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Matlab 6.5中的图形图像处理源程序。

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简介：
matlab6.5图形图像处理源程序的第一章，名为“MATLAB6.5 基础”，包含以下内容：1.1 MATLAB 语言的介绍，包括1.1.1 MATLAB 产品系列及其在不同应用领域的运用，以及1.1.2 MATLAB6.5 相对于先前版本的全新特性。随后是1.2 MATLAB 语言的基础，具体包括1.2.1 对 MATLAB6.5 环境的认识，1.2.2 关于变量和表达式的理解，以及1.2.3 数组的创建方法。接着是关于数组操作的详细说明，涵盖了1.2.4 数组的操作、1.2.5 常用的数学函数、1.2.6 数组运算、1.2.7 数组的扩展、1.2.8 数组的转换、以及1.2.9 MATLAB 控制语句和其它控制语句。此外还包括了关于文件操作的讨论（1.2.11 文件操作）和 M 文件相关的说明（1.2.10 M 文件）。 第二章则聚焦于MATLAB 图形绘制的基础，主要探讨了二维绘图（2.1）及其相关函数（2,1,4），以及三维绘图（2,3）技术，重点介绍了plot3 函数和三维网格图/曲面图。第三章深入研究了MATLAB 图形对象，详细列举了各种图形对象的类型：Root 对象 (3,4), Figure 对象 (3,5), Uicontrol 对象 (3,6), Uimenu 对象 (3,7), Axes 对象 (3,8), Image 对象(3,9), Line 对象(3,8), Patch 对象(3,8) , Rectangle 对象(3,8)，Surface对象(3,8)，Light对象(3,8)，Text对象(3,8)。第四章则阐述了如何操作这些图形对象，涵盖了属性（4,4）,句柄获取（4 ,7）,句柄删除与判断 （4 ,7）,属性值获取与设置 （4 ,7）,以及其它操作函数如 figflag (4 ,5) ， findfigs (4 ,5) ， copyobj (4 ,5) ， capture (4 ,5) ， refresh (4 ,5) ， saveas （4 ,5） 和 hgload/hgsave （4 ,5）。 第五章介绍了GUI设计的基本概念。它首先阐述了认识GUI环境（5 .n），包括版面设计工具、属性编辑器、菜单编辑器、调整工具和对象浏览器；然后详细讲解了GUI设计原则和步骤（5 .n），最后描述了GUI实现方法，涉及组件布局(5 .n)、属性编辑(5 .n)、回调函数的设计(5 .n)。第六章深入探讨了MATLAB 特殊图形绘制的方法。它分别介绍了区域图（6 .n）、填充图（6 .n）、条形图（6 .n）、直方图（6 .n）、圆体图（6 .n）、饼图（6 .n）、排列图（6 .n）、离散图形绘制方法等多种特殊图形的技术细节。第七章则着重于高级绘图功能的研究与应用：彗星图(7 .n)、帧动画(7 .n)、程序动画(7 n)、色图变幻(7 n)、Voronoi 图及三角剖分技术 （7 n）、四面体展示 、彩带图 （7 n） 以及伪彩图像等高级绘图技术的具体实现。第八章概述数字图像原理，包括图像的概念定义、数字图像处理学的基本内容及其主要方法；详细描述了不同类型的图像文件格式及其转换方式；并对图像类型进行了分类及判断。第九章阐述MATLAB在图像显示与色彩处理方面的应用技巧：展示各种类型的图像数据；针对特殊场景进行颜色处理等。第十章讨论数字图像的正交变换技术：详细介绍了傅立叶变换、离散余弦变换及小波变换等正交变换理论及其在图像处理中的应用。第十一章则阐述滤波器设计的方法和原理：线性滤波、FIR滤波器的设计以及数学形态学操作等 。第十六章中对数学形态学进行了详细的解释和实例分析 。第十七章讨论如何对图片进行编码压缩 。附录A列出了各种对象的属性信息 。附录B列出了常用的图像工具箱函数

