第二讲_MATLAB图形处理
MATLAB图像处理
附2
MATLAB的数字图像处理
●所谓数字图像处理（digital image processing），就是 利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、
提取特征等的理论、方法和技术。
1 数字图像的基本概念
● 图像分辨率 清晰度 绝对清晰度 视觉效果
● Resolution (分辨率)单位
dpi (display pixels / inch)
汉王指纹考勤机
指纹识别系统
纹形（箕形、斗形、弓形） 模式区 全局特征（描述了 指纹的总体结构） 核心点 三角点
指纹的基本特征
纹数
局部特征（指指纹纹乱上的节点的特征，这 些特征提供了指纹唯一性的确认信息）
指纹识别系统
纹形可以分为箕形、弓形、斗形，如下图所示。其他的 指纹图案都是基于这三种基本图案
箕形纹
●
位图
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧Matlab是一款强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理和图像识别领域。
在这篇文章中，我们将探讨一些在Matlab中进行图像处理和图像识别的实用技巧。
一、图像预处理在进行图像处理前，我们通常需要对原始图像进行预处理，以提高后续处理的效果。
图像预处理的目标包括去噪、增强和归一化等。
1.1 去噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声会影响后续处理的准确性。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的是使用统计滤波器，如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
这些滤波器能够有效地减少图像中的噪声，并保持图像的细节。
1.2 增强图像增强可以使图像更加清晰、对比度更强、细节更明显。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度拉伸等方法进行图像增强。
直方图均衡化通过对图像的灰度级进行重新映射，使得图像的直方图分布更加均匀，从而提高图像的对比度和细节。
而灰度拉伸则通过调整图像的灰度级范围，使得图像的亮度更加均衡。
1.3 归一化当我们需要对不同尺寸、不同亮度、不同对比度的图像进行处理时，通常需要将它们归一化到相同的尺寸、亮度和对比度。
在Matlab中，可以使用像素重采样和直方图匹配等方法进行图像归一化。
像素重采样通过重新排列图像的像素来改变图像的尺寸，而直方图匹配则通过调整图像的直方图分布来改变图像的亮度和对比度。
二、图像特征提取图像特征提取是图像识别的关键步骤，它可以将图像中的信息抽象成一组用于表示图像的特征。
在Matlab中，常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一，它可以用于区分不同目标或者图像的不同部分。
在Matlab中，可以使用颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵等方法来提取图像的颜色特征。
颜色直方图统计了图像中每个颜色的像素数目，而颜色矩则描述了图像的颜色分布情况。
颜色共生矩阵则反映了不同颜色之间的相对分布情况，从而提取出图像的纹理特征。
第4-1
Matlab
liti102
x cos 3 t ， y sin3 t 星形图 例 3 在[0,2*pi]上画
解 输入命令 ezplot(‘cos(t)^3’,’sin(t)^3’,[0, 2*pi]) Matlab
liti103
例 4 在[-2，0.5]，[0，2]上画隐函数e x sin( xy ) 0 的图
Matlab liti108
目录 上页 下页 返回 结束
[1]fun必须是M文件的函数名或是独立变量为x 的字符串；
[2]fplot函数不能画参数方程和隐函数图形， 但在一个图上可以画多个图形。
目录 上页 下页 返回 结束
第二讲 MATLAB作图
例 5 在[-1，2]上画 y e 2 x sin( 3 x 2 ) 的图形
解
先建M文件myfun1.m： function Y=myfun1(x) Y=exp(2*x)+sin(3*x^2) 再输入命令： fplot(‘myfun1’,[-1,2])
在区间xmin<x<xmax、 ymin<y<ymax绘制隐函 数f(x,y)=0的函数图
ezplot(‘x(t)’,’y(t)’,[tmin,tmax]) ： 在区间tmin<t<tmax绘制参数方程x=x(t),y=y(t) 的函数图
目录 上页 下页 返回 结束
第二讲 MATLAB作图
例2 在[0,pi]上画y=sin(x)的图形
1.曲线图
命令： PLOT(X,Y,S)
y m c r
黄色 洋红 蓝绿色 红色
. o x +
Matlab 图形处理
7.2.3 曲面与网格图命令命令1 mesh功能生成由X，Y和Z指定的网线面，由C指定的颜色的三维网格图。
网格图是作为视点由view（3）设定的surface图形对象。
