基于matlab的數(shù)字圖像分割技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)

《基于matlab的數(shù)字圖像分割技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《基于matlab的數(shù)字圖像分割技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)（55頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、基于matlab的數(shù)字圖像分割技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn) 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)題目: 基于matlab的數(shù)字圖像分割技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn) 姓 名: 專 業(yè): 日 期： 電子信息工程學(xué)院49 摘 要本文通過(guò)對(duì)圖像分割技術(shù)的深入研究，對(duì)圖像分割的研究現(xiàn)狀和國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)進(jìn)行了跟蹤，針對(duì)目前常用的圖像分割技術(shù)如：閾值分割方法，邊緣檢測(cè)方法，邊界法和區(qū)域法等作了總結(jié)。在matlab環(huán)境下用這些方法對(duì)一些具有不同特點(diǎn)的圖像進(jìn)行分割處理,并取得了比較滿意的效果，為圖像處理的進(jìn)一步進(jìn)行奠定了基礎(chǔ)。最后對(duì)圖像分割技術(shù)的研究前景和應(yīng)用前景作了展望和預(yù)見。關(guān)鍵詞：圖像分割，直方圖，matlab實(shí)現(xiàn)AbstractThe image

2、s are passed to the in-depth technical study on the status of research and images are dynamic and a tracking study, with the present images are commonly used technologies such as : thresholds are methods of detection methods, such as border law and regional law summarized. In matlab environment usin

3、g some of these methods have different characteristics to the images are processed and made more satisfactory results for the image processing laid the foundation for the further. Finally on the images are the prospects for technology research and application prospects of a vision and foresight.Key

4、words: Imagery processing, image Partition, histogram, Mat lab realization目 錄第1章 緒論11.1數(shù)字圖像處理技術(shù)簡(jiǎn)介11.2數(shù)字圖像處理的應(yīng)用21.3數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)41.4數(shù)字圖像處理方法51.4.1空域法51.4.2變換域法6第二章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)72.1 數(shù)字圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容72.1.1圖像變換72.1.3圖像增強(qiáng)和復(fù)原82.1.4圖像分割82.1.5.圖像描述82.1.6圖像分類（識(shí)別）82.2相關(guān)概念介紹92.2.1圖像的表示方法92.2.2圖像的數(shù)字化102.2.3灰度102.2.4灰度圖像10

5、2.2.5像素(Pixel)102.2.6圖像二值化112.2.7圖像增強(qiáng)112.2.8直方圖112.2.8.1直方圖的基本概念112.2.8.2直方圖的性質(zhì)12第三章圖像分割133.1 圖像分割的研究現(xiàn)狀133.2圖像分割在圖象處理中的位置133.3 圖像分割的定義143.4傳統(tǒng)圖像閾值分割法15第四章 MATLAB簡(jiǎn)介164.1 MATLAB的主要功能194.2 MATLAB的技術(shù)特點(diǎn)214.3MATLAB的基本知識(shí)224.3.1、基本運(yùn)算224.3.2、常用函數(shù)：234.3.3MATLAB常用的三角函數(shù)234.3.4適用于向量的常用函數(shù)有：234.3.5重復(fù)命令244.3.6邏輯命令26

6、4.3.7基本xy平面繪圖命令26第五章 基于matlab的算法實(shí)現(xiàn)及仿真315.1基于閾值的分割方法315.2邊緣檢測(cè)法335.3邊界法355.4區(qū)域法385.5其他特殊方法41結(jié) 論46參考文獻(xiàn)47致 謝49 第1章 緒論1.1數(shù)字圖像處理技術(shù)簡(jiǎn)介所謂圖像處理就是對(duì)圖像信息進(jìn)行加工以滿足人的視覺(jué)心理或應(yīng)用需求的行為。圖像處理技術(shù)也成為科技領(lǐng)域中必不可少的手段。已經(jīng)廣泛應(yīng)用于遙感技術(shù)，生物醫(yī)學(xué)，工業(yè)應(yīng)用，軍事安全和文化藝術(shù)等方面。隨著電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)軟、硬件技術(shù)發(fā)展，圖像處理技術(shù)也在不斷發(fā)展和完善。圖像處理分為兩大類:模擬圖像處理和數(shù)字圖像處理。模擬圖像處理(Analogi mageP ro

7、cessing)利用光學(xué)原理和物理學(xué)原理在物體成像的過(guò)程中進(jìn)行圖像處理。例如:利用高分辨率的透鏡觀察物體或調(diào)整透鏡的焦距得到物體更清晰的像。從簡(jiǎn)單的光學(xué)濾波到現(xiàn)在的激光全息技術(shù)，模擬圖像理論也日趨完善。最明顯的特點(diǎn)是處理速度快，信息量小。模擬圖像處理的缺點(diǎn)是精度較差，靈活性差和穩(wěn)定性差。數(shù)字圖像處理(Digitalim agep rocessing)利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或其它的數(shù)字處理硬件，完成由模擬圖像信息轉(zhuǎn)換而得到的數(shù)字電信號(hào)的某種數(shù)學(xué)處理。其處理過(guò)程主要包括圖像采集、圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像存儲(chǔ)及圖像分析和理解等幾方面的內(nèi)容。數(shù)字圖像處理與其它傳統(tǒng)的模擬處理方法相比較，具有靈活性好、精度高、可

8、定量分析、再現(xiàn)和適應(yīng)性好等特點(diǎn)。其缺點(diǎn)是因?yàn)閿?shù)據(jù)量龐大，處理速度還是一個(gè)問(wèn)題，特別是進(jìn)行復(fù)雜的處理更是如此。它涉及的領(lǐng)域十分廣泛，是建立在數(shù)學(xué)、光學(xué)、生理學(xué)、信息學(xué)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和電子技術(shù)等學(xué)科上的一門綜合性跨學(xué)科的新興學(xué)科。數(shù)字圖像信息有以下四個(gè)特點(diǎn):(1) 信息量大。例如一幀黑白電視圖像有512512個(gè)像素，若像素用8bi度級(jí)的二進(jìn)制來(lái)表示，則有28=256個(gè)灰度級(jí)，那么一幀黑白電視圖像的信息量為512*512*8bit=2 097 152bit.(2) 數(shù)字圖像占用的頻帶較寬。與語(yǔ)音信息相比，其占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量級(jí)。如電視視頻圖像的帶寬為5-SMHZ，而語(yǔ)音帶寬僅為4KHZ.(3) 數(shù)

9、字圖像中各個(gè)像素間的相關(guān)性大。例如電視視頻畫面中，相鄰兩像素的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.9，而相鄰兩幀之間的相關(guān)系數(shù)比幀內(nèi)相關(guān)性還要大，因此圖像信息的具有很大壓縮潛力。(4) 在一般情況下，觀察人員是圖像效果的最終評(píng)價(jià)者。觀察的效果是評(píng)價(jià)X射線底片圖像處理系統(tǒng)圖像處理后的圖像標(biāo)準(zhǔn)，故圖像處理要考慮人的生理和心理因素的影響。因此要求系統(tǒng)與人的具有良好配合性。1.2數(shù)字圖像處理的應(yīng)用圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面，隨著人類活動(dòng)范圍的不斷擴(kuò)大，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域也將隨之?dāng)U大。航天和航空技術(shù)方面的應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)在航天和航空技術(shù)方面的應(yīng)用，除了

