matlab图像处理教程
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
学会使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉
学会使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉MATLAB是一种强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉技术的应用。
第一章：MATLAB图像处理基础知识1.1 MATLAB图像处理工具箱介绍MATLAB提供了专门的工具箱，用于处理和分析图像。
工具箱包括许多功能强大的函数，可以实现图像增强、滤波、分割、特征提取等操作。
1.2 图像数据类型和图像读取MATLAB支持不同的图像数据类型，如灰度图像、RGB图像和二进制图像。
可以使用imread函数读取图像，并使用imwrite函数保存图像。
1.3 图像显示和调整MATLAB提供了imshow函数用于显示图像，并提供了一系列图像调整函数，如imadjust、imresize和imrotate，可以对图像进行亮度、对比度、尺寸和旋转的调整。
第二章：图像增强与滤波2.1 灰度变换通过灰度变换可以增强图像的亮度和对比度，常用的灰度变换函数有线性变换、对数变换和伽玛变换。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数实现灰度变换。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以增强图像的对比度。
MATLAB中的histeq函数可以实现直方图均衡化。
2.3 图像滤波图像滤波可以去除图像中的噪声和模糊，常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
MATLAB提供了imfilter函数用于图像滤波。
第三章：图像分割与特征提取3.1 图像阈值分割阈值分割是一种简单而常用的图像分割方法，可以将图像分为多个区域。
MATLAB中的graythresh函数可以根据图像的直方图自动选择一个合适的分割阈值。
3.2 基于区域的图像分割基于区域的图像分割方法将图像分成具有相似特征的区域，常用的方法有基于区域的生长算法和基于区域的分裂合并算法。
MATLAB提供了一系列函数用于实现这些算法，如regiongrowing和regionprops。
使用MATLAB进行图像处理的基本方法
使用MATLAB进行图像处理的基本方法第一章：介绍MATLAB图像处理工具箱MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化和数值计算的高级工具。
图像处理是MATLAB中重要的应用之一，其图像处理工具箱提供了许多功能强大的函数和工具，能够完成各种图像处理任务。
1.1 图像处理基础图像处理是通过计算机对图像进行分析、处理和改变的过程。
它可以用于增强图像的质量、从图像中提取有用的信息或特征，以及实现图像的压缩和恢复等任务。
1.2 MATLAB图像处理工具箱的功能MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的函数和工具，包括图像读取和写入、图像增强、图像分割、图像滤波、图像变换等。
这些功能可以帮助用户对图像进行各种处理和分析。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声和其他不必要的信息，使后续的处理更加准确和有效。
2.1 图像读取和显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像，imshow函数显示图像。
读取图像后，可以对图像进行显示、调整亮度和对比度等操作。
2.2 图像增强图像增强是通过对图像的像素值进行调整，改善图像的视觉质量。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波等。
第三章：图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的部分的过程。
图像分割可以帮助我们识别并提取出感兴趣的目标，进行后续的处理和分析。
3.1 基于阈值的图像分割阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，其思想是将图像中的像素分成前景和背景两部分。
MATLAB提供了imbinarize函数用于阈值分割。
3.2 基于边缘的图像分割边缘分割基于图像中物体的边界特征，通过检测图像中的边缘来实现图像分割。
MATLAB中的边缘检测函数包括edge和gradient。
第四章：图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或增强处理的过程，它可以帮助去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节等。
4.1 线性滤波线性滤波是一种基于加权和求和的滤波方法，常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯滤波器等。
