先打开软件后，找到左上角按钮，点击即可用m编辑器，写入代码，可以每写完一部分，执行一下，查看效果。接着需要将该文件保存。然后将一个图片，复制到同一个文件夹里，方便程序调用。然后即可进行程序创建，这里如图使用imread进行读取，其中引号内容有文件名，包括扩展名，这是相对路径。
最后一种方法是利用print命令，这个也是功能比较强大的函数。可以在Matlab命令窗口输入help print命令，打开帮助文件，了解其强大的功能。利用print 导出eps格式图片命令是：print eps -depsc2 -r600，其中-depsc2表示输出eps图像，-r600表示分辨率为600dpi。
创建一个空白的GUI界面，选择一个按钮放在空白GUI中。双击该按钮，打开该按钮的属性编辑器，修改tag值为wt_button， 修改string为稳态分析。选择一个坐标轴放在GUI中。双击该坐标轴，打开该坐标轴的属性编辑器，如下图所示，修改tag值为wt_tu。
把图片放到你的matlab的目录下，或者把matlab的目录定在你要处理的图片所在的目录下。假设图片名是A，在命令窗里输入imread（A.jpg），jpg是假设的图片格式，就可以读出了。
自动白平衡（AWB）算法旨在自动校正环境光，使生成的图像看起来与人眼所见相似。该过程包括两个步骤：估算场景照明和校正图像颜色。存在多种算法用于估计场景照明，其性能取决于场景、照明和成像条件。本例通过比较特定图像与真实场景光源来评估三种算法的质量。
FPGA是一种可编程逻辑电路，可通过编程实现图像白平衡算法。白平衡算法调整图像颜色温度，使图像更自然。算法原理是识别图像中的灰色区域，并调整像素颜色分布，使其变为中性灰色。通常基于图像统计信息自动调整。
较早期的CMOS对光源的要求比较高，在采用CMOS为感光元器件的产品中，通过采用影像光源自动增益补强技术，自动亮度、白平衡控制技术，色饱和度、对比度、边缘增强以及伽马矫正等先进的影像控制技术，可以接近CCD摄像头的效果。 在相同像素下CCD的成像往往通透性、明锐度都很好，色彩还原、曝光可以保证基本准确。
1、如果需要将图形中的数据以文本形式保存，可以通过MATLAB的绘图数据处理功能来实现。一种方法是将图形的坐标轴数据提取出来，然后保存到文本文件中。这可以通过获取图形的X轴和Y轴数据，然后使用fprintf函数将数据写入文本文件来完成。
2、在命令行运行figure打开一个空白窗口。在工具栏或者菜单中选择open打开你保存的fig文件，会显示出原来的那个图来。在命令行运行obj = get（gca，children）。这个结果对应你的图里面的线或者面的句柄，有几条线就对应几个句柄。
3、首先通过函数对图片进行读取并显示。image = imread（杯子.jpg）；imshow（image）运行后图片如图。接下来对红色分量进行提取并显示。image = imread（杯子.jpg）；imager = image（：，：，1）；imshow（imager）接下来对绿色分量进行提取并显示。
1、在MATLAB中，你可以通过调整图像、贴片和表面的透明度，实现更丰富的视觉效果。透明度，也称为Alpha值，范围从0（完全透明）到1（完全不透明）。要更改所有轴对象的透明度，可以使用alpha函数设定统一的透明度值。对于单个表面，其透明度由AlphaData属性决定，可以设置为标量或每个顶点的透明度矩阵。
本文探讨了MATLAB中的两种重要图像数据类型：unit8和double。unit8代表无符号8位整数，用于节省存储空间，而double则是有符号64位浮点数，用于保证计算精度。
MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double。
为了节省存储空间，matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8（8位无符号整数），以此方式存储的图像称作8位图像。imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。因此，matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）存储和运算。
就是改变数据类型。那句话把double型的矩阵转换成了uint8型。
读入图像数据，使用Matlab中的imread函数读取扫描探针图像数据，将其转换为Matlab中的矩阵格式。图像预处理，对图像进行预处理，包括去除噪声、平滑处理、增强对比度等。特征提取，从图像中提取出有用的特征信息，例如表面高度、粗糙度、颜色、纹理等。
很简单，你是在用示波器看直流信号。理论上示波器是可以看直流，但对于菜鸟来说，还是算了吧。你既然放大直流电压，说明结果也是直流电压，为什么不用数字万用表看看结果呢？Multisim右边仪器区还有个黄色的电压探针，在这里使用，效果也很好。