10、JPL對(duì)月球、火星照片的處理之外，另一方面的應(yīng)用是在飛機(jī)遙感和衛(wèi)星遙感技術(shù)中。現(xiàn)在世界各國(guó)都在利用陸地衛(wèi)星獲取的圖像進(jìn)行資料調(diào)查，滅害檢測(cè)，資源勘查，農(nóng)業(yè)規(guī)劃，城市規(guī)劃，我國(guó)也陸續(xù)開展了以上諸方面的一些實(shí)際應(yīng)用，并獲得了良好的效果。在氣象預(yù)報(bào)和對(duì)太空其他星球研究方面，數(shù)字圖像處理技術(shù)也發(fā)揮了相當(dāng)大的作用。生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用數(shù)字圖像處理在生物醫(yī)學(xué)工程方面的應(yīng)用十分廣泛，而且很有成效。除了一般的CT技術(shù)以外，還有一類是對(duì)醫(yī)用顯微圖像的處理分析，如紅細(xì)胞、白細(xì)胞分裂，染色體分析，癌細(xì)胞識(shí)別等，此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫(yī)學(xué)診斷方面都廣泛地應(yīng)用圖像處理

11、技術(shù)。通信工程方面的應(yīng)用當(dāng)前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數(shù)據(jù)結(jié)合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計(jì)算機(jī)以三網(wǎng)合一的方式在數(shù)字通信網(wǎng)上傳輸。其中以圖像通信最為復(fù)雜和困難，因圖像的數(shù)據(jù)量十分巨大，如傳送彩色電視信號(hào)的速率達(dá)100Mbit/s以上，要將這樣高的速率的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送出去，必須采用編碼技術(shù)來(lái)壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術(shù)的關(guān)鍵。除了已應(yīng)用廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國(guó)內(nèi)外正在大力發(fā)展研究新的 編碼方法，如分行編碼、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)編碼小波變換圖像壓縮編碼等。工業(yè)和工程方面的應(yīng)用 在工業(yè)和工程領(lǐng)域中圖像處理技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，如自動(dòng)裝配線中檢測(cè)

12、零件的質(zhì)量，并對(duì)零件進(jìn)行分類，印刷電路板檢查，彈性力學(xué)照片的應(yīng)力分析，流體力學(xué)圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動(dòng)分揀，在一些有毒、放射性環(huán)境內(nèi)識(shí)別工件及物體的行狀和排列狀態(tài)，先進(jìn)的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)中采用工業(yè)視覺(jué)等等。其中值得一提的是研制具備視覺(jué)、聽覺(jué)和觸覺(jué)功能的智能機(jī)器人，將會(huì)給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)新的激勵(lì)，目前已在工業(yè)生產(chǎn)中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。5. 軍事公安方面的應(yīng)用在軍事方面圖像處理和識(shí)別主要用于導(dǎo)彈精確末制導(dǎo)，各種偵查照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲(chǔ)和顯示的軍事自動(dòng)化指揮系統(tǒng)，飛機(jī)、坦克和軍艦?zāi)M訓(xùn)練系統(tǒng)等；公安業(yè)務(wù)圖片的判讀分析，指紋識(shí)別，人臉鑒別，不完整圖片的復(fù)原，以及交通監(jiān)

13、控、事故分析等。目前已投入運(yùn)行的高速公路不停車自動(dòng)收費(fèi)系統(tǒng)中的車輛和車騙自動(dòng)識(shí)別都是圖像處理技術(shù)成功應(yīng)用的例子。6.文化藝術(shù)方面的應(yīng)用目前這類應(yīng)用油電視畫面的數(shù)字編輯，動(dòng)畫的制作，電子圖像游戲，紡織工藝品設(shè)計(jì)，服裝設(shè)計(jì)與制作，發(fā)型設(shè)計(jì)，文物資料照片的復(fù)制和修復(fù)，運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作分析和評(píng)分等等，現(xiàn)在已逐漸形成一門新的藝術(shù)-計(jì)算機(jī)美術(shù)。1.3數(shù)字圖像處理的優(yōu)點(diǎn)1.再現(xiàn)性好數(shù)字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于，它不會(huì)因圖像的存儲(chǔ)、傳輸或復(fù)制等一系列變換操作而導(dǎo)致圖像質(zhì)量的退化，只要圖像在數(shù)字化時(shí)準(zhǔn)確地表現(xiàn)了原稿，則數(shù)字圖像處理過(guò)程始終能保持圖像的再現(xiàn)。2.處理精度高按目前的技術(shù)，幾乎可將一幅模擬圖像數(shù)

14、字化為任意大小的二維數(shù)組，這主要取決于圖像數(shù)字化設(shè)備的能力?，F(xiàn)代掃描儀可以把每個(gè)像素的灰度等級(jí)量化為16位甚至更高、這意味著圖像的數(shù)字化精度可以達(dá)到滿足任一應(yīng)用要求。對(duì)計(jì)算機(jī)而言，不論數(shù)組大小，也不論每個(gè)像素的位數(shù)多少，其處理程序幾乎是一樣的，換言之，從原理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實(shí)現(xiàn)的，只要在處理時(shí)改變程序中的數(shù)組參數(shù)就可以了?；叵胍幌聢D像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個(gè)數(shù)量級(jí)，就要大幅度改進(jìn)處理裝置，這在經(jīng)濟(jì)上極不核算的。3適用面寬 圖像可以來(lái)自多種信息源，它們可以使可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實(shí)

15、體尺度看，不可小島電子顯微圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠(yuǎn)鏡圖像，這些來(lái)自不同信息源的圖像只要被變換為數(shù)字編碼形式后，均是用二維數(shù)組表示的灰度圖像（彩色圖像也使由灰度圖象組合成的，例如RGB圖像有紅、綠、藍(lán)三個(gè)灰度圖象組合而成）組合而成，因而均可用 計(jì)算機(jī)來(lái)處理，即只要針對(duì)不同的圖像信息源，采取相應(yīng)得圖象信息采集措施，圖像的數(shù)字處理方法適用于任何一種圖像。4.靈活性高 圖像處理大體上可分為圖像的像質(zhì)改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內(nèi)容。由于圖像的官靴處理從原理上講智能進(jìn)行線性運(yùn)算，這極大地限制了光學(xué)圖像處理能實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。而數(shù)字圖像處理不僅能完成線性運(yùn)算、而且能實(shí)現(xiàn)

16、非線性處理、即凡是可以用數(shù)學(xué)公式或邏輯關(guān)系來(lái)表達(dá)的一切運(yùn)算軍可以用數(shù)字圖像處理實(shí)現(xiàn)。1.4數(shù)字圖像處理方法模擬圖像經(jīng)過(guò)采樣、量化后成為數(shù)字圖像，數(shù)字圖像特別適合用計(jì)算機(jī)處理。數(shù)字圖像處理方法大致可分為兩大類，即:空域法和變換域法。1.4.1空域法數(shù)字圖像看作是平面中各個(gè)像素組成的二維數(shù)組，可直接對(duì)這個(gè)二維數(shù)組進(jìn)行相應(yīng)的圖像處理?？沼蛱幚矸ㄖ饕邢旅鎯纱箢?(1) 鄰域處理法其中包括:梯度運(yùn)算(Gradient Algorithm)，拉普拉斯算子運(yùn)算(LaplacianOperator)，平滑算子運(yùn)算(Smoothing Operator)和卷積運(yùn)算(ConvolutionAlgorithm )

