matlab提取海岸线
matlab目标图像提取
matlab目标图像提取目标图像提取（Object Image Extraction）是一种图像处理技术，旨在从给定图像中提取出感兴趣的目标物体。
在Matlab中，我们可以利用各种图像处理函数和算法来实现目标图像提取。
首先，我们需要加载原始图像。
在Matlab中，可以使用imread函数来加载图像。
例如，假设我们要提取一张名为"image.jpg"的图像，可以使用以下代码加载该图像：```matlabimg = imread('image.jpg');```接下来，我们可以对图像进行预处理，以减少噪声和提高图像质量。
常见的预处理方法包括灰度化、平滑滤波和图像增强等。
例如，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像：```matlabgrayImg = rgb2gray(img);```然后，我们可以选择适当的图像分割方法来将图像分割为目标物体和背景。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
例如，可以使用imbinarize函数对灰度图像进行二值化处理：```matlabbwImg = imbinarize(grayImg);```接下来，我们可以使用形态学操作来提取目标物体的形状和结构特征。
形态学操作主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。
例如，可以使用imopen函数对二值图像进行开运算：```matlabopenedImg = imopen(bwImg, se);```其中，se是指定的结构元素，用于定义形态学操作的大小和形状。
最后，我们可以根据需要对提取的目标图像进行后处理。
例如，可以使用imfill函数填充目标物体内部的空洞：```matlabfilledImg = imfill(openedImg, 'holes');```此外，我们还可以使用imclearborder函数消除与图像边界相连的目标物体，以及使用bwareafilt函数对目标物体进行面积筛选等。
Matlab平台下遥感影像的海岸线检测与提取方法
报
２１ 年 １ ０１ ０月
ｏ ｃ．２ １ ｔ Ｏ１
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ Ｈｕ ｅ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｂ ｉ ｉｅ ｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ ｙ
［ 章 编 号 ］１０ —４ ８ （０ １ ０ —０ ６０ 文 ０ ３ ６ ４ ２ １ ）５０ ６—３
护 、 岸带 管理 和海 洋 工 程 中 ， 挥 着 重 要 的作 用 ． 海 发 准 确 而快速 地确 定 海 岸线 的位 置 、 向和 轮 廓 等对 走
于 自动导航 、 目标 定位 和地 图绘 制等 有重 大意 义．
现 场 探测 是 海 岸线 测 绘 的传统 方 法 ， 目前较 常
用 的是 摄影 测 量 技 术 ， 些 情 况 下 也 采 用 Ｇ Ｓ技 某 Ｐ 术 ． 这些技 术耗 时 费力 、 但 效率低 、 作周 期长 ， 以 工 难
０． １ ． １ ４ ０
面 ， 有人 进 行 了 尝试 ， 如 遥 感 图像 的 配 准 、 也 例 ］ 边 缘检 测 与提 取 ｒ 以及 其 他 应 用 ｌ ８等 ． 文 尝 试 利 ６ ］ ＿３ 本 ７ ｔ 用 Ｍａｌｂ平 台实 现遥 感 图像 的海岸线 检测 与提 取． ｔ ａ
Ｍ ａ１ ｔ
．
ａ ｂ平 台下 遥 感 影 像 岸 线 检毋 与 提 方 法 的海 测 罄 取
陈明 泉 ， 和 利 ， 希钰 ，王 政 孙 李
（ 武汉大学遥 感信 息工程学院 ， 湖北 武 汉 ４ ０ ７ ） ３０ ９
［ 摘 要 ］探 讨 利 用 Ｍａｌ ｔ ｂ的 图像 处 理 函数 包 检 测 和提 取 遥 感 图像 的 海 岸 线 ． 过 在 Ｍａｌ ａ 通 ｔ ｂ中依 次 对 图像 进 行 预 ａ 处理 、 阈值 分 割 以及 细 化 处 理 后 得 到 水 陆 二 值 图 ， 后 获 取 边 缘 ， 而实 现 从 遥 感 图 像 中提 取 海 岸 线 ． 例 说 明 ， 然 从 实 得
Matlab——m_map指南（2）
Matlab——m_map指南（2）3、海岸线和深度测量3.1.1 海岸线选项m_coast('line', ...optional line arguments );m_coast('line', ...optional line arguments ); m_map 的海岸线数据可以使⽤m_coast 获得 ,此处的参数选项都是指定线的属性的⼀些标准选项例如线条样式，线宽，颜⾊等。
m_coast('patch', ...optional patch arguments );此处的参数选项都是指定填充的属性的⼀些标准属性m_coast('patch',[.7 .7 .7],'edgecolor','g');绘制灰⾊填充，轮廓为绿⾊，当绘制了填充时，湖泊和内陆海洋给轴背景⾊。
