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matlab相关图形实现代码

根据数据点绘制饼图和针状图： x=[1 2 3 4 5 6]; >> subplot(2,2,1);pie(x); >> subplot(2,2,2);pie3(x); >> subplot(2,2,3);stem(x); >>subplot(2,2,4);stem3(x);

10%

14%

19%

24%

29%

24%

29%

19%

5%14%

10%0

根据数据点绘制向量场图、羽状图和罗盘图： x=[1 2 3 4 5 6];y=[1 2 3 4 5 6]; u=[1 2 3 4 5 6];v=[1 2 3 4 5 6]; subplot(2,2,1);quiver(x,y,u,v); subplot(2,2,2);quiver(x,y,u,v,'r'); subplot(2,2,3);feather(u,v); subplot(2,2,4);compass(u,v);

024680

246

802468

246

5 10

210

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300

150330

180

rand(m,n)产生m ×n 均匀分布的随机矩阵，元素取值在0.0~1.0。 randn 函数：产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数。

Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一个m*n 的随机项矩阵。

> theta=10*rand(1,50); %确定50个随机数theta >> Z=peaks; %确定Z 为峰值函数peaks >> x=0:0.01:2*pi;y=sin(x); %确定正弦函数数据点x.y >> t=randn(1000,1); %确定1000个随机数t

>> subplot(2,2,1);rose(theta); %关于（theta ）的玫瑰花图 >> subplot(2,2,2);area(x,y); %关于(x,y)的面积图

>> subplot(2,2,3);contour(Z); %关于Z 的等值线图（未填充） >> subplot(2,2,4);hist(t); %关于t 的柱状图

5 10

210

240

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120300150330

18000246

-1

-0.500.5

110

2030

40-4

-2

100

200

300

[A,C]=bucky;%使用bucky 函数产生一稀疏邻接矩阵 >> t=[1 2 3 4 5 6];%确定向量t

>> x=0:0.7:4*pi;y=x.*exp(sin(x));l=0.1*y; %确定x,y 及误差条长度 >> subplot(2,2,1);gplot(A,C); %关于【A,C 】的拓扑图 >> subplot(2,2,2);stairs(t); %关于t 的阶梯图

>> subplot(2,2,3);errorbar(x,y,l); %关于（x,y ）的误差条形图 >> subplot(2,2,4);comet(x,y); %关于（x,y)的彗星图

-1-0.5

0.5

-1-0.50

0.5

-5

101520250

051015

clf

x=-5:0.1:5; y=-4:0.1:4;

[x,y]=meshgrid(x,y);%生成变量x,y 的网格点(矩阵） z=0.5*(x.^3+y.^2);%生成变量z mesh(x,y,z);%绘制三维网格曲面

colormap(hsv);%设置三维网格曲面色图 brighten(0.60);%加量当前图形

-5

-4

-2

-100-50

100

三维图形制作：

x=-5:0.1:5;

y=-5:0.1:5;

[x,y]=meshgrid(x,y);%生成变量x,y的网格点（矩阵）

z=0.5*x.^3+y.^2;

subplot(2,3,1);mesh(x,y,z);%三维网格表面

subplot(2,3,2);surf(x,y,z);%三维曲面

subplot(2,3,3);meshc(x,y,z);%三维网格表面（具有等值线）subplot(2,3,4);surfc(x,y,z);%三维曲面（具有等值线）subplot(2,3,5);meshz(x,y,z);%三维网格表面（具有零平面）

基于matlab的图像识别与匹配

基于matlab的图像识别与匹配摘要图像的识别与匹配是立体视觉的一个重要分支，该项技术被广泛应用在航空测绘，星球探测机器人导航以及三维重建等领域。本文意在熟练运用图像的识别与匹配的方法，为此本文使用一个包装袋并对上面的数字进行识别与匹配。首先在包装袋上提取出来要用的数字，然后提取出该数字与包装袋上的特征点，用SIFT方法对两幅图进行识别与匹配，最终得到对应匹配数字的匹配点。仿真结果表明，该方法能够把给定数字与包装袋上的相同数字进行识别与匹配，得到了良好的实验结果，基本完成了识别与匹配的任务。

