图像增强
 
1. 直方图均衡化的 Matlab 实现
 
1.1 imhist 函数
 
功能：计算和显示图像的色彩直方图
 
格式：imhist(I,n)
 
imhist(X,map)
 
说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map) 就算和显示索引色图像 X
 
的直方图，map 为调色板。用
 
stem(x,counts) 同样可以显示直方图。
 
1.2 imcontour 函数
 
功能：显示图像的等灰度值图
 
格式：imcontour(I,n),imcontour(I,v)
 
说 明：n 为灰度级的个数，v 是有用户指定所选的等灰度级向量。
 
1.3 imadjust 函数
 
功能：通过直方图变换调整对比度
 
格 式：J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma)
 
newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma)
 
说明：J=imadjust(I, [low high],[bottom top],gamma) 其中，gamma 为校正量r，[low
 
high] 为原图像中要变换的灰度范围，[bottom top]
 
指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma)
 
调整索引色图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和
 
[bottom top] 都为2×3的矩阵，则分别调整 R、G、B 3个分量。
 
1.4 histeq 函数
 
功能：直方图均衡化
 
格 式：J=histeq(I,hgram)
 
J=histeq(I,n)
 
[J,T]=histeq(I,...)
 
newmap=histeq(X,map,hgram)
 
newmap=histeq(X,map)
 
[new,T]=histeq(X,...)
 
说 明：J=histeq(I,hgram) 实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象 I 的直方图变换成用户指定的向量 hgram
 
。hgram 中的每一个元素
 
都在 [0,1] 中；J=histeq(I,n) 指定均衡化后的灰度级数 n ，缺省值为
 
64；[J,T]=histeq(I,...) 返回从能将图像 I 的灰度直方图变换成
 
图像 J 的直方图的变换 T ；newmap=histeq(X,map) 和 [new,T]=histeq(X,...)
 
是针对索引色图像调色板的直方图均衡。
 
2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现
 
imnoise 函数
 
格式：J=imnoise(I,type)
 
J=imnoise(I,type,parameter)
 
说明：J=imnoise(I,type) 返回对图像 I 添加典型噪声后的有噪图像 J ，参数 type 和 parameter
 
用于确定噪声的类型和相应的参数。
 
3. 图像滤波的 Matlab 实现
 
3.1 conv2 函数
 
功能：计算二维卷积
 
格式：C=conv2(A,B)
 
C=conv2(Hcol,Hrow,A)
 
C=conv2(...,'shape')
 
说明：对于 C=conv2(A,B) ，conv2 的算矩阵 A 和 B 的卷积，若 [Ma,Na]＝size(A),
 
[Mb,Nb]=size(B), 则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];
 
C=conv2(Hcol,Hrow,A) 中，矩阵 A 分别与 Hcol 向量在列方向和 Hrow
 
向量在行方向上进行卷积；C=conv2(...,'shape') 用来指定 conv2
 
返回二维卷积结果 部分，参数 shape 可取值如下：
 
》full 为缺省值，返回二维卷积的全部结果；
 
》same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分；
 
valid 返回在卷积过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分，当
 
size(A)>size(B) 时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]
 
。
 
3.2 conv 函数
 
功能：计算多维卷积
 
格式：与 conv2 函数相同
 
3.3 filter2函数
 
功 能：计算二维线型数字滤波，它与函数 fspecial 连用
 
格式：Y=filter2(B,X)
 
Y=filter2(B,X,'shape')
 
说明：对于 Y=filter2(B,X) ，filter2 使用矩阵 B 中的二维 FIR 滤波器对数据 X 进行滤波，结果 Y
 
是通过二维互相关计算出来的，其大
 
小与 X 一样；对于 Y=filter2(B,X,'shape') ，filter2 返回的 Y
 
是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数 shape 确定，其取值如下
 
：
 
》full 返回二维相关的全部结果，size(Y)>size(X)；
 
》same 返回二维互相关结果的中间部分，Y 与 X 大小相同；
 
》valid 返回在二维互相关过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分，有
 
size(Y)
 
3.4 fspecial 函数
 
功能：产生预定义滤波 器
 
格式：H=fspecial(type)
 
H=fspecial('gaussian',n,sigma) 高斯低通滤波器
 
H=fspecial('sobel') Sobel 水平边缘增强滤波器
 
H=fspecial('prewitt') Prewitt 水平边缘增强滤波器
 
H=fspecial('laplacian',alpha) 近似二维拉普拉斯运算滤波器
 
H=fspecial('log',n,sigma) 高斯拉普拉斯(LoG)运算滤波器
 
H=fspecial('average',n) 均值滤波器
 
H=fspecial('unsharp',alpha) 模糊对比增强滤波器
 
说明：对于形式 H=fspecial(type) ，fspecial 函数产生一个由 type 指定的二维滤波器 H ，返回的 H
 
常与其它滤波器搭配使用。
 
4. 彩色增强的 Matlab 实现
 
4.1 imfilter函数
 
功能：真彩色增强
 
格 式：B=imfilter(A,h)
 
