matlab图像处理函数总结

matlab图像处理函数总结
matlab图像处理函数总结

1.将图像二值化

I=imread('nan.jpg');

BW=im2bw(I,0.2);//必须在0-1之间

imshow(BW)

2.灰度图像保存文件名必须为.pgm

3.将灰度图像转换为二值图像

I=imread('nan.pgm');

subplot(121);

imshow(I);

title('?-?ò?èí???')

subplot(122);

BW=dither(I);

imshow(BW);

title('×a??oóμ??t?μí???')

4.滑动邻域操作

I=imread('nan.pgm');//格式必须为.pgm,即二值图像f=@(x)max(x(:));

I2=nlfilter(I,[3,3],f);

figure,

subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(I2);

5.分离块操作

I=imread('nan.pgm');

f=@(x)uint8(round(mean2(x)*ones(size(x))));

I2=blkproc(I,[8,8],f);

figure

subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(I2);

6.图像插值

I=imread('nan.pgm');

[m,n]=size(I);

x=1:n;y=1:m;[x,y]=meshgrid(x,y);

x1=1:4:n;y1=1:4:m;[x1,y1]=meshgrid(x1,y1);

I1=interp2(x,y,I,x1,y1,'nearest');

figure,

subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(I1);

7.图像缩放

I=imread('nan.pgm');

[m,n]=size(I);

J1=imresize(I,0.08);

J2=imresize(I,8,'nearest');

J3=imresize(I,[18*m 18*n],'bilinear');

figure,

subplot(221),imshow(I);subplot(222),imshow(J1); subplot(223),imshow(J2);subplot(224),imshow(J3);

8.图像交互式剪裁

I=imread('nan.pgm');

figure,imshow(I)

I0=imcrop;

figure,imshow(I0);

9.图像参数式剪裁

I=imread('nan.pgm');

I2=imcrop(I,[150 160 150 150]); imshow(I),figure,imshow(I2)

10.离散余弦变换

RGB=imread('nannan.jpg');

I=rgb2gray(RGB);

J=dct2(I);

imshow(log(abs(J)),[])

colormap(jet(64)),colorbar figure;

J(abs(J)<10)=0;

K=idct2(J)/50;

imshow(K)

11.余弦变换压缩

I=imread('nan.pgm');

I=im2double(I);

T=dctmtx(8);

B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T); mask=[1 1 1 1 1 0 0 0

1 1 1 1 0 0 0 0

1 1 1 0 0 0 0 0

1 1 0 0 0 0 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0];

B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask);

I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T); imshow(I)

figure;

imshow(I2)

12.小波变换压缩

I=imread('nan.pgm');

subplot(221);

image(I);

colormap(map)

title('?-ê?í???');

axis square

disp('?1???°í???Xμ?′óD?');

whos('I')

[c,s]=wavedec2(I,2,'bior3.7');

cal=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);

ch1=detcoef2('h',c,s,1);

cv1=detcoef2('v',c,s,1);

cd1=detcoef2('d',c,s,1);

a1=wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1);

h1=wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1);

v1=wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1);

d1=wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1);

c1=[a1,h1;v1,d1];

subplot(222);

image(c1);

axis square;

title('·??aoóμí?μoí???μD??¢');

ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);

ca1=wcodemat(ca1,440,'mat',0);

ca1=0.5*ca1;

subplot(223);

image(ca1);

colormap(map);

axis square;

title('μúò?′??1??í???');

disp('μúò?′??1??í???μ?′óD??a£o');

whos('ca1')

ca2=appcoef2(c,s,'bior3.7',2);

ca2=wcodemat(ca2,440,'mat',0);

ca2=0.25*ca2;

subplot(224);

image(ca2);

colormap(map);

axis square;

title('μú?t′??1??í???');

disp('μú?t′??1??í???μ?′óD??a£o');

whos('ca2')

压缩前图像I的大小

Name Size Bytes Class Attributes

I 539x551 296989 uint8

第一次压缩图像的大小为:

Name Size Bytes Class Attributes ca1 277x283 627128 double

第二次压缩图像的大小为:

Name Size Bytes Class Attributes ca2 146x149 174032 double

13.小波压缩图像

A=imread('mengnan.png');

A=double(A);

Xrgb=0.2990*A(:,:,1)+0.5870*A(:,:,2)+0.1140*A(:,:,3); Nbcolor=255;

X=wcodemat(Xrgb,Nbcolor);

map=pink(Nbcolor);

image(X);

whos('A')

whos('X');

colormap(map);

colorbar;

Name Size Bytes Class Attributes A 901x1201x3 25970424 double Name Size Bytes Class Attributes

