【文章內容簡介】 多年考驗。在歐美等高校， MATLAB 已經成為線性代數，自動控制理論，數理統(tǒng)計 ，數字信號處理，時間序列分析，動態(tài)系統(tǒng)仿真等高級課程的基本教學工具；成為攻讀學位的大學生，碩士生，博士生必須掌握的基本技能。在設計研究單位和工業(yè)部門， MATLAB 被廣泛用于科學研究和解決各種具體問題。在國內，特別是工程界， MATLAB 一定會盛行起來?？梢哉f，無論你從事工程方面的哪個學科，都能在 MATLAB 里找到合適的功能。 MATLAB語言的特點 一種語言之所以能如此迅速地普及，顯示出如此旺盛的生命力，是由于它青島理工大學琴島學院本科畢業(yè)設計說明書（論文） 12 有著不同于其他語言的特點，正如同 FORTRAN 和 C等高級語言使人們擺脫了需要直接對計算機硬 件資源進行操作一樣，被稱作為第四代計算機語言的 MATLAB，利用其豐富的函數資源，使編程人員從繁瑣的程序代碼中解放出來。 MATLAB 最突出的特點就是簡潔。 MATLAB 用更直觀的，符合人們思維習慣的代碼，代替了 C和 FORTRAN 語言的冗長代碼。 MATLAB 給用戶帶來的是最直觀，最簡潔的程序開發(fā)環(huán)境。以下簡單介紹一下 MATLAB 的主要特點。 （ 1）語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數極其豐富。 MATLAB 程序書寫形式自由，利用起豐富的庫函數避開繁雜的子程序編程任務，壓縮了一切不必要的編程工作。由于庫函數都由本領域 的專家編寫，用戶不必擔心函數的可靠性。可以說，用 MATLAB 進行科技開發(fā)是站在專家的肩膀上。 （ 2）運算符豐富。由于 MATLAB 是用 C 語言編寫的， MATLAB 提供了和 C 語言幾乎一樣多的運算符，靈活使用 MATLAB 的運算符將使程序變得極為簡短。 （ 3） MATLAB 既具有結構化的控制語句（如 for 循環(huán)， while 循環(huán)， break語句和 if 語句），又有面向對象編程的特性。 （ 4）程序限制不嚴格，程序設計自由度大。例如，在 MATLAB 里，用戶無需對矩陣預定義就可使用。 （ 5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就 可以在各種型號的計算機和操作系統(tǒng)上運行。 （ 6） MATLAB 的圖形功能強大。在 FORTRAN 和 C語言里，繪圖都很不容易，但在 MATLAB 里，數據的可視化非常簡單。 MATLAB 還具有較強的編輯圖形界面的能力。 （ 7） MATLAB 的缺點是，它和其他高級程序相比，程序的執(zhí)行速度較慢。由于 MATLAB 的程序不用編譯等預處理，也不生成可執(zhí)行文件，程序為解釋執(zhí)行，所以速度較慢。 （ 8）功能強大的工具箱是 MATLAB 的另一特色。 MATLAB 包含兩個部分：核心部分和各種可選的工具箱。核心部分中有數百個核心內部函數。其工具箱 又分為兩類：功能性工具箱和學科性工具箱。功能性工具箱主要用來擴充其符號計算功能，圖示建模仿真功能，文字處理功能以及與硬件實時交互功能。功能性工具箱用于多種學科。而學科性工具箱是專業(yè)性比較強的，如 control， toolbox, 青島理工大學琴島學院本科畢業(yè)設計說明書（論文） 13 signl processing toolbox, mumnication toolbox 等。這些工具箱都是由該領域內學術水平很高的專家編寫的，所以用戶無需編寫自己學科范圍內的基礎程序，而直接進行高、精、尖的研究。 （ 9） 源程序的開放性。開放性也許是 MATLAB 最受人們歡迎的特點。除 內部函數以外，所有 MATLAB 的核心文件和工具箱文件都是可讀可改的源文件，用戶可通過對源文件的修改以及加入自己的文件構成新的工具箱。 MATLAB 在圖像處理中的應用 圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數組成的。所支持的圖像處理操作有 :圖像的幾何操作、鄰域和區(qū)域操作、圖像變換、圖像恢復與增強、線性濾波和濾波器設計、變換 (DCT 變換等 ) 、圖像分析和統(tǒng)計、二值圖像操作等。下面就 MATLAB 在圖像處理中各方面的應用分別進行介紹。 （ 1） 圖像文件格式的讀寫和顯示。 MATLAB 提供了圖像文件 讀入函數 imread()，用來讀取如 :bmp、 tif、 tiffpcx 、 jpg 、 gpeg 、 hdf、 xwd 等格式圖像文；圖像寫出函數 imwrite() ，還有圖像顯示函數 image()、 imshow()等等。 （ 2） 圖像處理的基本運算。 MATLAB 提供了圖像的和、差等線性運算 ，以及卷積、相關、濾波等非線性算。例如， conv2(I， J)實現(xiàn)了 I， J兩幅圖像的卷積。 （ 3） 圖像變換。 MATLAB 提供了一維和二維離散傅立葉變換 (DFT) 、快速傅立葉變換 (FFT) 、離散余弦變換 (DCT) 及其反變換函數，以及連續(xù)小波變換(CWT)、離散小波變換 (DWT)及其反變換。 （ 4） 圖像的分析和增強。針對圖像的統(tǒng)計計算 MATLAB 提供了校正、直方圖均衡、中值濾波、對比度調整、自適應濾波等對圖像進行的處理。 （ 5） 圖像的數學形態(tài)學處理。針對二值圖像， MATLAB 提供了數學形態(tài)學運算函數；腐蝕 (Erode)、膨脹 (Dilate)算子，以及在此基礎上的開 (Open)、閉(Close)算子、厚化 (Thicken) 、薄化 (Thin) 算子等豐富的數學形態(tài)學運算。 以上所提到的 MATLAB在圖像 中的應用都是由相應的 MATLAB函數來實現(xiàn)的，使用時，只需按照函數的調用語法正確輸入參數即可。具體的用法可參考 MATLAB青島理工大學琴島學院本科畢業(yè)設計說明書（論文） 14 豐富的幫助文檔。圖像邊緣對圖像識別和計算機分析十分有用，在 MATLAB 中，函數 edge()用于灰度圖像邊緣的提取，它支持六種不同的邊緣提取方法，即Sobel 方法、 Prewitt 方法、 Robert 方法， Laplacian2Gaussian 方法、過零點方法和 Canny 方法。 青島理工大學琴島學院本科畢業(yè)設計說明書（論文） 15 4 圖像增強 圖像增強是一類基本的圖像處理技術，其目的是對圖像 進行加工，以得到對具體應用來說視覺效果更好、更有用的圖像。這里的好和有用要因具體的應用目的和要求而異，并且所需的具體增強技術也可不同。 目前常用的增強技術根據其處理所進行的空間不同，可分為基于圖像域的方法和基于變化域的方法。第一類，直接在圖像所在的空間進行處理，也就是在像素組成的空間里直接對像素進行操作；第二類，在圖像的變化域對圖像進行間接處理。 空域增強方法可表示為： g(x,y)=EH[f(x,y)] 其中 f（ x， y）和 g（ x， y）分別為增強前后的圖像， EH 代表增強操作。 空域變換增強 增強對比度 增強對比度實際是增強原圖像的各部分的反差。實際中往往是通過原圖中某兩個灰度值之間的動態(tài)范圍來實現(xiàn)的（如圖 41）。 圖 41 增強對比度 在圖 4． 1． 1 中可以看出，通過變換可以使原圖的較高的和較低的灰度值的動態(tài)范圍減小了，而原圖在二者之間的動態(tài)范圍增加了，從而其范圍的對比度增加了。 MATLAB 代碼所示： X1=imread(39。39。)。 figure,imshow(X1) f0=0。g0=0。 青島理工大學琴島學院本科畢業(yè)設計說明書（論文） 16 f1=70。g1=30。 f2=180。g2=230。 f3=255。g3=255。 r1=(g1g0)/(f1f0)。 b1=g0r1*f0。 r2=(g2g1)/(f2f1)。 b2=g1r2*f1。 r3=(g3g2)/(f3f2)。 b3=g2r3*f2。 [m,n]=size(X1)。 X2=double(X1)。 for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j)。 g(i,j)=0。 if(f=0)amp。(f=f1) g(i,j)=r1*f+b1。 elseif (f=f1)amp。(f=f2) g(i,j)=r2*f+b2。 elseif (f=f2)amp。(f=f3) g(i,j)=r3*f+b3。 end end end figure,imshow(mat2gray(g)) 圖像處理圖示 (如圖 42 和圖 43) 青島理工大學琴島學院本科畢業(yè)設計說明書（論文） 17 圖 42 原圖 圖 43 增強對比度所得圖像 圖像求反 對圖像求反是將原來的灰度值翻轉，簡單的說就是使黑變白，使白變黑 。 普通的黑白底片和照片就是這樣的關系。具體的變換就是將圖像中每個像素的灰度值根據變換曲線進行映射。 MATLAB 代碼所示： X1=imread(39。39。)。 f1=200。 g1=256。 k=g1/f1。 [m,n]=size(X1)。 X2=double(X1)。 for i=1:m for j=1:n f=X2(i,j)。 g(i,j)=0。 if(f=0)amp。(f=f1) g(i,j)=g1k*f。 else g(i,j)=0。 end 青島理工大學琴島學院本科畢業(yè)設計說明書（論文） 18 end end figure,imshow(mat2gray(g)) 圖像處理圖如圖 44 所示： 圖 44 圖像求反后 空域濾波增強 一般情況下，像素的鄰域比該像素要大，也就是說這個像素的鄰域中除了本身以外還包括其他像素。在這種情況下， g(x,y)在 (x,y)位置處的值不僅取決于f(x,y)在以 (x,y)為中心的鄰域內所有的像素的值。如仍以 s和 t分別表示 f(x,y)在 (x,y)位置處的灰度值，并以 n(s)代表 f(x,y)在 (x,y)鄰域內像素的灰度值，則 t=EA[s,n(s)] 為在鄰域內實現(xiàn)增強操作，常可利用模板與圖像進行卷積。每個模板實際上是一個二維數組，其中各個元素的取值定了模板的功能，這種模板操作也稱為空域濾波。 基本原理 空域濾波可分為線形濾波和非線形濾波兩