【正文】 reported .In order to calculate the convenience of the report, in the matrix that one, I used the predefined way, to facilitate .After the calculation of direct extraction. Polynomial which is large in this way I am. There are some need to draw a graph to show the effect of puting, I also painted the appropriate graphics to display. This design through matlab image brightness/contrast change, brightness narrowing amplifier and rotating, histogram statistics and histogram equalization, and join all noises, use a variety of programs and functions, to plete the above functions, and separately in the analysis and debugging. Summarizes the program test experience and each function use skill. Very good realized matlab image processing function. Keywords: Calculus, matrix, polynomial, graphics, matlab ,image ,processing function , experience 課件之家精心整理資料 歡迎你的欣賞 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 1 前言 MATLAB 產(chǎn)生的歷史背景 MATLAB 是美國 MathWorks 公司生產(chǎn) 的一個(gè)為科學(xué)和工程計(jì)算專門設(shè)計(jì)的交互式大型軟件，是一個(gè)可以完成各種精確計(jì)算和數(shù)據(jù)處理的、可視化的、強(qiáng)大的計(jì)算工具。 MATLAB 名稱是由兩個(gè)英文單詞 Ma~ix 和 Laboratory 的前二個(gè)字母組成。 1993 年，MathWorks 公司推出了 MATLAB 的 4． 0版本，系統(tǒng)平臺(tái)由 DOS 改為 Windows，推出了功能強(qiáng)大的、可視化的、交互環(huán)境的用于模擬非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的工具Simulink，為 MATLAB 進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、處理和硬件開發(fā)而推出了與外部直接進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的組件，為 MATLAB 能融科學(xué)計(jì)算、圖形可視、文字處理于一體而制作了 Notebook， MathWorks 使 MATLAB 成為國際控制界公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算軟件。附加的工具箱（單獨(dú)提供的專用 MATLAB 函數(shù)集）擴(kuò)展了 MATLAB 環(huán)境，以解決這些應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)特定類型的問題。 課件之家精心整理資料 歡迎你的欣賞 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 2. matlab 運(yùn)算的基本知識(shí) 基本函數(shù) 常用函數(shù)表： sin( ) 正弦（變量為弧度） cot( ) 余切（變量為弧度） sind( ) 正弦（變量為度數(shù)） cotd( ) 余切（變量為度數(shù)） asin( ) 反正弦（返回弧度） acot( ) 反余切（ 返回值為值 弧度） asind( ) 反正弦（ 返回值為 度數(shù)） acotd( ) 反余切（ 返回值為 度數(shù)） cos( ) 余弦（變量為弧度） exp( ) 指數(shù) cosd( ) 余弦（變量為度數(shù)） log( ) 對(duì)數(shù) acos( ) 余正弦（ 返回值為 弧度） log10( ) 以 10 為底對(duì)數(shù) acosd( ) 余正弦（ 返回值為 度數(shù)） sqrt( ) 開方 tan( ) 正切（變量為弧度） realsqrt( ) 返回值為 非負(fù)根 tand( ) 正切（變量為度數(shù)） abs( ) 取絕對(duì)值 atan( ) 反正切（返回弧度） angle( ) 返回值為 復(fù)數(shù)的相位角 atand( ) 反正切（返回度數(shù)） mod(x,y) 返回 x/y 的余數(shù) sum( ) 向量元素求和 構(gòu)造矩陣的方法： 可以直接用 [ ]來輸入數(shù)組，也可以用以下提供的函數(shù)來生成矩陣。 極限的基本運(yùn)算 MATLAB 中極限函數(shù) limit 格式如下： limit(F,x,a) ； limit(F,a)； limit(F)； limit(F,x,a,39。) 其中 F表示的是函數(shù)式， x 表示求極限的變量， a表示的是變量取的值， left 或right 表示是取左極限還是右極限。 分析：微分運(yùn)算能直觀的顯示函數(shù)值的變化快慢，在平時(shí)計(jì)算中常常反映變量的變化對(duì)函數(shù)值的影響大小這是一個(gè)簡單的一階微分式子 ,可以直接寫定義變量然后求結(jié)果。 例： 計(jì)算級(jí)數(shù) .11 2???n n 的值 , 分析：對(duì)于級(jí)數(shù)我們最先接觸的就是常數(shù)項(xiàng)無窮級(jí)數(shù)，因?yàn)榧夹g(shù)結(jié)果一般較復(fù)雜，所以用 simple 求解最簡形式 , 其中還用到 Inf 為無窮大。 示例程序如下： Syms x [x]=solve(‘3*x+2=20’ ,’x’) 運(yùn)行結(jié)果如下 ： 求解常微分方程 未知的函數(shù)以及它的某些階的導(dǎo)數(shù)連同自變量都由一已知方程聯(lián)系在一起的方程稱為微分方程。 ????? ytyy 求解析解 。,39。) %程序主體部分 simplify(s)%化簡函數(shù) 運(yùn)行結(jié)果如下： 矩陣的基本運(yùn)算 矩陣計(jì)算是線性代數(shù)中的核心內(nèi)容，其對(duì)于整個(gè)數(shù)學(xué)系統(tǒng)的計(jì)算方面的意義是十分巨大的，集中它的基本運(yùn)算包括最大值、最小值、均值、方差、轉(zhuǎn)置、逆、行列式、特征值的計(jì)算、矩陣的相乘、右除、左除、冪運(yùn)算等等，下面將具體介紹。