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    目录

    1 图像灰度化原理

    2 图像颜色空间转换

    3 OpenCV图像灰度化处理

    3.1 最大值灰度处理

    3.2 平均灰度处理

    3.3 加权平均灰度处理

    参考资料


    1 图像灰度化原理

    在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像。图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。彩色图像通常包括R、G、B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色,其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度,灰度值大的像素点比较亮,反之比较暗,像素值最大为255(表示白色),像素值最小为0(表示黑色)。假设某点的颜色由RGB(R,G,B)组成,常见灰度处理算法有:

           算法名称                           算法公式 

     最大值灰度处理

                  gray=\max (R,G,B)

       浮点灰度处理

         gray=0.3R+0.59G+0.11B

       整数灰度处理

       gray=(30R+59G+11B)/100

       移位灰度处理

      gray=(28R+151G+77B)>>8

       平均灰度处理

                     gray=(R,G,B)/3

    加权平均灰度处理

     gray=0.299R+0.587G+0.144B

    其中,常见的灰度处理方法是将RGB三个分量求和再取平均值,但更为准确的方法是设置不同的权重,将RGB分量按不同的比例进行灰度划分。比如人类的眼睛感官蓝色的敏感度最低,敏感最高的是绿色,因此将RGB按照0.299、0.587、0.144比例加权平均能得到较合理的灰度图像

                                                                                 gray=0.299R+0.587G+0.144B


     

    2 图像颜色空间转换

    在日常生活中,我们看到的大多数彩色图像都是RGB类型,但是在图像处理过程中,常常需要用到灰度图像、二值图像、HSV、HSI等颜色,OpenCV提供了 cvtColor() 函数实现这些功能。

    OpenCV中 cvtColor() 函数形式如下所示:

    dst = cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

    src 表示输入图像,需要进行颜色空间变换的原图像;

    dst 表示输出图像,其大小和深度与src一致;

    code 表示转换的代码或标识;

    dstCn 表示目标图像通道数,其值为0时,则有src和code决定。

    该函数的作用是将一个图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间,其中,RGB是指Red、Green和Blue,一幅图像由这三个通道(channel)构成;Gray表示只有灰度值一个通道;HSV包含Hue(色调)、Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个通道。在OpenCV中,常见的颜色空间转换标识包括CV_BGR2BGRA、CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_BGR2HSV、CV_BGR2XYZ、CV_BGR2HLS等。

    下面是调用 cvtColor() 函数将图像颜色空间转换(BGR、RGB、GRAY、HSV、YCrCb、HLS、XYZ、LAB 和 YUV)

    代码如下所示:

    #encoding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取原始图像
    img_BGR = cv2.imread('zxp.jpg')
    
    #BGR转换为RGB
    img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    #灰度化处理
    img_GRAY = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    #BGR转HSV
    img_HSV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    #BGR转YCrCb
    img_YCrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
    
    #BGR转HLS
    img_HLS = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HLS)
    
    #BGR转XYZ
    img_XYZ = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2XYZ)
    
    #BGR转LAB
    img_LAB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    
    #BGR转YUV
    img_YUV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YUV)
    
    #调用matplotlib显示处理结果
    titles = ['BGR', 'RGB', 'GRAY', 'HSV', 'YCrCb', 'HLS', 'XYZ', 'LAB', 'YUV']
    images = [img_BGR, img_RGB, img_GRAY, img_HSV, img_YCrCb,
              img_HLS, img_XYZ, img_LAB, img_YUV]
    for i in range(9):
       plt.subplot(3, 3, i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
       plt.title(titles[i])
       plt.xticks([]),plt.yticks([])
    plt.show()
    
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    运行结果如下图所示:


     

    3 OpenCV图像灰度化处理

    下面主要介绍最大值灰度处理平均灰度处理加权平均灰度处理 算法。

    3.1 最大值灰度处理

    该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量中的最大值,公式如下:

                                                                                   gray=\max (R,G,B)

     

    代码如下所示:

    #encoding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取原始图像
    img = cv2.imread('zxp.jpg')
    
    #获取图像高度和宽度
    height = img.shape[0]
    width = img.shape[1]
    
    #创建一幅图像
    grayimg = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
    
    #图像最大值灰度处理
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            #获取图像R G B最大值
            gray = max(img[i,j][0], img[i,j][1], img[i,j][2])
            #灰度图像素赋值 gray=max(R,G,B)
            grayimg[i,j] = np.uint8(gray)
    
    #显示图像
    cv2.imshow("src", img)
    cv2.imshow("gray", grayimg)
    
    #等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    运行结果如下图所示:(处理效果的灰度偏亮

     

     

    3.2 平均灰度处理

    该方法的灰度值等于彩色图像R、G、B三个分量灰度值的求和平均值,其计算公式如下所示:

                                                                                        gray=(R,G,B)/3

     

    代码如下所示:

    #encoding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取原始图像
    img = cv2.imread('zxp.jpg')
    
    #获取图像高度和宽度
    height = img.shape[0]
    width = img.shape[1]
    
    #创建一幅图像
    grayimg = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
    # print (grayimg)
    
    #图像平均灰度处理方法
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            #灰度值为RGB三个分量的平均值
            gray = (int(img[i,j][0]) + int(img[i,j][1]) + int(img[i,j][2]))  /  3
            grayimg[i,j] = np.uint8(gray)
    
    #显示图像
    cv2.imshow("src", img)
    cv2.imshow("gray", grayimg)
    
    #等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    运行结果如下图所示:

     

     

    3.3 加权平均灰度处理

    该方法根据色彩重要性,将三个分量以不同的权值进行加权平均。常见的灰度处理方法是将RGB三个分量求和再取平均值,但更为准确的方法是设置不同的权重,将RGB分量按不同的比例进行灰度划分。比如人类的眼睛感官蓝色的敏感度最低,敏感最高的是绿色,因此将RGB按照0.299、0.587、0.144 比例加权平均能得到较合理的灰度图像:

                                                                           gray=0.299R+0.587G+0.144B

     

    代码如下所示:

    #encoding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取原始图像
    img = cv2.imread('zxp.jpg')
    
    #获取图像高度和宽度
    height = img.shape[0]
    width = img.shape[1]
    
    #创建一幅图像
    grayimg = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
    # print grayimg
    
    #图像加权平均灰度处理方法
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            #灰度加权平均法
            gray = 0.30 * img[i,j][0] + 0.59 * img[i,j][1] + 0.11 * img[i,j][2]
            grayimg[i,j] = np.uint8(gray)
    
    #显示图像
    cv2.imshow("src", img)
    cv2.imshow("gray", grayimg)
    
    #等待显示
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    运行结果如下图所示:

     


     

    参考资料

    [1] https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/88785768

    [2] Python+OpenCV图像处理

    展开全文
  • 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),(x,y)为图像的空间坐标,函数f在任意一对坐标(x,y)处的幅度称为该点处图像的灰度。对(x,y)取有限的离散值(取样),对f取有限的离散值(量化)之后,得到的图像便是数字图像。 ...

    数字图像的表示

    一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),(x,y)为图像的空间坐标,函数f在任意一对坐标(x,y)处的幅度称为该点处图像的灰度。对(x,y)取有限的离散值(取样),对f取有限的离散值(量化)之后,得到的图像便是数字图像。

    数据类
    二维函数f(x,y)的值有多种数据类型,不同数据类型对应的取值范围不同。

    名称 描述
    double 双精度浮点数
    uint8 无符号8比特整数
    uint16 无符号16比特整数
    uint32 无符号32比特整数
    int8 有符号8比特整数
    int16 有符号16比特整数
    int32 有符号32比特整数
    single 单精度浮点数
    char 字符
    logical 值为0或1

