MATLAB基础
文章目录
- MATLAB基础
- 1. 初识MATLAB
- 1.1 MATLAB桌面
- 1.2 MATLAB编辑器
- 1.3 保存和检索工作会话数据
- 2. 图像输入、输出和显示
- 3. 类和图像类型
- 3.1 MATLAB中用于图像处理的类
- 3.2 工具箱支持的四种图像类型
- 4. M函数编程
- 4.1 M文件
- 4.2 运算符
- 4.2.1 算术运算符
- 4.2.2 关系运算符
- 4.2.3 逻辑运算符
- 4.3 流控制
- 4.4 数组索引
- 4.5 函数句柄、单元数组和结构
- 4.5.1 函数句柄
- 4.5.2单元矩阵
- 总结
MATLAB基础
1. 初识MATLAB
1.1 MATLAB桌面
MATLAB桌面是一个针对诸如运行MATLAB命令、观察输出、编辑和管理文件与变量、观察会话历史等任务的一个图形工具集，是MATLAB的主要工作环境。
1.2 MATLAB编辑器
用户可以在命令行窗口键入edit打开MATLAB编辑器。
MATLAB编辑器是最重要和最通用的桌面工具之一，其主要目的是为了创建和编辑MATLAB函数和脚本文件。因为这些文件使用扩展名.m，故被称为M文件。
用户可以在提示符处键入edit filename来打开某一个M文件。
MATLAB编辑器以不同颜色强调不同的MATLAB元素代码，在代码执行期间可以设置调试断点、检查变量，并单步执行代码行。最后可以发布M文件，并生成诸如HTML、LaTeX、Word等格式的输出。
1.3 保存和检索工作会话数据
-
若要保存整个工作空间，只需要右键单击工作空间窗口，选择Save Workspace As后选择文件夹存储文件。
-
若保存从工作空间中选取的变量，以左键选取该变量，在突出显示区单击右键，选择Save Selection As后选择文件夹保存该变量。
若保存从工作空间中选取的多个变量，使用Ctrl+单击选择的方式选择多个变量即可。
我们保存的所有文件都以二进制的格式保存，扩展名为.mat，通常称为MAT文件。
2. 图像输入、输出和显示
使用函数imread将图像读入MATLAB环境中，基本语法为imread(‘filename’)
例如：>> f = imread(‘C:\Users\86158\Desktop\MATLAB_logo.jpg’);
函数imread支持多数流行的图像图形格式，包括JPEG、TIFF等。
使用函数imshow可将图像显示在MATLAB桌面上，基本语法为imshow(f)
例如：>> imshow(f);
若随后使用imshow显示另一幅图像g，且保留第一幅图像，使用函数figure：>> figure, imshow(g);
图像被函数imwrite写入当前目录，基本语法为imwrite(f, ‘filename’)
我们可以根据具体文件被写的格式和要求选取其他的函数参数，如：imwrite(f, ‘filename.jpg’, ‘quality’, q);（其中q为0至100的整数，数字越小，劣化越高）
3. 类和图像类型
3.1 MATLAB中用于图像处理的类
我们在表示数字图像时虽然使用整数坐标，但是在MATLAB中像素值并没有限定为整数，故需要为描述像素值赋予类的概念。
double：双精度浮点数，8字节
single：单精度浮点数，4字节
uint8：无符号8比特整数，1字节
uint16：无符号16比特整数，2字节
uint32：无符号32比特整数，4字节
int8：有符号8比特整数，1字节
int16：有符号16比特整数，2字节
int32：有符号32比特整数，4字节
char：字符，2字节
logical：值为0或1，1字节
3.2 工具箱支持的四种图像类型
- 灰度级图像
一幅灰度级图像可以看成一个数据矩阵，矩阵的值表示灰度浓淡
若灰度级图像元素是uint8或uint16时，它们分别具有的范围是[0, 255]和[0, 65535]的整数值。
若是double类或single类，其值通常会归一化到[0, 1]。
- 二值图像
一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。
若我们想让MATLAB认为该图像是一个二值图像，需要使用函数logical，其基本语法为：B = logical(A)
同时我们也可以使用类转换语法，将逻辑数组转为数值数组，基本语法为：B = class_name(A)，class_name包括im2uint8，im2uint16，im2double，im2single，mat2gray。
- 索引图像
索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。 索引图像可把像素值“直接映射”为调色板数值。
一幅索引图包含一个数据矩阵data和一个调色板矩阵map，数据矩阵可以是uint8，uint16或双精度类型的，而调色板矩阵则总是一个m×3的双精度矩阵。
- RGB图像
