matlab圖像處理工具箱教程

Ⅰ 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

Ⅱ matlab圖像處理教程

樓主你太狠了，5分要別人做這么多！
1.圖像的讀入、顯示及信息查詢：
(1)I=imread ('lena.jpg') %圖像讀入
imshow(I) %圖像顯示

(2)inf=imfinfo('lena.jpg') % 圖像信息查詢
2.圖像的常用處理語句：
(1) X=rgb2gray(I) ; imshow(X) %彩色圖像轉灰度圖像
(2)X2=grayslice(I,64) ; imshow(X2,hot(64)) %將灰度圖像轉為索引色圖像
(3) X3=im2bw(X1) ; imshow(X3) %將圖像轉二值圖像

3.圖像濾波：
clear all
g0=imread('lena.tif')
g0 = g0(:,:,2); %三維轉二維

figure(1);imshow(g0) ;title('原圖') %如圖 5
g1=imnoise(g0,'salt & pepper',0.2)
g1=im2double(g1);
figure(2);imshow(g1);title('加入椒鹽雜訊') %如圖 6

h1=fspecial('gaussian',4,0.3)
g2=filter2(h1,g1,'same')
figure(3);imshow(g2);title('進行高斯濾波') %如圖 7

h2=fspecial('sobel')
g3=filter2(h2,g1,'same')
figure(4);imshow(g3);title('進行sobel濾波') %如圖 8

h3=fspecial('prewitt')
g4=filter2(h3,g1,'same')
figure(5);imshow(g4);title('進行prewitt濾波') %如圖 9

h4=fspecial('laplacian',0.5);
g5=filter2(h4,g1,'same');
figure(6);imshow(g5);title('進行拉普拉斯濾波'); %如圖 10

h5=fspecial('log',4,0.3);
g6=filter2(h5,g1,'same');figure(7);
imshow(g6);title('進行高斯拉普拉斯濾波'); %如圖 11

h6=fspecial('average');
g7=filter2(h6,g1,'same');figure(8);
imshow(g7);title('進行均值濾波'); %如圖 12

h7=fspecial('unsharp',0.3);
g8=filter2(h7,g1,'same');
figure(9);imshow(g8);title('進行模糊濾波'); %如圖 13

h8=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];
g9=filter2(h8,g1,'same');
figure(10);imshow(g9);title('進行高通高斯濾波'); %如圖 14

h9=g1;g10=medfilt2(h9);
figure(11);imshow(g10);title('進行中值濾波'); %如圖 15

Ⅲ 怎樣安裝Matlab圖像處理工具箱

matlab中原來就有

說是工具箱，其實就是一堆函數，都在\MATLAB6p5\toolbox\map中

Ⅳ MATLAB圖像處理與界面編程寶典的內容簡介

《MATLAB圖像處理與界面編程寶典》分為4部分，共29章，詳細講解了MATLAB的結構和功能，以及MATLAB圖像處理工具箱。針對製作完整的圖像處理軟體的需要，《MATLAB圖像處理與界面編程寶典》還講解了MATLAB界面編程。《MATLAB圖像處理與界面編程寶典》第1部分「基礎篇」，包括第1～第10章，對MATLAB安裝試驗基本問題、MATLAB圖像處理的特點及其學習方法、數字圖像的基本知識進行了概述。從圖形繪制開始，層層深入MATLAB的二維和三維圖像繪制功能，此外還介紹了科學計算可視化的相關知識。第2部分「圖像處理工具箱詳解」，包括第11～第19章，詳細講解了圖像處理工具的各項功能及相關函數，並對有關的圖像知識（如圖像變換、數學形態學、圖像增強和圖像復原）進行了介紹。第3部分「圖像處理實務」，包括第20～第26章，介紹了小波分析、分形、圖像壓縮、圖像分割、圖像表示與描述、模式識別方面的知識，並給出了圖像應用的實例。第4部分「GUI界面編程」，包括第27～第29章，從程序設計、圖形用戶界面設計入手講解了軟體編程方面的問題，最後給出了圖像處理軟體及界面編程的實際例子。
《MATLAB圖像處理與界面編程寶典》是對圖像高級處理有需求但對編程不熟悉的人士以及MATLAB圖像應用開發人員的參考指南。

Ⅳ 我想知道怎麼使用matlab圖像處理工具箱啊

matlab有專門製作界面的工具，在界面的工具配上函數，還可以用.m文件，或者函數做，就是只有文件的。

Ⅵ matlab處理照片的步驟有哪些

1.a=imread('filename'); %讀取圖片，將其存為a矩陣
2.對a矩陣進行處理，比如說將rgb圖片轉換為灰度圖像則：
a1=rgb2gray(a);
當然還需要進行什麼樣的處理（比如放大，增加對比度。。。），則使用相應的命令對矩陣進行處理
3.對處理完後的矩陣a1，在進行顯示
imshow（a1）
則處理完後的照片顯示出來了，最後當然就是保存處理過後的圖片啦！

Ⅶ 怎麼利用Matlab圖像工具箱對圖像進行點操作,拉伸圖像的亮調部分

B = imresize(A, scale)
B = imresize(A, [mrows ncols])

B就是圖像A的拉伸或壓縮結果
如果第二個輸入參數是1個標量值scale，圖像將保持回縱橫比
那麼當0<scale<1的時答候B是A的縮小結果，如果scale>1，B是A的放大結果

如果第二個輸入參量是一個想二元向量
那麼說出的B的像素大小由[mrows ncols]決定，圖像不一定保持縱橫比

Ⅷ Matlab工具箱怎麼用

有的工具箱有用戶交互界面，可以直接在MATLAB的啟動菜單下進入；
有的沒有版用戶界面，但是權有相關的程序（或者說函數）供調用；即使有界面的工具箱，也是有相應的函數的。
可以從幫助（Help）中查詢MATLAB的工具箱的詳細使用方法。
幫助裡面對主題進行了分類，進入工具箱那一類即可

Ⅸ matlab 工具箱怎麼使用是不是要安裝

一、MATLAB自帶工具箱：

1.查看方式：

首先詳細介紹一下MATLAB自帶工具箱的使用。

在不熟悉一些調用工具箱的命令的時候，可以按照如下圖所示：

在MATLAB主窗口中，點擊左下角start--toolboxes,就會羅列出你的MATLAB已經安裝的所有工具箱，可以根據你的需要選擇你將要使用的工具箱。我們可以看到有擬合工具箱、金融工具箱、最優化工具箱等等。

二、非自帶工具箱

非自帶工具箱，需另外下載，然後按照一定的步驟導入，導入後一般不能像上面工具箱一樣，通過界面操作，一般都通過函數使用。