说明：将原始图像 A 按指定的滤波器 h 进行滤波增强处理，增强后的图像 B 与 A 的尺寸和类型相同
 
图像的变换
 
1. 离散傅立叶变换的 Matlab 实现
 
Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和
 
ifftn 则用来计算反 DFT 。
 
这些函数的 调用格式如下：
 
A＝fft(X,N,DIM)
 
其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X
 
进行零填充，否则将进行截取，使之长度为
 
N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。
 
A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)
 
其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。
 
A＝fftn(X,SIZE)
 
其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。
 
函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。
 
例子：图像的二维傅立叶频谱
 
% 读入原始图像
 
I＝imread('lena.bmp');
 
imshow(I)
 
% 求离散傅立叶频谱
 
J=fftshift(fft2(I));
 
figure;
 
imshow(log(abs(J)),[8,10])
 
2. 离散余弦变换的 Matlab 实现
 
2.1. dCT2 函数
 
功能：二维 DCT 变换
 
格 式：B=dct2(A)
 
B=dct2(A,m,n)
 
B=dct2(A,[m,n])
 
说 明：B＝dct2(A) 计算 A 的 DCT 变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝dct2(A,m,n) 和
 
B=dct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大
 
小为 m×n。
 
2.2. dict2 函数
 
功能：DCT 反变换
 
格 式：B=idct2(A)
 
B=idct2(A,m,n)
 
B=idct2(A,[m,n])
 
说 明：B＝idct2(A) 计算 A 的 DCT 反变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝idct2(A,m,n) 和
 
B=idct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B
 
的大小为 m×n。
 
2.3. dctmtx函数
 
功 能：计算 DCT 变换矩阵
 
格式：D＝dctmtx(n)
 
说明：D＝dctmtx(n) 返回一个 n×n 的 DCT 变换矩阵，输出矩阵 D 为 double 类型。
 
3. 图像小波变换的 Matlab 实现
 
3.1 一维小波变换的 Matlab 实现
 
(1) dwt 函数
 
功能：一维离散小波变换
 
格式： [cA,cD]=dwt(X,'wname')
 
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)
 
说明： [cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD
 
分别为近似分 量和细节分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D
 
对信号进行分解。
 
(2) idwt 函数
 
功能：一维离散小波反变换
 
格式：X=idwt(cA,cD,'wname')
 
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)
 
X=idwt(cA,cD,'wname',L)
 
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)
 
说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。
 
'wname' 为所选的小波函数
 
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X
 
。
 
X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的
 
L 个点。
 
3.2 二维小波变换的 Matlab 实现
 
二维小波变换的函数
 
-------------------------------------------------
 
函数名 函数功能
 
---------------------------------------------------
 
dwt2 二维离散小波变换
 
wavedec2 二维信号的多层小波分解
 
idwt2 二维离散小波反变换
 
waverec2 二维信号的多层小波重构
 
wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号
 
upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量
 
detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量
 
appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量
 
upwlev2 二维小波分解的单层重构
 
dwtpet2 二维周期小波变换
 
idwtper2 二维周期小波反变换
 
-------------------------------------------------------------
 
(1) wcodemat 函数
 
功能：对数据矩阵进行伪彩色编码
 
格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)
 
Y=wcodemat(X,NB,OPT)
 
Y=wcodemat(X,NB)
 
Y=wcodemat(X)
 
说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为
 
0～NB，缺省值 NB＝16；
 
OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat')，即：
 
OPT＝'row' ，按行编码
 
OPT＝'col' ，按列编码
 
OPT＝'mat' ，按整个矩阵编码
 
ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1')，即：
 
ABSOL＝0 时，返回编码矩阵
 
ABSOL＝1 时，返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)
 
(2) dwt2 函数
 
功能：二维离散小波变换
 
格式：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')
 
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
 
说明：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的 小波基函数 'wname' 对二维信号 X
 
进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD 分别为近似分
 
量、水平细节分量、垂直细节 分量和对角细节分量；[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
 
使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分
 
解信号 X 。
 
(3) wavedec2 函数
 
功能：二维信号的多层小波分解
 
格式： [C,S]=wavedec2(X,N,'wname')
 
