matlab imagesc怎么应用?

有三个矩阵a,b,c,都是360*720的。怎么用imagesc作图,使x轴为a的值,Y轴为b的值,对应的点为c的值。

MATLAB图像处理之imshow和imagesc

inshow主要用于调用图像索引,比如: imshow(X,map)其功能等同于: image(X) colormap(map)但是,inshow的功能要强大一些,比如用于灰度图像,RGB图像,二进制图像,都可以应用。imagesc属于图像缩放函数具体说一些例子:要显示一副灰度图像,可以调用函数 imshow 或 imagesc (即 imagescale,图像缩放函数)

(1) imshow 函数显示灰度图像 使用 imshow(I) 或 使用明确指定的灰度级书目:imshow(I,32) 由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围,因而可以使用自定义大小的调色板。其调用格式如下: imshow(I,[low,high]) 其中,low 和 high 分别为数据数组的最小值和最大值。

(2) imagesc 函数显示灰度图像 下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像 imagesc(1,[0,1]); colormap(gray); imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值(通常是0),对应于颜色映象表中的第一个值(颜色),第二个值(通常是1)则对应与颜色映象表中的最后一个值(颜色)。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值(颜色)。 在调用 imagesc 函数时,若只使用一个参数,可以用任意灰度范围显示图像。在该调用方式下,数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值,数据矩阵中的最大值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。

5.3 RGB 图像及其显示 (1) image(RGB) 不管RGB图像的类型是double浮点型,还是 uint8 或 uint16 无符号整数型,Matlab都能通过 image 函数将其正确显示出来。 RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); % 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型 RGB64 = double(RGB8)/255; % 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型 RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); % 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型 RGB64 = double(RGB16)/65535; % 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型 (2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组

5.4 二进制图像及其显示
(1) imshow(BW) 在 Matlab 7.0 中,二进制图像是一个逻辑类,仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示为黑色,像素 1 显示为白色。 显示时,也可通过NOT(~)命令,对二进制图象进行取反,使数值 0 显示为白色;1 显示为黑色。 例如: imshow(~BW)
(2) 此外,还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型,则数值 0 显示为调色板的第一个颜色,数值 1 显示为第二个颜色。 例如: imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])
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第1个回答  2015-10-18
imagesc(x,y,R);如何找到R的值所对应的行值和列值,就是x和y所对应的值!

这个命令其实是整个的矩阵按照imagesc(x,y,C) ,其中的xy(行和列)坐标系画出来的,至于坐标是如何标注的,这要看如何定义你的矩阵了!~一般程序是有两个for循环做成的矩阵时,格式是内循环对应的是Y坐标,外循环生成的数据则是X坐标!

例如下面是做的程序:

detalgx=-0.1:0.01:0.1;
detalgy=-0.2:0.01:0.2;

for X=1:1:length(detalgx)
Dx=detalgx(:,X);
for Y=1:1:length(detalgy)
Dy=detalgy(:,Y);

% M=1*(1+Dy);
g=1;
N=3;
M=100;

v1=v*(1+Dx);
v2=v*(1+Dy);
v3=v;
g1=gm;
g2=gm;
g3=gm;
alpha=(v*sqrt(omega1^2-omega^2+N*omega^2))/sqrt(N*v^2+M*g^2);
t=pi/alpha;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
[pho_t]=Fidelityexpfig3(t,g1,g2,g3,omega1,omega2,omega3,v1,v2,v3);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
C1_t=sqrt(pho_t(1,1));
pho1_reduce1(X,Y)=(cos(theta/2))^4+pho_t(1,1)*(sin(theta/2))^4+...
(C1_t+conj(C1_t)+pho_t(3,3)+pho_t(4,4)+pho_t(5,5)+...
pho_t(6,6)+pho_t(7,7)+pho_t(8,8)+pho_t(9,9)+...
pho_t(10,10))*cos(theta/2)^2*sin(theta/2)^2;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
C7_t=pho_t(7,1)/sqrt(pho_t(1,1));
pho2_reduce1(X,Y)=(cos(theta/2))^4+pho_t(7,7)*(sin(theta/2))^4+...
(C7_t+conj(C7_t)+pho_t(1,1)+pho_t(2,2)+pho_t(3,3)+...
pho_t(4,4)+pho_t(5,5)+pho_t(8,8)+pho_t(9,9)+...
pho_t(10,10))*cos(theta/2)^2*sin(theta/2)^2;

end
end
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