MATLAB图像处理培训课程大纲
适合人群：
图像处理工程师、算法研究员、数据分析师。
MATLAB开发者希望拓展图像处理领域技能。
高校电子、计算机、生物医学工程相关专业学生。
一、培训目标与收益
目标：
1.掌握核心技能：深入理解MATLAB图像处理工具包功能，熟练运用图像增强、分割、特征提取等算法解决实际问题。
2.实战应用能力：能够独立完成图像处理系统的设计与开发，覆盖医学影像、工业检测、遥感分析等领域。
3.跨学科融合：结合深度学习、优化算法等技术，拓展图像处理在AI、自动化控制等场景的应用。
收益：
1.提升开发效率：利用MATLAB的矩阵运算优势与预置函数库，快速实现复杂图像处理任务。
2.降低技术门槛：无需从零编写算法，通过工具箱与App设计器快速搭建原型系统。
3.行业认证支持：获得MathWorks官方认可的MATLAB图像处理开发能力，增强职场竞争力。
二、培训内容与案例
模块1：MATLAB图像处理基础
内容：
MATLAB编程基础（矩阵操作、文件读写、数据可视化）。
Image Processing Toolbox核心函数（图像读取、显示、类型转换）。
图像基本属性（分辨率、色彩空间、直方图分析）。
案例：
医学影像预处理
遥感图像拼接
模块2：图像增强与复原
内容：
灰度变换（线性/非线性调整、直方图均衡化）。
空间域滤波（平滑、锐化、边缘增强）。
频域滤波（傅里叶变换、低通/高通滤波）。
图像去噪（中值滤波、小波变换、非局部均值去噪）。
案例：
低光照图像增强
老照片修复
模块3：图像分割与特征提取
内容：
基于阈值的分割（全局/局部阈值、Otsu算法）。
基于区域的分割（区域生长、分水岭算法）。
边缘检测（Sobel、Canny、Laplacian算子）。
形态学操作（膨胀、腐蚀、开闭运算、骨架提取）。
案例：
细胞计数
车牌字符分割
模块4：目标检测与识别
内容：
模板匹配（刚性/非刚性匹配、多尺度检测）。
特征点检测（SIFT、SURF、ORB算法）。
机器学习分类（SVM、决策树、随机森林）。
深度学习集成（预训练CNN模型迁移学习）。
案例：
工业零件缺陷检测
人脸识别系统
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