MATLAB图像处理入门指南
MATLAB图像处理入门指南第一章：MATLAB图像处理基础知识在这个章节中，我们将介绍MATLAB图像处理的基础知识。
首先，我们会简要介绍MATLAB是什么以及它在图像处理领域的应用。
然后，我们会介绍图像的表示和存储方式，包括灰度图像和彩色图像。
接着，我们会介绍MATLAB中常用的图像处理函数，并通过一些实例演示它们的使用方法。
第二章：MATLAB图像的读取和显示这一章节将详细介绍如何在MATLAB中读取和显示图像。
首先，我们会介绍MATLAB中读取图像的函数，并举例说明如何读取不同格式的图像文件。
然后，我们会详细介绍如何显示图像，并演示一些常用的图像显示函数的使用方法。
最后，我们会介绍如何在MATLAB中保存处理后的图像。
第三章：MATLAB图像的基本操作在这一章节中，我们将学习MATLAB中图像的基本操作。
首先，我们会介绍如何对图像进行裁剪、旋转和缩放等基本操作，以及如何调整图像的对比度和亮度。
接着，我们会介绍如何进行图像的平移和镜像操作。
最后，我们会介绍如何在图像上绘制几何图形和文本。
第四章：MATLAB图像的滤波处理这一章节将介绍MATLAB中图像的滤波处理方法。
首先，我们会介绍图像的平滑处理，包括均值滤波和高斯滤波等方法。
然后，我们会介绍图像的锐化处理，包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等方法。
接着，我们会介绍图像的边缘检测方法，包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测等方法。
最后，我们会介绍图像的噪声去除方法，包括中值滤波和小波降噪等方法。
第五章：MATLAB图像的特征提取和目标识别这一章节将介绍MATLAB中图像的特征提取和目标识别方法。
首先，我们会介绍图像的特征提取方法，包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图和尺度不变特征变换等方法。
然后，我们会介绍图像的目标识别方法，包括模板匹配和基于特征向量的目标识别等方法。
接着，我们会介绍MATLAB中常用的目标识别工具箱，并演示其使用方法。
第六章：MATLAB图像的分割和重建这一章节将介绍MATLAB中图像的分割和重建方法。
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法图像处理是一门涉及数字图像的处理技术和方法的学科，它可以帮助我们从图像中获取有用的信息，并改进图像的质量。
Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境，也是图像处理的重要工具之一。
本文将介绍在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法。
一、图像的读取和显示在开始进行图像处理之前，我们首先需要读取和显示图像。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像文件，该函数会返回一个包含图像像素值的矩阵。
通过imshow函数可以将图像显示在Matlab的图像窗口中。
同时，也可以使用imwrite函数将处理后的图像数据保存为图像文件。
二、图像的预处理在进行一系列的图像处理操作之前，通常需要对图像进行预处理，以提高后续处理步骤的效果。
常见的图像预处理方法包括灰度化、降噪、增强对比度等操作。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2gray 函数将彩色图像转化为灰度图像。
灰度图像只有一个通道，每个像素的值表示了该像素的亮度。
2. 降噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
为了提高图像质量和后续处理的准确性，可以使用图像降噪方法来减少这些噪声的影响。
Matlab中提供了一些常用的降噪函数，如medfilt2、wiener2等，可以根据实际需求选择合适的方法来降噪。
3. 增强对比度对比度是指图像中不同亮度之间的差异程度。
当图像的对比度较低时，图像细节会变得不明显。
为了提高图像的可视化效果，可以使用一些增强对比度的方法。
例如，可以使用imadjust函数对图像的像素值进行调整，以拉伸图像的灰度级范围。
三、图像的滤波滤波在图像处理中起到了非常重要的作用，可以用来平滑图像、提取图像的边缘等。
在Matlab中，提供了多种滤波函数，可以根据需求选择合适的滤波方法。
1. 均值滤波均值滤波是一种常见的平滑滤波方法，可以用来消除图像中的高频噪声。
matlab图像处理教程
matlab图像处理教程MATLAB是一种强大的科学计算软件，包含了许多功能强大的图像处理工具箱。
图像处理是对图像进行数字化处理的过程，可以改变图像的质量和外观，提取图像的信息，以及实现许多其他功能。
MATLAB的图像处理工具箱提供了一系列功能来读取、显示、处理和保存图像。
首先，我们可以使用imread函数读取图像文件，例如：```img = imread('image.jpg');```然后，我们可以使用imshow函数显示图像在MATLAB的图形窗口上，例如：```imshow(img);```接下来，我们可以使用各种图像处理函数来改变图像的外观和质量。
