matlab图像处理工具箱大全--参考
Matlab所有工具箱说明
Matlab所有工具箱说明工具箱或模块名称模块说明*MA TLAB Compiler 把MA TLAB的M文件编译成DLL文件,或EXE独立应用程序*MA TLABC/C++GraphicsLibrary MA TLABC/C++图形库*MA TLABC/C++Math Library MA TLABC/C++数学计算库*Optimization Toolbox 包含求函数零点,极值,规划等优化程序的工具箱*Partial Differential Equation Toolbox偏微分方程工具箱*Statistics Toolbox包含进行复杂统计分析所需程序的工具箱*StatisticsToolbox统计工具箱*Symbolic Math Toolbox 符号类数据的操作和运算工具箱，通过符号数学工具箱，MA TLAB 用户可以方便地将数学与符号运算纳入统一的环境当中，并且完全不丧失速度和精度DA TA Acquisition Toolbox数据采集工具箱Database Toolbox数据库工具箱Datafeed Toolbox数据流入工具箱Dials and Gauges Blockset刻度标尺模块集DSP Blockset数字信号模块集Embedded Target for Motorola HC12摩托罗拉HC12的嵌入目标Embedded Target for MotorolaMPC555摩托罗拉MPC555的嵌入目标Embedded Target for OSEK VDX OSEK VDX 嵌入目标Embedded TargetforInfineon C166 Infineon C166微控制器嵌入目标Embedded TargetforTIC6000 DSP（tm）TIC6000 DSP（tm）嵌入目标Excel Link EXCEL外链接Extended Symbolic Math 扩展符号数学，用于符号运算Filter Design Toolbox滤波器设计工具箱FilterDesign HDL Coder滤波器设计HDL 编码器，可生成HDL代码Financial Derivatives Toolbox金融系统工具箱Financial Time Series Toolbox金融时间系列工具箱Financial Toolbox金融财政工具箱Fixed-Income Toolbox固定收益证券建模和分析Fixed-Point Blockset定点模块集Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱GARCH Toolbox 单变量广义自回归条件异方差工具箱，用于对金融市场中反复无常的变化性进行分析Genetic Algorithm Direct SearchToolbox遗传算法直接搜索工具箱Image Processing Toolbox图像处理工具箱Instrument Control Toolbox仪表控制工具箱Link for Code Composer Studio编码复合工作室链接Link for ModelSim模型仿真链接Mapping Toolbox制图工具箱MA TLAB Builder for COM COM的MA TLAB 生成器MA TLAB Builder for Excel Excel的MA TLAB 生成器MA TLAB Report Generator MA TLAB报告生成器Model Predictive Control Toolbox模型预测控制工具箱Model-Based Calibration Toolbox 基于模型的标定工具箱，用于复杂动力传动系统标定的设计ModelPredictive Control Toolbox模型预测控制工具箱Mu-Analysis and Synthesis Toolbox Mu分析与合成工具箱Neural Network Toolbox神经网络工具箱Nonlinear Control Design Blockset非线性设计模块集OPC Toolbox OPC 工具箱Power System Blockset动力系统模块集Real-Time Windows Target实时Windows目标Real-Time Workshop实时工作空间Real-time Workshop Ada Coder实时工作间Ada编码器Real-Time Workshop Embedded Coder实时工作空间内置编码器Requirements Management Interface需求管理界面RF Blockset RF模块RF Toolbox RF工具箱Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱SB2SL(convert models to Simulink)模型转换成Simulink工具Signal Processing Blokset信号处理模块Signal Processing Toolbox信号处理工具箱SimPowerSystems电力电子仿真系统Simulink Accelerator加速器仿真Simulink ControlDesign控制设计仿真Simulink Fixed Point定点控制仿真Simulink ParameterEstimation参数估计仿真Simulink ReportGenerator仿真报告生成器Simulink Response Optimization仿真响应优化Simulink V erification and V alidation仿真确认和生效Spline Toolbox内含样条和插值函数的工具箱Stateflow 与Simulink配合使用, 主要用于较大型, 复杂动态系统的建模,分析,仿真Stateflow状态流Stateflow Coder状态流编码器System Identification Toolbox据时域信号进行动态系统辨别工具箱System Identification Toolbox系统辨识工具箱Video and Image Processing Blockset视频和图像处理模块VirtualReality Toolbox虚拟现实工具箱Wavelet Toolbox小波工具箱xPC Target xPC对象xPC Target Embedded Option xPC对象内置属性。
matlab各种应用工具箱参考
2021/3/10
讲解：XX
11
二、通用工具箱
• Matlab主工具箱
• 前面课程所介绍的数值计算、符号运算、 绘图以及句柄绘图都是matlab主工具箱 的内容，是matlab的基本部分，也是我 们课程的重点。
• Matlab主工具箱位于：
c:\matlab\toolbox\matlab
• matlab主工具箱是任何版本的matlab都
simulink 的一般结构：
输入
系统
输出
2021/3/10
讲解：XX
27
仿真原理
• 当在框图视窗中进行仿真的同时，matlab 实际上是运行保存于simulink内存中s函数 的映象文件，而不是解释运行该m文件。
• s函数并不是标准m文件，它m文件的一种 特殊形式。
结构图创建方法
• 一个动态系统的创建过程，就是一个方框 图的绘制过程
rose - Angle histogram plot.