X 901x1201 8656808 double

14.图像缩放

A=imread('nannan.jpg');

B=imresize(A,0.5,'nearest');

figure,imshow(A);title('?-í???');

figure,imshow(B);title('í?????·?');

whos('A');

whos('B');

Name Size Bytes Class Attributes A 632x571x3 1082616 uint8 Name Size Bytes Class Attributes

B 316x286x3 271128 uint8

matlab图像处理实验报告

图像处理实验报告 姓名:陈琼暖 班级:07计科一班 学号:20070810104

目录: 实验一:灰度图像处理 (3) 实验二:灰度图像增强 (5) 实验三:二值图像处理 (8) 实验四:图像变换 (13) 大实验:车牌检测 (15)

实验一:灰度图像处理题目:直方图与灰度均衡 基本要求: (1) BMP灰度图像读取、显示、保存; (2)编程实现得出灰度图像的直方图; (3)实现灰度均衡算法. 实验过程: 1、BMP灰度图像读取、显示、保存; ?图像的读写与显示操作:用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕:imshow( ) 。 ?

2、编程实现得出灰度图像的直方图; 3、实现灰度均衡算法; ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像,imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像,imhist使用两bins。 实验总结: Matlab 语言是一种简洁,可读性较强的高效率编程软件,通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰,均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。

实验二:灰度图像增强 题目:图像平滑与锐化 基本要求: (1)使用邻域平均法实现平滑运算; (2)使用中值滤波实现平滑运算; (3)使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程: 1、 使用邻域平均法实现平滑运算; 步骤:对图像添加噪声,对带噪声的图像数据进行平滑处理; ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)

(完整版)MATLAB常用函数大全

一、MATLAB常用的基本数学函数 abs(x):纯量的绝对值或向量的长度 angle(z):复数z的相角(Phase angle) sqrt(x):开平方 real(z):复数z的实部 imag(z):复数z的虚部 conj(z):复数z的共轭复数 round(x):四舍五入至最近整数 fix(x):无论正负,舍去小数至最近整数 floor(x):地板函数,即舍去正小数至最近整数ceil(x):天花板函数,即加入正小数至最近整数rat(x):将实数x化为分数表示 rats(x):将实数x化为多项分数展开 sign(x):符号函数(Signum function)。 当x<0时,sign(x)=-1; 当x=0时,sign(x)=0; 当x>0时,sign(x)=1。 rem(x,y):求x除以y的馀数 gcd(x,y):整数x和y的最大公因数 lcm(x,y):整数x和y的最小公倍数 exp(x):自然指数 pow2(x):2的指数 log(x):以e为底的对数,即自然对数或 log2(x):以2为底的对数 log10(x):以10为底的对数 二、MATLAB常用的三角函数 sin(x):正弦函数 cos(x):余弦函数

tan(x):正切函数 asin(x):反正弦函数 acos(x):反馀弦函数 atan(x):反正切函数 atan2(x,y):四象限的反正切函数 sinh(x):超越正弦函数 cosh(x):超越馀弦函数 tanh(x):超越正切函数 asinh(x):反超越正弦函数 acosh(x):反超越馀弦函数 atanh(x):反超越正切函数 三、适用於向量的常用函数有: min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序(Sorting)length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏(Euclidean)长度sum(x): 向量x的元素总和 prod(x): 向量x的元素总乘积 cumsum(x): 向量x的累计元素总和cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积 dot(x, y): 向量x和y的内积 cross(x, y): 向量x和y的外积 四、MATLAB的永久常数

基于MATLAB图像处理报告.docx

基于M A T L A B图像处理报告一、设计题目 图片叠加。 二、设计要求 将一幅礼花图片和一幅夜景图片做叠加运算,使达到烟花夜景的美图效果。 三、设计方案 3.1、设计思路 利用matlab强大的图像处理功能,通过编写程序,实现对两幅图片的像素进行线性运算,利用灰度变换的算法使图片达到预期的效果。 3.2、软件介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB 也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户直接进行下载就可以用。

MATLAB常用函数

MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。 开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。 Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱

(完整版)matlab函数大全(非常实用)

信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律压缩/扩张 dpcmdeco DPCM(差分脉冲编码调制)解码dpcmenco DPCM编码 dpcmopt 优化DPCM参数 lloyds Lloyd法则优化量化器参数 quantiz 给出量化后的级和输出值 误差控制编码 bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码 cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式 decode 分组码解码器 encode 分组码编码器 gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离 hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表 vitdec 用Viterbi法则解卷积码 (误差控制编码的低级函数) bchdeco BCH解码器 bchenco BCH编码器 rsdeco Reed-Solomon解码器 rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码 rsenco Reed-Solomon编码器 rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码 调制与解调

