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2024年3月6日发(作者:psd切图软件)
MATLAB
(第3版)第
章 图形图像工具箱
◆ 数字图像处理的基本概念
◆ 数字图像的灰度变换
◆ 数字图像的几何运算
◆ 基本的图像数据操作
◆ 数字图像的代数运算
◆ 数字图像滤波
数字图像处理,又称为计算机图像处理,是指将图像转换成数字信号,并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理的应用领域涉及生活和工作的各方面,目前已经在航空、航天、生物医学、通信工程方面有广泛应用。从计算机的应用角度来看,这方面的应用主要包括图像的描述、识别,还有图像的分割、变换、增强、解码和复原等。
为了能够有效地进行数字图像处理,在图形图像工具箱中,MATLAB中提供了图形图像工具箱。提供了进行数字图像处理的多个函数和命令。熟练掌握这些函数和命令,用户就可以使用MATLAB便利地进行图形图像处理。
24.1 MATLAB中的图像
根据前面章节的分析,读者已经了解到MATLAB处理的主要对象是矩阵。因此,在MATLAB中,对图像的处理也是矩阵形式的。根据图像类型的不同,在MATLAB中图像对应的矩阵类型和处理方式也不同。本节将主要介绍MATLAB常见的几种图像类型,以及处理特点。这是操作和分析图像的基础,不同的图像类型以及对应的矩阵,会有不同的操作和分析。
24.1.1 图像类型
在MATLAB中,主要可以处理的图像类型包括索引图、灰度图、二值图和RGB图等四种。这四种类型的图像分别对应MATLAB中不同性质的数值矩阵。例如,索引图对应着三维矩阵,而二值图则对应着二维矩阵。灰度图对应的矩阵中显示的是小数比例,而二值图对应的矩阵中数值就是0或者1。
从以上分析可以看出,对应不同类型的图像,MATLAB会给出不同的处理方法和机制。下面分别详细介绍这几种图像类型。
24.1.1.1 灰度图
灰度图(Intensity Image)中的各个像素只有一个采样颜色。在外观上,显示为从黑色到白色的灰度。和黑白图像只有黑色和白色不同,灰度图在黑色与白色之间还有其他多级的颜色深度。简单来讲,灰度图具有三种颜色:黑、白和灰色。
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第 章 图形图像工具箱在MATLAB中,灰度图保存在单个矩阵中,矩阵中的数值代表图像中的像素。其数值范围是0~、161,其中0代表黑色,1代表白色。像素值用来表示灰度级别,可以是8位无符号整型(unit8)位无符号整型(unit16)、16位整型(int16)、单精度浮点型(single)或者双精度浮点型(double)等多个数值类型。
MATLAB用自带的Colormap显示灰度图,图24.1是某灰度图,上面的矩阵代表图像中某区域对应的图像矩阵。
24.1.1.2 RGB图
RGB图像是指图像的颜色采用三原色光模式显示。三原色光模型是用三种原色的光以不同的比例加和到一起,形成各种颜色的光。其中,三原色分别是红色、绿色和蓝色,三种光相加成为白色光。
在MATLAB中,每个RGB图都有R(红)、G(绿)和B(蓝)三个颜色通道,每个像素由1×3的向量[R,G,B]表示。因此,每个RGB图像都是三维矩阵,其维度是m×n×3。其中,m×n表示的是图像中的像素,而最后一个维度3表示的是三个颜色通道。R、G和B矩阵中的数值综合决定图像中每个像素。图24.2就是典型的RGB图,其中的矩阵表示图像中某区域对应的图像矩阵。
图24.1 灰度图 图24.2 RGB图
24.1.1.3 索引图
在MATLAB中,每个索引图都对应着两个矩阵。其中一个是图像像素矩阵,另外一个是Colormap矩阵。其中,索引图的图像像素矩阵中的元素就是像素对Colormap矩阵的索引数值;而Colormap矩阵的维度是m×3,每行的数据代表的是每一种颜色对应的RGB数值。在实际应用中,可以使用默认的Colormap矩阵,或者自行指定。
像素矩阵中的数值都是整数,表示某像素对应Colormap矩阵的行数。例如,在图24.3中,像素矩阵中的数值5,表示的是整个图像中的颜色是Colormap矩阵中的第5行数值。通过以上索引方法,可以确定整个图像的颜色。
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M
MATLAB
(第3版)24.1.1.4 二值图
二值图就是通常所讲的黑白图。图像由黑和白两种颜色组成,对应的图像矩阵也是二维矩阵,数值是0和1。图24.4演示了典型的二值图。
图24.3 索引图 图24.4 二值图
可以看出,二值图可以认为是典型的灰度图,只是黑色和白色中间没有其他的灰色。
24.1.2 多帧图像
前面已经讲解了MATLAB图形图像工具箱中的基本图像类型。在本小节中,将介绍一种特殊的图像类型:多帧图像(MultiFrame Image)。熟悉动画的读者也许比较容易理解,多帧图像相当于图像的集合。例如,医学上的MRI图像(Magnetic Resonance Imaging)就是典型的多帧图像。
如果每一帧图像对应的矩阵是三维的话,多帧图像就有第四维。例如,每一帧都是RGB图像,大小是300×500。同时,包含有5帧,那么对应的多帧图像矩阵是300×500×3×5。如果每一帧图像是灰度图,则多帧图像的维度是300×500×1×5。
在MATLAB中,可以通过montage命令,将多帧图像中的每一帧图像依次显示出来。该命令具有下面几种常见形式:
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