MATLAB图像处理学习——图像类型的转换

目录

1.常用的图像类型转换函数

2.实例说明

 （1）RGB图像转换为灰度图像

 （2）RGB图像转换为索引图像

 （3）灰度图像转换为索引图像

 （4）索引图像转换为灰度图像

 （5）索引图像转换为RGB图像

 （6）二值图像的转换

 （7）数值矩阵转换为灰度图像

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1.常用的图像类型转换函数

函数名	函数功能
dither	图像抖动，将灰度图像变成二值图或者将真彩色图像抖动成索引色图像
gray2ind	将灰度图像转换成索引图像
grayslice	通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像
im2bw	通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图像转换成二值图像
ind2gray	将索引色图像转换成灰度图像
ind2rgb	将索引色图像转换成真彩色图像
mat2gray	将数值矩阵转换成灰度图像
rgb2ind	将真彩色图像转换成索引色图像
rgb2gray	将真彩色图像转换成灰度图像

2.实例说明

（1）RGB图像转换为灰度图像

（RGB图像：三通道图像）

需要用到函数“rgb2gray”，调用格式如下：

X=rgb2gray(I)：该函数是将RGB图像I转换为灰度图像X

实例代码（将RGB图像转换为灰度图像）：

close all;clear all;clc;
I=imread('D:\resource_photo\1.jpg');
X=rgb2gray(I);
figure;
subplot(121),imshow(I);
subplot(122),imshow(X);

实例运行结果：

RGB图像转灰度图像还有一种方法，就是使用函数“rgb2gray”将彩色颜色映射表map转换为灰度颜色映射表，使用方法如下：

newmap=rgb2gray(map): map代表原图像的颜色映射表，newmap代表转换后的图像颜色映射表。

实例代码（将RGB图像的颜色映射表转换为灰度图像的颜色映射表）：

close all;clear all;clc;
[X,map]=imread('D:\resource_photo\1.tif');
newmap=rgb2gray(map);
figure,imshow(X,map);
figure,imshow(X,newmap);

运行结果：

 （2）RGB图像转换为索引图像

在早期的MATLAB版本中有大致4种转换方法，即直接法、均匀量化法、最小方法量化法和颜色表示近似法。

[X,map]=rgb2ind(I,tol):该函数是利用均匀量化的方法将RGB图像转换为索引图像。其中，I是原RGB图像，tol的范围是从0.0~1.0，[X,map]对应生成的索引图像，map包含至少(floor(1/tol)+1)^3个颜色。

[X,map]=rgb2ind(I,N):该函数是利用最小方差量化的方法，将RGB图像转换为索引图像。其中I是原RGB图像，[X,map]对应生成的索引图像，map中包含至少N个颜色。

X=rgb2ind(I,map):该函数是通过与RGB中最相似的颜色进行匹配生成颜色映射表map，将RGB图像转换为索引色图像的。

[...]=rgb2ind(...,dither_option):该函数是通过参数dither_option来设置图像转换是否进行颜色抖动，dither_option取值为dither表示抖动，取值为nodither表示不抖动。该格式中“...”表示根据显示任务的不同可以采用上面介绍的某种格式

实例代码（RGB图像转换为索引图像）：

close all;clear all;clc;
RGB=imread('D:\resource_photo\0.jpg');
[X1,map1]=rgb2ind(RGB,64); %颜色总数N至少64种
[X2,map2]=rgb2ind(RGB,0.2);%颜色总数N至少216种
map3=colorcube(128); %创建一个指定颜色数目的RGB颜色映射表
X3=rgb2ind(RGB,map3);
figure;
subplot(131);imshow(X1,map1);
subplot(132);imshow(X2,map2);
subplot(133);imshow(X3,map3);

运行结果：

（图1：最小方差法转换后索引图像版、图2：均匀量化法转换后索引图像、图3：颜色近似法转换后图像）

 （3）灰度图像转换为索引图像

在MATLAB中，灰度图像是一个二维数组矩阵，而索引图像不仅包括一个二维的数组矩阵，还包括一个M*3的颜色映射表。所以要想将灰度图像转换为索引图像，则必须生成对应的颜色映射表。

需要使用函数“gray2ind()”，调用方法如下：

[X,map]=gray2ind(I,n):该函数是将灰度图像I转换为索引图像。其中I是原灰度图像，n是灰度级数，默认值为64，[X,map]对应转换后的索引图像。

[X,map]=gray2ind(BW,n):该函数是将二值图像BW转换为索引图像。其中I指的是二值图像，n是灰度级数，默认值为2，[X,map]对应转换后的索引图像，map中对应的颜色值为颜色图gray()中的颜色值。

（说明，二值图像即像素值非0即1，没有中间值，通常0表示黑色，1表示白色）

实例代码：

close all;clear all;clc;
I=imread('D:\resource_photo\1(1).tif');
[X,map]=gray2ind(I,8);
figure,imshow(I);
figure,imshow(X,map);

代码运行结果：

 在MATLAB中，将灰度图像转换为索引图像，除了用函数gray2ind以外，还可以使用grayslice(),其转换方法是通过设定阈值将灰度图像转换为索引色图像，其调用格式如下：