1 研究内容图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别、评价的过程。图形辨别是图像识别技术的一个重要分支，图形辨别指通过对图形的图像采用特定算法，从而辨别图形或者数字，通过特征点检测，精确定位特征点，通过将模板与图形或数字匹配，根据匹配结果进行辨别。 2 研究意义数字图像处理在各个领域都有着非常重要的应用，随着数字时代的到来，视频领域的数字化也必将到来，视频图像处理技术也将会发生日新月异的变化。在多媒体技术的各个领域中，视频处理技术占有非常重要的地位，被广泛的使用于农业，智能交通，汽车电子，网络多媒体通信，实时监控系统等诸多方面。因此，现今对技术领域的研究已日趋活跃和繁荣。而图像识别也同样有着更重要的作用。 3 设计原理 3.1 算法选择 Harris 角点检测器对于图像尺度变化非常敏感，这在很大程度上限制了它的应用范围。对于仅存在平移、旋转以及很小尺度变换的图像，基于Harris 特征点的方法都可以得到准确的配准结果，但是对于存在大尺度变换的图像，这一类方法将无法保证正确的配准和拼接。后来，研究人员相继提出了具有尺度不变性的特征点检测方法，具有仿射不变性的特征点检测方法，局部不变性的特征检测方法等大量的基于不变量技术的特征检测方法。 David.Lowe 于2004年在上述算法的基础上，总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，正式提出了一种基于尺度空间的，对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征，以及基于该特征的描述符。并将这种方法命名为尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform），以下简称SIFT 算法。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测，并确定特征点的位置和特征点所处的尺度，然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征，以实现算子对尺度和方向的无关性。利用SIFT 算法从图像中提取出的特征可用于同一个物体或场景的可靠匹配，对图像尺度和旋转具有不变性，对光照变化、

matlab的图像拼接程序(20210119152549)

mat lab的图像拼接程序 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI) JINGBIAN ll=imread{,,)；%6dTAEuODpAp￥dy2All%6D j u j A ll=double(ll); [hl wl dl]=size(ll);%TEOEdl±al2lldU±a>>0dl I2= imread(n)；

I2=double(l2); [h2 w2 d2]=size(l2); %show input images and prompt for correspondences figure;subplot( 1,2,1)； image(ll/255); axis image; hold on; title(*first input image')； [XI Yl]=ginput(2); %get two points from the usersubplot(l z2,2); image(l2/255); axis image; hold on; title('sec ond input image*)； [X2 Y2]=ginput(2); %get two points from the user %estimate parameter vector(t); Z=[X2' Y2'； Y2'?X2'； HOOjOOll]1； xp=[Xl; Yl]; t=Z\xp; %solve the I in ear system a=t(l); %=s cos(alpha) b=t(2);%=s sin(alpha) tx=t(3); ty=t(4); % con struct transformation matrix(T) T=[a b tx;?b a ty; 0 0 1]; % warp incoming corners to determine the size of the output image(in to out) cp二T*[l 1 w2 w2; 1 h2 1 h2; 1 111]; Xpr=min([cp(l/:)/O]): max([cp(l/:)/wl]);%min x:maxx Ypr=min([cp(2/:)/0]): max([cp(2/:)/hl]); %min y: max y [Xp/Yp]=ndgrid(Xpr/ Ypr); [wp hp]=size(Xp); %=size(Yp) % do backwards transform (from out to in) X=T\[Xp(:) Yp(:) ones(wp*hp/l)]'；%warp %re-sample pixel values with bilinear interpolation clear Ip; xl二reshape(X(b：)Mp,hp)‘; yl=reshape(X(2/:)/wp/hp)1; lp(:/:/l)=interp2(l2(:/:/l)/xl/ yl, '?bilinear*); %red Ip(:/:/2)=interp2(l2(:/:/2)/xl/ yl, '?bilinear1)；%green lp(:z:/3)=interp2(l2(:/:/3)/xl/ yl, ^bilinear1)；%blue % offset and copy original image into the warped image offset= -rounddmindcpfl/)^]) min([cp(2,:),0])]); lp(l+offset ⑵:hl+offset(2), 1+off set {1): wl+offset (1 )z:); doublefllflihl.liwl,:)); %show the result figure; image(lp/255); axis image; title('mosaic image')； ll=double(imread(n)); [hl wl dl]=size(ll);%TEOEdl±aPll6lJ±agl I2=double(imread(n)); [h2 w2 d2]=size(l2); %show input images and prompt for correspondences figure; subplot(l,2z l); image(ll/255); axis image; hold on; title('first input image'); [XI Yl]=ginput(2); %get two points from the user subplot(122); image(l2/255); axis image; hold on; title('sec ond input image1)； [X2 Y2]=ginput(2); %get two points from the user %estimate parameter vector(t); Z=[X2' Y2'； Y2'-X2' ；1100;0011]'； xp=[Xl; Yl]; t=Z\xp; %solve the linear system %% a=t(l); %=s cos(alpha) b=t(2); %=s sin(alpha)