17、。(2) 點(diǎn)處理法灰度處理 (GreyP rocessing)、二值運(yùn)算、四則運(yùn)算等。1.4.2變換域法數(shù)字圖像處理的變換域方法是對(duì)圖像進(jìn)行變換，得到變換域系數(shù)陣列，然后在變換域中進(jìn)行圖像處理，處理后再反變換到空間域，得到處理結(jié)果。這類處理包括:濾波、數(shù)據(jù)壓縮、特征提取等處理。數(shù)字圖像中的主要變換有:離散傅立葉變換(DFT)、離散余弦變換(DCT), Randon變換，小波(Wavelet)變換等 第二章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)2.1 數(shù)字圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容2.1.1圖像變換由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大，因此，往往采用各種圖像變換的方法，如付立葉變換、沃爾什變換、離散

18、余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理不僅可以減少計(jì)算量，而且可以獲得更有效的處理（如付立葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理)。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特征，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。2.1.2 圖像編碼壓縮計(jì)算機(jī)處理中的數(shù)字圖像灰度多數(shù)用8bit表示量化并用普通的PCM編碼，而醫(yī)學(xué)圖像處理和其他科研應(yīng)用的圖像灰度量化可用到12bit以上，因而所需數(shù)據(jù)量太大，這無(wú)疑對(duì)圖像的存儲(chǔ)、處理、傳送帶來(lái)很大的困難，若是量化比特減少，又必然有圖像量化噪聲增大的缺點(diǎn)，且丟失灰度細(xì)節(jié)的信息。數(shù)字圖像

19、的龐大數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算機(jī)的處理速度、存儲(chǔ)容量都提出過(guò)高的要求，因此必須把數(shù)據(jù)量壓縮，圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)，編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。數(shù)字圖像數(shù)據(jù)量的壓縮按應(yīng)用不同科分為三類：即信息保持性數(shù)據(jù)壓縮，它要求壓縮圖像的比特?cái)?shù)而不丟失任何信息，主要用在圖像信息保存中，要求圖像能保持信息并能快速存取圖像；保真度型數(shù)據(jù)壓縮，允許在壓縮過(guò)程中丟失一些人感覺(jué)不到的信息；特征保持型數(shù)據(jù)壓縮，保存圖像中感興趣的信息，無(wú)用信息都丟掉。

20、2.1.3圖像增強(qiáng)和復(fù)原 圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖象的清晰度等，圖像增強(qiáng)高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯，強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般來(lái)講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過(guò)程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來(lái)的圖像。2.1.4圖像分割 圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割時(shí)將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái)，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)，雖然目前已研究出不少邊緣提取，區(qū)域分割的方法，但還沒(méi)有一種普通適用于各種圖像的有效方法。因此，對(duì)圖像分割的

21、研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。2.1.5.圖像描述 圖像描述是圖像識(shí)別和理解的必要前提，作為最簡(jiǎn)單的二值圖像可采用其結(jié)合特征描述物體的特征，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對(duì)于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述，隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。2.1.6圖像分類（識(shí)別）圖像分類（識(shí)別）屬于模式識(shí)別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過(guò)某些預(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識(shí)別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)

22、）模式分類，近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像中也越來(lái)越受重視。2.2相關(guān)概念介紹2.2.1圖像的表示方法計(jì)算機(jī)是用數(shù)字列表來(lái)表示圖像的，數(shù)字列表可以很長(zhǎng)，包含數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的數(shù)字。在計(jì)算機(jī)內(nèi)部，弱電信號(hào)只有兩種不同狀態(tài)，即高壓和低壓。一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字稱為一位。如果要表示比1大的數(shù)，就用多位二進(jìn)制數(shù)。一個(gè)字節(jié)包含8個(gè)二進(jìn)制數(shù)，排列組合后可以表示從00000000到11111111的256個(gè)不同數(shù)值。所以，我們通常用00000000到11111111來(lái)表示十進(jìn)制數(shù)的0255。在計(jì)算機(jī)中用多個(gè)字節(jié)可以表示很大的數(shù)字，例如：1個(gè)字節(jié)可以表示256個(gè)不同的數(shù)值；2個(gè)字節(jié)就可以表示65

23、536個(gè)不同的數(shù)值；3個(gè)字節(jié)則可以表示16777216個(gè)不同的數(shù)值；4個(gè)字節(jié)可以表示4294967296個(gè)不同的數(shù)值。在計(jì)算機(jī)內(nèi)部，排好順序的數(shù)據(jù)列表稱為陣列，陣列可以很大，也可以是多維的。例如，如果我們用一個(gè)1000字節(jié)的陣列，然后再在每個(gè)陣列里生成一個(gè)1000字節(jié)的陣列，將得到一個(gè)10001000=1000000字節(jié)的陣列。陣列的一個(gè)特性就是陣列里的每個(gè)元素都有惟一的地址在表示數(shù)碼圖像的時(shí)候，陣列十分有用，它為我們提供了如何組織大數(shù)據(jù)表的方式。一幅黑白照片可以由多個(gè)維陣列表示，陣列中的每一個(gè)字節(jié)都代表原稿中一個(gè)單獨(dú)的點(diǎn)。2.2.2圖像的數(shù)字化圖像的數(shù)字化可以使用掃描方式。在掃描黑白原稿時(shí)，

24、掃描頭采集原稿上每一點(diǎn)的亮度，獲得相對(duì)應(yīng)的模擬信號(hào)，然后轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。如果每一個(gè)點(diǎn)都用一個(gè)字節(jié)表示，那么原稿的亮度將會(huì)有256級(jí)。256級(jí)對(duì)于黑白照片從高光到暗調(diào)范圍內(nèi)視覺(jué)能分辨的階調(diào)級(jí)數(shù)來(lái)說(shuō)已經(jīng)足夠了。如果從原稿水平方向上采集1000個(gè)樣點(diǎn)，垂直方向上采集1000行，那么，這幅原稿掃描的數(shù)據(jù)量就是10001000字節(jié)，此龐大數(shù)據(jù)陣列就是原稿的數(shù)字表示。如果原稿掃描時(shí)在水平和垂直方向都采集500個(gè)樣本，那么原稿的數(shù)據(jù)量就是500500=250000字節(jié)，是前面原稿數(shù)據(jù)量的1/4。相反地，如果原稿在掃描時(shí)水平和垂直方向都采集2000個(gè)樣本，原稿的數(shù)據(jù)量就是前面的4倍。2.2.3灰度灰度顧名思義

25、就是灰的程度，灰度值越大越趨近于白色。把一幅彩色圖轉(zhuǎn)變成灰度圖，只需在matlab中用map(gray)灰色，就可把圖像改為灰度的2.2.4灰度圖像 在灰度圖像中，像素灰度級(jí)用8bit表示，所以每個(gè)像素都是介于黑色和白色之間的256種灰度中的一種。灰度圖像只有灰度顏色而沒(méi)有彩色。我們通常所說(shuō)的黑白照片，其實(shí)包含了黑白之間的所有灰度色調(diào)。從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，就是具有從黑到白的256種灰度色域(Gamut)的單色圖像2.2.5像素(Pixel)在計(jì)算機(jī)中，圖像是由顯示器上許多光點(diǎn)組成的，將顯示在顯示器上的這些點(diǎn)（光的單元)稱為像素.2.2.6圖像二值化 是指將多灰度圖像用0和1兩個(gè)灰度級(jí)表示.0代表黑,

