基于matlab的数字图像处理论文2
MATLAB在图像处理理论和技术的发展及应用论文
MATLAB在图像处理理论和技术的发展及应用摘要:数字图像处理技术是随着计算机技术的发展而开拓出的一个应用领域。
图像识别技术是一个很广阔的研究领域,它涉及图像处理、模式识别、计算机视觉以及许多应用专业知识背景。
在车牌识别、人像采集、针织印刷和桥梁检测等等方面,数字图象处理技术都有着非常广泛的应用。
本文介绍了MATLAB语言的特点以及图像处理工具箱实现的经典图像处理技术。
应用该工具箱对一实拍的芯片图像进行前期预处理,通过实例验证了该语言具有强大的矩阵运算与图形处理能力,是一种简洁易学,可读性强、功能强大的应用软件,对它的应用可以快速实现模拟仿真,大大提高实验效率。
关键词:数字图像处理;MATLAB语言;图像处理;灰度图像;发展方向1.数字图像处理技术的主要优点(1)再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于,它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿,则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
(2)处理精度高按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位,甚至更高,这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
对计算机而言,不论数组大小,也不论每个像素的位数多少,其处理程序几乎是一样的。
换言之,从原理上讲不论图像的精度有多高,处理总是能实现的,只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
(3)适用面宽图像可以来自多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的波谱图像。
从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电子显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。
即只要针对不同的图像信息源,采取相应的图像信息采集措施,图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
基于Matlab的数字图像处理系统设计_毕业论文设计 精品推荐
论文(设计)题目:基于MATLAB的数字图像处理系统设计基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件,具有强大的图像处理功能,界面简洁,操作直观,容易上手,而且是图像处理系统的理想开发工具。
笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计,其中包括图像处理领域的大部分算法,运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现,论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程,系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型;支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读,写和显示。
上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上,编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值,对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能,利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果,又能得到比较直观的图示。
关键词:MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换第一章绪论1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源,近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中,人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物,解决实际问题,由此可见图像信息的重要性,数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展,更加深入到生产和科研活动中,成为人类生产和生活中必不可少的内容。
MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序,经过多年的逐步发展与不断完善,是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。
MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言,允许用数学形式的语言来编写程序,比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式,用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。
它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。
1.2 国内外研究现状1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。
基于MATLAB的数字图像处理系统研究
基于MATLAB的数字图像处理系统研究基于MATLAB的数字图像处理系统研究摘要:数字图像处理在现代社会中发挥着日益重要的作用。
本文以MATLAB为平台,研究了数字图像处理系统的关键技术和算法,并设计了一个基于MATLAB的数字图像处理系统。
通过对图像的预处理、增强、分割和识别等步骤,系统能够有效地处理各类图像,提高图像处理的速度和精度。
关键词:数字图像处理;MATLAB;预处理;增强;分割;识别一、引言随着计算机技术的发展,数字图像处理成为一门重要的研究领域。
数字图像处理技术广泛地应用在医学影像分析、人脸识别、安全监控等领域。
MATLAB是一种功能强大的科学计算与数据可视化工具,能够提供丰富的图像处理函数和工具箱。
本文将以MATLAB为平台,研究数字图像处理系统的关键技术和算法,并设计一个基于MATLAB的数字图像处理系统。
二、数字图像处理系统的关键技术1. 图像预处理图像预处理是图像处理的第一步,旨在去除图像中的噪声和不必要的细节,以提高后续处理的效果。
图像预处理包括图像的灰度化、平滑滤波、直方图均衡化等操作。
2. 图像增强图像增强是为了使图像更具视觉效果和目标识别能力。
常用的图像增强技术有图像锐化、对比度增强、边缘增强等。
通过这些增强操作,可以使图像更加清晰、鲜明,提高目标的辨识度。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域,提取出感兴趣的目标区域。
图像分割技术有基于阈值的分割、基于边缘检测的分割、基于区域的分割等。
图像分割可以为后面的目标识别和特征提取提供有用的信息。
4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类,实现对图像中目标的自动识别。
常用的图像识别方法有基于模板匹配的识别、基于统计的分类器、基于神经网络的识别等。
图像识别技术的发展使得计算机能够自动处理和分析大量图像数据,解放了人力和物力资源。
三、基于MATLAB的数字图像处理系统设计本文设计了一个基于MATLAB的数字图像处理系统,具体包括图像数据输入、预处理、增强、分割和识别等模块。
基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文
毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名:日期:指导教师签名:日期:使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名:日期:学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名:日期:年月日导师签名:日期:年月日注意事项1.设计(论文)的内容包括:1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)2)原创性声明3)中文摘要(300字左右)、关键词4)外文摘要、关键词5)目次页(附件不统一编入)6)论文主体部分:引言(或绪论)、正文、结论7)参考文献8)致谢9)附录(对论文支持必要时)2.论文字数要求:理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。
基于matlab的数字图像处理论文
迭代与分形姓名:吴涛班级:2007级电科一班学号:20074053053摘要:几何学研究的对象是客观世界中物体的形状。
传统欧氏几何学的研究对象,都是规则并且光滑的,比如:直线、曲线、曲面等。
但客观世界中物体的形状,并不完全具有规则光滑等性质,因此只能近似当作欧氏几何的对象,比如:将凹凸不平的地球表面近似为椭球面。
虽然多数情况下通过这样的近似处理后,能够得到符合实际情况的结果,但是对于极不规则的形态,比如:云朵、烟雾、树木等,传统的几何学就无能为力了。
如何描述这些复杂的自然形态?如何分析其内在的机理?这些就是分形几何学所面对和解决的问题。
关键字:迭代;分形;树形Abstract:the study of geometry object is the objective world in the shape of an object. Traditional Euclidean geometry object of study, is all the rules and smooth, for instance: linear, curve and surface etc. But the objective world in the shape of an object, not completely with regular smooth nature, therefore can only approximate such as Euclidean geometry object, such as: the uneven surface of the earth for approximate ellipsoid. Although most cases through such an approximate treatment after, can get the result accords with the actual situation, but for great irregularity of form, such as: the clouds, smoke, such as trees, traditional geometry as a repeater.How to describe these complex natural forms? How to analyze its inherent mechanism? These are the fractal geometry facing and solve the problem.Key words: iterations, Fractal; tree一、问题分析在我们的世界上,存在着许多极不规则的复杂现象,比如:弯弯曲曲的海岸线、变化的云朵、宇宙中星系的分布、金融市场上价格的起伏图等,为了获得解释这些极端复杂现象的数学模型,我们需要认识其中蕴涵的特性,构造出相应的数学规则。
基于matlab的数字图像处理-学位论文
安徽工业大学毕业设计(论文)说明书……………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………安徽工业大学毕业设计(论文)任务书课题名称基于MATLAB的数字图像处理学院电气信息学院专业班级通信工程092班姓名学号毕业设计(论文)的主要内容及要求:1. 掌握数字图像处理的基本概念,了解数字图像处理的特点及其应用,了结图像的文件格式。
2. 掌握MATLAB仿真软件的基本知识和编程方法。
3. 掌握主要的图像处理方法及其原理(如图像增强,二值图像处理等),并通过MATLAB设计图像处理的程序来实现图像处理。
4. 翻译5000字英文资料。
5. 撰写毕业论文,并进行毕业答辩。
指导教师签字:安徽工业大学毕业设计(论文)说明书……………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………摘要图像信息是人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段,图像处理科学技术是科学研究、社会生产及人类生活中不可缺少的强有力工具。
在信息社会中,数字图像处理科学在理论或实践上都存在着巨大的潜力。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大,对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了MATLAB软件,基于MATLAB的数字图像处理环境和如何利用MATLAB 及其图像处理工具箱进行数字图像处理。
主要论述了利用MATLAB实现二值图像分析、图像增强、图像复原等图像处理。
关键词:MATLAB,数字图像处理,图像增强,二值图像,图像复原安徽工业大学毕业设计(论文)说明书……………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………AbstractThe image information is a very important source for people to get the information and the important means of information, image processing technology is a powerful tool for scientific research, social production and human life.In the information society, the digital image processing science exists great potential both in theory or practice.Digital image processing is a computer using a certain algorithm for graphics and image processing technology. Digital image processing technology has been in various areas have a relatively wide range of applications.Image processing large amount of information, the speed of processing requirements are relatively high. MATLAB powerful computing and graphics display function, which makes image processing become more simple and intuitive.This paper introduces the MATLAB software and the MATLAB-based digital image processing environment, describes how to use the MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing.Mainly discusses the use of MATLAB for image enhancement, the two value image analysis, image restoration and other image processing technologies.Keywords:MATLAB, digital image processing, image enhancement,two value image ,image restoration安徽工业大学毕业设计(论文)说明书……………………………………………………装………………订………………线…………………………………………………………………目录第1章绪论......................................... 错误!未定义书签。