MATLAB常用工具箱

MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用

利用MATLAB进行图像截取_拼接(灰色_彩色)

%灰色图像拼接 clc; clear; A=imread('C:\Documents and Settings\s35\桌面\新建文件夹\v1.jpg'); figure,imshow(A) A1=im2bw(A); A2=double(A1); se=strel('disk',20); A4=imdilate(A2,se); figure,imshow(A4) A5=double(A4); A6=not(A5); A7=double(A6); B=imread('C:\Documents and Settings\All Users\Documents\My Pictures\示例图片\Water lilies.jpg'); C=imread('C:\Documents and Settings\All Users\Documents\My Pictures\示例图片\Winter.jpg'); [m,n]=size(A4); B2=rgb2gray(B); B3=imresize(B2,[m,n]); B4=double(B3); C2=rgb2gray(C); C3=imresize(C2,[m,n]); C4=double(C3); D=A5.*B4; E=A7.*C4; F=uint8(D+E); figure,imshow(F) %彩色图像拼接 clc; clear; A=imread('C:\Documents and Settings\s35\桌面\新建文件夹\v1.jpg'); figure,imshow(A) A1=im2bw(A); A2=double(A1); se=strel('disk',20); A4=imdilate(A2,se); figure,imshow(A4)

实验一、复变函数与特殊函数图形的绘制

实验一、复变函数与特殊函数图形的绘制一、复变函数图形的绘制例题：编程绘制出复变函数31/31 ，的图形。 z z , z 解： %experiment1.m close all clear all m=30; r=(0:m)'/m; theta=pi*(-m:m)/m; z=r*exp(i*theta); w=z.^3; blue=0.2; x=real(z); y=imag(z); u=real(w); v=imag(w); v=v/max(max(abs(v))); %%函数值虚部归一化 M=max(max(u)); m=min(min(u)); axis([-1 1 -1 1 m M]) caxis([-1 1]) %%指定颜色值的范围 s=ones(size(z)); subplot(131) mesh(x,y,m*s,blue*s) %%画投影图 hold on surf(x,y,u,v) %%画表面图 xlabel('x') ylabel('y') zlabel('u') title('z^3') hold off colormap(hsv(64)) %%画色轴 w=z.^(1/3); x=real(z); y=imag(z); subplot(132) for k=0:2 rho=abs(w);

phi=angle(w)+k*2*pi/3; u=rho.*cos(phi); v=rho.*sin(phi); v=v/max(max(abs(v))); %%函数值虚部归一化 M=max(max(max(M,u))); m=min(min(min(m,u))); surf(x,y,u,v) %%画表面图 axis([-1 1 -1 1 m M]) hold on end s=ones(size(z)); mesh(x,y,m*s,blue*s) %%画投影图 xlabel('x') ylabel('y') zlabel('u') title('z^{1/3}') colormap(hsv(64)) %%画色轴 w=1./z; w(z==0)=NaN; x=real(z); y=imag(z); u=real(w); v=imag(w); v=v/max(max(abs(v))); %%函数值虚部归一化 M=max(max(max(M,u))); m=min(min(min(m,u))); subplot(133) surf(x,y,u,v) %%画表面图 hold on axis([-1 1 -1 1 m M]) s=ones(size(z)); mesh(x,y,m*s,blue*s) %%画投影图 xlabel('x') ylabel('y') zlabel('u') title('1/z') colormap(hsv(64)) %%画色轴