    图像类型
    图像类型主要包括4种:
    1.二值图像
    二值图像是取值只有0和1的图像,“0”代表着黑色,“1”代表着白色,反应在图像上就是各个像素点不是黑就是白。

    2.灰度图像
    灰度图像的数据矩阵归一化的值表示亮度,不同类型取值不同。比如uint8类的取值范围是[0,255],uint16类的取值范围是[0,65535],double类的取值为[0,1]。与二值图像不同的是,灰度图像根据类型的不同,将黑与白分为了很多个梯度,也就是在黑和白之间还有着许多不同的亮度。

    3.RGB图像
    RGB图像即彩色图像,一幅彩色图像可以看成是3幅灰度图像组合形成。彩色图像中的每个像素由R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)三个分量来表示。

    4.索引图像
    索引图像有两个分量,数据矩阵和彩色映射矩阵。也就是说它除了具有一个存放图像的二维矩阵外,多了一个彩色映射矩阵,直接将像素的亮度值映射到彩色值。

    在matlab中输入以下代码,得到不同类型的图像。

    f = imread('figure1.jpg');%读入彩色图像
    g = im2bw(f);%将彩色图像转换为二值图像
    h = rgb2gray(f);%将彩色图像转换为灰度图像
    subplot(1,3,1);
    imshow(f);
    title('RGB图');
    subplot(1,3,2);
    imshow(g);
    title('二值图');
    subplot(1,3,3);
    imshow(h);
    title('灰度图');

    观察输入的不同类型图像的区别在这里插入图片描述

    展开全文
  • 所谓灰度值是指色彩的浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数。 灰度就是没有色彩, RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象 ,它的象素值只能为0或1 ,我们说它的...

    1.图像灰度化

    灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度,指黑白图像中点的颜色深度, 范围一般从0到255 ,白色为255 ,黑色为0。所谓灰度值是指色彩的浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数。

    灰度就是没有色彩, RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象 ,它的象素值只能为0或1 ,我们说它的灰度级为2。一个256级灰度的图象,如果RGB三个量相同时,如: RGB(100, 100,100)就代表灰度为100 , RGB(50,50,50)代表灰度为50。现在大部分的彩色图像都是采用RGB颜色模式,处理图像的时候,要分别对RGB三种分量进行处理,实际上RGB并不能反映图像的形态特征,只是从光学的原理上进行颜色的调配。

    图像灰度化处理可以作为图像处理的预处理步骤,为之后的图像分割、图像识别和图像分析等 上层操作做准备。

    2.图像灰度化处理方法

    2.1根据matlab函数rgb2gray来实现

    f=imread('下载.jpg');
    >> h=rgb2gray(f);
    >> imshow(h);
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2.2分量法
    将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。
    在这里插入图片描述

     im=imread('下载.jpg');
    figure('name','原图像');
    imshow(im);
    %提取R、G、B三色分量
    imR=im2double(im(:,:,1));
    imG=im2double(im(:,:,2));
    imB=im2double(im(:,:,3));
    %乘以255,将灰度值范围变回[0,255]并取整
    imRGB1=round(imR*255);
    im(:,:,1)=imRGB1;
    im(:,:,2)=imRGB1;
    im(:,:,3)=imRGB1;subplot(1,3,1);
    imshow(im);
    title('分量法1灰度图像');
    imRGB2=round(imG*255);
    im(:,:,1)=imRGB2;
    im(:,:,2)=imRGB2;
    im(:,:,3)=imRGB2;subplot(1,3,2);
    imshow(im);
    title('分量法2灰度图像');
    imRGB3=round(imB*255);
    im(:,:,1)=imRGB3;
    im(:,:,2)=imRGB3;
    im(:,:,3)=imRGB3;subplot(1,3,3);
    imshow(im);
    title('分量法3灰度图像');
    

