【正文】 %I：灰階圖像
。原始圖像 39。39。)。 RGB=imread(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。加乘性噪聲 39。 subplot(224)。speckle39。 加椒鹽噪聲 39。 subplot(223)。 pepper39。) F=imnoise(RGB,39。 imshow(E) title(39。,0,)。) E=imnoise(RGB,39。 imshow(RGB) title(39。)。 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。直方圖均衡處理圖片 39。) H=histeq(I)。 subplot(222) imshow(I) title(39。原始圖像 39。直方圖均衡 39。) H=histeq(I)。 subplot(211) imhist(I) title(39。) 對比結(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，其對比度降低了。 imshow(RGB1) title(39。)。,39。) RGB1=imrotate(RGB,90,39。雙三次插入法 39。 subplot(2,2,3)。bilinear39。最鄰近插入法 39。 subplot(2,2,2)。nearest39。原始圖像 39。 subplot(2,2,1)。D:\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 運(yùn)行結(jié)果為 ： 原始圖像 彩圖對比度亮度調(diào)整 圖 原始圖像與對比度變化后比較 對比原始圖像與經(jīng)過彩圖對比度亮度調(diào)整后的圖像對比，可以看到圖像顏色變深了，變暗了，顏色對比度變大了。 imshow(Y) title(39。)。 Y=imresize(RGB1,39。) RGB1=imadjust(RGB,[.2 .3 0。 imshow(X) title(39。)。 X=imresize(RGB,39。D:\39。當(dāng)使范圍變化時，可以得到如下圖像。.6 .7 1],[])。加乘性噪聲 39。,)。) G=imnoise(RGB,39。 figure imshow(F) title(39。 pepper39。) F=imnoise(RGB,39。 figure imshow(E) title(39。gaussian39。 pepper、 speckle。) 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。) figure imhist(H) title(39。 imshow(H) title(39。直方圖 39。函數(shù)調(diào)用形式如下 ： imhist(I) H=histeq(I)。圖像角度旋轉(zhuǎn) 39。)。,39。) 源程序及運(yùn)行結(jié)果 源程序如下： B=imrotate(RGB,90,39。 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。雙三次插入法 39。)。) Y=imresize(RGB,2,39。 figure imshow(X) title(39。nearest39。彩圖對比度亮度調(diào)整 39。.6 .7 1],[])。灰階圖像 39。程序源代碼如下： I=rgb2gray(RGB)。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(‘’)。原始圖像 39。 D:\ 39。)。 RGB=imread(39。 圖像讀入與顯示和變化的源代碼如下： clear。 imshow(A)。) 該語句可以在命令窗口會顯示出文件的基本信息。其語句格式如下： Info=imfinfo(39。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”對應(yīng)的灰度圖像或彩色圖像，“ fmt”指定了文件的格式。%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 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 1234511 . 522 . 5360657075808590 三維圖像顯 示出了所求各點(diǎn)的分布狀況。cubic39。 tc=interp2(wid,dep,tem,wi,di39。 di=1::3。79 63 61 65 81。dep=1:3。 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。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。 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。g39。ro39。 % 3 次擬合 y2=polyval(s,x)。g39。ro39。 %6 次擬合 y1=polyval(t,x)。%定義向量，從 0到 2派分為 100 份 y=cos(x)。為了能形象說明問題，采用繪圖來演示。 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。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。 示例編程如下： a=[1 7 9 10]。 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 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 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，函數(shù) f的結(jié)果。 示例編程如下： f=[2,4,6,8]。 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。 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。 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。如果 p 是一個正整數(shù)，那么這個冪可以由許多矩陣乘法運(yùn)算定義。 令 R=B/A, L=A\B ， 下面仍然以 A、 B為例來演示。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 一個非奇異方陣，那么 A \ B和 B / A 對應(yīng) A的逆與 B的左乘和右乘，即分別等價于命令 inv(A)*B和 B*inv(A)。 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。對于方陣，也定義了積 B A，但其結(jié)果通常與 A B 不同。 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 課件之家精心整 理資料 歡迎你的欣賞 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。 Eig(A)求包含矩陣 A的特征值的向量。一個 n n 的矩陣有 n個特征值，表示為 n??? ...,11 ， 。標(biāo)量λ是 A 的特征值， x是相對應(yīng)的特征向量。 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)。如果矩陣是方陣，那么這個矩陣在主對角線反映出來。 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。如果想求矩陣的均值可以進(jìn)行 2次操作。 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)。 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。 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。