前言
图像复原时图像处理中一个重要的研究课题。图像在形成、传输和记录的过程中，由于传感器的噪声、摄像机未对好焦、摄像机与物体相对运动、系统误差、畸变、噪声等因素的影响，使图像往往不是真实景物的完善影像。这种图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像质量下降的过程称为图像的退化。图像复原就是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或恢复的过程。
图像复原过程一般为：找退化原因→建立退化模型→反向推演→图像复原
算法产生概述
开发算法时，首先要创建图像退化的线性数学模型，接着选择准则函数，并以适当的数学形式表达，然后进行数学推演。推演过程中通常要进行表达形式（即空域形式、频域形式、矩阵-矢量形式或变换域形式）的相互转换，最后得到图像复原算式。
退化数学模型的空域、频域、矢量-矩阵表达形式分别是：
g(x,y)=d(x,y)f(x,y)+n(x,y)
G(u,v)=D(u,v)·F(u,v)+N(u,v)
g=HF+n
其中：g(x,y)、d(x,y)、f(x,y)、n(x,y)分别为观测的退化图像、模糊函数、原图像、加性噪声，为卷积运算符，（x=0,1,2，…，M-1），（y=0,1,2，…，N-1）。
运动模糊的产生
景物与相机之间的相对运动通常会使相机所成的像存在运动模糊。对于线性移不变模糊，退化图像u0可以写成，u0=hu+n，其中h为模糊核，表示卷积，n为加性噪声。由du/dt=0,文献[5]将这种运动模糊过程描述为波动方程：
аu/аt+Vxаu/аx+ Vyаu/аy=0
其中，Vx=dx/dt, Vy=dy/dt为x,y方向上的速度分量并且通过分析该方程的达朗贝尔解得出结论：
vаu0/аx=u(x)-u(x-L)
其中v=
,即退化图像沿运动方向的导数等于原始图像和其移位L后图像的差，这里L也可以认为是模糊长度。
在MATLAB中，可以由fspecial函数创建一个确定类型的PSF（点扩散函数），然后使用这个PSF与原始图像进行卷积，从而得到退化（模糊）的图像。
维纳滤波图像复原MATLAB实现
MATLAB图像处理工具箱提供了维纳滤波图像复原函数deconvwnr，该函数的语法格
下：
J=deconvwnr（I,PSF）
J=deconvwnr（I,PSF,NSR）
J=deconvwnr（I,PSF,NCORR,ICORR）
说明：
J=deconvwnr（I,PSF）用于复原由于PSF以及可能的加性噪声卷积退化的图像I，该算法利用图像和噪声的相关矩阵，从估计图像与真实图像之间的最小均方误差意义上来说是最佳的。在没有噪声的情况下，维纳滤波器退化成理想的逆滤波器。
J=deconvwnr（I,PSF,NSR）中的NSR是信噪功率比，NSR可以是标量，或者是和图像I一样大小尺寸的数组，NSR的默认值为0。
J=deconvwnr（I,PSF,NCORR,ICORR）中的NCORR和ICORR分别是噪声和原始图像的自相关函数。NCORR和ICORR是不超过原始图像的尺寸和维数的任意尺寸和维数。一个N维的NCORR或ICORR数组对应每一维的自相关，如果PSF为向量，则向量NCORR或ICORR代表第一维的自相关函数；如果PSF为数组，则一维的自相关函数由PSF所有的非单维对称计算推得，标量NCORR或ICORR表示噪声或图像的功率。
最小二乘方图像复原MATLAB实现
MATLAB图像工具箱子提供了deconvreg函数，用来完成对模糊图像的约束最小二乘方复原。deconvreg函数语法格式如下：
J=deconvreg(I,PSF)
J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER)
J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER,LRANGE)
J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER,LRANGE,REGOP)
[J,LAGRA]=deconvreg(I,PSF,)
说明：
J=deconvreg(I,PSF)用于复原由于PSF以及可能的加性噪声退化的图像，在保持图像平滑的条件下，该算法在估计图像和实际图像间的最小二乘方误差的意义上来说是最佳的。
J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER)中的NOISEPOWER是加性噪声功率，默认值是0；
J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER,LRANGE)中的向量LRANGE制定了寻找最佳解的范围，该算法就是在LRANGE的范围内找到最佳的拉格朗日乘数。如果LRANGE是标量，算法假定LAGRA已经给定并等于LRANGE，此时忽略NOISEPOWER的值。LRANGE默认的范围为[le-9 le9]；
J=deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER,LRANGE,REGOP)中的REGOP是约束自相关的规则化算子。拉普拉斯算子是保持图像平滑的默认算子。REGOP的维数不能超过图像的维数，任意非单维必须与PSF的非单维相对应。
