matlab圖形圖像工具箱

1. matlab的圖像處理功能屬於什麼組成部分

MATLAB包含兩個部分：核心部分和各種應用工具箱。

• MATLAB 核心部分

MATLAB 的核心部分由MATLAB 開發環境、MATLAB 語言、MATLAB 數學函數庫、MATLAB 圖形處理系統和MATLAB 應用程序介面五大部分組成，包含數百個核心內部函數。
Simulink 目前被 MathWorks 公司以與MATLAB 並列的地位推出。

1. MATLAB 開發環境是一個集成的工作環境，包括MATLAB 命令行窗口、文件編輯調試器、工作區、數組編輯器和在線幫助文檔等。

2. MATLAB 語言具有程序流程式控制制、函數、數據結構、輸入輸出和面向對象的編輯特點，是基於矩陣/數組的語言。

3. MATLAB 的數學函數庫包含了大量的計算演算法，包括基本函數、矩陣運算和復雜演算法等。

4. MATLAB 的圖形處理系統能夠將二維和三維數組的數據用圖形表示出來，並可以實現圖像處理、動畫顯示和表達式作圖等功能。

5. MATLAB 應用程序介面使MATLAB 語言能與 C 或 FORTRAN 等其他編程語言進行交互。

• MATLAB 工具箱

MATLAB 的工具箱包括兩種：功能性工具箱和科學性工具箱。

1. 功能性工具箱主要用來擴充其符號計算功能、圖示建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能，適用於多種學科。

2. 學科性工具箱則專業性比較強，如 control toolbox、communication 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，所以用戶無須編寫自己學科範圍內的基礎程序即可直接進行高、精、尖的研究。

2. 如何用Matlab讀入並顯示圖片文件

imMatrix = imread('name.jpg')%jpg也可以bmp，圖片格式
MATLAB圖像處理工具箱支持四種基本圖像類型:索引圖像、灰度圖像、二進制圖像和RGB圖像。MATLAB直接從圖像文件中讀取的圖像為RGB圖像。
它存儲在三維數組中。這個三維數組有三個面,依次對應於紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三種顏色,而面中的數據則分別是這三種顏色的強度
值,面中的元素對應於圖像中的像素點。設所得矩陣為X三維矩陣(256,256,3) ,X(:,:,1)代表紅顏色的2維矩陣
X(:,:,2)代表綠顏色的2維矩陣,
X(:,:,3)代表蘭顏色的2維矩陣。[X, map]=imread('34.bmp');r=double(X(:,:,1)); %r是256
x 256的紅色信息矩陣g=double(X(:,:,2)); %g是256 x 256的綠色信息矩陣b=double(X(:,:,3));
%b是256 x 256的蘭色信息矩陣
索引圖像數據包括圖像矩陣X與顏色圖數組map,其中顏色圖map是按圖像中顏色值進行排序後的數組。對於每個像素,圖像矩陣X包含一個值,這個值就是顏
色圖數組map中的索引。顏色圖map為m×3雙精度矩陣,各行分別指定紅、綠、藍(R、G、B)單色值,map=[RGB],R、G、B為值域為
[0,1]的實數值,m為索引圖像包含的像素個數。

