数字图像如何表示？MATLAB图像处理怎样入门

数字图像如何表示？MATLAB图像处理怎样入门

数字图像在MATLAB里如何表示？数字图像有哪些类型？不同类型图像之间如何转换？MATLAB数字图像处理怎样快速入门？本文从数字图像的获取和表示方法开始讲起，详细地介绍了 MATLAB 中四种类型图像的数据结构，以及不同类型图像之间的转换，帮助初学者，快速建立数字图像处理的基本概念。

MATLAB数字图像处理基础入门的 scope

数字图像的获取

景物(模拟) -->成像系统(采样与量化) -->数字图像(计算机处理)

采样：对x y 坐标值离散化

量化：对幅度值(灰度级) 离散化

数字图像在MATLAB里的表示

空间分辨率：例如，800x600的图像，就是指横向800个像素、纵向600个像素(MxN像素)

灰度分辨率：指像素的数值f(x,y)的级数。若用8个比特来存储某图像的每个像素，则这个图像的灰度级为28，即灰度分辨率为256

实例：读取灰度图像HSQ.jpg，查看不同位置的像素值

图像的常用数据类型

- uint8(1比特每像素)：像素取值范围[0,255]

- uint16(2比特每像素)：像素取值范围[0,65535]

- double(8比特每像素)：像素取值范围[0,1]

常用数据类型之间的转换

- im2uint8

- im2uint16

- im2double

MATLAB图像处理工具箱，支持以下四种图像

灰度图像

RGB图像

索引图像

二值图像

使用 MATLAB自定义一副简单的灰度图像

RGB图像：读取彩色图像YW.jpg，查看该图像的数据矩阵

红色(Red) 绿色(Green) 蓝色(Blue) 称为三原色光，通过这三种颜色(RGB) 相互之间的叠加，可得到各种各样的颜色

RGB 图像的数据矩阵为三维矩阵(M x N x 3)，该矩阵有“三页”

三维矩阵的“三页”，分别表示Red分量，Green 分量，Blue 分量的强度

使用 MATLAB 自定义一副简单的RGB 图像

索引图像：读取索引图像ESX.tif，查看该图像的数据矩阵

索引图像，由两个矩阵描述

索引矩阵：X

RGB 色彩矩阵(调色板)：MAP

使用 MATLAB自定义一副简单的索引图像

二值图像：读取二值图像(黑白图像) YM.bmp，查看该图像的数据矩阵

二值图像矩阵数值类型：logical (0/1)

像素值非0 (黑色) 即1 (白色)

黑白图像，只有黑白两种颜色

对二值图像进行取反操作，查看“黑白颠倒”的效果

MATLAB 里数字图像类型的转换