实验八MATLAB 图像处理工具箱(华农你懂得)
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');
数字图像处理实验Matlab及其图像处理工具箱的使用
CodingMethod: 'Huffman'
CodingProcess: 'Sequential'
Comment:{}
>>imfinfo greens.jpg
ans =
Filename:'C:\Program
Files\MATLAB\R2009a\toolbox\images\imdemos\greens.jpg'
FileModDate: '04-十二月-200013:57:54'
FileSize: 65240
Format: 'tif'
FormatV ersion: []
Width: 256
Height: 256
BitDepth: 8
ColorType: 'grayscale'
FormatSignature: [77 77 42 0]
实验一
一、实验目的与要求
1．熟悉常用图像的格式和类型。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取和保存图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、 颜色、 高度、宽度等等相关 信息。
4．掌握如何进行图像间转化。
5．掌握如何实时获取USB2.0摄像头采集的视频图像。 二、实验内容及步骤
1．利用imread函数读取一幅图像， 设名为cameraman.tif，存入一个数组中；I=imread(‘cameraman.tif');%读入原图像,tif格式
件,设为flower.jpg;语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality',q), q取0-100。
(最新整理)第2章MATLAB图像处理工具箱
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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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%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。
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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图像处理工具箱使用简介
三天三夜72小时：（2015.9.11~13）读懂题目-》查找文献资料-》选择题目-》重查找文献资料-》精读其中几篇-》查找资料的资料。
（资料查找+现学现用）要想竞赛获奖，所写论文中需要亮点和特色。
参考资料：《Matlab图像处理与应用》高成主编，2007.04 校超星数字图书馆可阅读。
Matlab图像处理工具箱使用简介基本概念：数字图像指的是一个被采样和量化后的二维函数，采用等距离矩形网格采样，对幅度进行等间量化而成。
至此，一幅数字图像是一个被量化的采样数值的二维矩阵。
将一幅二维的图像通过有限个离散点来表示就成为了数字图像，其中的每个点称为图像元素，即像素。
数字图像处理图像处理：图像输入→图像增强/复原/编码等→图像输出图像识别：图像输入→图像预处理→图像分割→特征提取→图像分类→识别结果输出图像理解：图像输入→图像预处理→图像描述→图像分析和理解→图像解释图像处理算法被认作数学建模十大算法之一。
学、信息论、控制论、物理学、心理学和生理学等学科的一门综合性边缘科学。
随着计算机科学的迅猛发展，以及与近代发展的新理论如小波分析、马尔柯夫随机场、分形学、数学形态学、人工智能和人工神经网络等的结合，计算机图像处理与分析近年来获得了长足的进展，呈现出强大的生命力。
已在科学研究、工农业生产、军事技术、医疗卫生、教育等许多领域得到广泛应用，产生了巨大的经济和社会效益，对推动社会发展，改善人们生活水平都起到了重要的作用。
计算机图像处理的应用领域计算机图像处理和计算机、多媒体、智能机器人、专家系统等技术的发展紧密相关。
近年来计算机识别、理解图像的技术发展很快，也就是图像处理的目的除了直接供人观看(如医学图像是为医生观看作诊断)外，还进一步发展了与计算机视觉有关的应用，如邮件自动分检，车辆自动驾驶等。
下面罗列—些典型应用实例，而实际应用更广。
1．在生物医学中的应用主要包括显微图像处理；DNA显示分析；红、白血球分析计数；虫卵及组织切片的分析；癌细胞识别；染色体分析；心血管数字减影及其他减影技术；内脏大小形状及异常检测；微循环的分析判断；心脏活动的动态分析；热像、红外像分析；x光照片增强、冻结及伪彩色增强；超声图像成像、冻结、增强及伪彩色处理；CT、MRI、γ射线照相机、正电子和质子CT的应用；专家2．遥感航天中的应用军事侦察、定位、导航、指挥等应用；多光谱卫星图像分析，地形、地图、国土普查；地质、矿藏勘探；森林资源探查、分类、防火；水利资源探查，洪水泛滥监测；海洋、渔业方面如温度、渔群的监测、预报；农业方面如谷物估产、病虫害调查；自然灾害、环境污染的监测，气象、天气预报图的合成分折预报；天文、太空星体的探测及分析；交通、空中管理、铁路选线等。
