彩色图像灰度化
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双目亮度校准算法双目亮度校准算法是一种用于调整双目成像系统的亮度差异的算法。
在双目视觉系统中,由于摄像头的差异或环境光照的影响,双目成像会存在一定的亮度差异,这对于一些需要高精度测量或深度感知的应用来说是不可忽视的。
因此,通过亮度校准算法能够有效提高双目视觉系统的准确性和稳定性。
在亮度校准算法中,首先需要对双目图像进行预处理,包括图像的灰度化、加噪和平滑处理等。
其中,灰度化是将彩色图像转换成灰度图像的过程,可以通过将红、绿、蓝三通道像素值进行加权平均来实现。
加噪是为了模拟现实环境中的噪声情况,提高算法的鲁棒性。
平滑处理则可以通过滤波器等方法去除图像中的噪声,使图像更加清晰。
接下来,通过双目图像的灰度差计算出双目图像的亮度差异。
常见的计算方法有取平均法和方差法。
取平均法是将双目图像的灰度差求平均值,得到整幅图像的亮度差异。
而方差法则是通过计算灰度差的方差来描述亮度差异的大小。
这两种方法各有优劣,根据实际需求选择合适的方法进行计算。
在得到双目图像的亮度差异后,需要根据亮度差异来调整图像的亮度。
调整亮度的方法有多种,常见的方法包括线性调整法和直方图均衡化法。
线性调整法是通过对图像中每个像素的亮度值进行线性变换,使亮度差异最小化。
而直方图均衡化法则是通过将图像的像素值映射到一个新的直方图上,使直方图均衡化后的图像具有更均匀的亮度分布。
在调整亮度之后,需要对调整后的图像进行评估。
常见的评估方法有图像的亮度均匀性评估和亮度差异评估。
图像的亮度均匀性评估是通过计算图像的亮度标准差来描述整幅图像的亮度均匀性,标准差越小表示亮度越均匀。
亮度差异评估则是通过计算调整后图像的灰度差的方差来判断亮度差异是否得到了有效的校准。
综上所述,双目亮度校准算法通过对双目图像的预处理、亮度差计算、亮度调整和评估等步骤,能够有效校准双目视觉系统的亮度差异,提高系统的准确性和稳定性。
该算法在计算机视觉、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。
利用Adobe Photoshop软件进行图片的灰度和色调分离图像处理是现代社会中常见的一项技术,无论是在商业广告还是个人摄影领域,我们常常需要对图像进行处理来达到特定的效果。
而Adobe Photoshop作为当前最为流行的图像处理软件,其强大的功能和灵活的操作方式,使得它成为了众多专业人士和爱好者的首选。
在图像处理中,灰度和色调分离是常见的需求之一。
它们可以让我们对图像进行更加细致的调整和控制,使得图像的效果更加出彩。
下面我们将介绍如何使用Adobe Photoshop软件进行图片的灰度和色调分离。
首先,我们来了解一下灰度分离的概念。
灰度分离是指将彩色图像转化为黑白图像或者灰度图像的过程。
在Photoshop软件中,我们可以通过以下步骤进行灰度分离。
第一步,打开需要进行灰度分离的图像。
在菜单栏中选择“图像”-“模式”-“灰度”,即可将彩色图像转化为灰度图像。
此时,图像的色彩信息已经丢失,只保留了亮度信息。
第二步,调整灰度图像的亮度和对比度。
在菜单栏中选择“图像”-“调整”-“亮度/对比度”,通过移动亮度和对比度滑动条,调整图像的整体亮度和对比度。
第三步,对灰度图像进行进一步的调整。
在菜单栏中选择“图像”-“调整”-“色相/饱和度”,通过移动色相、饱和度和亮度滑动条,调整图像的整体色调和饱和度。
你还可以使用“曲线”工具进行更加精确的调整。
接下来,我们来了解一下色调分离的概念。
色调分离是指将彩色图像按照色彩通道进行分离的过程。
在Photoshop软件中,我们可以通过以下步骤进行色调分离。
第一步,打开需要进行色调分离的图像。
在菜单栏中选择“图像”-“模式”-“RGB颜色”,即可将灰度图像转化为彩色图像。
此时,图像的色彩信息已经恢复。
第二步,选择需要进行分离的通道。
在通道面板中,你可以看到红色、绿色和蓝色三个通道。
分别选择其中一个通道,其他通道将被自动隐藏。
第三步,对所选择的通道进行进一步的调整。
你可以使用“曲线”工具、调整图层透明度等方式,对图像的色调进行调整,实现分离效果。
将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色由R、G、B三个分量决定,而每个分量有255个值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