若定義一個(gè)標(biāo)量，則方括號(hào)就不需要了。若結(jié)尾帶分號(hào)，就執(zhí)行計(jì)算，但計(jì)算結(jié)果并不顯示。6 6 9。 MATLAB 中求最小值的函數(shù)為 min，求解思路與求最大值思路類似，仍然以矩武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 陣 A 為例。如果想求矩陣的均值可以進(jìn)行 2次操作。如果矩陣是方陣，那么這個(gè)矩陣在主對(duì)角線反映出來。標(biāo)量λ是 A 的特征值， x是相對(duì)應(yīng)的特征向量。 Eig(A)求包含矩陣 A的特征值的向量。對(duì)于方陣，也定義了積 B A，但其結(jié)果通常與 A B 不同。如果 A 是武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 一個(gè)非奇異方陣，那么 A \ B和 B / A 對(duì)應(yīng) A的逆與 B的左乘和右乘，即分別等價(jià)于命令 inv(A)*B和 B*inv(A)。如果 p 是一個(gè)正整數(shù)，那么這個(gè)冪可以由許多矩陣乘法運(yùn)算定義。 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 多項(xiàng)式的基本運(yùn)算 多項(xiàng)式的運(yùn)算，主要包括 多項(xiàng)式加減乘除、多項(xiàng)式求導(dǎo)、求根和求值運(yùn)算、多項(xiàng)式的部分分式展開、多項(xiàng)式的擬合、插值運(yùn)算。 示例編程如下： f=[2,4,6,8]。 示例編程如下： a=[1 7 9 10]。 示例程序如下： 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 運(yùn)行結(jié)果如下： 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 多項(xiàng)式的擬合 多項(xiàng)式擬合用 polyfit(x,y,n)來實(shí)現(xiàn)， n 是擬合多項(xiàng)式的階次。%定義向量，從 0到 2派分為 100 份 y=cos(x)。ro39。 % 3 次擬合 y2=polyval(s,x)。g39。插值函數(shù)一般地可表示為 yi=interpi（ x,y,xi,’method’ ）其中 i代表幾維插值可取 2,xi 為插值范圍內(nèi)的任意點(diǎn)集的 x坐標(biāo) ,yi 是插值后對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)點(diǎn)集的坐標(biāo) ,method 為插值函數(shù)的類型選項(xiàng)，有 linear 為線性，也是缺省項(xiàng)， cubic 和cubic spline 為三次樣條等三樣。dep=1:3。 di=1::3。cubic39。這次采用的是 imread 函數(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像文件的讀取操作，采用的格式如下： A=imread（‘ D:\’） 該語句用于讀取字符串“ filename”對(duì)應(yīng)的灰度圖像或彩色圖像，“ fmt”指定了文件的格式。) 該語句可以在命令窗口會(huì)顯示出文件的基本信息。 圖像讀入與顯示和變化的源代碼如下： clear。)。原始圖像 39。程序源代碼如下： I=rgb2gray(RGB)。.6 .7 1],[])。nearest39。) Y=imresize(RGB,2,39。雙三次插入法 39。) 源程序及運(yùn)行結(jié)果 源程序如下： B=imrotate(RGB,90,39。)。函數(shù)調(diào)用形式如下 ： imhist(I) H=histeq(I)。 imshow(H) title(39。) 運(yùn)行結(jié)果如下圖 、 .、 、 所示： 0 50 100 150 200 2500500100015002020250030003500400045005000直方圖 圖 原始圖像直方圖 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 直方圖均衡處理圖片 圖 經(jīng)過直方圖均衡后的圖像 0 50 100 150 200 2500100020203000400050006000700080009000直方圖均衡 圖 均衡后的直方圖 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 圖像加入噪聲 函數(shù)說明及參數(shù)選擇 函數(shù)使用 imnoise 函數(shù)進(jìn)行圖片的噪聲加入，其調(diào)用格式如下： J = imnoise(I,type,parameters) 期中， type 是噪聲的類型，由高斯噪聲，椒鹽噪聲，乘性噪聲。gaussian39。) F=imnoise(RGB,39。 figure imshow(F) title(39。,)。.6 .7 1],[])。D:\39。)。) RGB1=imadjust(RGB,[.2 .3 0。)。) 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 運(yùn)行結(jié)果為 ： 原始圖像 彩圖對(duì)比度亮度調(diào)整 圖 原始圖像與對(duì)比度變化后比較 對(duì)比原始圖像與經(jīng)過彩圖對(duì)比度亮度調(diào)整后的圖像對(duì)比，可以看到圖像顏色變深了，變暗了，顏色對(duì)比度變大了。 subplot(2,2,1)。nearest39。最鄰近插入法 39。 subplot(2,2,3)。) RGB1=imrotate(RGB,90,39。)。) 對(duì)比結(jié)果如下圖 ： 原始圖像 最鄰近插入法雙三次插入法 角度旋轉(zhuǎn) 圖 圖像的放大縮小和旋轉(zhuǎn) 對(duì)比上面的圖片，可以看到最鄰近插入法比較接近原始圖像，其對(duì)比度和亮度都與原始圖像比較接近；而雙三次插入法處理后，其對(duì)比度降低了。) H=histeq(I)。原始圖像 39。) H=histeq(I)。 加入各種噪聲后圖像比較 為各種圖片加入噪聲，其源程序如下： RGB=imread(39。 imshow(RGB) title(39。,0,)。) F=imnoise(RGB,39。 subplot(223)。speckle39。加乘性噪聲 39。 RGB=imread(39。39。 %I：灰階圖像
。原始圖像 39。)。 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 7 源程序代碼 全部源程序代碼： %matlab 課程設(shè)計(jì) %第一步，獲取圖像，并顯示各種基本信息 clear。 subplot(224)。 加椒鹽噪聲 39。 pepper39。 imshow(E) title(39。) E=imnoise(RGB,39。)。直方圖均衡處理圖片 39。 subplot(222) imshow(I) title(39。直方圖均衡 39。 subplot(211) imhist(I) title(39。 imshow(RGB