m_coast('speckle', ....optional m_hatch arguments);许多⽼的海洋地图使⽤斑点⼟地边界，这种⿊⽩相间的地图看起来⾮常漂亮3.1.2clear allm_proj('Stereographic');%确定投影⽅式和绘图界线m_coast('linewidth',2,'color','r');;%画出海岸线m_grid;%添加格⽹clear allm_proj('Stereographic');%确定投影⽅式和绘图界线m_coast('patch',[1 1 0],'edgecolor','r');;;%画出海岸线m_grid;%添加格⽹3.2.1 地形⽔深选项clear allm_proj('Stereographic');%确定投影⽅式和绘图界线m_coast('patch',[1 1 0],'edgecolor','r');;;%画出海岸线m_elev;%添加地形⽔深数据m_grid;%添加格⽹3.2.2clear allm_proj('Stereographic');%确定投影⽅式和绘图界线m_elev('contourf',15);%轮廓填充m_coast;%画出海岸线colorbar3.2.3clear allm_proj('Stereographic');%确定投影⽅式和绘图界线m_elev('contour',15,'edgecolor','b');%蓝⾊填充3.2.3clear allm_proj('Stereographic');%确定投影⽅式和绘图界线m_elev('contourf',15,'edgecolor','b');colorbarm_grid;%添加格⽹[Z,LONG,LAT]=m_elev([-20 20 -30 30]);%返回经度，纬度，⾼度值4、个性化坐标轴4.1⽹格线与标签clear allm_proj('Lambert'); m_coast;m_grid;%添加⽹格m_ungrid;%去除⽹格4.1.2clear allm_proj('Lambert');m_coast;m_grid('xtick',10,'tickdir','out','yaxislocation','right','fontsize',7);%grid设置'box',( 'on' | 'off' | 'fancy' )这个选项⽤来指定是否需要⼀个外轮廓。
利用matlab提取图片中的曲线数据
利用Matlab提取图图片中的数据从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。
对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。
前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，如今大功告成，遂于大家分享。
2010-12-26yc97463240@本文分三部分：1、数据提取实验演示；2、软件编写要点；3、附录。
仅关心如何使用的朋友请看第一部分，有兴趣深入钻研的兄弟看看第二部分，软件以功能实现为主，界面和操作其次。
1、数据提取演示实验原始数据来源：安华高科技数据手册（HSMP-38XX and HSMP-48XX Series），如图1所示。
目标曲线：提取1MHz频率下的PIN二极管电容与反偏电压之间关系曲线。
图1 包含目标曲线的原始图像实验步骤：Step1：制作jpg图片。
从pdf中copy上述包含目标曲线和坐标的曲线，paste到ppt的空白页面当中，然后调整到合适的大小save as figure1.jpg到我的文档。
图2 利用ppt制作jpg格式图像Step2：导入图片，填写相关参数。
运行image2data软件（程序采用matlabR2008b编写），按照界面给出的顺序填写横纵坐标的最大最小值，然后导入图片，如下图所示。
图3 导入图像并输入相关参数Step3：坐标轴标定。
按下面板上的zoom on按钮进行图像放大，zoom out按钮恢复初始显示大小，pan on按钮采用鼠标拖动图像，pan on/off按钮退出放大或者拖动的鼠标操作模式，空格键表示取点操作，delete键表示删除上一次取点操作，状态栏的num显示当前鼠标取点总数目（注意，初始点数为2，然后存处4个坐标轴标定坐标，剩余用来存储曲线坐标）。
m_map用法详解
M_Map：用户指南1.4版1。
入门首先，获得所有文件，无论是作为一个zip压缩包或gzip压缩的tar 文件并解压缩。
如果你解压了zip文件，请确保您还解压了子目录！现在，启动Matlab程序（版本5或更高版本）。
确保“工具箱”在您的路径。
这可以简单地通过CD ING到正确的目录。
另外，如果你已经解压缩到目录/用户/富/ m_map （和/用户/富/ /私人m_map），那么你可以添加到你的搜索路径：路径（path，“/用户/富/ m_map'）;或使用addpath /用户/丰富/ m_map按照这份文件，然后你会使用Web浏览器打开文件:/用户/丰富/ m_map 的/ map.html，就是这个HTML文件。
注意：您可能要，安装M_Map所有用户访问一个工具箱。
要做到这一点，解压缩文件到$ MATLAB /工具箱/ m_map，目录添加到$ MATLAB /工具箱/本地/ pathdef.m的的定义的列表，并更新缓存文件，使用Rehash toolboxcache（可选）高分辨率测深数据库安装说明是在第9和第10条中的说明安装（可选）高解析度GSHHS的海岸线数据库。
但是，我们应该首先检查的基本设置是OK的。
看一个例子地图，试试这个：m_proj（“oblique mercator”）;m_coast;m_grid;这是俄勒冈州/不列颠哥伦比亚省海岸的一个线图，使用斜墨卡托投影（一些更复杂的地图，可以产生通过运行演示功能m_demo）。
第一行初始化设计。
默认值被设置为不同的投影，这样你就可以很容易地看到一个特定的投影是什么样的，但所有的设计有一些可选参数。
