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1、Matlab圖像處理教程GUI界面主要包括三個(gè)部分：菜單項(xiàng)，控件，坐標(biāo)軸新建界面，消除默認(rèn)菜單項(xiàng)figure，set(gcf,'menubar',’none’);新建一個(gè)名字為color的菜單項(xiàng)h_menu=uimenu(gcf,'Label','&Color');在color菜單項(xiàng)下建立一個(gè)子菜單h_submenu1=uimenu(h_menu,'Label','&Blue',... 'Callback','set(gcf,''color'',''blue'')');新菜單項(xiàng)句柄=uimenu(父類句柄，屬性名1，屬性值1，屬性名2，屬性值2，…)控件對象句柄
2、=uicontrol(圖形窗口句柄，屬性名1，屬性值1，屬性名2，屬性值2，…)句柄變量=axes(屬性名1，屬性值1，屬性名2，屬性值2，…)作業(yè)設(shè)計(jì)一個(gè)計(jì)算器，計(jì)算器可以任意的輸入數(shù)字進(jìn)行加、減、乘、除運(yùn)算，并能在界面上現(xiàn)實(shí)結(jié)果1.先設(shè)計(jì)一個(gè)界面草圖2.功能實(shí)現(xiàn)GUI界面中參數(shù)如何傳遞的？圖像處理范疇數(shù)字圖像處理就是使用計(jì)算機(jī)處理數(shù)字圖像。分為3個(gè)等級：低級處理、中級和高級處理。低級處理特點(diǎn)就是輸入與輸出均為圖像。比如降低噪聲的預(yù)處理、對比度增強(qiáng)和圖像銳化等。(圖像處理)中級處理涉及諸如圖像分割這樣的任務(wù)，即把圖像分為區(qū)域或?qū)ο?，然后對對象進(jìn)行描述。其輸入為
3、圖像，輸出則是從圖像中提取的屬性(如邊緣、輪廓等)。(圖像分析)高級處理通過執(zhí)行通常與人類視覺相關(guān)的感知函數(shù)，來對識別的對象進(jìn)行總體確認(rèn)。(圖像理解)主要研究內(nèi)容1)圖像變換。由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。2)圖像編碼與壓縮。圖像編碼壓縮
4、技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。3)圖像增強(qiáng)和復(fù)原。圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯；如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，
5、恢復(fù)或重建原來的圖像。主要研究內(nèi)容4)圖像分割。圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。5)圖像描述。圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二
6、維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。6)圖像分類（識別）。圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。研究目的一般來講,對圖像進(jìn)行處理(或加工、分析)的主要目的有三個(gè)方面:(1)提高圖像的視感質(zhì)量,如進(jìn)行圖像的亮度、彩色變換，增強(qiáng)、抑制某
7、些成分，對圖像進(jìn)行幾何變換等，以改善圖像的質(zhì)量。(2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息。這些被提取的特征或信息往往為計(jì)算機(jī)分析圖像提供便利。提取特征或信息的過程是模式識別或計(jì)算機(jī)視覺的預(yù)處理。提取的特征可以包括很多方面,如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓?fù)涮卣骱完P(guān)系結(jié)構(gòu)等。(3)圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲(chǔ)和傳輸。/1、圖像的讀取和顯示一、圖像的讀取A=imread(FILENAME,FMT)FILENAME指定圖像文件的完整路徑和文件名。如果在work工作目錄下只需提供文件名。FMT為圖像文件的格式對應(yīng)的
8、標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展名。A=imre
