simulink中如何输出白色背景黑色图像

simulink scope图形输出

这两天碰到一个问题是关于用MATLAB命令把示波器图形画出，经过努力总算得到解决。

看到网上有的同行问怎么改示波器的背景，把示波器波形复制到Word中，我有两种方法，第一种是我一个同学告诉我的，通过命令对示波器进行操作。

具体如下

shh = get(0,'ShowHiddenHandles');

set(0,'ShowHiddenHandles','On')

set(gcf,'menubar','figure')

set(gcf,'CloseRequestFcn','closereq')

set(gcf,'DefaultLineClipping','Off')

set(0,'ShowHiddenHandles',shh)

输入以上命令可以直接对示波器进行修改，包括背景和曲线颜色

第二种方法我以前总结过，现在详细说明一下

用MATLAB命令将simulink示波器的图形画出

第一步，将你的示波器的输出曲线以矩阵形式映射到MATLAB的工作空间内。

如图1所示，双击示波器后选择parameters目录下的Data history,将Save data to workspace 勾上，Format选择Array,Variable name即你输入至工作空间的矩阵名称，这里我取名aa。在这之后运行一次仿真，那么你就可以在MATLAB的工作空间里看到你示波器输出曲线的矩阵aa。如图2所示。

第二步，用plot函数画出曲线

双击曲线矩阵aa，将可以看到详细情况，我这里的aa矩阵是一个1034行，3列的矩阵，观察这个矩阵即可以发现，这个矩阵的第一列是仿真时间，而由于我仿真时示波器内输出的是两条曲线，所以第二列和第三列即分别代表了这2条曲线。同时大家要注意，在simulink 中我们有时往往在示波器中混合输出曲线，那么就要在示波器前加一个MUX混合模块，因此示波器内曲线映射到的工作空间的矩阵是和你的MUX的输入端数有关，如果你设置了3个MUX输入端，而实际上你只使用了2个，那么曲线矩阵仍然会有4列，并且其中一列是零，而不是3列。

理解曲线矩阵的原理之后，我们就可以用plot函数画出示波器中显示的图形了。

curve=plot(aa(:,1),aa(:,2),aa(:,1),aa(:,3),'--r')

?(:,1)表示取aa的第一列，仿真时间

?(:,2)表示取aa的第二列，示波器的输入一

?(:,3)表示取aa的第三列，示波器的输入二

%--r表示曲线2显示的形式和颜色，这里是（red)

set(curve(1),'linewidth',3)

%设置曲线1的粗细

set(curve(2),'linewidth',3)

%设置曲线2的粗细

legend('Fuzzy','PID')

%曲线名称标注

xlabel('仿真时间（s）')

%X坐标轴名称标注

ylabel('幅值')

%Y轴坐标轴标注

title('Fuzzy Control VS PID')

%所画图的名称

grid on

%添加网格

运行上述命令后即可以看到用MATLAB命令画出的图形了，你可以在图形出来之后继续进行编辑。

将不同示波器中的曲线画在一张图上

如何将不同示波器中的曲线画在一张图上，很简单，如下命令解释

curve=plot(f1(:,1),f1(:,2),FP(:,1),FP(:,2),'r',FP(:,1),FP(:,3),'k')

?为即示波器1输出的曲线矩阵f1，FP为示波器2输出的曲线矩阵FP

同一示波器内的仿真时间和曲线要相一致，所以f1(:,1),f1(:,2)放一起，FP(:,1),FP(:,2)放一起，不能出现f1(:,1),FP(:,2)的情况

[教程] 如何更改simulink中示波器scope的背景颜色

simulink中示波器scope的背景颜色总是黑的，有时让人很不爽，特别是在论文中，我们大部分比较喜欢白色的

但是在scope模块中将鼠标右键都点烂，却没有发现一个可设置那个背景颜色的，注意，右击出现的那个backgroundcolor不是我们需要的哦

呵呵，其实这个也不是很难办，由于示波器中的曲线也同样是figure和axes中的图形，一定可以编辑的！！！！

只是Matlab将自己生成的图形的句柄handle隐藏了，也就是不可使用，所有以没法编辑。

我们只要将那个句柄暴露出来，就可以直接对曲线所在的axes进行随心所欲的编辑了。set(0,'ShowHiddenHandles','On')

set(gca,'color','w')