26、1代表白 2.2.7圖像增強(qiáng) 圖像增強(qiáng)是對(duì)圖像質(zhì)量在一般意義上的改善.當(dāng)無(wú)法知道圖像退化有關(guān)的質(zhì)量信息時(shí),可以使用圖像增強(qiáng)技術(shù)較為主觀地改善圖像的質(zhì)量.所以,圖像增強(qiáng)技術(shù)是用于改善圖像視覺(jué)質(zhì)量所采取的一種方法.因?yàn)樵鰪?qiáng)技術(shù)并非是針對(duì)某種退化所采取的方法,所以很難預(yù)測(cè)哪一種特定技術(shù)是最好的,只能通過(guò)試驗(yàn)和分析誤差來(lái)選擇一種合適的方法.有時(shí)可能需要徹底改變圖像的視覺(jué)效果,以便突出重要特征的可觀察性,使人或計(jì)算機(jī)更容易觀察或檢測(cè).在這種情況下,可以把增強(qiáng)理解為增強(qiáng)感興趣特征的可檢測(cè)性,而非改善視覺(jué)質(zhì)量.2.2.8直方圖2.2.8.1直方圖的基本概念如果將圖像中像素亮度（灰度級(jí)別）看成是一個(gè)隨即變量，

27、則其分布情況就反映了圖像的統(tǒng)計(jì)特性，這可用Probability Density Function (PDF)密度估計(jì)函數(shù)來(lái)刻畫和描述，表現(xiàn)為灰度直方圖（Histogram）。灰度直方圖是灰度級(jí)的函數(shù)，它表示圖像中具有某種灰度級(jí)的像素的個(gè)數(shù)，反映了圖像中每種灰度出現(xiàn)的頻率?；叶戎狈綀D的橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率，它是圖像最基本的統(tǒng)計(jì)特征。在對(duì)圖像進(jìn)行處理之前，了解圖像整體或局部的灰度分布情況是非常必要的。對(duì)圖像的灰度分布進(jìn)行分析的重要手段就是建立灰度直方圖（Density Histogram）利用圖像灰度直方圖，可以直觀地看出圖像中的像素亮度分布情況，通過(guò)直方圖均衡化、歸一化的

28、處理等，可對(duì)圖像的質(zhì)量進(jìn)行調(diào)整。另外，通過(guò)直方圖的分析，有助于確定圖像閾值化處理的閾值（Threshold）。2.2.8.2直方圖的性質(zhì)由直方圖的基本概念可知，圖像的直方圖具有以下三個(gè)重要的性質(zhì)。（）直方圖是一幅圖像中各像素灰度出現(xiàn)次數(shù)（或頻數(shù)）的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，它只反映該圖像中不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù)（或頻數(shù)），而未反映某一灰度值像素所在位置。也就是說(shuō)，他只包含了該圖像中某一灰度值的像素出現(xiàn)的概率，而丟失了其所在位置的信息。（）任一幅圖像，都能惟一地確定出一幅與它對(duì)應(yīng)得直方圖，但不同的圖像，可能有相同的直方圖。也就是說(shuō)，圖像與直方圖之間是多對(duì)一的關(guān)系。（）由于直方圖是對(duì)具有相同灰度值的像素統(tǒng)計(jì)得到的，

29、因此，一幅圖像各子區(qū)的直方圖之和就等于該圖像全圖的直方圖。第三章圖像分割3.1 圖像分割的研究現(xiàn)狀隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們逐漸認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有的任何一種單獨(dú)的圖像分割算法都難以對(duì)一般圖像取得令人滿意的分割結(jié)果，因而在繼續(xù)致力于將新的概念以及新的方法引入圖像分割領(lǐng)域的同時(shí)，更加重視多種分割算法的有效結(jié)合。采取什么樣的結(jié)合方法才能體現(xiàn)各種方法的優(yōu)點(diǎn)和取得好的效果已成為人們關(guān)注的問(wèn)題。在20世紀(jì)80年代后期，在圖像處理、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主流領(lǐng)域，受到人工智能發(fā)展的影響，出現(xiàn)了將更高層次的推理機(jī)制用于識(shí)別系統(tǒng)的做法，這種思路也開始影響圖像分割方法.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、形態(tài)學(xué)理論、小波理論等在圖像分割領(lǐng)域得到

30、廣泛的應(yīng)用，遺傳算法、尺度空間、多分辨率方法、非線性擴(kuò)散方程等近期涌現(xiàn)的新方法和新思想也不斷被用于解決分割問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了不少針對(duì)一些具體應(yīng)用的好的分割方法。 目前人們?nèi)栽诶^續(xù)研究更先進(jìn)的成像技術(shù)和更復(fù)雜的圖像處理算法。圖像分割方法的研究與分析與影像數(shù)據(jù)的物理成像原理、圖像形成和重構(gòu)算法的關(guān)系更為密切，而且圖像分割與其他圖像處理分析任務(wù)(如圖像增強(qiáng)、匹配、可視化)在識(shí)別對(duì)象結(jié)果和功能上是相關(guān)的，因此將他們結(jié)合起來(lái)共同研究是未來(lái)研究的一種趨勢(shì)。3.2圖像分割在圖象處理中的位置圖像分割(image Segmentation)是一種重要的圖像技術(shù)，它不但得到廣泛的重視和研究，它在實(shí)際中也得到大

31、量的應(yīng)用。圖像分割在不同領(lǐng)域中有時(shí)它用其他名稱，如目標(biāo)輪廓（obiect lineation）技術(shù)，閾值化(thresholding)技術(shù)，圖像區(qū)分或求差(image discrimination)技術(shù)，目標(biāo)檢測(cè)(target detection)技術(shù)，目標(biāo)識(shí)別(target recognition)技術(shù)，目標(biāo)跟蹤(target tracking)技術(shù)等。這些技術(shù)本身或核心實(shí)際上它是圖像分割技術(shù)圖像分割是圖像處理、分析的一項(xiàng)基本內(nèi)容。圖像工程是一對(duì)整個(gè)圖像領(lǐng)域進(jìn)行研究應(yīng)用的新學(xué)科，它的內(nèi)容豐富，根據(jù)抽象程度和研究方法的不同可分為三個(gè)各有特點(diǎn)的層測(cè)：圖像處理，圖像分析和圖像理解如下圖所示：圖31

32、圖像分割在圖像工程中的位置圖像處理著重強(qiáng)調(diào)在圖像之間進(jìn)行變換以改善圖像的視覺(jué)效果。圖像分析則主要是對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)量。以獲得它們的客觀信息從而建立對(duì)圖像的描述。圖像理解的重點(diǎn)是在圖像分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)和它們之間的相互關(guān)系，并得出對(duì)原始圖像或客觀場(chǎng)景的解釋。從而知道和規(guī)劃行動(dòng)。圖像分割就是把圖像分成各具特性的區(qū)域并提出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。這里特性可以是像素的灰度、顏色、紋理等，預(yù)先定義的目標(biāo)可以對(duì)應(yīng)單個(gè)區(qū)域，也可以對(duì)應(yīng)多個(gè)區(qū)域。圖像分割時(shí)由圖像處理進(jìn)到圖像分析的關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占有重要位置。一方面，它是目標(biāo)表達(dá)的基礎(chǔ)，對(duì)特征測(cè)量有重要影響。另一方

