如何自学MATLAB和数字图像处理 matlab要先搞明白基本的语法。函数的话，要边用边学，善用matlab自带的查询功能，了解函数的用法。数字图像处理里面有很多好的代码，可以模仿着写，也可以直接拿来用，关键要搞懂含义。但是真要把这本书搞通透需要花点时间，我至今也没通读全书，只是把我需要用的章节看了看，对我来说，它就是本工具书，用到的时候查一查。
数字图像处理用c++好用还是matlab呢 偏重算法验证，MatlAB的强大数学函数库及矩阵运算方式当然方便，最起码的FFT、CFT算法都是现成的；注重图像显示，或是开发一些面向对象处理的图像处理软件，当然VC+显得很炫，C++的库和对象等编程观念是一种特点（未必是优势）。一般搞图像处理的好像MatlAB和C++都是要用的工具吧，我身边的人大多都要用到这两种工具。比如我们对一堆遥感点云进行处理，开始要先进行点云到图像的转换算法，这一步的一些滤波消噪、特征提取算法肯定用MatlAB编写验证来得方便，后期对图像再进行一些显示层面的处理或者开发出软件，VC比MatlAB要好一些（好在哪里呢？反正仁者见仁智者见智，我是再也不会用MatlAB开发软件了）。C（以及C++、VC+）或MatlAB说白了仅仅是一种工具而已，对初学者，MatlAB容易上手（但深入进去也是别有洞天），C工具亦有自身的优点，但不易上手。其实两种工具都是基于C语音的，C语音才是常青树。人的脑袋中有个好的idea最关键，工具是根据需要才选用。
MATLAB数字图像处理程序 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：凌志云啊第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。三．程序e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333433623739设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。I=imread('cameraman.tif')；读取图像subplot(1，2，1)，imshow(I)%输出图像title('原始图像')%在原始图像中加标题subplot(1，2，2)，imhist(I)%输出原图直方图title('原始图像直方图')%在原图直方图上加标题四．实验步骤1.启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2.在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如：cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。(a)原始图像(b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给。
matlab数字图像处理 我去 你怎么写的程序？我随便写了两行就把图像读进去了a=imread('C：\\\\test.bmp')；b=imread('C：\\\\test.jpg')；两个变量，你可以处理了撒。比如：imshow(a)；imshow(b)；当然这不是很正规，可能参数设置有些小问题，但仍然可以显示图片。你的程序咋回事？
数字图像如何表示？MATLAB图像处理怎样入门？ 数字图像如何表示？MATLAB图像处理怎样入门，数字图像在MATLAB里如何表示？数字图像有哪些类型？不同类型图像之间如何转换？MATLAB数字图像处理怎样快速入门？。
Matlab处理数字图像 1、3指的是每个像素由RGB三个数值组合而成（一般是8位，0~255），众所周知，三原色表示一个像素吗。你可以读入一副红色的图片，看看第一个分量是不是很大。2、应该是M*N*3，M*N是图片的行列相乘，3表示三个RGB分量，他们都是一个字节的，也就是说M*N*3结果就是字节了，再除以1024是kb，再除以1024是mb，你最后不要再除以8了。你可以通过whos，who等命令看看图像数据的单位（是不是uint8类型）。jpg图像进过离散余弦变换，再对变换后的图像频谱图进行编码，压缩（保留低频成分数据，简化高频成分数据，以至于人们感觉不到图像有什么损失），所以一般jpg图像的文件比较小，读出来变大了（数据进行解压了，它里面不是对应的图像像素原来的数据）。你读一个bmp看看，24位的bmp的文件和你读到后计算的数据应该只差54byte。
数字图像处理（MATLAB版）
Matlab可以对数字图像哪些方面的处理 MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：MATLAB在通讯系统设计与仿真的应用MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