要得到相同的地图，而不使用默认值，您可以使用m_proj（‘oblique mercator’，’longitudes’，[-132 -125]，...“latitudes”，[56 40]，“direction”，“vertical”，“aspect”，0.5）;各种选项的确切含义在第2节给出。
arcgis海岸线提取
arcgis海岸线提取近年来，海岸线的监测和管理变得愈发重要。
海岸线提取是利用地理信息系统（GIS）中的工具和技术来精确测量和描述海洋和陆地之间的边界线。
ArcGIS作为一种强大的GIS软件，提供了有效的工具来执行海岸线提取，使得分析海岸线变化和管理海岸带成为可能。
一、ArcGIS海岸线提取的基本概念在进行ArcGIS海岸线提取之前，首先需要了解几个基本概念：1. 海岸线：海岸线是海洋和陆地之间的边界线，包括海滩、崖壁和红树林等海岸地貌。
2. 遥感影像：遥感影像是通过卫星或飞机等遥感技术获取的地球表面的图像。
在海岸线提取中，遥感影像通常用来获取海洋和陆地的边界信息。
3. 数字高程模型（DEM）：数字高程模型是一种用于表示地表海拔高度信息的数字模型。
DEM可以提供海洋和陆地之间的高差信息，有助于确定海岸线。
4. 水体检测算法：水体检测算法是基于遥感影像进行海洋和陆地分类的算法。
该算法可以帮助识别海洋和陆地，为海岸线提取提供数据支持。
二、ArcGIS海岸线提取的步骤在进行ArcGIS海岸线提取时，可以按照以下步骤进行操作：1. 导入遥感影像：首先，将获取的遥感影像导入到ArcGIS软件中。
可以使用ArcGIS的功能来导入不同格式的遥感影像文件。
2. 进行水体检测：使用ArcGIS中的水体检测算法，对导入的遥感影像进行处理。
该算法可以帮助我们识别海洋和陆地，区分出海岸线。
3. 创建数字高程模型：根据已识别的海洋和陆地信息，创建数字高程模型。
可以使用ArcGIS的工具来生成高程模型，以便更好地理解海岸线地貌和地形。
4. 提取海岸线：在得到数字高程模型后，可以运用ArcGIS中的提取工具，根据高差信息和水体分布来提取海岸线。
通过在处理工具中设置相应参数，可以精确地提取出海岸线的位置。
5. 分析海岸线变化：利用ArcGIS的分析功能，可以对提取出的海岸线进行变化分析。
通过对比不同时间段的海岸线数据，可以揭示海岸线的演变规律，并为海岸带的管理提供科学依据。
csdn matlab提取纹理特征算法
matlab提取纹理特征算法详解在Matlab中提取纹理特征通常涉及使用各种图像处理和计算机视觉技术。
以下是一个简单的纹理特征提取算法的步骤和示例代码，以获取图像的纹理信息。
请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要更复杂的方法。
1. 灰度化首先，将彩色图像转换为灰度图像，以简化处理：```matlabimg = imread('your_image.jpg');gray_img = rgb2gray(img);```2. 纹理特征提取使用局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）作为一种常见的纹理特征提取方法。
LBP计算每个像素点周围的局部二值模式，并将其编码为一个整数。
在Matlab中，可以使用`extractLBPFeatures`函数：```matlablbp_features = extractLBPFeatures(gray_img);```3. 纹理特征分析根据实际问题，你可能需要对提取的纹理特征进行分析。
例如，可以使用直方图来观察纹理特征的分布：```matlabhistogram(lbp_features);title('LBP Features Histogram');```完整示例代码```matlab% 读取图像并灰度化img = imread('your_image.jpg');gray_img = rgb2gray(img);% 提取纹理特征lbp_features = extractLBPFeatures(gray_img);% 分析纹理特征histogram(lbp_features);title('LBP Features Histogram');```请注意，这只是一个简单的示例，实际上有很多其他纹理特征提取方法，如灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）、Gabor滤波器等。
滩涂湿地的海岸线提取技术研究
滩涂湿地的海岸线提取技术研究作者：史晟恺来源：《中小企业管理与科技·中旬刊》2019年第07期【摘要】在世界范围内，海岸带通常是人口最为密集、活动最为频繁的区域。
沿海城市由于位置的独特性，可发展港口运输业，便于各国间的贸易与交流。
由于它位于大陆的边界，其不稳定因素之一就是海岸线容易发生变化。
因此，监测海岸线的位置变化，可以为海岸带的经济开发、生态保护、科学研究和动态监测提供依据。
论文分析了上海市部分湿地的海岸线位移情况，先后运用ENVI以及MATLAB等软件对图像进行预处理、影像分割和边缘提取，并进行后期处理，进一步研究了滩涂湿地海岸线自动提取技术。
