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  • matlab 图片灰度级。该函数根据用户输入。对读取的图片进行灰度级的改变。从而获得新的灰度级对应的图片。
  • 图像灰度级压缩

    千次阅读 2019-06-22 18:22:17
    图像灰度级压缩

    遥感图像灰度级压缩

    在使用灰度共生矩阵计算图像纹理的时候,考虑到计算效率,需要对图像先进行灰度级压缩的操作,比较简单的方法是直接除以前后灰度级的倍数,结果发现这样处理效果不好,原因是影像的直方图分布可能极其不均匀,导致压缩后的图像像素值都集中在最小值周围。针对这种情况可以考虑先进行直方图均衡化,或者先计算累计直方图,然后取2%~98%范围内的灰度值作为有效范围再进行灰度级压缩,下面结合影像介绍一下具体操作过程。

    1、图像直方图和累计直方图

    直方图表示的是每个灰度级在图像中出现的频数或者概率。
    累计直方图表示的是图像组成成分在灰度级的累计概率分布情况,每一个概率值代表小于等于此灰度值的概率。

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  • RGB图像之灰度级和通道的理解

    万次阅读 多人点赞 2016-12-21 18:58:24
    最近刚开始学数字图像处理,在看到灰度级时候以为灰度只是表示黑白/深浅色图像,其实灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。 注意,灰度值...

    最近刚开始学数字图像处理,在看到灰度级时候以为灰度只是表示黑白/深浅色图像,其实灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。
    注意,灰度值只是表征单色的亮暗程度。
    在彩色图像/RGB图像中,图像是一个三维矩阵,如4003003,其中400表示列数,300表述行数,3代表三个分量,也就是R,G,B。
    每一层矩阵(4003001/2/3)分别对应R/G/B的灰度值,此处的矩阵仅仅表示对应单色光灰度值,不是彩色的图像。

    数字图像的本质是一个多维矩阵
    我们先为以一个RGB色彩空间的400*300的图片为例:
    这里写图片描述

    这幅图的本质是一个4003003的一个矩阵
    PI[ 400, 300, 3 ]
    列 行 分量
    说明这个图像有400列,300行,以及在色彩上有三个分量,分别是:
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    每个分量单独拿出来都是一个400*300(*1)的矩阵
    如你所见,它们并不是彩色的,而是一幅灰度图像
    对于一副8bit的图像来说,矩阵元素的取值范围是从0-255(0 - 2^8-1)
    矩阵中的元素对应我们所说的像素(pixel),其值即该像素的灰度值,数值越大,像素的颜色越‘白/浅’;数值越小,像素的颜色越’黑/深‘
    对于图像每个分量来说,它只是灰度,谈论色彩没有意义,它是“黑白”的!(用黑白来描述灰度图像并不准确,用深浅可能更准确一些,但也不严谨。所以我加上了引号。你要愿意把通道设成红色绿色紫色黄色都行)

    在图像显示时,我们把图像的R分量放进红色通道里,B分量放进蓝色通道里,G分量放进绿色通道里。经过一系列处理,显示在屏幕上的就是我们所看到的彩色图像了。
    所以说,通道和一幅图像根本就没关系!数字图像是矩阵,矩阵只描述其空间位置和在色彩上的分量,哪有通道了?通道是什么?CHANNEL!图片中有channel这个概念吗?有个回答说通道类似颜料,这个意思就有点接近了。
    想要什么颜色,对应的通道里的灰度值就大一点就行了

    回到上面那幅图,先看彩色的,两人坐的椅子是红色的(有点偏色,不过不重要)
    再看下面的RGB三分量。R分量的图上,椅子对应的部分比较浅(灰度值高),而在G分量和了B分量上很深。
    随便在椅子上取一个样点,其灰度值分别是(R:179,G:45,B:9)。所以在显示的时候,红色通道里灰度值大,绿色通道和蓝色通道里的灰度值小,显示出来的就是红色(绿色通道里的灰度值又比蓝色大一些,所以最终显示的结果有点接近橘红色)
    再看乔帮主的牛仔裤,蓝色通道的灰度值大,绿色其次,红色最少,所以显示为蓝青色。