曲面的颜色与背景颜色相同（当要动画显示不透明曲面时，这时可用命令hidden控制），或者当画一个标准的可透视的网线图时，曲面的颜色就没有（命令shading控制渲染模式）。
当前的色图决定线的颜色。
用法 mesh(X,Y,Z) 画出颜色由c指定的三维网格图，所以和曲面的高度相匹配，1．若X与Y均为向量，length（X）=n，length（Y）=m，而[m，n]=size（Z），空间中的点 (X(j),Y(I),Z(I,j)) 为所画曲面网线的交点，分别地，X对应于z的列，Y对应于z的行。
2．若X与Y均为矩阵，则空间中的点 (X(I,j),Y(I,j),Z(I,j))为所画曲面的网线的交点。
mesh(Z) 由[n，m] = size（Z）得，X =1：n与Y=1：m，其中z为定义在矩形划分区域上的单值函数。
mesh(…,C) 用由矩阵c指定的颜色画网线网格图。
Matlab对矩阵c中的数据进行线性处理，以便从当前色图中获得有用的颜色。
mesh(…,PropertyName’,PropertyValue, …) 对指定的属性PropertyName设置属性值Pr opertyValue,可以在同一语句中对多个属性进行设置。
h = mesh(…) 返回surface图形对象句柄。
运算规则：1．数据X，Y和z的范围，或者是对当前轴的XLimMode，YLimMode和ZLimMode属性的设置决定坐标轴的范围。
命令aXis可对这些属性进行设置。
2．参量c的范围，或者是对当前轴的Clim和ClimMode属性的设置（可用命令caxis进行设置），决定颜色的刻度化程度。
刻度化颜色值作为引用当前色图的下标。
3．网格图显示命令生成由于把z的数据值用当前色图表现出来的颜色值。
第二讲 MATLAB 绘图
绘制y=1-exp(0.3*t).*cos(0.7*t)
t=6*pi*(0:100)/100; y=1-exp(-0.3*t).*cos(0.7*t); tt=t(find(abs(y-1)>0.05)); ts=max(tt); plot(t,y,'r-'); grid on; axis([0,6*pi,0.6,max(y)]); title('y=1-exp(-\alpha*t)*cos(\omega*t)'); hold on; plot(ts,0.95,'bo'); hold off; set(gca,'xtick',[2*pi,4*pi,6*pi],'ytick',[0.95,1,1.05,max(y)]); grid on;
绘制曲线
x t cos(3t ) , t 2 y t sin t
t = -pi:pi/100:pi; x = t.*cos(3*t); y = t.*sin(t).^2; plot(x,y)
2015-5-14 10
图形标识
图形标识包括：
图名（title） 坐标轴名（xlabel、ylabel） 图形文本注释（text） 图例（legend）
2015-5-14 22
双纵坐标：plotyy指令
plotyy指令调用格式：
plotyy(x1, y1, x2, y2)
x1-y1曲线y轴在左， x2-y2曲线y轴在右。
例3.7：
x = 0:0.01:20; y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x); y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x); plotyy(x,y1,x,y2);
matlab帮助文档
三维螺旋线例子： t=0:pi/50:10*pi; plot3(sin(t),cos(t),t) grid %添加网格
练习
1.用红色线绘制
2.作图： 1）绘制sin(x)*cos(x) ， 0<x<pi, 要求：用蓝色:，标题 sin(x)*cos(x) ，标出 x,y轴 2）绘制e^(sin(3x)) ，0<x<pi, 要求：用红色*，标题 e^(sin(3x)) ，标出x,y轴
图形窗口的分割一般用命令subplot: x=0:0.001:10; subplot(2,2,1),plot(x,sin(x)); title('子图(1)') subplot(2,2,2),plot(x,sin(10*x)); title('子图(2)') subplot(2,2,3),plot(x,sin(x),'r*'); title('子图(3)') subplot(2,2,4),plot(x,sin(10*x),'r:'); title('子图(4)')
用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围 axis([0,6,-1.5,1])
MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：
xlabel('x轴'); % x轴注解
ylabel('y轴'); % y轴注解 title('余弦函数'); % 图形标题
legend('y = cos(x)'); % 图形注解
把两个子图在一个图中显示
第二讲 MatLab图形绘制功能
二维平面图形
基本绘图函数
如何进行MATLAB图像处理
如何进行MATLAB图像处理一、引言图像处理是计算机视觉和图像分析领域中的重要任务之一。