[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
 
说 明：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行 N
 
层分解；[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定
 
的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。
 
(4) idwt2 函数
 
功能：二维离散小波反变换
 
格 式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')
 
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
 
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)
 
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
 
说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD
 
经小波反变换重构原信号 X
 
；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R
 
重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)
 
和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。
 
(5) waverec2 函数
 
说明：二维信号的多层小波重构
 
格式：X=waverec2(C,S,'wname')
 
X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
 
说明：X=waverec2(C,S,'wname') 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ，'wname'
 
为使用的小波基函数；X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R
 
重构原信号。
 
图像处理工具箱
 
1. 图像和图像数据
 
缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点
 
数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号 整型(uint8)，即图像矩
 
阵中每个数据占用1个字节。
 
在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8
 
与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。
 
从uint8到double的转换
 
---------------------------------------------
 
图像类型 MATLAB语句
 
---------------------------------------------
 
索引色 B=double(A)+1
 
索引色或真彩色 B=double(A)/255
 
二值图像 B=double(A)
 
---------------------------------------------
 
从double到uint8的转换
 
---------------------------------------------
 
图像类型 MATLAB语句
 
---------------------------------------------
 
索引色 B=uint8(round(A-1))
 
索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255))
 
二值图像 B=logical(uint8(round(A)))
 
---------------------------------------------
 
2. 图像处理工具箱所支持的图像类型
 
2.1 真彩色图像
 
R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值，
 
可查看三元数 据(100,50,1:3)。
 
真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合习惯的存储方法是用无
 
符号整型存储， 亮度值范围[0,255]
 
2.2 索引色图像
 
包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行
 
的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝 色强度的双精度数。
 
注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。
 
常用颜色的RGB值
 
--------------------------------------------
 
颜色 R G B 颜色 R G B
 
--------------------------------------------
 
黑 0 0 1 洋红 1 0 1
 
白 1 1 1 青蓝 0 1 1
 
红 1 0 0 天蓝 0.67 0 1
 
绿 0 1 0 橘黄 1 0.5
 
0
 
蓝 0 0 1 深红 0.5
 
0 0
 
黄 1 1 0 灰 0.5 0.5
 
0.5 --------------------------------------------
 
产生标准调色板的函数
 
-------------------------------------------------
 
函数名 调色板
 
-------------------------------------------------
 
Hsv 色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束
 
Hot 黑色－红色－黄色－白色
 
Cool 青蓝和洋红的色度
 
Pink 粉红的色度

 
点击查看在matlab中如何输出一个函数的图像具体信息
 
答：A、 imread imread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename为读取的图像文件(可以加上文件的路径)。例：[X，MAP]=imread(’flo...
 
答：figure图像是通过MATLAB处理数字的常用表示方法，
 
答：1、很简单啊. 2、比如我们输出一个函数f=A*sin(x)-B*exp(C*x)这种表达式,A,B,C是你输入的任何参数. (1)你写上如下代码的M文件 function f=dispf(A,B,C) syms x; f=A*sin(x)-B*exp(C*x); end (2)现在你直接在命令窗口输入命令dispf就可以了,比如 ...
 
答：绘制自定义函数的方法至少有两种：一种用plot函数，一种用fplot函数。以下以y=3x^3-2x+3(0
 
答：要具体哦，如果一个自变量，函数图像就是曲线，用plot如果是2个自变量，函数图像就是曲面了，如f=3*exp(-x-4*y),可以用以下表示。f=@(x,y)3*exp(-x-4*y);ezmesh(f) 你对这个问题的看法有问题经过这两个点的函数有很多，直线只是其中一个，那么对...
 
答：在matlab中，可以利用函数plotyy在同一个坐标轴中绘制两个函数图像。其基本调用格式如下： plotyy(X1,Y1,X2,Y2): %以左、右不同纵轴绘制X1-Y1、X2-Y2两条曲线。 plotyy(X1,Y1,X2,Y2,FUN1): %以左、右不同纵轴把X1-Y1、X2-Y2两条曲线绘制成FUN1指...
 
答：因为程序，只运行了t=-10时，就结束了。所以结果是为-1，画出来就是一条直线。 你应该采用循环方式，来进行。你可以将执行命令改成下列形式，就可以达到你的目的。 t=-10; while t
 
答：你就在m文件里画就是啊！matlab会出现图形的，若果是你的主函数要用这个图形，你传递的应该是一个矩阵，和一般函数定义一样的。 另外感觉你的问题不详细，建议你多写几个字，不然你5分会浪费
 
答：你可以用一个循环，假设x轴数据存储在x中，y轴数据存储在y中，另设两个变量a和b分别存储各张图像的x和y的数据 for i=1:n a(i,:)=x; b(i,:)=y; end 这样a和b的每一行都存储对应x坐标和y坐标的数据，前提是每次存储的数据长度必须等长，否则matlab...
 