图像的灰度化处理:求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值,然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
人的眼睛看到的颜色有两种:⒈一种是发光体发出的颜色,比如计算机显示器屏幕显示的颜色;⒉另一种是物体本身不发光,而是反射的光产生的颜色,比如看报纸和杂志上的颜色。
我们又知道任何颜色都是由三种最基本的颜色叠加形成的,这三种颜色称为“三原色”。
⒈对于上面提到的第一种颜色,即发光体的颜色模式,又称为“加色模式”,三原色是“红”、“绿”、“蓝”三种颜色。
加色模式又称为“RGB模式”;⒉而对于印刷品这样的颜色模式,又称为“减色模式”,它的三原色是“青”、“洋红”、“黄”三种颜色。
减色模式又称为“CMY”模式。
在网页上要指定一种颜色,就要使用RGB模式来确定,方法是分别指定R/G/B,也就是红/绿/蓝三种原色的强度,通常规定,每一种颜色强度最低为0,最高为255,并通常都以16进制数值表示,那么255对应于十六进制就是FF,并把三个数值依次并列起来,以#开头。
例如,颜色值“#FF0000”为红色,因为红色的值达到了最高值FF(即十进制的255),其余两种颜色强度为0。
在例如“#FFFF00”表示黄色,因为当红色和绿色都为最大值,且蓝色为0时,产生的就是黄色。
灰度级检测方法介绍灰度级检测方法是数字图像处理中常用的一种技术,它可以将彩色图像转换为灰度图像,并通过对灰度级进行分析和处理来实现图像的各种目标。
本文将介绍灰度级检测方法的基本原理和常见的实现技术,以及其在图像处理领域中的应用。
一、基本原理灰度级是指图像中每个像素的亮度值,通常以0-255的整数表示。
将彩色图像转换为灰度图像的基本原理是通过对像素值的计算和处理,将彩色信息转换为灰度信息。
常见的方法有平均值法、最大值法和加权平均法等。
平均值法是将彩色图像中的红、绿、蓝三个分量的像素值相加,再取平均值,得到灰度图像中的像素值。
最大值法则是选择彩色图像中的红、绿、蓝三个分量中最大的一个作为灰度图像中的像素值。
加权平均法是根据各个颜色分量的重要性程度,对其像素值进行加权处理,再取平均值得到灰度图像中的像素值。
二、实现技术在实现灰度级检测时,可以利用图像处理软件或编程语言进行操作。
常用的图像处理软件有Photoshop、GIMP等,而编程语言中的OpenCV和MATLAB也提供了丰富的图像处理函数和算法库。
利用图像处理软件进行灰度级检测,可以直观地选择并操作图像中的像素值,提供了可视化的界面和便捷的操作方式。
而通过编程语言进行灰度级检测,则更加灵活,可以实现自定义的算法并进行批量处理和分析。
三、应用领域灰度级检测方法在图像处理的各个领域中都有广泛应用。
以下就其中几个常见的应用领域进行简要介绍。
1. 图像增强通过灰度级检测方法,可以根据图像中的亮度信息对图像进行增强处理。
例如,可以根据亮度的分布情况对图像进行直方图均衡化,使得图像的对比度得到增强,细节更加清晰。
2. 特征提取在图像识别和图像分析中,利用灰度级检测方法可以提取图像的各种特征信息,例如纹理、形状和边缘等。
这些特征信息对于图像分类、匹配和识别等具有重要意义。
3. 图像分割通过灰度级检测方法,可以根据图像亮度的变化将图像划分为不同的区域。
这对于图像分割和目标提取具有重要意义,可以用于目标检测、图像分析和计算机视觉等领域。
《数字图像处理》复习⼤作业及答案2014年上学期《数字图像处理》复习⼤作业及参考答案=====================================================⼀、选择题(共20题)1、采⽤幂次变换进⾏灰度变换时,当幂次取⼤于1时,该变换是针对如下哪⼀类图像进⾏增强。
(B)A 图像整体偏暗B 图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度⽅差说明了图像哪⼀个属性。
(B )A 平均灰度B 图像对⽐度C 图像整体亮度D图像细节3、计算机显⽰器主要采⽤哪⼀种彩⾊模型( A )A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV4、采⽤模板[-1 1]T主要检测( A )⽅向的边缘。