33、面，因?yàn)閳D像分割及其基于分割的目標(biāo)表達(dá)、特征提取和參數(shù)測(cè)量等將原始圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的圖像分析和理解成為可能。圖像分割在實(shí)際應(yīng)用中已得到廣泛的應(yīng)用，例如在工業(yè)自動(dòng)化，在線產(chǎn)品檢驗(yàn)，生產(chǎn)過(guò)程控制，文檔圖像處理，遙感和生物醫(yī)學(xué)圖像分析，保安監(jiān)視，以及軍事，體育，農(nóng)業(yè)工程等方面。概括來(lái)說(shuō)，在各種圖像應(yīng)用中，只要需要對(duì)圖像目標(biāo)進(jìn)行提取，測(cè)量等都離不開圖像分割。近年來(lái)，圖像分割在對(duì)圖像編碼中也起到越來(lái)越重要的作用，例如國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)MPEG-4中模型基目標(biāo)基編碼等都需要基于分割的結(jié)果。可見，圖像分割在圖像工程中有重要的地位和影響。3.3 圖像分割的定義圖像分割是指將圖像中具有特殊含義的不

34、同區(qū)域區(qū)分開來(lái)，也就是將圖像分成有意義的各目標(biāo)區(qū)域。例如，在醫(yī)學(xué)圖像處理中，如輸入的是一幅細(xì)胞的照片，就需要分割出單個(gè)細(xì)胞，又如，輸入的是地形航空照片或地貌遙感圖像，則就需要檢析出山區(qū)、平原、水域、森林、城市、道路等。這些從圖像域中分離出來(lái)的“目標(biāo)”便是圖像分割的對(duì)象。圖像中目標(biāo)的形狀可以用兩種方式來(lái)表達(dá)：目標(biāo)的邊界或目標(biāo)所覆蓋的區(qū)域。用邊緣檢測(cè)和邊緣跟蹤技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)形狀的邊緣表達(dá)。而用目標(biāo)覆蓋的區(qū)域表達(dá)形狀，則需要把圖像分割成幾個(gè)具有某種均勻一致性的區(qū)域。在實(shí)際圖像中往往存在一些具有某種均勻一致性的區(qū)域，如灰度、紋理等分布的均勻一致性。這種一致性構(gòu)成的特征向里可用于區(qū)分圖像的各個(gè)區(qū)域。

35、圖像分割就是利用這些特征向量來(lái)檢驗(yàn)各區(qū)域的一致性，從而達(dá)到將圖像分割成不同區(qū)域的目的。3.4傳統(tǒng)圖像閾值分割法圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中一個(gè)重要而困難的任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像處理包括目標(biāo)檢測(cè)、特征提取和目標(biāo)識(shí)別等，都依賴于圖像分割的質(zhì)量。雖然圖像分割一直受到研究人員的重視，但它的進(jìn)展比較緩慢，被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)瓶頸。圖像分割是自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵和首要步驟，其目的是將目標(biāo)和背景分離，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的后續(xù)處理提供依據(jù)，通常圖像分割包括閾值法、邊緣檢測(cè)法和區(qū)域跟蹤法。其中閾值法是圖像分割的常用方法。第四章 MATLAB簡(jiǎn)介 MATLAB的發(fā)展歷程和介紹 MATLAB軟件是由美國(guó)Mathwor

36、ks公司推出的用于數(shù)值計(jì)算和圖形處理的科學(xué)計(jì)算系統(tǒng)環(huán)境。MATLAB是英文MATrix LABoratory(短陣實(shí)驗(yàn)室)的縮寫。它的第1版(DoS版本1.0)發(fā)行于1984年，經(jīng)過(guò)10余年的不斷改進(jìn)，現(xiàn)今已推出它的WindoM 98/NT版本(6.1版)。新的版本集中了日常數(shù)學(xué)處理中的各種功能，包括高效的數(shù)值計(jì)算、矩陣運(yùn)算、信號(hào)處理和圖形生成等功能。在MATLAB環(huán)境下，用戶可以集成地進(jìn)行程序設(shè)計(jì)、數(shù)值計(jì)算、圖形繪制、輸入輸出、文件管理等各項(xiàng)操作。 MATLAB提供了一個(gè)人機(jī)交互的數(shù)學(xué)系統(tǒng)環(huán)境，該系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是矩陣，在生成矩陳對(duì)象時(shí)，不要求作明確的維數(shù)說(shuō)明。與利用c語(yǔ)言或FoRTRAN

37、語(yǔ)言作數(shù)值計(jì)算的程序設(shè)計(jì)相比，利用MATLAB可以節(jié)省大量的編程時(shí)間。在美國(guó)的一些大學(xué)里，MATLAB正在成為對(duì)數(shù)值線性代數(shù)以及其他一些高等應(yīng)用數(shù)學(xué)課程進(jìn)行輔助教學(xué)的有益工具。在工程技術(shù)界，MATLAB也被用來(lái)解決一些實(shí)際課題和數(shù)學(xué)模型問(wèn)題。典型的應(yīng)用包括數(shù)值計(jì)算、算法預(yù)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證，以及一些特殊的短陣計(jì)算應(yīng)用，如自動(dòng)控制理論、統(tǒng)計(jì)、數(shù)字信號(hào)處理(時(shí)間序列分拆)等。 MATLAB系統(tǒng)最初是由CIeve Moler用FORTRAN語(yǔ)盲設(shè)計(jì)的，有關(guān)短陣的算法來(lái)自LINPACK和EIsPACK課題的研究成果；現(xiàn)在的MATLAB程序是MathWorks公司用 C語(yǔ)言開發(fā)的，第一版由steve Bange

38、rt主持開發(fā)編譯解釋程序，Steve Kleiman完成圖形功能的設(shè)計(jì)，John Little和Cleve Moler主持開發(fā)了各類數(shù)學(xué)分分析的子模塊，撰寫用戶指南和大部分的M文件。自從第1版發(fā)行以來(lái)，已有眾多的科技工作者加入到MATLAB的開發(fā)隊(duì)伍中，并為形成今天約MATLAB系統(tǒng)做出了巨大的貢獻(xiàn)。 MATLAB以商品形式出現(xiàn)后，僅短短幾年，就以其良好的開放性和運(yùn)行的可靠性，使原先控制領(lǐng)域里的封閉式軟件包（如英國(guó)的UMIST，瑞典的LUND和SIMNON，德國(guó)的KEDDC）紛紛淘汰，而改以MATLAB為平臺(tái)加以重建。在時(shí)間進(jìn)入20世紀(jì)九十年代的時(shí)候，MATLAB已經(jīng)成為國(guó)際控制界公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)

39、算軟件。 到九十年代初期，在國(guó)際上30幾個(gè)數(shù)學(xué)類科技應(yīng)用軟件中，MATLAB在數(shù)值計(jì)算方面獨(dú)占鰲頭，而Mathematica和Maple則分居符號(hào)計(jì)算軟件的前兩名。Mathcad因其提供計(jì)算、圖形、文字處理的統(tǒng)一環(huán)境而深受中學(xué)生歡迎。 MathWorks公司于2001年推出MATLAB6.0版本，6.x版在繼承和發(fā)展其原有的數(shù)值計(jì)算和圖形可視能力的同時(shí)，出現(xiàn)了以下幾個(gè)重要變化：（1）推出了SIMULINK。這是一個(gè)交互式操作的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模、仿真、分析集成環(huán)境。它的出現(xiàn)使人們有可能考慮許多以前不得不做簡(jiǎn)化假設(shè)的非線性因素、隨機(jī)因素，從而大大提高了人們對(duì)非線性、隨機(jī)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的認(rèn)知能力。（2）開發(fā)了

