Matlab绘图
强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。
本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法，在此基础上，再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。
一．二维绘图
二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。
一．绘制二维曲线的基本函数
在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。
1．plot函数的基本用法
plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。plot函数的应用格式
plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量，存储x坐标和y坐标。
例51 在[0 , 2pi]区间，绘制曲线
程序如下：在命令窗口中输入以下命令
>> x=0:pi/100:2*pi;
>> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x);
>> plot(x,y)
程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线
注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。
例52 绘制曲线
这是以参数形式给出的曲线方程，只要给定参数向量，再分别求出x,y向量即可输出曲线：>> t=-pi:pi/100:pi;
>> x=t.*cos(3*t);
>> y=t.*sin(t).*sin(t);
>> plot(x,y)
程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线
以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量，这是最常见、最基本的用法。实际应用中还有一些变化。分别说明：
①
2．含多个输入参数的plot函数
plot函数可以包含若干组向量对，每一组可以绘制出一条曲线。含多个输入参数的plot函数调用格式为：plot(x1，y1，x2，y2，…，xn，yn)
如下列命令可以在同一坐标中画出3条曲线。
>> x=linspace(0,2*pi,100);
>> plot(x,sin(x),x,2*sin(x),x,3*sin(x))
当输入参数有矩阵形式时，配对的x,y按对应的列元素为横坐标和纵坐标绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数。
>> x=linspace(0,2*pi,100);
>> y1=sin(x);
>> y2=2*sin(x);
>> y3=3*sin(x);
>> x=[x;x;x]';
>> y=[y1;y2;y3]';
>> plot(x,y,x,cos(x))
x,y都是含有三列的矩阵，它们组成输入参数对，绘制三条曲线；x和cos(x)又组成一对，绘制一条余弦曲线。
利用plot函数可以直接将矩阵的数据绘制在图形窗体中，此时plot函数将矩阵的每一列数据作为一条曲线绘制在窗体中。如
>> A=pascal(5)
A =
1 1 1 1 1
1 2 3 4 5
1 3 6 10 15
1 4 10 20 35
1 5 15 35 70
>> plot(A)
3．含选项的plot函数
Matlab提供了一些绘图选项，用于确定所绘曲线的线型、颜色和数据点标记符号。这些选项如表所示：
例用不同的线型和颜色在同一坐标内绘制曲线及其包络线。
>> x=(0:pi/100:2*pi)';
>> y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1];
>> y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x);
>> x1=(0:12)/2;
>> y3=2*exp(-0.5*x1).*sin(2*pi*x1);
>> plot(x,y1,'k:',x,y2,'b--',x1,y3,'rp');
在该plot函数中包含了3组绘图参数，第一组用黑色虚线画出两条包络线，第二组用蓝色双划线画出曲线y，第三组用红色五角星离散标出数据点。
4．双纵坐标函数plotyy
在Matlab中，如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形，可以使用plotyy函数，它能把具有不同量纲，不同数量级的两个函数绘制在同一个坐标中，有利于图形数据的对比分析。使用格式为：plotyy(x1,y1,x2,y2)
x1,y1对应一条曲线，x2,y2对应另一条曲线。横坐标的标度相同，纵坐标有两个，左边的对应x1,y1数据对，右边的对应x2,y2。
例：（略）
二．绘制图形的辅助操作
绘制完图形以后，可能还需要对图形进行一些辅助操作，以使图形意义更加明确，可读性更强。1．图形标注
在绘制图形时，可以对图形加上一些说明，如图形的名称、坐标轴说明以及图形某一部分的含义等，这些操作称为添加图形标注。有关图形标注函数的调用格式为：
title（’图形名称’）（都放在单引号内）
xlabel（’x轴说明’）
ylabel（’y轴说明’）
text（x，y，’图形说明’）
legend（’图例1’，’图例2’，…）P190
其中，title、xlabel和ylabel函数分别用于说明图形和坐标轴的名称。text函数是在坐标点（x，y）处添加图形说明。（P88 或用gtext命令）。legend函数用于绘制曲线所用线型、颜色或数据点标记图例，图例放置在空白处，用户还可以通过鼠标移动图例，将其放到所希望的位置。除legend函数外，其他函数同样适用于三维图形，在三维中z坐标轴说明用zlabel函数。
上述函数中的说明文字，除了使用标准的ASCII字符外，还可以使用LaTex（一种流行的数学排版软件）格式的控制字符，这样就可以在图形上添加希腊字符，数学符号和公式等内容。在Matlab支持的LaTex字符串中，用/bf , /it , /rm控制字符分别定义黑体、斜体和正体字符，受LaTex字符串控制部分要加大括号{}括起来。例如，text(0.3，0.5，’the usful {/bf MATLAB}’)，将使MATLAB一词黑体显示。一些常用的LaTex字符见表，各个字符可以单独使用也可以和其他字符及命令配合使用。如text(0.3 ,0.5 ,’sin({/omega}t+{/beta})’)
将得到标注效果。
2．坐标控制
在绘制图形时，Matlab可以自动根据要绘制曲线数据的范围选择合适的坐标刻度，使得曲线能够尽可能清晰的显示出来。所以，一般情况下用户不必选择坐标轴的刻度范围。但是，如果用户对坐标不满意，可以利用axis函数对其重新设定。其调用格式为
axis（[xmin xmax ymin ymax zmin zmax]）
如果只给出前四个参数，则按照给出的x、y轴的最小值和最大值选择坐标系范围，绘制出合适的二维曲线。如果给出了全部参数，则绘制出三维图形。