MATLAB工具箱介绍

MATLAB工具箱介绍序号工具箱备注数学、统计与优化 1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱 2Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱 3Statistics Toolbox统计学工具箱4Curve Fitting Toolbox曲线拟合工具箱5Optimization Toolbox优化工具箱 6Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 7Neural Network Toolbox神经网络工具箱 8Model-Based Calibration Toolbox 基于模型矫正工具箱信号处理与通信 9Signal Processing Toolbox 信号处理工具箱 10DSP System Toolbox DSP[size=+0]系统工具箱 11Communications System Toolbox 通信系统工具箱 12Wavelet Toolbox小波工具箱 13Fixed-Point Toolbox定点运算工具箱14RF Toolbox射频工具箱 15Phased Array System Toolbox 相控阵系统工具箱控制系统设计与分析 16Control system Toolbox控制系统工具箱 17System Indentification Toolbox 系统辨识工具箱 18Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱19Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱 20Model Predictive Control Toolbox 模型预测控制工具箱 21Aerospace Toolbox航空航天工具箱

MATLAB绘图功能大全

Matlab绘图强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab 还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法，在此基础上，再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。一、二维绘图二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。（一）绘制二维曲线的基本函数在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。 1．plot函数的基本用法

plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x 坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。plot函数的应用格式 plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量，存储x坐标和y坐标。例51 在[0 , 2pi]区间，绘制曲线程序如下：在命令窗口中输入以下命令 >> x=0:pi/100:2*pi; >> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。例52 绘制曲线这是以参数形式给出的曲线方程，只要给定参数向量，再分别求出x,y向量即可输出曲线： >> t=-pi:pi/100:pi; >> x=t.*cos(3*t); >> y=t.*sin(t).*sin(t); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量，这是最常见、最基本的用法。实际应用中还有一些变化。

MATLAB在复变函数与积分变换里的应用

MATLAB在复变函数与积分变换里的应用目录 1复数的生成 (1) 2 复常数的运算 (1) 2.1—2.3 求复数的实部、虚部、模、幅角、共轭复数 (1) 2.4—2..8两个复数之间进行乘除法运算、幂运算、指数对数运算及方程求根 (2) 2..9MA TLAB极坐标绘图 (6) 3 泰勒级数的展开 (3) 4 留数计算和有理函数的部分分式展开 (4) 4.1 留数计算 (4) 4.2 有理函数的部分分式展开 (5) 5 Fourier变换及其逆变换 (6) 6 Laplace变换及其逆变换由拉普拉斯曲面图观察频域与复频域的关系 (7) 参考文献 (10)

复变函数与积分变换理论性较强,又是解决实际问题的强有力的工具. 本文利用MATLAB讨论了复变函数与积分变换中的复数运算、泰勒级数的展开、留数、有理函数展开、Fourier 变换、Laplace变换和图形绘制等几个问题.可以使用MATLAB来进行复变函数的各种运算，还可以使用matlab进行Taylor级数展开以及Laplace变换和Fourier变换。 1.复数的生成复数的生成有两种形式。 a: z=a+b*i example1:>> z=2+3*i z = 2.0000 + 3.0000i b: z=r*exp(i*theta) example2: >> z=2*exp(i*30) z = 0.3085 - 1.9761i 2.复数的运算 2.1、复数的实部和虚部复数的实部和虚部的提取可由函数real和imag实现。调用形式 real(x)返回复数的实部 imag(x)返回复数的虚部 example3: >> z=4+5*i; >> real(z) ans = 4 >> imag(z) ans = 5