[J,LAGRA]=deconvreg(I,PSF,)输出复原图像J以及拉格朗日乘数。
Lucy-Richardson图像复原MATLAB实现
当已知PSF，但对噪声的信息知道很少或者不知道噪声信息时，可以用Lucy-Richardson算法得到效果较好的复原图像。Lucy-Richardson采用迭代法，能够按照泊松噪声统计标准求出给定PSF卷积后，最有可能成为输入模糊图像的图像。MATLAB提供了deconvlucy函数，该函数通过加速收敛的迭代算法完成图像的复原。为了改善图像复原的质量，光学系统的特性也可以作为该函数的输入参数。deconvlucy函数的语法格式如下：
J=deconvlucy（I,PSF）
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT）
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR）
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT）
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT）
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT,SUBSMPL）
说明：
J=deconvlucy（I,PSF用于恢复由PSF卷积和可能的加性噪声引起的退化的图像。该算法基于结果复原图像J的极大似然值，它是原始图像在泊松统计标准下的一个实例。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT）中的NUMIT用于指定deconvlucy函数迭代的次数，如果不指定，默认值为10。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR）中的DAMPAR用于指定结果图像的偏差阈值，默认值为0；该参数指定了在收敛过程中，结果图像J与原始图像I背离的程度。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT）中的WRIGHT表示每个像素的加权值，它记录了每个像素反映相机记录的质量。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT）中的READOUT制定了加性噪声值和读出相机噪声值，默认值为0。
J=deconvlucy（I,PSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT,SUBSMPL）中的SUBSMPL描述了已知PSF时子采样次数，默认值为1。
盲去卷积图像复原MATLAB实现
盲去卷积复原实在不知道PSF的情况下，利用原始模糊图像，同时顾及PSF和清晰图像的一种恢复方法。MATLAB提供了盲去卷积复原函数deconvblind，该函数的语法格式如下：
[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF）
[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF,NUMIT）
[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR）
[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT）
[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIGHT,READOUT）
[J,PSF]=deconvblind(FUN,P1,P2,,PN)
说明：
[J,PSF]= deconvblind（I,INITPSF）利用最大似然算法去卷积图像I，返回复原图像J和复原的PSF。INITPSF表示PSF的估计值；参数NUMIT用于指定迭代的次数，默认值为10；
参数DAMPAR用于指定结果图像的偏差阈值，默认值为0；参数WEIGHT制定了在图像复原中，采用输入图像I的哪些像素。参数READOUT用于指定相应的加性噪声值和读出相机的噪声值，默认为0。
[J,PSF]=deconvblind(FUN,P1,P2,,PN)中的FUN是一个描述PSF附加约束的函数。
附录：
I=Imread('footballjpg');
Len=30;
Theta=45;
PSF=fspecial('motion',Len,Theta);
BlurredA=imfilter(I,PSF,'circular','conv');
Wnrl=deconvwnr(BlurredA,PSF);¨
V=002;
Blurred_I_Noisy=imnoise(BlurredB,'gaussian',0,V);
NP=Vprod(size(I));
J=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,NP);
BlurredC=imfilter(I,PSF,'symmetric','conv');