axis函数的功能丰富，其常用的用法有：
axis equal ：纵横坐标轴采用等长刻度
axis square：产生正方形坐标系（默认为矩形）
axis auto：使用默认设置
axis off：取消坐标轴
axis on ：显示坐标轴
还有：给坐标加网格线可以用grid命令来控制，grid on/off命令控制画还是不画网格线，不带参数的grid命令在两种之间进行切换。
给坐标加边框用box命令控制。和grid一样用法
例：绘制分段函数，并添加图形标注。（略）
3．图形保持
一般情况下，每执行一次绘图命令，就刷新一次当前图形窗口，图形窗口原有图形将不复存在，如果希望在已经存在的图形上再继续添加新的图形，可以使用图形保持命令hold。hold on/off 命令是保持原有图形还是刷新原有图形，不带参数的hold命令在两者之间进行切换。
例：（略）
4．图形窗口分割
在实际应用中，经常需要在一个图形窗口中绘制若干个独立的图形，这就需要对图形窗口进行分割。分割后的图形窗口由若干个绘图区组成，每一个绘图区可以建立独立的坐标系并绘制图形。同一图形窗口下的不同图形称为子图。Matlab提供了subplot函数用来将当前窗口分割成若干个绘图区，每个区域代表一个独立的子图，也是一个独立的坐标系，可以通过subplot函数激活某一区，该区为活动区，所发出的绘图命令都是作用于该活动区域。调用格式：
subplot（m，n，p）
该函数把当前窗口分成m×n个绘图区，m行，每行n个绘图区，区号按行优先编号。其中第p 个区为当前活动区。每一个绘图区允许以不同的坐标系单独绘制图形。
例：（略）
三．绘制二维图形的其他函数
1．其他形式的线性直角坐标图
在线性直角坐标中，其他形式的图形有条形图、阶梯图、杆图和填充图等，所采用的函数分别为：bar（x，y，选项）选项在单引号中
stairs（x，y，选项）
stem（x，y，选项）
fill（x1，y1，选项1，x2，y2，选项2，…）
前三个函数和plot的用法相似，只是没有多输入变量形式。fill函数按向量元素下标渐增次序依次用直线段连接x，y对应元素定义的数据点。
例5-8：分别以条形图、填充图、阶梯图和杆图形式绘制曲线
x=0:0.35:7;
y=2*exp(-0.5*x);
subplot(2,2,1);bar(x,y,'g');
title('bar(x,y,''g'')');axis([0, 7, 0 ,2]);
subplot(2,2,2);fill(x,y,'r');
title('fill(x,y,''r'')');axis([0, 7, 0 ,2]);
subplot(2,2,3);stairs(x,y,'b');
title('stairs(x,y,''b'')');axis([0, 7, 0 ,2]);
subplot(2,2,4);stem(x,y,'k');
title('stem(x,y,''k'')');axis([0, 7, 0 ,2]);
2．极坐标图
polar函数用来绘制极坐标图，调用格式为：
polar（theta，rho，选项）
其中，theta为极坐标极角，rho为极径，选项的内容和plot函数相似。
例5-9：绘制的极坐标图
theta=0:0.01:2*pi;
rho=sin(3*theta).*cos(5*theta);
polar(theta,rho,'r');
3．对数坐标图
在实际应用中，经常用到对数坐标，Matlab提供了绘制对数和半对数坐标曲线的函数，其调用格式为：
semilogx（x1，y1，选项1，x2，y2，选项2，…）
semilogy（x1，y1，选项1，x2，y2，选项2，…）
loglog（x1，y1，选项1，x2，y2，选项2，…）
这些函数中选项的定义和plot函数完全一样，所不同的是坐标轴的选取。semilogx函数使用半对数坐标，x轴为常用对数刻度，而y轴仍保持线性刻度。semilogy恰好和semilogx相反。loglog 函数使用全对数坐标，x、y轴均采用对数刻度。
例：略
4．对函数自适应采样的绘图函数
5．其他形式的二维图形
二．三维绘图
一．绘制三维曲线的基本函数
最基本的三维图形函数为plot3，它将二维绘图函数plot的有关功能扩展到三维空间，可以用来绘制三维曲线。其调用格式为：
plot3（x1，y1，z1，选项1，x2，y2，z2，选项2，…）
其中每一组x，y，z组成一组曲线的坐标参数，选项的定义和plot的选项一样。当x，y，z是同维向量时，则x，y，z对应元素构成一条三维曲线。当x，y，z是同维矩阵时，则以x，y，z 对应列元素绘制三维曲线，曲线条数等于矩阵的列数。
例513 绘制空间曲线
该曲线对应的参数方程为
t=0:pi/50:2*pi;
x=8*cos(t);
y=4*sqrt(2)*sin(t);
z=-4*sqrt(2)*sin(t);
plot3(x,y,z,'p');
title('Line in 3-D Space');
text(0,0,0,'origin');
xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z');grid;
二．三维曲面
1．平面网格坐标矩阵的生成
当绘制z=f(x,y)所代表的三维曲面图时，先要在xy平面选定一矩形区域，假定矩形区域为D＝[a,b]×[c,d]，然后将[a,b]在x方向分成m份，将[c,d]在y方向分成n份，由各划分点做平行轴的直线，把区域D分成m×n个小矩形。生成代表每一个小矩形顶点坐标的平面网格坐标矩阵，最后利用有关函数绘图。
产生平面区域内的网格坐标矩阵有两种方法：
利用矩阵运算生成。
x=a:dx:b;
y=(c:dy:d)’;
X=ones(size(y))*x;
Y=y*ones(size(x));
经过上述语句执行后，矩阵X的每一行都是向量x，行数等于向量y的元素个数，矩阵Y的每一列都是向量y，列数等于向量x的元素个数。
利用meshgrid函数生成；
x=a:dx:b;
y=c:dy:d;
语句执行后，所得到的网格坐标矩阵和上法，相同，当x=y时，可以写成meshgrid(x)
2．绘制三维曲面的函数
Matlab提供了mesh函数和surf函数来绘制三维曲面图。mesh函数用来绘制三维网格图，而surf用来绘制三维曲面图，各线条之间的补面用颜色填充。其调用格式为：
mesh（x，y，z，c）
surf（x，y，z，c）
一般情况下，x，y，z是维数相同的矩阵，x，y是网格坐标矩阵，z是网格点上的高度矩阵，c 用于指定在不同高度下的颜色范围。c省略时，Matlab认为c=z，也即颜色的设定是正比于图形的高度的。这样就可以得到层次分明的三维图形。当x，y省略时，把z矩阵的列下标当作x轴的坐标，把z矩阵的行下标当作y轴的坐标，然后绘制三维图形。当x，y是向量时，要求x的长度必须等于z矩阵的列，y的长度必须等于必须等于z的行，x，y向量元素的组合构成网格点的x，y坐标，z坐标则取自z矩阵，然后绘制三维曲线。
例515 用三维曲面图表现函数：
为了便于分析三维曲面的各种特征，下面画出3种不同形式的曲面。
%program 1
x=0:0.1:2*pi;
[x,y]=meshgrid(x);
z=sin(y).*cos(x);
mesh(x,y,z);
xlabel('x-axis'),ylabel('y-axis'),zlabel('z-axis');
title('mesh'); pause;