综上，我们通常将一幅图像由类(class)和类型(type)来表征。例如：uint8 灰度级图像。
4. M函数编程
MATLAB最强大的特性之一在于其为用户提供编写新函数的能力。
4.1 M文件
M文件可以是简单执行一系列MATLAB语句的脚本，也可以是能够接收参量和产生一个或多个输出的函数。 其组成部分如下：
- 函数定义行
- H1行
- 帮助文本
- 函数体
- 注释
函数定义行具有如下形式：function [outputs] = name(inputs)
输出参量在方括号内，输入参量在圆括号内；
函数也可以作为其他函数的元素，在这种情况下，这些函数就称为子函数；
MATLAB可以识别长达63个字符的函数名，再后的字符将被忽略。
H1行是第一个文本行，它是函数定义行后边的单独的注释行。
帮助文本是紧跟在H1行后边的文本块，用来为函数提供注释和在线帮助。
函数体包含了执行计算和给输出变量赋值的所有MATLAB代码。
4.2 运算符
4.2.1 算术运算符
MATLAB有两种不同类型的算术运算。
矩阵算术运算按线性代数的规则来定义，数组算术运算则逐个元素地执行，且可使用多维数组。句点字符(.)用来区分数组运算和矩阵运算。
例如：A * B表示传统意义的矩阵乘法，而A .* B则表示数组乘法。
又由于加法和减法运算对矩阵运算和数组运算时相同的，因此在这两种运算中不使用句点字符。
图像是二维数组，而数组等同于矩阵，所以我们的算术运算符都是适用于图像的。
4.2.2 关系运算符
关系运算符是数组运算符，要求两个操作数必须有相同的维数，除非操作数是标量。
4.2.3 逻辑运算符
逻辑运算符既可以对逻辑数据进行操作，又可以对数值数据进行操作，其具体操作与C语言类似。
4.3 流控制
该部分内容与C等高级编程语言基本类似，故不作阐述。
4.4 数组索引
MATLAB支持大量强有力的索引方案，可以简化数组操作并提升程序的效率。
通常情况下，一个一维数组的行向量，我们可以使用下标来表示索引值。与C语言不同的是，第一个元素的下标数值为1。
下面来介绍MATLAB中的几种数组操作：
转置运算符：.’
>> v = [1 3 5 7 9]
v =
1 3 5 7 9
>> w = v.'
w =
1
3
5
7
9
访问元素块，以下我们四种不同的写法：
>> v(1: 3)
ans =
1 3 5
>> v(3: end)
ans =
5 7 9
>> v([1 4 5])
ans =
1 7 9
>> v(1: 2: end)
ans =
1 5 9
在矩阵表示中，我们可以用方括号将行向量括起并用分号将每组行向量分隔：
>> A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
若要选取矩阵中的元素，需要两个索引，一个对应行，一个对应列，也可以使用冒号作为索引来选择整行、整列或整个矩阵。
>> A(2, :)
ans =
4 5 6
>> sum(A(:))
ans =
45
4.5 函数句柄、单元数组和结构
4.5.1 函数句柄
函数句柄是一种MATLAB数据类型，其中包含有引用函数时的所有信息，其优点在于可以将函数句柄作为调用中的参量传递到另一个函数。
函数句柄有两种不同的类型，都用函数句柄运算符@来创建。
- 命名函数句柄，在运算符@的后边跟一个希望的函数名称。
>> f = @sin
f =
包含以下值的 function_handle:
@sin
>> sin(pi / 4)
ans =
0.7071
>> f(pi / 4)
ans =
0.7071
- 匿名函数句柄，由代替函数名的MATLAB表达式形成。构建匿名函数的通用格式为：@(input - argument - list) expression
>> g = @(x) x .^2
g =
包含以下值的 function_handle:
@(x)x.^2
>> r = @(x, y) sqrt(x .^ 2 + y .^2)
r =
包含以下值的 function_handle:
@(x,y)sqrt(x.^2+y.^2)
如以上两个例子，分别为得到输入的平方、计算两个变量的平方和，其调用方式与命名函数句柄一致。
4.5.2单元矩阵
单元矩阵提供了一种在一个变量名下组合一套对象（如数字、字符、其他单元矩阵）的方法。
相当于将不同的实体使用单元数组组织成一个单一变量。类似于结构但又有所不同。但是单元的地址由数字寻址，而结构的元素则由用户定义的称为字段的名称寻址。
值得注意的是，单元数组包含有参量的副本，但却不包含指向这些参量的指针，若单元中的某一个对象在单元创建后发生了改变，这种变化不会反映到单元中。
总结
MATLAB作为一款强大的图形图像处理软件，提供了一个宽泛的处理多维阵列的函数集合，同时包含了强大的功能库和工具箱，更是把数值计算的功能扩展进来，并不仅仅局限于向量的运算。其基本语法与一般的脚本语言类似，简而易懂，数据类型、流控制语句等也与C等高级编程语言类似，故而在学习和使用上为我们提供了很大的便利。