Matlab图像处理基础知识

Matlab的图片以矩阵的形式存储，矩阵的行列值为图片的行列的色彩值。

1图像表达方式：

像素索引

图像被视为离散单元。如使用I(2,2)可以获取第二行第二列的像素值

空间位置：

使用连续值，数据存储位置为坐标中点，存储位置可以非默认

A=magic();

x=[19.5,23.5];

y=[8.0,12.0];

image(A,'XData',x,'YData',y),axis image,colormap(jet())

%image('XData',x,'YData',y,'CData',C) x,y指定横纵坐标,C为每个x,y坐标点的颜色值

%axis 设置坐标轴

%colormap 查看并设置当前颜色图

%jet 25是条目数，将RGB颜色方案平分成25种颜色

2Malatb图像类型：

二进制图

像素的取值只有0和1，分别代表黑与白。

索引图（伪彩色）

索引图中某一像素的值代表调色板中能代表绝大多数的255中颜色之一，调色板大小为256×3。假如索引值为5，那么使用调色板第五行的三个数值代表颜色。

灰度图

灰度图中某一像素的值从0-255代表从黑到白的255种颜色层次。只能表现为灰色图像。

RGB图（真彩色）

在matlab中为n×m×3的多维数组，n，m，分别代表像素位置，第三维的三个数字代表RGB颜色的值。

RGB=reshape(ones(,)*reshape(jet(),,),[,,]);

R=RGB(:,:,);

G=RGB(:,:,);

B=RGB(:,:,);

figure

subplot();imshow(R)

subplot();imshow(G)

subplot();imshow(B)

subplot();imshow(RGB)

%reshape：重构数组，将jet()中的RGB颜色分离，此时的RGB参数中存储着64中颜色的RGB值

%此时的RGB中第三维的第1，，3个数字代表R,G,B数值

3Matlab图像类型转换：

图像颜色筛选转换

X=dither(RGB,map)：通过筛选算法将真彩色图像RGB按指定的颜色图map转换成索引色图像X

X = dither(RGB,map,Qm,Qe) 还指定要沿每个颜色轴为逆向颜色图使用的量化位数 Qm，以及用于颜色空间误差计算的量化位数 Qe。

BW = dither(I) 通过抖动将灰度图像 I 转换为二值（黑白）图像 BW。

asahi=imread('asahi.jpg');

imshow(asahi)

%map=jet();

%asahi_dither=dither(asahi,map);

%imshow(asahi_dither)

原图：

筛选转换

asahi=imread('asahi.jpg');

%imshow(asahi)

map=jet();

asahi_dither=dither(asahi,map);

imshow(asahi_dither)

灰度图转换为索引图：

[X，map]=gray2ind（I，n）: 根据指定灰度级数n和颜色图map转换成灰度图X，n默认值为64

索引图转换为灰度图：

I=ind2gray(X,map)：将索引图X转换成灰度图I，丢弃图像色度和饱和度，仅保留亮度信息。

RGB图转换成灰度图：

X=imread('asahi.jpg');

imshow(rgb2gray(X))

RGB图转换成索引图：

[X,cmap] = rgb2ind(RGB,Q) 使用具有 Q 种量化颜色的最小方差量化法并加入抖动，将 RGB 图像转换为索引图像 X，关联颜色图为 cmap。

[X,cmap] = rgb2ind(RGB,tol) 使用均匀量化法并加入抖动，将 RGB 图像转换为索引图像，容差为 tol。

X = rgb2ind(RGB,inmap) 使用逆颜色图算法并加入抖动，将 RGB 图像转换为索引图像，指定的颜色图为 inmap。

___ = rgb2ind(___,dithering) 启用或禁用抖动。

[Y,map]=rgb2ind(imread('asahi.jpg'),);

figure

imagesc(Y)

colormap(map)

imshow(Y,map)

索引图转换成RGB图：

RGB=ind2rgb(X,map)：将矩阵X及相应的调色板map转换成真彩色图像RGB

阈值法从灰度图产生索引图：

X=grayslice（I，n）:将灰度图均匀量化为n个等级，转换成伪彩色图像X

将矩阵转换成灰度图像：

mat2gray函数

I=mat2gray（X,[Xmin,Xmax]）：指定区间Xmin-Xmax代表灰度0-1