%program 2
x=0:0.1:2*pi;
[x,y]=meshgrid(x);
z=sin(y).*cos(x);
surf(x,y,z);
xlabel('x-axis'),ylabel('y-axis'),zlabel('z-axis');
title('surf'); pause;
%program 3
x=0:0.1:2*pi;
z=sin(y).*cos(x);
plot3(x,y,z);
xlabel('x-axis'),ylabel('y-axis'),zlabel('z-axis');
title('plot3-1');grid;
程序执行结果分别如上图所示。从图中可以发现，网格图（mesh）中线条有颜色，线条间补面无颜色。曲面图（surf）的线条都是黑色的，线条间补面有颜色。进一步观察，曲面图补面颜色和网格图线条颜色都是沿z轴变化的。用plot3 绘制的三维曲面实际上由三维曲线组合而成。可以分析plot（x’，y’，z’）所绘制的曲面的特征。
例516 绘制两个直径相等的圆管相交的图形。
m=30;
z=1.2*(0:m)/m;
r=ones(size(z));
theta=(0:m)/m*2*pi;
x1=r'*cos(theta);y1=r'*sin(theta);%生成第一个圆管的坐标矩阵
z1=z'*ones(1,m+1);
x=(-m:2:m)/m;
x2=x'*ones(1,m+1);y2=r'*cos(theta);%生成第一个圆管的坐标矩阵
z2=r'*sin(theta);
surf(x1,y1,z1); %绘制竖立的圆管
axis equal ,axis off
hold on
surf(x2,y2,z2); %绘制平放的圆管
axis equal ,axis off
title ('两个等直径圆管的交线');
hold off
例517 分析由函数构成的曲面形状与平面z=a的交线。
此外，还有两个和mesh函数相似的函数，即带等高线的三维网格曲面函数meshc和带底座的三维网格曲面函数meshz，其用法和mesh类似。不同的是，meshc还在xy平面上绘制曲面在z轴方向的等高线，meshz还在xy平面上绘制曲面的底座。
surf函数也有两个类似的函数，即具有等高线的曲面函数surfc和具有光照效果的曲面函数surfl。例518 在xy平面内选择[-8, 8]×[－8, 8]绘制函数，
[x,y]=meshgrid(-8:0.5:8);
z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps);
subplot(2,2,1);
meshc(x,y,z);
title('meshc');
subplot(2,2,2);
meshz(x,y,z);
title('meshz');
subplot(2,2,3);
surfc(x,y,z);
title('surfc');
subplot(2,2,4);
surfl(x,y,z);
title('surfl');
3．标准三维曲面
Matlab提供了一些函数用于绘制标准三维曲面，这些函数可以产生相应的绘图数据，常用于三维图形的演示。如，sphere函数和cylinder函数分别用于绘制三维球面和柱面。sphere函数的调用格式为：
[x,y,z]=sphere(n);
该函数将产生（n+1）×（n+1矩阵x，y，z 。采用这三个矩阵可以绘制出圆心位于原点、半径为1的单位球体。若在调用该函数时不带输出参数，则直接绘制所需球面。n决定了球面的圆滑程度，其默认值为20。若n值取的比较小，则绘制出多面体的表面图。
cylinder函数的调用格式为：
[x，y，z]＝cylinder（R，n）
其中R是一个向量，存放柱面各个等间隔高度上的半径，n表示在圆柱圆周上有n个间隔点，默认有20个间隔点。如：cylinder（3）生成一个圆柱，cylinder（[10，1]）生成一个圆锥。而t=0:pi/100:4*pi; R=sin(t); cylinder(R,30);生成一个正弦圆柱面。
另外Matlab还提供了一个peaks函数，称为多峰函数，常用于三维曲面的演示。该函数可以用来生成绘图数据矩阵，矩阵元素由函数：
在矩形区域[－3 3]×[－3 3]的等分网格点上的函数值确定。如：z=peaks（30）
将生成一个30×30矩阵，
例519 绘制标准三维曲面图形
t=0:pi/20:2*pi;
[x,y,z]=cylinder(2+sin(t),30);
subplot(1,3,1);
surf(x,y,z);
subplot(1,3,2);
[x,y,z]=sphere;
surf(x,y,z);
subplot(1,3,3);
[x,y,z]=peaks(30);
meshz(x,y,z);
3．其他三维图形。
在介绍二维图形时，曾经提到条形图、杆图、饼图和填充图等特殊图形，它们还可以以三维形式出现，其函数分别为bar3，stem3，pie3和fill3。
bar3绘制三维条形图，常用格式为：
bar3（y）；
bar3（x，y）
在第一种格式中，y的每个元素对应于一个条形。第二种格式在x指定的位置上绘制y中元素的条形图。
stem3函数绘制离散序列数据的三维杆图，常用格式为：
stem3（z）
stem3（x，y，z）
第一种格式将数据序列z表示为从xy平面向上延伸的杆图，x和y自动生成。第二种格式在x 和y指定的位置上绘制数据序列z的杆图，x，y，z的维数要相同。
pie3函数绘制三维饼图，常用格式为：
pie3（x）
x为向量，用x中的数据绘制一个三维饼图。
fill3函数可在三维空间内绘制出填充过的多边形，常用格式为：
fill3（x，y，z，c）
用x，y，z做多边形的顶点，而c指定了填充的颜色。
例520 绘制三维图形。
1绘制魔方阵的三维条形图2以三维杆图形式绘制曲线y=2sinx 3已知x ＝
[2347,1827,2043,3025] ，绘制三维饼图4用随机的顶点坐标值画出5个黄色三角形subplot(2,2,1);
bar3(magic(4));
subplot(2,2,2);
y=2*sin(0:pi/10:2*pi);
stem3(y);
subplot(2,2,3);
pie3([2347,1827,2043,3025]);
subplot(2,2,4);
fill3(rand(3,5),rand(3,5),rand(3,5),'y');
除了上面讨论的三维图形外，常用的图形还有瀑布图和三维曲面的等高线图。绘制瀑布图用waterfall函数，用法和meshz函数相似，只是它的网格线在x轴方向出现，具有瀑布效果。等高线图分二维和三维两种形式，分别使用函数contour和contour3绘制。
例521 绘制多峰函数的瀑布图和等高线图。
subplot(1,2,1);
[X,Y,Z]=peaks(30);
waterfall(X,Y,Z);
xlabel('XX');ylabel('YY');zlabel('ZZ');
subplot(1,2,2);
contour3(X,Y,Z,12,'k');%其中12代表高度的等级数
xlabel('XX');ylabel('YY');zlabel('ZZ');
三．三维图形的精细处理
一．视点处理
在日常生活中，从不同的角度观察物体，所看到的物体形状是不一样的。同样，从不同视点绘制的三维图形的形状也是不一样的。视点位置可由方位角和仰角表示。
方位角
