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1、ROBOTVISION-HomeWork#2Date:2012/9/9Due:2012/9/13一、Simulink1.系统的微分方程为x1'=tx2x2'=e-0.5tx2建立系统Simulink仿真模型。答：Simulink仿真模型如下（规定初始条件x1(0)=0,x2(0)=1）：仿真结果如下（上图代表x1,下图代表x2）：2.利用Simulink构建函数曲线y=5t2+16。答：Simulink仿真模型如下：得到的仿真结果：1.利用Simulink仿真求I=01x ln1+xdx 。答：Simulink仿真模型如下：得
2、到的仿真结果：二、影像处理-以peppers.png为处理对象。(以下程式自己写不要套用现成的matlab指令，例如以conv2作滤波器)1.撰写RGBtoYCrCb、RGBtoYUV或RGBtoCMYK的程式,将RGB和只有Y,Cr,Cb;Y,U,V;1或C,M,Y,K的图形摆在一起.答：Matlab代码如下：%清屏，并清理数据clearall;clc;%定义转换矩阵RGB_YCrCb=[0.2990.5780.114;...0.500-0.4187-0.0813;...-0.1687-0.33130.500];RGB_YU
3、V=[0.2990.5780.114;...-0.147-0.2890.436;...0.615-0.5140.101];%读取图像对应的矩阵a=imread('peppers.png');[MNO]=size(a);%给YCrCb,YUV与CMYK图像对应矩阵赋初始值a_YCrCb=zeros(M,N,3);a_YUV=zeros(M,N,3);a_CMY=zeros(M,N,3);%分别将RGB转为YCrCb，YUV和CMYfori=1:Mforj=1:Na_YCrCb(i,j,:)=(RGB_YCrCb*...doubl
4、e([a(i,j,1);a(i,j,2);a(i,j,3)])+[0;128;128])';a_YUV(i,j,:)=(RGB_YUV*...double([a(i,j,1);a(i,j,2);a(i,j,3)]))';a_CMY(i,j,:)=[255-a(i,j,1)255-a(i,j,2)255-a(i,j,3)];endend%从YCrCb中分别提取出Y,Cr和Cba_Y=uint8(a_YCrCb(:,:,1));a_Cr=uint8(a_YCrCb(:,:,2));a_Cb=uint8(a_YCrCb(:,:,3)
5、);%从YUV中提取出Y,U和V.为避免混淆，将Y的名称改为Y2a_Y2=uint8(a_YUV(:,:,1));a_U=uint8(a_YUV(:,:,2));a_V=uint8(a_YUV(:,:,3));%从CMY中提出C,M和Y.其中K是随机产生的。Y的名称改为Y3,原因同上a_C=uint8(a_CMYK(:,:,1));a_M=uint8(a_CMYK(:,:,2));a_Y3=uint8(a_CMYK(:,:,3));a_K=randi([0,255],M,N,'uint8');%分别显示出原图和转化后的图sub
6、plot(4,4,1);imshow(a);title('RGB');subplot(4,4,5);imshow(a_Y);title('YCbCr:Y');subplot(4,4,6);imshow(a_Cb);title('YCbCr:Cb');subplot(4,4,7);imshow(a_Cr);title('YCbCr:Cr');subplot(4,4,9);imshow(a_Y2);title('YUV:Y');subplot(4,4,10);imshow(a_U);title('YUV:U');subplot(4
7、,4,11);imshow(a_V);title('YUV:V');subplot(4,4,13);imshow(a_C);title('CMYK:C');subplot(4,4,14);imshow(a_M);title('CMYK:M');subplot(4,4,15);imshow(a_Y3);title('CMYK:Y');subplot(4,4,16);imshow(a_K);title('CMYK:K');1.撰写一个代数/逻辑运算、几何变换和线性滤波器的程式,并说明你的结果.答：1)代数运算的Matlab代码如下
8、：%清屏，并清除全部数据clearall;clc;%读取图像对应的矩阵并转化成灰度图a0=imread('peppers.png');a=rgb2gray(a0);[M,N]=size(a);%产生一个随机矩阵，当做噪声noise=uint8(randi([0255],M,N
