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  • rgb图像
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    2021-08-18 14:16:36

    参考:https://blog.csdn.net/xf8964/article/details/90524020?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162926694116780255284502%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162926694116780255284502&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~baidu_landing_v2~default-3-90524020.ecpm_v1_rank_v29&utm_term=%E4%B8%89%E7%BB%B4%E6%95%B0%E7%BB%84%E6%80%8E%E4%B9%88%E7%90%86%E8%A7%A3&spm=1018.2226.3001.4187

    1、RGB图像是一个三维数组,数组的第一个维度代表图像的长,第二个维度代表数组的宽,第三个维度代表数组的通道。

     2、每一个位置存放的是该位置对应的三个通道的像素值,img矩阵的第一个维度为1080,即有1080个[[122 148 17]...[125 153 177]],第二个维度为810,故每个二维矩阵中包含810个一维矩阵即[122 148 172]一共810个,一维矩阵中的三个数分别代表R,G,B三个位置的值。

    [[[122 148 172]
      [120 146 170]
      [125 153 177]
      ...

     [[112 112 118]
      [160 160 166]
      [169 170 174]
      ...
      [ 99  89  95]
      [ 96  86  92]
      [102  92  98]]]
     

    一共1080个二维矩阵。

     

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  • 1、 图像的分类 根据图像的属性不同,图像分类的方法也不同。 ①从获取方式上图像分为拍摄类...⑥根据数字图像在计算机中表示方法的不同,分为二进制图像、索引图像、灰度图像、RGB图像和多帧图像; ⑦根据计算机中图像

    1、 图像的分类
    根据图像的属性不同,图像分类的方法也不同。
    ①从获取方式上图像分为拍摄类图像和绘制类图像;
    ②从颜色上图像分为彩色图像、灰度图像和黑白图像等;
    ③从内容上图像分为人物图像、风景图像等;
    ④从功能上图像又分为流程图、结构图、心电图、电路图和设计图等。
    ⑤在数字图像处理领域,将图像分为模拟图像和数字图像两种,计算机处理的信号都是数字信号,所以在计算机上处理的图像均为数字图像。
    ⑥根据数字图像在计算机中表示方法的不同,分为二进制图像、索引图像、灰度图像、RGB图像和多帧图像;
    ⑦根据计算机中图像文件格式的不同,图像又分为位图和矢量图。
    可见,图像的属性是多角度的,图像的分类也是多维的。

    2、图像的表示方法

    (1)二进制图像
    二进制图像也称为二值图像,通常用一个二维数组来描述,1位表示一个像素,组成图像的像素值非0即1,没有中间值,通常0表示黑色,1表示白色,如图1.8所示。二进制图像一般用来描述文字或者图形,其优点是占用空间少,缺点是当表示人物或风景图像时只能描述轮廓。
    在这里插入图片描述

    在MATLAB中,二进制图像是用一个由0和1组成的二维逻辑矩阵表示。这两个值分别对应于黑和白,以这种方式来操作图像可以更容易识别出图像的结构特征。二进制图像操作只返回与二进制图像的形式或结构有关的信息,如果希望对其他类型的图像进行同样的操作,则首先要将其转换为二进制的图像格式,可以通过调用MATLAB提供的im2bw()函数来实现。二进制图像经常使用位图格式存储。

    (2)灰度图像
    灰度图像也称为单色图像,通常也由一个二维数组表示一幅图像, 8 位表示一个像素,0表示黑色,255 表示白色,1~254 表示不同的深浅灰色,一幅灰度图像放大4X4大小像素。通常灰度图像显示了黑色与白色之间许多级的颜色深度,比人眼所能识别的颜色深度范围要宽得多。
    在MATLAB中,灰度图像可以用不同的数据类型来表示,如8位无符号整数、16 位无符号整数或双精度类型。无符号整型表示的灰度图像每个像素在[0,255]或[0, 65535]范围内取值:双精度类型表示的灰度图像,每个像素在[0.0,1.0]范围内取值。
    在这里插入图片描述

    (3)RGB图像
    RGB图像也称为真彩色,是一种彩色图像的表示方法,利用3个大小相同的二维数组表示一个像素,3个数组分别代表R、G、B这3个分量,R表示红色,G表示绿色,B表示蓝色,通过3种基本颜色可以合成任意颜色。每个像素中的每种颜色分量占8位,每一位由[0, 255]中的任意数值表示,那么一一个像素由24位表示,允许的最大值为24 (即1677216,通常记为16M)。
    在这里插入图片描述
    在MATLAB中,RGB图像存储为一个MxNx3的多维数据矩阵,其中元素可以为8位无符号数、16位无符号数和双精度数。RGB图像不使用调色板,每一个像素的颜色直接由存储在相应位置的红、绿、蓝颜色分量的组合来确定。