    在这里插入图片描述
    2.3最大值法
    将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
    在这里插入图片描述

    im=imread('下载.jpg');
    [x,y,z]=size(im);
    immax=ones(x,y);
    %最大值灰度图像
    for i=1:x
        for j=1:y
        immax(i,j)=max(im(i,j,:));
        end
    end
    im(:,:,1)=immax;
    im(:,:,2)=immax;
    im(:,:,3)=immax;
    figure('name','最大值灰度图像');
    imshow(im);
    

    在这里插入图片描述
    2.4平均值法
    将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。
    在这里插入图片描述

     im=imread('下载.jpg');
    figure('name','原图像');
    imshow(im);
    %提取R、G、B三色分量
    imR=im2double(im(:,:,1));
    imG=im2double(im(:,:,2));
    imB=im2double(im(:,:,3));
    %平均值灰度图像
    %取完平均值之后还要乘以255,将灰度值范围变回[0,255]并取整
    imRGB=round((imR+imG+imB)/3*255);
    im(:,:,1)=imRGB;
    im(:,:,2)=imRGB;
    im(:,:,3)=imRGB;
    figure('name','灰度图像');
    
    imshow(im);
    title('平均值灰度图像');
    

    在这里插入图片描述
    2.5加权平均法
    根据重要性及其它指标,将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高, 对蓝色敏感最低,因此,按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
    在这里插入图片描述

    im=imread('下载.jpg');
    figure('name','原图像');
    imshow(im);
    %提取R、G、B三色分量
    imR=im2double(im(:,:,1));
    imG=im2double(im(:,:,2));
    imB=im2double(im(:,:,3));
    %加权平均值灰度图像
    %Wr=0.587,Wg=0.299,Wb=0.114,加权平均后还要乘以255,将灰度值范围变回[0,255]并取整
    imRGB2=round((0.587*imR+0.299*imG+0.114*imB)*255);
    im(:,:,1)=imRGB2;
    im(:,:,2)=imRGB2;
    im(:,:,3)=imRGB2;
    
    imshow(im);
    title('加权平均值灰度图像');
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率与灰度级的关系。以灰度级为横坐标,频率为纵坐标绘制频率同灰度级的关系图就是一副灰度图像的直方图。他是一个图像的重要特征,反映了图像分布灰度的状况。以下是...

    ----------1图像灰度直方图的概念------

    灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率与灰度级的关系。以灰度级为横坐标,频率为纵坐标绘制频率同灰度级的关系图就是一副灰度图像的直方图。他是一个图像的重要特征,反映了图像分布灰度的状况。暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀。因此,直方图反映了图像的清晰程度,当直方图分布均匀时,图像最清晰。以下是一幅图像对应的灰度直方图:

    在这个灰度直方图里面,每一个灰度级出现的频率计算式为:

                          v_{i}=\frac{n_{i}}{n}                (v_{i}代表了灰度级为i出现的像素的频率,n_{i}代表了灰度级为i出现的像元个数,n为图像的总像素)

    以下是图象大小为8行乘8列共64个像素,灰度级从0到7,分别统计灰度值从0到7的像元个数,然后用个数除以总的像素数,就可以得到0到7各灰度级出现的频率。

    以下是一副灰度图像的灰度直方图:

    以下是一副彩色图像对应的灰度直方图:(一副彩色图像它由红绿蓝三个波段组成,所以它对应三个直方图,分别从上到下是红色分量的直方图,绿色分量的直方图,蓝色分量的直方图。)

    ---------------2.直方图的性质--------------

    -----------------3.直方图的应用-------------

    1.用于判断图像量化是否恰当

    2.用于确定图像二值化的阈值

    比如:如果一幅图像对应的直方图有两个峰和一个明显谷的话,那么这个谷所对应的灰度值就是这幅图像二值化的阈值,按照上述公式就可以将一幅图像二值化得到二值图。

    以下是一副灰度图,经过直方图统计发现他有两个峰和一个明显的谷,用谷所对应的灰度值进行二值化,得到二值图像。

    展开全文
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  • 数字图像处理之灰度

    万次阅读 2013-11-24 17:09:55
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  • 图像处理:图像灰度

