基于MATLAB的手写公式识别(8)
从一个无知角落里开始,蹒跚学步,一个未知到另一个未知,在跌跌撞撞中越走越快,越走越远,最后宇宙也为之开源。对于探索者来说,最后他们的思想总是变得和自己的足迹一样伟大。
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(二维矩阵)。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。用个例子来说明吧: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。
%%三种方法实现灰度化与调用MATLAB函数实现灰度化
close all;
clear all;
Img=imread('mode.jpg');
[n m a]=size(Img);%判断图像的大小
GrayImage= rgb2gray(Img);%调用MATLAB函数实现灰度化
Img_Gray=zeros(n,m);
for x=1:n
for y=1:m
Img_Gray1(x,y)=Img(x,y,1);%分量法
end
end for x=1:n
for y=1:m
Img_Gray2(x,y)=0.3*Img(x,y,1)+0.59*Img(x,y,2)+0.11*Img(x,y,3);%加权平均法
end
end for x=1:n
for y=1:m
Img_Gray3(x,y)=(Img(x,y,1)+Img(x,y,2)+Img(x,y,3))/3;%平均值法
end
end for x=1:n
for y=1:m
Img_Gray4(x,y)=max(Img(x,y,1),max(Img(x,y,2),Img(x,y,3)));%最大值法
end
end figure,subplot(1,6,1),imshow(Img);title('原图像')
subplot(1,6,2),imshow(GrayImage);title('调用系统函数实现灰度化')
subplot(1,6,3),imshow(uint8(Img_Gray1));title('分量法')
subplot(1,6,4),imshow(uint8(Img_Gray2));title('加权平均法')
subplot(1,6,5),imshow(uint8(Img_Gray3));title('平均值法')
subplot(1,6,6),imshow(uint8(Img_Gray4));title('最大化法')
结果如图:
经过分析,好像除了平均值法,其他没啥差别。。。
换了个研究对象,好多了。上图:
经过查阅文献,我采取rgb2gray的内置函数转化方式实现图像的最终方式。
2021-03-31 21:10:58
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