基于MATLAB的彩色图像灰度化处理
目录
第1章绪论............................................................................................... - 0 - 第2章设计原理......................................................................................... - 1 - 第3章彩色图像的灰度化处理...................................................................... - 2 - 3.1加权平均法. (2)
3.2平均值法 (3)
3.3最大值法 (4)
3.4举例对比 (5)
3.5结果分析 (7)
第4章结论 ............................................................................................. - 8 - 参考文献.................................................................................................... - 10 - 附录.......................................................................................................... - 11 -
基于Matlab的彩色图像灰度化处理
第1章绪论
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[1]。
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。
本设计是在MATLAB设计环境中完成的。Matlab的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等。
本文主要描述基于Matlab仿真软件，通过加权法平均法，平均值法，最大值法三种方法，实现彩色图像的灰度化处理，并对三种方法的处理结果进行分析对比。
第2章设计原理
将彩色图转化成为灰度图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[2]。
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），灰度围为0-255。本设计采用三种方法对图像进行灰度化处理。
a)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。
b)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。
c)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MATLAB中，通过编程实现了彩色图像的灰度化处理。
第3章彩色图像的灰度化处理
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。
3.1加权平均法[3]
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))
（3-1）
程序首先读取一个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。
图3.1加权平均法的图像灰度处理
3.2平均值法[3]
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：
f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3
（3-2）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。
图3.2平均值法的图像灰度处理
3.3最大值法[3]
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：
f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))
（3-3）
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。
图3.3最大值法的图像灰度处理
彩色图像的灰度化处理
第1章绪论 1.1数字图像 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用计算机或数字电路存储和处理的图像。 像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。 通常，像素在计算机中保存为二维整数数阻的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 1.2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
数字图像的灰度处理简述
