黑白两色图

• 每个pixel：非黑0，即白1

 

 

灰度图

• 每个pixel是0～255的数字，颜色从黑到白的一个比例。

 

 

彩色图

• 由三个矩阵表示。
• 分别是：红度矩阵(从黑色到红色0～255)、绿度矩阵(从黑色到绿色0～255)、蓝度矩阵(从黑色到蓝色0～255)。

• 三个颜色值都很低(都是0)叠在一起还是黑色。三个颜色都很高(都是255)叠在一起就是白色。

  
  
  

 

 

读取和显示图片

• 读取：img = imread('xxx.xx')
• 显示：imshow(img)

close all; clc;

Img = imread('img1.png');
% save img.mat Img;
size(Img)         % 246   300     3
size(Img(:,:,1))  % 246   300

figure; %RGB图
imshow(Img(:,:,:)), colorbar, colormap default;

%一层的只能是灰度图
figure; %红色通道 灰度图
imshow(Img(:,:,1)), colorbar, colormap gray;
figure; %绿色通道 灰度图
imshow(Img(:,:,2)), colorbar, colormap gray;
figure; %蓝色通道 灰度图
imshow(Img(:,:,3)), colorbar, colormap gray;

%彩色图一定是R、G、B三层，只显示一种颜色可以将另外两层都置为0。
figure; %红度图
R = Img; R(:,:,[2,3])=0;
imshow(R(:,:,:)), colorbar, colormap default;
figure; %绿度图
G = Img; G(:,:,[1,3])=0;
imshow(G(:,:,:)), colorbar, colormap default;
figure; %蓝度图
B = Img; B(:,:,[1,2])=0;
imshow(B(:,:,:)), colorbar, colormap default;

RGB图 一张图片一定是由三层构成，拿出一张彩图的其中一层来显示，系统就会认为你的三层值一样，RGB三色相同-组成的必定是灰色。                       所以拆开来显示，分别就是：红通道的灰度图、绿通道的灰度图、蓝通道的灰度图。                        所以灰度图可以直接用二维矩阵表示。 彩色图一定包含 R、G、B 三层，只显示一种颜色可以将另外两层置为0(黑色)，黑色就是什么都没有

 

 

一个pixel就占一个byte(字节) ， 存放类型：无符号整型

>> whos
  Name       Size         Bytes     Class    
  Img      431x525x3     678825     uint8               

 

 

查看照片info

imageinfo('IMG_1005.JPG')      

 

 

查看像素信息

imtool('img3.png')

灰度图的RGB三层值一样

 

 

 

图像的 +-*/ 四则运算

 

• immultiply

Img = imread('img3.png');
figure; imshow(Img);

J = immultiply(Img, 1.5);
figure; imshow(J);

数乘——变亮，对比度拉大

 

• 两张图片的matrix的size(像素长和宽)必须一样才可以 imadd

A = imread('IMG_8334.jpg')-50;
B = imread('IMG_8335.jpg')-50;

J = imadd(A,B);
imshow(J);

因为两张图片相加，数值大部分接近或超过255就会发白，所以先减去一个数字使得图片加深一点

 

• imhist() 柱状图   

• histeq() 直方图均衡化(histogram equalization)

Img2 = (imread('IMG_8334.jpg')./2)+50;
Img2 = Img2(:,:,1);
Img1 = histeq(Img2);  %柱状均衡化

subplot(2,2, 1); imshow(Img2);
subplot(2,2, 2); imhist(Img2);

subplot(2,2, 3); imshow(Img1);
subplot(2,2, 4); imhist(Img1);

直方图均衡化：拉大对比度

• 原来灰阶范围集中在一个很狭小的范围，图片很混沌模糊不清。
• 直方图均衡化：拉大对比度，将灰阶范围拉大，布满整个0～255区间（这个function：其实就是先减去一个数，然后再乘以一个大于1的数）。
• 老师讲的这个方法比较复杂：

 

 

图像的降噪处理

高斯滤波、中值滤波、维纳滤波

 

 

几何变换（Geometric Transformation）

• 前面的图像处理，做的是改变每一个pixel的数值。
• 现在的几何变换，要做的是改变每一个pixel的位置(location)。