matlab图像处理工具箱教程

Ⅰ MATLAB里的Toolboxes怎么使用急求高手指点！！！

MATLAB工具箱介绍
有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱。
功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。
领域型工具箱是专业性很强的。如图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：

1) 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二维滤波器设计和滤波
* 图像恢复增强
* 色彩、集合及形态操作
* 二维变换
* 图像分析和统计
可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计
* 状态空间和传递函数
* 模型转换
* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图
* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等
* 根轨迹、极点配置、LQG
3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析，市场灵敏度分析
* 业务量分析及优化
* 偏差分析
* 资金流量估算
* 财务报表
4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统
* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间
* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等
5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面
* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK动态仿真
* 可生成C语言源代码用于实时应用
(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高阶谱估计
* 信号中非线性特征的检测和刻画
* 延时估计
* 幅值和相位重构
* 阵列信号处理
* 谐波重构
(7) 通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析
——信号编码
——调制解调
——滤波器和均衡器设计
——通道模型
——同步
(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基于GUI的LMI编辑器
* LMI问题的有效解法
* LMI问题解决方案
(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨识及验证
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 阶跃响应和状态空间模型

(10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析与综合
* H2和H无穷大最优综合
* 模型降阶
* 连续和离散系统
* u分析与综合理论

(11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络
* 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数
* 前馈、递归等网络结构
* 性能分析及应用
(12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 线性规划和二次规划
* 求函数的最大值和最小位
* 多目标优化
* 约束条件下的优化
* 非线性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二维偏微分方程的图形处理
* 几何表示
* 自适应曲面绘制，
* 有限元方法
(14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最优综合
* H2和H无穷大最优综合
* 奇异值模型降阶
* 谱分解和建模
(15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真
* 谱分析和估计
* FFT，DCT等变换
* 参数化模型
(16)样条工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多项式和B样条
* 样条的构造
* 曲线拟合及平滑
* 函数微分、积分
(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和随机数生成
* 多变量分析
* 回归分析
* 主元分析
* 假设检验
(18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符号表达式和符号矩阵的创建
* 符号微积分、线性代数、方程求解
* 因式分解、展开和简化
* 符号函数的二维图形
* 图形化函数计算器
(19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 状态空间和传递函数模型
* 模型验证
* MA，AR，ARMA等
* 基于模型的信号处理
* 谱分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基于小波的分析和综合
* 图形界面和命令行接口
* 连续和离散小波变换及小波包
* 一维、二维小波
* 自适应去噪和压缩

Ⅱ matlab图像处理教程

楼主你太狠了，5分要别人做这么多！
1.图像的读入、显示及信息查询：
(1)I=imread ('lena.jpg') %图像读入
imshow(I) %图像显示

(2)inf=imfinfo('lena.jpg') % 图像信息查询
2.图像的常用处理语句：
(1) X=rgb2gray(I) ; imshow(X) %彩色图像转灰度图像
(2)X2=grayslice(I,64) ; imshow(X2,hot(64)) %将灰度图像转为索引色图像
(3) X3=im2bw(X1) ; imshow(X3) %将图像转二值图像

3.图像滤波：
clear all
g0=imread('lena.tif')
g0 = g0(:,:,2); %三维转二维

figure(1);imshow(g0) ;title('原图') %如图 5
g1=imnoise(g0,'salt & pepper',0.2)
g1=im2double(g1);
figure(2);imshow(g1);title('加入椒盐噪声') %如图 6

h1=fspecial('gaussian',4,0.3)
g2=filter2(h1,g1,'same')
figure(3);imshow(g2);title('进行高斯滤波') %如图 7

h2=fspecial('sobel')
g3=filter2(h2,g1,'same')
figure(4);imshow(g3);title('进行sobel滤波') %如图 8

h3=fspecial('prewitt')
g4=filter2(h3,g1,'same')
figure(5);imshow(g4);title('进行prewitt滤波') %如图 9

h4=fspecial('laplacian',0.5);
g5=filter2(h4,g1,'same');
figure(6);imshow(g5);title('进行拉普拉斯滤波'); %如图 10

h5=fspecial('log',4,0.3);
g6=filter2(h5,g1,'same');figure(7);
imshow(g6);title('进行高斯拉普拉斯滤波'); %如图 11

h6=fspecial('average');
g7=filter2(h6,g1,'same');figure(8);
imshow(g7);title('进行均值滤波'); %如图 12