compass - Compass plot.
feather - Feather plot.
fplot - Plot function.
comet - Comet-like trajectory.
2021/3/10
讲解：XX
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Graph annotation. title - Graph title. xlabel - X-axis label. ylabel - Y-axis label. text - Text annotation. gtext - Mouse placement of text. grid - Grid lines.
高阶谱分析工具箱
2021/3/10
MATLAB中常用的工具箱
6.1.1MA TLAB中常用的工具箱MA TLAB中常用的工具箱有：Matlab main toolbox——matlab主工具箱Control system toolbox——控制系统工具箱Communication toolbox——通信工具箱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——图像处理工具箱Lmi contral toolbox——线性矩阵不等式工具箱Model predictive contral toolbox——模型预测控制工具箱U-Analysis ang sysnthesis toolbox——u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——偏微分奉承工具箱Robust contral toolbox——鲁棒控制工具箱Spline toolbox——样条工具箱Signal processing toolbox——信号处理工具箱Statisticst toolbox——符号数学工具箱Symulink toolbox——动态仿真工具箱System identification toolbox——系统辨识工具箱Wavele toolbox——小波工具箱6.2优化工具箱中的函数1、最小化函数2、最小二乘问题3、方程求解函数4、演示函数中型问题方法演示函数大型文体方法演示函数。
MATLAB工具箱的使用
MATLAB工具箱的使用MATLAB®是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域的数学建模、数据分析、仿真和算法开发等工作中。
为了满足不同领域的需求，MATLAB提供了许多不同的工具箱。
这些工具箱包含了各种不同领域的函数和工具，可以帮助用户更加高效地进行数据处理、模拟和算法开发等工作。
下面将介绍几个常用的MATLAB工具箱，以及它们的使用方法：1.信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：这个工具箱提供了一系列处理数字信号的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行信号滤波、功率谱估计、频谱分析、时间频率分析等操作。
该工具箱还提供了许多基本信号处理算法，如滤波器设计、卷积和相关等。
例如，用户可以使用`filtfilt(`函数对信号进行零相移滤波，以去除噪声。
2.图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：图像处理工具箱提供了一系列处理数字图像的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行图像的读取、显示、修改、增强和分析等操作。
该工具箱包含了许多常用的图像处理算法，如图像滤波、边缘检测、形态学处理和图像分割等。
例如，用户可以使用`imread(`函数读取图像，然后使用`imshow(`函数显示图像。
3.控制系统工具箱（Control System Toolbox）：这个工具箱提供了一系列用于分析和设计控制系统的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行控制系统的建模、稳定性分析、根轨迹设计和频域分析等操作。
该工具箱还提供了许多常用的控制系统设计方法，如PID控制器设计和状态空间控制器设计等。
例如，用户可以使用`tf(`函数创建传递函数模型，然后使用`step(`函数绘制系统的阶跃响应。
4.优化工具箱（Optimization Toolbox）：优化工具箱提供了一系列用于求解优化问题的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行线性规划、非线性规划和整数规划等操作。
matlab图像处理工具箱大全--参考-推荐下载
图像处理函数详解——imadjust功能：调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。
用法：J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至hige_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。
low_in以下与 high_in以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in以下的值映射到low_out，high_in以上的值映射到high_out。
它们都可以使用空的矩阵[]，默认值是[0 1]。
newmap = imadjust(map,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)调整索引色图像的调色板map。
RGB2 = imadjust(RGB1,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)对RGB图像1的红、绿、蓝调色板分别进行调整。
随着颜色矩阵的调整，每一个调色板都有唯一的映射值。
参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度值。
如果gamma小于1，映射被加权到更高的输出值。
如果gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。
如果省略了函数的参量，则gamma默认为1（线性映射）。
举例：调整灰度图像：K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);figure, imshow(K)调整RGB图像：RGB1 = imread('football.jpg');RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]);imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2)图像处理函数详解——imadd功能：实现图像相加运算。
用法：Z = imadd(X,Y)例子：I = imread('rice.png');J = imread('cameraman.tif');K = imadd(I,J,'uint16');%转换数据类型，然后将图像相加imshow(K,[])图像处理函数详解——im2uint8功能：将图像转换为8位无符号整型。