而MATLAB是一种强大的数学计算软件，也被广泛应用于图像处理。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理，并探讨一些常见的图像处理技术。
二、图像处理基础在开始使用MATLAB进行图像处理之前，我们需要了解一些基础知识。
一个图像通常由像素组成，每个像素都有一个灰度值或者RGB（红绿蓝）三个通道的值。
图像的处理可以分为两个主要方面：空间域处理和频域处理。
1. 空间域处理空间域图像处理是指直接对图像的像素进行操作，常见的处理方法包括亮度调整、对比度增强和图像滤波等。
MATLAB提供了一系列函数和工具箱来进行这些处理。
例如，要调整图像的亮度，可以使用imadjust函数。
该函数可以通过调整输入图像的灰度值范围，实现亮度的增强或者降低。
下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像J = imadjust(I,[0.2 0.8],[0 1]); % 调整亮度范围imshow(J); % 显示图像```2. 频域处理频域图像处理是指将图像从空间域转换到频域进行处理，常见的处理方法包括傅里叶变换和滤波等。
MATLAB提供了fft和ifft等函数来进行频域处理。
例如，要对图像进行傅里叶变换，可以使用fft2函数。
该函数将图像转换为频率域表示，可以进一步进行滤波等处理。
下面是一个简单的例子：```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像F = fft2(I); % 傅里叶变换F = fftshift(F); % 频率域中心化imshow(log(1 + abs(F)),[]); % 显示频率域图像```三、图像处理技术了解了图像处理的基础知识后，我们可以探索一些常见的图像处理技术。
以下将介绍几个常用的技术，并给出相应的MATLAB代码示例。
Matlab在图像处理中的应用与技巧
Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。
而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。
本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。
一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件。
例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。
二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。
MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。
2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。
此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。
3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。
三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。
第二章 MATLAB绘图
说明：
（1）当x,y是同维矩阵时，则以x,y对应列元素为
横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵
的列数。 （2）当x是向量，y是有一维与x同维的矩阵时， 则绘制出多根不同色彩的曲线。曲线条数等于 y矩阵的另一维数，x被作为这些曲线共同的横
坐标。
（3）plot函数最简单的调用格式是只包含一个输 入参数：plot(x)。
对图形窗口灵活分割。请看下面的程序。
x=linspace(0,2*pi,60);
y=sin(x);z=cos(x);
t=sin(x)./(cos(x)+eps); ct=cos(x)./(sin(x)+eps); subplot(2,2,1); stairs(x,y); title('sin(x)-1');axis ([0,2*pi,-1,1]); %选择2×2个区中的1号区
2.2.1绘制三维曲线的最基本函数 plot3函数与plot函数用法十分相似，其调用格式为： plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)
4. 对函数自适应采样的绘图函数
fplot函数的调用格式为： fplot(fname,lims,tol,选项) 例2.11 用fplot函数绘制f(x)=cos(tan(πx))的曲线。 先建立函数文件myf.m： function y=myf(x) y=cos(tan(pi*x));
再用fplot函数绘制myf.m函数的曲线：
例2.6 用图形保持功能在同一坐标内绘制曲线
y=2e-0.5xsin(2πx)及其包络线，并加网格线。
