6实验指导书-专业课程设计I-信工 - 图文(2)

图像矩阵和颜色查找表中值之间的关系取决于图像矩阵的类型。如果图像矩阵是double型的，值1指向颜色查找表的第一行，值2指向第二行，依此类推。如果图像矩阵的uint8或uint16类型的，就会存在偏移——值0指向颜色查找表的第一行，值1指向第二行，依此类推。

偏移还用在图形文件格式中，使得可以支持的颜色个数最大化。在前的图像中，图像矩阵是double类型的。因为没有偏移，值5指向颜色查找表的第5行。

注意，对于uint16类型，工具箱只提代了有限的支持。可以将这种类型的数据读入MATLAB并且显示它们，但是在处理uint16类型的索引图像以前，必须首先将它转换为double型或uint8型。要转换为double型，调用im2double函数；要将图像转换为256色，调用imapprox函数。

2.1.2灰度图像

灰度图像是一个数据矩阵I, 其值表示一定范围内的亮度值。MATLAB将一幅灰度图像保存为一个单一的矩阵，矩阵的每个元素对应于一个图像像素。矩阵可以是double,uint8或uint16型的。

亮度矩阵中的元素表示不同的这度或灰度级，其中亮度0通常表示黑色，亮度1 255或65 535通常表示饱和亮度或白色。

图2-2描述一个double型灰度图像。

图2-2 灰度图像中的像素值

2.1.3 二值图像

在二值图像中，假设每个像素取两个离散值中的一个：这两个值对应于on和off。二值图像保存为logical数组，值为0和1。图2-3描述一幅二值图像。

图2-3 二值图像中的像素值

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2.1.4 RGB图像

RGB图像有时称为真彩色图像，在MATLAB中保存为m×n×3的数据数组，定义每个单独像素的红、绿色和蓝色组分。RGB图像不使用调色板。每个像素的颜色由像素位置上红色、绿色和蓝色亮度的组合确定。RGB图像是24位图像，其中红色、绿色和蓝色组分均为8位。这将产生一千六百多万种颜色。采用这些颜色，在精度上可以逼近现实场景中图像像的真实颜色。所以，RGB图像又称为真彩色图像。

RGB数组可以是double,uint8或uint16型的。在double类型的RGB数组中，每一个颜色组分的值取0和1之间的数。一个颜色组分（0,0,0）的像素显示为黑色，颜色组分为（1,1,1）的像素显示为白色。每个像素的这3种颜色组分保存在数据数组的第三维上。例如，像素（10，5）的红色、绿色和蓝色组分分别保存在RGB（10,5,1），RGB（10,5,2）和RGB（10,5,3）。

图2-4描述一幅double型的RGB图像。

图2-4 RGB图像的颜色面板

要知道像素（2,3）处的颜色，可以查看保存在（2,3,1:3）中的3个一组的RGB值。假设（2,3,1）包含值0.5176,（2,3,2）包含值0.1608,（2,3,3）包含值0.0627，则像素（2,3）处的颜色为

0.5176 0.1608 0.0627

2.2 读写图像数据

2.2.1 读取图像数据

imread函数从任何受支持的图形图像文件格式和位深读取图像，大部分图像文件格式使用8位来保存像素值，读处内存时，MATLAB把它们保存为uint8型。对于支持16位数据的文件格式，如PNG和TIFF，MATLAB把图像保存为uint16类型。

注意，对于索引图像，imreae函数总是把颜色映射读入到一个double型数组，即使图像数组自身是uint8或uint16类型时也是如此。

例如，下面的代码将一幅RGB图像读入到MATLAB工作空间，并用变量RGB表示。 RGB=imread(‘foottball.jpg’);

本例中，imread函数从文件的内容推测文件所使用的格式。也可以将文件格式作为一个变量指定给 imread函数。MATLAB支持许多通用的图形文件格式，如BMP,GIF,JPEG,PNG和TIFF等。