I=grayslice(G,n):该函数是将灰度图像中像素灰度均匀量化为n个等级并转换为索引色图像。其中G表示灰度图像，n表示灰度级，I表示转换后的索引图像。

I=grayslice(G,v):该函数是将灰度图像按照阈值矢量v进行值域划分并转换为索引色图像。其中v中每一个元素都在0和1之间。

实例代码（利用阈值法将灰度图像转换为索引图像）：

close all;clear all;clc;
I=imread('D:\resource_photo\1(1).tif');
X=grayslice(I,32);
figure,imshow(I);
figure,imshow(X,jet(32));

运行结果：

（左：原灰度图像I；右：灰度图像转换后的索引图像）

（4）索引图像转换为灰度图像

调用函数“ind2gray()”实现，调用格式如下：

I=ind2gray(X,map):该函数是将具有颜色映射表map的索引图像转换为灰度图像，去除了索引图像中的颜色、饱和度信息，保留了图像的亮度信息。其中[X,map]对应索引图像，I表示转换后的灰度图像。（输入图像可以是double型或者uint8型，但输出为double型）。

 实例代码（将索引图像转换为灰度图像）：

close all;clear all;clc;
[X,map]=imread('D:\resource_photo\1(3).tif');
I=ind2gray(X,map);
figure,imshow(X,map);
figure,imshow(I);

运行结果：

（左：原索引图像，右：转换后的灰度图像）

 （5）索引图像转换为RGB图像

 索引图像转换为RGB图像可以用函数“ind2rgb()”,调用格式为下：

RGB=ind2rgb(X,map):该函数是将索引图像[X,map]转换为RGB图像，其中[X,map]指向索引图像，RGB指向转换后的真彩色图像。转换过程中形成一个三维数组，然后将索引图像的颜色映射表中的颜色赋值给三维数组。（输入图像的数据类型可以是double型、uint8型或者uint16型，输出为double型）

实例代码（将索引图像转换为真彩色图像）：

close all;clear all;clc;
[X,map]=imread('D:\resource_photo\1(3).tif');
RGB=ind2rgb(X,map);
figure,imshow(X,map);
figure,imshow(RGB);

运行结果：

（左：索引图像，右：转换后的RGB图像）

 将两个图像进行比较，两者几乎完全一致，但是实际上，两种图像的数据组成形式是不同的。

索引图像是由数组X和颜色映射表map构成，图像中像素的颜色值是对应数组元素值映射到颜色映射表中map中的颜色值。RGB图像是由一个三维数组构成的。

（6）二值图像的转换

1.将灰度图像转换为二值图像

函数及调用方法：

BW=im2bw(I,level):该函数是通过设置阈值参数level，将灰度图像转换为二值图像。其中I为灰度图像，level为设置的阈值参数，取值范围为[0,1]，BW是转换后的二值图像。

实例代码（灰度图像转换为二值图像）：

close all;clear all;clc;
I=imread('D:\resource_photo\1(1).tif');
BW1=im2bw(I,0.4);
BW2=im2bw(I,0.6);
figure;
subplot(131),imshow(I);
subplot(132),imshow(BW1);
subplot(133),imshow(BW2);

代码运行结果：

（图1：原灰度值图像，图2：level=0.4转换后的二值图像，图3：level=0.6转换后的二值图像）

 观察这三幅图像可以发现：二值图像中只有黑白两种灰度值。level值较小时，会出现背景区域与目标区域混淆；level值较大时，则会丢失部分目标信息。

2.将索引图像转换为二值图像

BW=im2bw(X,map,level):该函数通过设置阈值参数level，将索引色图像转换为二值图像。其中[X,map]代表索引图像。

实例代码（索引图像转换为二值图像）：

close all;clear all;clc;
[X,map]=imread('D:\resource_photo\1.tif');
BW=im2bw(X,map,0.4);
figure,imshow(X,map);
figure,imshow(BW);

代码运行结果：

 （然然直接吓出线稿了捏...........）

3.将RGB图像转换为二值图像

BW=im2bw(I,level)：RGB图像转换为二值图像。其中I为原RGB图像。

实例代码（RGB图像转换为二值图像）：

close all;clear all;clc;
I=imread('D:\resource_photo\1.jpg');
BW=im2bw(I,0.4);
figure,imshow(I);
figure,imshow(BW);

运行结果：

 （7）数值矩阵转换为灰度图像

在MATLAB中，一个数据矩阵就相当于一幅数字图像。

所用函数，调用方法如下：

I=mat2gray(X,[xmin,xmax]):该函数是按照指定的取值区间[xmin,xmax]将数据矩阵X转换为灰度图像I。xmin对应灰度值0，即黑色，xmax对应灰度值1，即白色。数据矩阵中小于xmin的取值为0，大于xmax的取值为1。如果不指定区间[xmin,xmax]，即默认情况下，将数据矩阵X最大值设置为xmax，最小值设置为xmin。

实例代码（数值矩阵转换为灰度图像）：

close all;clear all;clc;
X=magic(256);
I=mat2gray(X);
figure,imshow(I);

运行结果：