領域を検討するさらなる処理のために。4.？5.？6.？

しかし、問題は、私が本当に深く掘り下げて、存在するかどうかを調べる必要があるということです。ピクセル単位の強度のガシアン/正規分布、または存在するノイズの種類、ラプラシアンフィルターを適用する必要があるかどうかなどを想定します。

これは試行錯誤のプロセスですか？網膜画像で視神経乳頭を検出するなど、目標ベースのアプローチに従っている場合は、アルゴリズムを自分でデバイス化する前に、文献調査を行う必要があるかもしれません。しかし、私は本当に自分で画像を分析し、それにいくつかの考えを入れる必要があります。画像解析のための特定のチュートリアルを手伝ってください（これをグーグルで検索すると、関数の説明とサンプルコードしか見つかりませんでした）

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特定の目標を念頭に置いて画像を分析することは困難です。これは主に、コンピューターが低レベルの詳細（2Dマトリックスのピクセル値）を直接操作するためです。一方、人間は最初に物事を高いレベルで見ます。画像は車や赤ちゃんなどです。

出発点としては、画像の統計モーメント、平均、標準偏差、歪度、および高次モーメントを分析することをお勧めします。これは、特にテクスチャ分析で非常に役立ちます。さらに、これらのプロパティをローカルで計算する方がよい場合があります（つまり、画像全体の平均と標準偏差を取得する代わりに、画像のn行n列のグリッドに分割します）。いずれの場合も、これにより、処理されるデータの量が減少します。と。あるいは、高速フーリエ変換は、画像内のあらゆる種類の周期的な動作を明らかにします。周波数スペクトルの最大値は、空間領域がある種の周期的な振る舞いをしていることを示しています。ノイズが問題になる可能性があると思われる場合は、畳み込みフィルターが最適です（ノイズのタイプに応じて、ガウス平均、中央値など）。

ほとんどの空間テクニックは、何を探しているのか（または実際に何かを探す必要があることがわかっている）、特にセグメンテーションとモルフォロジーのテクニックがある場合にのみ役立ちます。

于 2013-01-02T07:11:27.480 に答える