Matlab提供了设置视点的函数view，其调用格式为：
view（az，el）
其中az为方位角，el为仰角，它们均以度为单位。系统默认的视点定义为方位角为-37.5度，仰角30度。
例522 从不同视点绘制多峰函数曲面。
subplot(2,2,1);mesh(peaks);
view(-37.5,30);
title('1');
subplot(2,2,2);mesh(peaks);
view(0,90);
title('2');
subplot(2,2,3);mesh(peaks);
view(90,0);
title('3');
subplot(2,2,4);mesh(peaks);
view(-7,-10);
title('4');
二．色彩处理
三．图形的裁剪处理
Matlab定义的NaN常数可以用于表示那些不可使用的数据，利用这些特性，可以将图形中需要裁剪部分对应的函数值设置成NaN，这样在绘制图形时，函数值为NaN的部分将不显示出来，
从而达到对图形进行裁剪的目的。例如，要削掉正弦波顶部或底部大于0.5的部分，可使用下面的程序。
x=0:pi/10:4*pi;
y=sin(x);
i=find(abs(y)>0.5);
x(i)=NaN;
plot(x,y);
例524 绘制两个球面，其中一个在另一个里面，将外面的球裁掉一部分，以便能看到里面的球。[x,y,z]=sphere(25);
%生成外面的大球
z1=z;
z1(:,1:4)=NaN;%将大球裁去一部分
c1=ones(size(z1));
surf(3*x,3*y,3*z1,c1); %生成里面的小球
hold on
z2=z;
c2=2*ones(size(z2));
c2(:,1:4)=3*ones(size(c2(:,1:4)));
surf(1.5*x,1.5*y,1.5*z2,c2);
colormap([0 1 0;0.5 0 0;1 0 0]);
grid on
hold off
色图中使用三种颜色，外面的球是绿色，里面的球采用深浅不同的两种红色。
四．隐函数作图
如果给定了函数的显式表达式，可以先设置自变量向量，然后根据表达式计算函数向量，从而用plot等函数绘制出图形。但是当函数采用隐函数形式时，如：，则很难利用上述方法绘制图形。Matlab提供了一个ezplot函数绘制隐函数图形。用法如下：
①对于函数f=f(x)，ezplot的调用格式为：
ezplot(f)，在默认区间（-2pi，2pi）绘制图形。
ezplot（f，[a,b]），在区间（a，b）绘制
②对于隐函数f=f(x,y)，ezplot的调用格式为；
ezplot(f)，在默认区间（-2pi，2pi）,（-2pi，2pi）绘制f(x,y)=0的图形。
ezplot（f，[xmin，xmax，ymin，ymax]）；在区间绘制图形。
ezplot（f，[a,b]），在区间（a，b），（a，b）绘制
③对于参数方程x=x(t),y=y(t),ezplot函数的调用格式为：
ezplot（x，y），在默认区间绘制x=x(t),y=y(t)图形。
ezplot（x，y，[tmin，tmax]），在区间（tmin，tmax）绘制x=x(t),y=y(t)图形。
例525 隐函数绘图举例。
subplot(2,2,1);
ezplot('x^2+y^2-9');axis equal;
subplot(2,2,2);
ezplot('x^3+y^3-5*x*y+1/5')
subplot(2,2,3);
ezplot('cos(tan(pi*x))',[0,1]);
subplot(2,2,4);
ezplot('8*cos(t)','4*sqrt(2)*sin(t)',[0,2*pi]);
其他隐函数绘图还有，ezpolar，ezcontour，ezplot3，ezmesh，ezmeshc，ezsurf，ezsurfc。
MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图； X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图，用户需要提供一个Colormap； [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引； [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引，map可由gray(n)产生。灰度图n默认64，二值图默认2； X=graylice(I,n)灰度图到索引图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v； BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图； BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图； I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图； RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB； I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur，pcx,xwd和tif。 读取（imread）： [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明：filename是图像文件名，如果不在搜索路径下应是图像的全路径，fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB)；第二个读入索引图，map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入（imwrite）： [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明：针对第四个，该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth，Comment:Empty or not，Mode:lossy or lossless，Quality等。 2.2 图像的显示 方法1：使用Image Viewer(图像浏览器)，即运用imview函数。 同时显示多帧图像的所有帧，可用到montage函数。
Matlab plotyy画双纵坐标图实例 x = 0::20; y1 = 200*exp*x).*sin(x); y2 = *exp*x).*sin(10*x); [AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot'); set(AX(1),'XColor','k','YColor','b'); set(AX(2),'XColor','k','YColor','r'); HH1=get(AX(1),'Ylabel'); set(HH1,'String','Left Y-axis'); set(HH1,'color','b'); HH2=get(AX(2),'Ylabel'); set(HH2,'String','Right Y-axis'); set(HH2,'color','r'); set(H1,'LineStyle','-'); set(H1,'color','b'); set(H2,'LineStyle',':'); set(H2,'color','r'); legend([H1,H2],{'y1 = 200*exp*x).*sin(x)';'y2 = *exp*x).*sin(10*x)'}); xlabel('Zero to 20 musec.');