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  • MATLAB 6.5 图形图像处理源程序 - 图像图形处理源程序.rar
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    本资源提供基于MATLAB 6.5开发的图形图像处理源程序，涵盖多种图像处理技术与算法，适用于科研和工程应用。 第十七章 图像编码与压缩 17.1 图像编码基础 图像编码压缩的必要性在于减少存储空间需求，并加快传输速度；其可能性则基于数据冗余的存在，通过有效利用这些冗余信息可以实现高效的数据缩减和压缩效果。根据处理方式的不同，图像编码被分为无损和有损两大类：前者确保解码后的图像与原始图像完全一致，适用于需要保持高精度的场合；后者允许一定的质量损失以达到更高的压缩比，在大多数多媒体应用中更为常见。 17.2 无损压缩编码 无损压缩技术包括行程编码、哈夫曼（Huffman）编码和算术编码等方法。这些算法通过不同的策略来减少数据量，同时确保解码后图像的完整性和原始细节不会丢失。 - 行程编码：将连续重复出现的数据以更紧凑的形式表示； - 哈夫曼编码：利用统计学原理为不同频率的信息分配不等长的二进制代码从而实现压缩； - 算术编码：通过概率模型来高效地表达数据流，进一步提高压缩比率。 17.3 有损压缩编码 有损图像处理技术涵盖预测编码和正交变换编码等多种途径。这些方法允许在一定程度上牺牲视觉质量以换取更高的压缩效率。 - 预测编码利用相邻像素间的相关性来减小信息冗余； - 正交变换（如离散余弦变换DCT）则将图像转换到频域，通过屏蔽不重要的高频成分达到数据缩减的目的。 本章还将探讨如何使用MATLAB实现基于正交变换和小波变换的压缩技术。
     
  • Matlab 6.5 图形与图像处理源程序
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    《Matlab 6.5图形与图像处理源程序》一书深入浅出地介绍了使用MATLAB 6.5进行图形和图像处理的方法，包含大量实用源代码示例。 第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5的新特点 1.2 MATLAB语言基础 1.2.1 认识MATLAB6.5环境 1.2.2 MATLAB6.5变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4 数组的操作 1.2.5 常用数学函数 1.2.6 数组运算 1.2.7 数组扩展 1.2.8 数组转换 1.2.9 MATLAB控制语句 1.2.10 其他控制语句 1.2.11 文件操作 1.2.12 M文件 第二章 MATLAB图形绘制基础 2.1 二维绘图 2.1.1 基本绘图函数 2.1.2 图形窗口修饰 2.2 三维绘图 2.2.1 plot3 函数 2.2.2 三维网格和曲面图 第三章 MATLAB图形对象 3.1 图形对象概述 3.2 对象属性设置 ... 第四章 用户界面设计 4.1 创建用户界面 4.2 设计交互式应用程序 ... 第五章 数值计算与分析 5.1 数据处理 5.2 矩阵运算 5.3 优化和模拟仿真 ... 第六章 符号数学工具箱 6.1 符号表达式的创建 6.2 常用符号函数 ... 第七章 图像处理基础 7.1 图像读写与显示 7.2 灰度变换 ... 第十一章 滤波器设计 11.1 线性滤波 11.1.1 卷积和相关 11.1.2 imfilter函数 ... ...（省略中间章节） 第十七章 图像编码与压缩 17.3有损压缩编码 17.3.4 MATLAB实现小波变换压缩 附录A 对象属性 ... 以上是MATLAB6.5基础到高级应用的各个部分概述，涵盖了从基本语言特性、图形绘制、用户界面设计到数值计算和图像处理等多方面内容。
     
  • MATLAB 6.5 图形与图像处理源程序
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    本书为《MATLAB 6.5图形与图像处理源程序》提供详尽指导，深入介绍如何利用MATLAB进行图形和图像处理编程。适合科研人员及工程师参考学习。 第十五章 图像分析 15.1 边缘检测 15.1.1 微分算子 15.1.2 Log算子 15.1.3 Canny 算子 十六章 数学形态学操作 16.1 数学形态学的基本运算 16.1.1 结构元素矩阵 16.1.2 膨胀运算 16.1.3 腐蚀运算 16.1.4 膨胀与腐蚀的对偶关系 16.1.5 开运算和闭运算 16.1.6 击中与击不中 16.1.7 二值图像形态学处理函数 16.1.8 其它膨胀和腐蚀的基本函数 十六章 数学形态学操作（续） 16.2 形态学的基本应用 16.2.1 边缘提取 16.2.2 连通对象标注 16.2.3 对象选择 16.2.4 二值图像面积提取 16.2.5 二值图像的欧拉数 16.2.6 移除对象 16.2.7 区域填充 十六章 数学形态学操作（续） 16.3 查找表操作 16.4 灰度形态学 16.4.1 灰度形态学基本运算实例 16.4.2 其它函数
     
