灰度图像

灰度图像
灰度图像

灰度图像

一幅完整的图像,是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的。用不同的灰度色阶来表示“ 红,绿,蓝”在图像中的比重。通道中的纯白,代表了该色光在此处为最高亮度,亮度级别是255。

通道是整个Photoshop显示图像的基础。色彩的变动,实际上就是间接在对通道灰度图进行调整。通道是Photoshop处理图像的核心部分,所有的色彩调整工具都是围绕在这个核心周围使用的。

灰度图像是一种具有从黑到白256级灰度色域或等级的单色图像。该图像中的每个像素用8位数据表示,因此像素点值介于黑白间的256种灰度中的一种。该图像只有灰度等级,而没有颜色的变化。在Photoshop中,将灰度图像作为一种颜色通道的数字图像。

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黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以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。

灰度与灰度图像

灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。

实际上在我们的日常生活中,通过三原色色彩深浅的组合,可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多,也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富,能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度,能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。

所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别,在彩色显示器中表现为颜色的不同,灰度级越多,图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示,我们就叫它16位图,它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示,我们就叫它24位图,它可以表达2的24次方即16777216种颜色。

灰度就是没有色彩,RGB色彩分量全部相等。

如果是一个二值灰度图象,它的象素值只能为0或1,我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧:一个256级灰度的图象,RGB(100,100,100)就代表灰度为100,RGB(50,50,50)代表灰度为50。

灰度是指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255 ,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像,在医学、图像识别领域有很广泛的用途

彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值(是一种广义的提法),转化的方法看应用的领域而定,一般按加权的方法转换,R ,G ,B 的比一般为3:6:1。

任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成,假如原来某点的颜色为RGB(R,G,

B),那么,我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:

1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

3.移位方法:Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;

4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3;

5.仅取绿色:Gray=G;

通过上述任一种方法求得Gray后,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。

灰度化

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。一般有以下四种方法对彩色图像进行灰度化:

1.分量法

将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。

f1(i,j)=R(i,j) f2(i,j)=G(i,j)f3(i,j)=B(i,j)

其中fk(i,j)(k=1,2,3)为转换后的灰度图像在(i,j)处的灰度值。如图4-1的彩色图像转为4-2三种灰度图。

图4-1 彩色图像

(a)R分量灰度图(b)G分量灰度图(c)B分量灰度图

图4-2 彩色图的三分量灰度图

2.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。

f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))

3.平均值法

将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。

f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3

4.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,按下式对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))

图像的灰度化原理和实现

一、图像的灰度化处理的基本原理

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有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255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。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。

第一种方法使求出每个像素点的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。

第二种方法是根据YUV的颜色空间中,Y的分量的物理意义是点的亮度,由该值反映亮度等级,根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应:Y=0.3R+0.59G+0.11B,以这个亮度值表达图像的灰度值。

二、用Delphi进行图像灰度化的实现:

procedure TForm1.BitBtn1Click(Sender: TObject);

var

p:PByteArray;

//PByteArray的定义格式

//PByteArray = ^TByteArray;

//TByteArray = array[0..32767] of Byte;

ChangedBmp : Tbitmap;

gray,x,y:integer;

TestBMP : Tbitmap; // 处理过程中位图

begin

TestBMP:=Tbitmap.Create;

ChangedBmp:=Tbitmap.Create;

TestBMP.Assign(image1.Picture);

for y := 0 to TestBMP.Height - 1 do

begin

//获取每一行象素信息

p := TestBMP.scanline[y];

for x := 0 to TestBMP.Width - 1 do

begin

//这里采用YUV与RGB颜色空间变换的方法,即Y=0.3R+0.59G+0.11B

Gray := Round(p[3 * x + 2] * 0.3 + p[3 * x + 1] * 0.59

+ p[3 * x] * 0.11);

//由于是24位真彩色,故一个像素点为三个字节

p[3 * x + 2] := byte(Gray);

p[3 * x + 1] := byte(Gray);

p[3 * x] := byte(Gray);

//Gray的值必须在0~255之间

end;

ChangedBmp.Assign(TestBMP);

PaintBox1.Canvas.CopyMode:=srccopy;

PaintBox1.Canvas.Draw(0,0,ChangedBmp);//用PaintBox控件重新绘制图像;end;

三、注意事项:

程序申请了TestBMP、WillbeChangedBmp,所以在程序初始化的时候,要注意创建:

TestBMP:=Tbitmap.Create;

ChangedBmp:=Tbitmap.Create;

程序结束后注意要把TestBMP.Destory和ChangedBmp.Destory;

四、效果//如下的效果图我作为转载者就不贴出来的,图中的人物是文章的原创作者吧。

PS中什么是灰度图像?什么是RGB图像?

