【正文】 ear。 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(RGB1) title(39。,39。雙三次插入法 39。bilinear39。 subplot(2,2,2)。原始圖像 39。D:\39。 imshow(Y) title(39。 Y=imresize(RGB1,39。 imshow(X) title(39。 X=imresize(RGB,39。當(dāng)使范圍變化時(shí)，可以得到如下圖像。加乘性噪聲 39。) G=imnoise(RGB,39。 pepper39。 figure imshow(E) title(39。 pepper、 speckle。) figure imhist(H) title(39。直方圖 39。圖像角度旋轉(zhuǎn) 39。,39。 圖像任意角度的旋轉(zhuǎn) 函數(shù)說明及參數(shù)旋轉(zhuǎn) 函數(shù)使用的是 imrotate 函數(shù)，其調(diào)用格式如下所示： B = imrotate(A,angle,method,bbox) 期中參數(shù) method 是選擇才用最鄰近插入法還是雙三次插入法，參數(shù)分別為：nearest 、 bilinear 旋轉(zhuǎn)后的圖像重新保存為一個圖像文件，使用 imwrite 函數(shù)，其調(diào)用格式如下：imwrite(BW,39。)。 figure imshow(X) title(39。彩圖對比度亮度調(diào)整 39?；译A圖像 39。采用 rgb2gray 函數(shù)進(jìn)行真彩色圖像與灰階強(qiáng)度圖像的轉(zhuǎn)變其格式調(diào)用如下： A=rgb2gry(‘’)。 D:\ 39。 RGB=imread(39。 imshow(A)。其語句格式如下： Info=imfinfo(39。%求溫度 ,di 必須變成列向量 mesh(wi,di,tc) %畫三維圖 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 31 三維圖像顯示出了所求各點(diǎn)的分布狀況。 tc=interp2(wid,dep,tem,wi,di39。79 63 61 65 81。 給定： wid=1： 5； dep=1： 3； tem=[82 81 80 82 84； 79 63 61 65 81； 84 84 82 85 86] 要求計(jì)算沿寬度和深度細(xì)分網(wǎng)格： di=1： ： 3； wi=1： ： 5；交點(diǎn)溫 度。 0 1 2 3 4 5 6 71 0 . 500 . 511 . 50 1 2 3 4 5 6 71 0 . 500 . 511 . 5武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 30 多項(xiàng)式的插值運(yùn)算 插值是在離散數(shù)據(jù)之間補(bǔ)充一些數(shù)據(jù)，是這組離散數(shù)據(jù)能夠符合某個連續(xù)函數(shù)；插值是計(jì)算數(shù)學(xué)中最基本和最常用的手段，是函數(shù)逼近理論中的重要方法。ro39。g39。 %6 次擬合 y1=polyval(t,x)。為了能形象說明問題，采用繪圖來演示。其調(diào)用格式如下： [r,p,k]=residue(a,b)返回多項(xiàng)式之比 a/b 的部分分式展開，參照下面公式。 a=f+[0,g] %因?yàn)閮蓚€向量長度不同，而加運(yùn)算要求長度相同，所以要補(bǔ) 0 b=f[0,g] %減法運(yùn)算 c=conv(f,g)%乘法運(yùn)算 [d,r]=deconv(c,f)%除法運(yùn)算，因?yàn)檫€有余子式，所以選用相乘的結(jié)果除，使得結(jié)果干凈 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 26 多項(xiàng)式的求導(dǎo)、求根、求值運(yùn)算 多項(xiàng)式的求導(dǎo)、求根、求值運(yùn)算是多項(xiàng)式運(yùn)算的又一大板塊，其中多項(xiàng)式求導(dǎo)數(shù)的函數(shù)是 polyder，調(diào)用格式是 e=polyder（ c），其中 c 表示的是待求導(dǎo)的函數(shù)式，然后求根運(yùn)算的函數(shù)是 roots 或 poly，其中 roots 是根據(jù)函數(shù)求多項(xiàng)式的根，它的調(diào)用格式是 h=roots（ c）， c 代表待求根的函數(shù)式，而 poly 函數(shù)是根據(jù)根求函數(shù)，格式是 i=poly（ h），表示根據(jù) h求函數(shù) i，然后 求值運(yùn)算的函數(shù)是 polyval，將多項(xiàng)式的自變量賦予值 z，則調(diào)用格式是 j=polyval（ f， z），表示當(dāng)變量是 1 時(shí)，函數(shù) f的結(jié)果。 