MATLAB课程设计-图像处理完整版

MATLAB课程设计 设计题目:应用图像处理 班级: 学号: 姓名: 指导老师: 设计时间:2013年4月8号-4月14号

摘要 21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。图像处理,是用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。所谓数字图像处理[7]就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。 关键词:DCT变换;图像压缩;真色彩增强;平滑;锐化;直方图均衡; 灰度变换;滤波;M文件的使用 目录 摘要………………………………………………………………I 1 概述……………………………………………………………II 2 课程设计任务及要求...............................III 2.1.1设计任务 2.1.2设计要求 3 系统设计原理 (Ⅳ)

3.1 DCT图像压缩原理 3.2 真彩色增强 3.2.1平滑 3.2.2锐化 3.3 灰度变换(直方图均衡化) 3.4 图像滤波 3.4.1中值滤波器 3.4.2维纳滤波器 4 程序代码及实验结果与分析 (Ⅵ) 4.1 DCT图像压缩 4.1.1程序代码 4.1.2实验结果 4.1.3结果分析 4.2 真彩色增强 4.2.1平滑程序代码 4.2.2实验结果 4.2.3结果分析 4.2.4锐化程序代码 4.2.5实验结果 4.2.6结果分析 4.3 灰度变换(直方图均衡化) 4.3.1程序代码

matlab 常用函数汇总

matlab 常用函数汇总 编程2008-07-10 21:45:20 阅读46 评论0 字号:大中小订阅matlab常用函数 图形注释 Title 图形标题 Xlabel X轴标记 Ylabel Y轴标记 Text 文本注释 Gtext 用鼠标放置文本 Grid 网格线 MATLAB编程语言 Function 增加新的函数 Eval 执行由MA TLAB表达式构成的字串 Feval 执行由字串指定的函数 Global 定义全局变量 程序控制流 If 条件执行语句 Else 与if命令配合使用 Elseif 与if命令配合使用 End For,while和if语句的结束 For 重复执行指定次数(循环) While 重复执行不定次数(循环) Break 终止循环的执行 Return 返回引用的函数 Error 显示信息并终止函数的执行 交互输入 Input 提示用户输入 Keyboard 像底稿文件一样使用键盘输入 Menu 产生由用户输入选择的菜单 Pause 等待用户响应 Uimenu 建立用户界面菜单 Uicontrol 建立用户界面控制 一般字符串函数 Strings MATLAB中有关字符串函数的说明 Abs 变字符串为数值 Setstr 变数值为字符串 Isstr 当变量为字符串时其值为真 Blanks 空串 Deblank 删除尾部的空串 Str2mat 从各个字符串中形成文本矩阵 Eval 执行由MA TLAB表达式组成的串 字符串比较 Strcmp , , , 比较字符串 Findstr 在一字符串中查找另一个子串

Upper 变字符串为大写 Lower 变字符串为小写 Isletter 当变量为字母时,其值为真 Isspace 当变量为空白字符时,其值为真 字符串与数值之间变换 Num2str 变数值为字符串 Int2str 变整数为字符串 Str2num 变字符串为数值 Sprintf 变数值为格式控制下的字符串 Sscanf 变字符串为格式控制下的数值 十进制与十六进制数之间变换 Hex2num 变十六进制为IEEE标准下的浮点数Hex2dec 变十六制数为十进制数 Dec2hex 变十进制数为十六进制数 建模 Append 追加系统动态特性 Augstate 变量状态作为输出 Blkbuild 从方框图中构造状态空间系统Cloop 系统的闭环 Connect 方框图建模 Conv 两个多项式的卷积 Destim 从增益矩阵中形成离散状态估计器Dreg 从增益矩阵中形成离散控制器和估计器Drmodel 产生随机离散模型 Estim 从增益矩阵中形成连续状态估计器Feedback 反馈系统连接 Ord2 产生二阶系统的A、B、C、D Pade 时延的Pade近似 Parallel 并行系统连接 Reg 从增益矩阵中形成连续控制器和估计器Rmodel 产生随机连续模型 Series 串行系统连接 Ssdelete 从模型中删除输入、输出或状态ssselect 从大系统中选择子系统 模型变换 C2d 变连续系统为离散系统 C2dm 利用指定方法变连续为离散系统 C2dt 带一延时变连续为离散系统 D2c 变离散为连续系统 D2cm 利用指定方法变离散为连续系统 Poly 变根值表示为多项式表示 Residue 部分分式展开 Ss2tf 变状态空间表示为传递函数表示 Ss2zp 变状态空间表示为零极点表示

