二值图像_彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别 - CSDN
  • ImageJ中图像二值化方法介绍概述二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用,同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤,选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于全局阈值的...

    ImageJ中图像二值化方法介绍

    概述

    二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用,同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤,选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于全局阈值的图像二值化方法,其中最大值为255表示白色, 0 表示黑色,H表示图像直方图。imageJ重要开源分支Fiji中已经实现了全局自动阈值16种方法。

    ImageJ演示

    首先来看一下原图,是一张人体细胞组织的图像,显示如下:

    图像二值化方法汇总介绍

    各种二值化方法生成的对应的二值图像图像显示如下:

    图像二值化方法汇总介绍

    迭代方法:

    默认方式是通过迭代方法来求取阈值T,通过假设阈值T来分割图像为两部分,对各个部分求取均值M1与M2假设T’ = (M1+M2) 不等于T则令T= T’然后继续迭代直到两者相等。

    Huang阈值分割法:

    方法来自于Huang L-K & Wang M-JJ模式识别论文《ImageThresholding By minimizing the measure of fuzziness》具体可以自己看论文。

    InterModes阈值分割:

    该方法假设直方图是一个双峰模式的直方图,对直方图使用平滑滤波迭代多次,知道只剩下两个最大的峰J与K则阈值为T=(J+K)/2, 如果图像形成直方图只会有一个单峰或者有大片平坦区域的时候,该方法不太适合。

    IsoData阈值分割:

    该方法基于Ridler, TW&Calvard的论文《Picture thresholding using an iterative selection method》该方法通过给定一个随机阈值假设127把图像分为对象与背景进行分割,计算两部分的均值,不断迭代,直到阈值大于复合均值为止。最终阈值为:阈值 = (背景像素均值+对象像素均值)/2。感兴趣可以自己看Paper。

    Li阈值分割:

    基于Li的最小交叉熵阈值迭代方法,感兴趣者可以看论文《Minimum CrossEntropy Thresholding》了解更多细节。

    MaxEntropy(最大熵值分割):

    基于Kapur-Sahoo-Wong的《Maximum Entropy thresholdingmethod》方法实现该算法,ImageJ Fiji中已经实现。

    均值方法分割:

    使用灰度图像计算所有像素值的均值作为阈值实现图像二值化分割方法。

    MinError(最小错误):

    迭代算法基于Kittler与Illingworth的最小错误阈值分割方法,初始开始迭代的阈值为均值。除了ImageJ中已有实现,此方法在MATLAB中也有实现。

    Minimum(最小阈值):

    该方法类似于中间帧模式(InterModes),都是假设直方图有两个波峰,通过均值平滑滤波最终得到两个本地最大的波峰,阈值等于yt-1>yt<=yt+1。该方法主要用于细胞图像分析,相关论文见《TheAnalysis of cell images》。MATLAB中同样也实现了该方法。

    Moments(几何矩阈值):

    该方法是根据Tsai.W的论文《Moment-preserving thresholding: anew approach》

    Otsu阈值

    Otsu主要是图像直方图进行阈值分类,从0~255之间,然后求它们的最小内方差对应直方图灰度索引值作为阈值实现图像二值化,OpenCV中已经实现,而且是OpenCV2.x全局阈值二值化方法。

    Percentile阈值

    该方法假设前景像素ptile=0.5,然后对直方图按照灰度强度从0~255作为每个阈值分割通过迭代寻找最小比重值,最终得到阈值T。

    RenyiEntropy(雷尼熵阈值分割)

    跟最大熵值方法类似,唯一不同是用Renyi熵计算公式取代广义熵值公式。

    图像二值化方法汇总介绍

    最大熵值为:

    图像二值化方法汇总介绍

    其中q取值不同决定阈值不同。通常q取1或者2。

    Shanbhag(阈值分割)

    该方法同样是基于直方图熵值实现的阈值分割方法。具体可以参考《Utilization of information measure as a means of image thresholding》了解原理。

    Triangle(三角阈值分割)