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色才确切。灰度色中不包含任何色相,即不存在红色、黄色这样的颜色。但灰度隶属于RGB色域(色域指色彩范围)。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。既然灰度和RGB一样,是有数值的,那么这个数值和百分比是怎么换算的?比如18%的灰度,是256级灰度中的哪一级呢?是否是256x18%呢?没错,灰度的数值和百分比的换算就是相乘后的近似值,由于灰度与RGB 是“黑白颠倒”的,所以18%的灰度等于82%的RGB亮度。256 x 82% = 209.92,近似算作210,我们可以先在灰度滑块选择18%,再切换到RGB滑块看数值。印刷品与网页的区别在于色彩模式不同,印刷品必须是CMYK色彩模式,而网页主要使用RGB色彩模式。Photoshop 的色彩管理功能主要是针对印刷品的,而我们目前针对网页,因此可以关闭这个功能。不用担心,即使不了解色彩管理的具体内容和灰度的标准,也不影响学习和操作。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。

图像灰度变换实验报告

图像灰度变换报告 一.实验目的 1.学会使用Matlab ; 2.学会用Matlab 软件对图像进行灰度变换,观察采用各种不同灰度变换发法对最终图像效果的影响; 二.实验内容 1.熟悉Matlab 中的一些常用处理函数 读取图像:img=imread('filename'); //支持TIF,JPEG,GIF,BMP,PNG 等文件格式。 显示图像:imshow(img,G); //G 表示显示该图像的灰度级数,如省略则默认为256。 保存图片:imwrite(img,'filename'); //不支持GIF 格式,其他与imread 相同。 亮度变换:imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之 间,low_in 以下及high_in 以上归零。 绘制直方图:imhist(img); 直方图均衡化:histeq(img,newlevel); //newlevel 表示输出图像指定的灰度级数。 2.获取实验用图像:rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入Matlab 。 3 .产生灰度变换函数T1,使得: 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg 进行处理,使用imwrite 函数保存处理后的新图像。 4.产生灰度变换函数T2,使得: s = 5.用T2imwrite 保存处理后的新图像。 6.分别用 s = r 0.6; s = r 0.4; s = r 0.3 对kids.tiff 图像进行处理。为简便起见,使用Matlab 中的imadjust 函数,最后用imwrite 保存处理后的新图像。 7.对circuit.jpg 图像实施反变换(Negative Transformation )。s =1-r; 使

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),

利用DSP实现图像的灰度处理

实验17、利用DSP实现图像的灰度处理 一、实验目的 1.了解图像灰度处理基本原理和方法。 2.熟悉视频采集与显示的运行过程。 3.掌握图像数据在内存中的存储方式,掌握内存地址与屏幕坐标的对应关系。 4.掌握利用DM642实现图像的灰度处理的方法。 二、实验内容 在实验16的基础上,自行设计图像灰度处理的算法程序,加入到视频显示程序中。要求实现灰度显示的区域为一个带黑框的矩形部分,该矩形在显示器屏幕中的位置为:X坐标范围(190~530),Y坐标范围(118~458);黑色边框为6个像素宽度。如图1所示。 Y 图1 视频显示示意图 三、实验原理 1.灰度处理算法 灰度图(Gray-scale Image)是指将图像按照灰度等级的数目来划分后形成的图像。灰度模式最多使用256级灰度来表现图像,图像中的每一个像素有一个0~255之间的亮度值,0表示黑色,255表示白色。 在RGB色彩空间中,当R、G、B各分量相等时,即呈现为灰度图。 对YUV编码的图像来说,转换为RGB的表达式如下: R=Y+1.370705*(V-0.5) G=Y-0.698001*(V-0.5)-0.337633*(U-0.5)