数字图像的灰度处理 数字图像处理的目的和意义： 图象处理着重强调的是在图象之间进行的各种变换，对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果。在图象的灰度处理中，增强操作、直方图及图象间的变换是实现点操作的增强方式，又被称作灰度变换。本文主要介绍了一些数字图像灰度处理的方法，其中图象取反是实现图象灰度值翻转的最直接的方法；灰度切分可实现强化某一灰度值的目的。对直方图进行均衡化修正，可使图象的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图象的细节变得清晰。 数字图像处理是20世纪60年代初期所形成的一门涉及多领域的交叉学科。所谓数字图像处理，又称为计算机图像处理，就是指用数字计算机及其它有关的数字硬件技术，对图像施加某种应算和处理，从而达到某种预期的目的。在大多数情况下，计算机采用离散的技术来处理来自连续世界的图像。实际上图像是连续的，计算机只能处理离散的数字图像，所以要要对连续图像经过采样和量化以获得离散的数字图像。 数字图像处理中图像增强的目的是改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。而通过改变图像的灰度以期达到一种很好的视觉效果是图像增强的一种手段。灰度变换的目的是为了改善画质，使图像显示效果更加清晰。 图像的点应算是一种既简单又重要的技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。一幅输入图像经过点应算后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。图像的点应算可以有效的改变图像的直方图分布，以提高图像的分辨率和图像的均衡。点应算可以按照预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行之外，点应算可以看作是“从像素到像素”的复制操作。如果输入图像为A（x,y）,
VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换要点
VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换 PhotoShop的图像处理功能很强，其中有一个功能是将灰度图像转换为彩色图像，数字图像处理中，也经常要遇到灰度图像与彩色图像相互转换的问题，如何自己解决这个问题，值得大家探讨，现将我解决这类问题的方法陈述如下： 工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图象，这个问题比较好解决，一般情况下彩色图像每个像素用三个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度（红、绿、蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0~255之间，数值越大，该点越白，既越亮，越小则越黑。转换公式为Gray(i,j)=0.11*R(i,j)+0.59*G(i,j)+0.3*B(i,j)，其中Gray(i,j)为转换后的黑白图像在（i,j）点处的灰度值，我们可以观察该式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。 至于灰度图像转换为彩色图像，技术上称为灰度图像的伪彩色处理，这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差不大，但包含了丰富的信息的话，人眼则无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像人眼可以提取更多的信息量。在转换过程中，经常采用的技术是灰度级-彩色变换，意思就是对黑白图像上的每一个像素点，取得该点的灰度值并送入三个通道经过实施不同的变换，产生相应的R、G、B的亮度值，即所求彩色图像对应像素点的彩色值，具体变换公式很多，我采用的是最常用的一种，变换曲线图如下： 上图中，三个图分别代表了三个变换通道，R、G、B指的是变换后对应点的R、G、B分量值，L指的是各个分量的最大值为255，G（x,y）为相应点的灰度值。理论上就这些，下面是我用VC实现的源代码，图一为我的灰度位图，图二为伪彩色处理后的结果图。我这个实现函数中是如何得到灰度位图的数据的就不多讲了，有兴趣的朋友可参考我在天极网上九月十号发表的《VC灰度位图处理》一文，那里应该讲的很
基于MATLAB的彩色图像灰度化处理
基于MATLAB的彩色图像灰度处理 成绩 数字图像处理期末考试 题目基于Matlab的彩色图像灰度化处理 专业、班级11电信一班 姓名钱叶辉 学号 1109121025
基于Matlab的彩色图像灰度化处理 摘要 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[1]。 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。 关键词：灰度化；灰度数字图像；单色图像
一、设计原理 将彩色图转化成为灰度图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[2]。 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。本设计采用三种方法对图像进行灰度化处理。 加权平均法；平均值法；最大值法。 二、彩色图像的灰度化处理 2.1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)) （2-1）程序首先读取一个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。 图2.1加权平均法的图像灰度处理 2.2平均值法[3] 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
基于MATLAB的图像伪彩色处理
