图形修饰处理

图形处理涵盖了图名（title）、坐标轴标签（xlabel、ylabel）、图形文本注释（text）、图例（legend）等要素。使用简便的命令格式如下： title(s) % s为字符串变量或常量xlabel(s)ylabel(s)legend(s)text(x, y, s) % 在指定坐标（x, y）处添加注释文字。

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程序与图形结果 x0 = [0, 0.5, 6, 6, 5.5, 0; 0, 0, 6.42, 0, 8, 8, 1.58, 8];x = [x0, x0(:,1)]; % 把首顶点坐标补到末顶点后A = [1, 0.25; 0, 1];y = A * x; subplot(1,2,1), plot(x(1,:), x(2,:))subplot(1,2,2), plot(y(1,:), y(2,:)) 画出的两个图形如右：

Matlab 6.5的图形图像处理源码已按照章节分类完备。

这份Matlab函数列表包含了详细的图像处理相关内容。

Detrend Normalization 图像处理图形用户界面，灵感来自 Munther 的 Dettend d。

初学者的Matlab图像处理与图形学习，涵盖了老师提供的PPT，为学习者提供必要的指导与帮助。

MATLAB图像处理指令[MATLAB高级应用__图形图像处理].pdf

裁减修饰 peaks 的用法挺有意思，用 NaN 来‘掏空’一块区域，做数据缺失的模拟或者突出显示都蛮合适的。你只要用p(30:40,20:30)=nan*p(30:40,20:30)这一行，就能把 peaks 图里的某个小方块“挖掉”。直接surf(p)，那块区域就变成了一个的空洞。嗯，挺适合做异常值可视化。 用了peaks之后你会发现，默认图看起来太整了，有时候不太好区分重点。像这种裁减方式就比较灵活，尤其是在演示数据缺失、噪点、或者地形图坑洼的时候，直观。 如果你还不太熟悉surf的绘图原理，可以看看《MATLAB SURF 算法实现》，里面讲得还挺细的。再搭配《Fill Missing

随着物联网（IoT）、移动设备和社交网络的普及，大数据的规模迅速扩大，需要处理PB级别的图形数据。传统的MapReduce等工具已无法满足需求，因此开发分布式图形处理框架至关重要。分类讨论了图形处理系统的编程抽象、运行时特征、通信模型等关键方面，揭示现有系统的优劣和未来研究方向。挑战包括优化分区策略、提高内存效率和增强容错能力，未来的发展需要平衡性能、可扩展性与易用性。