  • MATLAB 6.5 图形与图像处理源程序
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    本书为使用MATLAB 6.5进行图形和图像处理提供了丰富的源代码示例，帮助读者深入理解和应用相关技术。 第一章 MATLAB 6.5 基础 1.1 MATLAB语言介绍 - 产品系列与应用 - 新特点 1.2 MATLAB语言基础 - 认识MATLAB环境 - 变量和表达式 - 数组的产生及操作 * 数组扩展、转换 * 常用数学函数 * 运算规则 - 控制语句 1. MATLAB控制语句 2. 其他控制语句 - 文件操作与M文件 第二章 MATLAB图形绘制基础 2.1二维绘图 - 基本绘图函数 - 图形窗口修饰 2.2三维绘图 - plot3函数 - 三维网格和曲面图 第三章 MATLAB图形对象 3.1各类图形对象介绍 * Root 对象 * Figure 对象 * Uicontrol 和Uimenu对象 * Axes, Image等其他对象 第四章 MATLAB 图形对象操作 4.1 属性与句柄管理 - 获取、删除及判断句柄 - 其他属性设置方法 第五章 用户界面设计 5.1 创建图形用户界面 5.2 控件和回调函数的使用 第六章 高级绘图技术 6.1 三维可视化 6.2 动态动画演示 6.3 数据导入导出功能 第七章 图像处理与分析基础 7.1 数字图像的基本概念 7.2 常用图像操作函数介绍 7.3 图像增强方法概述 第八章 灰度变换和空间滤波 8.1 直方图均衡化等灰度调整技术 8.2 非线性滤波器设计与实现 第九章 几何变换 9.1 常用几何操作的MATLAB函数 9.2 图像配准方法简介 第十章 色彩空间转换和图像压缩 10.1 RGB等常见色彩模型间的相互转换 10.2 JPEG、PNG等格式的数据编码技巧 第十一章 边缘检测与特征提取 11.1 Sobel算子、Canny算法原理 11.2 角点及Harris角检测器的实现 第十二章 图像分割技术 - 阈值分割法 - 区域生长和分水岭变换等方法简介 第十三章 模板匹配与目标跟踪 - 相关系数、结构相似性度量 - 均值漂移算法及其应用 附录A：MATLAB对象属性参考表 附录B：图像处理工具箱函数列表
     
  • MATLAB中的图形和图像处理
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    本课程专注于使用MATLAB进行图形及图像处理技术的学习与实践，涵盖基础概念、算法实现及应用案例。 第一章 MATLAB 6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB产品系列与应用 1.1.2 MATLAB 6.5的新特点 1.2 MATLAB语言基础 1.2.1 认识MATLAB 6.5环境 1.2.2 MATLAB 6.5变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4 数组的操作 1.2.5 常用的数学函数 1.2.6 数组的运算 1.2.7 数组的扩展 1.2.8 数组的转换 1.2.9 MATLAB控制语句 1.2.10 其它控制语句 1.2.11 文件操作 1.2.12 M文件 第二章 MATLAB图形绘制基础 2.1 二维绘图 2.1.1 基本绘图函数 2.1.2 图形窗口的修饰 2.2 三维绘图 2.2.1 plot3 函数 2.2.2 三维网格图和曲面图 第三章 MATLAB图像处理 介绍MATLAB在图像处理领域的应用，包括基本操作、滤波器设计及各种变换等。 第四章 图像增强与复原 4.1 灰度变换增强 4.1.1 像素值及其统计特性 4.1.2 直方图灰度变换 4.1.3 直方图均衡化 4.1.4 直方图规定化 4.2 频域增强 介绍频率滤波器及同态滤波等方法。 第五章 数学形态学操作 5.1 基本运算 包括膨胀、腐蚀、开闭运算等内容。 第六章 图像编码与压缩 6.1 无损压缩编码 6.2 有损压缩编码 第七章 总结与展望 讨论了本书内容的总结及未来研究方向。
     