图像伪彩色处理 近几年来,随着多媒体技术和因特网的迅速发展和普及,数字图像处理技术受到了前所未有的广泛重视,出现了许多新的应用领域。最显著的是数字图像处理技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域及办公室,甚至走入了人们的日常生活。由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。 伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼可以提取更多的信息量。同时MATLAB 技术对于我们实现数字图像处理是一种非常有效的实用工具。 1.引言 进入21世纪以来，随着微电子技术、计算机技术、现代通信技术的飞速发展，人类社会正健步迈入信息化时代。在人类所接收到的全部信息中，70%以上的通过视觉得到的。因此对数字图像进行有效地处理变换十分重要，而且彩色图像占很大的比例，所以，对彩色图像的处理显得尤为重要。其中伪彩色处理技术就是一项很重要的图像处理技术。 伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼就可以提高对图像细节的辨别力，提取更多的信息量。因此，伪彩色处理的主要目的是为了提高人眼对图像的细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。 伪彩色图像处理技术已经被广泛应用于遥感和医学图像处理中，适用于航摄、遥感图片和云图判读、X光片等方面。 基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。黑白图像中不同的灰度级赋予不同的彩色。
基于MATLAB的彩色图像灰度化处理
目录 第1章绪论............................................................................................................................ - 1 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 2 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 3 - 3.1加权平均法 .. (3) 3.2平均值法 (3) 3.3最大值法 (4) 3.4举例对比 (5) 3.5结果分析 (6) 第4章结论.......................................................................................................................... - 8 - 参考文献....................................................................................................... 错误！未定义书签。附录............................................................................................................................................ - 9 -
图像灰度化
图像灰度化 颜色可分为黑白色和彩色。黑白色指颜色中不包含任何的色彩成分，仅由黑色和白色组成。在RGB颜色模型中，如果R=G=B，则颜色（R, G, B）表示一种黑白颜色；其中R=G=B的值叫做灰度值，所以黑白色又叫做灰度颜色。彩色和灰度之间可以互相转化，由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理；由灰度化转为彩色的过程称为伪彩色处理。 相应地，数字图像可分为灰度图像和彩色图像。通过灰度化处理和伪彩色处理，可以使伪彩色图像与灰度图像相互转化。 灰度化就是使彩色的R，G，B分量值相等的过程。由于R，G，B的取值范围是0 ~ 255，所以灰度的级别只有256级，即灰度图像仅能表现256种颜色（灰度）。 灰度化的处理方法主要有如下3种[6]： （1）最大值法：使R，G，B的值等于3值中最大的一个，即 R=G=B=max(R，G,，B) (2-3 ) 最大值法会形成亮度很高的灰度图像。 （2）平均值法：使R，G，B的值求出平均值，即 R=G=B=(R+G+B)/3 (2-4 )平均值法会形成比较柔和的灰度图像。 （3）加权平均值法：根据重要性或其他指标给R，G，B赋予不同的权值，并使R，G，B的值加权平均，即 R=G=B=（W r R + W g G + W b B）/3 (2-5 )其中W r，W g，W b分别为R，G，B的权值。W r，W g，W b取不同的值，加权平均值法就形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色的敏感度最高，红色次之，对蓝色最低，因此使W g>W r>W b将得到比较合理的灰度图像。实验和理论推导证明，但W r= 0.30，W g =0.59，W b=0.11时，即当 V gray=0.30R + 0.59G + 0.11B R=G=B= V gray(2-6 )时，能得到最合理的灰度图像。 本文采用方法(3)实现灰度转化，有比较好的效果，结果如图所示。
图像处理灰度变换实验
一. 实验名称：空间图像增强（一） 一．实验目的 1．熟悉和掌握利用matlab工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。 2．熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。 3．熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。 4．熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。 二．实验原理 （一）数字图像的灰度变换 灰度变换是图像增强的一种经典而有效的方法。灰度变换的原理是将图像的每一个像素的灰度值通过一个函数，对应到另一个灰度值上去从而实现灰度的变换。常见的灰度变换有线性灰度变换和非线性灰度变换，其中非线性灰度变换包括对数变换和幂律（伽马）变换等。 1、线性灰度变换 1）当图像成像过程曝光不足或过度，或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清，图像缺少层次。这时，可将灰度范围进行线性的扩展或压缩，这种处理过程被称为图像的线性灰度变换。对灰度图像进行线性灰度变换能将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。 2）令原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b]，线性变换后得到图像g(x,y)，其灰度范围为[c,d]，则线性灰度变换公式可表示为
