MATLAB基本函数一 矩阵运算
　　1.基本算数运算（加减乘除）
　　　　+ -运算要求矩阵维数相同，例m*n
　　　　* /运算，例A=B*C,B矩阵是m*n矩阵，B是n*p矩阵，则A是m*p矩阵
　　　　A/B相当于A*inv(B),A与B的逆矩阵相乘
　　　　A\B相当于inv(A)*B
　　2.点运算.*
.^两个矩阵对应元素进行相应运算
　　3.关系运算&、& &= &= == ~=，表达式成立则为1，否则为0.如果是矩阵，
　　则按位置逐个进行比较。
　　4.逻辑运算& | ~
　　5.矩阵其他运算
　　　　1.矩阵求逆inv(A)
　　　　2.行列式求值det(A)
　　　　3.对角矩阵diag(A)
　　　　4.矩阵转置'例:A'
二、矩阵其他运算
　　1.矩阵尺寸[m,n]=size(A),A的行和列分别保存在m和n中
　　2.绝对值abs(A),返回A中每个元素的绝对值
　　3.最大值max(A)最小值min(A),返回矩阵A中每一列的最大值或最小值
　　4.求和sum(A),返回矩阵A中每一列的和
　　5.向下取整floor(A)，向上取整ceil(A),对每一个元素取小于或等于元素值,
　　　　如果是复数，对实部和虚部分别运算
　　6.近似取整是round(A),
　　7.取整数部分是fix(A)
　　8.查找非零值find(A),返回的是非零元素位置的向量。将矩阵作为一维信号处理的
　　9.求均值，median(A),对每一列元素求均值返回
　　10.矩阵变形函数reshape(A,m,n)，将矩阵A按照访问顺序变成m*n维的矩阵
　　11.矩阵补充padarray(A,[m n],padvalue,DIRECTION),将矩阵A扩展成m*n维的矩阵，
　　12.矩阵左右颠倒、上下颠倒。fliplr(A)或flipud(A);
　　13.统计矩阵中元素个数，numel(A)
　　1.figure函数
　　产生一个绘图窗口
　　2.指定绘图位置，将多个图形显示在一个窗口中，subplot(m,n,p),绘制在m行n列，第p的图形。
　　3.绘制二维曲线plot(X,Y),将一维列向量X作为x坐标，一维列向量y作为y坐标；如果
四、图像处理基础知识
　　1.图像处理常用数据类型，uint8,double,single
　　　　double是默认数据类型，取值范围0-1,0表示分量最低的值，是黑色。
　　1表示分量最高的，是白色。常在运算的中间结果运用，保证运算的精度。
　　　　logical值为0或1，常用于形态学、图像分割、图像识别等。
　　2.测试图像矩阵checkerboard(n,p,q),返回矩阵类型是double，矩阵由p*q个小单元构成
　　每个小单元是由4个小方块组成，每个方块的边长都为n个像素。小方块为黑白相间或黑灰相间
　　白色为1，黑色为0，灰色为0.7；
　　3、图像类型转换，常用函数im2uint8(A),im2uint16(A),im2double(A),im2bw(A)转换为logical类型
　　一个比较有用的函数是mat2gray(A),如果在处理图像的过程中，数据超出了数据类型所能表达的范围，
　　它可以对图像进行归一化。
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第十讲 图像处理
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第十讲 图像处理
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[原]matlab ( octave ) imshow显示图像详解
最近在用octave (类似于matlab的计算软件， 函数和matlab一致) 写程序的时候， 在显示图像和保存图像的时候遇到了一些小问题， 所以简单的总结了一下。
本文用的图像为灰度图像：
imread() 返回的图像类型是uint8类型， 这时用imshow显示图像的时候， imshow会认为输入矩阵的范围在0-255， 如果imshow的参数为double类型的，那么imshow认为输入矩阵的值为0-1.