程序如下： x=(0:pi/100:2*pi)'; y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1];y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); plot(x,y1,'b:'); axis([0,2*pi,-2,2]); %设置坐标 hold on; %设置图形保持状态 plot(x,y2,'k'); grid on; %加网格线 box off; %不加坐标边框 hold off; %关闭图形保持
MATLAB绘图与图形处理
MATLAB绘图与图形处理人们很难从一大堆原始的数据中发现它们的含义，而数据图形恰能使视觉感官直接感受到数据的许多内在本质，发现数据的内在联系。
MATLAB可以表达出数据的二维，三维，甚至四维的图形。
通过图形的线型，立面，色彩，光线，视角等属性的控制，可把数据的内在特征表现得淋漓尽致。
下面我们分别介绍图形的命令。
7.1 二维图形7.1.1 基本平面图形命令命令1 plot功能线性二维图。
在线条多于一条时，若用户没有指定使用颜色，则plot循环使用由当前坐标轴颜色顺序属性（current axes ColorOrder property）定义的颜色，以区别不同的线条。
在用完上述属性值后，plot又循环使用由坐标轴线型顺序属性（axes LineStyleOrder property）定义的线型，以区别不同的线条。
用法plot(X,Y) 当X,Y均为实数向量，且为同维向量（可以不是同型向量），X=[x(i)]，Y=[y(i)]，则plot(X,Y)先描出点(x(i)，y(i))，然后用直线依次相连；若X，Y为复数向量，则不考虑虚数部分。
若X，Y均为同维同型实数矩阵，X = [X(i)]，Y = [Y(i)]，其中X(i),Y(i)为列向量，则plot(X,Y)依次画出plot(X(i),Y(i))，矩阵有几列就有几条线；若X，Y中一个为向量，另一个为矩阵，且向量的维数等于矩阵的行数或者列数，则矩阵按向量的方向分解成几个向量，再与向量配对分别画出，矩阵可分解成几个向量就有几条线；在上述的几种使用形式中，若有复数出现，则复数的虚数部分将不被考虑。
plot(Y) 若Y为实数向量，Y的维数为m，则plot(Y)等价于plot(X,Y)，其中x=1：m；若y 为实数矩阵，则把y按列的方向分解成几个列向量，而y 的行数为n，则plot(Y)等价于plot(X,Y)其中x=[1;2;…;n]；在上述的几种使用形式中，若有复数出现，则复数的虚数部分将不被考虑。
使用Matlab进行图像配色与调整的技巧与实例
使用Matlab进行图像配色与调整的技巧与实例一、引言图像处理是计算机视觉和图形学中的一个重要领域。
在这个数字时代，我们面临着大量的图像内容，因此需要通过技术手段对这些图像进行优化和调整，以满足用户需求。
本文将介绍如何使用Matlab对图像进行配色和调整的技巧，并通过实例进行说明。
二、Matlab在图像处理中的作用Matlab是一种功能强大的高级编程语言和交互式环境，广泛应用于科学和工程领域。
它提供了丰富的图像处理工具箱，以及各种函数和算法，可以方便地进行图像的加载、处理和保存等操作。
借助Matlab强大的功能，我们可以在图像处理中更加高效和便捷地实现我们的目标。
三、图像色彩空间的基本概念在进行图像配色和调整之前，我们首先需要了解色彩空间的基本概念。
色彩空间是描述图像颜色的一种数学模型。
常见的色彩空间有RGB、HSV、Lab等。
其中，RGB是最常用的色彩空间，它是通过红、绿、蓝三个通道的强度值来描述颜色的。
HSV色彩空间则将颜色分为色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)三个分量，更符合人类对颜色的感知。
Lab色彩空间则将颜色分为亮度(Lightness)、a 和b两个颜色分量，可以准确地描述颜色的特征。
四、图像配色的技巧1. 色调映射色调映射是一种常用的图像配色技巧，它可以改变图像的整体色调，从而产生不同的视觉效果。
在Matlab中，可以使用imadjust函数来实现该技巧。
通过调整色调映射函数的参数，我们可以改变图像的对比度和亮度，从而达到所需的效果。
例如，如果想要增强图像的对比度，可以使用imadjust函数提高图像的对比度参数。
2. 色彩转换色彩转换是将图像从一种色彩空间转换到另一种色彩空间的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2hsv和hsv2rgb函数来实现RGB和HSV色彩空间之间的相互转换。
通过进行色彩转换，我们可以更加方便地对图像的色调、饱和度和明度等属性进行调整。
Matlab软件入门(第二讲)PPT课件
Matlab软件入门讲义
第14页
符号函数(显函数、隐函数和参数方程)画图
(1) ezplot
ezplot(‘f(x)’,[a,b]) 表示在a<x<b绘制显函数f=f(x)的函数图
ezplot(‘f(x,y)’,[xmin,xmax,ymin,ymax]) 表示在区间xmin<x<xmax和 ymin<y<ymax绘制
(4)一球从100米高度自由落下,每次落地后反跳回原高度的一 半,再落下. 求它在第10次落地时,共经过多少米?第10次反弹有 多高?