A.⽔平B.45?C.垂直D.135?5、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C )A.低通滤波B.加权平均法C.⾼通滤波D. 中值滤波6、维纳滤波器通常⽤于( C )A、去噪B、减⼩图像动态范围C、复原图像D、平滑图像7、彩⾊图像增强时, C 处理可以采⽤RGB彩⾊模型。
A. 直⽅图均衡化B. 同态滤波C. 加权均值滤波D. 中值滤波8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A. 逆滤波B. 维纳滤波C. 约束最⼩⼆乘滤波D. 同态滤波9、⾼通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将⾼通滤波器的转移函数加上⼀常数量以便引⼊⼀些低频分量。
这样的滤波器叫B。
A. 巴特沃斯⾼通滤波器B. ⾼频提升滤波器C. ⾼频加强滤波器D. 理想⾼通滤波器10、图象与灰度直⽅图间的对应关系是 B __A.⼀⼀对应B.多对⼀C.⼀对多D.都不11、下列算法中属于图象锐化处理的是:CA.低通滤波B.加权平均法C.⾼通滤D. 中值滤波12、⼀幅256*256的图像,若灰度级数为16,则存储它所需的⽐特数是:( A )A、256KB、512KC、1M C、2M13、噪声有以下某⼀种特性( D )A、只含有⾼频分量B、其频率总覆盖整个频谱C、等宽的频率间隔内有相同的能量D、总有⼀定的随机性14. 利⽤直⽅图取单阈值⽅法进⾏图像分割时:(B)a.图像中应仅有⼀个⽬标b.图像直⽅图应有两个峰c.图像中⽬标和背景应⼀样⼤d. 图像中⽬标灰度应⽐背景⼤15. 在单变量变换增强中,最容易让⼈感到图像内容发⽣变化的是( C )A亮度增强觉B饱和度增强C⾊调增强D不⼀定哪种增强16、利⽤平滑滤波器可对图像进⾏低通滤波,消除噪声,但同时模糊了细节。
一、系统简介根据(美国)国家公路交通安全管理局的定义,车辆偏离预警系统(LDWS-Lane Departing Warning System)是一种通过报警的方式辅助驾驶员避免或减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。
绝大部分的车道偏离警告系统都将车辆在车道内的横向位置作为计算警告发生与否的一个基础。
这些检测车辆横向位置的系统基本上可以分为两类:基于道路基础构造的系统以及基于车辆的系统【1】。
(1)基于道路基础构造的车道偏离警告系统造来检测车辆横向位置,需要对现有道路进行改造。
最典型的道路改造方式就是使用埋在道路下的铁磁体标记(通常为磁铁或电线)。
车辆传感器检测这些铁磁信号,利用信号的强度计算车辆在车道中的横向位置。
这种方法对车辆横向位置的估计精度能达到几个厘米,但这种方法最大的缺陷是道路改造耗资巨大。
(2)基于车辆的车道偏离警告系统该类系统主要是利用机器视觉或红外传感器检测车道标识的位置,按照传感器的安装方式可分为俯视系统和前视系统。
1)基于车辆的俯视系统基于车辆的俯视系统其优势就是在结构化道路上效率高并简单易行,并有可能取得更高的定位精度。
其不利的因素是只能在结构化道路上使用(必须存在道路标识,且道路标识能被有效识别)。
2)基于车辆的前视系统基于车辆的前视系统优势在于可以利用更多的道路信息,在没有道路标识的道路上也可以使用。
其不利因素就是用来定位车辆横向位置的一些图像特征点可能被其他车辆或行人干扰。
目前商业化使用的产品都是基于视觉的系统,由道路和车辆状态感知、车道偏离评价算法和信号显示界面三个基本模块组成。
二、相关的预警系统国外——(1)AURORA系统、美国卡内梅隆大学机器人学院于1997年开发成功,是基于车辆的俯视系统中最具代表性的系统。
该系统的处理算法主要基于视觉的车道标识线识别与跟踪、车辆横向闻之估计、车道偏离警告三部分组成。
(2)AtuoVue系统、该系统由德国的DaimlerChrysler公司和美国的Iteris公司联合开发,2000年6月首次实际应用。
harris角点检测的原理
Harris角点检测是一种计算机视觉算法,用于寻找图像中的角
点(即具有明显的边缘变化的局部区域)。
其原理如下:
1. 图像灰度化:将彩色图像转换为灰度图像,以便后续处理。
2. 梯度计算:根据图像灰度值计算每个像素的梯度,通常使用Sobel算子进行图像梯度计算。
3. 计算自相关矩阵:对于每个像素,计算其周围窗口内梯度的自相关矩阵。
自相关矩阵是一个2x2的矩阵,包含了图像的二阶梯度信息。