title('Labeling plotyy'); Q：右边用蓝色圈起来的tick能去掉吗由于用plotyy画图，为了使图尽量地显示出来，用了set(AX(1),'YLimMode','auto')，但这样可能会导致左边AX(1)和右边AX(2)的tick的间距不一样，影响美观。或者说能不能使plotyy画出的图两边的tick间距是一样的，这样在图形右边的tick就会重合在一起. A：如果只是想让plotyy的图美一些，可以使用其如下形式的调用方式： [AX,H1,H2] = plotyy(...) 其中AX(2)就是右边Axes对象的句柄，拿到它以后就可以set或者get来处理了，也可以把其ytick关掉。 A：也可以用line语句来画，就没有左边和上边的线了。 Q：plotyy（X1，Y1，X2，Y2，FUN1，FUN2），FUN1和FUN2应该怎么写 A：这两个FUN代表plotyy不一定要用两个plot，比如下面的例子，一条曲线用plot，一条用semilogy x1=1::100; x2=x1;
图像读入 ●从图形文件中读入图像 imread Syntax: A = imread(filename, fmt) filename：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(filename, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow(filename) himage = imshow(...) ●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图 像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像
毕业论文答辩已经结束很长时间了，现在总结一下我在做毕业论文时的用MATLAB命令画出simulink示波器图形的一点方法，我也是MATLAB初学者，所用方法不算高明方法，并且这些方法在论坛应该都能找到，请大家见谅。 第一步，将你的示波器的输出曲线以矩阵形式映射到MATLAB的工作空间内。 如图1所示，双击示波器后选择parameters目录下的Data history,将Save data to workspace勾上，Format选择Array,Variable name即你输入至工作空间的矩阵名称，这里我取名aa。在这之后运行一次仿真，那么你就可以在MATLAB的工作空间里看到你示波器输出曲线的矩阵aa。如图2所示。 第二步，用plot函数画出曲线 双击曲线矩阵aa，将可以看到详细情况，我这里的aa矩阵是一个1034行，3 列的矩阵，观察这个矩阵即可以发现，这个矩阵的第一列是仿真时间，而由于我仿真时示波器内输出的是两条曲线，所以第二列和第三列即分别代表了这2条曲线。同时大家要注意，在simulink中我们有时往往在示波器中混合输出曲线，那么就要在示波器前加一个MUX混合模块，因此示波器内曲线映射到的工作空间的矩阵是和你的MUX的输入端数有关，如果你设置了3个MUX输入端，而实际上你只使用了2个，那么曲线矩阵仍然会有4列，并且其中一列是零，而不是3列。 理解曲线矩阵的原理之后，我们就可以用plot函数画出示波器中显示的图形了。 curve=plot(aa(:,1),aa(:,2),aa(:,1),aa(:,3),'--r') %aa(:,1)表示取aa的第一列，仿真时间 %aa(:,2)表示取aa的第二列，示波器的输入一 %aa(:,3)表示取aa的第三列，示波器的输入二 %--r表示曲线2显示的形式和颜色，这里是（red) set(curve(1),'linewidth',3) %设置曲线1的粗细 set(curve(2),'linewidth',3) %设置曲线2的粗细 legend('Fuzzy','PID') %曲线名称标注 xlabel('仿真时间（s）') %X坐标轴名称标注 ylabel('幅值') %Y轴坐标轴标注 title('Fuzzy Control VS PID') %所画图的名称 grid on %添加网格 运行上述命令后即可以看到用MATLAB命令画出的图形了，你可以在图形出来之后继续进行编辑。
一、通用函数： colorbar显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow 显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) immovie 创建多帧索引图的电影动画 语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB) subimage 在一副图中显示多个图像 语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...) truesize 调整图像显示尺寸 语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig) warp 将图像显示到纹理映射表面 语法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...) zoom 缩放图像 语法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option) 二、图像文件I/O函数命令 imfinfo 返回图形图像文件信息 语法：info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename) imread 从图像文件中读取（载入）图像 语法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \
Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab 还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法，在此基础上，再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。 一、二维绘图 二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。 （一）绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。 1．plot函数的基本用法
plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x 坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。plot函数的应用格式 plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量，存储x坐标和y坐标。 例51 在[0 , 2pi]区间，绘制曲线 程序如下：在命令窗口中输入以下命令 >> x=0:pi/100:2*pi; >> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。 例52 绘制曲线 这是以参数形式给出的曲线方程，只要给定参数向量，再分别求出x,y向量即可输出曲线： >> t=-pi:pi/100:pi; >> x=t.*cos(3*t); >> y=t.*sin(t).*sin(t); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量，这是最常见、最基本的用法。实际应用中还有一些变化。
基于M A T L A B图像处理报告一、设计题目 图片叠加。 二、设计要求 将一幅礼花图片和一幅夜景图片做叠加运算，使达到烟花夜景的美图效果。 三、设计方案 、设计思路 利用matlab强大的图像处理功能，通过编写程序，实现对两幅图片的像素进行线性运算，利用灰度变换的算法使图片达到预期的效果。 、软件介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB 也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户直接进行下载就可以用。
数字图像处理 实验指导书
目录 实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算 实验三图像增强-空间滤波 实验四图像分割 3
实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images)
一．二维图形(Two dimensional plotting) 1. 基本绘图函数(Basic plotting function)：Plot, semilogx, semilogy, loglog, polar, plotyy (1). 单矢量绘图(single vector plotting)：plot(y),矢量y的元素与y元素下标之间在线性坐标下的关系曲线。 例1：单矢量绘图 y=[0 0.6 2.3 5 8.3 11.7 15 17.7 19.4 20]; plot(y) 可以在图形中加标注和网格， 例2：给例1 的图形加网格和标注。 y=[0 0.6 2.3 5 8.3 11.7 15 17.7 19.4 20]; plot(y) title('简单绘图举例'); xlabel('单元下标'); ylabel('给定的矢量'); grid (2). 双矢量绘图(Double vector plotting)：如x和y是同样长度的矢量, plot(x,y)命令将绘制y元素对应于x元素的xy曲线图。 例：双矢量绘图。 x=0:0.05:4*pi; y=sin(x); plot(x,y) (3). 对数坐标绘图(ploting in logarithm coordinate)： x轴对数 semilogx, y轴对数semilogy, 双对数loglog, 例：绘制数组y的线性坐标图和三种对数坐标图。 y=[0 0.6 2.3 5 8.3 11.7 15 17.7 19.4 20]; subplot(2,2,1); plot(y); subplot(2,2,2); semilogx(y) subplot(2,2,3); semilogy(y); subplot(2,2,4); loglog(y) （4）极坐标绘图( Plotting in polar coordinate)： polar(theta,rho) theta—角度， rho—半径 例：建立简单的极坐标图形。 t=0:.01:2*pi; polar(t,sin(2*t).*cos(2*t)) 2. 多重曲线绘图(Multiple curve plotting) （1）一组变量绘图(A group variable plotting) plot(x,y) (a) x为矢量，y为矩阵时plot(x,y)用不同的颜色绘制y矩阵中各行或列对应于x的曲线。例1： x=0:pi/50:2*pi; y(1,: )=sin(x); y(2,:) =0.6*sin(x); y(3, :)=0.3*sin(x); plot(x,y) (b) x为矩阵，y为矢量时绘图规则与（a）的类似，只是将x中的每一行或列对应于y进行绘图。。 例 2： x(1,: )=0:pi/50:2*pi; x(2,: )=pi/4:pi/50:2*pi+pi/4; x(3,: )=pi/2:pi/50:2*pi+pi/2; y=sin(x(1,: )); plot(x,y)
matlab画图命令积累 aimit 2009-08-26 23:49 发表 subplot(3,2,1) plot(x) title('默认格式') subplot(3,2,2) plot(x) set(gca,'xtick',[1 3 6 8]); set(gca,'ytick',[]); title('X自定义间隔，Y关闭') subplot(3,2,3) plot(x) set(gca,'xtick',[1 3 6 8]); set(gca,'xticklabel',sprintf('%03.4f|',get(gca,'xtick'))) set(gca,'ytick',[2 4 5 7]); set(gca,'yticklabel',{'Two','Four','Five','Seven'}); title('XY自定义间隔、精度及显示方式') subplot(3,2,4) plot(x) set(gca,'xminortick','on');%style 5 set(gca,'ticklength',[0.05 0.025]); set(gca,'tickdir','out'); title('XY坐标刻度显示方式') subplot(3,2,5) plot(x) set(gca,'xtick',[min(x) (max(x)+min(x))/2 max(x)]); set(gca,'ytick',[min(x) (max(x)+min(x))/2 max(x)]); title('论文中常用的标准3点式显示') x=20:10:20000; y=rand(size(x)); subplot(3,2,6) semilogx(x,y); set(gca,'XLim',[20 20000]); set(gca,'XMinorTick','off'); set(gca,'XTick',[20 31.5 63 125 250 500 1000 2000 4000 8000 16000]); set(gca,'XGrid','on');
图像读入 ●从图形文件中读入图像imread Syntax: A = imread(, fmt) ：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到所制定的文件,会尝试查找一个名为的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含RGB 真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow() himage = imshow(...)
