MATLAB的优势与特点:

    (1) 符号计算功能以及高效的数字计算，帮助用户处理复杂的数学运算以及函数模拟；

    (2) 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；

    (3) 简单易懂的数学表达式语言以及友好的用户界面，使学者快速学习和掌握；

    (4) 功能众多的应用工具箱给用户提供了大量方便、实用的处理工具。

    (5) 多种外部传感器接口，可直接通过外部串口获取设备参数信息。

3。图像处理算法的应用

3。1 图像的处理基础

在机器视觉的应用中，图像处理算法的编写与应用极其重要，借助于数字图像的处理技术可以使原本在空间上离散、幅度上量化的数字图像数据，按照一定的处理规则进行筛选、增强、运算等，最终达到图像视觉效果的改善或是数据特征的提取与展示[3]。文献综述

图像处理算法包括：图像的运算、图像的变换、图像的增强、图像的分析、图像的复原、图像的形态学操作、彩色图像的处理、图像的特征提取以及图像的重构等等。根据DLP投影仪的测试需求，主要用于对指定画面品质的判断以及测试结果的输出。

图像的基本处理方法包括：图像的读取、图像的显示、图像的二值化、图像的类型变换等。通过对不同格式的图像信息进行矩阵化操作、类型转化以及特征提取等，筛选出图像的关键信息。

3。1。1 图像的读取

在MATLAB系统中，图片的读取格式为：I=imread(’name。jpg’)；或是通过指定图片所在路径进行读取。例如:I=imread(’F:examMatlabshibie。jpg’)。

3。1。2 函数的显示

图片的显示可通过imshow();image()两种输出形式；主要区别为：image是用来显示带有坐标的图像，显示的图像中有x,y坐标轴的显示，可以查看图像的像素大小以及关键坐标信息。Imshow仅仅用于显示图像。

3。1。3 图像的二值化

图像的二值化就是通过设置一个阈值，图像矩阵中所有超过该阈值的数值统一置换为数字1，而图像矩阵中所有低于该阈值的数值统一置换为数字0。因此输出的图像的基本结构都是有0与1组成，这对于图像的边界检测以及目标识别具有缓解数据计算复杂度，提高数据处理速度的意义。

3。2 图像的类型与变换

在MATLAB系统中，图像的表现形式既可能是包含一个数据矩阵，也可能是包含一个颜色映射表的矩阵，其类型有索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像。这4种基本类型之间可以相互转换，并通过转换成相应格式以便于对图像的成像特征展示以及进一步处理。来:自[优E尔L论W文W网www.youerw.com +QQ752018766-

3。2。1 索引图像

索引图像是由2个矩阵形式组成，包括数据矩阵M以及颜色映射矩阵MAP。索引图像是将像素值到颜色映射表值的"直接映射”。当程序调用imread函数时，MATLAB会同时加载这两个矩阵并显示出一张图片的全部信息