本文介绍了如何利用计算机视觉技术，通过Matlab实现地质断层结构的图像预处理（包括灰度化、噪声去除、对比度增强）、断层识别（边缘检测、霍夫变换）以及结果可视化，从而实现自动增强和识别。提供的示例代码可作为实际应用的基础。
基于计算机视觉的地质断层结构自动增强和识别（附带Matlab代码）
概述：
地质断层结构在地质学和地质勘探中具有重要意义。为了准确地识别和分析地质断层，计算机视觉技术可以应用于图像处理和分析领域。本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现地质断层结构的自动增强和识别，并提供相应的Matlab代码。
步骤1：图像预处理
首先，我们需要对地质图像进行预处理，以增强地质断层的特征。这可以通过以下步骤完成：
- 读取地质图像：使用Matlab的imread函数读取地质图像。
- 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，可以使用Matlab的rgb2gray函数实现。
- 噪声去除：使用滤波器（如中值滤波器）来降低图像中的噪声。
- 增强对比度：使用直方图均衡化或自适应直方图均衡化技术来增强图像的对比度。
以下是一个示例代码片段，展示了如何执行上述预处理步骤：
% 步骤1：图像预处理
% 读取地质图像
image = imread
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