我陷入了一个基本问题。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）、颜色图、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. 考虑感兴趣的区域用于进一步处理。4. ? 5. ? 6. ?
但问题是我真的需要深入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？如果我采用基于目标的方法，例如检测视网膜图像中的视盘，我可能需要先进行文献调查，然后再尝试自己设计算法。但是我真的需要自己分析图像并对其进行一些思考。请帮助我了解图像分析的具体教程。（我只能通过谷歌搜索找到功能描述和示例代码）
没有特定目标就很难分析图像，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，人类首先从高层次上看待事物：图像是汽车、婴儿或其他任何东西。
一个好的起点可能是分析图像的统计矩、均值、标准差、偏度和高阶矩。这在纹理分析中特别有用。此外，在本地计算这些属性可能会更好（即，不是获取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和。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。频谱中的最大值表明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，则可以使用卷积滤波器（高斯均值、中值等，具体取决于噪声类型）。
大多数空间技术只有在您知道要寻找什么（或者您知道实际上有一些东西要寻找）时才有用，尤其是分割和形态学技术。