    如果我们交换一下分量放置的顺序,把G分量放进红色通道里,把R分量放进绿色通道里,B分量放进蓝色通道里,会怎么样呢
    此时绿通道中的灰度值最大,红色通道和蓝色通道中的灰度值都较低
    于是就变成了这样
    [外链图片转存失败(img-jgutNY7F-1568455078494)(https://img-blog.csdn.net/20161221185547020?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2lsZW5jZTIwMTU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)]
    还可以这样变成蓝色了
    这里写图片描述
    能理解这种交换通道的原理,就基本能够理解通道的含义了
    网上很多人把通道和选区混为一谈,这是错误的,不利于对图像处理更深一步的理解。当然在ps中有个通道混合器,不仅仅是交换通道这么简单,玩法更加丰富

    这里只介绍了RGB模式下的通道。
    这些所谓的xxx模式,其实就是把我们看到的颜色,用不同的方式表达出来。我们熟知的RGB色彩空间,就是把一种颜色,用RGB三个分量表达出来。此外还有CMYK(四个分量)、Lab(三个)、HSV(三个)等等。不同色彩空间之间的关系,类似于空间直角坐标系(x,y,z),球坐标系(r,φ,θ)或柱坐标(r,φ,z)之间的关系。
    此外还有一些特殊的通道,如alpha通道(存放透明度)等

    上面的例子引自知乎 嗜睡者知乎原链接

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  • 主要介绍了C#图像灰度级拉伸的方法,涉及C#灰度操作的相关技巧,需要的朋友可以参考下
  • 图像灰度级变换

    2012-05-18 17:30:30
    实现图像增强处理的图像灰度级变换,一份不错的资源,整理好久的
  • 提出了一种新的识别灰度级图像的方法,该方法基于矢量量化的基本思想,通过对图像的分割,将灰度级图像映射成神经元仅取少数几种状态(低态)的Hopfield神经网络模型。理论和模拟实验证明:这种低状态的Hopfield网络模型与...
  • 二值形态学处理:长字符提取、空洞填充、边界清除。灰度级形态学处理:顶帽变换纠正阴影、粒度测定、纹理分割。matlab代码与测试图像、结果图像。复现数字图像处理教材例子。
  • 基于二维的Otsu(灰度级-平均灰度级)图像分割方式的思想与一维 Otsu 图像分割的思想一样。 二维的Otsu提高了一维的抗噪能力。 用f(i,j)和g(i,j)取代像素点(i,j)处的灰度值f(i,j);其中g(i,j)为像素点(i,j)处邻域...

    原理:

    基于二维的Otsu(灰度级-平均灰度级)图像分割方式的思想与一维 Otsu 图像分割的思想一样。
    二维的Otsu提高了一维的抗噪能力。

    用f(i,j)和g(i,j)取代像素点(i,j)处的灰度值f(i,j);其中g(i,j)为像素点(i,j)处邻域像素值的均值。
    取代后变成二维形式:[ f(i,j),g(i,j) ]。

    设:灰度值为 i ,灰度均值为 j 的像素点个数为 ni,其概率 Pij 为:
    在这里插入图片描述
    其中M*N是图像的总像素数。
    以阈值(s,t)将图像像素分为 A B 两类,其中 令 A 类为背景类,B 类为目标类,二者概率分别为:
    在这里插入图片描述
    背景类和目标类的均值向量分别为:
    在这里插入图片描述
    整幅图像的均值向量为:
    在这里插入图片描述
    由离散测度矩阵:
    在这里插入图片描述
    得该图像的离散测度:
    在这里插入图片描述
    所得离散度越大,类间方差就越大。
    如果 g(x,y),与f(x,y)相差很大,说明该像素点(x,y)是噪声,故可将 0 区与 1 区当作背景与目标域,2 区与 3 区当作噪声。因此只需要在 0和1 区域求最佳阈值向量(s,t)。求出之后令灰度图最佳阈值 T=(s+t)/2,最后以T 为阈值进行图像分割。
    在这里插入图片描述

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  • 一个通过图像的像素矩阵降低图像灰度级的matlab小程序
  • 使用 For 循环进行灰度级幂变换
  • 图像灰度级拉伸算法的FPGA实现.pdf
  • 该技术基于灰度平均分配算法,通过输入灰度级的非均匀分配、低灰度级单独分配、反γ曲线低灰度级部分指数项的修正等3项改进技术对反γ修正子场编码进行校正,有效地增加了显示的动态低灰度级数目,在保证整幅图像...
  • 给出了在真3D样机上显示的灰度级修正前后的3D成像,实验结果表明,该方法在亮度损失较小(约6%)的前提下,有效地修正了真三维成像的灰度级偏差,并基本消除了深度图像间的串扰,在一定程度上提高了3D显示的成像质量...
  • 灰度级插值

    千次阅读 2017-03-20 19:42:49
    2.1.4 灰度级插值 %读取yifanfengshun.jpg图片 I=imread('yifanfengshun.jpg'); %将真彩色图像转换为灰度图像 I=rgb2gray(I); %采用最邻近插值法进行灰度插值; X1=imresize(I,1); %采用双线性插值法进行...