4. 计算Harris响应函数:根据自相关矩阵计算Harris响应函数,该函数用于评估每个像素周围区域是否为角点。
Harris响应函
数定义为:
R = det(M) - k(trace(M))^2
其中,M是自相关矩阵,det(M)和trace(M)分别表示矩阵的行
列式和迹,k是一个经验参数,用于调整角点检测的灵敏度。
5. 非最大抑制:对于Harris响应函数计算得到的角点,使用非最大抑制算法排除冗余的角点。
非最大抑制通常根据角点的Harris响应值大小和邻域内角点的距离来决定是否保留一个角点。
6. 阈值处理:根据Harris响应函数的阈值,将不满足要求的角点剔除。
通常会通过设定一个合适的阈值,以过滤掉噪声和不
显著的角点。
通过以上步骤,Harris角点检测算法可以在图像中准确地检测到具有明显边缘变化的角点,并过滤掉不相关的点和噪声。
基于灰度的匹配算法
基于灰度的匹配算法是计算机视觉领域中常用的一种图像匹配方法。
该算法通过比较图像中各像素灰度值的相似性来判断两幅图像的相似度。
基于灰度的匹配算法的基本流程如下:
1. 将待匹配图像和目标图像进行灰度化,将彩色图像转换成灰度图像。
2. 对灰度化后的图像进行预处理,例如去噪、平滑等操作,以减少噪声和干扰。
3. 在待匹配图像和目标图像中选择一个参考窗口(也称为模板),可以是一个固定大小的矩形窗口,也可以是任意形状的窗口。
4. 将待匹配图像中的参考窗口与目标图像中的各个窗口进行比较。
比较的方法可以是计算两个窗口的像素灰度值之间的差异,常用的方法包括平方差、绝对差、相关度等。
5. 根据比较结果,确定两个窗口的相似度,可以使用阈值或者其他方法进行判断。
6. 重复上述步骤,将参考窗口在待匹配图像中移动,计算与目标图像中各个窗口的相似度,并选择最相似的匹配窗口。
7. 基于匹配结果进行后续处理,例如绘制匹配结果、图像配准等。
基于灰度的匹配算法的优点是计算简单,算法效率较高。
缺点是对于光照变化、几何变换等影响较大的情况下,匹配效果可能会降低。
因此,在实际应用中,可以结合其他方法,例如特征点匹配、模板匹配等来提高匹配的准确性和鲁棒性。
灰度使用黑色调表示物体。
每个灰度对象都具有从0%(白色)到100%(黑色)的亮度值。
使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示。
灰度条使用灰度还可将彩色图稿转换为高质量黑白图稿。
在这种情况下,Adobe Illustrator 放弃原始图稿中的所有颜色信息;转换对象的灰色级别(阴影)表示原始对象的亮度。
将灰度对象转换为RGB 时,每个对象的颜色值代表对象之前的灰度值。
也可以将灰度对象转换为CMYK 对象。
自然界中的大部分物体平均灰度为18%。
在物体的边缘呈现灰度的不连续性,图像分割就是基于这个原理。
什么是灰度色所谓灰度色,就是指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。
我们平常说所的黑白照片、黑白电视,实际上都应该称为灰度照片、灰度电视才确切。
灰度色中不包含任何色相,即不存在红色、黄色这样的颜色。
灰度的通常表示方法是百分比,范围从0%到100%。
Photoshop中只能输入整数,在Illustrator和GoLive允许输入小数百分比。
注意这个百分比是以纯黑为基准的百分比。
与RGB正好相反,百分比越高颜色越偏黑,百分比越低颜色越偏白。
灰度最高相当于最高的黑,就是纯黑。
灰度最低相当于最低的黑,也就是“没有黑”,那就是纯白。
虽然灰度共有256级,但是由于Photoshop的灰度滑块只能输入整数百分比,因此实际上从灰度滑块中只能选择出101种(0%也算一种)灰度。
大家可以在灰度滑块中输入递增的数值然后切换到RGB滑块察看,可以看到:0%的灰度RGB数值是255,255,255;1%灰度的RGB数值是253,253,253;2%灰度RGB值为250,250,250。
也就是说,252,252,252这样的灰度是无法用Photoshop的灰度滑块选中的。
相比之下Illustrator的灰度允许输入两位小数,使得选色的精确性大大提高了。
灰度与像素的关系一般,像素值量化后用一个字节(8b)来表示。
如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0~255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白。