【Abstract】 The coastal zone is usually the most densely populated and active area in the world. Because of the unique location of coastal cities， port transportation can be developed to facilitate the trade and exchange between countries. Because of its location on the continental boundary， one ofits destabilizing factors is the coastline is prone to change. Therefore， monitoring the location change of the coastline can provide a basis for the economic development， ecological protection，scientific research and dynamic monitoring of the coastal zone. This paper analyzes the shoreline displacement of some wetlands in Shanghai， and applies ENVI and MATLAB software to preprocess， image segmentation and edge extraction， as well as post-processing， and further studies the shoreline automatic extraction technology of mudflat wetlands.【关键词】海岸线提取;影像分割;边缘提取;精细化处理【Keywords】coastline extraction; image segmentation; edge extraction; fine treatment【中图分类号】TN957.52 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;【文献标志码】A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;【文章编号】1673-1069（2019）07-0131-021 引言1.1 传统采集方式的劣势传统海岸线数据采集的方式是去野外进行现场测绘，通过运用全站仪、RTK或三维激光扫描等手段，测量海岸线的特征点，根据测量的坐标，相连成线作为海岸线。
基线提取matlab
基线提取matlab
在 MATLAB 中，你可以使用`baseline`函数来提取图像中的基线。
`baseline`函数可以通过最小二乘法或多项式拟合来估计基线。
以下是一个简单的示例代码，演示如何使用`baseline`函数进行基线提取：
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 提取基线
[~, baseline] = baseline(img, 'Method', 'Polynomial', 'Order', 2);
% 显示原始图像和提取的基线
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(baseline, 'r');
hold off;
```
在上述示例中，首先读取图像（假设图像名为`image.jpg`）。
然后，使用`baseline`函数提取基线，其中`Method`参数设置为`Polynomial`表示使用多项式拟合，`Order`参数设置为 2 表示使用二次多项式。
最后，使用`imshow`函数显示原始图像，并使用`plot`函数将提取的基线绘制在图像上。
请注意，`baseline`函数的参数可以根据实际需求进行调整，例如选择不同的拟合方法（如`Minimum`表示最小二乘法）或设置不同的多项式阶数。
此外，MATLAB 还提供了其他图像处理和分析工具，你可以根据具体的应用场景进一步探索和应用。
如果你需要更详细的帮助或有其他特定的需求，请提供更多信息，我将尽力提供更准确的回复。
arcgis海岸线提取
arcgis海岸线提取摘要：1.ArcGIS 海岸线提取概述2.海岸线提取方法3.具体操作步骤4.常见问题与解决方法5.总结正文：一、ArcGIS 海岸线提取概述ArcGIS 是一款功能强大的地理信息系统软件，海岸线提取是其地理处理工具中的一项重要功能。
海岸线是指海洋与陆地相互交接的边界线，它在地理学、生态学、海洋学等领域具有重要的研究意义。
利用ArcGIS 提取海岸线，可以为相关领域的研究提供基础数据。
二、海岸线提取方法在ArcGIS 中，海岸线提取主要依赖于DEM（数字高程模型）数据。
根据DEM 数据的海拔值，可以判断某个像元是陆地还是水体。
常用的方法有以下几种：1.基于海拔阈值的方法：设定一个海拔阈值，将DEM 数据中的像元根据海拔值划分为陆地和水体。
2.基于河流网络的方法：通过河流网络连接陆地和水体，生成海岸线。
3.基于遥感影像的方法：利用遥感影像（如卫星图像）提取水体信息，通过图像处理方法生成海岸线。
三、具体操作步骤以下是基于海拔阈值的海岸线提取具体操作步骤：1.准备数据：准备一幅包含海岸线区域的DEM 数据。
2.设定阈值：根据实际情况，设定合适的海拔阈值，将DEM 数据中的像元划分为陆地和水体。
3.填充DEM：对划分出的水体像元进行填充，生成连续的水体轮廓。
4.提取海岸线：利用矢量工具提取填充后的水体轮廓，生成海岸线矢量数据。
四、常见问题与解决方法在海岸线提取过程中，可能会遇到一些问题，如：1.提取结果中存在岛屿：可能是由于DEM 数据中存在噪声导致的。
解决方法是对DEM 数据进行滤波处理，降低噪声影响。
2.提取结果不准确：可能是由于DEM 数据的分辨率较低导致的。
解决方法是使用更高分辨率的DEM 数据。
五、总结通过ArcGIS 软件，可以方便地提取海岸线。