例如，我们可以使用imresize函数来改变图像的大小：```resized_img = imresize(img, 0.5); % 将图像大小减小一半```我们还可以使用imrotate函数来旋转图像：```rotated_img = imrotate(img, 45); % 将图像逆时针旋转45度```除了改变图像的大小和旋转，我们还可以应用各种图像滤波器来增强图像的质量。
例如，我们可以使用imfilter函数应用加权平均滤波器来模糊图像：```blurred_img = imfilter(img, ones(5)/25); % 应用5x5的加权平均滤波器```另一方面，我们可以使用imdilate和imerode函数来进行形态学操作，例如膨胀和腐蚀：```dilated_img = imdilate(img, strel('diamond', 5)); % 对图像进行5像素的膨胀操作eroded_img = imerode(img, strel('disk', 3)); % 对图像进行3像素的腐蚀操作```最后，我们可以使用imwrite函数将处理后的图像保存到文件中，例如：```imwrite(blurred_img, 'blurred_image.jpg');```总结来说，MATLAB的图像处理工具箱为我们提供了一系列功能强大的函数来读取、显示、处理和保存图像。
快速上手学习使用Matlab进行图像处理
快速上手学习使用Matlab进行图像处理一、Matlab简介及安装Matlab是一种强大的数学建模与仿真软件，也可用于数据处理和图像处理等领域。
在开始学习Matlab之前，首先需要进行软件的安装。
Matlab提供了官方的安装包，用户可根据自己的操作系统版本选择合适的安装包进行下载和安装。
二、Matlab基础知识1. Matlab编程环境介绍Matlab提供了一个交互式编程环境，用户可以直接在命令行窗口中输入指令并执行。
此外，也可以创建脚本文件或函数文件来编写较长或复杂的程序。
2. Matlab基本语法Matlab的基本语法与大多数常见的编程语言类似，包括变量的定义与赋值、循环语句、条件语句等。
掌握这些基本语法对于后续的图像处理任务非常重要。
三、Matlab图像处理工具箱1. 基本图像读取和显示使用Matlab的imread函数可以读取图像文件，并使用imshow函数将图像显示出来。
在读取和显示图像时，需要注意选择合适的图像格式和路径。
2. 图像增强与滤波Matlab提供了多种图像增强与滤波的函数，如imadjust函数用于图像的对比度增强，imnoise函数用于添加噪声，imfilter函数用于图像的线性和非线性滤波等。
熟练掌握这些函数可以有效改善图像质量。
3. 图像变换与几何处理Matlab提供了多种图像变换与几何处理的函数，如imrotate函数用于图像的旋转，imresize函数用于图像的缩放，imcrop函数用于图像的裁剪等。
这些函数对于图像的形状和大小调整非常有用。
四、Matlab图像分割和边缘检测1. 图像分割图像分割是将图像划分为一组具有内在相似性的区域的过程。
Matlab提供了多种图像分割的方法，如阈值分割、区域生长算法、边缘检测等。
通过熟练掌握这些方法，用户可以根据实际需求进行图像的分割处理。
2. 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一，可以帮助用户找到图像中的边缘结构。
Matlab提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算法等。
如何使用Matlab技术进行图像处理
如何使用Matlab技术进行图像处理图像处理是一门涉及数字图像的方法和技术的学科，它在当今数字化时代中扮演着至关重要的角色。
Matlab作为一种强大的计算工具和编程语言，提供了丰富的函数和库，使得图像处理工作变得更加高效和简便。
本文将讨论如何使用Matlab技术进行图像处理。
一、图像读取与显示首先，我们需要将图像加载到Matlab环境中并进行显示。
Matlab提供了imread()函数来读取图像文件，例如：img = imread('image.jpg')。
然后可以使用imshow()函数来显示图像：imshow(img)。
此外，还可以使用imtool()函数来打开图像查看器并进行交互式的图像探索。
二、图像预处理在进行图像处理之前，我们通常需要对图像进行一些预处理，以提高后续处理的效果。
Matlab提供了一系列的函数来进行图像预处理，例如：1. 图像灰度化：将图像从RGB颜色空间转换为灰度颜色空间，可以使用rgb2gray()函数来实现，例如：gray_img = rgb2gray(img)。
2. 图像平滑：使用滤波器对图像进行平滑处理，可以使用fspecial()函数创建不同类型的滤波器，然后使用imfilter()函数对图像进行滤波处理。
例如，可以使用高斯滤波器对图像进行平滑处理：smooth_img = imfilter(img, fspecial('gaussian'))。