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。
数字图像处理实验Matlab及其图像处理工具箱的使用
实验一 Matlab及其图像处理工具箱的使用一、实验目的与要求1．熟悉常用图像的格式和类型。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取和保存图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何进行图像间转化。
5．掌握如何实时获取USB2.0摄像头采集的视频图像。
二、实验内容及步骤1．利用imread函数读取一幅图像，设名为cameraman.tif，存入一个数组中；I=imread(‘cameraman.tif’); % 读入原图像,tif格式2．利用whos 命令提取该读入图像cameraman.tif的基本信息；whos I；%显示图像I的基本信息3．利用imshow()函数来显示这幅图像；imshow(I) %显示图像前三步综合程序：>> I=imread('cameraman.tif');>> whos IName Size Bytes Class AttributesI 256x256 65536 uint8>> imshow(I)步骤三图像：4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；程序：>> imfinfo cameraman.tifans =Filename:'D:\Program Files\MA TLAB\R2009a\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif'FileModDate: '04-十二月-2000 13:57:54'FileSize: 65240Format: 'tif'FormatV ersion: []Width: 256Height: 256BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: [77 77 42 0]ByteOrder: 'little-endian'NewSubFileType: 0BitsPerSample: 8Compression: 'PackBits'PhotometricInterpretation: 'BlackIsZero'StripOffsets: [8x1 double]SamplesPerPixel: 1RowsPerStrip: 32StripByteCounts: [8x1 double]XResolution: 72YResolution: 72ResolutionUnit: 'None'Colormap: []PlanarConfiguration: 'Chunky'TileWidth: []TileLength: []TileOffsets: []TileByteCounts: []Orientation: 1FillOrder: 1GrayResponseUnit: 0.0100MaxSampleV alue: 255MinSampleV alue: 0Thresholding: 1Offset: 64872ImageDescription: [1x112 char]5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg;语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
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工具箱的功能及使用方法
MATLAB工具箱的功能及使用方法引言：MATLAB是一种常用的用于数值计算和科学工程计算的高级计算机语言和环境。
它的灵活性和强大的计算能力使得它成为工程师、科学家和研究人员的首选工具之一。
而在MATLAB中，工具箱则提供了各种专业领域的功能扩展，使得用户能够更方便地进行数据分析、信号处理、优化和控制系统设计等任务。
本文将介绍MATLAB工具箱的一些常见功能及使用方法，并探讨其在不同领域中的应用。
一、图像处理工具箱图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）是MATLAB的核心工具之一，它提供了一套强大的函数和算法用于处理和分析数字图像。
在图像处理方面，可以使用MATLAB工具箱实现各种操作，如图像增强、降噪、边缘检测、图像分割等。
其中最常用的函数之一是imread，用于读取图像文件，并将其转换为MATLAB中的矩阵形式进行处理。
此外，还有imwrite函数用于将处理后的图像保存为指定的文件格式。