基于matlab的可视化界面制作

MATLAB可视化设界面计（上）一个可发布的应用程序通常都需要具备一个友好的图形界面(比如，我们开课时或给学生上课而使用课件时，我们一般就会用到可视化界面）。这样用户不需要知道应用程序究竟是怎样执行各种命令的, 而只需要了解可见界面组件的使用方法用户也不需要知道命令是如何执行, 只要通过与界面交互就可以使指定行为得以正确执行。MA TLAB可视化界面的设计, 一般有两种方法, 一是直接通过编辑M脚本文件产生GUI（这个方法就是我们在前面学习过的如何编写、调用M文件）, 二是通过MA TLAB图形用户界面开发环境GUIDE(Graphical User Interface Development Environment)来形成相应文件。这里只讲述在GUIDE环境中利用控件实现可视化界面功能, 不探讨直接通过编辑脚本文件实现可视化界面的方法。 MA TLAB软件GUIDE为用户提供了一个方便高效的集成环境, 所有GUI支持的用户控件都集成在这个环境中, 并提供界面外观、属性和行为响应方式的设置方法。GUIDE将用户保存设计好的GUI界面保存在一个FIG资源文件中, 同时自动生成包含GUI初始化和组件界面布局控制代码的M文件, 为实现回调函数提供了一个参考框架。下面以一个具体实例来说明GUIDE的开发使用以下所讲解的关于各控件的使用, 我们以MA TLAB7.0版本为调试环境, 如果版本的环境和版本略有不同,但基本思想和方法一致。为了方便大家学习，此处提供二个版本（即文字和视频，文字的即为下面的叙述，视频请点击此处。）实例要完成的功能如下：首先运行M文件后，出现一个主画面

Matlab+Toolbox+工具箱1

Matlab Toolbox 工具箱 Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。

工具箱介绍 Matlab包含两部分内容：基本部分和根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱。 Symbolic Math PDE Optimization Signal process Image Process Statistics Control System System Identification ……

一、工具箱简介 ?功能型工具箱——通用型功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。

?领域型工具箱——专用型领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。

控制系统工具箱 Control System Toolbox ?连续系统设计和离散系统设计 ?状态空间和传递函数以及模型转换?时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应） ?频域响应（Bode图、Nyquist图） ?根轨迹、极点配置

Matlab常用工具箱 ?Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱?Control System Toolbox——控制系统工具箱?Communication Toolbox——通讯工具箱?Financial Toolbox——财政金融工具箱?System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 ?Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱?Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对

Matlab在复变函数中应用解读

Matlab在复变函数中应用数学实验（一）华中科技大学数学系二○○一年十月

MATLAB在复变函数中的应用复变函数的运算是实变函数运算的一种延伸，但由于其自身的一些特殊的性质而显得不同，特别是当它引进了“留数”的概念，且在引入了Taylor级数展开Laplace 变换和Fourier变换之后而使其显得更为重要了。使用MATLAB来进行复变函数的各种运算；介绍留数的概念及MAT–LAB的实现；介绍在复变函数中有重要应用的Taylor展开（Laurent展开Laplace变换和Fourier变换）。 1 复数和复矩阵的生成在MATLAB中，复数单位为)1 j i，其值在工作空间中都显示为 =sq rt = (- 0+。 .1 i 0000 1.1 复数的生成复数可由i z+ =。 a =语句生成，也可简写成bi a z* + b 另一种生成复数的语句是) exp(i theta r =，也可简写成) =， z* exp(theta * i r z* 其中theta为复数辐角的弧度值，r为复数的模。 1.2 创建复矩阵创建复矩阵的方法有两种。（1）如同一般的矩阵一样以前面介绍的几种方式输入矩阵例如：)] i A* * i i = + 3[i * - + * , ), 23 5 33 6 exp( 2 3 , exp( 9 （2）可将实、虚矩阵分开创建，再写成和的形式例如： )2,3( re=； rand im=； )2,3( rand