(5)编程计算圆周率，尽量计算的更精确。
1111
4 357
数学建模工作室 2020/11/22
Matlab软件入门讲义
第2页
作业的解（1）
• a=[3 4 56 4 432 23 7 45 6 8 4 35 8 24 2]
数学建模工作室 2020/11/22
Matlab软件入门讲义
第8页
作业的解（5）
• tic
• A=10000000;
• t=0;
• flag=1;
• for i=1:2:A
• t=t+flag/i;
• if(flag>0)
•
flag=-1;
• else
•
flag=1;
• end
• end
• t*4
• [A I]=sort(a)
• 计算结果：
• a =3 4 56 4 432 23 7 45 6 8 4 35 8 24 2 • A = 2 3 4 4 4 6 7 8 8 23 24 35 45 56 432 • I = 15 1 2 4 11 9 7 10 13 6 14 12 8 3 5
MATLABImageProcessing图像处理入门教程
MATLABImageProcessing图像处理入门教程MATLAB图像处理入门教程第一章：图像处理基础知识图像处理是指对于数字图像进行各种操作和处理的过程。
在本章中，我们将介绍一些基础的图像处理知识。
1.1 数字图像表示数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像中的一个点。
每个像素的值表示该点的亮度或颜色。
1.2 MATLAB中的图像表示在MATLAB中，图像可以用二维矩阵表示，其中每个元素对应一个像素的亮度或颜色值。
常见的图像格式包括灰度图像和彩色图像。
1.3 图像读取和显示使用MATLAB的imread函数可以读取图像文件，imshow函数可以显示图像。
第二章：图像预处理在进行实际的图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提取感兴趣的信息或减少噪声。
2.1 图像平滑平滑操作可以减少图像中的噪声。
常见的平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
2.2 边缘检测边缘检测可以找到图像中的边缘区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子和Canny算子。
2.3 图像分割图像分割可以将图像划分为不同的区域，以便后续的处理。
常见的图像分割算法包括阈值分割和区域生长算法。
第三章：图像增强图像增强可以提高图像的质量和清晰度，使图像更易于理解和分析。
3.1 直方图均衡化直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像的灰度值分布更均匀。
3.2 锐化锐化操作可以增强图像的边缘和细节。
常见的锐化算法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
3.3 噪声去除噪声去除可以降低图像中的噪声，使图像更清晰。
常见的噪声去除方法包括中值滤波和小波去噪。
第四章：图像分析图像分析可以从图像中提取出感兴趣的特征或对象。
4.1 特征提取特征提取可以从图像中提取出具有代表性的特征，可以用于图像分类和识别。
4.2 图像匹配图像匹配可以找到图像中相似的区域或对象。
常见的图像匹配方法包括模板匹配和特征点匹配。
4.3 图像识别图像识别可以根据图像的特征和模式来判断图像中的对象或场景。
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。
《篇Matlab图像处理》课件
感谢您的观看
THANKS
线性变换和非线性变换
线性变换如加法、乘法等，非线性变换如指数变换、对数变换等。
应用场景
在图像对比度较低或亮度不足时，通过灰度变换可以改善图像质 。
滤波
滤波原理
通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，消除 噪声或突出边缘。
滤波器类型
包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等 。
应用场景
在图像存在噪声干扰时，通过滤波可以降低噪声对图像的影响。
MATLAB图像处理的优势与不足
01
不足：
02
价格昂贵：MATLAB是一款商业软件，价格相对较高，可能不适合一 些小型项目或个人使用。
03
资源占用大：MATLAB的运行需要较大的内存和计算资源，可能影响 运行速度。
04
开放性不足：相对于一些开源的图像处理工具，MATLAB的源代码不 公开，使得定制和扩展较为困难。
RGB与灰度转换
将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩 空间，以便进行色彩调整或特定目标检测。
RGB与HSV转换
将彩色图像转换为灰度图像，以便进行灰度 处理。
应用场景
在需要进行特定色彩处理或目标检测时，通 过色彩空间转换可以更好地处理和识别目标 。
03
MATLAB图像处理应用
数字图像处理算法实现
应用场景
在图像质量较差或需要突出某些 特征时，通过图像增强可以改善 图像质量。
01
02
图像增强原理
通过调整图像的色彩、亮度和对 比度等参数，改善图像质量。
03
频域增强
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，再进行频域处理后 反变换回空间域。