matlab图像处理小结

1.function [center, r] = solve_circle(pt1, pt2, pt3) 2.%Effect: solve the circle which across points 'pt1', 'pt2' and 'pt3' 3.%Inputs: 4.%pt1, pt2, pt3: [x, y] 5.%center: the circle center [x0; y0] 6.%r: the radius of the circle 7.%Author: Su dongcai at 2012/1/2 8. A = zeros(2, 2); B = zeros(2, 1); 9.[A(1, :), B(1)] = circle2line(pt1, pt2); 10.[A(2, :), B(2)] = circle2line(pt2, pt3); 11.center = A\B; 12.r = norm(pt1' - center); 13. 14.function [A, B] = circle2line(pt1, pt2) 15.%Effect: cast 2 circles equation into 1 linear equation: 16.%(a-x1)^2 + (b-y1)^2 = r^2 | 17.% |==> 2(x1-x2)a + 2(y1-y2)b = (x1^2 + y1^2) - (y2^2 + y2^2) 18.%(a-x2)^2 + (b-y2)^2 = r^2 | 19.%Inputs: 20.%pt1, pt2: [x1, y1], [x2, y2] 21.%Outputs: 22.%A: 2[x1-x2, y1-y2] 23.%B: (x1^2 + y1^2) - (x2^2 + y2^2) 24.%Author: Su dongcai at 2012/1/2 25.A = 2*(pt1 - pt2); 26.B = norm(pt1)^2 - norm(pt2)^2; close all;clear;clc; >> i=imread('rice.png'); %>> imshow(i); >> background=imopen(i,strel('disk',15)); >> i2=imsubtract(i,background); %>> figure,imshow(i2); >> i3=imadjust(i2,stretchlim(i2),[0 1]); %>> figure,imshow(i3); >> level=graythresh(i3); >> bw=im2bw(i3,level); %>> figure,imshow(bw); >> [labeled,numobjects]=bwlabel(bw,4); graindata=regionprops(labeled,'all');

matlab最常用函数

1、 基本形式 >> y=[0 0.58 0.70 0.95 0.83 0.25]; >> plot(y) 生成的图形是以序号为横坐标、数组y的数值为纵坐标画出的折线。 >> x=linspace(0,2*pi,30); % 生成一组线性等距的数值 >> y=sin(x); >> plot(x,y) 生成的图形是上30个点连成的光滑的正弦曲线。 多重线 在同一个画面上可以画许多条曲线,只需多给出几个数组,例如 >> x=0:pi/15:2*pi; >> y1=sin(x); >> y2=cos(x); >> plot(x,y1,x,y2) 则可以画出多重线。另一种画法是利用hold命令。在已经画好的图形上,若设置hold on,MATLA将把新的plot命令产生的图形画在原来的图形上。而命令hold off 将结束这个过程。例如: >> x=linspace(0,2*pi,30); y=sin(x); plot(x,y) >> hold on >> z=cos(x); plot(x,z) >> hold off 线型和颜色 MATLAB对曲线的线型和颜色有许多选择,标注的方法是在每一对数组后加一个字符串参数,说明如下: 线型线方式:- 实线:点线-. 虚点线- - 波折线。 线型点方式: . 圆点+加号* 星号x x形o 小圆

颜色:y黄;r红;g绿;b蓝;w白;k黑;m紫;c青. 以下面的例子说明用法: >> x=0:pi/15:2*pi; >> y1=sin(x); y2=cos(x); >> plot(x,y1,’b:+’,x,y2,’g-.*’) 网格和标记 在一个图形上可以加网格、标题、x轴标记、y轴标记,用下列命令完成这些工作。 >> x=linspace(0,2*pi,30); y=sin(x); z=cos(x); >> plot(x,y,x,z) >> grid >> xlabel(‘Independent Variable X’) >> ylabel(‘Dependent Variables Y and Z’) >> title(‘Sine and Cosine Curves’) 也可以在图形的任何位置加上一个字符串,如用: >> text(2.5,0.7,’sinx’) 表示在坐标x=2.5, y=0.7处加上字符串sinx。更方便的是用鼠标来确定字符串的位置,方法是输入命令: >> gtext(‘sinx’) 在图形窗口十字线的交点是字符串的位置,用鼠标点一下就可以将字符串放在那里。 坐标系的控制 在缺省情况下MATLAB自动选择图形的横、纵坐标的比例,如果你对这个比例不满意,可以用axis命令控制,常用的有: axis([xmin xmax ymin ymax]) [ ]中分别给出x轴和y轴的最大值、最小值 axis equal 或axis(‘equal’) x轴和y轴的单位长度相同 axis square 或axis(‘square’) 图框呈方形