im i re com *+= ] 5466.07271.05681.02897.07027.05341.08385.03420.03704.03412.03093.06602.0[i i i i i i com ++++++= 注意实、虚矩阵应大小相同。 2 复数的运算 1．复数的实部和虚部复数的实部和虚部的提取可由函数real 和imag 实现。调用形式 )(x real 返回复数x 的实部 )(x imag 返回复数x 的虚部 2．共轭复数复数的共轭可由函数conj 实现。调用形式 )(x conj 返回复数x 的共轭复数 3．复数的模和辐角复数的模和辐角的求解由功能函数abs 和angle 实现。调用形式 )(x abs 复数x 的模 )(x angle 复数x 的辐角例：求下列复数的实部与虚部、共轭复数、模与辐角（1） i 231 + （2）i i i --131 （3）i i i 2)52)(43(-+ （4）i i i +-2184 由MATLAB 输入如下：

经典GUI基础入门：MATLAB中GUI用户图形界面学习

GUI指导教程系列(1)：GUI入门基本操作为什么在MATLAB中要使用GUI呢？其实GUI就是Matlab中的Visual Basic，是面向对象的编程，可以使Matlab程序的终端用户，即使不懂的Matlab也可以轻易操作该程序！如果没有图形用户界面(GUI)我们只能从命令行(Command Window)中调用相关程序，这相对比较繁琐，并且不是所有用户都是这个能力。就好比计算机的DOS 系统，在有windows的情况下，您会选择DOS吗？当然我们也不排除骨灰级的人物！在本节教程我们主要针对没有GUI创建和使用经历的网友，但是必要的MATLAB 基础知识是需要的。在教程中我们将创建一个简单的GUI程序，它执行两个数的加法运行，然后显示其运算结果。好下面开始我们的教程！一、打开和创建GUI界面 1、首先打开Matlab，在Command Window中输入guide回车 2、此时打开GUI编辑器GUIDE(GUI Developer的缩写) 2.1 界面上有两个标签也“Creat New GUI”和“Open Existing GUI” 如果创建新的GUI此时我们选择第一个标签页，但如果打开其它已经存在的GUI 就点击第二个标签吧

2.2 这里我们选择第一个标签下的“Blank GUI”(空白GUI)，下面还有几个系统GUI模版，你可以根据需要选择其它的。 2.3 点击“OK”我们正式进入GUIDE界面，呵呵，是不是感觉似曾相识 3、添加你需要的控件到figure中在添加控件之前，您最好对您的GUI界面布局已经有一定的构思了，否则盲目性太大了不利于您的编程。下面是我们构思的布局。

基于MATLAB的图像拼接技术

基于MATLAB的图像拼接技术基于MATLAB的图像拼接技术实验报告学院:数信学院专业班级: 12级信息工程1班姓名学号: 一、实验名称:基于MATLAB的图像拼接技术二、实验目的:利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。三、实验原理: 基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。其基本原理是基于傅氏功率谱的相关技术。该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有一定的鲁棒性和较高的配准精度。基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下:假设f(x，y)表示尺寸为MN的图像，该函数的二维离散傅里叶变换(DFT)为: ， MN,,111,,，juxMvyN2(//) Fuvfxye,(,)(,),,MN，xy,,00 其中，F(u，v)是复变函数;u、v是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1;x、y是空间或图像变量。二维离散傅里叶逆变换(IDFT)为: N,1M,1,，juxMvyN2(//),fuve(,) Fxy(,),,,y,0x,0 ，…，M-1;y=0，1，…，N-1。其中，x=0，1 设两幅图像、的重叠位置为(，)，则图像、的互功率谱为:IIxyII112002 *II(,)(,),,,,，,，jxy,,,2()1200 ,eII(,)(,)，,,,,12

