如何在matlab中分析图像？

我被困在一个基本问题上。我需要了解和分析图像使用matlab。 以下是我遵循的几个步骤： 1.了解图像属性（如图像类型（灰度/rgb）、颜色贴图、最大像素强度） 2.使用imhist研究图像直方图并检查特定特征 3.考虑感兴趣的区域进行进一步的处理。 4.5.6. ?

但问题是，我真的需要深入研究，并尝试找出是否存在，假设像素强度的高斯/正态分布或存在的噪声类型，是否需要应用拉普拉斯滤波器等

这是一个反复试验的过程吗？ 如果我采用的是基于目标的方法，比如说，检测视网膜图像中的视盘，我可能需要先做一个文献调查，然后再尝试自己设计一个算法。 但是我真的需要自己来分析这个图像，并对它进行一些思考。

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请帮助我学习图像分析的具体教程。（通过谷歌搜索，我只能找到函数说明和示例代码）

如果没有特定目标，很难分析图像，这主要是因为计算机直接处理低级细节：2D矩阵中的像素值。另一方面，人类首先看到的是高层次的事物：图像是一辆汽车，或者一个婴儿，或者其他任何东西

一个好的起点可能是分析图像的统计矩、平均值、标准偏差、偏度和更高阶。这在纹理分析中非常有用。此外，最好在局部计算这些属性（即，不获取整个图像的平均值和标准偏差，而是将其分解为n×n图像网格），在任何一种情况下，这将减少处理的数据量。或者，快速傅里叶变换将揭示图像中任何类型的周期性行为。频谱中的最大值表示空间域具有某种周期性行为。如果您认为噪声可能是一个问题，卷积滤波器是一种方法（高斯平均值、中值等，取决于噪声的类型）

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大多数空间技术只有在你知道你在寻找什么（或者你知道确实有东西要找）时才有用，特别是分割和形态学技术

我发现，在大多数情况下，你将继续你的分析基于视觉检查的图像。如果我在寻找一个大的黑色形状，我会从一些简单的阈值开始，也许会进入分割技术（区域增长，也许？）如果你在寻找某个形状的东西，也许会尝试形态学技术（侵蚀、扩张、打开、关闭）。这有帮助吗？我正在研究像素强度，并找出是否有任何模式。在这种情况下，目视检查可能没有帮助。我甚至需要在将目标/目标纳入范围之前研究图像。我认为你也可以开始关注信号处理SE站点……如果我正在寻找一种模式（模式意味着任何周期性发生的事情），傅立叶变换将是一个很好的起点。频率域中的亮点对应于空间域中的周期性事件。@natan感谢您的链接。我在找一些与图像有关的东西。谢谢你，切特。这基本上是我的想法的总结。回到伍兹和冈萨雷斯的基础！