數字圖像處理筆記與體會（一）——matlab編程基礎

最近開始學習數字圖像處理，使用matlab實現，下面我就來記錄筆記和體會，一方面是給你們提供參考，另外一方面是防止我忘記了。

複習一下：

1.數字圖像是用一個數字矩陣來表示的，數字陣列中的每一個數字，表示數字圖像的一個最小單位，稱爲像素。

2.數字圖像處理能夠理解爲兩個方面的操做：一個是圖像到圖像的處理（如圖像的灰度轉換，圖像加強等），另一個是圖像到非圖像的一種表示，好比圖像的測量。

3.數字圖像處理的研究內容有不少個方向，好比：

　　·圖像數字化：將一幅圖像以數字的形式表示，主要包括採樣和量化兩個過程。

　　·圖像加強：將一幅圖像中的有用信息進行加強，同時對無用的信息進行抑制，提升圖像的可觀察性。

　　·圖像的幾何變化：改變圖像的大小、形狀等。

　　·圖像的變換：經過數學的方法，將空間域的圖像信息  轉換  到 頻域、時頻域等空間進行分析。

　　·圖像識別與理解：經過對圖像中各類不一樣的物體特徵進行量化描述後，將其所指望得到的目標物進行提取，而且對所提取的目標物進行必定的定量分析。

4.位圖可使用二維的矩陣進行表示，不一樣的格式圖像，存儲格式不同，主要有：

      ·二值圖像：圖像像素使用二維矩陣表示，矩陣的值就是像素的顏色值，值只有兩個值0和1（或者0和某個不爲0的值，好比0和255），只能表示兩種顏色：黑和白，通常值越大越趨於白；

　　·8位索引圖像：圖像像素使用二維矩陣表示，可是矩陣的值不是像素的顏色值，矩陣的值表示索引表的序號；也就是說，8位索引圖像須要一個矩陣和一張索引表來表示，索引表有256個序號，每一個序號對應一組RGB值，表示了一種顏色，所以8位索引圖像的一個像素有256中顏色變化。

　　8位索引圖像有彩色圖像和灰度圖像之分，灰度圖像的RGB值相等且都等於序號的值；而彩色圖像的RBG不相等。

　　·24位真彩圖：也是用矩陣表示，圖像像素直接用RGB顏色顯示，而不是經過顏色索引表。圖像的像素用三個變量表示即（R,G,B），每一個變量從0~255變化，所以一個像素也就是8bit*3=24bit，一個像素用24bit表示能夠有2^24種顏色。

 

　　今天主要學的是：

　　　　·RGB圖像轉爲灰度圖像

　　　　·有顏色的索引表位圖轉換成灰度圖

　　　　·RGB圖像轉爲索引圖像

　　　　·灰度圖像轉爲索引圖像

　　　　·灰度圖像轉爲二值圖像

　　　　·RGB圖像轉爲二值圖像

 

一、RGB圖像轉爲灰度圖像

　　這裏的RGB圖像爲任何一張彩色圖，而後通過轉換以後，獲得一張灰度圖像，使用matlab實現以下所示：

close all ;%關閉全部文件
clear all ;%清除全部變量
clc ;      %清屏
X=imread('Hydrangeas.jpg');%讀入RGB圖像
I=rgb2gray(X);%進行灰度變化
set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);%設置顯示圖像的窗口大小
set(0,'defaultFigureColor',[0 0 0]);%設置顯示的背景顏色
subplot(121),imshow(X);%顯示讀入的圖像
subplot(122),imshow(I);%顯示進行灰度變化後的圖像

 　　運行一下，以下圖所示：

獲得以下結果：

 

下面說一下代碼中須要注意的事項：
　　　　·imread是讀入圖像的函數，讀入的圖像須要放到當前的工做目錄下，或者直接輸入路徑：X=imread('F:/圖像處理/Hydrangeas.jpg');
　　　　·rgb2gray是將彩色圖像轉換成灰度圖像的函數
　　　　·運行以後，能夠查看X和I的變量：

                 

X是三維的，而I是二維的，這是須要注意的。

　　　　　·而後：set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);中：

[100,100,1000,500]：前面的兩個參數100,1000主要是用來設置窗口的相對位置，後面的兩個參數1000,500主要設置窗口大小，1000是設置窗口的橫向長度，500是設置窗口的高度。
　　　　set(0,'defaultFigureColor',[0 0 0]);中：
[0 0 0]表示設置背景顏色爲黑色。[1 0 0]表示設置背景顏色爲紅色，等等。

　　　　·imshow是顯示圖像的函數。

subplot(121)是窗口顯示圖像的方式，設置爲在同一個窗口顯示，一行兩列。而後subplot(121),imshow(X)則是：X顯示第一幅圖像在第一行第二列的第一個位置。

subplot(122),imshow(I)則是：I顯示第一幅圖像在第一行第二列的第二個位置。效果如上面所示。

2.有顏色的索引表位圖轉換成灰度圖
　　可是這裏輸入的8bit的帶索引表的彩色圖像，而後將它轉換成灰度圖。代碼以下所示：

close all ;
clear all ;
clc ;
[X,map] = imread('Hydrangeas.bmp');%讀入圖片
newmap = rgb2gray(map);%將彩色的索引錶轉換成灰色的索引表
figure, imshow(X,map);%顯示原始的圖片
figure, imshow(X,newmap);%顯示轉換後的圖片

　　圖片以下所示：

下面說一下須要注意的地方：
　　從上圖中咱們看到，X是一個二維的變量，此外map、newmap也是一個二維的變量；變量的含義是不同的，X變量表示的是這是一張768x1024像素大小的圖片。
而map和newmap則表示的顏色索引表的內容，總共256行，每行3列（即RGB）。
　　這裏用figure進行顯示圖像。