复制代码

看看，现在的示波器是不是白色背景了，恩，其实将'w'改为你需要的就可以了。如果不想手工输入，还可以使用

inspect(gca)

复制代码

直接调出属性设置器，直接进行可视化设置

还可以使用

set(gcf,'menubar','figure')

复制代码

调出普通figure的菜单，进行必要的编辑：

insert——>axes——>鼠标会变成十字形状_——>在图像的任意一处双击——>跳出PropertyEditor——>选中style在窗口的右边会出现color——>这时就可以任意修改背景颜色了

其实只要可以操作隐藏句柄之后，所有的属性都可以随心所欲的调整，该方法同样适用于Matlab的其他自动生成的figure

matlab图像处理的几个实例

Matlab图像处理的几个实例（初学者用） 1.图像的基本信息及其加减乘除 clear,clc; P=imread('yjx.jpg'); whos P Q=imread('dt.jpg'); P=im2double(P); Q=im2double(Q); gg1=im2bw(P,0.3); gg2=im2bw(P,0.5); gg3=im2bw(P,0.8); K=imadd(gg1,gg2); L=imsubtract(gg2,gg3); cf=immultiply(P,Q); sf=imdivide(Q,P); subplot(421),imshow(P),title('郁金香原图'); subplot(422),imshow(gg1),title('0.3'); subplot(423),imshow(gg2),title('0.5'); subplot(424),imshow(gg3),title('0.8'); subplot(425),imshow(K),title('0.3+0.5'); subplot(426),imshow(L),title('0.5-0.3'); subplot(427),imshow(cf),title('P*Q'); subplot(428),imshow(sf),title('P/Q'); 2.图像缩放 clear,clc; I=imread('dt.jpg'); A=imresize(I,0.1,'nearest'); B=imresize(I,0.4,'bilinear'); C=imresize(I,0.7,'bicubic'); D=imresize(I,[100,200]); F=imresize(I,[400,100]); figure subplot(321),imshow(I),title('原图'); subplot(322),imshow(A),title('最邻近插值'); subplot(323),imshow(B),title('双线性插值'); subplot(324),imshow(C),title('二次立方插值'); subplot(325),imshow(D),title('水平缩放与垂直缩放比例为2:1'); subplot(326),imshow(F),title('水平缩放与垂直缩放比例为1:4');

图像颜色RGB调整的MATLAB实现..

摘要 Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ（亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。 彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。 关键字：Matlab,图像处理，RGB

武汉理工大学本科生能力拓展训练任务书 学生姓名专业班级： 指导教师：工作单位：自动化学院 题目: 图像颜色RGB调整的MATLAB实现 初始条件： PC机，MATLAB 要求完成的主要任务: 对24bits彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。 设计图形界面（GUI）程序，使用三个滑动条实现R,G,B各分量上下可调。调整范围在0到1之间，即：滑动条被拖动时，产生一个0到1之间的系数，乘以该分量的原始值，得到调整后的分量值。显示原始图像，和调整后的图像。同 时显示原始的R,G,B三分量的灰度图像。 任务安排： （1）设计任务及要求分析 （2）方案比较及论证说明 （3）系统原理阐述，写入设计方案及结构图 （4）软件设计说明：软件思想，流程图，源程序及注释 （5）调试记录及结果分析 （6）总结 （7）参考资料5篇以上 （8）附录：程序清单 时间安排： 6月25日安排设计任务 6月28日收集资料，方案选择 7月1日程序设计 7月5日-8日程序调试 7月8日- 撰写报告 9月7日交设计报告 指导教师签名：年月日 系主任签（或责任教师）签名：年月日

Matlab课设_图像的输入输出及格式转换

课程设计任务书 学生姓名：专业班级： 指导教师：工作单位：信息工程学院 题目:利用MATLAB仿真软件进行图像的输入、输出和格式变换 要求完成的主要任务: 读取、保存和显示不同格式的图像，并进行图像格式的相互变换如索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像的相互转换 课程设计的目的： 1．理论目的 课程设计的目的之一是为了巩固课堂理论学习，并能用所学理论知识正确分析信号处理的基本问题和解释信号处理的基本现象。 2．实践目的 课程设计的目的之二是通过设计具体的图像信号变换掌握图像和信号处理的方法和步骤。 课程设计的要求： 每个学生单独完成课程设计内容，并写出课程设计说明书、给出程序清单，最后通过课程设计答辩。 时间安排： 指导教师签名：年月日 系主任（或责任教师）签字：年月日