    (4) 索引图像
    索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。在MATLAB中,索引图像包含一个数据矩阵X和一个颜色映射(调色板)矩阵map。 数据矩阵可以是8位无符号整型、16 位无符号整型或双精度类型。颜色映射矩阵map是一个mX3的数据阵列,其中每个元素的值均为[0,1]之间的双精度浮点型数据,map矩阵中的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。索引图像可把像素的值直接映射为调色板数值,每个像素的颜色通过使用X的像素值作为map的下标来获得,如值1指向map的第一行,值2指向第二行,依次类推。调色板通常与索引图像存储在一起,装载图像时,调色板将和图像一同自动装载,索引图像如图1.11所示。.
    在这里插入图片描述
    (5)多帧图像
    多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件,又称为多页图像或图像序列,主要用于需要对时间或场景上相关图像集合进行操作的场合。 例如,计算机X线断层扫描图像或电影帧等。
    在MATLAB中,用一个四维数组表示多帧图像,其中第四维用来指定帧的序号。 图像处理工具箱支持在同一个数组中存储多幅图像,每一幅图像称为一 帧。如果一个数组中包含多帧,那么这些图像的第四维是相互关联的。在一个多帧图像数组中,每一帧图像的大小和颜色分量必须相同,并且这些图像所使用的调色板也必须相同,如图1.12 所示。
    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • 1.将RGB图像转换为灰度图像 close all clear all clc RGB=imread(‘haixiquan.jpg’); %读取RGB图像 gray=rgb2gray(RGB); %将RGB图像转换为灰度图像 figure; set(0,‘defaultFigurePosition’,[100,100,1000,500]);%...

    %小白从零开始学习图像处理,自己看的不知道理解的是不是正确,在慢慢进步
    1.将RGB图像转换为灰度图像
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    clc
    RGB=imread(‘haixiquan.jpg’); %读取RGB图像
    gray=rgb2gray(RGB); %将RGB图像转换为灰度图像
    figure;
    set(0,‘defaultFigurePosition’,[100,100,1000,500]);%设置显示图像的窗口大小
    set(0,‘defaultFigureColor’,[1 0 0]);%设置显示的背景颜色
    subplot(121),imshow(RGB),title(‘RGB图像’);
    %subplot是图像分割函数,imshow是显示图像函数,title是在图像上面加标题
    subplot(122),imshow(gray),title(‘灰度图’);
    在这里插入图片描述
    首先对各个函数理解一下
    1.imread() 就是调入图像
    2.rgb2gray() 就是RGB转换为灰度的函数
    3.set(0,‘defaultFigurePosition’,[100,100,1000,500]); 设置显示图像的窗口位置大小,100,100 是图形显示在窗口的位置坐标,换一下大小就可以看出来,1000,500是显示figure的大小
    4.title 就是图片上标题
    5.set(0,‘defaultFigureColor’,[1 0 0]); 设置显示的背景颜色,[0 0 0]显示黑色背景,[1 0 0]显示背景是红色

    2.彩色索引表换位灰色索引表
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    clc
    RGB=imread(‘haixiquan.jpg’); %提取RGB图像
    [X,map]=rgb2ind(RGB,0.2); %将RGB图像转变为索引图像,获得map表
    newmap=rgb2gray(map); %将彩色的索引表换为灰色索引表
    figure;
    set(0,‘defaultFigureColor’,[0 0 0]);
    subplot(131),imshow(X,map);
    subplot(132),imshow(X,newmap);
    subplot(133),imshow(RGB);
    在这里插入图片描述
    所用一些函数的解释
    这里解释一下 [X,map]=rgb2ind(RGB,0.2) %RGB转换为索引图像时有常用三种不同的转换方法,最小方差转换、均匀量化转换和颜色近似法转换。

    3.RGB图像转换为索引图像
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    clc
    RGB=imread(‘haixiquan.jpg’);
    [X1,map1]=rgb2ind(RGB,64);
    [X2,map2]=rgb2ind(RGB,0.2);
    map3=colorcube(128);
    X3=rgb2ind(RGB,map3);
    figure;
    set(0,‘defaultFigurePosition’,[100,100,500,500]);
    set(0,‘defaultFigurecolor’,[0 0 0]);
    subplot(221),imshow(X1,map1),title(‘最小方差’);
    subplot(222),imshow(X2,map2),title(‘均匀方差量化’);
    subplot(223),imshow(X3,map3),title(‘颜色近似法转换’);
    subplot(224),imshow(RGB),title(‘原图’);
    在这里插入图片描述
    解释一下这个图像转换中遇到的问题
    [X1,map1]=rgb2ind(RGB,64) %就是使用最小方差量化将RGB图像转换为索引图像X. MAP最多包含N种颜色。 N必须<= 65536。