B=Y+1.732446*(U-0.5) 从上式可以很容易得到,当V=U=0.5时,R=G=B。由于本实验中Y、U、V采用8位无符号数格式,所以0.5转换为8位无符号数格式即为128(0x80)。 因此,对YUV图像来说,将Cb、Cr分量设置为0x80,Y分量保留,即能实现灰度图。 2.数据在内存中的存放 为了保证DSP的数据处理速度,我们应在内存中开辟三个数据缓冲区:采集缓冲区、数据处理缓冲区、显示缓冲区。 我们在主程序中已经定义了这三个数据缓冲区,每个缓冲区的大小均为一帧图像的大小(720*576,每帧576行,每行720个像素)。 其中,采集缓冲区为:capChaAYSpace[720*576]、capChaACbSpace[360*576]、capChaACrSpace[360*576] 数据处理缓冲区为: tempYbuffer[720*576]、tempCbbuffer[360*576]、tempCrbuffer[360*576] 显示缓冲区为: disChaAYSpace[720*576]、disChaACbSpace[360*576]、disChaACrSpace[360*576] 从以上定义可以看出,每个数据缓冲区都包含了3个子缓冲区,分别存放Y、Cr、Cb,这是因为VP口自动地将解码器中的BT.656数据流分解为了Y、Cr、Cb三个单独数据流。同时,由于解码器中BT.656数据流采用了YUV4:2:2格式,数据流顺序为Cb-Y-Cr-Y-Cb-Y-Cr-Y-…,即每两个Y分量公用一个Cb和Cr分量。所以,Cb和Cr的缓冲区大小是Y的一半。 此外,还要特别提醒的是,图像的采集是分奇偶场采集的,即一帧图像包含两场数据。采集时,先采集奇场,奇场的数据存放在数据缓冲区的前半部,接下来采集的偶场数据存放在缓冲区的后半部。 3.屏幕坐标与内存地址的对应关系 在数据处理时,应特别注意数据显示在屏幕上的坐标与它们在内存中的地址之间的关系。 由于图像的采集分为奇偶场采集,因此对像素处理时一般需要分奇行和偶数行处理。注意:采集奇场图像时,对应的是偶数行;采集偶场图像时,对应的是奇数行。 假设某个数据显示在屏幕上的坐标为(PosX,PosY),其在某个数据缓冲区的地址为

灰度图像处理及颜色模型转换

灰度图像处理程序代码代码 1.二值图像 function erzhi_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to erzhi (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能转换为二值图像','转换失败'); else j=im2bw(x); imshow(j); end 2.图像腐蚀 function fushi_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to fushi (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能进行图像腐蚀','失败'); else j=im2bw(x); se=eye(5); bw=bwmorph(j,'erode'); imshow(bw); 3.创建索引图像 function chuanjian_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to chuanjian (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能创建索引图像','创建失败'); else y=grayslice(x,16); axes(handles.axes2); imshow(y,jet(16)); end 4.轮廓图

matlab图像处理图像灰度变换直方图变换

附录1 课程实验报告格式 每个实验项目包括:1)设计思路,2)程序代码,3)实验结果,4)实验中出现的问题及解决方法。 实验一:直方图灰度变换 A:读入灰度图像‘debye1.tif’,采用交互式操作,用improfile绘制一条线段的灰度值。 imread('rice.tif'); imshow('rice.tif'),title('rice.tif'); improfile,title('主对角线上灰度值')

B:读入RGB图像‘flowers.tif’,显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布imread('flowers.tif'); imshow('flowers.tif'),title('flowers.tif'); improfile,title('主对角线红绿蓝分量') C:图像灰度变化 f=imread('rice.png'); imhist(f,256); %显示其直方图 g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换,实现明暗转换(负片图像) figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure,imshow(g2) 图像灰度变换处理实例: g=imread('me.jpg'); imshow(g),title('原始图片'); h=log(1+double(g)); %对输入图像对数映射变换 h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片

h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图 imshow(h),title('转换后的8位图'); 运行后的结果: 实验二:直方图变换 A:直方图显示 I=imread('cameraman.tif'); %读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题运行结果如下:

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

数字灰度图像的基本运算处理 正文讲解

1前言 介绍一种用可视化数值计算软件MATLAB实现的数字图像处理系统平台,系统使用MATLAB中提供的GUI设计系统可视化的用户界面,下拉式的菜单方便用户选择对图像的处理。用户可以随意选择要处理的图片。但是该系统只支持灰度图片,可实现内容主要包括灰度图像的代数运算、几何运算。基于数字图像处理的一些基本原理,利用MATLAB 设计程序进行对灰度图像的处理。有部分处理运算有很多种方法,我选择了最简单、最明了的方法。 数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。理论上讲,图像是一种二维的连续函数,然而在计算机上对图像进行数字处理的时候,首先必须对其在空间和亮度上进行数字化,这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样,就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像,该数字图像是一个整数阵列,因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。 随着计算机的发展,图像处理技术在许多领域得到了广泛应用,用于图像处理的软件也很多,如PHOTOSHOP、PAINTSHOP、GIMP、SaperaProcessing、MATLAB等,其中大部分软件都是基于广告策划和图像修饰处理而设计的应用软件,进行图像处理时并不是很方便。而MATLAB(矩阵实验室) 它在矩阵运算上有自己独特的特点,在矩阵运算处理具有很大的优势,因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。不仅如此,MATLAB提供了丰富的图形命令和图形函数,而且其面向对象的图形系统具有强大的用户界面(GUI)生成能力。这样,用户就可以充分利用系统提供的 GUI 特性,编写自己需要的图形界面,从而可以高效地进行图像处理。 MATLAB支持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列;支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读,写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以对图像进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。