MATLAB支持几种图形文件格式，如HDF和TIFF，它们可以包含多幅图像。默认时，imreae函数只从

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文件中输入第一幅图像。要从文件中输入其他图像，需要使用文件格式支持的语句。

例如，使用TIFF文件时，可以将一个索引值与imread函数一起使用来确定文件中希望输入的图像。本例从一个TIFF文件中读取27幅系列图像并把图像保存到一个四维数组中。可以用imfinfo函数确定文件中保存的图像幅数。

mri=uint8(zeros(128,128,1,27)); %预分配四维数组 for frame=1:27

[mri(:,:,:,frame),map]=imread(‘mri.tif’,frame); end

当文件含有多幅相关图像，比如时间序列图像时，可以将它们保存为四维数组。要求所有图像的大小相同。

2.2.2 转换图像的存储类型

使用MATLAB函数double,可以将uint8和uint16型数据转换为double双精度型。但是，存储类型之间的转换改变了MATLAB和工具箱解释图像数据的方式。如果希望生在的数组被合理解释图像数据，则需要在进行转换时调整和平衡数据。

为了便于转换存储类型，使用下面工具箱函数中的一个：im2double,im2uint8或im2uint16。这些函数自动控制原始数据的调整和平衡。如，下面的命令将一幅数据值在[0，1]范围内的双精度RGB图像转换为一幅数据大小在[0，255]范围内的uint8型RGB图像。

RGB2=im2uint8(RGB1);

把图像转换为位数更低的类型时，通常会丢失一些图像信息。例如，一个uint16型灰度图像可以存储最多65 536种不同的灰度，但uint8型灰度图像只能存储256种不同的灰度。把uint16型灰度图像转换为uint8型灰度图像时，im2uint8函数会量子化原如图像中的灰度色。换句话说，原始图像中所有从0到127的值在uint8型图像中都会变成0，从128到385的值变成1,依此类推。通常情况下，这种信息的丢失不会造成太大的问题，因为256仍然超出了人的肉眼可以识别的灰度级别数。

将一幅索引图像从一种存储类型转换为另一种类型并不总是可行的。在索引图像中，图像矩阵只包括索引值而不是颜色数据本身，所以在转换过程中无法进行颜色数据的量子化。

例如，一幅具有300种颜色的uint16或double型索引图像无法转为uint8型，因为uint8型数组只有256种不同的值。如果想进行转换，必须道先用imapprox函数减少图像中颜色个数。本函数对颜色查找表中的颜色进行量子化，以减少图像中可以分辨的颜色种数。

2.2.3 转换图像的文件格式

如果想改变图像的文件格式，用imread函数读入图像，然后用imwrite函数指定合适的格式，保存图像。 下面进行演示，用imread函数读入一幅BMP图像到工作空间中，然后将这个BMP图像用PNG格式保存到一个文件中。

bitmap=imread(‘mybitmap.bmp’,’bmp’); imwrite(bitmap,’mybitmap.png’,’png’);

2.3 图像显示

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本节介绍如何用imshow函数显示图像，内容包括： moon=imread(‘moon.tif’); imshow(moon);

还可以简单地指定包含图像的文件的名称，并将它作为变量传递给imshow函数，如下面代码所示。注意，文件必须位于当前路径或MATLAB路径中。

imshow(‘moon.tif’);

该语法对于扫描所有图像比较有用。但是，要注意的是，使用该语法时，图像数据不是保存在MATLAB工作空间中的。如果想把图像引入工作空间，须使用getimage函数，它从当前Image对象中提取图像。如:

moon=getimage;

如果显示moon.tif图像的图形窗口当前是激活的，则将图像数据赋给变量moon。 ·将imshow函数的display_option参数设置为notruesize。即 imshow(X,map,’notruesize’)

imshow函数不使用truesize命令时，须通过插值来确定那些不直接与图像矩阵元素对应的屏幕像素的值。

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三、“专业 …… 此处隐藏：2881字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……