V=0002;
BlurredNoisy=imnoise(BlurredC,'gaussian',0,V);
Luc=deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,5);
subplot(2,3,1);imshow(I);title('原图像');
subplot(2,3,6);imshow(PSF);title('运动模糊后图像');
subplot(2,3,2);imshow(Wnrl);title('维纳滤波修复图像');
subplot(2,3,3);imshow(J);title('最小二乘方修复图像');
subplot(2,3,4);imshow(Luc);title('Lucy-Richardson修复图像');
subplot(2,3,5);imshow(K);title('盲去卷积修复图像');
参考文献：
[1] 陈波一种新的运动模糊图像恢复方法[J]深圳:深圳大学数学与计算机科学学院,2008
[2] 刘刚,王立香,董延MATLAB数字图像处理[M]机械工业出版社,2010
[3] 康实MATLAB的图像处理工具箱中图像复原函数的比较[J]广州:广东交通职业技术学院,2006
[4] 徐志影,李晋平MATLAB及其在图像处理中的应用[J]徐州:中国矿业大学资源学院,2003
[5] CAI LIDONGTraveling wave equation and restoration of motion blurred images[J] Acta Automatica Sinica,2003,29(3):466-4711、使用滤波器组合：将多个滤波器组合在一起，可以有效地消除延时。
2、使用滤波器链：将多个滤波器连接在一起，可以有效地消除延时。
3、使用滤波器网络：将多个滤波器组合在一起，可以有效地消除延时。
4、使用滤波器结构：将多个滤波器组合在一起，可以有效地消除延时。你好，答案如下所示。
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如果你有不会的，你可以提问
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每一天都过得充实。（一） opencv里面摄像机标定计算内参数矩阵用的是张正友标定法，非常经典，MATLAB标定工具箱也是用的该方法。具体的标定过程可以参见张正友的原文： >
成像光谱遥感岩矿信息除了岩矿的高光谱特征信息之外，还包括岩矿的空间形态、面积和结构等信息。本小节将开展遥感平台，尤其是机载飞行平台姿态对岩矿空间信息的变异分析。
机载成像光谱仪具有视场角大、飞行高度低、平台姿态稳定性差及成像环境条件复杂等特点，数据几何畸变严重。图像与实际景物之间的几何差异很大，给地物定位和专业制图带来很大的困难，难以直接与其他数据资料进行综合分析和利用。因此，解决机载成像光谱数据的地理定位，是其推广和应用的前提。
20世纪60年代以来，机载扫描仪图像几何恢复的研究一直为人们所关注。传统的基于控制点的校正方法是将图像划分为子区，采用多项式进行空间变换，利用控制点和最小二乘法拟合求取多项式系数，采用直接或间接转换方法，经插值求得校正图像。这种方法需耗费大量的人力和时间选取控制点，子区划分不能过大，校正精度受主、客观因素的限制而难于保证，更主要的是此方法仅能在一定程度上消除图像的整体几何畸变趋势，对于由平台姿态和运动变化引起的图像高频几何畸变则无能为力。
BJDeverqux（1990）等人提出了机载多光谱扫描图像几何畸变校正的Delaunay三角形匹配方法，能较有效地消除图像中的高频几何畸变。该方法的基本原理是：在图像空间的三角形ABC与在校正空间的三角形A′B′C′对应，在三角形ABC中的任一像元X与顶点A可用矢量 联系起来，并表达为线性组合， ，α和β为待定系数，可通过解线性方程组得到。α和β一旦确定，X在校正空间的对应点X′满足 。该方法同样需选取大量的控制点以形成三角形联网。
另一类校正方法称非参数校正方法（Kindelan，Moreno and Valverde，1981），它将原始图像和校正图像空间坐标间的差异视为一个二维随机场。其中最典型的代表是算术平均法，它利用一组控制点，对每一点计算其原始空间坐标与校正空间坐标的差值，通过加权平均来完成几何校正，权因子与至每个GCP的距离成比例。
但研究最多，被公认为效果最好的方法是利用辅助参数的共线方程法。早在1962年，Elms就提出了利用位置和方位参数对带式相机图像进行处理（Kindelan et al，1981），但由于当时的技术条件而无法实现。随着现代惯性导航系统及GPS定位技术的发展，从空中实现像元点定位已成为可能。目前美国、加拿大等技术发达国家都已根据所拥有的参数获取手段建立了相应的机载扫描仪图像几何畸变共线方程校正模式。我国在这一领域基本上仍处于空白状态。辅助参数的获取手段既可以采用惯性导航系统或GPS，也可以采用同步摄影时的方位参数进行模拟。采用基于辅助参数的共线方程法校正图像的几何畸变的关键在于辅助参数的预处理，以确保所获参数的可靠及精度。