在实际操作中，需要根据实际情况选择合适的提取方法，并注意处理可能出现的问题。
自然水系(或分水岭)自动提取的matlab实现方案
水系提取算法（D8）的matlab 实现D8算法是当今非常成熟的提取水系（或分水岭）的计算机实现方法。
这里笔者结合自身的编程实践介绍D8算法的matlab 实现过程，谨与大家分享。
D8算法分为两部分实现：每个栅格点水流方向的计算；每个栅格点汇水面积的计算。
1、水流方向的计算在水流方向的计算中，本人结合matlab 内嵌的滤波工具，利用一个简单的非线性滤波来实现，具体内容包括一个自己编辑的确定水流方向的函数flowdirection 和若干脚本命令，如下：以下是自己编辑的flowdirection 函数代码：function output=flowdirection(a)n=size(a);for i=1:n(2) k=0; b=-inf; for j=[1:4,6:9]if rem(j,2)==0r(j)=a(5,i)-a(j,i);elser(j)=(a(5,i)-a(j,i))/sqrt(2);endif r(j)>bb=r(j);k=j;endendoutput(i)=k;end执行的脚本代码如下：>> uiopen('F:\课件\2009田淑芳\正射校正\DEM.tif',1)%打开DEM 高程数据，生成的数据矩阵名可自行定义，这里默认为DEM>>DEM=mat2gray(DEM);%高程数据归一化处理>>DEM=padarray(DEM,[1 1],'replicate');%对数据边缘进行自动填充>>direc8=colfilt(DEM,[3 3],'sliding',@flowdirection);%执行非线性滤波，得到方向矩阵，得到的值分别为{1 ,2,3,4,6,7,8,9}.其方向意义如上图矩阵所示，如1代表北西向，8代表正东1、汇水面积的计算这里笔者根据自己的编程实践经验，给出一个函数来计算不同窗口大小下汇水面积的大小。
基于MATLAB的图像边缘提取并计算其角度和距离
MATLAB目的：检测下列图像的白色区域和红色区域的边缘，并计算其角度和距离。
1)利用烟草包装纸、基准线以及传送带三者之间的特性，首先将高速相机拍摄到的图片进行红色通道分离。
2)将通道分离后的图片进行二值化，得到二值图像3)将所得到的二值图像进行边缘检测4)将边缘检测后的图像先腐蚀运算，再进行膨胀运算，得到最终图像5)将图8最终得到的两条边界线使用MATLAB进行最小二乘法拟合，分别得到两条边界线的关系式，并使用数学方法计算出两条边界线的角度以及图像最左端的直线距离。
此例中，计算得到的两边沿的偏离角大小为3.15°，两边沿最左端距离大小为303.51像素。
clear clcimage=imread('Image.jpg'); %读取图片imtool(image); %显示所读取的图片imager = image(:,:,1); %提取图片红色通道imtool(imager);BW = im2bw(imager,0.15); %二值化BW = ~BW;imtool(BW);BW1 = edge(BW,'canny',0.95); %检测边缘imtool(BW1);se1 = strel('line',9,176); %腐蚀IM1 = imerode(BW1,se1);imtool(IM1);se2 = strel('line',60,176); %膨胀IM2 = imdilate(IM1,se2);imtool(IM2);[a,b]=size(IM2);[h,w]=find(IM2==1); %筛选边界点，像素值为1yx=[h,w];yx_size = size(yx); %像素点坐标对数%数据筛选出上下边界线以供拟合p=1;q=1;for k=1:yx_size(1,1)if(yx(k,1)>=600)yx1(p,:) = yx(k,:);p = p+1;elseyx2(q,:) = yx(k,:);q = q+1;endendyx1_c1 = yx1(:,1);yx1_c2 = yx1(:,2);yx2_c1 = yx2(:,1);yx2_c2 = yx2(:,2);%绘制分离边界的像素点plot(w,h,'r.')axis([0 b 0 a]);hold on%绘制拟合的直线xy1=polyfit(yx1_c2,yx1_c1,1);plot(1:b,polyval(xy1,1:b),'b-')axis([0 b 0 a]);hold onxy2=polyfit(yx2_c2,yx2_c1,1);plot(1:b,polyval(xy2,1:b),'y-')axis([0 b 0 a]);hold on%计算两直线的夹角angle_xy = 180*atan( abs((xy2(1,1)-xy1(1,1)))/(1+xy1(1,1) *xy2(1,1)) )/pi %角度%计算最左端的距离，以像素点为单位dist_xy = polyval(xy1,0)-polyval(xy2,0)。
m_map在matlab中使用及投影说明
m_map工具箱使用笔记matlab中m_map地图工具包的使用m_map工具包下载地址及英文使用说明和例子：http://www.eos.ubc.ca/~rich/map.html考虑到那些英文水平比我还低的人，故作简单的介绍如下：m_map工具包的加载：下载m-map工具箱后，要想matlab能够调用，首先必须加载。
可以先在matlab中查看当前目录，pwd。
将m_map工具箱移动到此目录（方便以后操作）。
然后输入addpath m_map工具包……（……根据具体文件夹而定）。