●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的概率。 图像的灰度直方图：是一个离散函数，表示图像每一灰度级与该灰度级出现概率的对应关系。 图像的灰度直方图运算： imhist()函数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标为像素点的个数。 ●Imhist函数=Display histogram of image data显示灰度直方图的函数 ●Syntax： ①imhist(I) % I为要计算的灰度直方图图像 ②imhist(I, n) % n指定的灰度级的数目，表示所有灰度级均匀分布在n个小区间内。 ③imhist(X, map) ④[counts,x] = imhist(...) %counts直方图数据向量。counts(i)第i个灰度区间中的像素数目。x是保存了对应的灰度小区间的向量。 注意：若调用时不接受这个函数的返回值，则直接显示直方图；在得这些返回数据之后，也可以使用stem(x,counts)手绘直方图。 ●例1：显示某一图像的灰度直方图
1、图像的变换 ①fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); ②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); k=ifft2(j); 2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器 ①imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread('104_8.tif'); j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声 ②fspecial：用于产生预定义滤波器，如： h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器 h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器 h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial('average');%均值滤波器 2、图像的增强 ①直方图：imhist函数用于数字图像的直方图显示，如： i=imread('104_8.tif'); imhist(i); ②直方图均化：histeq函数用于数字图像的直方图均化，如： i=imread('104_8.tif'); j=histeq(i); ③对比度调整：imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如：i=imread('104_8.tif'); j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]); ④对数变换：log函数用于数字图像的对数变换，如： i=imread('104_8.tif'); j=double(i);
Matlab常用画图调整 1.%单y轴 2.plot(t*1e+9,abs(iGG)/max(abs(iGG)),'k','linewidth',2); 3.axis([-5,5,0,1]) 4.xlabel('时间/ns'); 5.ylabel('幅度/a.u.'); 6.set(get(gca,'title'),'FontSize',10,'FontName','宋体');%设置标题字体大小，字型 7.set(get(gca,'XLabel'),'FontSize',10,'FontName','Times New Roman');%设置X坐标标题字 体大小，字型 8.set(get(gca,'YLabel'),'FontSize',10,'FontName','Times New Roman');%设置Y坐标标题字 体大小，字型 9.set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',10)%设置坐标轴字体大小，字型 10.text(0.3,1.2,'(a)','FontSize',10,'FontName','Times New Roman');%设置文本字型字号 11.set(gca,'XTick',[0 10 20 30 40 50 60 70 80 90])%设置X坐标轴刻度数据点位置 12.set(gca,'XTickLabel',{'0','10','20','30','40','50','60','70','80','90'})%设置X坐 标轴刻度处显示的字符 13.set(gca,'YTick',[-15 -10 -5 0 5 10 15])%设置X坐标轴刻度数据点位置 14.set(gca,'YTickLabel',{'-15','-10','-5','0','5','10','15'})%设置Y坐标轴刻度处显示的 字符 15.axis([0,90,-20,20]) 16.set(gca,'YTickLabel',[]);%只显示y坐标轴刻度，不显示y坐标轴的值； 17.set(gca,'XTickLabel',[]);%只显示x坐标轴刻度，不显示x坐标轴的值； 18.set(gca,'ytick',[]);%y轴的坐标值和刻度均不显示； 19.set(gca,'xtick',[]);%x轴的坐标值和刻度均不显示； 20. 21.figure; 22.set(gcf,'Position',[400,300,600,200]);%设定plot输出图片的尺寸。参数含义为： xmin,ymin,width,height 23.%plot的默认参数为[232,246,560,420],Position的单位可以用units属性制定，units属性的值 可以是下列字符串中的任何一 24.%种：pixel（像素，缺省值）、normalized（相对单位）、inches（英寸）、centimeters（厘米）、 points（磅）。 25.%指定大小后，在figure中用text输出的文字大小，设置的是多大，在WORD中显示的就是多大。 26.set(gcf,'units','centimeters','Position',[4,3,6,2]);%指定fiugre的尺寸为6cm宽，2cm 高。 27.%也可以直接用下属语句： 28.fiure('units','centimeters','Position',[4,3,6,2]); 29. 30.%改变ylabel离坐标轴的距离 31.hc=findobj(allchild(gcf),'Type','axes'); 32.hc2=findobj(allchild(hc),'Type','text'); 33.set(hc2(3),'Position',[0 0 0]);
强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法，在此基础上，再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。 一．二维绘图 二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。 一．绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。 1．plot函数的基本用法 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。plot函数的应用格式 plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量，存储x坐标和y坐标。 例51 在[0 , 2pi]区间，绘制曲线 程序如下：在命令窗口中输入以下命令 >> x=0:pi/100:2*pi; >> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。 例52 绘制曲线 这是以参数形式给出的曲线方程，只要给定参数向量，再分别求出x,y向量即可输出曲线：
实验一Matlab 图像处理基本操作和付立叶变换 一、matlab基本操作 1. 显示图像 >> I1=imread('D:\图像\LENA.BMP'); >> imshow(I1); >> I2=imread('D:\图像\***.BMP'); >> imshow(I2); 2、检查内存（数组）中的图像： >> whos 3、保存图像： >> imwrite(I2,'lena_2G.png'); % 将图像由原先的bmp格式另存为png格式 4、多幅图像显示 >> I1=imread('D:\图像\LENA.BMP'); >> figure //出现图形显示窗口>> subplot(1,2,1),imshow(I1);