    该方法是假设直方图只有一个波峰(单峰直方图)使用如下方法求得最大距离对应的直方图灰度值即为阈值。OpenCV在其3.x版本中已经实现该方法。

    图像二值化方法汇总介绍

    Yen(阈值分割)

    该方法是基于直方图数据的最大相关条件实现的二值图像分割方法。

    16种方法Java源代码实现下载地址:

    https://github.com/fiji/Auto_Threshold

    本篇文章转载自http://www.onesheng.cn/chfa/fangan/251076.html,如有侵权,请告知删除。

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  • 二值图像

    2018-10-08 12:29:54
    学习DIP第10天 转载请标明出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,...。。。。。。。...二值图像  内容迁移至  http://www.face2ai.com/DIP-3-0-二值图像/  http://www.tony4ai.com/DIP-3-0...

    学习DIP第10天

    转载请标明出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意。。。。。。。。

    二值图像

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  • 彩色图像,每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。RGB图像与索引图像一样都...但与索引图像不同的是,RGB图像每一个像素的颜色(由RGB三原色表示)直接存放在图像矩...

    参考:http://www.sohu.com/a/50526196_196473
    https://blog.csdn.net/smf0504/article/details/72899725
    https://www.cnblogs.com/xixixing/p/5826871.html
    照片:
    在这里插入图片描述
    二值图像表示为logical数组(0或1,分别表 示黑和白)
    数据类型uint8(8位无符号整数):
    uint8,表示变量是无符号整数,范围是0到255.uint8是指0~2^8-1 = 255数据类型,一般在图像处理中很常见。
    参考:Matlab图像处理中uint8和double的问题
    为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像
    imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中。
    因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算。所以要先将图像转为double格式的才能运算。
    意思也就是显示的时候用uint8 运算的时候用double;

    即,主要是为了保持运算精度, 一般来说用double 来完成复杂的运算。而在存储的时候的一般存储为uint8类型,节省存储空间。

    im2double():将图象数组转换成double精度类型
    im2uint8():将图象数组转换成unit8类型
    im2uint16():将图象数组转换成unit16类型
    在这里插入图片描述
    因为uint8的图像是灰度图像,也就是 像素值是从0~255变化的,而转换为double后像素值成了0-1变化,也就是说0是黑色,1是白色

    彩色图像,每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样,它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是,RGB图像每一个像素的颜色值(由RGB三原色表示)直接存放在图像矩阵中,由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示,M、N分别表示图像的行列数,三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形,通常用于表示和存放真彩色图像,当然也可以存放灰度图像。

    灰度图像(gray image)是每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;但是,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的,用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存,这样可以有256级灰度(如果用16位,则有65536级)。

    二值图像(binary image),即一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能,所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。

    索引图像即它的文件结构比较复杂,除了存放图像的二维矩阵外,还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定,如矩阵元素值域为[0,255],则MAP矩阵的大小为256Ⅹ3,用MAP=[RGB]表示。MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值,MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值,如某一像素的灰度值为64,则该像素就与MAP中的第64行建立了映射关系,该像素在屏幕上的实际颜色由第64行的[RGB]组合决定。也就是说,图像在屏幕上显示时,每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。索引图像的数据类型一般为8位无符号整形(int8),相应索引矩阵MAP的大小为256Ⅹ3,因此一般索引图像只能同时显示256种颜色,但通过改变索引矩阵,颜色的类型可以调整。索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型(double)。索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像,如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放,如果图像的色彩比较复杂,就要用到RGB真彩色图像。

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  • 申明: 仅个人小记 ...小注: 刚开始操作的时候是同时有三张图,分别为原图像,结构元素图像,输出结果空白图像 注意: 原图像只是提供位置信息,不参与输出图像的构成。 一、操作方法简要说明 腐蚀...