matlab toolbox类型
matlab toolbox类型Matlab Toolbox 类型Matlab 是一种强大的数值计算与科学编程工具，由于其卓越的性能和丰富的功能，被广泛应用于科学、工程和金融等领域。
为了更好地满足不同领域用户的需求，Matlab 提供了丰富的工具箱（Toolbox），包含了各种专门用于特定领域的函数和工具。
本文将介绍 Matlab Toolbox 的类型及其应用。
一、控制系统工具箱（Control System Toolbox）控制系统工具箱是 Matlab 中用于设计、分析和模拟控制系统的重要工具箱。
它包含了许多在控制工程中常用的函数和算法，如PID 控制器设计、稳定性分析、系统响应等。
控制系统工具箱的使用可以帮助工程师快速实现对控制系统的建模、仿真和优化。
二、图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）图像处理工具箱是专门用于数字图像处理的工具箱，提供了丰富的图像处理函数和算法。
它可以帮助用户实现图像的滤波、增强、分割、配准等操作，还支持图像的压缩和编码。
图像处理工具箱被广泛应用于计算机视觉、医学影像分析、遥感图像处理等领域。
三、信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）信号处理工具箱提供了丰富的信号处理函数，用于设计和分析各种类型的信号。
这些函数包括了离散傅里叶变换（DFT）、滤波器设计、频谱分析等。
信号处理工具箱在音频处理、通信系统设计、生物医学信号处理等领域具有广泛的应用。
四、机器学习工具箱（Machine Learning Toolbox）机器学习工具箱是 Matlab 中用于实现各种机器学习算法的工具箱。
它包含了常用的分类、回归、聚类、降维等算法，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
机器学习工具箱的使用使得用户能够在数据挖掘、模式识别、预测分析等任务中实现自动化的学习与决策。
五、优化工具箱（Optimization Toolbox）优化工具箱是用于解决数学最优化问题的工具箱，提供了各种优化算法和函数。
Matlab各工具箱功能简介(部分)
Matlab各工具箱功能简介(部分)Ｔoolbo某工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化1 Symbolic Math Toolbo某符号数学工具箱Symbolic Math Toolbo某? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。
您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。
另外，还可以利用符号运算表达式为 MATLAB?、Simulink? 和Simscape? 生成代码。
Symbolic Math Toolbo某包含 MuPAD? 语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。
该工具箱备有 MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。
此外，还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。
MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。
您可以采用 HTML 或 PDF 的格式分享带注释的推导。
2 Partial Differential Euqation Toolbo某偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。
它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。
你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。
功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。
你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。
3 Statistics Toolbo某统计学工具箱Statistics and Machine Learning Toolbo某提供运用统计与机器学习来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。
您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图，使用概率分布拟合数据，生成用于Monte Carlo 仿真的随机数，以及执行假设检验。
MATLAB工具箱介绍
MATLAB工具箱介绍MATLAB是一种强大的数学软件，其功能强大且灵活，可用于多种领域的数学和工程计算。
MATLAB提供了一系列的工具箱，用于扩展和增强其功能。
这些工具箱涵盖了许多领域，包括图像处理、信号处理、控制系统设计、机器学习、优化、统计分析等。
下面将对MATLAB的一些重要的工具箱进行介绍。
1. 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：该工具箱提供了大量的函数和工具，用于图像的处理和分析。
它允许用户加载、处理和保存图像，进行图像增强、滤波、分割、特征提取等操作。
此外，它还提供了各种图像处理算法，如边缘检测、图像配准、形态学处理等，可广泛应用于计算机视觉、医学影像、模式识别等领域。
2. 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：该工具箱提供了丰富的函数和工具，用于数字信号的分析、滤波、频谱分析、信号合成等。
它包含了多种信号处理技术，如离散傅立叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、滤波器设计、自适应信号处理等。
信号处理工具箱广泛应用于语音处理、音频处理、通信系统设计等领域。
3. 控制系统工具箱（Control System Toolbox）：该工具箱提供了丰富的函数和工具，用于控制系统的建模、分析和设计。
它允许用户创建传递函数、状态空间模型和分块模型，进行系统响应分析、稳定性分析、鲁棒性分析等。
控制系统工具箱还提供了多种经典和现代控制设计技术，如根轨迹法、频率响应法、状态反馈法、模糊控制等。
4. 机器学习工具箱（Machine Learning Toolbox）：该工具箱提供了丰富的函数和工具，用于机器学习和模式识别任务。
它包含许多机器学习算法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器、决策树、神经网络等。
机器学习工具箱还提供了数据预处理、特征选择和模型评估的功能，可用于数据挖掘、模式分类、预测分析等应用。
5. 优化工具箱（Optimization Toolbox）：该工具箱提供了多种优化算法和工具，用于优化问题的求解。
MATLAB图像处理工具箱.