3. 图像增强：使用直方图均衡化来增强图像的对比度，可以使用histeq()函数来实现，例如：enhanced_img = histeq(gray_img)。
三、图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
Matlab提供了各种图像分割算法和函数，常用的包括：1. 基于阈值的分割：使用im2bw()函数将灰度图像转换为二值图像，并使用graythresh()函数自动选择合适的阈值进行分割。
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matlab图像处理教程2011-04-19 11:42fmmu王孜|分类：图像处理软件|浏览39735次选择任一256级灰度位图图像，编写程序实现下述的图像处理操作：一、位图格式图像基本操作1、图像的读取2、图像的保存二、图像的灰度及修正1、对比度展宽（灰度窗方法，a, b位置自选）2、直方图均衡三、图像的几何变换1、图像的位置变化平移、镜像（水平、垂直）及旋转2、图像的形状变化缩小、放大及错切变化（采用双线性插值）【实验要求及上交内容】：按实验报告的规定格式上交实验报告，报告中应包括实验要求，算法及程序基本说明，实验结果及对结果的说明，实验中遇到的问题等。
同时上交源程序及代码，原图像及处理后的图像结果。
2011-04-19 12:15 提问者采纳楼主你太狠了，5分要别人做这么多！1.图像的读入、显示及信息查询：(1)I=imread ('lena.jpg') %图像读入imshow(I) %图像显示(2)inf=imfinfo('lena.jpg') % 图像信息查询2.图像的常用处理语句：(1) X=rgb2gray(I) ; imshow(X) %彩色图像转灰度图像(2)X2=grayslice(I,64) ; imshow(X2,hot(64)) %将灰度图像转为索引色图像(3) X3=im2bw(X1) ; imshow(X3) %将图像转二值图像3.图像滤波：clear allg0=imread('lena.tif')g0 = g0(:,:,2); %三维转二维figure(1);imshow(g0) ;title('原图') %如图5g1=imnoise(g0,'salt & pepper',0.2)g1=im2double(g1);figure(2);imshow(g1);title('加入椒盐噪声') %如图6h1=fspecial('gaussian',4,0.3)g2=filter2(h1,g1,'same')figure(3);imshow(g2);title('进行高斯滤波') %如图7h2=fspecial('sobel')g3=filter2(h2,g1,'same')figure(4);imshow(g3);title('进行sobel滤波') %如图8h3=fspecial('prewitt')g4=filter2(h3,g1,'same')figure(5);imshow(g4);title('进行prewitt滤波') %如图9h4=fspecial('laplacian',0.5);g5=filter2(h4,g1,'same');figure(6);imshow(g5);title('进行拉普拉斯滤波'); %如图10h5=fspecial('log',4,0.3);g6=filter2(h5,g1,'same');figure(7);imshow(g6);title('进行高斯拉普拉斯滤波'); %如图11h6=fspecial('average');g7=filter2(h6,g1,'same');figure(8);imshow(g7);title('进行均值滤波'); %如图12h7=fspecial('unsharp',0.3);g8=filter2(h7,g1,'same');figure(9);imshow(g8);title('进行模糊滤波'); %如图13h8=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];g9=filter2(h8,g1,'same');figure(10);imshow(g9);title('进行高通高斯滤波'); %如图14h9=g1;g10=medfilt2(h9);figure(11);imshow(g10);title('进行中值滤波'); %如图15[x,y,z]=meshgrid(linspace(-3,3,120));f=(x.^2+(9*y.^2)./4+z.^2-1).^3-((9*y.^2).*(z.^3))./80-(x.^2).*(z.^3); p=patch(isosurface(x,y,z,f,0));set(p,'FaceColor','r','EdgeColor','r')grid ondaspect([1 1 1])view(3)camlight('right')camlight('left')camlight('headlight')lighting phongxlabel('X')ylabel('Y')zlabel('Z')title('3D Heart')Matlab绘图系列之高级绘图2007-09-06 17:06:16| 分类：Matlab绘图|举报|字号订阅一、目录1.