MATLAB中的for循环怎么用

Question

我想对每种滤波后的结果分别进行不同类型的边缘检测，但是我定义的矩阵不知道怎么回事，总是说为空矩阵，若不用矩阵方式调用，请问各位有什么高招；以下是我编写的程序，希望大家帮忙改一下：
clear;close all
I=imread('road2.jpg');%读入原始jpg格式图像
figure;
imshow(I);title('原始图像');
I1=rgb2gray(I);%将原图像转化为灰度图象
figure;subplot(221);
imshow(I1);title('灰度图像');
I2=medfilt2(I1);%滤波默认窗口为[3，3]
subplot(222);imshow(I2);title('中值滤波结果');
I3=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %模板尺寸为3
subplot(223);imshow(I3);title('均值滤波结果');
I4=wiener2(I1,[3 3]); %对图像进行二维自适应维纳滤波
subplot(224);imshow(I4); title('自适应滤波结果');
J=[I1,I2,I3,I4];%这里的矩阵为什么是空的？
for j=1:4;
Ij=J(1,j);
BW1=edge(Ij,'prewitt');%边缘检测
BW2=edge(Ij,'canny');
BW3=edge(Ij,'log');
BW4=edge(Ij,'sobel');
figure;
subplot(221);imshow(BW1);title('prewitt算子');
subplot(222);imshow(BW2);title('canny算子');
subplot(223);imshow(BW3);title('laplacian算子');
subplot(224);imshow(BW4);title('sobel算子');
end
figure;subplot(121);imhist(I1);title('灰度直方图');%观察灰度直方图， 灰度200处有谷，确定阈值T=200
I5=im2bw(I1,220/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内
subplot(122);imshow(I5);title('直方图阈值分割效果');

Answer 1

Matlab中matlab中for 循环的原理和应用

for 循环是用在须重复执行且执行次数有一定的算式，它的结构如下：
for index = array
command A
end

如果我们要计算一缆车离铁塔的速度 (v)，它的速度计算方式与且铁塔的距离 (d)有关，假设以 10 公尺为判断值，则速度计算分为二个算式：

假设有一个阵列 d 为缆车到铁塔的距离，则以下的for 循环可计算速对应的速度 >> for k = 1:length(d)
if d(k) <= 10
velocity = 0.425 + 0.00175*d(k)^2;
else
velocity = 0.625 + 0.12*d - 0.00025*d(k)^2;
end
fprintf('d= %f velocity= %f\n',d(k),velocity)
end
另外几个例子
>> for n=1:10
x(n)=sin(n*pi/10);
end
>> disp(x)
>> for n=1:5
for m=5:-1:1
A(n,m)=n^2+m^2;
end
disp(n)
end
>> disp(A)
但是如果可以用阵列或是矩阵运算来取代以for 循环计算，就应采用前者因为计算速度快多了。上述的例子 可改为
>> n=1:10;
>> x=sin(n*pi/10);
使用 for 循环的规则如下：
上述的 for 循环中的指标 (index) 须为是一变数。
如果 array 代表阵列是空无一物，则循环不会被执行，例如 k=1:0。
如果 array 代表阵列是一纯量，则循环会被执行一次，例如 k=1:1。
如果 array 代表阵列是一向量，则循环会被依序的执行，例如 k=1:b, b=[1 3 5]。 如果 array 代表阵列是一矩阵，则循环会被逐行依序的执行，例如 k=1:B, B=[1 2; 3 4]。
for 完整的语法为： for k = first:increment:last，其中的 first, increment, last分别为初始值，增量，终止值。而循环被执行的次数由以下的算式决定： 1. 2. 3. 4. 5. 6.
floor((last-first)/increment)+1
如果计算得到的值为负，则循环不被执行。

Answer 2

不是空的，赋值的时候出错了，我改了一点，不知道对你有用没。。
% clear;close all
I=imread('1.jpg');%读入原始jpg格式图像
figure
plot(1,1)
imshow(I)
W=size(I,2); %得到图像高度
I1=rgb2gray(I);%将原图像转化为灰度图象
figure;subplot(221);
imshow(I1);title('灰度图像');
I2=medfilt2(I1);%滤波默认窗口为[3，3]
subplot(222);imshow(I2);title('中值滤波结果');
I3=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %模板尺寸为3
subplot(223);imshow(I3);title('均值滤波结果');
I4=wiener2(I1,[3 3]); %对图像进行二维自适应维纳滤波
subplot(224);imshow(I4); title('自适应滤波结果');
J=[I1,I2,I3,I4];%这里的矩阵为什么是空的？
for j=1:4;
Ij=J(:,1+W*(j-1):W*j); %%给Ij赋值
BW1=edge(Ij,'prewitt');%边缘检测
BW2=edge(Ij,'canny');
BW3=edge(Ij,'log');
BW4=edge(Ij,'sobel');
figure;
subplot(221);imshow(BW1);title('prewitt算子');
subplot(222);imshow(BW2);title('canny算子');
subplot(223);imshow(BW3);title('laplacian算子');
subplot(224);imshow(BW4);title('sobel算子');
end
figure;subplot(121);imhist(I1);title('灰度直方图');%观察灰度直方图， 灰度200处有谷，确定阈值T=200
I5=im2bw(I1,220/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内
subplot(122);imshow(I5);title('直方图阈值分割效果');

Answer 3

J{1}=I1;
J{2}=I2;
J{3}=I3;
J{4}=I4;

Ij=J{i};