图像处理工具箱1. 图像和图像数据缺省情况下, MA TLAB 将图像中的数据存储为双精度类型 (double, 64位浮点数,所需存储量很大; MA TLAB 还支持另一种类型无符号整型 (uint8,即图像矩阵中每个数据占用 1个字节。
在使用 MATLAB 工具箱时,一定要注意函数所要求的参数类型。
另外, uint8 与 double 两种类型数据的值域不同,编程需注意值域转换。
从 uint8到 double 的转换---------------------------------------------图像类型 MATLAB 语句---------------------------------------------索引色 B=double(A+1索引色或真彩色 B=double(A/255二值图像 B=double(A---------------------------------------------从 double 到 uint8的转换---------------------------------------------图像类型 MATLAB 语句---------------------------------------------索引色 B=uint8(round(A-1索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255二值图像 B=logical(uint8(round(A---------------------------------------------2. 图像处理工具箱所支持的图像类型2.1 真彩色图像R 、 G 、 B 三个分量表示一个像素的颜色。
如果要读取图像中 (100,50处的像素值, 可查看三元数据 (100,50,1:3。
真彩色图像可用双精度存储,亮度值范围是 [0,1];比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储,亮度值范围 [0,255]2.2 索引色图像包含两个结构,一个是调色板,另一个是图像数据矩阵。
MATLAB图像处理工具箱的使用方法
MATLAB图像处理工具箱的使用方法导言：MATLAB作为一种常用的数学软件，被广泛应用于科学研究和工程领域。
其中的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）提供了许多功能强大的工具，用于处理和分析图像数据。
本文将介绍一些常用的图像处理工具箱的使用方法，帮助读者更好地掌握这一工具箱的优势。
一、图像的读取和显示要使用MATLAB进行图像处理，首先需要将图像读入MATLAB环境中，并显示出来。
通过imread函数可以方便地读取图像文件，如下所示：img = imread('image.jpg');这将会将名为'image.jpg'的图像读入img变量中。
接下来，使用imshow函数可以将图像显示在MATLAB的图像窗口中：imshow(img);通过这种方式，我们可以直观地了解图像的内容和特征。
二、图像的灰度化和二值化在很多图像处理应用中，我们常常需要将图像转换为灰度图像或二值图像。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像：gray_img = rgb2gray(img);这将把彩色图像img转换为灰度图像gray_img。
接下来，使用im2bw函数可以将灰度图像转换为二值图像：binary_img = im2bw(gray_img);这将把灰度图像gray_img转换为二值图像binary_img。
通过灰度化和二值化的处理，我们可以更方便地进行后续的图像分析和处理。
三、图像的平滑处理图像中常常存在噪声，这会对后续的分析和处理造成一定的干扰。
为减少这种噪声的影响，可以对图像进行平滑处理。
在MATLAB中，有多种方法可以实现图像的平滑处理，其中较常用的是均值滤波和高斯滤波。
通过使用函数imgaussfilt和imfilter，可以分别实现高斯滤波和均值滤波：smooth_img = imgaussfilt(img);或者smooth_img = imfilter(img, fspecial('average', [3 3]));这些函数可以在图像中应用指定的滤波器来平滑图像，从而减少噪声的干扰。
图像处理工具箱matlab
图像处理工具箱matlab图像处理工具箱 MATLAB概要图像处理工具箱是 MATLAB 的一个强大的功能扩展，用于实现各种图像处理任务。
它提供了许多函数和工具，使用户能够轻松地处理、分析和编辑数字图像。
本文将介绍 MATLAB 图像处理工具箱的主要功能和应用。
导入和导出图像MATLAB 图像处理工具箱使用户能够方便地导入和导出各种图像格式。
用户可以使用`imread`函数从文件中读取图像数据，并使用`imwrite`函数将图像保存到文件中。
工具箱支持各种图像格式，如JPEG、PNG、BMP 等。
此外，还可以导入和导出其他常见的多维数据格式，如视频和 GIF 图像。
图像处理基础操作MATLAB 图像处理工具箱提供了一系列基本的图像处理操作，如缩放、旋转、裁剪、填充和调整颜色等。
用户可以使用`imresize`函数调整图像的大小，使用`imrotate`函数旋转图像，使用`imcrop`函数裁剪图像，使用`imfill`函数填充图像中的空白区域，使用`imadjust`函数调整图像的亮度和对比度等。
滤波和增强MATLAB 图像处理工具箱提供了多种滤波和增强技术，使用户能够改善图像的质量和视觉效果。
用户可以使用`imfilter`函数对图像应用线性和非线性滤波器，如平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。
此外，还可以使用`histeq`函数对图像进行直方图均衡化，以提高图像的对比度和清晰度。
图像分割和边缘检测MATLAB 图像处理工具箱提供了多种图像分割和边缘检测算法，使用户能够从图像中提取感兴趣的对象和边界。
用户可以使用`imsegkmeans`函数对图像进行基于 K 均值的分割，使用`imbinarize`函数将图像转换为二值图像，使用`edge`函数检测图像的边缘。