二、信号处理工具箱信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）是用于处理连续时间和离散时间信号的工具箱。
它提供了一系列的函数和工具用于信号的分析、滤波、变换和频谱分析等操作。
在该工具箱中，最常用的函数之一是fft，用于计算信号的快速傅里叶变换，从而获取信号的频谱信息。
此外，还有滤波器设计函数，用于设计和实现各种数字滤波器，如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
三、优化工具箱优化工具箱（Optimization Toolbox）提供了解决各种优化问题的函数和算法。
MATLAB中的优化工具箱支持线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划等多种优化问题的求解。
其中最常用的函数之一是fmincon，用于求解无约束和约束的非线性优化问题。
通过传入目标函数和约束条件，该函数可以找到满足最优性和约束条件的最优解。
四、控制系统工具箱控制系统工具箱（Control System Toolbox）用于建模、设计和分析各种控制系统。
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。
第2章 Matlab图像处理工具箱
Matlab简介-特点
1 高效、简单的程序环境
Matlab是一个交互式的系统，其开发环境是MATLAB语 言的基础和核心部分，全部功能都能在开发环境中实现。
2 强大的数值运算功能
提供大量的矩阵及其它运算函数，方便地进行一些很复 杂的计算，而且运算效率极高。Matlab命令和数学中的符号、 公式非常接近，可读性强，容易掌握。
命令（Script）文件
例：%绘制花瓣
theta=-pi:0.01:pi; rho(1,:)=2*sin(5*theta).^2; rho(2,:)=cos(10*theta).^3; rho(3,:)=sin(theta).^2; rho(4,:)=5*cos(3.5*theta).^3; for k=1:4 subplot(2,2,k),polar(theta,rho(k,:)) end
2.3 图像处理工具箱简介
Matlab是一种基于向量（数组）而不是标量的高级
程序语言，因而Matlab从本质上就提供了对图像的支
持。从图像的数字化过程可以知道，数字图像实际上 就是一组有序离散的数据，使用Matlab可以对这些离 散数据形成的矩阵进行一次性的处理。
Matlab对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工 具箱（Image Processing Toolbox）中。 图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数
help <命令名>
补充：矩阵的基本操作
1.利用矩阵创建矩阵
* diag(A) －返回矩阵A对角元素成列向量；
* diag(v)
* flipud(A) * fliplr(A) * rot90(A) * tril(A) * triu(A)
－以向量v作对角元素创建矩阵；
8 MATLAB工具箱简介
输出模块库 信号源库
线性模块库
仿真连接模块库 其它模块库
离散模块库
非线性模块库
• 选则Fine菜单New选项，出现一个新窗口，
即可绘制结构图。
例：模拟一个微分方程 . x = -2x + u . x
u
x
-2x
• 方框图绘制完毕，一个动态系统模
型也就创建好了。 • 选择File菜单Save保存图形，就自动
2. 符号运算工具箱
• 主要功能以符号为对象的数学。 • 在大学教学中，符号数学是各专业 都能用到的。 • 符号运算无须事先对独立变量赋值， 运算结果以标准的符号形式表达。 • 特点： 运算对象可以是没赋值的符号变量 可以获得任意精度的解
符号运算的功能
• 符号表达式、符号矩阵的创建
• 符号可变精度求解 • 符号线性代数 • 因式分解、展开和简化
• 符号代数方程求解
• 符号微积分
• 符号微分方程
例如： z ='a*t^2+b*t+c'; r =solve(z,‘t’) —— 对缺省变量求解
r=
[1/2/a*(-b+(b^2-4*a*c)^(1/2))]
[1/2/a*(-b-(b^2-4*a*c)^(1/2))]
对任意变量求解 r =solve(z,'b') r= -(a*t^2+c)/t r =solve(z,'c') r= -a*t^2-b*t r =solve(z,'a') r= -(b*t+c)/t^2
各函数库中的函数可用help 函数库名 查询，或type 函数名方法查询
例：help plotxy Two dimensional graphics. Elementary X-Y graphs. plot - Linear plot. loglog - Log-log scale plot. semilogx - Semi-log scale plot. semilogy - Semi-log scale plot. fill - Draw filled 2-D polygons.