此时m_map工具箱加载完毕，可以调用使用。
可以help m_coast检验。
下面是m_map工具箱中常用的一些投影方式的说明：选择投影方式时定义区域命令（有些特别的例外）：m_proj('投影方式','long',[lonmin lonmax],'lat',[latmin latmax]);m_coast('patch',[a,b,c]);画海岸线。
主要是配色。
a,b,c都在［0 1］间，a,b,c都乘以255后为RGB配色方案。
当然，边线还可以加载自己想要的地图，在/dcw/上选择区域边界（有一步要选“download points”我不知道原因），下载*2pts.txt文件后：m_plotbndry('states/*','color','r'); # *为匹配下载的文件名。
m_grid格网命令。
参数有：linest设置格网线条，默认为虚线。
xticklabels（yticklabels）设置坐标上的标记方式，很少用。
xtick（ytick）格网范围（有些投影时表示格的份数）。
color 线条颜色。
yaxislocaion（xaxislocation）坐标位置，选项是right\left（top\bottom）\middle。
2019年整理基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较精品资料
基于MATLAB边缘检测与提取的几种方法的比较数字图像边缘检测(Digital Image Processing)又称为计算机图像边缘检测，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
由于图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。
而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。
在通常情况下，我们可以将信号中的奇异点和突变点认为是图像中的边缘点，其附近灰度的变化情况可从它相邻像素灰度分布的梯度来反映。
根据这一特点，提出了多种边缘检测算子：如Robert算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Laplacian 算子，Canny算子等。
这些方法多是以待处理像素为中心的邻域作为进行灰度分析的基础，实现对图像边缘的提取并已经取得了较好的处理效果。
经典的边界提取技术大都基于微分运算。
首先通过平滑来滤除图像中的噪声，然后进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取边界。
本文主要介绍几种经典的边缘提取算法，选取两种用MATLAB语言编程实现，对提取结果进行比较和分析。
图像边缘检测的基本步骤：（1）滤波。
边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。
但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。
（2）增强。
增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。
一般通过计算梯度幅值完成。
（3）检测。
但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。
最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。
（4）定位。
精确确定边缘的位置。
几种边缘算子的比较以柚子的图片为例1、Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。
适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路。
《Matlab软件与基础数学实验》程序（部分）
《Matlab软件与基础数学实验》程序（部分）追击问题：⼀敌舰在某海域内以椭圆轨迹航⾏，其在时间t时刻的坐标为：x(t)=10+20costy(t)=20+5sint我⽅战舰恰位于原点处，我战舰向敌舰发射制导鱼雷，鱼雷的速率为20，其运⾏⽅向始终指向敌舰，试问敌舰航⾏在何处将被击中？2. 若敌舰的运⾏轨迹变为x(t)=10+20costy(t)=20+20sint试问敌舰航⾏在何处将被击中？(⽆法击中)3. 若敌舰的运⾏轨迹变为x(t)=10+20costy(t)=20+20sint鱼雷速率提⾼⾄21，结果如何？%Matlab程序：clear;clch=0.01;%时间步长k=1;t(1)=0;x(1)=0;y(1)=0;%初始值r=10;while r>=0.05 % k<=250 %m=(20+5*sin(t(k))-y(k))/(10+20*cos(t(k))-x(k) +1.e-10)+1.e-10;if 10+20*cos(t(k))-x(k)>=0x(k+1)=x(k)+20*h/sqrt(1+m^2);elsex(k+1)=x(k)-20*h/sqrt(1+m^2);endif 20+5*sin(t(k))-y(k)>=0y(k+1)=y(k)+20*h/sqrt(1+1/m/m);elsey(k+1)=y(k)-20*h/sqrt(1+1/m/m);endr=(x(k)-10-20*cos(t(k)))^2+(y(k)-20-5*sin(t(k)))^2; r=sqrt(r); t(k+1)=h*k;k=k+1;plot(10+20*cos(t(k)),20+5*sin(t(k)), 'r*')hold