本书为读者提供了关于MOSFET工作原理的深入解析及其实用指导，并借助MATLAB进行仿真图像展示，帮助理解复杂概念。适合电子工程专业学生和研究人员参考学习。
图2.9展示了各种衍射屏模板。
2.4 利用MATLAB语言实现仿真图像显示
Matlab具有强大的图像显示功能，可以根据输入数据自动确定坐标绘图；能够绘制三维空间中的曲线与曲面，并可设置不同的颜色、线型及视角等。这使得它非常适合处理复振幅在波前上的二维分布问题。
在Matlab中，一幅图像的信息存储在一个数据矩阵里（某些类型的图像可能还带有一个色图矩阵）。根据数据矩阵和像素点的颜色对应关系，Matlab中的图像可以分为三类：索引图像、亮度图像以及真彩图像。论文中的仿真程序生成的为亮度图像。
对于亮度图像而言，其数据矩阵中元素值通常在[0,1]范围内（或者在[0,255]范围）。该类型的数据会根据线性插值得到色图中的颜色种类匹配。双精度型的数据矩阵里，元素值位于区间[0, 1]内：其中0表示黑色，而1代表白色；对于介于两者之间的数值，则通过线性插值与色图中相应的颜色进行匹配。
若有一个亮度图像的矩阵I，其显示命令格式通常为：
```
imagesc(I,[0,1]);
colormap(gray);
```
在调用`imagesc()`函数时，第二个参数是一个元素向量（通常是[0, 1]），其中第一个值代表数据矩阵中的最小值对应于色图的第一个颜色种类；而第二个值则表示最大值对应的最后一个颜色。通过这种方式，在整个数值区间内分配不同的色彩。
如果没有提供该参数，则`imagesc()`函数会自动把图像中最大的元素值映射到色图的最后一种颜色，同时将最小的元素值与第一种颜色匹配：
```
imagesc(I);
colormap(gray);
```
或等效为
```
imagesc(I,[min(I(:)), max(I(:))]);
colormap(gray);
```
在光学图像频谱中，零频率分量通常具有比其他项更高的强度。因此，在显示时需要通过降低对比度来确保较弱的信号也能被观察到。
减少对比度的方法包括灰度变换法和直方图规格化等技术。这里我们以线性变换为例介绍如何减弱输出图像中的对比度：
灰度线性变换是通过对原始图像中像素值进行缩放，从而达到增强或削弱整体对比的效果。
5星