    申明: 仅个人小记

    前言: 我之前对腐蚀与膨胀的概念理解存在错误。我原来的概念解决不了结构的原点设置在结构外部的情况。故在这里记一下。

    小注: 刚开始操作的时候是同时有三张图,分别为原图像,结构元素图像,输出结果空白图像
    注意: 原图像只是提供位置信息,不参与输出图像的构成。

    一、操作方法简要说明

    • 腐蚀操作内容

      1. 先不管原点设置的位置,在原图中找出第一个和结构元素完全匹配的部分
      2. 想象着拿着结构元素往上面找到的位置上贴,这时得到结构元素中的原点(就是打上“+”的那个方块)对应着原图中一个方块
      3. 我们根据这个方块位置,在空白的输出图像上(第一次输出图像为空白的)相应的位置涂黑。
      4. 重复1~3,直至原图中所有能和结构元素完全匹配的情况用完
      5. 这是得到的输出图像便是结构元素对原图像进行腐蚀的结果
    • 膨胀操作内容

      1. 原图像结构元素原点的运行轨迹。
      2. 直接关注原点,想象着拿着结构元素,把结构元素的原点放在原图像上的第一个有效元素(指的是黑方块)。
      3. 这时,我们得到结构元素所有的黑色方块在原图像上位置。我们根据得到的位置,在的输出图像(第一次输出图像为空白的)上完全相同的位置涂黑。
      4. 重复1~3,得到输出结果图像,输出结果图像就是结构元素对原图像膨胀操作的结果。

    二、 二值图像的腐蚀操作

    1. 结构的原点设置在结构的内部情况举例


    • 图中左侧(a)为原图像,右侧(b)为结构元素。

      • 第一步 拿结构元素第一次完全匹配原图(右侧为输出图像)
      •         

      • 第二步 然后我们根据原点在原图像中的位置,在输出图像上完全对应的位置上涂黑,即输出图像更变为

      • 第三步 在原图中寻找下一个完全和结构元素匹配部分,即

      • 第四步 根据此刻结构元素的原点在原图像上的位置,在输出图像相同的位置上涂黑,即

      • 第五步 寻找完毕,操作完毕。

    2. 结构的原点设置在结构的外部情况举例


    • 左侧为原图,右侧为结构元素,注意,这里的结构元素的原点不在结构元素内部。

    • 第一步 拿结构元素第一次完全匹配原图(右侧为输出图像)

    • 第二步 根据结构元素的原点在原图中的位置,我们再输出图像相应的位置涂黑,即

    • 第三步 在原图中寻找下一个完全和结构元素匹配部分,即

    • 第四步 根据此刻结构元素的原点在原图像上的位置,在输出图像相同的位置上涂黑,即

    • 第五步 寻找完毕,操作完毕。

    三、 二值图像的膨胀操作

    1. 结构的原点设置在结构的内部情况举例


    • 图中左侧(a)为原图像,右侧(b)为结构元素

      操作规则,拿结构元素的原点在原图像上的黑色方块上一次一次移动。

      • 第一步 将结构元素的原点,放置在原图向上的第一个黑色方块上,即

        (左侧为原图像,右侧为输出图像)
    • 第二步 根据此时结构元素在原图上霸占的所有位置,我们在输出图的相应所有位置涂黑,即

    • 第三步 将结构元素的原点移动到下一个原图上的黑色方块,即

    • 第四步 根据此时结构元素在原图上霸占的所有位置,我们在输出图的相应所有位置涂黑,即

    • 第五步 重复第三步和第四步,直到遍历完毕原图像中所有的黑色方块,我们得到最终输出结果


    2. 结构的原点设置在结构的外部情况举例


    • 左侧为原图,右侧为结构元素,注意,这里的结构元素的原点不在结构元素内部。
    • 第一步 将结构元素的原点,放置在原图向上的第一个黑色方块上,即

      由于位置不够,我在上边界上拓展了一行。

    • 第二步 根据此时结构元素在原图上霸占的所有位置,我们在输出图的相应所有位置涂黑,即

    • 第三步 将结构元素的原点移动到下一个原图上的黑色方块,即

    • 第四步 根据此时结构元素在原图上霸占的所有位置,我们在输出图的相应所有位置涂黑,即

    • 第五步 重复第三步和第四步,直到遍历完毕原图像中所有的黑色方块,我们得到最终输出结果

    By Jack Lu 2017-6-26 23:57:35

    四、其他的一些概念

    1. 平移不变性(shift-nonvariant): 指的就是不论平行移动到哪里执行的操作都是一样。和执行的动作和操作是无关系的。
    2. 腐蚀和膨胀操作还可以对灰度图进行操作,具体方式:

      • 灰度图腐蚀
        用原图减去结构,选用结果中的最小值(如果有负值,则以0为最小值)作为本次输出值放置在空白图像相应的输出位置(即结构的原点位置在原图上相应的位置)。

      • 灰度图膨胀
        用原图加上结构,选用结果中的最大值 (如果有负值,则以0为最小值)作为本次输出值放置在空白图像相应的输出位置(即结构的原点位置在原图上相应的位置)。

    3 开闭运算

    • 开运算为: 先腐蚀再膨胀
    • 闭运算为: 先膨胀再腐蚀

    • 开闭运算具有幂等性。即做n次开运算和做一次开运算的结果相同,闭运算同样如此。

    • 个人方便记忆开闭运算的操作顺序,这样理解,开运算是打开的意思,即可以理解为将图像中靠近但不相连的地方索性打开。做一次开运算,使得原来的缝隙变大。
      闭运算可以理解为闭合的意思,能合并在一起的地方尽量合并。即可以理解为把图像中缝隙填满。

    注意这里所描述的膨胀算法就是闵各夫斯基加法

    转载自:https://blog.csdn.net/qq_25847123/article/details/73744575#commentsedit

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  • ____tz_zs二值图像二值图像(Binary Image),按名字来理解只有两个值,0和1,0代表黑,1代表白,或者说0表示背景,而1表示前景。其保存也相对简单,每个像素只需要1Bit就可以完整存储信息。如果把每个像素看成随机...

    ____tz_zs

    二值图像

    二值图像(Binary Image),按名字来理解只有两个值,0和1,0代表黑,1代表白,或者说0表示背景,而1表示前景。其保存也相对简单,每个像素只需要1Bit就可以完整存储信息。如果把每个像素看成随机变量,一共有N个像素,那么二值图有2的N次方种变化,而8位灰度图有255的N次方种变化,8为三通道RGB图像有255*255*255的N次方种变化。也就是说同样尺寸的图像,二值图保存的信息更少。二值图像(binary image),即图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。 


    灰度图像

    灰度图像是二值图像的进化版本,是彩色图像的退化版,也就是灰度图保存的信息没有彩色图像多,但比二值图像多,灰度图只包含一个通道的信息,而彩色图通常包含三个通道的信息,单一通道的理解可以理解为单一波长的电磁波,所以,红外遥感,X断层成像等单一通道电磁波产生的图像都为灰度图,而且在实际中灰度图易于采集和传输等性质的存在导致基于灰度图像开发的算法非常丰富。

    灰度图像(gray image)是每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;但是,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的,用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存,这样可以有256级灰度(如果用16位,则有65536级)。 

    彩色图像

    彩色图像,每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。


    彩色图像的灰度化、二值化

    ·
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    @author: tz_zs
    彩色图像的灰度化、二值化
    """
    from skimage import io
    from skimage.color import rgb2gray
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    img = io.imread("53788-106.jpg")  # (1080, 1920, 3)
    io.imshow(img)
    io.show()
    print(img)
    '''
    [[[255 255 255]
      [255 255 255]
      [255 255 255]
      ..., 
      [217 224 234]
      [217 224 234]
      [217 224 234]]
    
      ..., 
     [[188 165 131]
      [195 175 140]
      [186 166 131]
      ..., 
      [163 138 108]
      [156 131 101]
      [153 128  98]]]
    '''
    
    # 灰度化
    img_gray = rgb2gray(img)  # (1080, 1920)
    io.imshow(img_gray)
    io.show()
    print(img_gray)
    '''
    [[ 1.          1.          1.         ...,  0.87542549  0.87542549
       0.87542549]
     [ 1.          1.          1.         ...,  0.85973922  0.85973922
       0.85973922]
     [ 1.          1.          1.         ...,  0.86366078  0.86366078
       0.86366078]
     ..., 
     [ 0.64347137  0.6277851   0.71405961 ...,  0.66333137  0.67901765
       0.7103902 ]
     [ 0.57931961  0.62637843  0.70286039 ...,  0.6594098   0.62411569
       0.60450784]
     [ 0.65661216  0.6930451   0.65775098 ...,  0.55352745  0.52607647
       0.51431176]]
    '''
    