04
色彩空间转换
如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉
如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉第一章：MATLAB 图像处理基础图像处理是计算机视觉领域中的重要组成部分，而MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，也是图像处理和计算机视觉研究的常用工具之一。
本章将介绍MATLAB中的图像处理基础知识，并介绍如何使用MATLAB进行图像的加载、显示和保存。
1.1 MATLAB中的图像处理函数MATLAB提供了丰富的图像处理函数，包括图像的加载和保存、图像的显示和绘制、图像的滤波和增强等。
常用的图像处理函数包括imread、imshow、imwrite、imfilter等。
1.2 图像的加载和显示使用imread函数可以加载图像，imread函数可以读取各种格式的图像文件，如PNG、JPEG、BMP等。
使用imshow函数可以显示图像，并提供了多种显示选项，如调整图像的亮度、对比度等。
1.3 图像的保存使用imwrite函数可以保存图像到指定的文件中，可以保存为各种格式的图像文件，如PNG、JPEG、BMP等。
同时，imwrite函数也支持指定图像的压缩质量和压缩格式。
第二章：图像滤波和增强图像滤波和增强是图像处理中重要的操作，可以用于去除图像中的噪声、增强图像的细节等。
MATLAB提供了丰富的图像滤波和增强函数，本章将介绍常用的图像滤波和增强方法，并结合MATLAB中的函数进行实例演示。
2.1 图像平滑使用平滑滤波可以去除图像中的噪声，常用的平滑滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
MATLAB中的imfilter函数可以实现这些滤波方法，根据需要选择不同的参数进行滤波操作。
2.2 图像锐化图像锐化可以增强图像的细节和边缘，常用的图像锐化方法有拉普拉斯锐化和梯度锐化等。
MATLAB中的imfilter函数和imgradient函数可以实现这些锐化方法，同样需要根据需求选择不同的参数。
2.3 对比度增强对比度增强可以增强图像的视觉效果，而不改变图像的色彩信息。
学习matlab（Matlab基础知识）
第二讲Matlab基础知识1.标识符把标志变量、常量或文件名的特定字符称为标识符，Matlab规定必须是英文字母、阿拉伯数字和下划线等符号组成的字符串，第一个符号必须是英文字母。
2.Matlab中的数据及变量类型有三种类型的基本数据：（1）数值型数据，简称数值（DoubleArray）：一般输入的数字均为数值数据，包含实数、复数。
（2）字符串型数据，简称字符量（Char Array）：用英文格式单引号加以界定的数字、字符、各种符号、表达式、方程式和汉字等。
（3）符号型数据，简称符号量（Sym Object）：用sym和sy ms可以把字符、表达式、方程、矩阵等定义成数学符号，称为符号型数据，运算结果为数学表达式。
在命令窗口中键入class（a），回车可知已有变量a是哪一种类型的数据。
3.变量名及赋值（略）2.1 数值矩阵2.1.1 永久性数值变量名除了i、j、pi、eps（浮点运算相对精度10-52）、Inf、NaN外还有，r ealmin(最小正浮点数2-1022)、realmax(最大正浮点数21023)。
2.1.2 数值矩阵的创建1.直接输入法>>a=[1 6 1;4 6 2;9 3 8];>> b=[2-3i,3+5i,2i;3,9i,6;5-i,7i,4];3．变换矩阵结构的命令flipud(a)——输出矩阵a上下翻转后的矩阵；fliplr(a)——输出矩阵a左右翻转后的矩阵；rot90(a,k)——输出矩阵a沿逆时针旋转k个90度后的矩阵，k为正负整数；rot90(a)——输出矩阵a逆时针旋转90度后的矩阵；reshape(A,m,n)——输出一个m×n=k阶矩阵，它是由矩阵a的k个元素重新排列构成的矩阵，重排前后元素在矩阵中的符号不变。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
常用的数学函数acos(x)———反余弦函数cos(x)———余弦函数acot(x)———反余切函数cot(x)———余切函数asin(x)———反正弦函数sin(x)———正弦函数atan(x)———反正切函数tan(x)———正切函数exp(x)———自然指数函数pow2(x)———以2为底的指数函数log(x)———自然对数函数sqrt(x)———根号函数log2(x)———以2为底的对数函数floor(x)———向下取整数log10(x)———以10为底的对数函数ceil(x)———向上取整数mod(x)———x对y的模round(x)———四舍五入函数rem(x,y)———x除以y的余数sign(x)———符号函数3.2.7选择输出格式MA TLAB中的所有计算都是以双精度方式完成的，但是显示输出可以是具有4个小数位的定点输出。
例如，对于向量x = [1/3 0.00002]MA TLAB有下列输出：x= 0.3333 0.0000如果在矩阵中至少有一个元素不是严格的整数，则有4种可能的输出格式。
显示的输出量可以利用下列命令加以控制：format shortformat longformat short eformat long e一旦调用了某种格式，则这种被选用的格式将保持，直到对格式进行了改变为止。