    2.1.4 灰度级插值


    %读取yifanfengshun.jpg图片

    I=imread('yifanfengshun.jpg');

    %将真彩色图像转换为灰度图像

    I=rgb2gray(I);

    %采用最邻近插值法进行灰度插值;

    X1=imresize(I,1);

    %采用双线性插值法进行灰度插值;

    X2=imresize(I,1,'bilinear');

    %采用三次内插法进行灰度插值;

    X3=imresize(I,1,'bicubic');

    %分别将原始图像和用不同方法显示的灰度差值图像依次显示在两行两列的第一二三四位置上,并标上标题

    subplot(221),imshow(I,[]),title('原始图像');
    subplot(222),imshow(X1,[]),title('最邻近插值法');
    subplot(223),imshow(X2,[]),title('双线性插值法');

    subplot(224),imshow(X3,[]),title('三次内插法');


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  • 用MATLAB实现图像灰度级修正,包括线性分段变换,反转变换,gamma变换及直方图均衡化处理。附matlab代码。
  • 图像处理基础——灰度级形态学

    千次阅读 2019-09-24 10:35:33
    文章目录简介膨胀 腐蚀腐蚀膨胀开运算 闭运算一些基本的灰度级形态学算法形态学平滑形态学梯度顶帽变换 底帽变换灰度级形态学重建 简介 形态学只适用于Region操作 或者是二值化后的图片 需要延伸到灰度形态学才能...
  • 摘要:介绍了一种具有4 种灰度级的STN LCD驱动芯片的总体设计方案,重点讨论分析了其关键模块—接口电路、控制电路和驱动电路的设计,并用Verilog硬件描述语言对所设计的驱动芯片的功能进行了仿真验证。 关键词:STN...
  • 新的增强图像灰度方法!经过反 Gamma 校正后的低灰度级图像,在图像进行反 Gamma校正后,根据图像原始灰度与二进制编码灰度之差建立浮动灰度编码
  • 灰度级和位深度的理解

    千次阅读 2019-01-01 16:03:58
    数字图像的灰度级: 图像中的每个像素由多少位来表示,1位的灰度级为2,2位表现的灰度级为4,8位的灰度级为256,16位的灰度级为65536.灰度级越高,图形的色彩越丰富,图像越平滑。 ...
  • 利用光学中的阶跃滤波器实现对多灰度级图像的区域分割,并从理论上对用阶跃滤波器处理具有硬边界和软边界的多灰度级图像及最终实现多灰度级图像的区域分割进行了讨论。当多灰度级图像存在灰度不连续变化(硬边界)和有...
  • 针对常规PDP显示中的低灰度级轮廓问题,提出了一种新的PDP低灰度级图像增强算法.该算法根据PDP线性离散化的显示特点利用图像的表现率动态选择多种子场的编码,减少了图像伽马变化过程中灰度级的细节损失.针对PDP实际...
  • 基于线性映射的灰度级超分辨率人脸识别方法.pdf
  • matlab开发-编码文本到图像灰度级。允许用户将文本字符串隐藏到图像像素的最低位,以使其不明显。
  • 自适应隐写技术应为哪个灰度级提供最低的成本?
  • 针对低对比度X光手提行李图像在机场安检中容易产生高虚警或高漏警的问题,提出了一种基于灰度级分组的X光行李图像增强改进方法。首先应用离散小波变换对低、高能图像进行融合,然后通过分频处理得到低、高频图像,再...
  • 灰度级TFT_LCD显示系统的实现设计说明.doc
  • matlab开发-按重复缩放2D8灰度级气候。按行和列复制缩放二维、8位灰度图像。
  • 量化灰度图像并为每个灰度级分配随机颜色。 使用 demo_colormix 脚本来查看函数的工作原理。

空空如也

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