Matlab作图函数的总结与分析

高等理科教育2005年第6期(总第64期)Matlab作图函数的总结与分析+ 黄琼湘那斯尔江?吐尔逊 (tfi疆大学数学与系统科学学院,新疆乌鲁木齐830046) 摘要Matlab(MATrixLABoratory的简称)是CleverMoler博士用Fortran语言开发的科学计算工具。它已成为科学研究、工程计算、应用开发的重要工具。国外已将它作为理工科大学的必修课程,国内各大学也开始开设这门课程。Matlab有强大的作图功能,有兴趣的读者可参考文献【卜4’。本文对Matlab的作图函数进行分析和总结,以供教学参考和学生学习之用。 关键词Matlab数据可视化作图函数 中图分类号G642.0文献标识码A 一、Matl如作图函数的总结 Matlab提供了丰富的作图函数,有100个之多。在教学和学习中显得有点杂乱。我们先对它们进行总结和分类,并提炼出它们的共性和特性。 Matlab的作图函数从视角的维数上分有三类:一维作图函数、二维作图函数和三维作图函数。它们的代表分别是line、plot和plot3等函数。从类型上分大致有四类:通用作图函数(如plot函数等);专业作图函数(如contour函数、quiver函数等);动画制作函数(如movie、comet3等函数);图形修饰函数(如view等函数)。 Matlab所有的作图函数都可以通过查帮助获得它的功能和用法。这里我们把作图函数按类型分类,列出一些主要和常用的作图函数(见表1),以抓住重点。 作图函数虽然功能不同,但它们的调用格式是一致的。我们用GraphF来表示一般的作图函数,它们的调用格式如下: 1.GraphF(X,Y,S) 这是一、二维函数的作图格式。x和Y表示图形的数据点,s表示图形修饰参数组(可以缺省)。当x,Y都是顶点坐标时,GraphF(X,Y,S)画出以x,Y为端点,s为参数的线;当x是一组顶点坐标,而Y对应于X的函数值时,GraphF(X,Y,S)画出函数Y的二维图形。 2.GraphF(X,Y,Z,S) 这是三维函数的作图格式。z是x和Y的函数。x,Y以二维坐标形式表示函数值z的作图区域D,s表示图形修饰参数组(可以缺省)。GraphF(x,Y,Z,S)画出定义域为D的函数z的三维图形。 值得注意的是,Matlab的作图函数总是描绘数据点(X,Y)(在平面上)或(x,Y,z)(在空间中)的图形。前者视为Y的函数,而后者视为z的函数。函数GraphF在作图前数据点必须事先给定,在作图时函数GraphF将各数据点用光滑的曲线连接成图形。另外,X,Y,Z还 ÷收稿日期2004—02—19 资助项目新疆大学校基金“应用软件程序设计”重点课程建设项目资助 作者简介黄琼湘(1958)男,湖南衡阳人,教授,主要从事组合数学与图论、计算机算法研究

matlab函数名称总结

一、常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。!dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节。 3、功能键: 功能键快捷键说明 方向上键Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键Ctrl+B 光标向后移一个字符 方向右键Ctrl+F 光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移一个字符 home Ctrl+A 光标移到行首 End Ctrl+E 光标移到行尾 Esc Ctrl+U 清除一行 Del Ctrl+D 清除光标所在的字符 Backspace Ctrl+H 删除光标前一个字符 Ctrl+K 删除到行尾 Ctrl+C 中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容,但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符: +:加,-:减, *:乘, /:除,\:左除 ^:幂,':复数的共轭转置,():制定运算顺序。 2、常用函数表: sin( ) 正弦(变量为弧度) Cot( ) 余切(变量为弧度) sind( ) 正弦(变量为度数) Cotd( ) 余切(变量为度数) asin( ) 反正弦(返回弧度) acot( ) 反余切(返回弧度) Asind( ) 反正弦(返回度数) acotd( ) 反余切(返回度数) cos( ) 余弦(变量为弧度) exp( ) 指数 cosd( ) 余弦(变量为度数) log( ) 对数 acos( ) 余正弦(返回弧度) log10( ) 以10为底对数 acosd( ) 余正弦(返回度数) sqrt( ) 开方 tan( ) 正切(变量为弧度) realsqrt( ) 返回非负根 tand( ) 正切(变量为度数) abs( ) 取绝对值 atan( ) 反正切(返回弧度) angle( ) 返回复数的相位角

matlab图像处理综合实验实验报告

《数字图像处理》 实验报告 学院: 专业: 班级: 姓名: 学号:

实验一 实验名称:图像增强 实验目的:1.熟悉图像在Matlab下的读入,输出及显示; 2.熟悉直方图均衡化; 3.熟悉图像的线性指数等; 4.熟悉图像的算术运算及几何变换. 实验仪器:计算机,Matlab软件 实验原理: 图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外,还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息,以便更好地利用图像。图像增强分频域处理和空间域处理,这里主要用空间域的方法进行增强。空间域的增强主要有:灰度变换和图像的空间滤波。 图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图,是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律,均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。 实验内容如下: I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理 subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像 title('灰度图像') %在原始图像中加标题 subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') 0100200

I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I); theta = 30; K = imrotate(I,theta); subplot(1,2,2),imshow(K) 对数运算: I=imread('E:\dog.jpg'); subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理 subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J)); subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后') 指数运算: I=imread('E:\dog.jpg'); f=double(I); g=(2^2*(f-1))-1 f=uint8(f); g=uint8(g);

MATLAB常用函数

数字信号处理与MATLAB 实现 1. n1=[ns:nf]; x1=[zeros(1,n0-ns),1,zeros (1,nf-n0)]; %单位抽样序列的产生 2. subplot(2,2,4) 画2行2列的第4个图 3. stem(n,x) %输出离散序列,(plot 连续) 4. 编写子程序可调用 4.1 单位抽样序列)(0n n -δ生成函数impseq.m [x,m]=impseq(n0,ns,nf); %序列的起点为ns ,终点为nf ,在n=n0点处生成一个单位脉冲 n=[-5:5];x1=3*impseq(2,-5,5)-impseq(-4,-5,5) x1 = 0 -1 0 0 0 0 0 3 0 0 0 n=[-5:5];x1=3*impseq(2,-4,5)-impseq(-4,-5,4) %起点到终点长度要一致 x1 = 0 -1 0 0 0 0 3 0 0 0 4.2 单位阶跃序列)(0n n u -生成函数stepseq.m [x,n]=stepseq(no,ns,nf) %序列的起点为ns ,终点为nf ,在n=n0点处生成一个单位阶跃 4.3 两个信号相加的生成函数sigadd.m [y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2) 4.4 两个信号相乘的生成函数sigmult.m [y,n]=sigmult(x1,n1,x2,n2) 4.5 序列移位y(n)=x(n-n0)的生成函数sigshift.m [y,n]=sigshift(x,m,n0) 4.6 序列翻褶y(n)=x(-n)的生成函数sigfold.m [y,n]=sigfold(x,n) 4.7 evenodd.m 函数可以将任一给定的序列x(n)分解为xe(n)和xo(n)两部分 [xe,xo,m]=evenodd(x,n) 4.8 序列从负值开始的卷积conv_m, conv 默认从0开始 function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh) 有{x(n):nx1≤n ≤nx2},{h(n):nh1≤n ≤nh2}, 卷积结果序列为 {y(n):nx1+nh1≤n ≤nx2+nh2} 例. 设1132)(-++=z z z X ,1225342)(-+++=z z z z X ,求)()()(21z X z X z Y += 程序: x1=[1,2,3];n1=-1:1; x2=[2,4,3,5];n2=-2:1; [y,n]=conv_m(x1,n1,x2,n2)

MATLAB图像处理简介

MATLAB图像处理基础?MATLAB语言的特点: MATLAB图像处理基础 ?典型桌面: 2 MATLAB图像处理基础 ?一. 读取图像:将图像rose-orginal.tif读入图像数组f >> f = imread('.\rose-original.tif'); ?显示图像大小信息: >> size(f) ans = 1024 1024 或者将大小信息赋给变量 ?或者将大小信息赋给变量: >> [M, N] = size(f); ?whos显示更为详细的信息: >> whos f Name Size Bytes Class f 1024x1024 1048576 uint8 array Grand total is 1048576 elements using 1048576 bytes 3 MATLAB图像处理基础 ?二. 显示图像: >> imshow(f) ?指定显示的灰度范围 >> figure, imshow(f, [100 200]) ?情况下显示图像的整个 动态范围: >> figure, imshow(f, [ ]) 4 MATLAB图像处理基础 ?直接显示: >> imshow(h)?改善动态范围: >> imshow(h, [ ]) 利用imshow改善图像动态范围(设图像已被读入到h): 5 MATLAB图像处理基础 ?以交互方式显示像素值: >> pixval ?利用pixval显示像素之间 距离:按下鼠标左键并拖 动 6