基于matlab编程的数字图像处理论文
基于matlab编程的数字图像处理论文郑州航空工业管理学院结课设计(论文)2008 级电子信息工程专业 0813083 班级课程数字图像处理姓名苏冰山学号 081308322指导教师陈宇职称讲师二О一一年十月十七一、引言数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大,对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观。
本次结课设计基于MATLAB的数字图像处理环境,利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理,并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。
论述了利用MATLAB实现灰度图像增强技术研究与设计。
二、设计内容此次设计探究了灰度图像增强技术在MATLAB的数字图像处理环境下的实现,主要包括空域变换增强和空域滤波增强的基本原理及编程实现。
涉及对比度的增强、图像求反、线性平滑滤波器、非线性平滑滤波器、低通滤波、高通滤波的程序算法实现及运行后的效果图。
灰度图像增强图像增强是一类基本的图像处理技术,其目的是对图像进行加工,以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用的图像。
这里的好和有用要因具体的应用目的和要求而异,并且所需的具体增强技术也可不同。
目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同,可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。
第一类,直接在图像所在的空间进行处理,也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作;第二类,在图像的变化域对图像进行间接处理。
空域增强方法可表示为:g(x,y)=EH[f(x,y)]其中f(x,y)和g(x,y)分别为增强前后的图像,EH代表增强操作。
基于MATLAB的数字图像增强方法论文2稿
届.别.2014届学号201014110206毕业设计(论文)基于MATLAB的数字图像增强方法姓名李亚斌系别、专业物理与电子信息工程系、电子信息科学与技术专业导师姓名、职称李亚兰、讲师完成时间2014年4月20日目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2课题研究目的和意义 (3)1.3研究内容 (3)2MATLAB基本知识介绍 (3)2.1MATLAB的概述 (3)2.2MATLAB语言的特点 (4)2.3MATLAB在图像处理操作中的应用 (5)3数字图像处理的基础知识简介 (6)3.1数字图像基础知识 (6)3.1.1数字图像的含义 (6)3.1.2数字图像的类型 (7)3.2数字图像处理概述 (8)3.2.1基本概念 (8)3.2.2研究内容 (8)3.2.3基本特点 (9)3.2.4主要应用领域 (10)4利用MATLAB增强图像 (10)4.1空域变换增强 (11)4.1.1图像求反 (11)4.1.2增强对比度 (13)4.2空域滤波增强 (14)4.2.1基本原理 (15)4.2.2线性平滑滤波器 (15)4.2.3非线性平滑滤波器 (17)4.2.4线性锐化滤波器 (18)4.3频域增强 (19)4.3.1基本原理 (19)4.3.2低通滤波 (20)4.3.3高通滤波 (21)5结束语 (23)参考文献 (24)致谢 (25)摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在很多领域上都有了比较广泛的应用,例如在生物医学、遥感航天、工业、军事公安等领域。
图像处理的信息量很大,对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观。
基于MATLAB的数字图像处理系统研究
基于MATLAB的数字图像处理系统研究基于MATLAB的数字图像处理系统研究摘要:数字图像处理是一门重要的学科,在诸多领域中都有广泛的应用。
本文基于MATLAB平台,研究了数字图像处理系统的设计与实现。
首先介绍了数字图像处理的基础理论,包括数字图像的表示、采样和量化等。
然后详细讨论了常用的数字图像处理方法,包括图像增强、图像滤波、图像复原、图像压缩等。
接着介绍了MATLAB在数字图像处理中的应用,包括MATLAB的图像处理工具箱及其常用函数、MATLAB编程技巧等。
最后,通过设计一个数字图像处理系统的实例,展示了MATLAB在数字图像处理中的实际应用效果。
1. 引言随着计算机技术的飞速发展,数字图像处理越来越受到人们的关注。
数字图像处理技术可以对图像进行增强、分析、识别等处理,广泛应用于医学影像分析、工业检测、图像识别等领域。
而MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件,具有丰富的图像处理功能和编程平台,被广泛应用于数字图像处理中。
本文将通过研究基于MATLAB的数字图像处理系统,展示MATLAB在数字图像处理中的应用效果。
2. 数字图像处理基础理论2.1 数字图像的表示数字图像是用离散的数值表示的,为了准确表示图像的灰度或颜色信息,需要进行图像采样和量化处理。
本节将介绍图像的采样和量化方法,并详细讨论常用的离散图像模型,如灰度图像、彩色图像等。
2.2 图像增强图像增强是一种常用的图像处理方法,通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数,改善图像的视觉效果。
本节将介绍常用的图像增强方法,如直方图均衡化、灰度变换等,并结合实例进行详细说明。
2.3 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法,通过滤波器对图像进行平滑或增强。
本节将介绍常用的图像滤波方法,如均值滤波、中值滤波等,并通过实例进行详细说明。
2.4 图像复原图像复原是一种恢复受损图像的过程,可以通过去噪、补偿等方法来恢复图像的清晰度和细节。
本节将介绍常用的图像复原方法,如退化模型、滤波器设计等,并结合实例进行详细说明。
Matlab应用于数字图像处理教学的探讨
Matlab应用于数字图像处理教学的探讨【摘要】本文主要探讨了Matlab在数字图像处理教学中的应用及优势。
首先介绍了数字图像处理的基本概念与原理,然后详细阐述了Matlab在数字图像处理中的应用,包括图像增强、滤波、分割等操作。
接着分析了Matlab在数字图像处理教学中的优势,如可视化编程、易于学习和使用等特点。
本文还设计了基于Matlab的数字图像处理教学案例,并对案例教学效果进行评价。
最后总结了Matlab在数字图像处理教学中的作用,展望了未来研究方向。
通过本文的研究,可以更好地了解和应用Matlab在数字图像处理教学中的价值和意义。
【关键词】Matlab, 数字图像处理, 教学, 应用, 优势, 案例教学, 效果评价, 作用, 研究方向, 总结1. 引言1.1 研究背景数字图像处理是当前计算机领域中一个重要的研究方向,随着技术的不断发展,数字图像处理在各个领域都有着广泛的应用。
在教育领域中,数字图像处理也是一个重要的教学内容,能够帮助学生更好地理解图像处理的基本原理和算法。
传统的数字图像处理教学方式存在一些问题,例如理论和实践之间的脱节、学生缺乏实际操作经验等。
通过引入Matlab这种新的教学方式,可以提高学生对数字图像处理的兴趣和学习效率,促进理论与实践的结合,培养学生的实际操作能力。
深入探讨Matlab在数字图像处理教学中的应用和优势,对于提升数字图像处理教学质量具有重要的意义。