目录 摘要 ......................................................................................................................................... I Abstract ................................................................................................................................... II 1设计项目要求与说明 (1) 1.1设计项目要求 (1) 1.2Matlab简介及其在图像处理与分析的应用 (1) 1.2.1Matlab简介 (1) 1.2.2数字图像及其处理 (1) 1.2.3Matlab在图像处理与分析的应用 (3) 2软件流程分析 (6) 2.1图像的读取 (6) 2.2图像的显示 (6) 2.2.1以图像形式输出（图像的显示） (6) 2.2.2索引图像的显示 (7) 2.2.3灰度图像的显示 (7) 2.2.4二值图像的显示 (7) 2.2.5RGB图像的显示 (7) 2.2.6以图像文件的形式输出（图像文件形式之间的转换） (7) 2.3图像的保存 (8) 2.4图像类型的相互转换 (9) 2.4.1RGB图像→灰度图像 (9) 2.4.2RGB图像→索引图像 (9) 2.4.3RGB图像→二值图像 (9) 2.4.4索引图像→RGB图像 (9) 2.4.5索引图像→灰度图像 (10) 2.4.6灰度图像→索引图像 (10) 2.4.7灰度图像→二值图像 (10) 3调试分析 (11) 3.1图像读取 (11) 3.2图像显示 (12) 3.2.1索引图像显示 (12) 3.2.2灰度图像显示 (12) 3.2.3二值图像显示 (13) 3.2.4RGB图像显示 (13) 3.3图像类型的相互转换 (14)

图像处理实例(含Matlab代码)

信号与系统实验报告——图像处理 学院：信息科学与工程学院 专业：2014级通信工程 组长：** 组员：** 2017.01.02

目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)

实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理，计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先，由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦，所以转为灰度图，再进行二值化化为黑白图像，得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像，为了方便计数对图像取反，这时进行一次计数，发现得到的个数远远多于实际个数，这时在进行一次中值滤波，去掉一些不清晰的像素点，剩下的应该为较为清晰的细胞个数，再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number

数字图像处理_图像的输入输出、表示及评价

图像的输入输出、表示及评价 1、实验目的 1. 学习数字图像的计算机描述和存储格式，熟悉MATALAB 环境下图像的类型及其 转换，熟练掌握图像输入输出的基本技术。 2. 学习图像统计指标的计算、熟悉各项指标在图像处理中的意义 3. 研究图像采样、量化分辨率对图像质量的影响。 2、实验原理 1、图像的表示：数字图像分为彩色图像、索引图像、灰度图像、二值图像。 彩色图像使用红、绿、蓝三种颜色表示。每种颜色分为256级，每级使用8 位表示，共用24 位表示一个像素，可以描述1677 万种色彩。彩色图像使用红绿蓝 3 个二维矩阵表示。 I f r ( x , y ), f g ( x , y ), f b ( x , y ) 索引图像能表示256 种颜色，每种色彩其使用24 位表示，以索引矩阵的方式存储，占用256*24 的空间，图像以8 位表示一个像素。每个像素对应一种索引颜色。 索引矩阵：In= d R(x,y),d B(x,y),d G(x,y) ，g=f (x,y) 灰度图像只含亮度信息，每个像素用8 位二进制数表示；g=f (x,y) 二值图像只含两种信息，黑和白，只用一位二进制数表示一个像素。g=f (x, y) 2、不同类型图像之间的转换： 彩色图像可以转换为索引图像，按照索引矩阵，以最接近颜色替换完成。彩色图像、索引图像转换为灰度图像，只保留亮度信息。彩色、索引、灰度图像转换为二值图像采用阈值分割的方法，即选定一个阈值，大于此阈值的像素取1，小于此阈值的像素取0。灰度图像转换成彩色图像，采用索引的方式。 RGB 图像转化为索引图像使用: ( 1)[x,map]=rgb2ind(RGB,n); (用最小方差量化将RGB 转换为索引图像x,map 中至少包含n 个颜色。(2) I=rgb2ind (RGB,map) (将RGB 中的颜色与map 中最相近的颜色匹配。 ( 3)[ ]=rgb2ind ( ?,dither_option) 利用dither_option 来设置是否抖动。 (4)I=rgb2ind (RGB) ； RGB 图像转化为灰度图像使用: I=rgb2gray(RGB)