40、與外部進(jìn)行直接數(shù)據(jù)交換的組件，打通了MATLAB進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、處理和硬件開發(fā)的道路。（3）推出了符號(hào)計(jì)算工具包。1993年MathWorks公司從加拿大滑鐵盧大學(xué)購(gòu)得Maple的使用權(quán)，以Maple為“引擎”開發(fā)了Symbolic Math Toolbox 1.0。MathWorks公司此舉加快結(jié)束了國(guó)際上數(shù)值計(jì)算、符號(hào)計(jì)算孰優(yōu)孰劣的長(zhǎng)期爭(zhēng)論，促成了兩種計(jì)算的互補(bǔ)發(fā)展新時(shí)代。（4）構(gòu)作了Notebook 。MathWorks公司瞄準(zhǔn)應(yīng)用范圍最廣的Word ，運(yùn)用DDE和OLE，實(shí)現(xiàn)了MATLAB與Word的無(wú)縫連接，從而為專業(yè)科技工作者創(chuàng)造了融科學(xué)計(jì)算、圖形可視、文字處理于一體的高水準(zhǔn)環(huán)境

41、。 MTALAB系統(tǒng)由五個(gè)主要部分組成，下面分別加以介紹。 (1)MATALB語(yǔ)言體系 MATLAB是高層次的矩陣數(shù)組語(yǔ)言具有條件控制、函數(shù)調(diào)用、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、輸入輸出、面向?qū)ο蟮瘸绦蛘Z(yǔ)言特性。利用它既可以進(jìn)行小規(guī)模端程，完成算法設(shè)計(jì)和算法實(shí)驗(yàn)的基本任務(wù)，也可以進(jìn)行大規(guī)模編程，開發(fā)復(fù)雜的應(yīng)用程序。(2)MATLAB工作環(huán)境 這是對(duì)MA丁LAB提供給用戶使用的管理功能的總稱包括管理工作空間中的變量據(jù)輸入輸出的方式和方法，以及開發(fā)、調(diào)試、管理M文件的各種工具。 (3)圖形句相系統(tǒng) 這是MATLAB圖形系統(tǒng)的基礎(chǔ)，包括完成2D和3D數(shù)據(jù)圖示、圖像處理、動(dòng)畫生成、圖形顯示等功能的高層MATLAB命令，也包

42、括用戶對(duì)圖形圖像等對(duì)象進(jìn)行特性控制的低層MATLAB命令，以及開發(fā)GUI應(yīng)用程序的各種工具。 (4)MATLAB數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)這是對(duì)MATLAB使用的各種數(shù)學(xué)算法的總稱包括各種初等函數(shù)的算法，也包括矩陣運(yùn)算、矩陣分析等高層次數(shù)學(xué)算法。 (5)MATLAB應(yīng)用程序接口(API) 這是MATLAB為用戶提供的一個(gè)函數(shù)庫(kù)，使得用戶能夠在MATLAB環(huán)境中使用c程序或FORTRAN程序，包括從MATLAB中調(diào)用于程序(動(dòng)態(tài)鏈接)，讀寫MAT文件的功能。 可以看出MATLAB是一個(gè)功能十分強(qiáng)大的系統(tǒng)，是集數(shù)值計(jì)算、圖形管理、程序開發(fā)為一體的環(huán)境。除此之外，MA丁LAB還具有根強(qiáng)的功能擴(kuò)展能力，與它的主系統(tǒng)一

43、起，可以配備各種各樣的工具箱，以完成一些特定的任務(wù)。用戶可以根據(jù)自己的工作任務(wù)，開發(fā)自己的工具箱。 在歐美大學(xué)里，諸如應(yīng)用代數(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、自動(dòng)控制、數(shù)字信號(hào)處理、模擬與數(shù)字通信、時(shí)間序列分析、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等課程的教科書都把MATLAB作為內(nèi)容。這幾乎成了九十年代教科書與舊版書籍的區(qū)別性標(biāo)志。在那里，MATLAB是攻讀學(xué)位的大學(xué)生、碩士生、博士生必須掌握的基本工具。 在國(guó)際學(xué)術(shù)界，MATLAB已經(jīng)被確認(rèn)為準(zhǔn)確、可靠的科學(xué)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)軟件。在許多國(guó)際一流學(xué)術(shù)刊物上，（尤其是信息科學(xué)刊物），都可以看到MATLAB的應(yīng)用。 在設(shè)計(jì)研究單位和工業(yè)部門，MATLAB被認(rèn)作進(jìn)行高效研究、開發(fā)的首選軟件工具。如美

44、國(guó)National Instruments公司信號(hào)測(cè)量、分析軟件LabVIEW，Cadence公司信號(hào)和通信分析設(shè)計(jì)軟件SPW等，或者直接建筑在MATLAB之上，或者以MATLAB為主要支撐。又如HP公司的VXI硬件，TM公司的DSP，Gage公司的各種硬卡、儀器等都接受MATLAB的支持。 4.1 MATLAB的主要功能MATLAB之所以成文世界頂尖的科學(xué)計(jì)算與數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件，是因?yàn)樗S著版本的升級(jí)與不斷完善而具有愈來(lái)愈強(qiáng)大的功能。 1)數(shù)值計(jì)算功能。MATLAB出色的數(shù)值計(jì)算功能是使之優(yōu)于其他數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件的決定性因素之一，尤其是當(dāng)今流行的最新版本，其數(shù)值計(jì)算功能可謂十分完善了。 2)符號(hào)計(jì)算

45、功能?？茖W(xué)計(jì)算有數(shù)值計(jì)算與符號(hào)計(jì)算之分，僅有優(yōu)異的數(shù)值計(jì)算功能并不能滿足解決科學(xué)計(jì)算時(shí)的全部需要。在數(shù)學(xué)科學(xué)、應(yīng)用科學(xué)和工程計(jì)算領(lǐng)域，常常會(huì)遇到 符號(hào)計(jì)算問(wèn)題。1993年，Math Works公司從加拿大Waterloo大學(xué)購(gòu)買了Maple的使用權(quán)，并以Maple的“內(nèi)核”作為符號(hào)計(jì)算功能的“引擎”，依靠Maple已有的庫(kù)函數(shù)，開發(fā)出了在MATLABA環(huán)境下實(shí)現(xiàn)符號(hào)計(jì)算功能的系統(tǒng)組建。 3)數(shù)據(jù)分析功能。MATLAB不但在科學(xué)計(jì)算方面具有很強(qiáng)大的功能，而且在數(shù)值計(jì)算結(jié)果的分析和數(shù)據(jù)可視化方面也有著其他同類軟件難以匹敵的優(yōu)勢(shì)。在科學(xué)計(jì)算和工程應(yīng)用中，技術(shù)人員經(jīng)常會(huì)遇到大量的原始數(shù)據(jù)和數(shù)值計(jì)算結(jié)果

46、需要進(jìn)行分析，而對(duì)數(shù)據(jù)的分析并非易事。MATLAB能將這些數(shù)據(jù)以圖形的方式顯示出來(lái)，不僅使數(shù)據(jù)間的關(guān)系清新明了，而且對(duì)于揭示其內(nèi)在本質(zhì)往往有著非常重要的作用。 4)動(dòng)態(tài)仿真功能。MATLAB提供了一個(gè)模擬東tia系統(tǒng)得交互式程序SIMULINK，允許用戶在屏幕上繪制框圖來(lái)模擬一個(gè)系統(tǒng)，并能動(dòng)態(tài)地控制該系統(tǒng)。SIMULINK采用鼠標(biāo)驅(qū)動(dòng)方式，能處理線性、非線性、連續(xù)、離散等多種系統(tǒng)。SIMULINK還為用戶提供了兩個(gè)應(yīng)用程序擴(kuò)展集：Simulink Extensions 和Blocksets. 其中Simulink Extensions 和支持在SIMULINK環(huán)境下進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)的一些可選擇的工