    # 二值化
    # rows, cols = img_gray.shape
    # for i in range(rows):
    #     for j in range(cols):
    #         if (img_gray[i, j] <= 0.5):
    #             img_gray[i, j] = 0
    #         else:
    #             img_gray[i, j] = 1
    
    img_binary = np.where(img_gray >= 0.5, 1, 0)  # (1080, 1920)
    print(img_binary)
    '''
    [[1 1 1 ..., 1 1 1]
     [1 1 1 ..., 1 1 1]
     [1 1 1 ..., 1 1 1]
     ..., 
     [1 1 1 ..., 1 1 1]
     [1 1 1 ..., 1 1 1]
     [1 1 1 ..., 1 1 1]]
    '''
    
    io.imshow(img_binary)
    io.show()
    # plt.imshow(img_binary)
    # plt.show()
    

    ·


    ·


    ·

    灰度图的显示

    ·

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    @author: tz_zs
    
    灰度图的显示情况
    """
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from PIL import Image
    
    '''
    img = Image.open('53788-106.jpg')
    print(img)  # <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=1920x1080 at 0x16BECF00898>
    img = np.array(img)
    '''
    img = plt.imread('53788-106.jpg')
    print(img)
    '''
    [[[255 255 255]
      [255 255 255]
      [255 255 255]
      ..., 
      ..., 
      [163 138 108]
      [156 131 101]
      [153 128  98]]]
    '''
    
    plt.figure(1)  # 第一个figure
    
    plt.imshow(img)
    if img.ndim == 3:
        img = img[:, :, 0]
    print(img)
    '''
    [[255 255 255 ..., 217 217 217]
     [255 255 255 ..., 213 213 213]
     [255 255 255 ..., 214 214 214]
     ..., 
     [181 177 199 ..., 191 195 203]
     [166 178 196 ..., 190 181 176]
     [188 195 186 ..., 163 156 153]]
    '''
    
    plt.figure(2)  # 第二个figure
    
    plt.subplot(221)
    plt.imshow(img)  # 一般显示的情况下,显示为热力图
    plt.subplot(222)
    plt.imshow(img, cmap='gray')  # 灰度图正确的表示方法1
    plt.subplot(223)
    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.gray)  # 灰度图正确的表示方法2
    plt.subplot(224)
    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.gray_r)  # 黑白反转
    plt.show()
    

    ·


    ·


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    很多图片识别为什么将彩色图像灰度化?

    https://www.zhihu.com/question/24453478

    截取:

    • 我们识别物体,最关键的因素是梯度(现在很多的特征提取,SIFT,HOG等等本质都是梯度的统计信息),梯度意味着边缘,这是最本质的部分,而计算梯度,自然就用到灰度图像了。颜色本身,非常容易受到光照等因素的影响,同类的物体颜色有很多变化。所以颜色本身难以提供关键信息。
    • 大多数的医学图像RGB提供的信息量很少(几乎没有),所以可以直接灰度图像来进行后续计算。在这些问题上,反而对灰度图像预处理更重要(当然,CNN发展以后这些预处理作用也小了)。
    • 灰度化之后颜色信息丢失,很多color-based算法就不可能这么做,但是很多简单的识别算法对于颜色的依赖性不强,hand-craft特征更多关注边缘梯度信息。工程中很多应用加上color信息之后鲁棒性会下降。灰度化之后矩阵维数下降,运算速度大幅度提高,并且梯度信息仍然保留。





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  • 今天下午要完成一部分实验,中间涉及...本来想直接copy一下,结果人家的是.png,而自己是已知图像中的一些数据,所以直接将我得类别标签图转化为二值图,然后按照网上的思路写就可以了,我参考的是:https://www.cnb...
  • 二值图像20200117