此外，还可以使用`regionprops`函数获取分割后对象的属性，如面积、周长和中心位置等。
特征提取和匹配MATLAB 图像处理工具箱支持各种特征提取和匹配算法，用于图像识别和目标跟踪。
MATLAB常用工具箱
MATLAB常用工具箱MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱.功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。
而领域型工具箱是专业性很强的。
如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。
下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析——信号编码——调制解调——滤波器和均衡器设计——通道模型——同步可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计* 状态空间和传递函数* 模型转换* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等* 根轨迹、极点配置、LQG3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析，市场灵敏度分析* 业务量分析及优化* 偏差分析* 资金流量估算* 财务报表4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理* 支持SIMULINK动态仿真* 可生成C语言源代码用于实时应用(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox* 高阶谱估计* 信号中非线性特征的检测和刻画* 延时估计* 幅值和相位重构* 阵列信号处理* 谐波重构(7)图像处理工具箱(Image Processing T oolbox)。
Matlab常用工具箱介绍
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)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System Identification Toolbox——系统辨识工具箱Wavele Toolbox——小波工具箱例如：控制系统工具箱包含如下功能：连续系统设计和离散系统设计状态空间和传递函数以及模型转换时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）频域响应（Bode图、Nyquist图）根轨迹、极点配置较为常见的matlab控制箱有：控制类：控制系统工具箱(control systems toolbox)系统识别工具箱（system identification toolbox）鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）神经网络工具箱（neural network toolbox）频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）信号处理类：信号处理工具箱（signal processing toolbox）滤波器设计工具箱（filter design toolbox）通信工具箱（communication toolbox）小波分析工具箱（wavelet toolbox）高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）其它工具箱：统计工具箱(statistics toolbox)数学符号工具箱（symbolic math toolbox）定点工具箱（fixed-point toolbox）射频工具箱（RF toolbox）1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。
MATLAB工具箱的应用实例与推荐
MATLAB工具箱的应用实例与推荐引言：作为一种常用的科学计算软件，MATLAB拥有广泛的工具箱（Toolbox），涵盖了多个领域的专业功能与算法。
本文将介绍几个常用的MATLAB工具箱的应用实例，并推荐一些适合特定需求的工具箱。
一、信号与图像处理工具箱（Signal Processing Toolbox）信号与图像处理工具箱是MATLAB中常用的一个工具箱，它提供了丰富的信号分析和处理函数，能够帮助用户进行信号预处理、滤波、频谱分析等操作。
以下是一个应用实例：实例：心电信号分析在医学领域，心电信号分析是一项重要的研究工作。
使用信号与图像处理工具箱，我们可以通过MATLAB对心电信号进行处理与分析。
首先，可以使用滤波函数对心电信号进行降噪处理，去除不相关的干扰。
接下来，可以利用频谱分析函数，对心电信号进行频域分析，以了解信号的频谱特性。
在结合其他相关算法与方法后，我们可以进一步对心电信号进行心律失常检测、心脏疾病预测等工作。
推荐工具箱：除了信号与图像处理工具箱，在特定的领域和任务中，不同的工具箱也能够提供专门的功能与算法支持。
接下来，将为一些常见的应用领域介绍适用的MATLAB工具箱。
二、控制系统工具箱（Control System Toolbox）控制系统工具箱是专门针对控制系统设计与分析的一个工具箱，它提供了丰富的线性与非线性控制系统函数。
以下是一个应用实例：实例：PID控制器设计在工业自动化过程中，PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器是一种常见的控制器类型。
使用控制系统工具箱，我们可以通过MATLAB设计与调整PID 控制器的参数。
首先，可以利用系统建模函数，对被控对象进行建模与参数估计。
接下来，可以使用PID自动调参函数，对PID控制器进行参数优化。
最后，通过对控制系统进行仿真与实时实验，可以验证与评估控制器的性能。
