我遇到了一个基本问题。我需要使用matlab理解和分析图像。 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），色彩图，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.考虑进一步处理的感兴趣区域。 4.？ 5.？ 6.？
但问题是我真的需要深入了解并尝试找出是否存在，假设像素的强度/正常分布强度或存在的噪声类型，我是否需要应用拉普拉斯过滤器等。
这是一个试错过程吗？ 如果我遵循基于目标的方法，比如在视网膜图像中检测视盘，我可能需要在尝试自己设计算法之前进行文献调查。 但我真的需要自己分析图像并对其进行一些思考。 请帮助我使用特定的图像分析教程。（我只能通过Google搜索找到功能描述和示例代码）
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在没有特定目标的情况下分析图像很困难，这主要是因为计算机直接使用低级细节：2D矩阵中的像素值。另一方面，人类首先看到高水平的东西：形象是汽车，或婴儿，或其他什么。
一个好的起点可能是分析图像的统计矩，平均值，标准偏差，偏度和高阶moments。这在纹理分析中尤其有用。另外，最好在本地计算这些属性（即不是获得整个图像的平均值和标准差，而是将其分解为n×n图像网格）在任何一种情况下，这都会减少处理的数据量用。或者，快速傅立叶变换将揭示图像中的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个问题，那么卷积滤波器就是可行的方法（高斯均值，中位数等等，具体取决于噪声的类型）。
大多数空间技术仅在您了解所寻找的内容时（或者您知道实际需要寻找的内容）才有用，尤其是分割和形态学技术。