其中，*为共轭符号，对上式两边进行傅里叶逆变换将在(x，y)处产生一00个函数。因此，只要检测上式傅里叶逆变换结果最大值的位置，就可以获得两xy幅图像间的评议量(，。具体算法步骤如下: 00 II?读入两幅图片、(函数输入)，并转换为灰度图像; 12 II?分别对、做二维傅里叶变换，即: 12 fftIfftI A=() B=() 1222 C则通过A、B的简单的矩阵运算得到另一矩阵，即: 3 C =B*.conj(A)/norm(B*.conj(A)，1) 3 矩阵的二维傅里叶逆变换C在(，)处取得最大，可通过遍历比较C(i，Cxy300 j)大小即可找到该位置，并作为函数返回值。四实验程序 tic x=[1 2;0 1]; a=imread('7.jpg'); %读取图片 b=imread('8.jpg'); figure imshow(a); figure imshow(b); imwrite(b,'160.jpg'); IMG={a,b}; %将图片存为元胞结构 num=size(IMG,2); %计算图片个数 move_ht=0; %累计平移量初值 move_wd=0; for count=1:num-1 input1=IMG{count}; %读取图象 input11=imresize(rgb2gray(input1),[300,200]);

Matlab图形界面图像的旋转、平移和缩放要点

Matlab图形界面图像的旋转、平移和缩放姓名：班级：学号：目录问题描述 (2) 摘要 (2)

正文 (3) 1、界面设计 (3) 2、打开图片功能 (4) 3、实现图片的任意角度的旋转 (5) 4、图像的平移 (8) 5、图像的缩放（放大与缩小） (12) 实验心得 (16) 附录： (16) Matlab图形界面操作 ------图像的旋转、平移和缩放

问题描述期末运用学习的matlab知识通过图形用户界面对图片进行操作，实现如下功能。 ●能够查找和读取计算机中存储图像。 ●实现图像的旋转、平移、缩放等几何变换。 ●通过matlab界面功能实现界面的完美布局。 ●编写代码和回调函数实现上述功能。摘要本次任务旨在完成以下几个任务： ●整体分为四大模块：原图、旋转、平移和缩放。 ●利用数字图像处理技术，以MATLAB为平台，建立一个实现设计主题的

简易处理系统。 ●能显示输入图像、输出图像。 ●程序代码要有注释说明，调用MATLAB函数要清楚并理解函数的功能、使用范围，在设计说明书中要写清楚函数的功能和参数意义。 ●完成自己课程设计说明书。正文 1、界面设计（1）在MATLAB命令窗口中输入“guide”，确定后，弹出GUI窗口。

（2）本次设计中，包含两个坐标轴（axes1、axes2），分别显示原图和处理后的图像。包含六个按钮（Push Button），分别实现“打开图片、保存处理后的图片、旋转、平移、放大、缩小以及退出功能”。（3）旋转功能同时可以实现选择0—360度任意的度数，当选择不同的度数后，axes2位置就会显示不同选择角度的图片。如果需要保存该图片可以单击保存按钮进行保存。（4）平移功能的实现，当单击平移按钮，可以有一个默认的平移位置。在设计中预设了几个固定位置，可以选择，分别是X单位Y单位方向都可以选择。达到平移的目的。（5）放大和缩小功能类似，在界面上表现为选择不同的数据，反映出来不同大小的图片。（6）操作完成后，点击退出功能，将询问是否退出，如果退出则点击“是”，不退出点击“我还要看看”。 2、打开图片功能进入程序界面后，要实现几何操作，需要先打开一张图片。单击打开图片按钮，可以选择图片路径，从存储图片的地址任意旋转一张图片，图片就会显示在axes1的位置。效果如2-1所示：图2-1