format short和format long是经常采用的格式。
一旦调用了MATLAB，即使没有输入格式命令，MATLAB 也将以format short格式显示数值结果。
如果矩阵或向量的所有元素都是严格的整数，则format short和format long的结果是相同的。
MA TLAB操作桌面的file菜单中打开preferences窗口，选择命令窗口界面，就可以方便地进行格式选择。
注：复数和复数矩阵(Complex and complex matrix)复数用特殊字符i或j 表示。
i=sqrt(-1), 其值在工作空间显示为0+1.0000i.例：输入 z=3+4i 或z=3+4j 结果一样。
MA TLAB 中复数有下面的语句生成办法：z=a+b*i 或z=r*exp(i*θ)其中r为复数的模，θ为复数辐角的弧度数。
复数的两种输入方法：（1）a=[1 2;3 4]+i*[5 6;7 8]（2）a=[1+5i 2+6i; 3+7i 4+8i]结果相同: a =1.0000 + 5.0000i2.0000 + 6.0000i3.0000 + 7.0000i4.0000 + 8.0000i注：(1) 当复数的虚部(image)为一个确定的数（而不是变量或矩阵）时，可省略―*‖，如1+2*i可写成1+2i, 但a+b*i 不能写成a+bi, [1 2]+[3 4]*i不能写成[1 2] + [3 4]i(2) 当复数作为矩阵元素时，复数内不能留有空格，如1 +5i, MA TLAB中任何矩阵的元素内部都不能留有空格，否则会被当作两个元素处理而出错。
第二讲MATLAB图形处理MA TLAB在数据可视化方面的表现力很强。
它的能力不仅功能强大，而且充分考虑了不同层次用户的不同需求，系统具有两个层次的绘图指令：一个层次是直接对图形句柄进行操作的底层绘图指令，它具有控制和表现数据图形能力强，控制灵活多变等优点，对于有较高或特殊需求的用户而言，该层次能够完全满足他们的需求；另一层次是在底层指令基础上建立的高层绘图指令，它的指令简单明了，易于掌握，适用于普通用户。
Matlab的图形命令格式简单，可以使用不同的线形，色彩、数据点标记和标注等来修饰。
常用的MA TLAB绘图语句有figure、plot、subplot、stem等，图形修饰语句有title、axis、text等。
基本绘图函数figure———创建一个图的窗口plot———绘制图形subplot———绘制子图loglog———x、y轴均取对数标度建立图形stairs———绘制序列的方波图形stem———绘制离散点序列semilogx———x轴用对数标度、y轴用线性标度绘制图形semilogy———y轴用线性标度、x轴用对数标度绘制图形以下函数是将标题、坐标轴标记、网格线及文字注释加到图上。
title———给图形加标题xlabel———给x轴加标记ylabel———给y轴加标记text———在图形指定位置上加文本字符串gtext———用鼠标在图上放文本字符串legend———图的注释grid———打开网格线hold———图是否重叠打印axis———命令对坐标轴重新设定2.1 figure 语句figure有两种用法。
当只用一句figure命令时，程序会创建一个新的图形窗口，并返回一个整数型的窗口编号。
当采用figure(n)时，表示将第n号图形窗口作为当前的图形窗口，并将其显示在所有窗口的最前面。
如果该图形窗口不存在，则新建一个窗口，并赋以编号n。
2.2 plot 语句线型绘图函数。
用法为plot(x, y, ‘s‘)。
参数x为横轴变量，y为纵轴变量，s用以控制图形的基本特征如颜色、粗细等，通常可以省略，常用方法如表2-1所示。
表2-1 plot 命令的参数及其含义【例2.1】plot([1,3,4,2,5])%长度为5的向量【例2.2】在区间0≤X≤2 内，绘制正弦曲线Y=SIN（X），其程序为：x=0:pi/100:2*pi;y=sin(x);plot(x,y) ;grid on %x,y的长度相等【例2.3】同时绘制正、余弦两条曲线Y1=SIN（X）和Y2=COS（X），其程序为：x=0:pi/100:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(x,y1,'r+',x,y2,'kp')plot函数还可以为plot(x,y1,x,y2，x,y3，…)形式，其功能是以公共向量x为X轴，分别以y1，y2，y3，…为Y轴，在同一幅图内绘制出多条曲线。
2.3 stem 语句绘制离散序列图，常用格式stem(y)和stem(x,y)，分别和相应的plot 函数的绘图规则相同，只是用stem 命令绘制的是离散序列图。
【例2.4】用stem命令正弦曲线的绘制离散序列图x=0:pi/100:2*pi;stem(x,sin(x))2.4 subplot 语句subplot(m,n,i) 是分割显示图形窗口命令，它把一个图形窗口分为m行n列共m×n个小窗口，并指定第i 个小窗口为当前窗口。
2.5 绘图修饰命令在绘制图形时，我们通常需要为图形添加各种注记以增加可读性。
在plot语句后使用title(‗标题‘)可以在图形上方添加标题，使用xlabel(‗标注‘)或ylabel(‗标注‘)为X轴或Y轴添加说明，使用text(X值、Y值、‗想加的标注‘)可以在图形中（X值，Y值）处添加标注，使用axis([xmin xmax ymin ymax])设置坐标轴的最小最大值，gtext(‗string‘) 利用鼠标添加说明性文本信息；grid on (/off) 给当前图形标记添加（/取消）网格。