對於相同的數據,採用uint8格式比雙精度格式節省內存空間,從而更經濟。在MATLAB中
如果索引圖像的顏色圖小於256行,則它的圖像矩陣以uint8格式存儲,否則以雙精度格式存儲。
一：imread:從圖像文件夾中讀取圖像。
A = imread(FILENAME,FMT) 讀取圖像到A，如果文件是包含一灰度圖像，A是一二維矩陣，如果文件是包含一真彩色圖像（RGB），A是一三維矩陣（M-by-N-by-3）。FILENAME ：圖像文件名；FMT：圖像文件格式；
文件必須在當前目錄下，或在Matlab的一路徑上。如果 imread不能夠找到一名稱為FILENAME的文件,那麼它將找一名為FILENAME.FMT的文件
[X,MAP] = imread(FILENAME,FMT) 把圖像FILENAME讀入與它相關的圖像色彩信息寫入MAP，圖像色彩信息值在范圍[0,1]中自動地重新調整.
[...] = imread(FILENAME)這種方式是試圖得到文件的格式從文件所包含的信息。
[...] = imread(URL,...)從一Internet URL上讀圖像 URL 必須包含協議(即： "http://").
1．2數據類型：
TIFF的特殊語法：
[...] = imread(...,IDX)
從很多圖像TIFF文件中讀一個圖像；IDX是一個整數值，它顯示了所讀圖像在文件中的順序，例如：如果 IDX是 3,
imread將讀文件中的第三個圖像。 如果省略了這個變數, imread將讀文件中的第一個圖像.
IMREAD支持的圖像文件格式：JPEG TIFF GIF BMP PNG HDF PCX XWD ICO CUR RAS PBM PGM PPM
相關信息也可在Matlab中查看： imfinfo, imwrite, imformats, fread,
二：imwrite輸出圖像
imwrite(A,FILENAME,FMT) 把圖像 A 寫入圖像文件 FILENAME.
imwrite(X,MAP,FILENAME,FMT) 把 X和它的相關色彩信息MAP寫入FILENAME.
imwrite(...,FILENAME) 把圖像寫入圖像文件FILENAME,並推測可能的格式用來做filename的擴展名。擴展名必須是FMT中一合法名.
imwrite(...,PARAM1,VAL1,PARAM2,VAL2,...) 不同的參數控制輸出文件的各種不同特徵。參數要是當前所支持的HDF,JPEG, TIFF, PNG, PBM, PGM, 和PPM 文件
三：image 顯示圖像.image(C) 把矩陣 C 轉成一圖像. C 可以是一MxN 或 MxNx3維的矩陣，且可以是包含 double,
uint8,或 uint16 數據.image是用來顯示附標圖像，即顯示的圖像上有x,y坐標軸的顯示，可以看到圖像的像素大小。但可以加上axis
off命令即可把坐標去掉。
imshow只是顯示圖像。用colormap來定義圖像顯示用的顏色查找表，比如用colormap(pink)，可以把黑白圖像顯示成帶粉紅色的圖像。
圖像像素矩陣的數據類型：（1）顯示真彩色圖像像素三維矩陣X，如果是uint8類型，要求矩陣的數據范圍為0-255，（2）如果是double型，則其數據范圍為0-1，要不就會出錯或者出現空白頁。
類型轉換：（1）如果你原來的數值是uint8,在運算中轉換為double後，實際要顯示的數值沒有改變的話，只要用uint8(X)就可轉換為
uint8型，如果不想轉換頻繁，也可在顯示時用X/255來轉換為符合0-1double類型範圍要求的數值顯示。（2）如果顯示索引圖像(二維矩
陣)，如果索引圖像像素數值是double型,則它的取值范圍為1-length(colormap),數值起點為1，則矩陣中數值為1的對應
colormap中第一行數據,如果索引圖像像素數值是uint8，則取值范圍為0-255，數值起點為0，則矩陣中數值為0的對應colormap中第
一行數據，所以索引圖像這兩個數據類型之間的轉換，要考慮到+1或-1。直接用uint8或double轉換則會查找移位，產生失真情況。uint16數
據類型與uint8類似，取值范圍為0-65536。
四：其它常用圖像操作：
圖像顯示於屏幕有imshow( ), image( )函數；
圖像進行裁剪imcrop( )；
圖像的插值縮放imresize( )函數實現；
旋轉用 imrotate( )實現。
五：具體的操作
下面通過運用圖像處理工具箱中的有關函數對下圖(nice.bmp)進行一些變換。見後面的transfer.m內容！

變換前圖片：(nice.bmp)

變換後所得圖片：newpic.bmp
例,在電腦F\picture下有一彩色圖像文件nice.bmp,則可由下述語句讀取:
下面是對圖像 nice.bmp以y軸為對稱軸所做的一個對稱變換。
% Transfer1.m
clear all
figure
[x,map]=imread('F:\picture\nice.bmp');% 所得x為一375x420x3的矩陣
[w1,w2,w3]=size(x); % 375 X 420
w22=floor(w2/2);
image(x); %顯示出圖像
title('HELLO! @This is the first pose of me')%則顯示出圖像nice.bmp
axis off; % 去掉圖像中的坐標
colormap(map); % colormap(),圖像查找表函數。函數結構為colormap(map),設置當前的圖像查找表到map。
imwrite(x,map,'nice.bmp')
for i=1:w1
for j=1:w22 % 圖像關於y軸對折
t=x(i,j);
x(i,j)=x(i,w2-j+1);
x(i,w2-j+1)=t;
end
end
figure
image(x);
axis off
title('HELLO!!@@ Can you find any difference of my two picture! ') colormap(map);
imwrite(x,map,'newpic.bmp') %把x寫到nepic2.bmpz中去
% Transfer1.m文件中包含了最基本也是最常用的對讀像處理的命令。
在對圖像處理的整個過程中，實質上是對[x,map]=imread(『figure')函數中所得x矩陣的各種變換！