图像拼接matlab

clc clear all % 读入图片 pic1=imread('lena1、jpg'); pic2=imread('lena2、jpg'); % Harris角点检测 points1=myHarris(pic1); points2=myHarris(pic2); % 画出Harris角点 figure(1) drawHarrisCorner(pic1,points1,pic2,points2); % 角点特征描述 des1=myHarrisCornerDescription(pic1,points1); des2=myHarrisCornerDescription(pic2,points2); % 角点粗匹配 matchs=myMatch(des1,des2); % 获取各自出匹配角点位置 matchedPoints1=points1(matchs(:,1),:); matchedPoints2=points2(matchs(:,2),:); % 粗匹配角点连线 figure(2) drawLinedCorner(pic1,matchedPoints1,pic2,matchedPoints2); % 角点精匹配 [newLoc1,newLoc2]=pointsSelect(matchedPoints1,matchedPoints2); % 精匹配角点连线 figure(3) drawLinedCorner(pic1,newLoc1,pic2,newLoc2); % 图像拼接 im=picMatched(pic1,newLoc1,pic2,newLoc2); % 显示拼接图像 figure(4) imshow(im); set(gcf,'Color','w'); function points=myHarris(pic) % 功能:寻找Harris角点 % 输入:RGB图像或gray图 % 输出:角点所在的行、纵的N×2矩阵 if length(size(pic))==3 pic=rgb2gray(pic); end pic=double(pic); hx=[-1 0 1]; Ix=filter2(hx,pic); hy=[-1;0;1];

用matlab绘制的漂亮图形

用matlab绘制的漂亮图形 1.不同坐标系下的图形对比 theta=0:pi/20:4*pi; phi= theta.^2- theta; [t,p]=meshgrid(theta,phi); r=t.*p; subplot(1,2,1);mesh(t,p,r); ylabel('x');xlabel('y');zlabel('z'); [x,y,z]=sph2cart(t,p,r); subplot(1,2,2);mesh(x,y,z); ylabel('x');xlabel('y');zlabel('z'); 2.球曲面的法线 [x,y,z]=sphere; Surfnorm(x,y,z)

3. x=rand(100,1)*16-8; y=rand(100,1)*16-8; r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps; z=sin(r)./r; xlin=linspace(min(x),max(x),33); ylin=linspace(min(y),max(y),33); [X,Y]= meshgrid(xlin,ylin); Z=griddata(x,y,z,X,Y); mesh(X,Y,Z); axis tight;hold on; ylabel('x');xlabel('y');zlabel('z'); plot3(x,y,z,’r’,’MarkerSize’,15)

x=rand(1000,1)*16-8; y=rand(1000,1)*16-8; r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps; z=sin(r)./r; xlin=linspace(min(x),max(x),99); ylin=linspace(min(y),max(y),99); [X,Y]= meshgrid(xlin,ylin); Z=griddata(x,y,z,X,Y); mesh(X,Y,Z); axis tight;hold on; ylabel('x');xlabel('y');zlabel('z'); plot3(x,y,z,'r','MarkerSize',30);

图像拼接根据harris检测matlab代码

自定义函数都在下面 clc clear all % 读入图片 pic1=imread('lena1.jpg'); pic2=imread('lena2.jpg'); % Harris角点检测 points1=myHarris(pic1); points2=myHarris(pic2); % 画出Harris角点 figure(1) drawHarrisCorner(pic1,points1,pic2,points2); % 角点特征描述 des1=myHarrisCornerDescription(pic1,points1); des2=myHarrisCornerDescription(pic2,points2); % 角点粗匹配 matchs=myMatch(des1,des2); % 获取各自出匹配角点位置 matchedPoints1=points1(matchs(:,1),:); matchedPoints2=points2(matchs(:,2),:); % 粗匹配角点连线 figure(2)

drawLinedCorner(pic1,matchedPoints1,pic2,matchedPoints2); % 角点精匹配 [newLoc1,newLoc2]=pointsSelect(matchedPoints1,matchedPoints2); % 精匹配角点连线 figure(3) drawLinedCorner(pic1,newLoc1,pic2,newLoc2); % 图像拼接 im=picMatched(pic1,newLoc1,pic2,newLoc2); % 显示拼接图像 figure(4) imshow(im); set(gcf,'Color','w'); function points=myHarris(pic) % 功能：寻找Harris角点 % 输入：RGB图像或gray图 % 输出：角点所在的行、纵的N×2矩阵 if length(size(pic))==3 pic=rgb2gray(pic); end pic=double(pic); hx=[-1 0 1]; Ix=filter2(hx,pic);