    [X2,map2] = rgb2ind(RGB,TOL) %使用均匀量化将RGB图像转换为索引图像X. map最多包含(FLOOR(1 / TOL)+1)^ 3种颜色。 TOL必须介于0.0和1.0之间。这里FLOOR=1,当TOL等于0.2时,则表示216种颜色。

    map3 = colorcube(128);
    X3 = rgb2ind(RGB,map3);
    %上面的两行代码则是创建一个指定颜色数目的所以表,然后用这个索引表进行近似显示RGB图。colorcube增强的彩色立方体颜色。colorcube(M)返回一个包含彩色立方体的M-by-3矩阵。 colorcube本身的长度与当前的色彩映射相同。 彩色立方体在RGB色彩空间中包含尽可能多的定期间隔的颜色,同时尝试提供更多的灰色,纯红,纯绿和纯蓝色的步骤。 该多维数据集的算法灵感来自默认的Macintosh系统colortable,对于M = 256,colorcube返回完全相同的颜色。 对于M <8,返回长度为M的灰色斜坡。
    %这段全是抄的,我是TM的没看懂,还有那个抖动的原理,算了算了等再学一算时间看看能不能有所理解。
    4.灰度图像转换为索引图像
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    clc
    RGB=imread(‘haixiquan.jpg’);
    gray=rgb2gray(RGB);
    [X,map]=gray2ind(gray,16); %转换为16中颜色的索引表
    figure;
    set(0,‘defaultFigureposition’,[200 200 500 500]);
    set(0,‘defaultFigurecolor’,[1 0 0]);
    subplot(131),imshow(RGB),title(‘RGB图像’);
    subplot(132),imshow(gray),title(‘灰度图像’);
    subplot(133),imshow(X,map),title(‘索引图像’);
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    5.灰度图像转换为二值图像
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    clc
    RGB=imread(‘haixiquan.jpg’);
    gray=rgb2gray(RGB);
    BW1=im2bw(gray,0.4);
    BW2=im2bw(gray,0.7);
    figure;
    set(0,‘defaultFigureposition’,[150 150 500 500]);
    set(0,‘defaultFigurecolor’,[1 1 0]);
    subplot(221),imshow(RGB),title(‘RGB图像’);
    subplot(222),imshow(gray),title(‘灰度图像’);
    subplot(223),imshow(BW1),title(‘阈值0.4二值图像’);
    subplot(224),imshow(BW2),title(‘阈值0.7二值图像’);
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    %自己理解的解释
    阈值就是灰度图像转换后矩阵里的数例如255转换为double浮点类型1.000
    其他的数也发生变化但是再0-1之间,这样和阈值对比,大于阈值为1(白),小于阈值为0(黑)。

    6.RGB图像直接转变为二值图像

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    clc
    RGB=imread(‘haixiquan.jpg’);
    BW1=im2bw(RGB,0.3);
    BW2=im2bw(RGB,0.7);
    figure;
    set(0,‘defaultFigureposition’,[150 150 500 500]);
    set(0,‘defaultFigurecolor’,[1 1 0]);
    subplot(131),imshow(RGB),title(‘RGB图像’);
    subplot(132),imshow(BW1),title(‘阈值0.3二值图像’);
    subplot(133),imshow(BW2),title(‘阈值0.7二值图像’)
    在这里插入图片描述
    %总结一下遇到的问题
    1.在调用set函数时有关背景颜色显示时候的矩阵是不是[0 0 0]这个是不是就是RGB三原色的那个三位矩阵的意思,感觉是这个意思。
    2.有关索引图像那三种转换算法不理解
    3.先将RGB图像转换为灰度图像然后再转换为二值图像与RGB直接转换为二值图像有什么区别,有关uint8,double,logical图像转换还是不清楚,慢慢来喽
    %后天要考6级了,裸考听力,加油 冲冲冲

    展开全文
  • 此函数用于将rgb图像转为hsi图像并显示出rgb图、灰度图、hsi图 ,输入:JPG或JPEG或BMP等一般图片名称(加后缀),输出:rgb图、灰度图、hsi图,返回值:hsi矩阵
  • 将文本或灰度或 RGB 图像的 LSB 编码为 Graysale 或 RGB 图像

空空如也

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rgb图像

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