1.2 研究意义通过Matlab的应用,可以帮助学生更好地理解数字图像处理的基本概念和原理。
学生可以通过实际操作和编程实践,深入掌握数字图像处理算法和技术,从而提高他们的学习兴趣和学习效果。
Matlab在数字图像处理教学中的应用可以激发学生的创造力和实践能力。
通过设计基于Matlab的数字图像处理案例,学生可以积极参与课堂互动,锻炼解决问题的能力,培养团队合作意识,提升他们的综合素质。
Matlab在数字图像处理教学中的应用还可以促进教学改革和创新。
基于MATLAB的数字图像处理系统的研究毕业设计论文
摘要数字图像处理是近几年来新兴的研究领域,受到越来越多的学者的高度重视。
因为图像在生成、传递、压缩、储存、变换等诸多过程中,会受到不利成分的影响。
比方分别在不一样的照明情况下操作,会引起图像亮度的转变;操作设备时,不可避免地会发生抖动,这样做的话就会引起图像位移;捕获到的图像对比度较低或是位置不契合等等。
所以想要获得清晰的图像就要对图像进行数字图像的处理。
本文主要从图像增强、图像复原、图像编码的Matlab仿真以及GUI板块的设计四个角度进行研究。
在本文中图像增强主要深入讨论了使用灰度变换函数去拉伸图像的对比度,使用直方图均衡化去合理分配图像的灰度,使用空域滤波和频域滤波使图像变得越发清晰。
图像编码主要简述的就是编码冗余、空间冗余以及不相关信息,通过以上图像编码的三种方法可以减小图片的冗余度和加大数据压缩比等等。
图像复原主要概述的是维纳滤波、最小二乘法滤波以及L-R滤波三种滤波方法,这三种滤波方式可以达到过滤掉图像中模糊部分的目的。
通过可视化界面达到了将以上三种图像处理方法结合在一起的目的。
在GUI 界面中,只要选定一种处理方式并按下“开始”按钮就能够执行相应的处理方法,而且会同时得到原始图像与处理后的图像。
关键字:图像增强;图像压缩;图像复原;Matlab;GUIAbstractDigital image processing is the emerging research field in recent years, by more and more scholars attach great importance.Because the image in the generation, transmission, compression, storage, transformation and many other processes, will be affected by the adverse effects.For example, in the case of different lighting operations, will cause the image brightness changes; operating equipment, it will inevitably jitter, so it will cause image displacement;The captured image is low or the position is not fit and so on. So you want to get a clear image of the image is necessary to digital image processing.This paper mainly studies image enhancement, image restoration, Matlab simulation of image coding and GUI design.In this paper, the image enhancement mainly discusses the contrast of using the gray scale transformation function to stretch the image, and uses the histogram equalization to rationally distribute the gray scale of the image. The use of spatial filtering and frequency domain filtering makes the image become more and more clear.Image coding is mainly described in the coding redundancy, spatial redundancy and irrelevant information, through the above image encoding of the three methods can reduce the redundancy of the picture and increase the data compression ratio and so on.Image restoration is mainly summarized in the Wiener filter, least squares filtering and L-R filter three filtering methods, these three filtering methods can be filtered to filter out the purpose of the fuzzy part of the image.Through the visual interface to achieve the above three kinds of image processing methods together for the purpose. In the GUI interface, as long as the selection of a processing method and press the "start" button to be able to perform the appropriate processing methods, and will also get the original image and processed images.Key words: image enhancement; image compression; image restoration; Matlab; GUI第1章绪论1.1 课题研究背景及意义当今这个时代,信息传播迅速,大家也从各种渠道上获取信息,时刻掌握世界的动态。
基于MATLAB的数字图像处理技术分析
基于MATLAB的数字图像处理技术分析摘要:本文主要针对MATLAB数字图像处理技术进行分析研究,文章中简要分析MATLAB数字图像处理技术的原理和优势,同时也分析该技术的应用功能,并以具体项目为例总结MATLAB数字图像处理技术的具体应用。
关键字;MATLAB;数字图像处理技术;图像处理数字图像处理技术四基于计算机技术基础上的图像处理技术,该技术能够图像信号转换为数字信号并进行综合处理,从而能够利用计算机就直接进行数字处理管控,提升数字图像处理效果。
而随着现代计算机技术的不断优化进步,数字图像处理技术也逐渐升级。
本文提出的MATLAB数字图像处理技术就是一种利用了MATLAB工程语言的图像处理技术,该技术的应用具有图像处理功能全、图像处理效率高的优势,在现代数字图像处理技术中应用,具有良好的应用效果。
1.MATLAB数字图像处理技术简要分析MATLAB数字图像处理技术应用是以MATLAB语言为主要技术的数字图像处理方法。
MATLAB计算机软件语言是由美国mathworks公司设计研发的一种新型软件。
该软件具有矩阵运算处理功能,具有数据分析功能、具有信号处理功能以及图形显示功能,在该功能之下,数据分析信号处理的效率都非常高。
并且国mathworks公司的MATLAB计算机软件语言也针对图像信号处理、神经网络系统以及非线性系统构建设计了多种工具箱,从而方便各项功能良好开展。
MATLAB计算机软件语言在应用的过程中,工具箱的应用十分关键,利用工具箱可以完成多项工作处理工作。
在整个工作进行处理中,图像显示函数,图像文件输入、输出、图像挣钱灌输、图像变换函数、图像颜色操作函数以及图像颜色空间转换函数都是工具箱应用都非常关键,是实现数字图像处理的关键。
MATLAB数字图像处理技术应用具有全面的图像处理功能。