三、优化工具箱（Optimization Toolbox）优化工具箱提供了多种优化算法与函数，用于在数学模型中寻找最优解或近似最优解。
MATLAB图像处理工具箱
举例： [X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X)
其效果等同于： imshow(X, colormap)
举例：
[X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X) colormap(map);
其效果等同于： imshow(X, map)
12 图像数据
34
01 23
double
调色板
0 0.0627
0 0.2902 0.3820
0 0.0627
0 0.627 0.3578
uint8
0 0 1 0.627 1
索引图像的表示方法
读入一幅索引图像的语句如下： >>[X, map]=imread(‘trees.tif’); 显示一幅索引图像，可使用语句： >>imshow(X, map) 或者： >>image(X) %用系统当前的颜色表显示索引图像 >>colormap(map) %将系统当前颜色表设置为map
7.mat2gray函数
功能：将一个数据矩阵转换成一幅灰度图像。 格式：I=mat2gray(A)
I = imread('rice.png'); J = filter2(fspecial('sobel'), I); K = mat2gray(J); figure, imshow(I), figure, imshow(K)
5.ind2gray函数
功能：将索引图像转换成灰度图像。 格式：I= ind2gray(X, map)
6.ind2rgb函数
功能：将索引色图像转换成真彩色图像。 格式：RGB=ind2rgb(X, map) 例：[I,map]=imread('m83.tif');
(最新整理)第2章MATLAB图像处理工具箱
2021/7/26
6
3.从原始图像中减去背景图像 I2=imsubtract(I,background); %将背景图像background从原始图像I中减去 figure,imshow(I2)
如：颜色分量为(0,0,0)的像素将显示为黑色；颜 色分量为(1,1,1)的像素将显示为白色。
• 每一个像素的三个颜色分量都存储在数组的第三 维中。如：像素(10，5)的红、绿、篮颜色值分 别保存在元素RGB(10,5,1)、RGB(10,5,2)、 RGB(10,5,3)中。
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20
%Qm表示沿每个颜色轴反转颜色图的量化
%(即对于补色各颜色轴)的位数，
%Qe表示颜色空间计算误差的量化误差。
%如果Qe<Qm，则不进行抖动操作。
%Qm的默认值是5，Qe的默认值是8。
BW=dither(I) %通过抖动算法将矩阵I中的灰度图像
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%转换为二进制图像。
23
注意：
• 输入图像可以是双精度类型或8位无符号类型， 其他参数必须是双精度类型。
4.调节图像对比度 I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[0 1]); %调节图像的对比度 figure,imshow(I3);
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5.使用阈值操作将图像转换为二进制图像 level=graythresh(I3); bw=im2bw(I3,level); figure,imshow(bw)
Matlab图像处理工具箱1
使用图像读取函数imread来读取一幅图像。假设要读 取图像pout.tif，并将其存储在一个名为I的数组中， 其程序为： I=imread(‘pout.tif’); 使用imshow命令来显示数组I，其程序如下： imshow(I) 显示结果如下图所示。
使用find命令来返回这个最大尺寸米粒的标记号， 其程序如下： biggrain=find(allgrains==695) biggrain= 68 获取米粒的平均大小： mean(allgrains) ans＝ 249 绘制一个包含20柱的直方图来说明米粒大小的分布 况，程序如下： hist(allgrains,20);
BMP图像文件具有以下特点：①只存放一幅图像； ②只能存储单色、16色、256色和真彩色四种图像数据； ③图像数据有压缩和非压缩两种处理方式；④调色板 的数据存储结构较为特殊，存储格式不是固定的，而 是与文件头的某些具体参数密切相关的。 BMP图像文件的文件结构可分为三部分：表头、调 色板和图像数据。表头长度固定为54个字节，只有真 彩色BMP图像文件内没有调色板数据，其余不超过256 种颜色的图像文件都必须有调色板信息。
(3)实现直方图均衡化 pout.tif 图像对比度较低，为了观察图像当前状态 下亮度分布情况，可以通过使用 imhist 函数创建描述该 图像灰度分布的直方图。首先使用figure命令创建一个新 的图像窗口，避免直方图覆盖图像数组I的显示结果。其 程序为：figure, imhist (I); 运行结果如图3．2所示。由图可见，图像没有覆盖整 个灰度范围[0，255]，仅在较狭窄范围内，同时图像中灰 度值的高低区分不明显，无较好的对比度。
matlab图像处理工具箱大全--参考
图像处理函数详解——imadjust功能：调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。
用法：J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至hige_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。
low_in以下与 high_in以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in以下的值映射到low_out，high_in以上的值映射到high_out。