47、具類應(yīng)用程序，包括Simulink Accelerator、Real-Time Workshop 以及Stateflow;而Blocksets則是針對(duì)DSP（數(shù)字信號(hào)處理）、Communications(通信)、Nonlinear Control Design (非線性控制設(shè)計(jì))、Fixed Point（不動(dòng)點(diǎn)）等幾個(gè)特殊應(yīng)用領(lǐng)域設(shè)計(jì)的SIMULINK程序的集合。5）程序結(jié)果功能。MATLAB提供了方便的應(yīng)用程序接口（API），用戶可以在MATLAB環(huán)境下直接調(diào)用已編譯過(guò)的C和Fortran子程序中，也可以調(diào)用MATLAB的函數(shù)或命令，使得這些語(yǔ)言可以充分利用MATLAB強(qiáng)大矩陣運(yùn)算功能和方便

48、的繪圖功能。6）文字處理功能。MATLAB Notebook 能成功地將MATLAB與文字處理系統(tǒng)Microsoft Word 集成一個(gè)整體，為用戶進(jìn)行文字處理、科學(xué)計(jì)算、工程設(shè)計(jì)等營(yíng)造了一個(gè)完美統(tǒng)一的工作環(huán)境。用戶不僅可以利用Word強(qiáng)大的文字編輯處理功能，極其方便地創(chuàng)建MATLAB的系統(tǒng)手冊(cè)、技術(shù)報(bào)告、命令序列、函數(shù)程序、注釋文檔以及與MATLAB有關(guān)的教科書等6種文檔，而且還能從Word訪問(wèn)MATLAB的數(shù)值計(jì)算和可視化結(jié)果，直接利用Word對(duì)于MATLAB 所生成的圖形圖像進(jìn)行移動(dòng)、縮放、裁剪、編輯等加工處理。4.2 MATLAB的技術(shù)特點(diǎn)）界面友好，編程效率高。MATLAB是一種以矩

49、陣為基本變量單元的可視化程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，語(yǔ)法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)類型單一，指令表達(dá)方式非常接近于常用的數(shù)學(xué)公式。即使對(duì)于那些不太熟悉計(jì)算機(jī)編程的用戶，只要有一點(diǎn)Windows操作的經(jīng)驗(yàn)，在短時(shí)間內(nèi)就能快速掌握MATLAB的主要內(nèi)容和基本操作，甚至能解決大量復(fù)雜的手工難以完成的工作。MATLAB不僅能使用戶免去大量常重復(fù)的基本數(shù)學(xué)運(yùn)算，受到事半功倍之效，而且其編譯和執(zhí)行速度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了采用C和Fortran語(yǔ)言設(shè)計(jì)的程序?？梢哉f(shuō)，MATLAB在科學(xué)計(jì)算與工程應(yīng)用方面的編程效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他語(yǔ)言。2）功能強(qiáng)大，可擴(kuò)展性強(qiáng)。MATLAB語(yǔ)言不但為用戶提供了科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析與可視化、系統(tǒng)仿真等強(qiáng)大的功能，而且

50、還具有獨(dú)樹一幟的可擴(kuò)展性特征。MathWorks公司針對(duì)不同領(lǐng)域的應(yīng)用，推出了自動(dòng)控制、信號(hào)處理、圖像處理、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、通信、最優(yōu)化、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、偏微分方程、財(cái)政金融等30多個(gè)具有專門功能的MATLAB工具箱。各種工具箱中的函數(shù)可以鏈裝，也可以由用戶更改。MATLAB支持用戶自由地進(jìn)行二次開發(fā)，用戶的應(yīng)用程序既可以作為新的函數(shù)添加到相應(yīng)的工具箱中，也可以擴(kuò)充為新的工具箱。這些年來(lái)，國(guó)外許多不同應(yīng)用領(lǐng)域的專家使用MATLAB開發(fā)出了相當(dāng)多的應(yīng)用程序。3）圖像功能，靈活且方便。MATLAB具有靈活的二維與三維繪圖功能，在程序的運(yùn)行過(guò)程中，可以方便迅速地用圖形、圖像、聲音動(dòng)畫等多媒體

51、技術(shù)直接表述數(shù)值計(jì)算結(jié)果，可以選擇不同的坐標(biāo)系，可以設(shè)置顏色、線型、視角等，可以在圖中加上 比例尺、標(biāo)題等標(biāo)記，可以在程序運(yùn)行結(jié)束后改變圖形標(biāo)記、控制圖形句柄等，并還可以將圖形嵌入到用戶的Word文件中。4）在線幫助，有利于自學(xué)。MATLAB提供了豐富的庫(kù)函數(shù)，用戶可以借助于MATLAB環(huán)境下的“在線幫助”學(xué)習(xí)各種函數(shù)的用法及其內(nèi)涵?？傊?，MATLAB的功能與特點(diǎn)使它不僅獲得了對(duì)應(yīng)用科學(xué)，尤其是對(duì)邊緣科學(xué)的極強(qiáng)的適應(yīng)能力，很快成為計(jì)算機(jī)輔助分析、設(shè)計(jì)、仿真等不可缺少的基礎(chǔ)軟件，而且在CAI教學(xué)方面也極具應(yīng)用潛力。筆者認(rèn)為，除非開發(fā)商業(yè)軟件，對(duì)于完成數(shù)值試驗(yàn)、算法驗(yàn)證、圖形繪制、輔助教學(xué)等方面的

52、任務(wù)，MATLAB都勢(shì)必會(huì)成為人們首選軟件工具。一方面可以減少重復(fù)編程，提高工作效率；另一方面，更為重要的是研究人員能夠?qū)⒅饕Ψ旁跀?shù)學(xué)與物力建模、算法研究等方面，有利于提高科技成果的質(zhì)量?？梢灶A(yù)見，愈來(lái)愈多的科技工作者與高校教師加入到學(xué)習(xí)、運(yùn)用并推廣MATLAB的行列中來(lái)，愈來(lái)愈多的研究設(shè)計(jì)單位和工業(yè) 部門將MATLAB作為研究和解決工程計(jì)算問(wèn)題的一種標(biāo)準(zhǔn)化軟件。4.3MATLAB的基本知識(shí)4.3.1、基本運(yùn)算 在MATLAB下進(jìn)行基本數(shù)學(xué)運(yùn)算，只需將運(yùn)算式直接打入提示號(hào)（）之後，并按入Enter鍵即可。例如： (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB會(huì)

53、將運(yùn)算結(jié)果直接存入一變數(shù)ans，代表MATLAB運(yùn)算後的答案（Answer）并顯示其數(shù)值於螢?zāi)簧?。我們也可將上述運(yùn)算式的結(jié)果設(shè)定給另一個(gè)變數(shù)x： x = (5*2+1.3-0.8)*102/25 x = 42 若不想讓MATLAB每次都顯示運(yùn)算結(jié)果，只需在運(yùn)算式最後加上分號(hào)（；）即可，如下例： y = sin(10)*exp(-0.3*42); 在上例中，sin是正弦函數(shù)，exp是指數(shù)函數(shù)，這些都是MATLAB常用到的數(shù)學(xué)函數(shù)。4.3.2、常用函數(shù)：MATLAB常用的基本數(shù)學(xué)函數(shù) abs(x)：純量的絕對(duì)值或向量的長(zhǎng)度 angle(z)：復(fù) 數(shù)z的相角(Phase angle) sqrt(x)