彗星图二维彗星图三维彗星图2.帧动画3.程序动画4.色图变换5.Voronoi图和三角剖分Voronoi图三角剖分6.四面体7.彩带图彩带图三维流彩带图8.伪彩图9.切片图切片图切片轮廓线图10.轮廓图显示轮廓线显示围裙瀑布效果带光照模式的阴影图11.函数绘图轮廓线、网格图、曲面图、轮廓网格图轮廓曲面图、二维曲线、极坐标曲线图、自定义函数12.三维图形控制视点灯光效果色彩控制二、图形示例1．彗星图二维彗星图t=0:.01:2*pi;x=cos(2*t).*(cos(t).^2);y=sin(2*t).*(sin(t).^2);comet(x,y);title('二维彗星轨迹图')hold onplot(x,y)三维彗星图a=12;b=9;T0=2*pi;%T0是轨道的周期T=5*T0;dt=pi/100;t=[0:dt:T]';f=sqrt(a^2-b^2);%地球与另一焦点的距离th=12.5*pi/180;%未经轨道与x-y平面的倾角E=exp(-t/20);%轨道收缩率x=E.*(a*cos(t)-f);y=E.*(b*cos(th)*sin(t));z=E.*(b*sin(th)*sin(t));plot3(x,y,z,'g')%画全程轨线hold on,sphere(20);%画地球axis offtitle('卫星返回地球示例')x1=-18*T0;x2=6*T0;y1=-12*T0;y2=12*T0;z1=-6*T0;z2=6*T0;axis([x1 x2 y1 y2 z1 z2])% axis([-15 10 -15 10 -10 10]) axis equalcomet3(x,y,z,0.02);%画运动轨线hold off2．帧动画Z=peaks;surf(Z)%绘制网格表面图axis tightset(gca,'nextplot','replacechildren');%设定axis覆盖重画模式title('帧动画播放示例')for j=1:20surf(sin(2*pi*j/20)*Z,Z)%重新绘制网格表面图，这里后面一个Z当成了颜色矩阵F(j)=getframe;%创建帧endmovie(F,20)%播放动画20次3．程序动画t=0:pi/50:10*pii=1;h=plot3(sin(t(i)),cos(t(i)),t(i),'*','erasemode','none');%设定擦除模式grid onaxis([-2 2 -2 2 -1 10*pi])title('程序动画示例')for i=2:length(t)set(h,'xdata',sin(t(i)),'ydata',cos(t(i)),'zdata',t(i));drawnowpause(0.01)end4．色图变换load spine image(X) colormap cool spinmap(10)5．Voronoi图和三角剖分Voronoi图rand('state',5)x=rand(1,10);y=rand(1,10);subplot(131)voronoi(x,y);%绘制voronoi图形axis equalaxis([-0.2 1.6 -0.5 2.5])subplot(132)[vx,vy]=voronoi(x,y);plot(x,y,'r+',vx,vy,'b-');%应用返回值绘制axis equalaxis([-0.2 1.6 -0.5 2.5])subplot(133)rand('state',5);x=rand(10,2);[v,c]=voronoin(x);%返回值v参数维voronoi顶点矩阵，返回值c参数为voronoi元胞数组for i=1:length(c)if all(c{i}~=1)patch(v(c{i},1),v(c{i},2),i);%应用色图iendendaxis equalaxis([-0.2 1.6 -0.5 2.5])box on三角剖分[x,y]=meshgrid(1:15,1:15);tri=delaunay(x,y);z=peaks(15);trimesh(tri,x,y,z)6．四面体d=[-1 1];[x,y,z]=meshgrid(d,d,d);%定义一个立方体x=[x(:);0];y=[y(:);0];z=[z(:);0];%[x,y,z]分别为加上中心的立方体顶点X=[x(:) y(:) z(:)];Tes=delaunayn(X);%返回m×n的数组值tetramesh(Tes,X);%绘制四面体图camorbit(20,0);%旋转摄像目标位置7．彩带图彩带图[x,y]=meshgrid(-3:.5:3,-3:.1:3);z=peaks(x,y);ribbon(y,z)三维流彩带图load wind%打开保存的数据lims=[100.64 116.67 17.25 28.75 -0.02 6.86];%定义坐标轴范围[x,y,z,u,v,w]=subvolume(x,y,z,u,v,w,lims);%lims来定义数据子集[sx sy sz]=meshgrid(110,20:5:30,1:5);%定义网格点verts=stream3(x,y,z,u,v,w,sx,sy,sz,.5);%计算彩带顶点cav=curl(x,y,z,u,v,w);%计算卷曲角速度wind_speed=sqrt(u.