MATLAB图像处理工具箱功能详解

2025-09-29 理论教育版权反馈

【摘要】：MATLAB已经成为一个系列产品：MATLAB主包和各种工具箱。功能丰富的工具箱将不同领域、不同方向的研究者吸引到MATLAB编程环境中来，成为MATLAB的忠实用户。表10-1 通信系统工具箱的函数分类3）图像处理工具箱：包含100多个工具函数，主要分成：图像类型转换、图像文件I/O和显示、图像的空间变换、图像数学变换、线性滤波器设计及滤波、统计分析、图像增强、二值图像处理及彩色图像处理等。

MATLAB已经成为一个系列产品：MATLAB主包和各种工具箱（ToolBox）。功能丰富的工具箱将不同领域、不同方向的研究者吸引到MATLAB编程环境中来，成为MATLAB的忠实用户。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的交互功能，能用于多种科学学科，而领域型工具箱是专业性很强的工具箱如控制工具箱，信号处理工具箱等。下面介绍几个与本文有关的主要工具箱。

1）通信工具箱（Communication Toolbox）：提供了100多个函数和150多个Simulink模块用于通信系统的仿真和分析。按照模拟/数字通信系统模型，MAT_- LAB提供的函数分类见表10-1。可由结构图直接生成可应用的C语言程序。

2）控制系统工具箱（Control System Toolbox）：提供了连续系统设计和离散系统设计，状态空间和传递函数，频域响应：博德图、奈奎斯特图、Nichols图、时域响应、冲激响应、阶跃响应等。

表10-1 通信系统工具箱的函数分类

3）图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：包含100多个工具函数，主要分成：图像类型转换、图像文件I/O和显示、图像的空间变换（插值缩放等）、图像数学变换（FFT、DCT等）、线性滤波器设计及滤波、统计分析、图像增强、二值图像处理及彩色图像处理等。

4）信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：覆盖了经典信号处理理论的大多数内容，不仅提供了大量的工具函数，而且还提供交互式的滤波器分析、设计工具和谱分析工具。函数主要分成以下9类：

①信号和波形的产生；

②FFT、DCT、希尔伯特和其他一些数学变化；

③数字和模拟滤波其的设计、分析和实现，包括幅值和相位分析、零/极点分析，计算冲激响应和阶跃响应；

④FFT、DCT、希尔伯特和其他一些数学变换，包括幅值和相位分析、零/极点分析，计算冲激响应和阶跃响应；

⑤随机信号处理与经典谱估计；

⑥多采样率信号处理；

⑦窗函数；(https://www.chuimin.cn)

⑧时-频分析；

⑨倒谱分析。

高阶谱分析、小波分析和神经网络由于其本身发展很快，已经形成较为独立的学科体系，而其应用不仅仅限于信号处理，所以MATLAB提供了相应的专业工具箱，这些内容并没有包含到信号处理工具箱中。此外，数字图像虽然从本质上说是二维数字信号，但它具有一些特殊的性质，尤其是与人的感知紧密联系在一起，故也独立成为学科，MATLAB也提供了专门的工具箱。

5）小波分析工具箱（Wavelet Toolbox）：小波分析作为一种强有力的信号分析工具，是由Morlet于20世纪80年代初在分析地球物理信号时提出来的，它是泛函分析、傅里叶变换、样条理论、调和分析、数值分析等多个学科相互交叉的结晶。它在语音信号处理、图像分析、地震信号分析、数据压缩等等许多领域得到广泛应用。小波分析是一种多尺度的信号分析方法，是分析非平稳信号的有力工具。它克服了短时傅里叶变换固定分辨率的弱点，既可以分析信号的概貌，又可分析信号细节。

MATLAB小波分析工具箱集成了小波分析的许多研究成果，不仅提供了丰富的工具箱函数，而且提供了一个可视化得小波分析工具。按照功能划分，小波分析函数主要分成以下7类：

①常用的小波基函数，如morl、mexh、meyr、haar、dbN、symN、coifN等；

②连续小波变换及其应用，如cwt；

③离散小波变换及其应用，如dwt/idwt、dwt2/idwt2；

④小波包变换，如wpdec/wprec、wpdec2/wprec2；

⑤信号和图像的多分辨率分解，如wavedec/waverec、detcoef/appcoef；

⑥基于小波的信号除噪，如wden、wdencmp；

⑦基于小波的信号压缩，如wpdencmp。