MATLAB中图像的种类及基础知识
来源:互联网 发布:java 线程池 使用 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 07:31
MATLAB支持四种图像形式:
1、灰度级图像(gray-scale images);
2、二值图像(Binary images);
3、索引图像(Indexed images);
4、RGB图像(RGB images);
在MATLAB中,利用imread()函数读入的彩色图像为RGB图像,RGB图像在计算机中表现为一个三维矩阵,分别为R.G.B分量。在matlab中默认读入的像素值为uint8类,每个像素占用一个字节。即(0-255)共256个灰度级,0对于黑色(最暗),255对于白色(最亮);因此一幅GRB图像可能最多有256*256*256 = 16777216 大约1600万种颜色。
二值图像(binary images)的每个元素为logical类,它是一个由0和1构成的数组,可以将它理解为特殊的灰度图像,因为它非黑即白。
在图像处理中,最广泛使用的就是uint类和logial类,尤其图像源为TIFF或者JPEG。
然而我们往往需要处理单个矩阵,那么就需要将RGB图像转变为灰度图像。
rgb2gray()可以将RGB图像转变为灰度图像,灰度值=0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B 。其中R、G、B分量事先规定为double型(0-1)。
1、灰度级图像(gray-scale images);
2、二值图像(Binary images);
3、索引图像(Indexed images);
4、RGB图像(RGB images);
在MATLAB中,利用imread()函数读入的彩色图像为RGB图像,RGB图像在计算机中表现为一个三维矩阵,分别为R.G.B分量。在matlab中默认读入的像素值为uint8类,每个像素占用一个字节。即(0-255)共256个灰度级,0对于黑色(最暗),255对于白色(最亮);因此一幅GRB图像可能最多有256*256*256 = 16777216 大约1600万种颜色。
二值图像(binary images)的每个元素为logical类,它是一个由0和1构成的数组,可以将它理解为特殊的灰度图像,因为它非黑即白。
在图像处理中,最广泛使用的就是uint类和logial类,尤其图像源为TIFF或者JPEG。
然而我们往往需要处理单个矩阵,那么就需要将RGB图像转变为灰度图像。
rgb2gray()可以将RGB图像转变为灰度图像,灰度值=0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B 。其中R、G、B分量事先规定为double型(0-1)。
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