a y x f b y x f a b y x f c c a y x f a b c d d y x g <≤≤>?????+---=),(),(),(, ,]),([,),( (1) 由(1)式可知，对于介于原图像f (x,y )的最大和最小灰度值之间的灰度值，可通过线性变换公式，一一对应到灰度范围[c,d]之间，其斜率为(d-c)/(b-a)；对于小于原图像的最小灰度值或大于原图像的最大灰度值的灰度值，令其分别恒等于变换后的最小和最大灰度值。变换示意图如图1所示。 图1 线性灰度变换示意图 当斜率大于一时，变换后的灰度值范围得到拉伸，图像对比度得到提高；当斜率小于一时，变换后的灰度值范围被压缩，最小与最大灰度值的差变小，图像对比度降低；当斜率等于一时，相当于对图像不做变换。 3）由上述性质可知，线性灰度变换能选择性地加强或降低特定灰度值范围内的对比度，故线性灰度变换同样也可做分段处理：对于有价值的灰度范围，将斜率调整为大于一，用于图像细节；对于不重要的灰度范围，将图像压缩，降低对比度，减轻无用信息的干扰。最常用的分段线性变换的方法是分三段进行线性变换。 在原图像灰度值的最大值和最小值之间设置两个拐点，在拐点处，原图像的灰度值分别为r 1，r 2，该拐点对应的变换后的图像的灰度值分别为s 1，s 2，另外，取原图像灰度的最小值为r 0,最大值为r m ，对应的变换后的灰度值分别为s 0，s m 。
图像灰度化
图像灰度化 图像灰度化原理：关于YUV空间的彩色图像，其Y的分量的物理意义本身就是像素点的亮度，由该值反映亮度等级，因此可根据RGB和YUV颜色空间的变化关系建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.299R+0.587G+0.114B，以这个亮度值表达图像的灰度值 图像处理结果： 程序代码： char *pmydata; //定义一个指针用来指向位图图像数据在内存中的存储区域
//long wide, high; BITMAP bm; pbmp->GetBitmap(&bm); pmydata=new char[bm.bmWidthBytes*bm.bmHeight]; //根据位图的高度 宽度初始化一下 pbmp->GetBitmapBits(bm.bmWidthBytes*bm.bmHeight,pmydata); //将位 图对象的数据COPY到pmydata指向的区域，m_bm是位图对象，bm是位图结构， 可参考上一篇文章的定义 for(int i=0;i
数字图像处理之灰度化处理程序
数字图像处理之灰度化处理程序 BOOL CDib::Blackwhite() { long int DataSizePerLine; DataSizePerLine =(m_pBIH->biWidth * m_pBIH->biBitCount /8+3)/4*4; if( m_pDib == NULL ) return( FALSE ); int temp; if(m_nPaletteEntries != 0) { for (int i=0; i
(完整word版)图像灰度化
图像灰度化处理 彩色图像是由三个不同的分量组成，我们称之为三通道图像。对彩色图像进行处理时，我们往往需要对三个通道依次进行处理，时间开销将会很大。因此，为了达到提高整个应用系统的处理速度的目的，需要减少所需处理的数据量。在图像处理中，图像的灰度化的就是把由RGB 三通道的数据的彩色图像变为单通道的数据的灰度图像。在上述的RGB 模型中，如果R, G, B 他们的值相等，即使是三通道数据，也是表现中一种灰度颜色，灰度值就是R, G, B 的值。灰度图像中各个像素位置的灰度范围为0-255。可以发现，当R,G 和B 他们三者相等时，我们只需一个字节存放该灰度值即可，对于R, G, B 不同的三通道图像，也可以进行灰度化。 目前，最常用的是以下四种彩色图像灰度化方法： 1. 单分量法 三通道图像中R, G, B 三个分量的值可以分别作为灰度图像的灰度值。我们可 以根据实际应用的需要选择其中一个作为灰度图像即可。此时，灰度化公式如下： f ( x, y ) = R( x, y) f ( x, y ) =G ( x, y) f ( x, y )= B( x, y) 其中f ( x, y) 为灰度化后的灰度图像在位置(x, y)的像素值, R(x, y), G(x, y), B(x,y)分别表示三个分量的值。 2.最大值法：该方法首先计算各个像素位置的三个分量的最大值，然后将最大 者作为灰度化后的结果，即： f (x, y)= max ((R ( x, y ) , G ( x, y ) , B ( x, y )) 3.平均值法：对于彩色图像，该方法首先计算三个通道分量的平均值，然后将 该平均值作为图像的灰度值，即： f ( x, y ) = ( R( x, y ) +G ( x, y ) + B( x, y)) / 3 4.加权平均法 上述三种方法实现简单，都是对三个分量做同等处理，然而并没有考虑不同分 量的重要性。根据三个分量的各自的重要性或者其他需要，可以对三个分量分配 不同的权值，然后计算加权结果，并将加权后的均值作灰度化的结果。