2.matlab图像三种方法灰度值处理

一、基础知识

彩色图像：每个像素由R、G、B三个分量表示，每个通道取值范围0~255。（通一个彩色图像是由三页组成的，分别是R、G、B，每一页都是一个二维矩阵）

灰度图像：每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度值分布在0~255之间。

二值图像（黑白图像）：每个像素点只有两种可能，0和1.0代表黑色，1代表白色。数据类型通常为1个二进制位。

二、图像灰度化的三种方法

最大值法：使R,G,B的值等于3值中最大的一个，R=G=B=max（R,G,B），最大值法会形成亮度很高的灰度图像。

平均值法：是R,G,B的值求出平均值，R=G=B=(R+G+B)/3，平均值法会形成较柔和的灰度图像。

加权平均值法：根据重要性或其他指标给R,G,B赋予不同的权值，并使R,G,B的值加权平均，R=G=B=WR+VG+UB,W,V,U分别表示权重，研究表明，人对绿色的敏感度最高，对红色次之，对蓝色的敏感度最低，因此W>V>U,实验和理论证明当W=0.30,V=0.59,U=0.11时，能得到最合理的灰度图像。

%代码如下
clc;%clc的作用就是清屏幕
clear;%clear是删除所有的变量
close all;%close all是将所有打开的图片关掉。
i=imread('E:\我的桌面\MATLAB\练习\1.jpg');%绝对路径的读取
[n m a]=size(i);%判断图像的大小
z= rgb2gray(i);%调用MATLAB函数实现灰度化
i1=zeros(n,m);
i2=zeros(n,m);
i3=zeros(n,m);

for x=1:n%通过双循环对图像进行灰度化处理
    for y=1:m
     i1(x,y)=max(i(x,y,1),max(i(x,y,2),i(x,y,3)));  %第一种方法实现灰度化
      i2(x,y)=(i(x,y,1)+i(x,y,2)+i(x,y,3))/3;%第二种方法实现灰度化
        i3(x,y)=0.3*i(x,y,1)+0.59*i(x,y,2)+0.11*i(x,y,3);%第三种方法实现灰度化
    end
end
figure,imshow(i);title('原图像')
figure,imshow(z);title('调用系统函数实现灰度化')
figure,imshow(uint8(i1));title('第一种方法')
figure,imshow(uint8(i2));title('第二种方法')
figure,imshow(uint8(i3));title('第三种方法')

%也可以把地下显示代码改成
subplot(231);imshow(i);title('原图像')
subplot(232);imshow(z);title('调用系统函数实现灰度化')
subplot(233);imshow(uint8(i1));title('第一种方法')
subplot(234);imshow(uint8(i2));title('第二种方法')
subplot(235);imshow(uint8(i3));title('第三种方法')