Matlab 图像处理相关函数命令大全

Matlab 图像处理相关函数命令大全 一、通用函数： colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow 显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) immovie 创建多帧索引图的电影动画 语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB) subimage 在一副图中显示多个图像 语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...) truesize 调整图像显示尺寸 语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)

MATLAB仿真软件进行图像的输入、输出和格式变换

目录 摘要................................................................ I Abstract........................................................... II 1 图像文件格式及图像类型.. (1) 1．1 MATLAB支持的几种图像文件格式： (1) 1．2 matlab几种图像类型 (2) 2 图像的输入 (4) 3.图像的输入 (6) 3.1以图像形式输出（图像的显示） (6) 3.1.1索引图像的显示 (6) 3.1.2灰度图像的显示 (7) 3.1.3二值图像的显示 (8) 3.1.4 RGB图像的显示 (8) 3.2以图像文件的形式输出 (9) 4 图像的保存 (11) 5 图像类型转换 (13) 5.1 RGB转换成灰度图像 (13) 5.2 灰度图像转换为索引图像 (13) 5.3 灰度图像转化为二值图像 (14) 5.4 RGB图像转化为索引图像 (15) 6 课设总结 (16) 参考文献 (17) 附录 (18) 附录1：图像显示代码 (18) 附录2：图像转换代码 (19)

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB 本身就是功能强大的数据可视化工具，可以通过各种形式显示分析数据，例如灰度直方图、等高线、蒙太奇混合、像素分析、图层变换以及材质贴图等。利用可视化的图形，不仅能够评估图形图像的特性，还能够分析图像中的色彩分布等情况。 本次课程设计介就是Matlab环境下的一些最基本的图像处理操作，如读取、保存和显示不同格式的图像，并进行图像格式的相互变换如索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像的相互转换。 关键词：MATLAB ；图像处理；图像转换

MATLAB中图像函数大全 详解及例子

图像处理函数详解——strel 功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。 用法：SE=strel(shape,parameters) 创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有 arbitrary' 'pair' 'diamond' 'periodicline' 'disk' 'rectangle' 'line' 'square' 'octagon 参数parameters一般控制SE的大小。 例子： se1=strel('square',6) %创建6*6的正方形 se2=strel('line',10,45) %创建直线长度10，角度45 se3=strel('disk',15) %创建圆盘半径15 se4=strel('ball',15,5) %创建椭圆体，半径15，高度5

图像处理函数详解——roipoly 功能：用于选择图像中的多边形区域。 用法：BW=roipoly(I,c,r) BW=roipoly(I) BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi]=roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...) BW=roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1，其他部分的值为0. BW=roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。 BW=roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。 例子：I=imread('eight.tif'); c=[222272300270221194]; r=[21217512112175]; BW=roipoly(I,c,r); imshow(I)

基于Matlab基本图像处理程序

图像读入 ●从图形文件中读入图像 imread Syntax: A = imread(filename, fmt) filename：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(filename, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow(filename) himage = imshow(...) ●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图 像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像

matlab图像输出设置

核心方法：通过图像设置命令，直接指定图片的大小。 具体操作： (1) 完成画图及相关设置(字体大小、线宽、图例大小也是正常尺寸)， (2) 此时WindowStyle is 'docked'，要改为normal，有两种操作： 1)在Figure properties——more properties中找到 Windowstyle，然后用鼠标改为normal； 2)或者直接用命令： set (gcf,'windowstyle','normal') (3) 根据排版要求，确定图片的宽高，例如320*320 像素，然后使用命令 set (gcf,'Position',[500,300,320,320]) set(gcf,'Units','centimeters','Position',[100 100 98]); % figure的position中的[left bottom width height] 是指figure的可画图的部分的左下角的坐标以及宽度和高度。 (4) 使用copy figure将图片输出到Word 1.figure; 2.hold on; 3.set(gca, 'YTick', [0 : 0.2 : 1]); 4.box off; 5.set(gca, 'YTickLabel', {'matlab1', 'matlab2', 'matlab3',... 6. 'matlab4', 'matlab5', 'matlab6'}) 1.hold on 2.xL=xlim; 3.yL=ylim; 4.plot(xL,[yL(2),yL(2)],'k',[xL(2),xL(2)],[yL(1),yL(2)],'k') 5.box off 6.axis([xL yL])

