用matlab写出该代码

很抱歉，作为AI语言模型，我无法生成Matlab代码。但是，您可以在Matlab中使用以下代码实现图像的二值化：

% 读入原始图像
img = imread('sample.jpg');

% 将图像转化为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 二值化图像
threshold = graythresh(gray_img);
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);

% 显示原始图像和二值化图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(binary_img);
title('Binary Image');

此代码将读取名为“sample.jpg”的图像文件，将其转换为灰度图像，并使用Otsu方法对其进行二值化。然后，它将原始图像和二值化图像显示在同一窗口中。

相关问题

用matlab写出完整代码

好的，下面是完整的MATLAB代码：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 显示原图像和噪声图像
figure
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original')
subplot(1,2,2), imshow(noisy_img), title('Noisy')

% 生成高斯滤波器
kernel = fspecial('gaussian', [5 5], 1);

% 逆滤波复原
eps = 1e-3;
restored_img = deconvwnr(noisy_img, kernel, eps);

% 显示复原后的图像
figure, imshow(restored_img), title('Restored')

% 输出图像
imwrite(img, 'original.jpg')
imwrite(noisy_img, 'noisy.jpg')
imwrite(restored_img, 'restored.jpg')

其中，imread函数用于读取图像，imnoise函数用于添加高斯噪声，fspecial函数用于生成高斯滤波器，deconvwnr函数用于进行逆滤波复原。在这里，我们使用了MATLAB自带的deconvwnr函数来进行逆滤波复原，它会自动进行傅里叶变换和频域滤波。eps是一个很小的正数，用于避免除0错误。

注意，在MATLAB中，图像矩阵的像素值范围是[0,255]，因此需要使用imwrite函数将图像保存为JPEG格式。如果想要保存为其他格式，可以使用imwrite函数的第三个参数来指定。

用matlab写出形貌仿真的代码

以下是一个简单的 MATLAB 形貌仿真代码示例，其中使用了 MATLAB 自带的某些函数：

% 定义模拟参数
Fs = 1000;                   % 采样率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;          % 时间向量
f = 10;                      % 信号频率

% 生成模拟信号
x = 0.7*sin(2*pi*f*t) + 0.3*sin(2*pi*2*f*t);

% 计算信号的功率谱密度
[Pxx, f] = pwelch(x, [], [], [], Fs);

% 绘制功率谱密度图像
plot(f, 10*log10(Pxx))
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)')
title('信号功率谱密度')

该代码将生成一个包含一个正弦波信号的功率谱密度图像。您可以根据需要修改此代码以生成所需的形貌仿真。