MATLAB图像处理基础 ?三. 将图像写入磁盘: >> imwrite(f, 'rose.jpg') ?对于JPEG压缩格式,可指定质量因子: >> imwrite(f, 'rose.jpg', 'quality', 25) 7 quality = 100quality = 50quality = 5 MATLAB图像处理基础?显示图像信息: >> imfinfo rose.jpg MATLAB图像处理基础?计算压缩率:将图像信息存储在结构变量中以方 MATLAB图像处理基础?四. MATLAB中的数据类型: MATLAB图像处理基础?五. MATLAB中的图像类型: MATLAB图像处理基础 ?六. 图像类型的相互转换:下表中的函数在图像类型转换中会进行必要的数据比例变换。 12 >> f = [-0.5 0.5;0.75 1.5] f = -0.5000 0.5000 0.7500 1.5000 >> g = im2uint8(f) g = 0 128 191 255 im2unit8将输入double类型数据中小于0的 数转换为0,大于1的数转换为255,其余数 据乘以255再四舍五入到最近整数。

Matlab中常见数学函数的使用

给自己看的----Matlab的内部常数(转) 2008/06/19 14:01[Ctrl C/V--学校 ] MATLAB基本知识 Matlab的内部常数 pi 圆周率 exp(1) 自然对数的底数e i 或j 虚数单位 Inf或inf 无穷大 Matlab的常用内部数学函数

我们也可在matlab中调用maple的命令进行多项式的运算,调用格式如下: maple(’maple中多项式的运算命令’) 如何用matlab进行分式运算 发现matlab只有一条处理分式问题的命令,其使用格式如下: [n,d]=numden(f)把符号表达式f化简为有理形式,其中分子和分母的系数为整数且分子分母不含公约项,返回结果n为分子,d为分母。注意:f必须为符号表达式 不过我们可以调用maple的命令,调用方法如下: maple(’denom(f)’)提取分式f的分母 maple(’numer(f)’)提取分式f的分子 maple(’normal(f)’ ) 把分式f的分子与分母约分成最简形式 maple(’expand(f)’) 把分式f的分子展开,分母不变且被看成单项。 maple(’factor(f)’) 把分式f的分母和分子因式分解,并进行约分。 如何用Matlab进行因式分解 syms 表达式中包含的变量factor(表达式) 如何用Matlab展开 syms 表达式中包含的变量expand(表达式) 如何用Matlab进行化简 syms 表达式中包含的变量simplify(表达式) 如何用Matlab合并同类项 syms 表达式中包含的变量collect(表达式,指定的变量) 如何用Matlab进行数学式的转换 调用Maple中数学式的转换命令,调用格式如下: maple(‘Maple的数学式转换命令’) 即:maple(‘convert(表达式,form)’)将表达式转换成form的表示方式 maple(‘convert(表达式,form, x)’)指定变量为x,将依赖于变量x的函数转换成form的表示方式(此指令仅对form为exp与sincos的转换式有用) 如何用Matlab进行变量替换 syms 表达式和代换式中包含的所有变量subs(表达式,要替换的变量或式子,代换式) 如何用matlab进行复数运算 a+b*i 或 a +b*j表示复数a+bi 或a+bj real(z)求复数z的实部 imag(z)求复数z的虚部 abs(z)求复数z的模 angle(z)求复数z的辐角, conj(z)求复数z的共轭复数 exp(z)复数的指数函数,表示e^z 如何在matlab中表示集合 [a, b, c,…] 表示由a, b, c,…组成的集合(注意:元素之间也可用空格隔开) unique(A) 表示集合A的最小等效集合(每个元素只出现一次) 也可调用maple的命令,格式如下: maple('{a, b, c,…}')表示由a, b, c,…组成的集合 下列命令可以生成特殊的集合: maple(‘{seq(f(i),i=n..m)}’)生成集合{f(n), f(n+1), f(n+2), … , f(m)} 如何用Matlab求集合的交集、并集、差集和补集

MATLAB函数大全(MATLAB函数总集,史上最全)