MATLAB图像操作命令大全

MATLAB常用图像操作 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif') 注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数（主要彩色显示图象），如：a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a); 2. imshow imshow函数用于灰度图像文件的显示，如： i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); 3. colorbar colorbar函数用显示图像的颜色条。 通常，颜色映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜色映象都用于绘图。有时也许想改变颜色使用的方法。函数caxis代表颜色轴，因为颜

色增加了另一个维数，它允许对数据范围的一个子集使用整个颜色映象或者对数据的整个集合只使用当前颜色映象的一部分。 [cmin,cmax]=caxis返回映射到颜色映象中第一和最后输入项的最小和最大的数据。它们通常被设成数据的最小值和最大值。比如，函数mesh(peaks) 会画出函数peaks的网格图，并把颜色轴caxis设为[-6.5466，8.0752]，即Z的最小值和最大值。这些值之间的数据点，使用从颜色映象中经插值得到的颜色。如：i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); colorbar; 4 .figure figure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)； /figure(2)； 5.imagesc(a); caxis([-3 8]) ; colorbar; 标尺标度从-3，到8 显示标度尺。 三. 图像的变换 1. fft2 fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如： i=imread('e:\w01.tif'); j=fft2(i); 2. ifft2 ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('e:\w01.tif'); j=fft2(i);

图像增强及MATLAB实现

《数字图像处理》课程设计 课设题目：图像增强与MATLAB实现学校学院：华东交通大学理学院 学生班级：13级信息计算（2）班学生：超 学生学号：20130810010216 指导老师：自柱

图像增强与MATLAB实现 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键字：图像；图像增强；算法

目录 一、MATLAB的简介 (1) 1.1MATLAB主要功能 (1) 二、MATLAB的主要功能 (1) 2.1数字增强技术概述 (1) 2.2数字图像的表示 (2)

三、直方图的均衡化 (2) 3.1图像的灰度 (2) 3.2灰度直方图 (2) 3.3直方图均衡化 (3) 四、图像二值化 (5) 4.1图像二值化 (5) 五、对比度增强 (7) 5.1对比度增强 (7) 5.2灰度调整 (8) 5.3对数变换 (9) 六、滤波 (10) 6.1平滑滤波 (10) 6.2线性平滑滤波程序： (11) 6.3非线性滤波 (12) 七、锐化 (18) 八、参考文献 (19) 九、自我评价 (20)

一、Matlab的简介 1.1 MATLAB主要功能 MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包，包含各种能够进行常规运算的“工具箱”，如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等；同时还提供了编程计算的编程特性，通过编程可以解决一些复杂的工程问题；也可绘制二维、三维图形，输出结果可视化。目前，已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。 二、MATLAB的主要功能 2.1数字增强技术概述 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些信息使得图像更加实用。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理等。 图像增强技术主要包括：直方图修改处理，图像平滑处理，图像尖锐化处理，彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类：频域处理法和空域处理法。 频域处理法主要是卷积定理，采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术；空域处理法：是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。

matlab 中如何用scope保存图片

使用matlab中的simulink仿真事，经常用到scope示波器来显示波形，但是在观看波形时默认背景是黑色的，而且没有截图功能，当我们用其他工具截图时，打印时由于背景是黑色的导致波形看不出来，如果需要对scope中的图加上坐标、更改界面背景颜色等，没有菜单栏基本无从下手，可以通过下面几个步骤让你轻松设置scope 1.先运行模型，模型运行结束后，scope显示出图像以后，在matlab中运行 set(0,'ShowHiddenHandles','On') set(gcf,'menubar','figure' 这时你会发现scope图像中多了一行工具栏，点击insert-axes，鼠标会变成十字形状，然后再图像的任意一处双击左键出现一个对话框Property Editor，选中style在窗口的右便会出现color，这时你就可以任意修改背景颜色了。点击view里面的工具栏进行设置。还可以调整Scope 的其他图形属性，包括添加xlabel、ylabel、title，调整波形曲线的线型、粗细等等： 最后点击edit里面的copy figure ,粘贴到word就可以了 2如何设置背景颜色呢，

一般我们截图也是黑色，那就单击工具栏中的Edit，然后有copy options…. 弹出上图的对话框，在Figure background color 选第二个，然后在Edit中选copy figure 在到你想粘贴的地方按ctrl+V 出来的图背景就是白色，方便打印。 2.、一般的做法是将数据输出到工作空间，然后用画图指令Plot画图。 3.输出到工作空间的方法一般有这么几种： 4.1．添加To Workspace模块； 2．添加out模块； 3．直接用Scope输出。 5.直接用Scope输出的具体步骤为： 6.1) 首先添加一个clock时间控件，输出时间t到一个示波器里。修改该示波器参数，进入到data history，删除limit data，勾选save data to workspace，变量名t，格式array。 7.