^2+v.^2+w.^2);%计算流速h=streamribbon(verts,x,y,z,cav,wind_speed,2);%绘制流彩带图view(3)8．伪彩图n=6%定义轮数r=(0:n)'/n;%定义轮的半径theta=pi*(-n:n)/n;%定义轮的扇区角X=r*cos(theta);Y=r*sin(theta);%定义网格顶点C=r*cos(2*theta);%定义色图pcolor(X,Y,C)%绘制伪彩图axis equal tight9．切片图切片图[x,y,z] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.25:2,-2:.16:2); v = x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2);xslice = [-1.2,.8,2]; yslice = 2; zslice = [-2,0]; slice(x,y,z,v,xslice,yslice,zslice)colormap hsv切片轮廓线图[x y z v]=flow;%打开水流数据h=contourslice(x,y,z,v,[1:9],[],[0],linspace(-8,2,10));%切片轮廓线view([-12 30])10．轮廓图显示轮廓线[x,y,z]=peaks;subplot(1,2,1)meshc(x,y,z);%同时画出网格图与轮廓线title('meshc 网格图与轮廓线')axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); subplot(1,2,2)surfc(x,y,z);%同时画出曲面图与轮廓线title('surfc 曲面图与轮廓线')axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);显示围裙[x y z]=peaks; meshz(x,y,z);瀑布效果[X,Y,Z]=peaks(30); waterfall(X,Y,Z)带光照模式的阴影图[x,y]=meshgrid(-3:1/8:3); z=peaks(x,y);surfl(x,y,z);shading interp%着色处理colormap(gray);%灰度处理axis([-3 3 -3 3 -8 8])11．函数绘图轮廓线、网格图、曲面图、轮廓网格图%图1绘制轮廓线、网格图、曲面图、轮廓网格图subplot(221)f=['3*(1-x)^2*exp(-(x^2)-(y+1)^2)-10*(x/5-x^3-y^5)*exp(-x^2-y^2)-1/3 *exp(-(x+1)^2-y^2)'];%定义双变量x、y的函数式ezcontour(f,[-3,3],49)%x、y为[-3 3]，网格为49×49subplot(222)ezmesh('sqrt(x^2+y^2)');subplot(223)ezsurf('real(atan(x+i*y))')%经过滤波，如果相同数据surf绘图没有滤波subplot(224)ezmeshc('y/(1+x^2+y^2)',[-5,5,-2*pi,2*pi])%x、y的数值范围分别为[-5 5]、[-2*pi 2*pi]轮廓曲面图、二维曲线、极坐标曲线图、自定义函数%图2绘制轮廓曲面图、二维曲线、极坐标曲线图、自定义函数figure(2)subplot(221)ezsurfc('sin(u)*sin(v)')subplot(222)ezplot('x^2-y^4');subplot(223)ezpolar('1+cos(t)')subplot(224)fplot('myfun',[-20 20])function Y=myfun(x)Y(:,1)=200*sin(x(:))./x(:);Y(:,2)=x(:).^2;三维曲线图%绘制三维曲线图figure(3)ezplot3('sin(t)','cos(t)','t',[0,6*pi])12．三维图形控制视点View图形旋转subplot(121)surf(peaks);title('旋转前图形'); subplot(122)h=surf(peaks); rotate(h,[1 0 1],180) title('旋转后图形');灯光效果%灯光效果(1)camlight(2)light(3)lightangle(4)lighting(5)material sphere;camlight色彩控制%色彩控制(1)缺省设置colordef、whitebg(2)色图colormap(3)浓淡处理shadingload flujetimage(X)colormap(jet)subplot(131)sphere(16)axis squareshading flattitle('Flat Shading') subplot(132)sphere(16)axis squareshading facetedtitle('Faceted Shading') subplot(133)sphere(16)axis squareshading interptitle('Interpolated Shading')。