    2020-01-17 10:36:22
    二值图像就是只有黑白两种颜色表示的图像,其中0 – 表示黑色, 1 – 表示白色(255) 。二值图像处理与分析在机器视觉与机器人视觉中非常重要,涉及到非常多的图像处理相关的知识,常见的二值图像分析包括轮廓分析、...
  • 图像预处理(二值化) 本文的实验室主要通过opencv与python3实现,相关的代码可以在GitHub中找到。 1. 图像获取与灰度化 通过摄像头获取到的图像为彩色的图像。彩色图像主要分为两种类型,RGB及CMYK。其中RGB的...
  • 二值图像(Binary Image) 是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像二值图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像中的任何像素...
  • 1位二值图像而同样的bmp格式二值图像,也可以在存储时,每位只占用1个bit的空间,这样格式的二值图像占用的总存储空间约等于8位二值图像的1/8(由于文件头的大小基本不变,当图像较大时,占用存储基本是
  • 二值图像信息隐藏

    2014-02-12 14:25:59
    二值图像信息隐藏的方法是把一个二值图像分成一系列矩形图像区域B,某个图像区域B中黑色像素的个数大于一半,则表示嵌入0,如果白色像素的个数大于一半,则表示嵌入1,但是当需要嵌入的比特与所选区域的黑白像素的比例...
  • 在matlab平台下,为了得到二值图像,先是用函数im2bw将彩色图像转换成二值图像,然后用imwrite函数生成指定路径的二值图像。 这里用到的例子是将彩色图像(64×64×3 uint8型图像数组)转换成二值图像(64×64 ...
  • 二值图像孔洞填充

    2017-12-01 21:10:08
    二值图像的孔洞填充 二值图像的孔洞填充是基于图像形态学操作的基本运算,本文参考数字图像处理(冈萨雷斯著)相关章节的有关内容并结合作者自己的思考,给出了基于C# 二值图像孔洞填充的可行程序。 基础知识:参考...
  • Matlab形态学图像处理:二值图像分割 标记连通区域和重心位置 删除连通区域 Matlab中可以使用graythresh(Img)函数设置二值化的阈值,再用im2bw转化为二值图像。在Matlab中,可以使用bwlabel()和bwlabeln()函数来...
  • 二值图像的细化是讨论将一个图像中的黑色部分沿着它的中心轴线将其细化为一个像素宽的线条的处理过程,细化的结果能基本保留图形中黑色部分的拓扑结构。图像细化是图像模式识别的关键步骤。快速细化算法的思想是优化...
  • 灰度图像转化为二值图像的matlab实现 据说写博客就可以获得10积分,我试试。 灰度图像转化为二值图像的matlab实现 I=imread(‘C:\Users\Administrator\Desktop/5.bmp’); I2=im2bw(I,0.45);%对图像自动二值化 imshow...
  • 问题描述:给出一幅彩色图像和一张mask二值图像,其中mask和彩色图像大小相同,感兴趣的部分为1,其余部分为0,请用mask与彩色图像点乘,将感兴趣区域显示出来。 点乘的本质是mask中是二值图像,感兴趣部分像素值为...
  • %读入图像,并转换为double型,该计算针对的是二值图像,所以加入图像时需注意 %膨胀测试图像 I=im2double(imread('D:\Gray Files\9-14.tif')); %获得图像大小 [M,N]=size(I); %存放膨胀后的图像 J=zeros(M,N); %===...
  • 其实简单点理解二值图像的膨胀与腐蚀,腐蚀即是删除对象边界某些像素,也就是让白色的区域瘦一圈;而膨胀则是给图像中的对象边界添加像素,即让白色的区域胖上一圈。而这个“圈”的大小,则是由参数来指定的。下面的...
  • 在MATLAB中将图像转换为二值图像,主要运用im2bw函数,涉及到一个灰度门槛的数值。 对于灰度图像 bw=im2bw(I,level); level空着的话,默认是0.5。level一般使用graythresh函数来计算,至于graythresh函数中运用到...
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