h7=fspecial('unsharp',0.3);
g8=filter2(h7,g1,'same');
figure(9);imshow(g8);title('进行模糊滤波'); %如图 13

h8=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];
g9=filter2(h8,g1,'same');
figure(10);imshow(g9);title('进行高通高斯滤波'); %如图 14

h9=g1;g10=medfilt2(h9);
figure(11);imshow(g10);title('进行中值滤波'); %如图 15

Ⅲ 怎样安装Matlab图像处理工具箱

matlab中原来就有

说是工具箱，其实就是一堆函数，都在\MATLAB6p5\toolbox\map中

Ⅳ MATLAB图像处理与界面编程宝典的内容简介

《MATLAB图像处理与界面编程宝典》分为4部分，共29章，详细讲解了MATLAB的结构和功能，以及MATLAB图像处理工具箱。针对制作完整的图像处理软件的需要，《MATLAB图像处理与界面编程宝典》还讲解了MATLAB界面编程。《MATLAB图像处理与界面编程宝典》第1部分“基础篇”，包括第1～第10章，对MATLAB安装试验基本问题、MATLAB图像处理的特点及其学习方法、数字图像的基本知识进行了概述。从图形绘制开始，层层深入MATLAB的二维和三维图像绘制功能，此外还介绍了科学计算可视化的相关知识。第2部分“图像处理工具箱详解”，包括第11～第19章，详细讲解了图像处理工具的各项功能及相关函数，并对有关的图像知识（如图像变换、数学形态学、图像增强和图像复原）进行了介绍。第3部分“图像处理实务”，包括第20～第26章，介绍了小波分析、分形、图像压缩、图像分割、图像表示与描述、模式识别方面的知识，并给出了图像应用的实例。第4部分“GUI界面编程”，包括第27～第29章，从程序设计、图形用户界面设计入手讲解了软件编程方面的问题，最后给出了图像处理软件及界面编程的实际例子。
《MATLAB图像处理与界面编程宝典》是对图像高级处理有需求但对编程不熟悉的人士以及MATLAB图像应用开发人员的参考指南。

Ⅳ 我想知道怎么使用matlab图像处理工具箱啊

matlab有专门制作界面的工具，在界面的工具配上函数，还可以用.m文件，或者函数做，就是只有文件的。

Ⅵ matlab处理照片的步骤有哪些

1.a=imread('filename'); %读取图片，将其存为a矩阵
2.对a矩阵进行处理，比如说将rgb图片转换为灰度图像则：
a1=rgb2gray(a);
当然还需要进行什么样的处理（比如放大，增加对比度。。。），则使用相应的命令对矩阵进行处理
3.对处理完后的矩阵a1，在进行显示
imshow（a1）
则处理完后的照片显示出来了，最后当然就是保存处理过后的图片啦！

Ⅶ 怎么利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作,拉伸图像的亮调部分

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

B就是图像A的拉伸或压缩结果
如果第二个输入参数是1个标量值scale，图像将保持回纵横比
那么当0<scale<1的时答候B是A的缩小结果，如果scale>1，B是A的放大结果

如果第二个输入参量是一个想二元向量
那么说出的B的像素大小由[mrows ncols]决定，图像不一定保持纵横比

Ⅷ Matlab工具箱怎么用

有的工具箱有用户交互界面，可以直接在MATLAB的启动菜单下进入；
有的没有版用户界面，但是权有相关的程序（或者说函数）供调用；即使有界面的工具箱，也是有相应的函数的。
可以从帮助（Help）中查询MATLAB的工具箱的详细使用方法。
帮助里面对主题进行了分类，进入工具箱那一类即可

Ⅸ matlab 工具箱怎么使用是不是要安装

一、MATLAB自带工具箱：

1.查看方式：

首先详细介绍一下MATLAB自带工具箱的使用。

在不熟悉一些调用工具箱的命令的时候，可以按照如下图所示：

在MATLAB主窗口中，点击左下角start--toolboxes,就会罗列出你的MATLAB已经安装的所有工具箱，可以根据你的需要选择你将要使用的工具箱。我们可以看到有拟合工具箱、金融工具箱、最优化工具箱等等。

二、非自带工具箱

非自带工具箱，需另外下载，然后按照一定的步骤导入，导入后一般不能像上面工具箱一样，通过界面操作，一般都通过函数使用。