在整个工程施工模块中,要求完成对数字图像处理的综合应用管控,在项目的实际处理中,还可以管控各项数字图像处理的效率。
基于matlab的数字图像处理仿真分析毕业论文[管理资料]
摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,其处理能力的不断增强,数字图像的实时处理已经成为可能。
由于数字图像处理的各种算法的出现,图像处理学科在飞速发展的同时逐渐向其他学科交叉渗透。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
这种处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
MATLAB是一种优秀的数学工具,具有强大的运算功能和图形展示功能,使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了MATLAB语言的特点,包括MATLAB软件的简介和基本使用方法说明。
介绍了基于MATLAB图像处理的实现和仿真,包含图像的编辑、图像的变形、噪声与滤波以及频谱分析等。
关键词: MATLAB;数字图像处理AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware and the processing capacity, real-time digital image processing has become possible. Due to digital image processing algorithms to appear, with the rapid development of the subject of image processing, it has also gradually permeated to other subjects. Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image processing technology, and it has been in many areas have a wide range of applications. MATLAB is an excellent math tool, and it has powerful computing and graphics display capabilities. So it makes images processing become more simple and intuitive. This paper introduces characteristics of MATLAB Image Processing Toolbox for its digital image processing, including the introduction of MATLAB and its usage. The paper also introduces the simulation and analysis of image processing based on MATLAB, including the level of gray , brightness, scaling, rotating, noise, filtering, and frequency analysis. Key words: MATLAB ;Digital image processing目录一绪论 (1)(一)数字图像处理概述 (1)(二)数字图像处理目的 (1)(三)MATLAB软件基本知识介绍 (2)二基于MATLAB数字图像处理的实现和仿真 (3)(一)使用MATLAB实现对图像的基本运算 (3)1、图像缩放 (3)2、图像裁剪 (5)3、图像灰度调节 (6)(二)使用MATLAB对图像进行旋转变形 (7)(三)噪声 (9)(四)均值滤波 (11)(五)频谱分析 (12)三总结与展望 (14)参考文献 (15)致谢 (16)文献翻译 (17)(一)英文原文 (17)(二)中文翻译 (20)一、绪论(一)数字图像处理概述图像是一种重要的信息源,图像处理的最终目的就是要帮助人类理解信息的内涵。
基于MATLAB图像处理技术及应用-毕业论文
基于MATLAB图像处理技术及应用摘要现在,社会信息化以较快的速度不断发展,我们周围环绕着各类数据,人们在各类比较繁杂的数据里面查找自己需要的各类数据,进而确保自己能够按照较快的速度去追上潮流。
由于信息技术能够持续发展,数字式的图像处置技术能够较多的使用到航空航天、生物医学工程这些方面,并且能够使用到工业检测、机器人视觉这些方面,另外能够使用到军事制导和文化艺术等一系列相关的领域中。
关于图像处理这门学科,它越来越受到人们的重视,并且具有更加宽阔的前景,至于MATLAB语言,它具有较强的科学运算能力,具备比较灵活的程序设计过程,并且具备优质的图形可视化和界面设计,另外具备和别的程序语言比较便利的接口功能,因此它是目前全球范围内科学界影响力最高、活力最强的软件。
另外MATLAB也叫做矩阵实验室,它具备较强的矩阵运算实力,这是别的语言不能进行比拟的,在图像处置过程中,矩阵运算则是主要部分。
这篇文章经过相关的实例解析,重点介绍了基于Matlab GUI的常见图像处理算法实现。
关键词:MATLAB;平滑处理;图像增强Image processing technology and application based onMATLABAbstractToday, with the rapid development of social informationization, we are surrounded by a variety of information. People are trying to find useful information of their own in a variety of information, so that they can catch up with the trend of the times at a faster pace in order to avoid being OUT of the times. With the continuous development of information technology, digital image processing technology is increasingly used in aerospace, biomedical engineering, industrial testing, robot vision, military guidance, culture and art and other fields. Image processing has increasingly become a noticeable and promising subject. With powerful scientific operation, flexible programming process, high-quality graphics visualization and interface design, and convenient interface functions with other programs and languages, MATLAB has become the most influential and dynamic software in the international scientific community. Matrix Lab is also called Matrix Lab. Its powerful matrix operation ability is incomparable with other languages. Matrix operation is the basis of image processing. This paper focuses on the implementation of common image processing algorithms based on MATLAB GUI through an example analysis.Key words: MATLAB; smoothing; image