图像处理matlab程序实例

程序实例 1旋转: x=imread('d:\MATLAB7\work\flower.jpg'); y=imrotate(x,200,'bilinear','crop'); subplot(1,2,1); imshow(x); subplot(1,2,2); imshow(y) 2.图像的rgb clear [x,map]=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh1.jpg');y=x(90:95,90:95);imshow(y)R=x(90:95,90:95,1);G=x(90:95,90:95,2);B=x(90:95,90:95,3);R,G,B 3.加法运算clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh3.jpg');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%向图片加入高斯噪声subplot(1,2,1),imshow(I);%显示图片subplot(1,2,2),imshow(J);K=zeros(242,308);%产生全零的矩阵，大小与图片的大小一样for i=1:100%循环100加入噪声J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J1=im2double(J);K=K+J1;end K=K/100; figure,imshow(K);save

4.减法 clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); J=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao1.jpg'); K=imsubtract(I,J);%实现两幅图相减 K1=255-K;%将图片求反显示 figure;imshow(I); title('有噪声的图'); figure;imshow(J); title('原图'); figure;imshow(K1); title('提取的噪声'); save 5.图像的乘法 H=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); I=immultiply(H,1.2);将此图片乘以1.2 J=immultiply(H,2); subplot(1,3,1),imshow(H); title('原图'); subplot(1,3,2),imshow(I); title('·放大1.2'); subplot(1,3,3),imshow(J); title('放大2倍'); 6除法运算 moon=imread('moon.tif'); I=double(moon); J=I*0.43+90; K=I*0.1+90; L=I*0.01+90; moon2=uint8(J); moon3=uint8(K); moon4=uint8(L); J=imdivide(moon,moon2); K=imdivide(moon,moon3); L=imdivide(moon,moon4); subplot(2,2,1),imshow(moon); subplot(2,2,2),imshow(J,[]); subplot(2,2,3),imshow(K,[]); subplot(2,2,4),imshow(L,[]);

matlab图像处理图像灰度变换直方图变换

附录1 课程实验报告格式 每个实验项目包括：1)设计思路，2)程序代码，3）实验结果，4）实验中出现的问题及解决方法。 实验一：直方图灰度变换 A：读入灰度图像‘debye1.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。 imread('rice.tif'); imshow('rice.tif'),title('rice.tif'); improfile,title('主对角线上灰度值')

B：读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布imread('flowers.tif'); imshow('flowers.tif'),title('flowers.tif'); improfile,title('主对角线红绿蓝分量') C：图像灰度变化 f=imread('rice.png'); imhist(f,256); %显示其直方图 g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换，实现明暗转换(负片图像) figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure,imshow(g2) 图像灰度变换处理实例： g=imread('me.jpg'); imshow(g),title('原始图片'); h=log(1+double(g)); %对输入图像对数映射变换 h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片

h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图 imshow(h),title('转换后的8位图'); 运行后的结果： 实验二：直方图变换 A：直方图显示 I=imread('cameraman.tif'); %读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题运行结果如下：

在MATLAB作图中输出漂亮的公式

在MATLAB作图中输出漂亮的公式 在我们撰写论文时，需要用到很多的图表，当图表中有许多复杂的公式时，觉得在MA TLAB中好像很难做出来，幸亏MA TLAB支持了一种排版系统，能够让你的需求得以实现。下面我们以Matlab R2015b为例来介绍这个系统。 它就是 终端软件，T E X就能够排版出精美的文本。 1. TeX符号语法 1.1 常见符号表 下面各表来源于新浪博客的文章，最早来源是维基中文百科（需翻墙才能访问）。更多内容参见这篇新浪博客文章和这个百度文库文档。 \acute{\eta}\check{\alpha} \grave{\eta}\breve{a}\ddot{y} \hat{\alpha}\tilde{\iota} \cos\theta\tan\theta \arccos\frac{T}{r}\arctan\frac{L}{T} \cosh h\tanh i \operatorname{argsh}k\operatorname{ch}h \operatorname{argch}l\operatorname{th}i\operatorname{argth}m \limsup S \min L\inf s \ln X \log X\log_\alpha X \gcd(T,U,V \hom x