onaxis([-10 32 -3 30]);plot(x,y, 'o')pause(0.02)endt=t(end),x=x(end),y=y(end)t =2.6300x =-7.1780y =22.5627第⼆问：速度相同⽆法击中第三问：t =4.4100 x =4.0221 y =0.9141%Matlab程序：clear;clch=0.01;%时间步长k=1;t(1)=0;x(1)=0;y(1)=0;%初始值r=10;while r>=0.05 % k<=250 %m=(20+20*sin(t(k))-y(k))/(10+20*cos(t(k))-x(k) +1.e-10)+1.e-10; if 10+20*cos(t(k))-x(k)>=0x(k+1)=x(k)+22*h/sqrt(1+m^2);elsex(k+1)=x(k)-22*h/sqrt(1+m^2);endif 20+20*sin(t(k))-y(k)>=0y(k+1)=y(k)+22*h/sqrt(1+1/m/m);elsey(k+1)=y(k)-22*h/sqrt(1+1/m/m);endr=(x(k)-10-20*cos(t(k)))^2+(y(k)-20-20*sin(t(k)))^2;r=sqrt(r);t(k+1)=h*k;k=k+1;plot(10+20*cos(t(k)),20+20*sin(t(k)), 'r*')hold onaxis([-12 32 -2 42]);plot(x,y, 'o')pause(0.02)endt=t(end),x=x(end),y=y(end)课本P811. 某农夫有⼀个半径10⽶的圆形⽜栏，长满了草.他要将⼀头⽜栓在⽜栏边界的栏桩上，但只让⽜吃到⼀半草，问栓⽜⿐的绳⼦应为多长？设拴⽜的绳⼦长为r, 以圆形⽜栏C1 的圆⼼为原点建⽴直⾓坐标系, 见图1, 不妨设拴⽜的栏桩为图1中圆形⽜栏C1 上的B 点, 其坐标为(10,0), 则所求问题转化为: 求出r,使得以B 点为圆⼼, 半径为r 的圆C2 与圆C1 相交部分的⾯积是圆C1 ⾯积的⼀半。
matlab delaunay算法提取离散点边界的方法
matlab delaunay算法提取离散点边界的方法MATLAB Delaunay算法提取离散点边界的方法在现代科学和工程领域，我们经常会遇到需要处理离散点数据的情况。
地理信息系统、医学图像处理、地震学和遥感技术等领域都需要对离散点数据进行分析和处理。
而其中一个常见的问题就是如何从离散点数据中提取边界。
在MATLAB中，我们可以使用Delaunay算法来解决这个问题。
下面，我将深入探讨MATLAB中使用Delaunay算法提取离散点边界的方法并共享我的个人观点和理解。
1. Delaunay算法简介Delaunay三角剖分是一种将离散点集合转换为三角形网格的方法，它具有许多重要的性质，其中之一就是能够有效地提取离散点的边界。
在MATLAB中，我们可以使用`delaunay`函数来进行Delaunay三角剖分，该函数返回离散点的连接信息，也就是三角形的顶点索引。
接下来，我们可以根据这些连接信息来提取边界。
2. 提取离散点边界的方法在MATLAB中，我们可以通过以下步骤来提取离散点数据的边界：2.1 构建Delaunay三角形我们使用`delaunay`函数对离散点数据进行三角剖分，得到三角形的连接信息。
2.2 寻找边界三角形接下来，我们需要寻找属于边界的三角形。
一种简单的方法是遍历所有三角形，对每个三角形的边界进行检查，如果有边是不被其他三角形共享的，则将该三角形标记为边界三角形。
2.3 提取边界我们可以根据边界三角形的连接信息，提取离散点数据的边界。
这可以通过简单地将边界三角形的顶点连接起来来实现。
3. 我对提取离散点边界的方法的理解从我个人的角度来看，MATLAB中使用Delaunay算法提取离散点边界的方法具有一定的优势。
Delaunay三角剖分可以很好地保持三角形的形状，因此提取的边界也比较准确。
MATLAB提供了丰富的函数和工具，使得实现这一方法变得相对简单。
不过，需要注意的是，这种方法可能对于特定形状和分布的离散点数据并不适用，因此在实际应用中需要谨慎选择。
arcgis提取海岸线步骤
arcgis提取海岸线步骤一、引言海岸线是指陆地和海洋交接处的界线，它具有重要的自然和人文意义。
在地理信息系统（GIS）中，我们可以利用ArcGIS软件来提取海岸线，用于海洋研究、海岸管理等方面。
本文将介绍利用ArcGIS 提取海岸线的步骤。
二、数据准备在进行海岸线提取之前，首先需要准备相关的地理数据，包括数字高程模型（DEM）和海洋矢量数据。
数字高程模型可用于计算海岸线的海拔高度，而海洋矢量数据则包含海洋边界、海岸线等信息。
三、创建海洋边界在ArcGIS中，可以使用“创建要素类”工具来创建海洋边界图层。
首先，在“Catalog”窗口中找到要素类所在的数据库，右键点击“要素类”文件夹，选择“新建要素类”来创建一个新的要素类。
在弹出的对话框中，选择“面”类型，设置坐标系和字段属性，并指定保存路径和名称。
接下来，使用“编辑”工具栏中的“绘制多边形”工具来绘制海洋边界的范围。
完成绘制后，保存编辑并退出编辑模式。
四、裁剪DEM数据由于DEM数据可能包含陆地和海洋区域的高程信息，我们需要将其裁剪为海洋边界范围内的数据。
在ArcGIS中，可以使用“Extract by Mask”工具来实现。
首先，打开“Spatial Analyst”工具箱，在工具箱中找到“Extraction”工具集，选择“Extract by Mask”工具。
在工具对话框中，选择DEM数据作为输入栅格数据，选择海洋边界图层作为掩膜数据，设置输出路径和名称，点击运行按钮即可进行裁剪。