Tesseract 是一种光学字符识别引擎,能够将图像中的文字转换成可编辑的文本。
在使用 Tesseract 进行文字识别时,灰度处理和二值化处理是非常重要的步骤,能够有效提高识别准确率和效率。
一、灰度处理灰度处理是将彩色图像转换成灰度图像的过程。
在灰度图像中,每个像素点只有一个灰度值,表示其亮度。
对于彩色图像,每个像素点通常由红、绿、蓝三个颜色通道组成,而在灰度图像中,这三个通道的颜色信息被合并成一个灰度值。
1.1 灰度处理的作用灰度处理能够简化图像的信息,去除彩色信息,使得图像变得更加简洁明了。
这对于后续的文字识别非常有利,因为文字的识别与颜色无关,只与像素的亮度有关。
灰度处理还能够减小图像的体积,加快图像处理的速度。
1.2 灰度处理的方法灰度处理的方法有很多种,常见的有:1.2.1 加权平均法加权平均法是最常见的灰度处理方法之一。
通过对原彩色图像的每个像素点的RGB 值进行加权平均,计算得到相应的灰度值。
一般来说,使用以下公式进行计算:灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B其中 R、G、B 分别表示红、绿、蓝三个颜色通道的值。
1.2.2 最大值法和最小值法最大值法和最小值法分别是将原彩色图像的每个像素点的 RGB 值中的最大值或者最小值作为其灰度值。
这种方法简单快速,但会丢失一部分信息。
1.2.3 平均值法平均值法是将原彩色图像的每个像素点的 RGB 值的平均值作为其灰度值。
这种方法适用于大部分图像,能够有效保留图像的信息。
1.3 灰度处理的实现灰度处理的实现通常采用编程语言提供的图像处理库,如 OpenCV、PIL 等。
通过调用相关的函数,可以很方便地将彩色图像转换成灰度图像。
二、二值化处理二值化处理是将灰度图像转换成黑白图像的过程。
在二值化图像中,每个像素点只有两个取值,分别表示黑和白。
2.1 二值化处理的作用二值化处理能够进一步简化图像的信息,使得图像中的文字更加清晰醒目。
摘要图像处理是一门很有价值的学科,在科学技术不断发展的今天它的技术已趋于成熟。
同时图像之间的处理, 在实际应用中也显的越来越重要。
本课程设计的主要任务是完成数字图像处理中关于彩色图像灰度化的仿真,观察仿真结果,并进行结果分析。
本课程设计的系统开发平台为MATLAB,程序运行平台为Windows98/2000/XP。
本次课程设计通过加权平均法、平均值法和最大值法这三种方法,实现了彩色图像的灰度化处理,并对它们进行了对比分析。
最后,完成了彩色图像灰度化的仿真。
关键词: MATLAB7.0;彩色图像;灰度化目录1设计目的 (1)2设计方案 (1)3相关知识 (2)4 详细设计 (3)5 源代码及分析 (4)6 功能仿真图及分析 (6)7结束语 (11)8参考文献 (12)附录彩页图像 (13)1设计目的1、通过MATLAB仿真软件,实现彩色图像的灰度化处理;2、学习并熟悉MATLAB编程环境的一般操作和运用;3、在加深对数字图像处理课本知识理解的基础上,学会运用已学的知识设计彩色图像灰度化的处理方法并对结果进行分析。
2设计方案将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255个中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其中一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理中一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫做灰度值。
因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。
图像的灰度化处理,一般有以下三种设计方案:1、加权平均法根据重要性及其它指标,将三个分量以不同的权值进行加权平均。
由于人眼对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此,对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
2、平均值法求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值,然后将彩色图像中的这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