微分 \partial x\mathrm{d}x \ddot y 集合 \exists\empty\emptyset\varnothing \ni\not\in\notin\subset \subseteq\supset\supseteq\cap\bigcap \bigcup\biguplus\sqsubset\sqsubseteq \sqsupseteq\sqcap\sqcup\bigsqcup 逻辑 \wedge\bigwedge \bar{q} \to p\lor\vee\bigvee \neg q\setminus\smallsetminus 根号 \sqrt{3}\sqrt[n]{3}

数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算 实验1.1直方图 一.实验目的 1 ?熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用； 2?理解和掌握直方图原理和方法； 二.实验设备 1. PC 机一台； 2.软件matlab。 三.程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(1,2,1),imshow(l) % 输出图像 title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题 四.实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3?浏览源程序并理解含义； 4. 运行，观察显示结果； 5. 结束运行，退出； 五.实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像(b) 原始图像直方图 六.实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码； 2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2灰度均衡 一.实验目的 1 .熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用； 2?理解和掌握灰度均衡原理和实现方法； 二.实验设备 1. PC机一台； 2. 软件matlab ; 三.程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(2,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题a=histeq(l,256); % 直方图均衡化，灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) % 输出均衡化后图像title(' 均衡化后图像')%在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) % 输出均衡化后直方图 title(' 均衡化后图像直方图')%在均衡化后直方图上加标题 四.实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像；再调用相应的灰度均衡函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3?浏览源程序并理解含义； 4. 运行，观察显示结果； 5. 结束运行，退出； 五.实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 均衡化后图像

(完整word版)使用matlab绘制眼图.docx

使用 matlab 绘制数字基带信号的眼图实验 一、实验目的 1、掌握无码间干扰传输的基本条件和原理，掌握基带升余弦滚降系统的实现方法； 2、通过观察眼图来分析码间干扰对系统性能的影响，并观察在输入相同码率的NRZ 基带信号下，不同滤波器带宽对输出信号码间干扰大小的影响程度； 3、熟悉 MATLAB语言编程。 二、实验原理和电路说明 1、基带传输特性 基带系统的分析模型如图3-1 所示，要获得良好的基带传输系统，就应该 a n t nT s 基带传输a n h t nT s n n抽样判决 H ( ) 图 3-1基带系统的分析模型 抑制码间干扰。设输入的基带信号为a n t nT s， T s为基带信号的码元周期，则经过 n 基带传输系统后的输出码元为a n h t nT s。其中 n h(t )1H ()e j t d（3-1 ） 2 理论上要达到无码间干扰，依照奈奎斯特第一准则，基带传输系统在时域应满足： ，k 0 h( kT s)(3-2) 0,k为其他整数 频域应满足： T s， T s(3-3) H ( ) 0,其他

H ( ) T s T s T s 图 3-2 理想基带传输特性 此时频带利用率为 2Baud / Hz , 这是在抽样值无失真条件下，所能达到的最高频率利用率。 由于理想的低通滤波器不容易实现， 而且时域波形的拖尾衰减太慢， 因此在得不到严格 定时时，码间干扰就可能较大。在一般情况下，只要满足： 2 i H 2 2 , (3-4) H H ( ) H T s i T s T s T s T s 基带信号就可实现无码间干扰传输。这种滤波器克服了拖尾太慢的问题。 从实际的滤波器的实现来考虑，采用具有升余弦频谱特性 H ( ) 时是适宜的。 1 sin T s ( ) , (1 ) (1 ) 2 T s T s T s H ( ) 1, (1 ) 0 (3-5) T s 0, (1 ) T s 这里 称为滚降系数， 1。 所对应的其冲激响应为： sin t cos( t T s ) h(t ) T s (3-6) t 1 4 2t 2 T s 2 T s 此时频带利用率降为 2 / (1 ) Baud/ Hz ，这同样是在抽样值无失真条件下， 所能达到的最 高频率利用率。换言之，若输入码元速率 R s ' 1/ T s ，则该基带传输系统输出码元会产生码