MATLAB工具箱分析
MATLAB工具箱分析MATLAB是一种强大的数值计算、数据分析和可视化工具，它提供了各种工具箱，用于解决各种应用领域的问题。
这些工具箱包括统计学工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱、优化工具箱等，每个工具箱都提供了一套专门的函数和算法，可以帮助用户更有效地进行分析和解决问题。
在本文中，我们将对几个常用的工具箱进行分析。
统计学工具箱是MATLAB的一个重要组成部分，它提供了一系列用于描述、分析和可视化数据的函数。
这个工具箱包括统计描述、假设检验、回归分析、时间序列分析等功能。
用户可以使用这些函数来计算数据的均值、方差、百分位数、相关系数等统计指标，进行统计推断，比较两组数据是否具有显著差异，进行线性回归分析和时间序列分析等。
信号处理工具箱用于处理和分析信号数据。
它包括数字滤波器设计、信号压缩、频谱分析、傅里叶变换等功能。
用户可以使用这些工具对信号数据进行滤波、降噪、频谱分析等操作。
此外，该工具箱还提供了音频处理和图像处理的功能，可以用于音频信号的录制与播放、音频特征提取、音频压缩等方面的应用。
图像处理工具箱提供了一套广泛的函数和算法，可以用于图像的读取、处理、分析和显示。
它包括图像增强、图像滤波、图像分割、图像配准等功能。
用户可以使用这些函数对图像进行亮度调整、锐化、去噪，进行边缘检测、目标识别等操作。
优化工具箱用于求解最优化问题。
它提供了各种优化算法，包括线性优化、非线性优化、整数规划、多目标优化等。
用户可以使用这些函数解决各种最优化问题，比如最小化函数、最大化函数、约束优化等。
除了以上几个工具箱外，MATLAB还有许多其他的工具箱，包括控制系统工具箱、仿真工具箱、经济学工具箱等。
这些工具箱提供了丰富的功能和工具，可以帮助用户解决各种复杂的问题。
通过使用这些工具箱，用户可以更加方便地进行数据分析和处理。
MATLAB提供了丰富的可视化工具，可以直观地展示分析结果和数据变化趋势。
同时，它还具有编程能力，用户可以通过编写脚本和函数，实现更加复杂的数据分析和处理操作。
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。
掌握MATLAB图像处理工具箱的应用技巧
掌握MATLAB图像处理工具箱的应用技巧第一章：图像加载和保存MATLAB的图像处理工具箱提供了各种函数来加载和保存图像。
使用imread函数可以加载各种格式的图像文件，例如JPEG、PNG和BMP。
加载图像时，可以指定图像文件的路径和文件名。
加载后的图像被存储在一个矩阵中，每个像素的值可以通过索引来访问。
除了加载图像，我们也可以使用imwrite函数将处理后的图像保存为新的文件。
保存图像时，需要指定保存的路径和文件名，并且可以指定保存的图像格式。
值得一提的是，保存图像时可以选择不同的图片质量参数，以调整图像的压缩程度。
第二章：图像显示和调整MATLAB提供了各种函数来显示图像并对其进行调整。
imshow函数可以在窗口中显示图像，并且支持放大、缩小和漫游图像。
imshow还可以显示灰度图像和彩色图像。
当显示彩色图像时，imshow会自动设置调色板。
对于图像调整，可以使用imadjust函数来增强图像的对比度。
此函数可以通过调整像素值进行直方图均衡化，从而增强图像的细节。
另外，可以使用imresize函数来调整图像的大小，以适应不同的应用需求。
第三章：图像滤波和增强图像滤波是一种常见的图像处理技术。
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种滤波函数，例如imfilter和medfilt2。
imfilter函数可以使用各种滤波器对图像进行卷积操作，实现模糊、锐化等效果。
medfilt2函数可以使用中值滤波器对图像进行去噪处理，适用于去除椒盐噪声等。
除了滤波，MATLAB还提供了多种图像增强函数。
例如，可以使用imsharpen函数对图像进行锐化处理，以增强边缘和细节。
此外，MATLAB还提供了imadjust函数来调整图像的对比度和亮度，以优化图像的视觉效果。
第四章：图像分割和边缘检测图像分割是将图像分成若干个区域的过程。
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种图像分割算法，例如基于阈值的方法和基于边缘的方法。
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实验八 MATLAB 图像处理工具箱一、实验目的1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．掌握图像间如何转化。
二、实验原理1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的灰度亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类： 灰度图像(Intensity images)二值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 灰度图像一幅灰度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若灰度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
规定双精度型归一化灰度图像的取值范围是[0，1](2) 二值图像一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。
而一幅取值只包含0和1的uint8类数组，在MATLAB中并不认为是二值图像。
使用logical函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数组。
创建一个逻辑图像，其语法为：B=logical(A)其中，B是由0和1构成的数值数组。
要测试一个数组是否为逻辑数组，可以使用函数:islogical(c)若C是逻辑数组，则该函数返回1；否则，返回0。
(3) 索引图像索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。
一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。
(4) RGB图像一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。
按照惯例，形成一幅RGB彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。
令fR，fG和fB分别代表三种RGB分量图像。
