数字图像处理学习 matable

数字图像处理学习

part one

图像类型

1. 真彩色图像(RGB images)
   1.1 定义：通过**RGB**2个颜色分量的灰度值的组合来表示一个像素的颜色。对于像素大小为 m∗n 的真彩图像来说，在MATLAB中数据存储结构为 m∗n∗3 ,即 m 和 n 表示像素点的位置，而具体的颜色值通过R G B这3个分量来确定，定义为0-255之间。
   1.2 转换
   将其他形式的图像转换为真彩图像。用demosaic函数将Bayer模式编码图像转为真彩图像。

clear all;
I=imread(test.jpg);%需要将图片放在工程下面，读入bayer模式编码图像
J=demosaic(I,'bggr');%转换为真彩色的图像
subplot(121);imshow(I);
title('原始图像');
axis square;
subplot(122);imshow(J);
titile('真彩图像');
axis square;

1. 索引图像(Index images)
   2.1 定义：包含数据索引矩阵和颜色映射矩阵两个数据结构。其中颜色映射矩阵为一个包含三列数据的矩阵，其中每一行对应着一种颜色，每一行为0-1之间的三个浮点型数据，分别表示红绿蓝这三个颜色的深度。
   2.2 转换

将灰度图像转换为索引图像 gray2ind

clc;
I=imread('test1.jpg');
subplot(122);imshow(I);
[x,map]=gray2ind(I,16);
subplot(122);imshow(x,map);

clc;
I=imread('test.jpg');
x=grayslice(I,16);
figure;imshow(I);
figure;imshow(x,jet(16));

1. 灰度图像(Intensity images)
   3.1 定义：使用一个数据矩阵存储图像，矩阵的每个元素为该像素点的灰度值，数据类型可以是浮点型或者是整型。则灰度图像的数据矩阵元素数据范围为[0,1];如果8位无符号整型变量，则灰度图的数据矩阵范围为[0,255]
   3.2 转换

   rgb2gray适合将真彩图像转为为灰度图像。

I=imread('名称.jpg');
I=rgb2gray(I);
imshow(I);
%如果要输出图像，就再加一条：
imwrite(I,'名称.jpg');

1. 二值图像(Binary images)
   4.1 定义:一个数据矩阵就可以完成图像的存储其中每一个像素只有0或者1两个灰度值，二值图像的数据存储结构为逻辑变量，0在图像中反应为白色，1则为黑色。
   4.2转换

bw=im2bw(I,level)%将灰度图I转换成二值图像
bw=im2bw(x,map,level)%将索引图像X转换成二值图像
bw=im2bw(RGB,level)%将真彩转换成二值图像