即可以按 下式对输入的图像信号进行灰度化： f (x, y)= 0.30 R ( x, y )+ 0.59G ( x, y)+ 0.11B ( x, y ) 在图像灰度化时，加权平均法是目前最常用的方法。因为其灰度化结果更为 合理，更符合实际应用的需要。图 2.1.b 为对图 2.1.a 中的彩色图像，采用上述的 加权平均法进行灰度化后的结果。 function I = rgb2gray(varargin) threeD = (ndims(X)==3); T = inv([1.0 0.956 0.621; 1.0 -0.272 -0.647; 1.0 -1.106 1.703]); coef = T(1,:); if threeD if isa(X, 'double') || isa(X, 'single') X = reshape(X(:),origSize(1)*origSize(2),3); sizeOutput = [origSize(1), origSize(2)];
图像处理实验图像的灰度化处理及亮度的调整
重庆交通大学数字图像处理与通信课程实验报告 班级： 实验项目名称：图像的灰度化处理及亮度的调整实验项目性质：设计性实验 实验所属课程：数字图像处理与图像通信 实验室(中心)：网络实验中心 指导教师： 实验完成时间：2012年10月16日
教师评阅意见： 签名：年月日实验成绩： 一、实验目的: 1、熟悉matlab或者C#的编程环境，完成在相关环境下图像的读入、显示、 保存等操作； 2、完成图像的灰度化处理； 3、完成图像的亮度调整的模块编写； 4、完成图像的平移操作(选做)。 二、实验主要内容及要求： 1、熟悉matlab软件的工作窗口及命令； 2、通过matlab软件，对一幅图像进行读入，显示，保存，并对其做灰 度化处理； 3、对图像进行亮度调整以及图像的平移。 三、实验设备及软件： PC机一台，MATBLAB软件。 四、设计方案： 通过对图像灰度化处理的算法，将图像的像素值进行线性变换，以及将三维彩色图像转变为二维图像，即实现了将图像灰度化处理。以及增加（降低）像素的值，可以对图像进行亮度的增（减）。对图像进行平移时，可以利用一个生成的零矩阵，将需要平移的图像的像素值按其列或按其行进行递增赋值与零矩阵，即实现了对图像向左右或者向上下的平移。
五、主要代码及必要说明： 1、对图像灰度化 f=imread('Winter.jpg'); figure(1); imshow(f); for x=1:600 for y=1:800 g(x,y)=0.3*f(x,y,1)+0.59*f(x,y,2)+0.11*f(x,y,3); end; end; figure(2); imshow(g); 2、对图像进行平移 clc;clear; a=imread('house.jpg'); b=im2double(a); si=size(b);m=si(1);n=si(2); figure,imshow(b); g1=zeros(m,n); for x=m:-1:51 for y=n:-1:51 g1(x-50,y-50)=b(x,y); end end figure,imshow(g1); 六、测试结果及说明： 通过利用以上代码，对图像进行了灰度化处理，平移处理，其实验结果如下所示：
伪彩色图像处理
伪彩色图像处理 一、伪彩色处理的原理 伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布图像。由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。因此，伪色彩处理的主要目的是为了提高人眼对图像细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。 伪彩色处理的基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。对黑白图像中不同的灰度赋予不同的彩色。 设f(x,y)为一幅黑白图像，R(x,y),G(x,y),B(x,y)为f 值得注意的是，伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。 伪彩色处理技术的实现方法有多种，如密度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。其中灰度级-彩色变换伪色彩处理技术可以将灰度图像变为具有多种颜色渐变的连续彩色图像。该方法先将灰度图像送入具有不同变换特性的红、绿、蓝三个变换器，然后再将三个变换器的不同输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝枪，再合成某种颜色。同一灰度由三个变换器对其实施不同变换，使三个变换器输出不同，从而不同大小灰度级可以合成不同颜色。这种方法变换后的图像视觉效果好。
二、伪彩色处理之灰度级-彩色变换法 以上是一组典型的灰度级-彩色变换的传递函数。其中图（a ）、（b ）、（c ）分别表示红色、绿色、蓝色的传递函数，图（d ）是三种彩色传递函数组合在一起的情况。由图（a ）可见，凡灰度级小于L/2 的像素将被转变为尽可能的暗红色，而灰度级位于L/2到3L/4之 间的像素则取红色从暗到亮的线性变换。凡灰度级大于3L/4的像素均被转变成最亮的红色。其他的颜色以此类推。 三、灰度级-彩色变换法的Matlab 实现，其程序如下： I=imread(' F:\yyu\happy\DSC01015.jpeg'); %读入灰度图像image2g.jpg I=double(I); [M,N]=size(I); L=256;
彩色图像处理
关于彩色图像处理的认识与探究 李时铨 安徽大学 信息与计算科学 2016.5