    万次阅读 多人点赞 2019-06-18 16:42:06
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  •  一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像灰度直方图就描述了图像灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像灰度直方图是灰度级的函数,...
  • 相对于变换域中的图像处理而言,变化域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域,在变换域中进行处理,然后通过反变换把处理结果返回到空间域。空间域处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。灰度变换在图像的单个像素上...
  • 对比度:指的是一幅图片中灰度反差的大小。 对比度=最大亮度/最小亮度 3、清晰度 与清晰度有关的因素: 4、图像质量优势的客观指标 图像质量的优劣既可以通过人眼主观视觉来判断,也可...
  • 如果一幅图像灰度值分布在全等级灰度范围内,即在0~255之间,那么它更容易被区别确认出来。 灰度拉伸,也称对比度拉伸,是一种简单的线性点运算。它扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级范围内。 设f(x,y)为输入...
  • 灰度图像分辨率变换(灰度级)

    千次阅读 2018-04-07 19:52:41
    一、基本原理 一幅图像的x和y坐标及幅度可能都是连续的。为了把它转换为数字形式,必须在坐标和幅度上都进行取样操作。数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。1.1灰度级和空间分辨率(细微结构的分辨率)...
  • 数字图像处理第

    2020-05-26 10:42:32
    一幅图像我们可把它定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标。任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为图像在该点处的强度或者灰度。当x,y和灰度值f是有限的离散数值时,我们称该图像为数字图像数字图像...
  • 数字图像处理

    2020-04-12 21:10:44
    就是把一幅图画分割成一个个小区域(像元或像素),并将各个小区域灰度用整数来表示,形成一幅点阵式的数字图像。 它包括采样和量化两个过程。像素的属性=(位置,灰度/颜色) 一、数字图像的表示 数字图像用矩阵来...
  • 图像灰度

    2018-10-09 11:14:53
    所谓灰度值是指色彩的浓淡程度,灰度直方图是指一幅数字图像中,对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数。 图像灰度化处理有以下几种方式: 1. 分量法 将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的...
  • 文章目录一、什么是数字图像处理二、数字图像处理的基本步骤 一、什么是数字图像处理   一幅图像可定义为二维函数f(x,y)f(x,y)f(x,y),其中xxx和yyy是空间(平面)坐标...  注意:数字图像是由有限数量的元素组...
  • 数字图像

    2020-10-16 14:50:21
    一幅图像可以用一个二维函数f(x, y)表示, x与y表示在平面空间坐标中的值, f表示在空间坐标中的图像的灰度或者强度值, 如果x, y, f是有限的并且是离散数值, 则该图像为数字图像;
  • MATLAB数字图像处理()图像的基本操作

    万次阅读 多人点赞 2015-10-12 19:47:54
    写在前头:说到数字图像处理,不得不提起MATLAB。这是款非常方便的仿真软件,绝大多数的图像处理可以用MATLAB完成。  有人问,处理图片,用PS岂不是更好。两者各有优点,如果需要将10000图片转换成灰度...
  • 变换域的图像处理首先把一幅图像变换到变换域,在变换域中进行处理,然后通过反变换把处理结果返回到空间域 空间域处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。 灰度变换在图像的单个像素上操作,主要以对比度和阈值处理为...
  • 数字图像处理-1.图像获取

    千次阅读 2019-07-05 15:26:45
    一幅图像分割成如图的一个个小区域(像元或像素),并将各小区域灰度用整数表示,形成一幅点阵式的数字图像。 包括采样和量化两个过程。像素的属性=(位置,灰度/颜色) 图像数字化 1.数字图像的表示 数字图像...

空空如也

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一幅灰度数字图像是