实验一Matlab图像处理基础及图像灰度变换

实验一Matlab图像处理基础及图像灰度变换 一、实验目的 了解Matlab平台下的图像编程环境,熟悉Matlab中的DIP (Digital Image Processing)工具箱;掌握Matlab中图像的表示方法,图像类型、数据类型的种类及各自的特点,并知道怎样在它们之间进行转换。掌握Matlab环境下的一些最基本的图像处理操作,如读图像、写图像、查看图像信息和格式、尺寸和灰度的伸缩等等;通过实验掌握图像直方图的描绘方法,加深直方图形状与图像特征间关系间的理解;加深对直方图均衡算法的理解。 二、实验内容 1.从硬盘中读取一幅灰度图像; 2.显示图像信息,查看图像格式、大小、位深等内容; 3.用灰度面积法编写求图像方图的Matlab程序,并画图; 4.把第3步的结果与直接用Matlab工具箱中函数histogram的结果进行比较,以衡量第3步中程序的正确性。 5.对读入的图像进行直方图均衡化,画出处理后的直方图,并比较处理前后图像效果的变化。 三、知识要点 1.Matlab6.5支持的图像图形格式 TIFF, JEPG, GIF, BMP, PNG, XWD (X Window Dump),其中GIF不支持写。 2.与图像处理相关的最基本函数 读:imread; 写:imwrite; 显示:imshow; 信息查看:imfinfo; 3.Matlab6.5支持的数据类 double, unit8, int8, uint16, int16, uint32, int32, single, char (2 bytes per element), logical. 4.Matlab6.5支持的图像类型 Intensity images, binary images, indexed images, RGB image 5.数据类及图像类型间的基本转换函数 数据类转换:B = data_class_name(A);

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 -

用matlab实现图像灰度变换课程设计

课程设计报告册 课程名称: MATLAB课程设计 课题名称:灰度变换增强 专业班级: 姓名: Bob Wang 学号: 15164 课程设计主要场所:信息楼220 时间: 指导教师:成绩:

前言 数字图像处理技术是20世界60年代发展起来的一门新兴学科,随着图像处理理论和方法的进一步完善,使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用,并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数,工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或变成以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似,而且更加简单,更加符合科技人员对数学表达式的书写格式,而且这种语言可移植性好、可扩展性强,再加上其中有丰富的图像处理函数,所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。 MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言,能够满足科学、工程计算和绘图的要求,与其它计算机语言相比,其特点是简洁和智能化,适应科技专业人员的思维方式和书写习惯,使得编程和调试效率大大提高。我们学习掌握MATLAB,也可以说是在科学工具上与国际接轨。

目录 一、课程设计目的 (2) 二、设计任务及容 (2) 三、课题设计实验条件 (3) 四、涉及知识 (3) 五、具体设计过程及调试 (4) 5.1、图像的读入和显示 5.1.1、打开图像 (4) 5.1.2、显示原图像 (5) 5.1.3、图像灰度处理 (7) 5.1.4、显示灰阶后图像 (8) 5.2、直方图均衡化 5.2.1、生成直方图 (10) 5.2.2、直方图均衡化 (12) 5.3、灰度变换 5.3.1、线性变换 (9) 5.3.2、分段线性变换 (9) 5.3.3、非线性变换.................................... (9) 六、心得体会 (17) 七、参考文献 (18) 八、程序清单 (19)

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 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。

数字图像处理知

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类:按可见性(可见图像、不可见图像),按波段数(单波段、多波段、超波段), 按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字)。3.图像处理:对图像进行一系列操作,以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块:采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示:f(x,y)=i(x,y)×r(x,y),照度分量0