enhancement目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (5)1.1研究背景及意义 (5)1.2研究现状 (5)2 相关概述 (6)2.1 MATLAB特点 (6)2.2 MATLAB GUI技术 (6)2.3数字图像处理的基本内容 (7)2.3.1基本概念 (7)2.3.2数字图像处理的主要内容 (7)2.4数字图像处理的特点和应用 (8)2.4.1数字图像处理的特点 (8)2.4.2数字图像处理的应用 (9)3 图像分割 (10)3.1 阈值分割原理 (10)3.1.1直方图阈值分割 (11)3.1.2 类间方差阈值分割 (12)3.1.3 最大熵阈值分割 (12)3.1.4 模糊阈值分割 (13)3.2 基于区域的分割 (13)3.2.1 区域增长 (13)3.3 邻域平均法 (17)3.4 中值滤波法 (17)4 图像分析与描述 (18)4.1 图像目标的特征提取 (18)4.1.1 幅度特征 (18)4.1.2 统计特征 (18)4.2 基于区域的特征提取 (20)4.2.1 区域面积 (20)4.2.2 区域质心 (21)4.2.3 区域方向 (21)4.2.4 区域周长 (22)5 运用MATLAB实现图像中区域特征检测 (23)5.1 灰度处理 (23)5.1.1 程序分析 (23)5.1.2结果分析 (23)5.2 用区域生长法分割图像 (24)5.2.1 程序分析 (24)5.2.2 结果分析 (24)5.3 图像区域基本特征计算 (26)5.3.1 程序分析 (26)5.3.2 结果分析 (26)总结 (29)参考文献 (30)致谢 (32)1 绪论1.1研究背景及意义科学技术持续发展并且持续进行创新,这样能够为数字式的图像处置技术提供更多的拓展空间,从而令它的使用范围持续增大,进而推动数字式的图像处置技术获得深层面的发展,并且这种发展比较普遍且比较快速。
《Matlab数字图像处理》课程论文
Matlab数字图像处理课程论文匀速直线运动模糊图像的复原1引言运动模糊图像复原是图像复原技术中十分重要的一个分支,在生产生活领域、航天领域、智能交通领域都有着广泛的应用。
由于匀速直线运动模糊是具有普遍意义的一种退化方式,本文针对匀速直线运动模糊图像的复原进行了系统的研究,建立恰当的退化模型和准确的辨识模糊参数是良好复原退化图像的关键。
本文首先根据匀速直线运动模糊图像的特点建立了相应的退化模型,得出其点扩散函数是由模糊长度和模糊角度确定的。
对于匀速直线运动模糊图像,其频谱图像中存在平行排布的暗条纹,这些暗条纹的生成与退化图像的模糊参数存在特定的关系。
本文通过对匀速运动模糊图像的频谱出现平行暗条纹的原因的分析,推导了匀速运动模糊图像点扩散函数的离散域表达式,找到了退化图像频谱暗条纹方向和间距与退化图像模糊参数之间的关系式。
2研究进展随着计算机技术的不断发展,与之相关的学科也随之兴盛起来。
譬如:利用matlab处理图像等。
其中多帧运动模糊图像复原方法的研究就是其研究方向之一。
下面重点介绍多帧运动模糊图像复原方法的研究。
0) 引言电视监控作为安全防范系统的重要组成部分之一,对于惩治犯罪、维护社会稳定起着极为重要作用。
然而,电视影像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和记录设备的完善,都会造成影像的质量下降,即图像退化。
其中,摄像设备与景物之间相对运动引起的模图像是一种典型的退化图像。
在图像检验工作中,我们常常遇到不同形式的运动模糊图像处理问题,诸如监控录像中犯罪嫌疑人模糊相貌辨别、交通监测中违章车辆模糊牌照识别等等。
运动模糊图像的复原直接影响着案件的侦破和审理工作。
目前,针对电视摄像的特点,多帧融合理技术已经成为运动模糊图像复原的主要方法。
1) 问题的提出在数字图像处理过程中,需要利用计算机图像采集装置将录象带上记录的模拟图像采样、量化成数字图像,以便于计算机分析和处理。
多帧数字图像可以表示成空间域内取值范围为[O,A]的实函数:0≤f(X,Y,tk)≤A;k=1,2,⋯,M (1)式中,变量X,Y是象素的位置坐标,X,Y=1,2,3,⋯,N 是图像的水平宽度及垂直宽度,t 是摄取第k帧图像的时刻,M是图像的帧数,对于8位量化图像,A的取值是255,即该图像为256级的灰度图像。
基于 MATLAB 的数字图像处理方法研究
基于MATLAB 的数字图像处理方法研究1、研究的目的与意义视觉是人类感知外部世界最主要、最直接的途径,而图像是最直观的视觉信息。
图像技术就是在研究人类视觉信息的基础上发展起来的。
图像处理技术主要集中在图像的获取、变换、增强、恢复(还原)、压缩编码、分割与边缘提取等方面。
随着信息技术的发展,图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印等技术都取得了长足的进展。
随着计算机技术的迅猛发展,图像和图形技术不断融合,产生了各种图像处理软件。
这些软件被广泛应用于众多领域,并取得了令人瞩目的成就。
MATLAB 是适合多学科、多种工作平台的功能强大、界面友好、开放性很强、且具有出色的图像处理功能的大型优秀应用软件,用MATLAB 解决图像处理中的问题、难题,节省了图像处理工作者地时间和精力,大大提高图像处理的效率。
2、数字图像处理概述2.1图像与图像处理的概念图像(Image)就是采用各种观测系统获得的,能够为人类视觉系统所感觉的实体。
图像的范围非常广泛,包括:各类图片(Picture),如普通照片、X光片、遥感图片;各类光学图像,如电影、电视画面;客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述,如绘画、绘图等等。
数字图像处理是指,使用数字计算机对图像进行加工与处理。
2.2数字图像处理研究的内容数字图像处理学科所涉及的知识非常广泛,具体的方法种类繁多。
传统的图像处理技术主要集中在图像的获取、变换、增强、恢复(还原)、压缩编码、分割与边缘提取等方面。
近十多年来,图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印等领域迅速崛起。
而这些图像处理技术在计算机上模仿、扩展了人的智能,具有智能化处理功能。
2.3 数字图像处理系统数字图像处理系统是执行图像处理、分析理解图像信息任务的计算机系统。
该系统通常包括:计算机、图像显示器、大规模存储、硬拷贝输出装置、特殊的图像处理硬件、图像处理软件和图像传感器,如图 2-1 所示。
毕业设计(论文)-基于Matlab的图像预处理算法实现
基于Matlab的图像预处理算法实现(吉首大学张家界学院,湖南吉首416000)摘要在图像处理的过程中,由于获取图像的工具或手段的影响,使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息。
因此,以改善图像数据、抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征为目的的图像预处理在图像处理的过程中就显得非常重要。
常用的图像预处理手段包括图像大小的修改、图像浓度的扩展,图像由彩色差到灰度的转变、图像二值化、图像的锐化处理及图像平滑处理等方法。
本文在简单介绍数字图像处理技术的基础上,着重讨论了灰度直方图的构建、直方图均衡、图像平滑、锐化和噪声处理的原理及实现方法,并用matlab开发工具实现了上述图像预处理算法并给出了各种算法的处理结果。