多項(xiàng)式的四則運(yùn)算 多項(xiàng)式的 四則 運(yùn)算 就是包括加減乘除，其中加減運(yùn)算可以直接用 +、 來運(yùn)算，它們的運(yùn)算規(guī)則中注意要滿足向量的長度相同，而乘除就得用函數(shù)了，其中乘法的計(jì)算函數(shù)是 conv，它本來是卷積的意思，同時(shí)它也符合多項(xiàng)式函數(shù)的運(yùn)算規(guī)則，除法運(yùn)算是相乘的逆運(yùn)算，但會有余子式。 A0=A^3， A1=A.^3， A2=A^3 Ap0 為 3 個 A 矩陣相乘， Ap1 中的元素為 A 矩陣中相應(yīng)元素的立方，矩陣 Ap2為矩陣 A 的逆矩陣的乘積， A3為 A0 的逆矩陣。 令 R=B/A, L=A\B ， 下面仍然以 A、 B為例來演示。 示例程序如下： c=A*B,d=B*A 運(yùn)行結(jié)果如下： 對比可以知道， AB 與 BA 的結(jié)果是有區(qū)別的。 編程如下： [V,D] =eig(A) 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 22 矩陣的相乘 假定有兩個矩陣 A 和 B，若 A 為 m n 矩陣， B 為 n p 矩陣，則 C=A B為 m p 矩陣。一個 nn 的矩陣有 n個特征值，表示為 n??? ...,11 ， 。 矩陣的逆 、 行列式 實(shí)際中求矩陣的逆跟行列式均要求矩陣是方陣， MATLAB 中求逆的函數(shù)是 inv，格式為 Y = inv(X)， 求矩陣行列式的函數(shù)是 det，格式為 Y = det(X)。 MATLAB 中求解矩陣方差的函數(shù)是 var，它的常用格式是 V = var(X)， 如果 X是一個矩陣， var(X)返回一個包含矩陣 X 每一列方差的行向量。 矩陣的均值方差 MATLAB 中求解矩陣均值的函數(shù)是 mean，它的具體用法如下： mean(A,1)表示對列取平均， mean(A,2）表示對行取平均， mean(A）則默認(rèn)為 mean(A,1)。 矩陣的最大最小值 MATLAB 中 max 函數(shù)可以表示求每一列的最大值，那么經(jīng)過分析可以知道，先求出每一列的最大值然后求出這些最大值里面的最大值，下面以 A 矩陣為例。4 5 6。 ’ 或回車鍵分隔。 矩陣的定義和分配可以 有多種方法。,39。 ????? ytyy武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 16 syms y t %定義變量 s=dsolve(39。 MATLAB 中主要用 dsolve 求符號解析解 。一般多項(xiàng)式方程的根.11 2???n n武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 15 可為實(shí)數(shù)，也可為復(fù)數(shù)， 可用 MATLAB 符號工具箱中的 solve( )函數(shù) ， MATLAB中求解代數(shù)方程常用函數(shù) solve 格式如下： [x,? ]=solve(eqn1,eqn2,? ,eqnn，’ x,?’ ) 其中 eqn 表示的是式子， x 等表示的是變量。 例： 求下列變上限積分 ? ?2 1xxdxx 分析：積分運(yùn)算大量運(yùn)用于求面積體積等，此處選用的是一個變上限積分，武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 14 屬于有些典型的積分例子，但任然是根據(jù)函數(shù)格式就可以寫出程序。 示例程序如下： syms x y limit(limit(log(x+exp(y))/sqrt(x*x+y*y),x,1),y,0) 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 13 微分的計(jì)算 MATLAB 中微分函數(shù) diff 格式如下： Y = diff(X)； Y = diff(X,n)； Y = diff(X,n,dim) 其中 X表示待微分的變量， n表示 n 次微分，第三式表示沿著定維 dim 的 n階微分。)；limit(F,x,a,39。