答：如果用imread函数的话，参数image就是你想要读取的图片在电脑上的保存路径，是一个字符串。
 
答：⒑芗虻グ? 2、比如我们输出一个函数f=A*sin(x)-B*exp(C*x)这种表达式,A,B,C是你输入的任何参数. (1)你写上如下代码的M文件 function f=dispf(A,B,C) syms x; f=A*sin(x)-B*exp(C*x); end (2)现在你直接在命令窗口输入命令dispf就可以了,比如
 
答：syms x tT = int(t^(x-1)*exp(-t),t,0,inf);PHY = diff(T,x,2);f = 1/PHY*(1/(x+1)+1/x);t = 1:0.1:3;plot(t,subs(f,x,t)) % x=1-3的图像
 
答：x=linspace(0,10,100); y1=sin(x); y2=x; plot(x,y1,'g',x,y2,'r') axis([0 10 -2 10]); 图片就不贴了！ 祝愿朋友好运！
 
答：你这是拟合问题。 其一般做法是： 首先，观察离散点的性质，看它可能是什么函数表达式(具有较大的人为性，同一组数据，个人有个人的看法)。 其次，用这种函数表达式的一般形式去拟合，求出待定的系数。 最后，给出该函数表达式。 举个例子： -...
 
答：1、把你的实验数据保存到工作目录，命名为test.csv，例如下列示例数据： 2、在matlab命令窗口输入如下命令即可作图： >> data = xlsread('test.csv'); % 如果不在工作目录，那就写完整的路径>> plot(data(:,1),data(:,2)) % 作图3、效果如下
 
答：imwrite函数用于保存图像，具体如下： 1、保存到当前文件夹下：imwrite(I,'abc.png'); 2、保存到当前文件夹下的一个子文件result下：imwrite(I,'./result/abc.png'); 3、保存到当前文件夹上一层的一个文件夹result下：imwrite(I,'../result/abc....
 
答：r1、r2的值是什么？数值计算必须知道所有常量的值才行。
 
答：举个例子 function [out1,out2]=myfunction(in1,in2,in3) out1=in1+in2+in3; out2=in1*in2*in3; 这是一个三输入，两输出的函数，第一个输出是三个输入的和，第二个输出是三个输入的乘积 调用的时候比如: [a,b]=myfunction(1,3,5) 就可以得到a=9...
 
答：1、很简单啊. 2、比如我们输出一个函数f=A*sin(x)-B*exp(C*x)这种表达式,A,B,C是你输入的任何参数. (1)你写上如下代码的M文件 function f=dispf(A,B,C) syms x; f=A*sin(x)-B*exp(C*x); end (2)现在你直接在命令窗口输入命令dispf就可以
 
答：如果楼主只是单纯想打开观看一幅图像，则把当前路径改为图片所在文件夹，然后在matlab中workspace左边的栏中直接调用就行，如果楼主是编写M文件程序调用，则最好先把路径改为图片所在的文件夹，然后直接用imread(‘1.jpg');函数调用图片就行；否...
 
图像显示在同一个单独的图像窗口中,有两种方法:一种是联合imshow和subplot函数;另一... MATLAB图像处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图像的直方图,imhist函数的语...
 
clc,clear;close all a=(1:10)/5;  %a改成你自己的 x=0:0.01:10; for i=1:10     x_temp=x((i-1)*10+1:i*10);    &...
 
%你必须要知道这些参变量你才能画图啊,我就随便设了,当然你可以自己改H=1;D=1;A=1;B=1;%画图步长值你也可以自己定Sita=linspace(0,pi/2,20);K=linspace(0,1,20);[x,y]=m...
 
帮你改好了,你看一下吧 a=0:0.1:pi; plot((150+60*a/pi).*sin(a),(150+60*a/pi).*cos(a)); 错误原因是因为矩阵不能简单地相乘,如果是要两矩阵相对应的元素相乘的话, 只能用...
 
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例如画y等于e的x次方的函数图像:x在-10到10的范围内,在matlab中输入以下命令: x=-10:0.1:10; y=exp(x); plot(x,y); 就可以了 。
 
绘制自定义函数的方法至少有两种:一种用plot函数,一种用fplot函数。以下以y=3x^3-2x+3(0<=x<=5)为例分别介绍这两种方法。方法一:定义向量x和向量y,然后plot画图即可,具...
 