五、计算海岸线裁剪后的DEM数据只包含海洋边界内的高程信息，我们可以利用这些数据来计算海岸线。
在ArcGIS中，可以使用“Contour”工具来计算等高线，然后利用等高线数据来提取海岸线。
首先，打开“3D Analyst”工具箱，在工具箱中找到“Surface Analysis”工具集，选择“Contour”工具。
在工具对话框中，选择裁剪后的DEM数据作为输入栅格数据，设置等高线间隔和输出路径和名称，点击运行按钮即可生成等高线。
如何在Matlab中进行图像分割与区域提取
如何在Matlab中进行图像分割与区域提取引言图像分割是图像处理中的一个重要任务，在许多领域中都被广泛应用，如医学影像分析、计算机视觉和机器人导航等。
本文将着重介绍如何使用Matlab进行图像分割与区域提取，以及一些常用的方法和技巧。
一、图像分割基础图像分割是将一个图像划分为不同的区域或对象的过程。
通常情况下，图像分割的目标是将图像中的前景和背景分开，以便于进一步的分析和处理。
在Matlab 中，可以使用一些基于阈值、边缘检测或区域生长的方法进行图像分割。
1. 阈值分割阈值分割是最简单的图像分割方法之一。
它基于图像的灰度值，将灰度值高于或低于某个阈值的像素分为不同的区域。
在Matlab中，可以使用imbinarize函数进行阈值分割，示例如下：```matlabI = imread('image.jpg');level = graythresh(I);BW = imbinarize(I, level);```其中，I为待分割的图像，level为自动确定的阈值，BW为分割后的二值图像。
2. 边缘检测边缘检测是通过检测图像中的灰度值变化来找到图像中的边缘。
在Matlab中，常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny等。
下面是使用Canny算法进行边缘检测的示例：```matlabI = imread('image.jpg');BW = edge(I, 'canny');```其中，I为待分割的图像，BW为检测到的边缘图像。
3. 区域生长区域生长是一种基于像素相似度的图像分割算法。
它从种子点开始，将与种子点相似的像素逐步添加到区域中，直到满足某个停止准则。
在Matlab中，可以使用regiongrowing函数进行区域生长，示例如下：```matlabI = imread('image.jpg');seed = [100, 100];tolerance = 10;BW = regiongrowing(I, seed, tolerance);```其中，I为待分割的图像，seed为种子点的坐标，tolerance为容差值，BW为分割后的区域。
Matlab实现：图像边缘提取
Matlab实现：图像边缘提取1、边缘提取算法⽅法⼀：⼀阶微分算⼦Sobel算⼦Sobel算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，Sobel算⼦对边缘定位不是很准确，图像的边缘不⽌⼀个像素。
Roberts算⼦Roberts算⼦检测⽅法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利⽤roberts算⼦提取边缘的结果是边缘⽐较粗，因此边缘的定位不是很准确。
Prewitt算⼦Prewitt算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。
但边缘较宽，⽽且间断点多。
Canny算⼦Canny算⼦是⽬前边缘检测最常⽤的算法，效果也是最理想的。
Canny⽅法不容易受噪声⼲扰，能够检测到真正的弱边缘。
优点在于，使⽤两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。
⽅法⼆：⼆阶微分算⼦Laplacian算⼦Laplacian算⼦法对噪声⽐较敏感，所以很少⽤该算⼦检测边缘，⽽是⽤来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。
2、实验结果分析⼀、边缘提取：Sobel算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算⼦对边缘定位不是很准确，图像的边缘不⽌⼀个像素；Roberts算⼦检测⽅法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利⽤roberts算⼦提取边缘的结果是边缘⽐较粗，因此边缘的定位不是很准确；Prewitt算⼦检测⽅法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。
但边缘较宽，⽽且间断点多；Laplacian算⼦法对噪声⽐较敏感，所以很少⽤该算⼦检测边缘，⽽是⽤来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区；Canny⽅法不容易受噪声⼲扰，能够检测到真正的弱边缘。
优点在于，使⽤两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。
⼆、边缘复合增强Sobel、Robert、Prewitt算⼦的增强效果并不是很明显，尤其是Robert算⼦，因为它提取的边缘点过于稀疏和离散；Laplacian算⼦和canny算⼦的增强效果都⽐较理想，将边缘叠加上去后，整个⼿的轮廓和边缘都很清晰，直观上看，canny算⼦实现的效果⽐Laplacian算⼦好，最明显的地⽅就是⼿指尖的边缘。