3、最大值法将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
本课程设计分别采用了以上三种设计方案,即加权平均法、平均值法和最大值法。
在MA TLAB中,通过编程实现了彩色图像的灰度化处理。
3相关知识1、设计平台本次设计采用的平台是MATLAB 7.0。
MATLAB编程语言被业界称为第四代计算机语言,它允许按照数学推导的习惯编写程序。
MATLAB7.0的工作环境包括当前工作窗口、命令历史记录窗口、命令控制窗口、图形处理窗口、当前路径选择菜单、程序编辑器、变量查看器、模型编辑器、GUI 编辑器以及丰富的函数库和MATLAB附带的大量M文件。
MATLAB是由美国Math Works公司生产的一个为科学和工程计算专门设计的交互式大型软件,是一个可以完成各种计算和数据处理的、可视化的、强大的计算工具。
它集图示和精确计算于一身,在应用数学、物理、化工、机电工程、医药、金融和其他需要进行复杂计算的领域得到了广泛应用。
MATLAB作为一种科学计算的高级语言之所以受欢迎,就是因为它有丰富的函数资源和工具箱资源,编程人员可以根据自己的需要选择函数,而无需再去编写大量繁琐的程序代码,从而减轻了编程人员的工作负担,被称为第四代编程语言。
在MATLAB设计环境中,图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具,用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。
可用其对有噪声图像或退化图像进行去噪声或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配。
工具箱中大部分函数均以开放式MATLAB 语言编写。
这意味着可以检查算法、修改源代码和创建自定义函数。
图像处理工具箱在生物测定学、遥感、监控、基因表达、显微镜技术、半导体测试、图像传感器设计、颜色科学及材料科学等领域为工程师和科学家提供支持。
它也促进了图像处理技术的教学。
2、发展前景在计算机领域中,灰度数字图像是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的黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。
灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
但是,在数字图像领域之外,“黑白图像”也表示“灰度图像”,例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。
在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像,在另外一些文章中又等同于黑白图像。
彩色图像的灰度化技术在现代科技中应用越来越广泛, 例如人脸目标的检测与匹配以及运动物体目标的监测等等, 在系统预处理阶段, 都要把采集来的彩色图像进行灰度化处理, 这样既可以提高后续算法速度, 而且可以提高系统综合应用实效, 达到更为理想的要求。
因此研究图像灰度化技术具有重要意义。
4详细设计本设计采用的三种方法,都实现了对彩色图像的灰度化处理。
下面分别对其作具体分析如下:方法一:加权平均法根据重要性及其它指标,将R、G、B三个分量以不同的权值进行加权平均。
由于人眼对绿色的敏感度最高,对蓝色敏感度最低。
因此,在MATLAB 中我们可以按下式系统函数(4-1),对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)) (4-1)方法二:平均值法将彩色图像中的R、G、B三个分量的亮度求简单的平均值,将得到均值作为灰度值输出而得到灰度图。
其表达式见下式(4-2):f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3 (4-2)方法三:最大值法将彩色图像中的R、G、B三个分量中亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
其表达式见下式(4-3):f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j)) (4-3)5源代码及分析1、源代码首先,打开MATLAB软件,新建M文件。
