VC++调用Matlab实现图像处理的3种常用方法比较.pdf

在进行图像处理的软件开发过程中，VC++与Matlab的结合使用是一种常见的方法。VC++是微软公司推出的功能强大的集成应用开发环境，具有快速开发、执行效率高、易于维护升级等特点。Matlab则是美国MathWorks公司推出的集数值计算、可视化和编程于一体的高效工程计算语言。在图像处理方面，Matlab提供了丰富的图像处理工具和算法。 文章中提到的VC++调用Matlab实现图像处理的三种常用方法包括：利用Matlab引擎、利用MATCOM编译器以及利用COMBuilder工具。这些方法各有其特点，下面将逐一介绍并比较它们。 Matlab引擎是Matlab提供的一种组件对象模型(COM)技术。它允许VC++程序通过COM接口控制Matlab应用程序。在使用Matlab引擎时，需要在VC++中初始化Matlab引擎，之后就能通过引擎对象调用Matlab提供的函数和命令。Matlab引擎适用于需要频繁交互的场景，运行时需要Matlab环境的支持。但引擎方法在数据交换及函数调用方面可能存在效率较低的问题，因为它们通过引擎接口进行交互。 MATCOM编译器是一个由Mideva公司开发的Matlab编译器。它能将Matlab的.m文件转换为VC++代码(.cpp)，进而编译为可在VC++环境中运行的动态链接库(DLL)。使用MATCOM编译器可以将Matlab代码嵌入到VC++项目中，便于打包和发布。但这种方法可能存在对Matlab图像工具箱支持不全面的问题，尤其是一些特定的图形图像处理函数可能无法使用。 第三种方法是使用Matlab的COMBuilder工具。COMBuilder是Matlab的组件构建工具，可以将Matlab代码转化为COM组件，使得这些组件可以在不依赖Matlab环境的情况下运行。这种方法在实现流程上具有相对的独立性，便于程序的发布和部署，但同样存在对某些Matlab图像函数支持不足的问题。 在比较这三种方法时，作者从实现流程、数据交换及函数调用、运行速度、对图形图像函数的支持情况、程序发布等方面进行了详细研究。不同方法在实现效率、程序的独立性、以及运行速度等方面都有各自的优劣。例如，使用Matlab引擎的方式可能在实现速度上不是最快，但其交互性好，适合复杂场景的实时处理；而使用MATCOM和COMBuilder工具，虽然可能在某些特定图像处理函数的支持上有所不足，但在程序的独立性和发布上会更加方便。 通过研究和比较，文章对这三种方法的优缺点进行了归纳总结，为开发者提供了选择适合的VC++和Matlab混合编程方法的参考依据。这对于在图像处理领域寻求结合VC++与Matlab优势的开发者来说，是十分有价值的参考信息。