快速计算二维点集的最小边界框——MATLAB实现详解

Matlab 提供 convhull 函数，用于计算二维点集的凸包。例：生成一组极坐标点，转换为笛卡儿坐标，使用 convhull 计算凸包，并用红色实线绘制凸包轮廓。

这个函数用于计算输入图像某些区域的最小边界框四个边缘的中点。函数需要一个二进制输入图像和一个可选的阈值来确定区域的大小。

在技术进步的推动下，二维多壁模型的Matlab开发正在加速，该模型能快速计算多墙环境下的信号传输特性。输入项包括发射器点、接收器点、墙壁坐标和材料属性，通过计算得到总功率。详细说明：运行mexme_multiwal来编译。

使用Matlab实现非正交二次样条二维小波的快速分解与重构。这个编程例子展示了可分离的二维小波在Matlab中的实现方法。函数包括了二维小波分解和重构功能，通过逼近矩阵和水平、竖直细节信息矩阵来描述原始图像的分解和重建过程。在实现过程中使用了Wavelet Toolbox中的多个函数，如wconv、wextend和wkeep，同时也应用了dyadup和dyaddown对滤波器进行上抽样和下抽样。测试结果表明，该算法成功地对256x256大小的图像进行了四级二维小波分解。

该工具使用MATLAB语言实现了二维凸包计算算法，能够有效识别给定平面点集的最小凸多边形。

二维图像的小波变换，玩得好能让图像去噪、增强啥的都变得顺手。MATLAB 里头自带的工具箱挺全的，wavedec2、waverec2这些函数，配合着wavemngr，搞个多尺度分解分分钟的事。像图像去噪，一般用软阈值法就挺管用。你只要设个阈值，小于的扔掉，大于的留着，再反变换一下，图像立马干净不少，细节也保得住。小波函数的话，常用的有db4、sym8、coif5这些，效果还不错。级数多了分得细，级数少了快，但看你什么场景了。去噪建议多实验几组阈值看看效果。附带的压缩包Chapter7 图像小波变换，里面有完整代码和，直接跑一跑就懂了，尤其适合新手上手。还有像下面这个例子，简单明了：% 加载图像

一、二维绘图一）plot指令——基础的二维图形绘制工具plot命令会自动打开一个图形窗口，通过直线连接相邻数据点来绘制图形。根据数据的大小自动调整坐标轴，添加标尺和单位。还可以选择对数坐标表示x和y轴。

这份MATLAB源代码演示了二维分数傅里叶变换的过程，设计简单易懂，特别适合图像加密应用。

利用MATLAB程序实现了二维离散小波变换，并对小波系数矩阵进行了重构，深入理解了其原理和实现过程。同时，通过采用不同的小波和边缘延拓方法，对小波系数矩阵的能量、均值、方差和信噪比等统计量进行了详细分析比较，从而更深入地探讨了小波变换的应用。