关键词:图像处理;灰度直方图;图像平滑;噪声处理;图像锐化;matlab Image preprocessing algorithm Based on the MatlabHe Jinze(Zhangjiajie College of Jishou University,Jishou,Hunan 416000)AbstractIn the process of image processing, due to the affection of image tools, the acquisition image can't reflect the original image information completely. Therefore, to improve image data, inhibit deformation and enhance image characteristics is very important in image processing.Common image preprocessing method include the image size modification, the image thickness expansion, changing color image to gray, image gray-scale binary, image sharpening and the image smooth processing. Based on the brief introduction of digital image processing technique, this paper discussed the construction of gray histogram, equilibrium of histogram, the image smoothing,sharpening and noise treatment‘s principle and method. The realizations of all those image preprocessing algorithm which isrealized with matlab has been discussed in this paper, and all those result has been given after the Implementations.Key word:Image processing; grayscale histogram; image smoothing; noise processing; image sharpening ;matlab目录第一章绪论 (1)1.1何谓数字图像处理 (1)1.2数字图像处理的特点及其应用 (1)1.2.1 数字图像处理的特点 (1)1.2.2图像预处理的内容 (2)1.2.3 数字图像处理的应用 (3)1.3MATLAB (4)1.3.1 matlab简述 (4)1.3.2 matlab处理图像的特点 (5)第二章数字图像处理的灰度直方图 (6)2.1灰度的定义 (6)2.2直方图定义 (6)2.2.1直方图的典型用途 (6)2.2.2灰度直方图的计算 (7)2.2.3图像直方图实现代码 (7)2.3直方图均衡 (8)2.3.1 直方图均衡原理 (8)2.3.2直方图均衡的实现 (8)第三章图像平滑与图像锐化 (12)3.1图像的平滑 (12)3.1.1领域平均法基础理论 (12)3.1.2算法实现 (13)3.2图像锐化 (15)3.2.1图像锐化的目的和意义 (15)3.2.2图像锐化算法 (15)3.2.3图像锐化的实现代码 (16)第四章图像噪声与噪声的处理 (18)4.1噪声的概念 (18)4.2图像噪声对图像的影响 (18)4.3噪声来源 (18)4.4噪声图像模型及噪声特性 (19)4.4.1 含噪模型 (19)4.4.2 噪声特性 (20)4.5图像二值化 (20)4.5.1理论基础 (20)4.5.2图像二值化的实现代码 (20)4.6二值图像的去噪 (21)4.6.1理论基础 (21)4.6.2二值图像去噪的实现代码 (22)第五章结论 (24)参考文献 (25)第一章绪论1.1何谓数字图像处理数字图像处理(Digital Image Processing),就是利用数字计算机或则其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。
基于matlab的数字图像处理的设计与实现大学论文
本科毕业论文基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现The designing and implementing of digital image processing based on Matlab学生姓名:学号:专业:实习单位:指导教师:基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现【摘要】数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
目的:改善医学图像质量,使图像得到增强。
方法:利用Matlab工具箱函数,采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。
结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,处理后的图像视觉效果得以改善。
高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。
结论:使用Matlab工具箱大大简化了编程工作,为医学图像处理提供了一种技术平台。
经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像,视觉效果得到改善。
【关键词】MATLAB;医学数字图像处理;直方图均衡化;高通滤波;图像增强The designing and implementing of digitalimage processing based on MatlabDepartment of Medical Information Management and Information System 【Abstract】Digital image processing is an emerging technology, with the development of co mputer hardware, real-time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear, making it faster and faster processing speed, better for peopl e services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective: To improve the quality of medical image by enhancing the det ails. Methods: Two processing methods, the gray-level histogram equalization and highpass f iltering were applied to enhance an X-ray image by using Matlab toolbox functions. Results: By the means of algorithm histogram equalization, the dense gray-level distribution of the ori ginal image became sparse, and the output image was refined. The highpass filtering strengthe ned the distinctly observed details, while the highpass filtering improved more the local detail of image. Conclusion: Matlab toolbox is helpful for simplifying the programming and provid es a platform for medical image processing. The visual impact of medical images processed b y histogram equalization and highpass filtering improves.