它们都可以使用空的矩阵[]，默认值是[0 1]。
newmap = imadjust(map,[low_in high_in],[low_outhigh_out],gamma)调整索引色图像的调色板map。
RGB2 = imadjust(RGB1,[low_in high_in],[low_outhigh_out],gamma)对RGB图像1的红、绿、蓝调色板分别进行调整。
随着颜色矩阵的调整，每一个调色板都有唯一的映射值。
参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度值。
如果gamma 小于1，映射被加权到更高的输出值。
如果gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。
如果省略了函数的参量，则gamma默认为1（线性映射）。
举例：调整灰度图像：K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);figure, imshow(K)调整RGB图像：RGB1 = imread('football.jpg');RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]);imshow(RGB 1), figure, imshow(RGB2)图像处理函数详解——imadd功能：实现图像相加运算。
用法：Z = imadd(X,Y)例子：I = imread('rice.png');J = imread('cameraman.tif');K = imadd(I,J,'uint16');%转换数据类型，然后将图像相加imshow(K,[])图像处理函数详解——im2uint8功能：将图像转换为8位无符号整型。
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参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度值。
如果gamma小于1，映射被加权到更高的输出值。
如果gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。
如果省略了函数的参量，则gamma默认为1（线性映射）。
举例：调整灰度图像：K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);figure, imshow(K)调整RGB图像：RGB1 = imread('football.jpg');RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]);imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2)图像处理函数详解——imadd功能：实现图像相加运算。
用法：Z = imadd(X,Y)例子：I = imread('rice.png');J = imread('cameraman.tif');K = imadd(I,J,'uint16');%转换数据类型，然后将图像相加imshow(K,[])图像处理函数详解——im2uint8功能：将图像转换为8位无符号整型。
也可将输出值限定在[0 255]内。
用法：I2 = im2uint8(I)RGB2 = im2uint8(RGB)I = im2uint8(BW)X2 = im2uint8(X,'indexed')举例：I = reshape(uint8(linspace(0,255,255)),[5 5])I2 = im2uint8(I)图像处理函数详解——im2bw功能：通过设定亮度将阈值灰度、真彩、索引图像转换为二值图像。
用法：BW = im2bw(I,level)BW = im2bw(X,map,level)BW = im2bw(RGB,level)分别将灰度图像、索引图像、真彩色图像转换为二值图像。
Level是归一化的阈值，值域为[0，1]。
Level可以由函数graythresh（I）来计算。
例子：load treesBW = im2bw(X,map,0.4);imview(X,map),imview(BW)图像处理函数详解——histeq功能：直方图均衡化。
用法：J = histeq(I,hgram) 将原始图像I的直方图变成用户指定的向量hgram。
hgram中的各元素的值域为[0,1]。
J = histeq(I,n) 指定直方图均衡后的灰度级数n，默认值为64。
[J,T] = histeq(I,...) 返回从能将图像I的灰度直方图变换成图像J的直方图变换T。
newmap = histeq(X,map,hgram)newmap = histeq(X,map)[newmap,T] = histeq(X,...)这三个是针对索引图像调色板的直方图均衡化，用法和灰度图像的一样。
举例：I = imread('tire.tif');J = histeq(I);imshow(I)figure, imshow(J)图像处理函数详解——dither功能：可以把真彩色图像装换成索引图像或者把灰度图像转换为二值图像。
用法：X = dither(RGB,map)BW = dither(I)X = dither(RGB,map,Qm,Qe)X = dither(RGB,map)表示把真彩色图像RGB按指定的色图map抖动成索引图像X，但map不能超过65536种颜色。
BW = dither(I)表示把灰度图像I抖动成二值图像BWX = dither(RGB,map,Qm,Qe) Qm表示沿每个颜色轴反转颜色图的量化的位数，Qe表示颜色空间计算误差的量化位数。
如果Qe＜Qm，则不进行抖动操作。
默认值Qe=5，Qm=8例子：I = imread('cameraman.tif');BW = dither(I);imview(BW)图像处理函数详解——conv2功能：是二维卷积运算函数（与convmtx2相似）。
