matlab图像处理文件 matlab如何图像处理

admin 07-01 55阅读 0评论

本文目录一览：

1、MATLAB怎么做图像处理?
2、如何用MATLAB打开以及处理图片
3、非结构化数据如何可视化呈现？
4、Matlab图像处理-RGB色彩提取原理方法

MATLAB怎么做图像处理?

matlab要从命令窗口输入命令来做图像处理假如你的图像在桌面上，名字是a.bmp 你可以用如下方法读入图片：I=imread(C：\Documents and settings\Administrator\桌面\a.bmp)；imshow(I) ％显示图像你可以根据此来修改你的小波变换程序，以便用于你的图像处理。

Matlab编程实现 1 Matlab编程过程用Matlab来分割彩色图像的过程如下：1）获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径；2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform()和applycform()来实现；3）对ab分量进行Kmean聚类。

说实话对于这种简单的问题实在是懒得直接help一下，用法例子一目了然。有时候自己也该动动手动动脑的。

灰度窗口变换不理解；灰度拉伸是对比度增强不会；直方图就是：imhist(gray)；直方图均衡：gray2=histeq(gray)；图像几何运算不太懂，就知道个imrotate旋转，你看看别的书。以上我讲的这些都是非常基础的，你要想做什么实际项目是不够的，建议你多看点书，或者在实际应用中发现问题并解决。

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如何用MATLAB打开以及处理图片

1、先打开软件后，找到左上角按钮，点击即可用m编辑器，写入代码，可以每写完一部分，执行一下，查看效果。接着需要将该文件保存。然后将一个图片，复制到同一个文件夹里，方便程序调用。然后即可进行程序创建，这里如图使用imread进行读取，其中引号内容有文件名，包括扩展名，这是相对路径。

2、使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。

3、创建一个空白的GUI界面，选择一个按钮放在空白GUI中。双击该按钮，打开该按钮的属性编辑器，修改tag值为wt_button，修改string为稳态分析。选择一个坐标轴放在GUI中。双击该坐标轴，打开该坐标轴的属性编辑器，如下图所示，修改tag值为wt_tu。

4、最后一种方法是利用print命令，这个也是功能比较强大的函数。可以在Matlab命令窗口输入help print命令，打开帮助文件，了解其强大的功能。利用print 导出eps格式图片命令是：print eps -depsc2 -r600，其中-depsc2表示输出eps图像，-r600表示分辨率为600dpi。

5、可以使用I=read(图片.bmp)；imshow(I)；来完成你要求的功能，文件要放在你的编写的.m文件的目录中。

非结构化数据如何可视化呈现？

首先，数据是可视化的基础。可视化是用图形、图表、仪表盘等视觉形式来呈现数据，因此需要有数据作为可视化的对象。数据可以是定量数据或定性数据，可以是结构化的或非结构化的，可以是单一变量或多变量数据。数据的质量、特征和分布都会影响可视化的效果和解释。其次，设计是可视化的关键。

信息可视化是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现（如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码）。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。

，信息可视化信息可视化（Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码，以及利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。

信息可视化是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现（如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码）。通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。

处理过的数据以结构化的格式(比如JSON或者XML)存储在NoSQL数据库中，被可视化组件读取。在大多数情况下，这会是一个嵌入到一个内部BI系统的图表库，或者成为像Tableau这种更加广泛的可视化平台的一部分。处理过的数据在JSON/XML文件中的刷新频率，称为更新时间间隔。

在模块管理和工程结构化方面也比普通的流程图工具更加强大。数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。这类工具主要用于数据分析与可视化展示，可以通过直观的图形界面创建动态的数据报告和交互式仪表盘。用户只需简单拖拽就能进行数据分析工作，对于非专业编程人员也能轻松上手。

Matlab图像处理-RGB色彩提取原理方法

1、就将两种方法：根据黄色在rgb各个分量的分布范围直接提取，再合并。但可能会加入不需要的部分。

2、基于颜色、纹理、形状都属于低层特征，这些你理解就够了，关键是对你的课题适合哪种方法来映射到高层语义上面，例如：识别物体轮廓，那可能形状就比较适合等。我之所以写上面那段话，主要是我感觉你索取代码也不说明具体要求，也就是方向不明确。

3、启动MATLAB，新建脚本（Ctrl+N），输入如下代码。保存和运行上述脚本，读取并显示的猫眼星云照片如下。接着输入如下代码：该代码通过mean( )改变猫眼星云照片的数据值和colormap( )改变图片着色。、保存和运行上述脚本，得到改变着色的猫眼星云图片如下。

4、：直接把原来图像矩阵的一部分拿出来就行了。如果A 是原始图像矩阵m*n*3。m*n像素，3个通道RGB可以直接使用 B=A（1：10，1：10*n，1：3）这样就把源图像的一个小块放到矩阵B中了，之后进行处理就行了。

5、colorTable94 = colorTable； colorTable94{：， Delta_E} = dE94；最后，我们将在色块图上展示测量结果，每个色块上都醒目地标注着CIE94色差的差异：displayColorPatch(colorTable94， CIE94色差)这不仅是技术的展现，更是MATLAB在色彩科学中的深度应用。