很多时候需要将图像转换为double类型的， 但是转换以后直接使用imshow显示的是一片白色， 是因为当imshow显示图像的时候， 会认为double类型的图像矩阵的范围在0-1， 超过1的像素值当作1处理， 这样就是几乎所有的像素都是白色。
% img will be uint8 type
img = imread('syz.bmp');
% imshow: when the parameter img is uint8 type,
% imshow will default make the range of pixel value as [0-255]
imshow(img);
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
这个时候直接显示读入的图像是正确的， 因为这个时候图像的类型是uint8
显示结果：
当把图像转换double数据类型后：
% sometimes we need to process the img by double type,
% so, you may convert the data type to double
dimg = double(img);
% but, right now you will not get the correct display,
% because if the parameter of imshow is double type, if will defaultly
% take range of [0-1], but now the range is [0-255]
% all the value over 1 is ceilled to 1. (clamped to 1)
% so, the displayed image will be a whole white picture.
imshow(dimg);
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
这个时候， 因为imshow的参数为double类型， imshow认为参数的值为0-1， 但是实际还是0-255， 这样超过1的值被认为是1， 显示几乎全是白色
情况3： 如何正确的显示 double 类型的图像呢， 有两种方式
% how to correctly display double typed image
% way 1: convert double to uint8
imshow(uint8(dimg));
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
% way 2: change the value of double typed image to [0-1]
maxVal = max(max(dimg));
imshow(dimg / maxVal);
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
方式1 将图像转换为uint8类型， 方式2将图像像素值归约到0-1之间
显示结果：
这两个显示结果是一样的。
情况4： 有些时候，图像经过处理以后会存在值为负数的像素， 如何显示呢？
这需要将所有的负数处理掉， 可以将所有的像素减去这个图像的最小的像素值， 最小的像素值为负数， 那么图像的像素值就都为正数了。
%% some other occurence, the image maybe in double type,
% but some normalization operation will lead to negative pixel value
% In order to display the image, we need to add a value that make
% all negative value to positive value
% here i just minus a specific value, in real application,
% a face image maybe normalized by substract mean face.
normImg = dimg - 127; % then normImg will have some negative values
minVal = min(min(normImg));
imshow(uint8(normImg - minVal));
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
显示结果：
下面是整个示例代码：
%% this file is used to show how to use imshow or imagesc and so on
% there is some different when you use imshow to display double image or uint8 image
% here all the code will process gray image, RGB color image will not suitable for this file's code
% but you can convert RGB color image to gray image if you want to exercise by this code
% img will be uint8 type
img = imread('syz.bmp');
% imshow: when the parameter img is uint8 type,
% imshow will default make the range of pixel value as [0-255]
imshow(img);
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
% sometimes we need to process the img by double type,
% so, you may convert the data type to double
dimg = double(img);
% but, right now you will not get the correct display,
% because if the parameter of imshow is double type, if will defaultly
% take range of [0-1], but now the range is [0-255]
% all the value over 1 is ceilled to 1. (clamped to 1)
% so, the displayed image will be a whole white picture.
imshow(dimg);
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
% how to correctly display double typed image
% way 1: convert double to uint8
imshow(uint8(dimg));
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
% way 2: change the value of double typed image to [0-1]
maxVal = max(max(dimg));
imshow(dimg / maxVal);
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
%% some other occurence, the image maybe in double type,
% but some normalization operation will lead to negative pixel value
% In order to display the image, we need to add a value that make
% all negative value to positive value
% here i just minus a specific value, in real application,
% a face image maybe normalized by substract mean face.
normImg = dimg - 127; % then normImg will have some negative values
minVal = min(min(normImg));
imshow(uint8(normImg - minVal));
fprintf('Program paused. Press enter to continue.\n');
%% if you want to save image by imwrite()
% if the image is double type, you need to normalize the value to [0-1]
% if the image is uint8 type, it's ok to save image directly.
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