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    本段代码提供了在MATLAB环境下进行人脸图像预处理的一系列功能，包括读取、灰度转换、裁剪和归一化等操作，适用于后续的人脸识别或分析研究。 这是我写的用于图像预处理的MATLAB源程序，主要功能是对图像进行光照补偿、旋转与尺度归一化。希望上传上来供大家学习和分享。
     
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    Octree.zip 是一个用于图形图像处理的MATLAB工具包，它通过八叉树数据结构优化图像压缩和渲染过程。 采用八叉树法对逆向工程获取的扫描三维实体模型进行图像处理，实现了大量点云数据的三维网格构建。
     
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    本资源提供一系列基于MATLAB的图像处理代码，涵盖滤波、边缘检测、图像分割等技术，适用于科研和工程应用。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析以及工程领域的高级编程环境，在图像处理领域尤为突出。由于其丰富的内置函数库及简洁的语法结构，它在该领域获得了广泛应用。本段落档中的“MATLAB图像处理源代码”包含了一系列详细的算法实现文档，对初学者和专业人士来说都极具价值。 使用MATLAB进行图像处理主要涉及以下核心模块： 1. **读取与显示**：通过`imread()`函数支持多种格式的图像文件（如.jpg、.png等），而`imshow()`用于展示图像。 2. **基本操作**：包括裁剪(`imcrop()`)，旋转(`imrotate()`)，缩放(`imresize()`)和平移等功能。 3. **颜色空间转换**：支持从RGB到灰度、HSV或YCbCr等多种色彩模式的转换（如`rgb2gray()`和`rgb2hsv()`）。 4. **滤波与平滑处理**：利用卷积操作(`imfilter()`)，高斯滤波器(`gaussian()`)和平滑滤波器(`wiener2()`)进行图像去噪及边缘平滑等任务。 5. **边缘检测**：提供多种经典算法如Canny、Sobel和Prewitt（通过`edge()`函数实现）以识别图像中的边界信息。 6. **分割技术**：采用区域生长或阈值处理(`imsegm()`)来区分不同的图像部分。 7. **形态学操作**：包括膨胀、腐蚀以及开闭运算等方法，用于去除噪声或增强目标物（如`imerode()`和`imdilate()`）。 8. **特征提取**：涉及角点检测(`detectFeatures()`)，直方图均衡化(`histogrameq()`)及纹理分析等功能。 9. **图像增强**：例如对比度调整、直方图均衡化等操作（使用`imadjust()`和`histeq()`）以改善视觉效果或便于后续处理。 10. **变换技术**：如傅里叶变换(`fft2()`)，小波变换(`wavedec2()`)等用于频域分析。 11. **图像配准**：利用`imregtform()`和`imwarp()`等功能使不同来源的图片对齐一致。 12. **拼接与融合**：通过`imtile()`和`imfuse()`组合或合成多张图片。 这些源代码配有详尽注释，有助于理解每一步骤的功能，并加深图像处理原理及MATLAB实现方式的理解。实际应用中，你可以利用这些示例掌握如何使用MATLAB完成各种具体任务如去噪、目标检测等；同时作为构建复杂系统的基石来扩展功能范围。 此文档是学习和研究MATLAB图像处理的重要资源，适合各个水平的学习者或开发者参考使用。通过动手实践与调试代码片段，可以显著提高你的编程技能并深入理解相关技术原理。因此对于有志于从事该领域工作的人员而言下载并分析本压缩包中的内容是一个非常明智的选择。
     
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    本资源提供了基于MATLAB的图像处理代码，用于识别和分析螺纹特征。文件包括了螺纹检测算法及其实现细节，适用于工程与科研领域中的螺纹图像处理需求。 MATLAB程序分享：使用MATLAB进行图像处理实现螺纹识别的源程序。文件名为：MATLAB图像处理实现螺纹识别 源程序.rar。