3.RGB圖像轉爲索引圖像
　　這裏將一幅RGB圖（彩色圖，好比說jpg、真彩色等彩色圖）轉換成索引圖，也就是帶索引表的圖像。這裏轉換成索引的彩色圖像，與第1.不一樣，代碼以下：

close all ;
clear all ;
clc ;
RGB=imread('F:/圖像處理/Hydrangeas.jpg');
[X1,map1]=rgb2ind(RGB,64);
[X2,map2]=rgb2ind(RGB,0.2);
map3 = colorcube(128);
X3 = rgb2ind(RGB,map3);
set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);
set(0,'defaultFigureColor',[0 1 1]);
figure;
subplot(131),imshow(X1,map1),title('最小方差轉換');
subplot(132),imshow(X2,map2),title('均勻量化發轉換');
subplot(133),imshow(X3,map3),title('顏色近似法轉換');

 

下面解釋一下代碼：
　　　　RGB=imread('F:/圖像處理/Hydrangeas.jpg');
　　這是讀入圖像了，跟前面的兩種轉換方式的意思同樣，讀入的是一幅彩色圖像。
　　　　[X1,map1]=rgb2ind(RGB,64);
　　　　[X2,map2]=rgb2ind(RGB,0.2);
　　這兩行代碼都用到了rgb2ind這個函數，咱們來看一下這個函數的意思：

由此，咱們能夠知道，
　　[X1,map1]=rgb2ind(RGB,64);就是使用最小方差量化將RGB圖像轉換爲索引圖像X. MAP最多包含N種顏色。 N必須<= 65536。
　　[X，MAP] = rgb2ind（RGB，TOL）使用均勻量化將RGB圖像轉換爲索引圖像X. MAP最多包含（FLOOR（1 / TOL）+1）^ 3種顏色。 TOL必須介於0.0和1.0之間。、
這裏FLOOR=1，當TOL等於0.2時，則表示216種顏色。

　　　　map3 = colorcube(128);
　　　　X3 = rgb2ind(RGB,map3);

　　上面的兩行代碼則是建立一個指定顏色數目的因此表，而後用這個索引表進行近似顯示RGB圖。colorcube加強的彩色立方體顏色圖。 colorcube（M）返回一個包含彩色立方體的M-by-3矩陣。 colorcube自己的長度與當前的色彩映射相同。 彩色立方體在RGB色彩空間中包含儘量多的按期間隔的顏色，同時嘗試提供更多的灰色，純紅，純綠和純藍色的步驟。 該多維數據集的算法靈感來自默認的Macintosh系統colortable，對於M = 256，colorcube返回徹底相同的顏色。 對於M <8，返回長度爲M的灰色斜坡。
後面的代碼則是顯示了，再也不多說。
下面的顯示效果：
　　　　

 

4.灰度圖像轉爲索引圖像

　　咱們先將彩色圖像轉換成灰度圖像，而後再講灰度圖像轉換成8種顏色的索引表（也就是索引表長度爲8），代碼以下所示：

close all ;
clear all ;
clc ;
RGB=imread('F:/圖像處理/Hydrangeas.jpg');
gray=rgb2gray(RGB);%獲得灰度圖
[X,map] = gray2ind(gray,8);%將灰度圖轉成索引圖，8種顏色
set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);
set(0,'defaultFigureColor',[0 0 0]);
figure;
subplot(121), imshow(gray);%顯示灰度的圖片
subplot(122), imshow(X,map);%顯示轉換後的圖片

 

　　這裏須要說明的是用到了gray2ind函數，這個就是將灰度圖像轉換成索引圖像的函數，功能以下所示：

　　咱們這裏取N=8，索引表長度爲8。運行效果以下所示：

 

 

 

 

5.灰度圖像轉爲二值圖像

　　咱們也是先將RGB圖轉成灰度圖，而後在將灰度圖轉爲二值圖像，代碼以下所示：

 

close all ;
clear all ;
clc ;
RGB=imread('F:/圖像處理/Hydrangeas.jpg');
gray=rgb2gray(RGB);%獲得灰度圖
BW1 = im2bw(gray,0.3);%將灰度圖轉成二值圖，閾值爲0.4
BW2 = im2bw(gray,0.7);%將灰度圖轉成二值圖，閾值爲0.7
set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);
set(0,'defaultFigureColor',[1 1 1]);
figure;
subplot(131), imshow(gray);%顯示灰度的圖片
subplot(132), imshow(BW1);%顯示轉換後的圖片
subplot(133), imshow(BW2);%顯示轉換後的圖片

這裏須要說明的是，灰度轉二值圖的函數是im2bw，後面的閾值的意思是，判斷哪些該轉換成1，哪些該轉換成0，閾值設置得越小，獲得的二值圖像的白色面積越多。代碼運行的效果以下所示：

 

 

 

6.RGB圖轉爲二值化圖像

讀進RGB圖以後，直接轉爲二值圖像，代碼以下所示：

 

close all ;
clear all ;
clc ;
RGB=imread('F:/圖像處理/Hydrangeas.jpg');
BW1 = im2bw(RGB,0.3);%將灰度圖轉成二值圖，閾值爲0.4
BW2 = im2bw(RGB,0.7);%將灰度圖轉成二值圖，閾值爲0.7
set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);
set(0,'defaultFigureColor',[1 1 1]);
figure;
subplot(131), imshow(RGB);%顯示灰度的圖片
subplot(132), imshow(BW1);%顯示轉換後的圖片
subplot(133), imshow(BW2);%顯示轉換後的圖片

 

 

運行效果以下所示：