根据机载行式扫描成像光谱仪的成像特点，引起机载成像光谱图像几何畸变的因素主要有：①等角扫描引起的图像全景畸变；②平台姿态（俯仰、侧滚、偏流）变化引起的图像几何畸变；③平台运动（速度、偏航、高度）变化引起的图像几何畸变；④地形起伏引起的图像几何畸变。
根据王润生教授（2001）、郭小方博士等人的研究，这四种几何畸变可以定量化表达如下。
5321 等角扫描引起的图像全景畸变
机载成像光谱仪扫描成像时，探测器实际上是在平面而非曲面上采集数据。因此，扫描镜以等角速度旋转采样时，随着扫描角的变化，虽然瞬时视场角相同，但每个像元对应的实际地面面积却不相同，由机下点向扫描线两端地面面积逐渐增大。但数据记录按匀速度进行，从而造成图像边缘的压缩，而且离机下点越远，压缩越厉害。一般称这种图像几何畸变为全景畸变，亦常称为正切畸变，它是机载成像光谱图像不可避免的、由成像机理造成的重要的固有畸变。
设正常平台姿态下，航高为H，在等角采样图像（原始图像）中第K个像元扫描角为θ，在等间距采样图像（校正图像）中对应的像元坐标为I，则校正前后图像像元坐标的关系可由下式表达：
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
式中，d为采样间距，Δθ为瞬时视场角，N为每扫描行的像元数。
5322 飞机姿态变化引起的图像几何畸变
星载扫描仪平台姿态较为稳定，与此有关的图像几何畸变相对不大。对于机载成像光谱图像而言，飞机侧滚、俯仰、偏流角的剧烈变化会导致图像严重的几何失真，控制点多项式拟合方法仅能在一定程度上消除图像整体几何畸变大的趋势，对于飞机姿态变化引起的高频几何畸变则无能为力。要进行精确的图像几何恢复，了解、分析飞机各种姿态变化对图像几何特性的影响是十分重要的。
53221 飞机侧滚引起的图像几何畸变
由于受空中气流变化的影响，飞行时飞机常绕轴线滚动，使扫描起始点位置发生偏移。探测器扫描成像时，每次扫描瞬时侧滚角的不同将导致地物在图像上扭曲变形。
设扫描瞬时侧滚角为ω，则校正前后图像像元坐标关系可表达如下：
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
式中，逆时针翻滚时ω取正值，其余变量的定义同式（5-3-15）。
飞机侧滚运动在航向上对整幅图像不形成累积误差，每次扫描起始位置偏移量仅与扫描瞬时侧滚角有关。
53222 飞机俯仰引起的图像几何畸变
飞机俯仰运动是机载成像光谱图像几何畸变的主要来源之一，在扫描方向及航向上都会引起图像的几何畸变。
设俯仰角为β，航高为H，扫描镜对地实际距离为H1，则
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
因此，扫描行对应实际地面长度为
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
式中，φ为视场角。
以H1替代（5-3-16）式中的H即可得到考虑了俯仰角变化的在扫描方向上校正前后像元坐标关系表达式：
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
俯仰角的变化在航向上势必导致扫描行位置的偏移，引起扫描行行间重叠或间隙，但是引起的图像航向上的几何畸变不形成累积误差。一般 ＜0造成扫描行行间重叠， ＞0则造成扫描行行间间隙。
53223 飞机偏流角引起的图像几何畸变
实际飞行中，为了避免侧风使飞行轨迹偏离预设航线，飞机往往需要与设计航向保持一定的偏转角飞行。因此，在根据瞬时视场角与扫描率确定标准速高比的情况下，偏流角的存在将导致扫描行行间错动及重叠，引起图像扭歪畸变。
设标准扫描行间距为D，偏流角为α，则引起的图像几何畸变量为：
行间错动量：ΔX=D sinα （5-3-20）
行间重叠量：ΔY=D（1-cosα） （5-3-21）
式中，D= ，S为探测器扫描率，V为飞机地速。
飞机在飞行中实际上难以保持固定的偏流角，偏流角的变化将导致图像扫描行产生交叉现象。
5323 飞机运动变化引起的图像几何畸变
飞机运动变化引起的图像几何畸变指的是探测器扫描成像时，飞机速度、航高及航迹变化引起的图像几何畸变。如果已知探测器的基本特性（总视场角、瞬时视场角、采样角、扫描率等），利用重采样方法，比较容易校正该类几何畸变。
53231 飞机地速变化引起的图像几何畸变
飞机地速的变化是机载成像光谱图像几何畸变不可忽视的来源之一。机载成像光谱仪成像时，标准飞行速度的设计取决于仪器扫描率、瞬时视场角及飞行高度。但在实际飞行中，由于受风速、风向、气流的影响，飞机地速不是固定不变的。飞机地速小于标准飞行速度时将造成扫描行行间的重叠，大于时地面覆盖则不连续而出现漏扫。虽然在每次扫描瞬间引起的错位可以不予重视，但误差的累积结果会使图像中的地面形迹被拉长或压缩。
设第K个扫描行的实际位置为XK，扫描瞬时地速为VK，形成的累积位置误差为ΔXK，则：
XK=XK-1+05×（VK-1+VK）T （5-3-22）
ΔXK=ΔXK-1+05×（VK-1+VK）T-D （5-3-23）
式中：D为标准扫描行宽，T为扫描周期。
53232 飞机航高变化引起的图像几何畸变
机载成像光谱图像像元对应地面的大小不仅与扫描角有关，而且与航高也密切相关。航高的变化也会对图像的几何特性产生一定影响。
在扫描方向上，像元坐标与航高H的关系已由式（5-3-15）给出，只要将扫描瞬时航高H代入式中，即可求出考虑了航高变化时的像元坐标和几何畸变量的大小。