M文件是包括MATLAB代码的文件。
然后,进行代码编写。
本次课程设计的源代码如下:MyYuanLaiPic = imread('F:/3055.jpg'); %读取RGB格式的图像MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic); %用已有的函数进行RGB到灰%度图像的转换[rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic); %得到原来图像的矩阵的参数SecGrayPic = zeros(rows,cols); %用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩%阵用来存储用下面的方法产生的灰度图像SecGrayPic = uint8(SecGrayPic); %将创建的全零矩阵转化为uint8格式,因%为用上面的语句创建之后图像是double型的ThirdGrayPic=zeros(rows,cols);ThirdGrayPic=uint8(ThirdGrayPic);for i = 1:rowsfor j = 1:colssum1 = 0;sum2 = 0;for k = 1:colorssum1=sum1+MyYuanLaiPic( i,j,k )/3; %用均值法进行RGB到%灰度图像的转换sum2=sum2+max(MyYuanLaiPic( i,j,k ));%用最大值法进行%RGB到灰度图像转换endSecGrayPic(i,j) = sum1; %将得到的加权平均值作为对应像素点%的灰度值ThirdGrayPic(i,j)=sum2;%将得到的简单平均值作为对应像素点%的灰度值endendimwrite(SecGrayPic ,'F:/1.bmp','bmp'); %将转换后图像以bmp格式写入文件%1.bmpimwrite(ThirdGrayPic,'F:/2.bmp','bmp'); %将转换后图像以bmp格式写入文件%2.bmpfigure(1); %显示第1幅图像imshow(MyYuanLaiPic); %显示原来的RGB图像figure(2); %显示第2幅图像imshow(MyFirstGrayPic); %显示经过系统函数运算过的灰度图像figure(3); %显示第3幅图像imshow(SecGrayPic); %显示均值法转化之后的灰度图像figure(4); %显示第4幅图像imshow(ThirdGrayPic); %显示最大值法转化之后的灰度图像2、代码分析该程序采用三种方法实现彩色图像的灰度化。
程序首先读取一RGB格式的图象,然后调用已有的函数rgb2gray()来实现彩色图像灰度化,此为方法一;继而,调用size函数读取原图像图像的尺寸,并以该尺寸构建一个全零矩阵来存储用下面的方法产生的灰度图像。
由于在此之前的语句创建之后图像为双精度型,因而我们采用uint8()将其转化成无符号整型。
然后对原图像中的像素逐点处理,首先采用的是均值法,即将每个像素点上的R,G,B分量取其平均,将处理后均值作为该像素点的灰度值输出,对应代码中MyYuanLaiPic( i,j,k )/3语句,在对所有像素点处理完毕后即可实现彩色图像的灰度化处理,此为方法二;最后我还采用了取最大值法,即调用max ()函数读取像素点上RGB分量中的最大值作为该点灰度值输出,从而实现彩色图像的灰度化处理。
6功能仿真图及分析运行程序代码,可得到如下运行结果,对应如上三种方法,可分别得到如图6-1,6-2和6-3。
(原彩色图见附录)图6-1 采用加权平均法的灰度图图6-2 采用均值法的灰度图图6-3 采用最大值法的灰度图稍作比较即可发现,以三种方法得到的处理结果并不完全相同,这是由于不同的处理方法对于灰度值的选取不同,考虑库函数rgb2gray(),其转化是依据亮度方程f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j))来实现的,即依据人眼对不同颜色的敏感度不同,对RGB分量以不同系数的加权平均,得到较为合理的灰度化结果。
而采用方法二处理是对RGB三个分量取简单的平均,从而得到对应灰度值,而方法三则是直接取用RGB分量中最大值作为灰度值输出。
为作进一步说明问题,我们可以分别选用红色图,绿色图以及蓝色图用如上方法处理后来进一步比较说明。
首先,我们选用以红色分量较多的图像进行处理,结果如图6-4所示。