MATLAB函数大全 代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:https://www.360docs.net/doc/4d17047489.html,/ 信誉至上,服务第一 A a abs 绝对值、模、字符的ASCII码值 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 align 启动图形对象几何位置排列工具 all 所有元素非零为真 angle 相角 ans 表达式计算结果的缺省变量名 any 所有元素非全零为真 area 面域图 argnames 函数M文件宗量名 asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 assignin 向变量赋值 atan 反正切 atan2 四象限反正切 atanh 反双曲正切 autumn 红黄调秋色图阵 axes 创建轴对象的低层指令 axis 控制轴刻度和风格的高层指令 B b bar 二维直方图 bar3 三维直方图 bar3h 三维水平直方图 barh 二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制

bin2dec 二进制转换为十进制 blanks 创建空格串 代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址:https://www.360docs.net/doc/4d17047489.html,/ 信誉至上,服务第一 bone 蓝色调黑白色图阵 box 框状坐标轴 break while 或for 环中断指令 brighten 亮度控制 C c capture (3版以前)捕获当前图形 cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph 直角坐标变为球坐标 cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具 cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵 ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组 celldisp 显示元胞数组内容 cellplot 元胞数组内部结构图示 char 把数值、符号、内联类转换为字符对象 chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数 chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel 等位线标识 cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵

MatLab常见函数和运算符号解读

MatLab常见函数和运算符号 基本运算 convhull :凸壳函数 cumprod :累计积 cumsum :累计和 cumtrapz :累计梯形数值积分 delaunay :Delaunay三角化 dsearch :求最近点(这是两个有趣的函数 factor :质数分解inpolygon :搜索多边形内的点 max :最大元素 mean :平均值 median :数组的中间值 min :最小值 perms :向量所有排列组成矩阵 polyarea :多边形的面积 primes :生成质数列表 prod :数组元素积 sort :元素按升序排列 sortrows :将行按升序排列

std :标准差 sum :元素和 trapz :梯形数值积分 tsearch :搜索Delaunay三角形var :方差 voronoi :Voronoi图 del2 :Laplacian离散 diff :差分和近似微分gradient:数值梯度 corrcoef :相关系数 cov :协方差矩阵 xcorr :互相关系数 xcov :互协方差矩阵 xcorr2 :二维互相关 conv :卷积和多项式相乘conv2 :二维卷积 deconv :反卷积 filter :滤波 filter2 :二维数字滤波

傅立叶变换 abs :绝对值和模 angle :相角 cplxpair :按复共扼把复数分类 fft :一维快速傅立叶变换 fft2 :二维快速傅立叶变换 fftshit :将快速傅立叶变换的DC分量移到谱中央ifft :以为逆快速傅立叶变换 ifft2 :二维逆快速傅立叶变换 ifftn :多维逆快速傅立叶变换 ifftshift :逆fft平移 nextpow2 :最相邻的2的幂 unwrap :修正相角 cross :向量叉积 intersect:集合交集 ismember :是否集合中元素 setdiff :集合差集 setxor :集合异或(不在交集中的元素 union :两个集合的并

MATLAB图像处理基本知识

MA TLAB图像处理基本知识 MA TLAB基本的使用方法 1. 读取图像:用imread函数读取图像文件,文件格式可以是TIFF、JPEG、GIF、BMP、PNG等。比如 2. >>f = imread('chestxray.jpg'); 读进来的图像数据被保存在变量f中。尾部的分号用来抑制输出。如果图片是彩色的,可以用rgb2gray转换成灰度图: >> f = rgb2gray(f); 然后可以用size函数看图像的大小 >>size(f) 如果f是灰度图像,则可以用下面的命令把这个图像的大小赋给变量M和N >>[M, N] = size(f); 用whos命令查看变量的属性 >>whos f 3. 显示图像:用imshow显示图像 4. imshow(f, G) 其中f是图像矩阵,G是像素的灰度级,G可以省略。比如 >>imshow(f, [100 200]) 图像上所有小于等于100的数值都会显示成黑色,所有大于等于200的数值都会显示成白色。pixval命令可以用来查看图像上光标所指位置的像素值。 pixval 例如 >> f = imread('rose_512.tif'); >>whos f >>imshow(f) 如果要同时显示两幅图像,可以用figure命令,比如 >>figure, imshow(g) 用逗号可以分割一行中的多个命令。imshow的第二个参数用一个空的中括号: >>imshow(h, []) 可以使动态范围比较窄的图像显示更清楚。 5. 写图像。用imwrite写图像 6. imwrite(f, 'filename') 文件名必须包括指明格式的扩展名。也可以增加第三个参数,显式指明文件的格式。比如>>imwrite(f, 'patient10_run1.tif', 'tif') 也可以写成 >>imwrite(f, 'patient10_run1.tif') 还可以有其他参数,比如jepg图像还有质量参数: >>imwrite(f, 'filename.jpg', 'quality', q) q是0到100之间的一个整数。对比不同质量的图像效果。用imfinfo命令可以查看一个图像的格式信息,比如 >>imfinfo bubbles25.jpg 可以把图像信息保存到变量中

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