如果a和b是两个离散变量n1和n2的函数，则关于a和b的二维卷积运算数学公式如下：用法：C = conv2(A,B)C = conv2(hcol,hrow,A)C = conv2(...,'shape')C = conv2(A,B)计算数组A和B的卷积。
如果一个数组描述了一个二维FIR滤波器，则另一个数组被二维滤波。
当A的大小为[ma,na],B的大小为[mb,nb]时，C的大小为[ma+mb-1,mb+nb-1]。
‘shape’见下表参数值含义‘full’默认值，返回全部二维卷积值。
‘same’返回与A大小相同卷积值的中间部分‘valid’当all(size(A)>=size(B)),C的大小为[ma+mb-1,mb+nb-1]；否则，C返回[]。
在n维卷积运算中，C的大小为max(size(A)- size(B)+1,0)例子：s = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1];A = zeros(10);A(3:7,3:7) = ones(5);H = conv2(A,s);mesh(H)图像处理函数详解——colfilt功能：以列方法进行邻域处理，也可执行常规非线性滤波（自己理解的）。
用法：B = colfilt(A,[m n],block_type,fun)该函数生成了一幅图像Ａ，在Ａ中，每一列对应于其中心位于图像内某个位置的邻域所包围的像素。
然后将函数应用于该矩阵中。
[m n]表示大小为m行n列的邻域。
block_type表示了一个字符串，包括'distinct','sliding'两种，其中'sliding'是在输入图像中逐个像素地滑动该m乘n的区域。
fun表示引用了一个函数进行处理，函数返回值的大小必须和原图像大小相同。
举例：I = imread('tire.tif');imshow(I)I2 = uint8(colfilt(I,[5 5],'sliding',@mean));figure, imshow(I2)图像处理函数详解——bwperim功能：查找二值图像的边缘。
用法：BW2 = bwperim(BW1)BW2 = bwperim(BW1,conn)BW2 = bwperim(BW1,conn)表示从输入图像BW1中返回只包括对象边缘像素点的图像。
conn的定义值如下：维数参数值说明对二维 4 4邻域8 8邻域对三维6 6邻域18 18邻域26 26邻域例子：BW1 = imread('circbw.tif');BW2 = bwperim(BW1,8);imshow(BW1)figure, imshow(BW2)图像处理函数详解——bwlabel功能：对连通对象进行标注，bwlabel主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注（多维用bwlabeln，用法类似）。
用法：L = bwlabel(BW,n)[L,num] = bwlabel(BW,n)L = bwlabel(BW,n)表示返回和BW相同大小的数组L。
L中包含了连通对象的标注。
参数n为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。
[L,num] = bwlabel(BW,n)返回连通数num图像处理函数详解——bwareaopen功能：用于从对象中移除小对象。
用法：BW2 = bwareaopen(BW,P)BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)从二值图像中移除所有小于P的连通对象。
CONN对应邻域方法，默认为8。
例子：originalBW = imread('text.png');imview(originalBW)bwAreaOpenBW = bwareaopen(originalBW,50);imview(bwAreaOpenBW)imadjust在数字图像处理中用于进行图像的灰度变换（调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵）。
J = imadjust(I)将灰度图像 I 中的亮度值映射到 J 中的新值并使 1% 的数据是在低高强度和饱和，这增加了输出图像 J 的对比度值。
此用法相当于 imadjust(I,stretchlim(I))J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out])将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。
low_in 以下与 high_in 以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in 以下的值映射到 low_out，high_in 以上的值映射到high_out。
它们都可以使用空的矩阵[]，默认值是[0 1]。
J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)将图像 I 中的亮度值映射到 J 中的新值，其中 gamma指定描述值I和值J关系的曲线形状。
如果gamma小于1，此映射偏重更高数值（明亮）输出，如果gamma 大于1，此映射偏重更低数值（灰暗）输出，如果省略此参数，默认为(线性映射)。
newmap = imadjust(map,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma) 调整索引色图像的调色板map。
如果low_in, high_in, low_out, high_out 和 gamma 都是标量，那么对 r，g，b 分量同时都做此映射。
对于每个颜色分量都有唯一的映射，当 low_in 和 high_in 同时为1*3向量或者 low_out 和 high_out 同时为1*3向量或者 gamma 为1*3向量时。
调整后的颜色矩阵 newmap 和 map 有相同的大小。
RGB2 = imadjust(RGB1,...)对 RGB 图像 RGB1 的红、绿、蓝调色板分别进行调整。
随着颜色矩阵的调整，每一个调色板都有唯一的映射值。