matlab图像处理编程-matlab做图像处理

接下来为大家讲解matlab图像处理编程，以及matlab做图像处理涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

文章信息一览：

• 1、用matlab画这个的图像,怎么编程
• 2、如何自学MATLAB图像处理?
• 3、MATLAB怎么做图像处理?
• 4、Matlab数字图像处理,要求详细解释代码,每个函数都要解释.这个是对图像...
• 5、关于用matlab编程实现图像处理

用matlab画这个的图像,怎么编程

1、如何用matlab绘制函数图像，首先我们打开matlab，在matlab命令行先定义自变量的取值范围，然后定义函数y=1/（x^2-1），然后使用plot（x，y）进行绘制就可以了matlab怎么绘制函数图像首先在matlab命令行先定义自变量的取值范围。然后定义函数y=1/（x^2-1），然后使用plot（x，y）进行绘制就可以了。

2、matlab的作用：是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用MATLAB，可以使用传统的编程语言（如C、C和Fortran）更快地解决技术计算问题。

3、用matlab绘制微分方程组数值解x1（t）和x2（t）的图形。可以按下列方法来解决。建立微分方程组自定义函数，ode_fun（t，x）调用 ode45（…）函数命令，求解此微分方程组，得到x1（t），x2（t）调用plot（…）函数命令，绘制x1（t）和x2（t）的图形 按此思路编程，运行可得到如下图形。

4、步骤如下 打开MATLAB软件，如图所示。建立一个脚本文件，具体方法如图所示。定义变量。建立循环，求解分段函数。***用以下指令画图。画出的图片如图所示。

5、点击图标，打开matlab。输入代码：[x，y]=meshgrid（1：0.1：10， 1：0.1：10）；z=x.^2+y.^2；surf（x，y，z）点击运行。在弹出的文件存储页面中，选择一个任意位置，点击保存即可。

如何自学MATLAB图像处理?

1、使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。

2、熟悉MATLAB软件的使用。 掌握频域图像分析的原理及数***算。

3、先打开软件后，找到左上角按钮，点击即可用m编辑器，写入代码，可以每写完一部分，执行一下，查看效果。接着需要将该文件保存。然后将一个图片，***到同一个文件夹里，方便程序调用。然后即可进行程序创建，这里如图使用imread进行读取，其中引号内容有文件名，包括扩展名，这是相对路径。

4、第一阶段：matlab的认识，首先了解matlab的一些作用以及一些操作，假如打开一张图片，打开之前首先要设置输出路径，不然嘿嘿，肯定打不开啊。学习方法，上网搜一些相关知识。这一阶段比较简单，稍微聪明一点的可以跳过，也可在第二阶段（下面将提到）熟悉。

MATLAB怎么做图像处理?

读取图像：首先，你需要读取待处理的图像。img = imread（your_image_path.jpg）； % 替换为你的图片路径 预处理图像（可选）：有时候，你可能需要对图像进行一些预处理，比如滤波、去噪等。

学习基础知识：首先，您需要了解MATLAB的基本语法和概念。可以通过阅读MATLAB官方文档或参加在线课程来学习这些知识。学习图像处理算法：图像处理涉及许多不同的算法和技术，包括滤波、边缘检测、图像分割等。您可以通过阅读相关书籍或在线教程来学习这些算法。

将灰度图片变成负片 对图像进行操作，实际上是将图像看成许多个像素点，对每个像素点进行操作。在计算机系统中，灰度图片被看成是许多个由值在［0～255］之间的像素点组成的图像，255表示白色，0表示黑色，黑白之间存在256个灰度级。

打开软件，读入图片。分别建立3*3高斯滤波模板和平均滤波模板，并对加噪的图片进行滤波处理。显示原图、加噪后的图片和分别用高斯、平均模板滤波后的图片。图片结果如图，可以看出平均模板滤波后噪声十分明显，高斯模板滤波后噪声影响相对较小，但也很容易看出。

Matlab数字图像处理,要求详细解释代码,每个函数都要解释.这个是对图像...

1、我去 你怎么写的程序？我随便写了两行就把图像读进去了 a = imread（C：\\test.bmp）；b = imread（C：\\test.jpg）；两个变量，你可以处理了撒。比如：imshow（a）；imshow（b）；当然这不是很正规，可能参数设置有些小问题，但仍然可以显示图片。

2、请问有冈萨雷斯《数字图像处理Matlab》版图像素材和源代码，发给我一份吧，谢谢 源代码： 图像：数字图像处理的基本步骤 图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。

3、这个参数好像不用定义吧，直接设定了就可以用。比如：bwmorph（BW， thin， inf）就像这篇 http：//zhidao.baidu.com/question/2705***34html 中用的方法。‘thin’这个参数就指定了对二值图像BW进行细化操作，inf（无穷大）这个参数说的是对图像一直进行细化，直到图像不再发生变化为止。

4、网上有很多介绍插值算法的，但感觉收获都不大 介绍三种图像插值算法：最近邻内插，双线性内插，双三次内插（双立方内插）三次插值即用三阶多项式拟合原函数（也应该有其他用途）。假设三次拟合函数为 在matlab中，图像被定义为一个三维向量，若不考虑图像的通道数，可以将图像看作一个二维矩阵处理。

5、使图像清晰，特征明显，大大改善人眼的视觉效果。在实验结果的直方图我们可以看出，线性化处理以后图像的范围明显增大，图像中米粒的形象更加逼真，满足了我们的视觉要求。另外，在线性化处理过程中，各个参数要根据新的直方图以及图像效果进行调整，直到满意再最后确定。没有一个公式的参数是固定不变的。

关于用matlab编程实现图像处理

说实话对于这种简单的问题实在是懒得直接help一下，用法例子一目了然。有时候自己也该动动手动动脑的。

灰度窗口变换不理解；灰度拉伸是对比度增强不会；直方图就是：imhist（gray）；直方图均衡：gray2=histeq（gray）；图像几何运算不太懂，就知道个imrotate旋转，你看看别的书。以上我讲的这些都是非常基础的，你要想做什么实际项目是不够的，建议你多看点书，或者在实际应用中发现问题并解决。

图像的小波分解应该是二维的啊，做的话可以用matlab中的dwt2函数。具体如下：[ca，ch，cv，cd]=dwt2（imread（moon.tif），db2）；figure；colormap（gray）；image（[ca，ch；cv，cd]）；其中ca，ch，cv，cd为小波系数，均为矩阵。

根据图像处理的原则，信息是逐渐丢失的，所以只有灰度图是不能复原成原来的彩色图的。其数学原理如下：原来一个彩色点rgb为 [1，2，3] 我们把它平均化后得到 一个灰的点 [2，2，2]， 但是只根据这个灰度点是不能计算出原来的彩色点的具体信息的。

关于matlab图像处理编程，以及matlab做图像处理的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。