摘要 随着信息技术的发展,彩色图像的应用也更加广泛。与灰度图像相比,彩色图像携带了更多的可视化信息。彩色图像处理已成为一个重要的研究领域。由于彩色图像中颜色表示的复杂性,本作依照经典RGB模型来进行多重灰度图像处理再合成，而现代彩色图像的处理方法早已是无穷无尽，可见彩色信息在数字图像处理中正得到更大的关注。 灰度图像中的去噪、退化复原、压缩在经过历史的变革以及有层出不穷的办法应对，但是如何同样的作用于彩色图像，想必是有困难的。一副图有许许多多像素的同时，每个像素还带着自己的色彩。基于RGB模型，不难理解，每一幅彩图都是由几张看似灰度的图像叠加形成（基于三原色原理）；同时为了色彩更加丰富多变，各种模型体系也崭露头角。 想必全彩色图像处理是基于伪彩色图像处理，伪彩色处理试图将灰度分层，而全彩色处理试图将色彩分层，给予灰度图一样的“待遇”，完成各项操作之后合成回原来的色彩。同时也不难理解，彩色图像的像素点，是一个个向量，这对未来直接处理彩色图像有着莫大的帮助与延伸。 关键词：彩色图像 均值滤波去噪 Lucy Richardson图像复原 图像DCT变换与反变换
Abstract With the development of information technology, the application of color image is also more widely. Compared with the gray image, color images carry more visual information.Color image processing has become an important area of research.Because of the complexity of the color in the color image said, according to the classical RGB model to make a multiple gray image processing and synthesis,however，he modern color image processing method is endless, visible color information in digital image processing is of greater concern. In the gray image noise reduction, degradation of recovery and compression after historical change and there are endless way to deal with, but how also applied to color images, most presumably is difficult.There are many, many pixels of a figure at the same time, each pixel with its own color.Based on the RGB model, it is easy to understand, every color image is formed by some seemingly gray-scale image overlay; At the same time in order to more colorful and changeable, all sorts of model system is emerging. Must have full color image processing is based on pseudo color image processing, and pseudo color processing to gray-scale stratification, and full color processing to color layer, giving the "treatment", like the gray-scale complete synthesis of back to the original color after the operations.It is not difficult to understand at the same time, color image pixels, is a vector, this directly with color images for the future with a great deal of help and extension. Key Words：Color image processing Noise reduction with average filtering Image restoration by Lucy Richardson Image DCT transform and inverse transform
三种不同灰度图像增强算法对比
三种不同灰度图像增强算法对比 一、摘要 本文主要是运用直方图均衡化、平滑、锐化三种常见的图像增强算法对图像进行处理,并在此基础上分别用这 3 种算法处理的灰度图像进行比较，比对它们对图像的处理效果, 分析3 种方法在图像增强处理能力的优劣之处。 结果发现,直方图均衡化可以均衡图像的灰度等级, 经过直方图的均衡化，图像的细节更加清楚了，但是由于直方图均衡化没有考虑图像的内容，只是简单的将图像进行直方图均衡，提高图像的对比度,使图像看起来亮度过高，使图像细节受到损失; 图像平滑的目的是减少或消除图像的噪声, 图像平滑可以使图像突兀的地方变得不明显, 但是会使图像模糊，这也是图像平滑后不可避免的后果，只能尽量减轻，尽量的平滑掉图像的噪声又尽量保持图像细节，这也是图像平滑研究的主要问题; 图像锐化使图像的边缘、轮廓变得清晰，并使其细节清晰,常对图像进行微分处理，但是图像的信噪比有所下降。 关键词: 图像增强灰度图直方图平滑锐化 二、三种图像增强算法 图像预处理是相对图像识别、图像理解而言的一种前期处理，主要是指按需要进行适当的变换突出某些有用的信息，去除或削弱无用的信息，在对图像进行分析之前, 通常要对图像质量进行改善,改善的目的就是要使处理后的图像比原始图像更适合特定的应用。