54、：開平方 real(z)：復(fù)數(shù)z的實(shí)部 imag(z)：復(fù)數(shù)z的虛 部 conj(z)：復(fù)數(shù)z的共軛復(fù)數(shù) round(x)：四舍五入至最近整數(shù) fix(x)：無(wú)論正負(fù)，舍去小數(shù)至最近整數(shù) floor(x)：地板函數(shù)，即舍去正小數(shù)至最近整數(shù) ceil(x)：天花板函數(shù)，即加入正小數(shù)至最近整數(shù) rat(x)：將實(shí)數(shù)x化為分?jǐn)?shù)表示 rats(x)：將實(shí)數(shù)x化為多項(xiàng)分?jǐn)?shù)展開 sign(x)：符號(hào)函數(shù) (Signum function)。 當(dāng)x0時(shí)，sign(x)=1。 4.3.3MATLAB常用的三角函數(shù) sin(x)：正弦函數(shù) cos(x)：馀弦函數(shù) tan(x)：正切函數(shù) asin(x)：反正弦函

55、數(shù) acos(x)：反馀弦函數(shù) atan(x)：反正切函數(shù) atan2(x,y)：四象限的反正切函數(shù) sinh(x)：超越正弦函數(shù) cosh(x)：超越馀弦函數(shù) tanh(x)：超越正切函數(shù) asinh(x)：反超越正弦函數(shù) acosh(x)：反超越馀弦函數(shù) atanh(x)：反超越正切函數(shù) 4.3.4適用于向量的常用函數(shù)有： min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位數(shù) std(x): 向量x的元素的標(biāo)準(zhǔn)差 diff(x): 向量x的相鄰元素的差 sort(x): 對(duì)向量x的元素

56、進(jìn)行排序（Sorting）length(x): 向量x的元素個(gè)數(shù) norm(x): 向量x的歐氏（Euclidean）長(zhǎng)度 sum(x): 向量x的元素總和 prod(x): 向量x的元素總乘積 cumsum(x): 向量x的累計(jì)元素總和 cumprod(x): 向量x的累計(jì)元素總乘積dot(x, y): 向量x和y的內(nèi) 積 cross(x, y): 向量x和y的外積 4.3.5重復(fù)命令 最簡(jiǎn)單的重復(fù)命令是for圈（for-loop），其基本形式為： for 變數(shù) = 矩陣； 運(yùn)算式； end 其中變數(shù)的值會(huì)被依次設(shè)定為矩陣的每一行，來(lái)執(zhí)行介於for和end之間的運(yùn)算式。因此,若無(wú)意外情況，運(yùn)

57、算式執(zhí)行的次數(shù)會(huì)等於矩陣的行數(shù)。 舉例來(lái)說(shuō)，下列命令會(huì)產(chǎn)生一個(gè)長(zhǎng)度為6的調(diào)和數(shù)列（Harmonic sequence）： x = zeros(1,6); % x是一個(gè)16的零矩陣 for i = 1:6, x(i) = 1/i; end 在上例中，矩陣x最初是一個(gè)16的零矩陣，在for圈中，變數(shù)i的值依次是1到6，因此矩陣x的第i個(gè)元素的值依次被設(shè)為1/i。我們可用分?jǐn)?shù)來(lái)顯示此數(shù)列： format rat % 使用分?jǐn)?shù)來(lái)表示數(shù)值 disp(x) 1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 for圈可以是多層的，下例產(chǎn)生一個(gè)16的Hilbert矩陣h，其中為於第i列、第j行的元素為 h = ze

58、ros(6); for i = 1:6, for j = 1:6, h(i,j) = 1/(i+j-1); end end disp(h) 1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8 1/9 1/5 1/6 1/7 1/8 1/9 1/10 1/6 1/7 1/8 1/9 1/10 1/11 小提示：預(yù)先配置矩陣 在上面的例子，我們使用zeros來(lái)預(yù)先配置（Allocate）了一個(gè)適當(dāng)大小的矩陣。若不預(yù)先配置矩陣，程式仍可執(zhí)行，但此時(shí)MATLAB需要?jiǎng)討B(tài)地增加

59、（或減?。┚仃嚨拇笮?，因而降低程式的執(zhí)行效率。所以在使用一個(gè)矩陣時(shí)，若能在事前知道其大小，則最好先使用zeros或ones等命令來(lái)預(yù)先配置所需的記憶體（即矩陣）大小。 在下例中，for圈列出先前產(chǎn)生的Hilbert矩陣的每一行的平方和： for i = h, disp(norm(i)2); % 印出每一行的平方和 end 1299/871 282/551 650/2343 524/2933 559/4431 831/8801 在上例中，每一次i的值就是矩陣h的一行，所以寫出來(lái)的命令特別簡(jiǎn)潔。 令一個(gè)常用到的重復(fù)命令是while圈，其基本形式為： while 條件式； 運(yùn)算式； end 也就是說(shuō)

60、，只要條件示成立，運(yùn)算式就會(huì)一再被執(zhí)行。例如先前產(chǎn)生調(diào)和數(shù)列的例子，我們可用while圈改寫如下： x = zeros(1,6); % x是一個(gè)16的零矩陣 i = 1; while i 0.5, disp(Given random number is greater than 0.5.); end Given random number is greater than 0.5. 4.3.7基本xy平面繪圖命令 MATLAB不但擅長(zhǎng)於矩陣相關(guān)的數(shù)值運(yùn)算，也適合用在各種科學(xué)目視表示（Scientific visualization）。 本節(jié)將介紹MATLAB基本x，y平面及xyz空間的各項(xiàng)繪圖命

61、令，包含一維曲線及二維曲面的繪制、列印及存檔。 plot是繪制一維曲線的基本函數(shù)，但在使用此函數(shù)之前，我們需先定義曲線上每一點(diǎn)的x 及y座標(biāo)。下例可畫出一條正弦曲線(如圖41)所示： close all; x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100個(gè)點(diǎn)的x座標(biāo) y=sin(x); % 對(duì)應(yīng)的y座標(biāo) plot(x,y); 圖41MATLAB基本繪圖函數(shù) plot: x軸和y軸均為線性刻度（Linear scale） loglog: x軸和y軸均為對(duì)數(shù)刻度（Logarithmic scale） semilogx: x軸為對(duì)數(shù)刻度，y軸為線性刻度 semilogy: x軸為線性刻度，y軸為對(duì)數(shù)刻度 若要畫出多條曲線，只需將座標(biāo)對(duì)依次放入plot函數(shù)即可：（如圖42所示） plot(x, sin(x), x, cos(x); 圖42若要改變顏色，在座標(biāo)對(duì)後面加上相關(guān)字串即可：（如圖所示） plot(x, sin(x), c, x, cos(x), g); 圖43 若要同時(shí)改變顏色及圖線型態(tài)（Line style），也是在座標(biāo)對(duì)後面加上相關(guān)字串即可：（如圖4所示） plot(x, sin(x), co, x, cos(x), g*);