【例2.4】用MA TLAB 语句绘正弦图，其运行结果见图2-1：x=0:0.1*pi:2*pi; %定义x向量subplot(2,2,1); %将窗口划分为2行，2列，在第1个窗口中作图plot(x,sin(x)); %画图t=title('正弦线') %给图形加标题subplot(2,2,2); %在第2个窗口中作图plot(x,sin(x),'r'); %画一正弦波，红色xlabel('X'); %给x轴加说明ylabel('SIN(X)'); %给y轴加说明subplot(2,2,3); %在第2个窗口中作图plot(x,sin(x),'--'); %画一正弦波，破折线subplot(2,2,4); %在第2个窗口中作图plot(x,sin(x),'r+'); %画一正弦波，红色破折线text(4,0,'注记');图2-1 例2.4 运行结果2.6 图例函数legend（）基本格式: legend('string1','string2',... pos)功能：给图加图例，对于每个已画的曲线，可以配置想要的图例。
参数：'string1','string2',... —解释图例的字符串pos —决定放置图例的位置pos = -1 将图例放在轴边距外右边pos = 0 将图例放在轴边距内右边占用尽量少的点pos = 1 将图例放在轴的右上方（缺省值）pos = 2 将图例放在轴左上方pos = 3 将图例放在轴左下方pos = 4 将图例放在轴【例2.5】legend 用法举例x = -pi:pi/20:pi;plot(x,cos(x),'-ro',x,sin(x),'-.b')h = legend('cos','sin',2)图2-2 例2.5 运行结果注：如何把图形复制到word 文档确定信号分析一、周期信号的傅里叶级数 1、基本原理 若一周期信号()()f t f t kT =+，其中k 为整数，T 成为信号的周期。
若周期信号在一个周期内可积，则可通过傅立叶级数对该信号进行展开。
其傅立叶展开式如下：()2s j nf t n n f t F e π∞=-∞=∑（2－1）其中，()/22/21s T j nf t n T F f t e dtT π--=⎰，T 为信号最小周期；1/sf T =；n F 为傅立叶展开系数，其物理意义为频率分量s nf 的幅度和相位。
式2－1表明：信号可以展开成一系列频率为1/s f T =的整数倍的正弦、余弦信号的加权叠加，其中相应频率分量的加权系数即为n F ，因此可以用周期信号的傅立叶展开来重构该周期信号，其逼进程度与展开式的项数有关。
2、举例设周期信号一个周期的波形为()1,0/21/2t T f t T t T ≤<⎧=⎨-≤<⎩，，求该信号傅里叶级数展开式，并用MATLAB 画出傅里叶级数展开后的波形，并通过展开式项数的变化考察其对()f t 的逼近程度，考察其物理意义。
解：()()2000111[22]0s T j nf tn T F f t e dtT F f t dt T T T Tπ-===-=⎰⎰()201s T j nf t n F f t e dtT π-=⎰2222021*********s s j T T j nf t j nf t T j n j n s s j n j n s s n e dt e dt T e e T j nf j nf e e T j nf nf e j πππππππππππ-------⎛⎫=- ⎪⎝⎭⎛⎫--=- ⎪--⎝⎭⎛⎫--=- ⎪--⎝⎭⎰⎰()222221()22sin(2)2s 22in /2j n j n j n j n j n j s n e e e e T j n j n n en c n ef ππππππππππ-------==--⨯==傅立叶展开式为：()2s j nf t n n f t F e π∞=-∞=∑源代码：clear all;N=100;%取展开式的项数为2N+1项 T=1; fs=1/T;N_sample=128;%为了画波形，设置每个周期的采样点数 dt=1/ N_sample;%时间分辨率 t=0:dt:10*T-dt; n=-N:N;Fn=sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);%求傅立叶系数 Fn(N+1)=0; ft=zeros(1,length(t)); for m=-N:Nft=ft+Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t) ;%Fn 是一个数组，其序号是从1开始的，到2N ＋1结束，故该语句中为Fn(m+N+1)%而当n=0时，Fn=0，在数组中的位置为第N+1个元素，故%令Fn(N+1)=0 end plot(t,ft) xlabel('t'); ylabel('f(t)'); 仿真结果：012345678910-1.5-1-0.50.511.5N =500时叠加的s (t )012345678910N =100时叠加的s (t )012345678910-1.5-1-0.50.511.5N =10时叠加的s (t )012345678910-1.5-1-0.50.511.5N =5时叠加的s (t )二、信号的傅里叶变换及其反变换1、基本原理 对于非周期信号()s t ，满足绝对可积的条件下，可利用傅里叶变换对其进行频域分析。