影响图像清晰度的因素很多,主要有光照不足、线路传输收到干扰等。 现存的图像增强技术主要分为空间域法和频率域法两类,其中的增强方法主要有直方图的修正、灰度变换、图像平滑、图像锐化、伪彩色和假彩色处理等。下面主要采用直方图均衡化、图像平滑、图像线性锐化对图像进行增强处理, 对比他们的处理效果,分析 3 种方法的在图像增强处理方面的优劣。 1、直方图均衡化 直方图均衡化也称为直方图均匀化，是一种常见的灰度增强算法，是将原图像的直方图经过变换函数修整为均匀直方图，然后按均衡后的直方图修整原图像。 为方便研究，先将直方图归一化，然后图像增强变换函数需要满足2个条件。 假设灰度级为归一化至范围[0,1]内的连续量,设其中任一灰度级别Z归一化为r，变换后图像的任一灰度级Z'归一化为s，显然r，s应当满足：0<=r<=1,0<=s<=1 因此直方图修正就是对下列公式的计算过程：s=T(r)或r=T'(s) 式中T(r)为变换函数，它必须满足下列条件： a在0<=r<=1区间内是单值单调增加函数; b对于0<=r<=1,有T(r)在[0,1]内。 条件a 保证灰度级从黑到白的次序,而条件b确保映射后的像素灰度在允许的范围内，避免整个图像明显变亮或者变暗。 从S 到r的反变换关系为r=T'(s) ；T'(s)对r同样满足上述条件。 灰度变换是对图像上各个像素点的灰度值x 按某个函数T 变换到y ,将图像的灰度级整个范围或其中某一段( A, B)扩展或压缩到( A, B)。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用,是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法, 可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。一幅图像灰度级r k 出现的概率近似为 其中n 是图像中像素的总和, nk 是灰度级为r k 的像素个数, L 为图像中灰度级总数。若
灰度图像二值化方法研究
灰度图像二值化方法研究 摘要:在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉约占20%，其它约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像是人类获取视觉信息的主要途径。图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对Matlab7.0 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了灰度图像二值化方法以及利用Matlab7.0软件工具进行算法的实现。课题重点实现了图像分割技术和边缘检测中灰度图像二值化方法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。 关键词：图像处理；边缘检测；二值化；Matlab；Otsu算法；Bernsen算法 Gray image binarization method Abstract:Human beings obtain a lot of information, among which the visual information is about 60%, the sense of hearing about 20%, and others about 20%. Therefore, the visual information is very important for human beings. Moreover, the images are the primary way, by which a lot of information is obtained. Image binarization, as an important technology in image pre-processing, is widely-employed in pattern recognition, optical character recognition, medical imaging and so forth. In this paper, some notions and relative knowledge in digital image processing technology are introduced; then, the development of Matlab7.0 and its application in image processing briefly introduced; in addition, the method of grayscale image binarization and how to implement these algorithms based on Matlab7.0 are presented. This paper mainly implements the grayscale image binarization method in image segmentation technology and Marginal Detection , such as Otsu algorithm and Bernsen algorithm, and analyzes and compares the experimental results of the above algorithms. Keywords:Image processing；Marginal Detection；Binarization, Matlab；Otsu algorithm；Bernsen algorithm
彩色图像灰度化
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