小編近期為大家?guī)硪惶兹嫦到y(tǒng)的MATLAB在圖像處理中的應(yīng)用。

灰度處理?

灰度化處理就是將一幅色彩圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像的過程。彩色圖像分為R，G，B三個分量，分別顯示出紅綠藍(lán)等各種顏色，灰度化就是使彩色的R，G，B分量相等的過程?；叶戎荡蟮南袼攸c(diǎn)比較亮(像素值最大為255，為白色)，反之比較暗(像素最下為0，為黑色)。

X=imread('football.jpg'); %讀取文件格式為.jpg,% 文件名為 football 的 RGB 圖像的信息I=rgb2gray(X); %將 RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]); %修改圖形圖像位置的默認(rèn)設(shè)置set(0,'defaultFigureColor', [1 1 1]); %修改圖形背景顏色的設(shè)置subplot(121),imshow(X); %顯示原 RGB 圖像subplot(122),imshow(I); %顯示轉(zhuǎn)換后灰度圖像

索引圖像是一種把像素值直接作為RGB調(diào)色板下標(biāo)的圖像。索引圖像可把像素值“直接映射”為調(diào)色板數(shù)值，原理就是矩陣 X 中的每個值，代表的是映射矩陣 map 的行，然后顏色既是map 中這一行的組合色調(diào)。MATLAB自帶的woman信號構(gòu)成的圖像的像素索引矩陣和調(diào)色板矩陣。woman圖像是一幅典型的索引圖像。其圖像矩陣大小為256×256，表示有65535個像素點(diǎn)構(gòu)成。調(diào)色板大小為256×3，表示有256種顏色。我們看到圖像索引矩陣的(1，1)單元的內(nèi)容為124，也就是說這一點(diǎn)像素的顏色就是調(diào)色板矩陣的第125行所定義的顏色?？梢钥吹秸{(diào)色板矩陣的第125行為[0.60536，0.60536，0.60536]，表示RGB三個分量的比重都比較重且在圖像中的地位相同。

索引圖像?

RGB = imread('football.jpg'); %讀取圖像信息[X1,map1]=rgb2ind(RGB,64); %將 RGB 圖像轉(zhuǎn)換成索引圖像，顏色種數(shù) N 是 64 種 [X2,map2]=rgb2ind(RGB,0.2); %將 RGB 圖像轉(zhuǎn)換成索引圖像，顏色種數(shù) N 是 216 種map3= colorcube(128); %創(chuàng)建一個指定顏色數(shù)目的 RGB 顏色映射表X3=rgb2ind(RGB,map3);set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]); %修改圖形圖像位置的默認(rèn)設(shè)置set(0,'defaultFigureColor', [1 1 1]); %修改圖形背景顏色的設(shè)置figure; subplot(131),imshow(X1,map1); %顯示用最小方差法轉(zhuǎn)換后索引圖像subplot(132),imshow(X2,map2); %顯示用均勻量化法轉(zhuǎn)換后索引圖像subplot(133),imshow(X3,map3); %顯示用顏色近似法轉(zhuǎn)換后索引圖像

圖像二值化?

圖像的二值化處理就是講圖像上的點(diǎn)的灰度置為0或255，也就是講整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即將256個亮度等級的灰度圖像通過適當(dāng)?shù)拈y值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實(shí)用的圖像處理中，以二值圖像處理實(shí)現(xiàn)而構(gòu)成的系統(tǒng)是很多的，要進(jìn)行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于再對圖像做進(jìn)一步處理時，圖像的集合性質(zhì)只與像素值為0或255的點(diǎn)的位置有關(guān)，不再涉及像素的多級值，使處理變得簡單，而且數(shù)據(jù)的處理和壓縮量小。為了得到理想的二值圖像，一般采用封閉、連通的邊界定義不交疊的區(qū)域。所有灰度大于或等于閥值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點(diǎn)被排除在物體區(qū)域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。如果某特定物體在內(nèi)部有均勻一致的灰度值，并且其處在一個具有其他等級灰度值的均勻背景下，使用閥值法就可以得到比較的分割效果。如果物體同背景的差別表現(xiàn)不在灰度值上(比如紋理不同)，可以將這個差別特征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閥值選取技術(shù)來分割該圖像。動態(tài)調(diào)節(jié)閥值實(shí)現(xiàn)圖像的二值化可動態(tài)觀察其分割圖像的具體結(jié)果。

I=imread('rice.png'); %讀取文件格式為.jpg,BW1=im2bw(I,0.4); %將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，level 值為 0.4BW2=im2bw(I,0.6); %將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，level 值為 0.6set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]); %修改圖形圖像位置的默認(rèn)設(shè)置set(0,'defaultFigureColor', [1 1 1]); %修改圖形背景顏色的設(shè)置figure;subplot(131),imshow(I); %顯示 level=0.4 轉(zhuǎn)換后的二值圖像subplot(132),imshow(BW1); %顯示 level=0.5 轉(zhuǎn)換后的二值圖像subplot(133),imshow(BW2); %顯示 level=0.6 轉(zhuǎn)換后的二值圖像

圖像濾波?

Y=filter2(h,x,’shape’)h為濾波器，x為要濾波的數(shù)據(jù)，將h放在x上移動進(jìn)行模板濾波。?shape可取 full,same,valid (不寫默認(rèn)是same)。

I=imread('rice.png'); %讀取文件格式為.jpg,H=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1]; %設(shè)置 subol 算子X=filter2(H,I); %對灰度圖像 G 進(jìn)行 2 次濾波，實(shí)現(xiàn)邊緣檢測set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]); %修改圖形圖像位置的默認(rèn)設(shè)置set(0,'defaultFigureColor', [1 1 1]); %修改圖形背景顏色的設(shè)置figure,subplot(131),imshow(I);subplot(132),imshow(X,[]),colorbar(); %顯示圖像，并添加顏色條subplot(133),imshow(X,[]),colorbar('east');

二維圖像紋理映射三維球體表面?

紋理映射是一種將二維圖像映射到三維圖形表面的技術(shù)。這種技術(shù)通過轉(zhuǎn)換顏色數(shù)據(jù)使二維圖像與三維圖形表面保持一致。在MATLAB中的紋理映射是利用雙線性漸變算法來實(shí)現(xiàn)圖像映射的。

close all; %關(guān)閉當(dāng)前所有圖形窗口clear all; %清空工作空間變量clc; %清屏%I=imread('testpat.png'); I=imread('football.jpg'); %讀取圖像信息[x,y,z]=sphere; %創(chuàng)建三個(N+1)×(N+1)的矩陣，% 使得 surf(X,Y,Z)建立一個球體，缺省時 N 取 20set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,400]); %修改圖形圖像位置的默認(rèn)設(shè)置set(0,'defaultFigureColor', [1 1 1]) %修改圖形背景顏色的設(shè)置figure,subplot(121),warp(I); %顯示圖像映射到矩形平面subplot(122),warp(x,y,z,I); %將二維圖像紋理映射三維球體表面grid; %建立網(wǎng)格

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的区域转换为二值图像_Matlab图像处理系列教程（一）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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