【正文】 e(g,i_o,N1,N2)。 line 9 c:/Matlab6p5/work/_ n = 。 line 10 c:/Matlab6p5/work/_ d0 = 。 line 11 c:/Matlab6p5/work/_ n1 = fix(N1/)。 line 12 c:/Matlab6p5/work/_ n2 = fix(N2/)。 line 13 c:/Matlab6p5/work/_ i_gaotong_v0 = colon(,N1)。 int i_gaotong_i0。 for (i_gaotong_i0=0。i_gaotong_i0()。i_gaotong_i0++) { forelem(i_,i_gaotong_v0,i_gaotong_i0)。 line 14 c:/Matlab6p5/work/_ j_gaotong_v1 = colon(,N2)。 int j_gaotong_i1。 for (j_gaotong_i1=0。j_gaotong_i1()。j_gaotong_i1++) { forelem(j_,j_gaotong_v1,j_gaotong_i1)。 line 15 c:/Matlab6p5/work/_ d = msqrt(mpower((i_n1),)+mpower((j_n2),))。 line 16 c:/Matlab6p5/work/_ if (istrue(d==)) { line 17 c:/Matlab6p5/work/_ h = 。 line 18 c:/Matlab6p5/work/ } else { line 19 c:/Matlab6p5/work/_ h = (+mpower((d0/d),(*n)))。 line 20 c:/Matlab6p5/work/ } line 21 c:/Matlab6p5/work/_ result(i_,j_) = h*g(i_,j_)。 line 22 c:/Matlab6p5/work/ } line 23 c:/Matlab6p5/work/ } line 24 c:/Matlab6p5/work/_ result = ifftshift(result)。 line 25 c:/Matlab6p5/work/_ X2 = ifft2(result)。 line 26 c:/Matlab6p5/work/_ X3 = muint8(real(X2))。 line 27 c:/Matlab6p5/work/_ display(figure())。 line 27 c:/Matlab6p5/work/_ display( imshow((CL(X3))) )。 call_stack_end。 exitM()。 }void CWangView::OnWangExe() {WinExec(,SW_SHOW)。 } 圖13高通濾波后圖像 圖14線性變換后圖像圖15線性變換曲線 圖像的線性變換Mat混合編程的實現(xiàn)（圖115）：核心代碼：void CMyView::OnMyCpp() { initM(MATCOM_VERSION)。 // 線性變換的Matlab源程序： dMm(X1)。 dMm(f0)。 dMm(g0)。 dMm(f1)。 dMm(g1)。 dMm(f2)。 dMm(g2)。 dMm(f3)。 dMm(g3)。 dMm(r1)。 dMm(b1)。 dMm(r2)。 dMm( b2)。 dMm(r3)。 dMm(b3)。 dMm(m)。 dMm(n)。 dMm(X2)。 dMm(i_)。 dMm(i_xianxibianhuan_v0)。 dMm(j_)。 dMm(j_xianxibianhuan_v1) 。 dMm(f)。 dMm(g)。 call_stack_begin。 X1 = imread(TM())。 display(figure())。 imshow((CL(X1)))。 f0 = 。 g0 = 。 f1 = 。 g1 = 。 display(g1)。 f2 = 。 g2 = 。 f3 = 。 g3 = 。 display(figure())。 display( plot((CL((BR(f0),f1,f2,f3)),(BR(g0),g1,g2,g3))) )。 axis(TM(tight))。 display( xlabel((CL(TM(f)))) )。 display( ylabel((CL(TM(g)))) )。 display( title((CL(TM(intensitytransformation)))) )。 //繪制變換曲線 r1 = (g1g0)/(f1f0)。 b1 = g0r1*f0。 r2 = (g2g1)/(f2f1)。 b2 = g1r2*f1。 r3 = (g3g2)/(f3f2)。 b3 = g2r3*f2。 /*[m,n] = */size(X1,i_o,m,n)。 X2 = mdouble(X1)。 i_xianxibianhuan_v0 = colon(,m)。 int i_xianxibianhuan_i0。 for (i_xianxibianhuan_i0=0。i_xianxibianhuan_i0()。i_xianxibianhuan_i0++) { forelem(i_,i_xianxibianhuan_v0,i_xianxibianhuan_i0)。 j_xianxibianhuan_v1 = colon(,n)。 int j_xianxibianhuan_i1。 for (j_xianxibianhuan_i1=0。j_xianxibianhuan_i1()。j_xianxibianhuan_i1++) { forelem(j_,j_xianxibianhuan_v1,j_xianxibianhuan_i1)。 f = X2(i_,j_)。 g(i_,j_) = 。 if (istrue((f=f1))amp。amp。istrue((f=f2))) { g(i_,j_) = r1*f+b2。 } else if (istrue((f=f2))amp。amp。istrue((f=f3))) { g(i_,j_) = r3*f+b3。 } } } display(figure())。 call_stack_end。 exitM()。 }void CMyView::OnMyExe() { WinExec(,SW_SHOW)。 } 圖16 輸入的彩色圖像 圖17 灰度化后的圖像圖18 原圖像直方圖圖19 均衡化后的直方圖圖110 灰度變化曲線 圖111 均衡化后的圖像 圖21 原圖像 圖像的加噪降噪引擎實現(xiàn)（圖22）：核心代碼：void CDipDoc::OnViewHistMatlab() { Engine *ep。 CString mand。 if(!(ep=engOpen(\0))) { fprintf(stderr,\n MATLAB引擎啟動失敗!\n)。 MessageBox(NULL,MATLAB引擎啟動失敗!,MATLAB,MB_OK |MB_ICONERROR)。 exit(1)。 } CString strPathName=GetPathName()。 mand=data=imread(39。+strPathName+39。)。 engEvalString(ep,mand)。 engEvalString(ep,figure(1),imshow(data),title(39。原圖像39。))。 engEvalString(ep,k=imnoise(data,39。gaussian39。))。 engEvalString(ep,figure(2),subplot(2,2,1),imshow(k),title(39。高斯加噪后的圖像39。))。 engEvalString(ep,k1=wiener2(k,[3,3]))。 engEvalString(ep,figure(2),subplot(2,2,2),imshow(k1),title(39。3*3濾波后結果39。))。 engEvalString(ep,k2=wiener2(k,[5,5]))。 engEvalString(ep,figure(2),subplot(2,2,3),imshow(k2),title(39。5*5濾波后結果39。))。 engEvalString(ep,k3=wiener2(k,[7,7]))。 engEvalString(ep,figure(2),subplot(2,2,4),imshow(k3),title(39。7*7濾波后結果39。))。 MessageBox(NULL,關閉引擎，系統(tǒng)將退出應用程序!,MATLAB,MB_OK |MB_ICONINFORMATION)。 engClose(ep)。 }圖22 高斯加噪及wie