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1、Matable文字雨论文班级学号：12304114 12304115 12304116 12304117 小组成员：刘博涵 王海成 王昆韬 莫非指导教师：郑琳Matable文字雨论文摘 要 MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像
2、的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成MN样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。本文通过一简单的图像处理实例来阐述MATLAB处理数字图像的方便功能。 关键字：MATLAB、几何变换、灰度、降噪一、 MATLAB程序结构 按照现代程序设计的观点，任何算法功能都可以通过三种基本程序结构来实现，这三种结构是：顺序结构、选择结构和循环结构。其中顺序结构是最基本的结构，它依照语句的自然顺序逐条地执行程序的各条语句。如果要根据输入数据的实际情况进行逻辑判断，对不同的结果进行不同的处理，可以使用选择结构。如果需要反复执行某些程序段
3、落，可以使用循环结构。 1 顺序结构 顺序结构是由两个程序模块串接构成。一个程序模块是完成一项独立功能的逻辑单元，它可以是一段程序、一个函数，或者是一条语句。 看图可知，在顺序结构中，这两个程序模块是顺序执行的，即先执行，然后执行。 实现顺序结构的方法非常简单，只需将程序语句顺序排列即可。 二丶matlab 基本语句 1.循环语句for for i=s1:s3：s2 循环语句组 end 解释：首先给i赋值s1；然后，判断i是否介于s1与s2之间；如果是，则执行循环语句组,i=i+s3（否则，退出循环.）；执行完毕后，继续下一次循环。 例：求1到100的和，可以编程如下： sum=0 for i
4、=1:1:100 sum=sum+i end 这个程序也可以用while语句编程。 注：for循环可以通过break语句结束整个for循环. 2.循环语句while 例：sum=0;i=1; while(i=100) sum=sum+i;i=i+1; end 3. 句柄语句比如handles.属性 就是当前控件的某个属性。句柄是matlab中一个比较经典的用法，可以方便用户在操作时方便灵活的改变当前控件的各个属性。三丶数字图象处理介绍 数字图像处理主要研究的内容 数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面： 1) 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各
5、种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2) 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3) 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图
6、像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立 降质模型，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4）图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在
7、不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 5) 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 6) 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年
8、来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。四丶文字雨的编程h=figure(position,100 100 400 400);axes(position, 0.05 0.05 0.9 0.9);text(0.05,0.95,matlab文字雨,color,b); /开头左侧标题的位置 内容及颜色axis(0 1 0 1);axis off;set(gcf,color,k);str=刘博涵 莫非 王海城 王昆韬; /文字雨的内容N=length(str);x=rand(2,N);%color fontsize(大) speed(大)handles=zeros
9、(1,N);fontsize=floor(rand(1,N)*11+8); / rand(a,b)是生成a行b列的随机数矩阵，这里a=1,b=M-1;然后这个随机矩阵的每一个元素乘以(N-1)，之后再向下取整，即floor（）。如floor(3.2)=floor(3.9)=3,最后，这个取整之后的矩阵的每一个元素再加上1for i=1:N handles(i)=text(x(1,i),x(2,i),str(i),fontsize,fontsize(i),color,rand(1,3); /句柄语句要求循环end while ishandle(h) for i=1:N temp=get(hand
10、les(i),position); speed=get(handles(i),fontsize)/18*0.05; if temp(2)0 temp(1)=rand(1); temp(2)=1; else temp(2)=temp(2)-speed; end set(handles(i),position,temp); end pause(.2)end五丶执行结果六丶结课感悟以上程序将数字图像处理与MATLAB语言有机地糅合在一起，编程思路简洁清晰，调用方便快捷，易于实现，效果明显。通过成语的编程，调用和实现，可以加深对MATLAB数字图像处理理论的认识，又可以熟悉MATLAB语言的应用，还可以提高学习兴趣，增强信心，为今后更进一步的数字图像处理技术的学习打下坚实的基础。因此，将上述程序做为数字图像处理的实验，是一种非常能引起初学者兴趣的选择。也为我们小组提供了学习这门课程的兴趣。也感谢老师为我们上了这一门有趣的课程。