在航向方向上，为了获得连续的地面覆盖，航高应与扫描率及飞行速度相匹配。飞行航高大于标准航高时会造成扫描行行间重叠，低于时则造成扫描行行间间隙。
设：标准航高为HST，标准行宽为YST，实际航高为H，则
扫描行宽有
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
行间重叠（间隙）
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
飞行高度的变化在航向上造成影响一般不大，而且不形成累积误差。实际上，高度的变化必然伴随着速度、俯仰角的变化。单纯的高度变化并不会改变扫描中心点的位置。因此，对行式遥感扫描仪而言，航高变化在航向上的影响一般可忽略不计。
53233 飞机偏航引起的图像几何畸变
飞机偏航是指飞行时，飞机航迹偏离了原设计航迹。偏航实际上是由于气流、风速等因素的影响，飞机地速的方向发生了变化所致。前面所讨论的地速的影响实质上是地速的航向方向（与扫描方向正交）分量大小的变化对图像几何特性的影响。飞机偏航主要是由于地速在垂直设计航向上的分量大小变化所致，其对图像单一扫描行引起的几何偏移量虽然很小，但其累积偏移量则不可忽视。
设第K个扫描行扫描瞬间机下点位置为OK，瞬时地速为VK，地速与设计航向间的夹角为δK，探测器扫描周期为T，则第K个扫描行扫描瞬时机下点位置可由下式确定：
OK，X=OK-1，X+05×（VK-1sinδK-1+VKsinδK）T （5-3-26）
OK，Y=OK-1，Y+05×（VK-1cosδK-1+VKcosδK）T （5-3-27）
5324 地形起伏变化引起的图像几何畸变
由于行式扫描成像光谱仪的中心投影性质，地形起伏会使图像产生几何投影差。地形起伏变化对星载扫描仪的影响一般可以忽略，如陆地卫星MSS图像，只要地形高差小于800m，其所引起的像元几何错位量则小于图像分辨率。机载成像光谱仪扫描视场角较大，飞行高度较低，特别是在低空飞行时，地形的几何投影差则不容忽视。例如，总视场角为60°，瞬时视场为25mrad，航高为1000m时，欲使几何投影差小于机下点的像元分辨率25m，则地形高差必须小于3m。
对于行扫描方式的成像光谱仪，如飞机姿态水平，探测器垂直向下扫描，则在垂直扫描方向上不会产生地形几何投影差。但是实际上飞机一般都会有一定的俯仰角，不可避免地会产生一定的地形几何投影误差。如图5-3-1所示，设航高为H，俯仰为β，地面点A的高程为hα，A的投影点为A′，引起的投影位移量为AA′。则地面点A在高程基准面上的垂直投影点A离机下点的距离为：
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
引起的投影位移量
AA′=H tanβ-OA （5-3-29）
图5-3-1 正交扫描方向地形起伏变化引起的投影差
在扫描方向上的地形几何投影误差如图5-3-2所示，当探测器扫描角为θ时，地形起伏，导致地物点C的扫描投影点移到C′，引起的几何位移量为Δl。
地面高程的变化相当于改变了扫描瞬时航高，设K像元的实际高程为hK，机下点相对平均高程面的航高为H，则扫描K像元时的瞬时航高H′可视为H′=H-hK，将H′代入式（5-3-15），即可得到考虑了地面高程变化的扫描方向上校正前后像元坐标关系表达式：
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
上述分别对引起成像光谱数据像元几何位置发生变异的各种因素及其原理进行了阐述。从分析中可见，图像的几何畸变主要影响像元的几何位置和像元所代表的地面范围，而对像元的辐射和光谱特征影响较小。几何校正需要对图像进行重采样，由于重采样函数频率响应的影响都会造成一定的高频信号损失。因而在工作中，我们一般采用先进行识别，再作几何校正的方法，以避免几何校正造成图像退化等影响。
图5-3-2 沿扫描方向地形起伏变化引起的投影差
让信号过一个低通滤波器就可以。
如果信号经过低通滤波器，把信号的高频分量滤掉，时域信号的剧烈变化将被平滑，由实验内容（1）结果图1011(a)、(b)和(c)可见，经过系统低通滤波使输入信号、和的阶跃变化变得缓慢上升与下降。
基色信号减去亮度信号就得到色差信号 对色差信号进行频带压缩的依据是利用人眼的特性去节约带宽。因为人的眼睛对彩色图像（对图像的彩色部分）的分辨力较低，所以对色差信号传输的带宽比亮度信号校减少基带信号频谱中的高频分量。
这样可以节省传输频带，提高信道的频谱利用率，还可以减少串扰。
扩展资料：
MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。
随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强， *** 作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。
简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
参考资料来源：百度百科-MATLAB
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