数字图像处理Matlab图像处理工具箱.ppt

实验一： Matlab图像处理工具箱 针对不同的领域需要不同的图像处理算法， 因此掌握一门高级语言来编写自己的图像处理 程序，MATLAB无疑是一个不错的选择。 2.1 Matlab简介 Matlab (Matrix Laboratory) 是当今很流行的 科学计算软件。信息技术、计算机技术发展到今 天，科学计算在各个领域得到了广泛的应用，在 诸如控制论、时间序列分析、系统仿真、图像信 号处理等方面产生了大量的矩阵及其他计算问 题。Matlab软件适时推出，为人们提供了一个 方便的数值计算和动态仿真平台。 Matlab简介-特点 1 高效、简单的程序环境 2 强大的数值运算功能 3 丰富的工具箱 Matlab简介-开发环境 Matlab简介-M文件 Matlab通常使用命令驱动方式，当单行命令输 入时，Matlab立即处理并显示结果，同时将运行 说明和命令存入历史命令窗口。Matlab语句的磁 盘文件称作M文件，因为这些文件名的末尾是.M 形式。 M文件有两种类型：命令（Script）文件 函数（function）文件 2.1 MATLAB基础语法 2.1.1 变量名的命名规则 1.必须以字母开头,后可跟字母,数字和下划线 2.区分大小写 3.不超过31个字符 Matlab常用命令 2.2 Matlab常用的基本命令 （1） 全0矩阵 A=zeros(n): 生成n×n的全0矩阵； A=zeros(m,n): 生成m×n的全0矩阵； A=zeros(a1,a2,a3,…): 生成a1×a2×a3×…的全0 矩 A=zeros(size(B)): 生成与矩阵B大小相同的全0矩阵。 （2） 全1矩阵 A=ones(n): 生成n×n的全1矩阵； A=ones(m,n): 生成m×n的全1矩阵； A=ones(［m,n］): 生成m×n的全1矩阵； A=ones(a1,a2,a3,…): 生成a1×a2×a3×…的全1矩阵； A=onse(size(B)): 生成与矩阵B大小相同的全1矩阵。 （3） 单位矩阵 A=eye(n): 生成n×n的单位矩阵； A=eye(m,n): 生成m×n的单位矩阵； A=eye(［m,n］): 生成m×n的单位矩阵； A=eye(size(B)): 生成与矩阵B大小相同的单位矩阵。 （4） 均匀分布的随机矩阵 A=rand(n): 生成n×n的随机矩阵； A=rand(m,n): 生成m×n的随机矩阵； A=rand(［m,n］): 生成m×n的随机矩阵； A=rand(a1,a2,a3,…): 生成a1×a2×a3×…的随机矩阵； A=rand(size(B)): 生成与矩阵B大小相同的随机矩阵。 * x=[1 2 3 4 5] %产生1×5的数组 * b=x(3) %寻访数组x的第3个元素 * b=x([1 2 5]) %寻访x的第1、2、5元素 * b=x(1:3) %寻访前三个元素 * b=x(3:end) %寻访第三个元素到最后一个 * b=x(find(x3)) %由大于3的元素构成数组 * b=x(3:-1:1) %由前3个数倒排成数组 * b=x([1 2 3 4 4 3 2 1]) %对元素的重复访问 * x=[1,2,3;4,5,6;7,8,9] %产生3×3的矩阵 * b=x(find(x4)) %大于4的元素构成数组 * x(2,2)=10 %第2行第2列值改为10 * x(3,:)=20 %第3行的值改为20 * x=ones(5) %产生5×5全为1的矩阵 * x(2:4,2:4)=0 %第2、3、4行的第2、3、4列元素改0 A=[3:6;1:4] %产生2×4的矩阵 s=size(A) %返回s为[行数 列数] [r,c]=size(A) %返回r为行数，c为列数 r=s