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您好, 这是科学计数法的表示方式。意思是1*10^3 再举两个例子: 如果您输入了向量[23 000 000, 55 000 000],那么MATLAB会将之表示为:1.0e+7*[2.3, 5.5] 如果您输入了...
 
该函数用于求特征多项式 poly(A) 当A是一个N*N矩阵式,poly(A)命令求出A的特征多项式 det(lambda*eye(size(A))-A) 当V是向量时,命令poly(A)生成以V为根的多项式 参考 >...
 
function用来定义函数,一般一个函数放在一个.m文件里。举个简单的例子建立一个myfunction.m,然后在文件中写。 function y=myfunction(a,b) 其中a,b是输入函数的参数,y是函...
 
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1 函数图像1
 
详细情况可参考matlab的帮助文档
 
对于函数
 

 
建立如下，程序：
 
程序1：
 
function dy = rigid(t,y)
 
dy = zeros(3,1); % a column vector
 
dy(1) = y(2) * y(3);
 
dy(2) = -y(1) * y(3);
 
dy(3) = -0.51 * y(1) * y(2);
 
程序2：
 
options = odeset('RelTol',1e-4,'AbsTol',[1e-4 1e-4 1e-5]);
 
[T,Y] = ode45(@rigid,[0 12],[0 1 1],options);
 
plot(T,Y(:,1),'-',T,Y(:,2),'-.',T,Y(:,3),'.')
 
则显示图像：
 

 
2 函数图像2
 
函数如下：
 

 
建立文件，
 
文件1：
 
function dy = vdp1000(t,y)
 
dy = zeros(2,1); % a column vector
 
dy(1) = y(2);
 
dy(2) = 1000*(1 - y(1)^2)*y(2) - y(1);
 
文件2：
 
[t,Y] = ode15s(@vdp1000,[0 3000],[2 0]);
 
% plot(T,Y(:,1),'-o')
 
% plot(t,Y);
 
plot(t,Y(:,1),'-o')
 
显示图像如下：
 

 
图像和图像数据
 
缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点
 
数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩
 
阵中每个数据占用1个字节。
 
在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8
 
与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。
 
从uint8到double的转换
 
---------------------------------------------
 
图像类型 MATLAB语句
 
---------------------------------------------
 
索引色 B=double(A)+1
 
索引色或真彩色 B=double(A)/255
 
二值图像 B=double(A)
 
---------------------------------------------
 
从double到uint8的转换
 
---------------------------------------------
 
图像类型 MATLAB语句
 
---------------------------------------------
 
索引色 B=uint8(round(A-1))
 
索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255))
 
二值图像 B=logical(uint8(round(A)))
 
---------------------------------------------
 
2.
 
图像处理工具箱所支持的图像类型
 
2.1
 
真彩色图像
 
R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值，
 
可查看三元数据(100,50,1:3)。
 
真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合习惯的存储方法是用无
 
符号整型存储，亮度值范围[0,255]
 
2.2
 
索引色图像
 
包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行
 
的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。
 
注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。
 
常用颜色的RGB值
 
--------------------------------------------
 
颜色 R G B 颜色 R G B
 
--------------------------------------------
 
黑 0 0 1 洋红 1 0 1
 
白 1 1 1 青蓝 0 1 1
 
红 1 0 0 天蓝 0.67 0 1
 
绿 0 1 0 橘黄 1 0.5 0
 
蓝 0 0 1 深红 0.5
 
0 0
 
黄 1 1 0 灰 0.5 0.5
 
0.5
 
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产生标准调色板的函数
 
-------------------------------------------------
 
函数名 调色板
 
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Hsv 色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束
 
Hot 黑色－红色－黄色－白色
 
Cool 青蓝和洋红的色度
 
Pink 粉红的色度
 
Gray 线型灰度
 
Bone 带蓝色的灰度
 
Jet Hsv的一种变形，以蓝色开始，以蓝色结束
 
Copper 线型铜色度
 
Prim 三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝
 
Flag 交替为红、白、蓝和黑
 
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缺省情况下，调用上述函数灰产生一个64×3的调色板，用户也可指定调色板大小。
 
索引色图像数据也有double和uint8两种类型。
 
当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行……
 
如果图像数据为uint8类型，0代表调色板的第一行，，值1代表第2行……
 
2.3
 
灰度图像
 
存储灰度图像只需要一个数据矩阵。
 
数据类型可以是double，[0，1]；也可以是uint8，[0,255]
 
2.4
 
二值图像
 
二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。
 
MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。
 
2.5
 
图像序列
 
MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。
 
图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。
 
分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像，
 
调色板也必须相同。
 
可参考cat()函数 A＝cat(4,A1,A2,A3,A4,A5)