3. MATLAB里的Toolboxes怎麼使用急求高手指點！！！

MATLAB工具箱介紹
有三十多個工具箱大致可分為兩類:功能型工具箱和領域型工具箱。
功能型工具箱主要用來擴充MATLAB的符號計算功能、圖形建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能，能用於多種學科。
領域型工具箱是專業性很強的。如圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信號處理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，將MATLAB工具箱內所包含的主要內容做簡要介紹：

1) 圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二維濾波器設計和濾波
* 圖像恢復增強
* 色彩、集合及形態操作
* 二維變換
* 圖像分析和統計
可由結構圖直接生成可應用的C語言源代碼。
2)控制系統工具箱(Control System Toolbox)。
魯連續系統設計和離散系統設計
* 狀態空間和傳遞函數
* 模型轉換
* 頻域響應：Bode圖、Nyquist圖、Nichols圖
* 時域響應：沖擊響應、階躍響應、斜波響應等
* 根軌跡、極點配置、LQG
3)財政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利潤分析，市場靈敏度分析
* 業務量分析及優化
* 偏差分析
* 資金流量估算
* 財務報表
4)頻率域系統辨識工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨識具有未知延遲的連續和離散系統
* 計算幅值／相位、零點／極點的置信區間
* 設計周期激勵信號、最小峰值、最優能量諾等
5)模糊邏輯工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互設計界面
* 自適應神經—模糊學習、聚類以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK動態模擬
* 可生成C語言源代碼用於實時應用
(6)高階譜分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高階譜估計
* 信號中非線性特徵的檢測和刻畫
* 延時估計
* 幅值和相位重構
* 陣列信號處理
* 諧波重構
(7) 通訊工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多個函數和150多個SIMULINK模塊用於通訊系統的模擬和分析
——信號編碼
——調制解調
——濾波器和均衡器設計
——通道模型
——同步
(8)線性矩陣不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基於GUI的LMI編輯器
* LMI問題的有效解法
* LMI問題解決方案
(9)模型預測控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨識及驗證
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 階躍響應和狀態空間模型

(10)u分析與綜合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析與綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 模型降階
* 連續和離散系統
* u分析與綜合理論

(11)神經網路工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自組織、徑向基函數等網路
* 競爭、線性、Sigmoidal等傳遞函數
* 前饋、遞歸等網路結構
* 性能分析及應用
(12)優化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 線性規劃和二次規劃
* 求函數的最大值和最小位
* 多目標優化
* 約束條件下的優化
* 非線性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二維偏微分方程的圖形處理
* 幾何表示
* 自適應曲面繪制，
* 有限元方法
(14)魯棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最優綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 奇異值模型降階
* 譜分解和建模
(15)信號處理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 數字和模擬濾波器設計、應用及模擬
* 譜分析和估計
* FFT，DCT等變換
* 參數化模型
(16)樣條工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多項式和B樣條
* 樣條的構造
* 曲線擬合及平滑
* 函數微分、積分
(17)統計工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和隨機數生成
* 多變數分析
* 回歸分析
* 主元分析
* 假設檢驗
(18)符號數學工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符號表達式和符號矩陣的創建
* 符號微積分、線性代數、方程求解
* 因式分解、展開和簡化
* 符號函數的二維圖形
* 圖形化函數計算器
(19)系統辨識工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 狀態空間和傳遞函數模型
* 模型驗證
* MA，AR，ARMA等
* 基於模型的信號處理
* 譜分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基於小波的分析和綜合
* 圖形界面和命令行介面
* 連續和離散小波變換及小波包
* 一維、二維小波
* 自適應去噪和壓縮

4. Matlab如何導出高質量論文插圖科研效率UpUp第8期

使用Matlab繪制論文插圖後，如何確保高質量導出，實現所見即所得？Export_fig工具箱是理想選擇。

Export_fig是由Yair Altman提供的，用於將Matlab圖形以標准圖像和文檔格式導出的工具箱。

安裝方法：

1. 下載export_fig文件包。

2. 將文件包放置於Matlab安裝路徑的toolbox文件夾中，例如：D:\Program Files\MATLAB\R2017b\toolbox。

3. 打開Matlab，執行'Set Path'->'Add with Subfolders...'，選擇'export_fig'文件夾並保存。

使用方法：

1. 完成作圖後，直接在命令窗口或腳本文件中輸入以下命令。

2. 執行後，當前文件夾將生成解析度為300dpi的名為'test'的'tif'文件，與Figure窗口中的圖像基本一致，但沒有白邊。

自定義路徑及白邊處理：

1. 若要保存到特定位置，只需在文件名前添加路徑。

2. 如需保留白邊，可進行相應設置。

3. 對於虛線、點線變密問題，只需在命令後增加相應參數。