标题《一种利用Matlab提取图像中曲线的新方法》指向的是关于如何通过Matlab工具提取图像中特定曲线的技术。Matlab，全称为Matrix Laboratory，是一种主要用于数值计算、数据分析和可视化，以及算法开发的高级编程语言和交互式环境。
在这篇文章中，作者提出了一种基于图像处理技术提取图像中曲线数据的新方法，并通过Matlab编写了图形用户界面（GUI）程序。这一方法涉及到图像处理的几个关键步骤：灰度变换、二值变换、形态学运算的细化和重构。灰度变换涉及将彩色图像转换为灰度图像，以减少颜色信息的干扰，突出图像中的曲线。二值变换则将灰度图像进一步简化为二值图像，即图像中只有纯黑和纯白两种颜色，这样的图像更便于处理。形态学运算中的细化通常是指将二值图像中的结构变细，而重构则是指恢复那些在细化过程中可能丢失的细节，以便更好地突出曲线特征。
Matlab图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）是Matlab的一个扩展模块，它提供了许多用于图像处理的函数和程序，这些工具可以帮助用户执行从图像获取到图像分析和增强的广泛任务。在本方法中，Matlab强大的矩阵运算能力得到了应用，矩阵运算的语法对处理数字图像非常适用。这意味着用户可以通过矩阵的方式直接操作图像数据，完成如图像的缩放、旋转、平滑、滤波、边缘检测、形态学处理等操作。
GUI程序的编写意味着用户可以通过交互式界面，无需深入理解Matlab编程，即可使用该工具提取图像中的曲线。这大大降低了技术门槛，使非专业用户也能方便地使用这一技术。
插值法是数值分析中的一种常用技术，它可以在不直接测量曲线上某些点的值的情况下，估计这些点的值。在本文所提出的Matlab方法中，保存的曲线数据（即曲线上点的坐标）通过插值法可以在Matlab环境中方便地用于获取曲线上任意一点的值。
该方法的创新之处在于使用了图像的形态学运算，这使得仅需选择较少的点就能快速、准确地提取图像中的曲线，同时还能克服图像背景对曲线提取产生的干扰。这为科研工作提供了一种非常有效的方法来提取图像中的曲线数据，尤其是对于那些只以曲线图形式存在的数据。
值得注意的是，本文作者董延是北京工商大学材料与机械工程学院的研究生，研究领域涉及机械制造及其自动化，而黄志刚则是博士后、教授，主要研究领域为农产品加工及贮藏。通过这一研究，我们可以看到Matlab在不同学科领域中的应用广泛性和实用性。该方法不仅为图像曲线数据的提取提供了新的途径，也展示了Matlab在数据处理领域的强大功能。