>> I2=imread('D:\图像\**.BMP'); >> subplot(1,2,2),imshow(I2); 二、傅里叶变换 1．目的： a、理解傅里叶变换的原理 b、掌握傅里叶变换的性质 2．实验步骤： a. 首先构造一幅黑白二值图像，在128×128的黑色背景中心产生一个4×4的白色方块，对其进行傅里叶变换；(Matlab中用fft2实现2D傅里叶变换) b.把低频分量移到图象中心，而把高频分量移到四个角上；（方法有两种： 其一，在FT以前对测试图象逐点加权(-1)^(i+j);其二，利用FFTSHIFT函数）； c.利用图象增强中动态范围压缩的方法增强2DFT；（Y＝C*log（1＋abs （X))）； d.构造一幅黑白二值图像，在128×128的黑色背景中令第32行至36行、第 32列至第36列的值为1（即产生一个4×4的白色方块），对其进行傅里叶
MATLAB中绘图命令介绍 本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令，包含一维曲线及二维曲面的绘制。 plot是绘制一维曲线的基本函数， 但在使用此函数之前，我们需先定义曲线上 每一点的x 及y座标。 下例可画出一条正弦曲线： close all; x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x坐标 y=sin(x); % 对应的y坐标 plot(x,y); 小整理：MATLAB基本绘图函数 plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale） loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale） semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度 semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度 若要画出多条曲线，只需将座标对依次放入plot函数即可： hold on 保持当前图形，以便继续画图到当前坐标窗口 hold off 释放当前图形窗口 title（’图形名称’）（都放在单引号内） xlabel（’x轴说明’） ylabel（’y轴说明’）
text（x，y，’图形说明’） legend（’图例1’，’图例2’，…） plot(x, sin(x), x, cos(x)); 若要改变颜色，在座标对後面加上相关字串即 可： plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g'); 若要同时改变颜色及图线型态，也是在座标对後 面加上相关字串即可： plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*'); 小整理：plot绘图函数的叁数字元、颜色元、图 线型态， y 黄色.点k 黑色o 圆w 白色x xb 蓝色+ +g 绿色* *r 红色- 实线c 亮青色: 点线m 锰紫色-. 点虚线-- 虚线plot3 三维曲线作图 图形完成后，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围： axis([0, 6, -1.2, 1.2]); axis函数的功能丰富，其常用的用法有： axis equal ：纵横坐标轴采用等长刻度 axis square：产生正方形坐标系（默认为矩形）
《数字图像处理》 实验报告 学院： 专业： 班级： 姓名： 学号：
实验一 实验名称：图像增强 实验目的：1.熟悉图像在Matlab下的读入，输出及显示； 2.熟悉直方图均衡化； 3.熟悉图像的线性指数等； 4.熟悉图像的算术运算及几何变换. 实验仪器：计算机，Matlab软件 实验原理： 图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。 图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图，是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律，均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。 实验内容如下： I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理 subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像 title('灰度图像') %在原始图像中加标题 subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') 0100200
I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I); theta = 30; K = imrotate(I,theta); subplot(1,2,2),imshow(K) 对数运算： I=imread('E:\dog.jpg'); subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理 subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J)); subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后') 指数运算: I=imread('E:\dog.jpg'); f=double(I); g=(2^2*(f-1))-1 f=uint8(f); g=uint8(g);
1、matlab函数bwareaopen──删除小面积对象 格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn) 作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。 算法： (1)Determine the connected components. L = bwlabeln(BW, conn); (2)Compute the area of each component. S = regionprops(L, 'Area'); (3)Remove small objects. bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P)); 2、matlab函数bwarea──计算对象面积 格式：total = bwarea(BW) 作用：估计二值图像中对象的面积。 注：该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。 3、matlab函数imclearborder──边界对象抑制 格式：IM2 = imclearborder(IM,conn) 作用：抑制和图像边界相连的亮对象。若IM是二值图，imclearborder将删除和图像边界相连的对象。默认情况conn=8。 注：For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity level in addition to suppressing border structures. 算法： (1)Mask image is the input image. (2)Marker image is zero everywhere except along the border, where it equals the mask image. 4、matlab函数bwboundaries──获取对象轮廓 格式：B = bwboundaries(BW,conn)（基本格式） 作用：获取二值图中对象的轮廓，和OpenCV中cvFindContours函数功能类似。B是一个P×1的cell数组，P为对象个数，每个cell是Q×2的矩阵，对应于对象轮廓像素的坐标。 5、matlab函数imregionalmin──获取极小值区域 格式：BW = imregionalmin(I,conn) 作用：寻找图像I的极小值区域（regional maxima），默认情况conn=8。 Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, and whose external boundary pixels all have a higher value. 6、matlab函数bwulterode──距离变换的极大值 格式：BW2 = bwulterode(BW,method,conn)