称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个 很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。 9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或灰度)。 11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。 12.采样间隔对图像质量的影响:一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分 辨率低,质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。13.量化等级对图像质量的影响:量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图 像质量好,但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时,减少灰度级能改善质量,产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

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; ibiHeight * m_pBIH->biWidth; unsigned char * temppale = new unsigned char [BitsCount] ; int i = 0; for ( int k=0; kbiHeight ; k++) { for (int j=0; jbiWidth; j++) { temp = * ( m_pDibBits + k* DataSizePerLine + j*3 )

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;iSetBitmapBits(bm.bmWidthBytes*bm.bmHeight,pmydata); //将处 理后的数据COPY进位图对象 DrawBmp(); 图像均值化 图像均值化原理:图通常是最能说明问题的东西,非常明显的,这个3*3区域像 素的颜色值分别是5,3,6,2,1,9,8,4,7那么中间的1这个像素的过滤后的值就是这些值的平均 值,也就是前面的计算方法:(5+3+6+2+1+9+8+4+7)/9=5, 图像处理结果:

数字图像处理考题2012级

数字图像处理: 一、图像工程的内涵(三个层次:图像处理、图像分析和图像理解及其关系)。 图像工程的内涵: 根据抽象程度和研究方法等的不同,可分为三个层次:图像处理、图像分析和图像理解。 图像处理的内容:主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息,并为自动识别打基础,或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。基本特征:输入是图像,输出也是图像,即图像之间进行的变换。显然,这是一种比较严格的图像处理定义,因此也呈现出了某种狭义性。 图像分析的内容:主要对图象中感兴趣的目标进行检测(或分割)和测量,以获得它们的客观信息从而建立对图象的描述。基本特征:输入是图像,输出是数据(即对输入图像进行描述的信息)。 图像理解的内容:在中级图像处理的基础上,进一步研究图象中各目标的性质和它们之间相互的联系,并得出对图象内容含义的理解(对象识别)及对原来客观场景的解释(计算机视觉),从而指导和规划行动。基本特征:以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据,输出是理解”。 三者的关系: 图像处理是比较低层的操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大。 图像分析则进入了中层,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。 图像理解主要是高层操作,基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算,其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。 图像的低级处理阶段和高一级的处理阶段是相互关联和有一定重叠性的。根据本课程的任务和目标,重点放在图像处理上,并学习图像分析的基本理论和方法。也就是说本课程中提到的图像处理概念是广义的。 二、观察三幅图的等偏爱曲线,分析:空间分辨率和灰度分辨率同时变化对图像质量的影响

数字图像处理实验一 图像的灰度变换

数字图像处理实验报告 (一) 班级:测控1002 姓名:刘宇 学号:06102043

实验一图像的灰度变换 1. 实验任务 熟悉MATLAB软件开发环境,掌握读、写图像的基本方法。 理解图像灰度变换在图像增强的作用,掌握图像的灰度线性变换和非线性变换方法。 掌握绘制灰度直方图的方法,掌握灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。2. 实验环境及开发工具 Windws2000/XP MATLAB 7.x 3. 实验原理 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理,即分段线性拉伸: 图1.1 不同的分段线性变换 其对应的数学表达式为:

直方图均衡化 灰度直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频度,它是图像最基本的统计特征。依据定义,在离散形式下,用rk 代表离散灰度级,用pr(rk)代表pr(r),并且有下式成立: n n r P k k r = )( 1,,2,1,010-=≤≤l k r k 式中:nk 为图像中出现rk 级灰度的像素数,n 是图像像素总数,而nk/n 即为频数。 直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。假定变换函数为 ω ωd p r T s r r )()(0 ?== (a) Lena 图像 (b) Lena 图像的直方图 图1.2 Lena 图像及直方图 当灰度级是离散值时,可用频数近似代替概率值,即 1 ,,1,010)(-=≤≤= l k r n n r p k k k r

数字图像处理图像变换实验报告

数字图像处理图像变换实验 报告 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

实验报告实验名称:图像处理 姓名:刘强 班级:电信1102 学号:1404110128

实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件 PC机数字图像处理实验教学软件大量样图 二、实验目的 1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的 简单操作; 2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的 具体步骤; 3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用和意义; 4、观察图像点运算和几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效 果; 5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。 三、实验原理 1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤 图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。 图像点运算是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为: B(x,y)=f[A(x,y)] 其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。 图像几何变换是图像的一种基本变换,通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等,其理论基础主要是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍。 实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明,用户在操作过程中可以参考。下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图,如下:

(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)];

相关文档
最新文档