一幅RGB图像就利用cat(级联)操作将这些分量图像组合成彩色图像：rgb_image=cat(3,fR,fG,fB)在操作中，图像按顺序放置。
2、数据类和图像类型间的转化表1中列出了MATLAB和IPT为表示像素所支持的各种数据类。
表中的前8项称为数值数据类，第9项称为字符类，最后一项称为逻辑数据类。
工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表2)。
以在图像类和类型间进行转化。
表1-1 MATLAB和IPT支持数据类型表1-2 格式转换函数下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句，编程时可不用输入)I=imread(‘原图像名.tif’); % 读入原图像,tif格式whos I % 显示图像I的基本信息imshow(I) % 显示图像imfinfo filename imwrite(I,'filename.jpg','quality',q);%用于jpg格式，压缩存储图像，q是0-100之间的整数imwrite(I,'filename.bmp'); % 以位图（BMP）的格式存储图像% 显示多幅图像，其中n为图形窗口的号数figure(n), imshow('filename');gg=im2bw('filename'); % 将图像转为二值图像figure, imshow(gg) % 显示二值图像三、实验内容1．利用imread()函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中；>>A=imread('flower.jpg')2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；>> whos AName Size Bytes ClassA 1200x1600x3 5760000 uint8 arrayGrand total is 5760000 elements using 5760000 bytes3．利用imshow()函数来显示这幅图像；>> imshow(A)Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 56% scale.> In C:\MATLAB6p5\toolbox\images\images\truesize.m (Resize1) at line 302 In C:\MATLAB6p5\toolbox\images\images\truesize.m at line 40In C:\MATLAB6p5\toolbox\images\images\imshow.m at line 1684．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；imfinfo flower.tifans =Filename: 'flower.tif'FileModDate: '31-五月-2012 17:49:15'FileSize: 6777Format: 'jpg'FormatVersion: ''Width: 173Height: 129BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: ''NumberOfSamples: 3CodingMethod: 'Huffman'CodingProcess: 'Sequential'Comment: {}5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg 文件,设为flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
imwrite(I,'flower.jpg','quality',10);% 这种格式知识用于jpg格式，压缩存储图像，q是0-100之间的整数figure(2), imshow('flower.jpg');imwrite(I,'flower2.jpg','quality',50);figure(3), imshow('flower2.jpg'); % 显示多幅图像，其中n为图形窗口的号数6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。
imwrite(I,'flower.bmp');7．用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg；>> Q=imread('Lenna.jpg');>> P=imread('camema.jpg');8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小；>> imfinfo Lenna.jpgans =Filename: 'Lenna.jpg'FileModDate: '12-Nov-2012 10:51:18'FileSize: 13433Format: 'jpg'FormatVersion: ''Width: 300Height: 300BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: ''Comment: {}>> imfinfo camema.jpgans =Filename: 'camema.jpg'FileModDate: '12-Nov-2012 10:51:54'FileSize: 12218Format: 'jpg'FormatVersion: ''Width: 255Height: 256BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: ''Comment: {}9．用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
>> figure(1),imshow(Q)>> figure,imshow(P)10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。
I=imread(‘图片1.jpg’);whos Iimshow(I)imfinfo filename imwrite(I,'filename.jpg','quality',q);imwrite(I,'filename.bmp');figure(n), imshow('filename');gg=im2bw('filename'); % 将图像转为二值图像figure, imshow(gg)四、实验心得实验图片：Fig.1 flower.tif Fig.2 elephant.jpgFig.3 Lenna.jpg Fig.4 camema.jpg。