B]，垂直聚合矩陣 , 還可以用 cat(2,A,B) repmat(M,v,h) M在垂直方向上聚合 v次 水平方向上 聚合 h次 blkdiag（ A， B） 以 A，和 B為塊創(chuàng)建塊對角矩陣 length 返回矩陣最長維的的長度 ndims 返回維數(shù) numel 返回矩陣元素個數(shù) size 返回每一維的長度， [rows,cols]=size(A) reshape 重塑矩陣 rot90 旋轉(zhuǎn)矩陣 90 度，逆時(shí)針方向 fliplr 沿垂軸翻轉(zhuǎn)矩陣 flipud 沿水平軸翻轉(zhuǎn)矩陣 transpose 沿主對角線翻轉(zhuǎn)矩陣 ctranspose 轉(zhuǎn)置矩陣，也可用 A’或 A.’，這僅當(dāng)矩陣為復(fù)數(shù)矩陣時(shí)才有區(qū)別 inv 矩陣的逆 det 矩陣的行列式值 trace 矩陣對角元素的和 norm 矩陣或矢量的范數(shù)， norm（ a， 1）， norm（ a，Inf）?? . normest 估計(jì)矩陣的最大范數(shù)矢量 chol 矩陣的 cholesky 分解 cholinc 不完全 cholesky 分解 lu LU 分解 luinc 不完全 LU 分解 qr 正交分解 kron（ A， B） A為 m n， B為 p q，則生成 mp nq 的矩陣， A的每一個元素都會乘上 B，并占據(jù) p q大小的空間 rank 求出矩陣的秩 pinv 求偽逆矩陣 多項(xiàng)式運(yùn)算 多項(xiàng)式 Matlab 里面的多項(xiàng)式是以向量來表示的， 其具體操作函數(shù)如下： conv 多項(xiàng)式的乘法 deconv 多項(xiàng)式的除法，【 a， b】＝ deconv（ s），返回商和余數(shù) poly 求多項(xiàng)式的系數(shù)（由已知根求多項(xiàng)式的系數(shù)） polyeig 求多項(xiàng)式的特征值 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 11 Polyfit（ x， y， n） 多項(xiàng)式的曲線擬合， x， y為被擬合的向量， n 為擬合多 項(xiàng)式階數(shù) polyder 求多項(xiàng)式的一階導(dǎo)數(shù)， polyder（ a， b）返回 ab的導(dǎo)數(shù) [a,b]＝ polyder（ a， b）返回 a/b 的導(dǎo)數(shù)。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。在大部分大學(xué)里，應(yīng)用代數(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、自動控制、數(shù)字信號處理、模擬與數(shù)字通信、時(shí)間序列分析、動態(tài)系統(tǒng)仿真等課程的教材都把MATLAB 作為必不可少的內(nèi)容。 1984 年，在JackLittle(也稱 JohnLittle)的建議推動下，由 Little、 Moler、 SteveBangert三人合作，成立 rMathWorks 公司，同時(shí)把 MATLAB 正式推向市場。它不僅是一個在各類工程設(shè)計(jì)中便于使用的 運(yùn) 算工具，而且也是一個在數(shù)學(xué)、數(shù)值分析和工程計(jì)算等課程教學(xué)中的優(yōu)秀的教學(xué)工具，在世界各地的高等院校中十分流行，在各類工業(yè)應(yīng)用中更有不俗的表現(xiàn)?？偨Y(jié)了程序調(diào)試的經(jīng)驗(yàn)及各個函數(shù)的使用技巧。 在報(bào)告中為了計(jì)算的方便，在矩陣那一方面，我采用事先定義的方式，便于以后計(jì)算直接提取。武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 1 學(xué) 號： 課 程 設(shè) 計(jì) 題 目 基于 MATLAB的圖像處理 的基本運(yùn)算 學(xué) 院 專 業(yè) 班 級 姓 名 指導(dǎo)教師 年 月 日 武漢理工大學(xué)《 Matlab 課程設(shè)計(jì)》說明書 2 目錄 摘要 ................................................................................................................................. 5 Abstrac