【Keywords】MATLAB;medical digital image processing;histogram equalization;highpass filtering;image enhancement目录1 绪论 (1)1.1 课题研究目的及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)2 数字图像处理的简介 (4)2.1 什么是数字图像 (4)2.2 数字图像处理概述 (5)2.2.1 基本概念 (5)2.2.2 研究内容 (6)2.2.3 基本特点 (7)2.2.4 主要应用 (7)2.3 图像处理文件格式 (8)2.3.1 MATLAB图像文件格式 (8)2.3.2 图像类型 (9)3 MA TLAB基本知识介绍 (11)3.1 MA TLAB的概述 (11)3.2 MA TLAB产生的历史背景 (11)3.3 MA TLAB语言的特点 (12)3.4 MA TLAB在图像处理中的应用 (13)4 方法 (15)4.1 图像的预处理 (15)4.2 空间域处理 (15)4.2.1 直方图均衡化 (15)4.3 频率域处理 (17)4.3.1 图像的傅里叶变换 (17)4.3.2 傅里叶逆变换 (18)4.3.3 图像频域滤波 (18)4.3.4 巴特沃斯高通滤波 (19)5 结果 (21)5.1 预处理后的结果 (21)5.2 直方图均衡化后的结果 (21)5.3 巴特沃斯高通滤波后的结果 (21)6 总结 (21)7 展望 (22)【参考文献】 (23)致谢............................................................................................................................... 错误!未定义书签。
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迭代与分形
姓名:刘航班级电气084 学号:08010278
摘要:几何学研究的对象是客观世界中物体的形状。
传统欧氏几何学的研究对象,都是规则并且光滑的,比如:直线、曲线、曲面等。
但客观世界中物体的形状,并不完全具有规则光滑等性质,因此只能近似当作欧氏几何的对象,比如:将凹凸不平的地球表面近似为椭球面。
虽然多数情况下通过这样的近似处理后,能够得到符合实际情况的结果,但是对于极不规则的形态,比如:云朵、烟雾、树木等,传统的几何学就无能为力了。
如何描述这些复杂的自然形态?如何分析其内在的机理?这些就是分形几何学所面对和解决的问题。
关键字:迭代;分形;树形
一、问题分析
在我们的世界上,存在着许多极不规则的复杂现象,比如:弯弯曲曲的海岸线、变化的云朵、宇宙中星系的分布、金融市场上价格的起伏图等,为了获得解释这些极端复杂现象的数学模型,我们需要认识其中蕴涵的特性,构造出相应的数学规则。
曼德尔布罗特(Mandelbrot)在研究英国的海岸线形状等问题时,总结出自然界中很多现象从标度变换角度表现出对称性,他将这类集合称作自相似集,他发现维数是尺度变换下的不变量,主张用维
数来刻划这类集合。
Mandelbrot将这类几何形体称为分形(fractal),意思就是不规则的、分数的、支离破碎的,并对它们进行了系统的研究,创立了分形几何这一新的数学分支。
Mandelbrot认为海岸、山峦、云彩和其他很多自然现象都具有分形的特性,因此可以说:分形是大自然的几何学。
分形几何体一般来说都具有无限精细的自相似的层次结构,即局部与整体的相似性,图形的每一个局部都可以被看作是整体图形的一个缩小的复本。
早在19世纪就已经出现了一些具有自相似特性的分形图形,比如:瑞典数学家科赫(von Koch)设计的类似雪花和岛屿边缘的一类曲线,即Koch曲线;英国植物学家布朗通过观察悬浮在水中的花粉的运动轨迹,提出来的布朗运动轨迹。
分形几何把自然形态看作是具有无限嵌套的层次结构,并且在不同尺度下保持某种相似的属性,于是,简单的迭代过程,就是描述复杂的自然形态的有效方法。
(Koch曲线)
(布朗运动轨迹)
二、背景知识介绍
1、分形几何的形成。
分形几何的概念是美籍法国数学家曼德尔布罗特(Mandelbrot)
于1975年首先提出的,但最早的工作可追朔到1875年,德国数学家维尔斯特拉斯(Weierestrass )构造了处处连续但处处不可微的函数,集合论创始人康托尔(Cantor ,德国数学家)构造了有许多奇异性质的康托尔三分集。
1890年,意大利数学家皮亚诺(Peano )构造了填充空间的曲线。
1904年,瑞典数学家科赫(Koch )设计出类似雪花和岛屿边缘的一类曲线。
1915年,波兰数学家谢尔宾斯基(Sierpinski )设计了象地毯和海绵一样的几何图形。
这些都是为解决分析与拓朴学中的问题而提出的反例,但它们正是分形几何思想的源泉。
2、分形几何体的维数。
通常的几何体具有整数维,比如:一维的线段、二维的正方形、三维的立方体,维数就是几何体在“尺度”上的特征。
对于分形中的几何对象,通常意义下的维数已经没有意义,比如Koch 曲线(长度是无穷大,面积是零),用一维的“线段”去量,得数无穷大,“尺子”太小;用二维的“正方形”去量,得数为零,“尺子”又太大,因此需要定义分形自己的维数(分数维)。
分形的维数目前有多种定义,我们这里介绍相似维数。
设分形F 是自相似的,即F 由m 个子集构成,每个子集放大c 倍后同F 一样,则定义F 的维数为:ln ln d m c =÷,即d c m =。
对于通常的几何对象,采用这种方式计算出来的维数,与传统的维数是一致的,比如对正方形,将它边长m 等份,则相似形个数m 2,每边长放大m 倍后与原长相同,即c=m ,显然d=2。
人类肺的构造,从气管尖端成倍地反复分叉,是一种典型的分形,其分维数大约是2.17。
3、什么是迭代。
迭代法是常用的一种数学方法,就是将一种规则反复作用在某个对象上,它可以产生非常复杂的行为。
我们这里介绍图形迭代和函数迭代两种方式。
(1)图形迭代。
给定初始图形F 0,以及一个替换规则R ,将R 反复作用在初始图形F 0上,产生一个图形序列:
R (F 0)=F 1,R (F 1)=F 2,R (F 2)=F 3,…
(2)函数迭代。
给定初始值x 0,以及一个函数f(x),将f(x)反复作用在初始值x 0上,产生一个数列:
f (x 0)=x 1,f (x 1)=x 2,f (x 2)=x 3,…
4、plot函数介绍。
plot是最重要最基本的二维曲线绘图指令,基本功能是画折线和曲线。
基本调用格式如下:
(1) plot(Y,LineSpec)。
其中,Y一般是数组;而LineSpec是用来指定线型、色彩等的选项字符串,可省略。
本功能是以数组Y作为竖坐标,以数组元素的下标为横坐标,画出一条折线。
当数组元素很多时,就出现连续曲线的效果。
(2) plot(X,Y,’s’)。
其中,X、Y一般是相同长度的数组。
本功能是以数组Y作为竖坐标,以数组X为横坐标,画出一条折线。
当数组元素很多时,就出现连续曲线的效果。
例1x=-pi:pi/10:pi; y=tan(sin(x))-sin(tan(x)); plot(x,y)
5、Fill函数介绍。
Fill的作用是颜色填满一个多边形区域,基本调用格式如下:
fill(X,Y,ColorSpec)
其中X是围成多边形区域的横坐标,Y是竖坐标,通过ColorSpec 指定颜色。
在使用时注意:要保证绘图数据首尾重合,使得多边形封闭。
另外,可以依靠图柄设置其它属性。
6、分形树木
分形树木是为了模拟自然界中树木花草的形状,其迭代方式与前面两个问题不同,主要原理是设定基本的绘图规则,然后让计算机根据这些规则进行反复跌代,最终生成分形图。
下面介绍一种迭代规则:对一条线段,在它顶端左右两侧各画一条小线段。
无限次迭代下去,最终形成的图形就象一棵树。
具体的实现如下:
源代码:
f unction [z,A]= plottree(z,A,n);
N=6;
s=0.7;
Br=[pi/10;-pi/10];
if n>N
return
end
k=1;
if n==1;
plot([z,z+exp(i*A)],'linewidth',3/N*(N-n+1));
hold on
z=z+exp(i*A);
[z,A]= plottree(z,A,n+1);
else
while k<3
A=A+Br(k);
leng=s^(n-1);
plot([z,z+leng*exp(i*A)],'linewidth',3/N*(N-n+1));
z=z+leng*exp(i*A);
[z,A]= plottree(z,A,n+1);
A=A+pi;
z=z+leng*exp(i*A);
A=A+pi-Br(k);
k=k+1;
end
end
调用函数plottree(z,A,n);
得到如图所示的图形。