課程設(shè)計(jì)論文-基于matlab的彩色圖像灰度化處理(存儲版)
【正文】 [M].北京 :國防大學(xué)出版社 ,~26. [2] Kenh R Case [M].北京 :電子工業(yè)出版社 ,~19. [3] 夏良正 .數(shù)字圖像處理 [M].南京 :東南大學(xué)出版社 ,~22. [4] 章毓晉 .圖像處理和分析基礎(chǔ) [M].北京 :高等教育出版社 ,~56. 基于 Matlab的彩色圖像灰度化處理 10 附錄 MyYuanLaiPic = imread(39。在一次次的糾錯(cuò)過程中與不斷的摸索下，我終于設(shè)計(jì)出了彩色圖像灰度化的實(shí)現(xiàn)代 碼，并且運(yùn)行出了正確的結(jié)果。對于方法一，其轉(zhuǎn)換公式為 f(i,j)=(i,j)+(i,j)+(i,j)) （ 34） 其對于不同顏色分量 RGB 的加權(quán)系數(shù)不相同，對比方法二中采用的 f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3 （ 35） 其采用的加權(quán)系數(shù)約為 ，且對于 RBG 三個(gè)分量采用統(tǒng)一加權(quán)系數(shù)，所以，當(dāng)一幅圖像中紅色分量居多的時(shí)候，由于對于紅色分量，公式（ 34）計(jì)算結(jié)果與公式（ 35）計(jì)算結(jié)果基本相同，即對應(yīng)點(diǎn)像素灰度值基本一致，故處理結(jié)果在亮度顯示上區(qū)別不大；而對于綠色分量，公式（ 34）計(jì)算結(jié)果大于公式（ 35）計(jì)算結(jié)果，也即處理所得的像素基于 Matlab的彩色圖像灰度化處理 7 灰度值更大，所以在綠色分量居多的圖像中，兩者在處理后，方法一所得圖像亮度大于方法二處理得到的圖像；同理，對于藍(lán)色分量居多的圖像，其方法一處理所得的圖像在亮度顯示上會低于方 法二處理得到的圖像。（此處僅給出灰度圖之間的對比，原彩色圖見附錄彩頁） 圖 紅色圖像灰度化對比 觀察如上對比結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，對于前兩種方法處理得到的圖 2 和圖 3，兩圖中紅色分量灰度化之后基本沒有區(qū)別，這是由于采用加權(quán)平均法對紅色分量 R 的加權(quán)系數(shù)為 ，而采用簡單平均法的紅色分量系數(shù)為 ，故兩者對于紅色分量的處理結(jié)果區(qū)別不大，而對于 figure4，其采用最大值法，故在亮度現(xiàn)實(shí)上明顯大于前面 二者。由于在此之前的語句創(chuàng)建之后圖像為雙精度型， 因而我們采用uint8（）將其轉(zhuǎn)化成無符號整型。 基于 Matlab的彩色圖像灰度化處理 3 第 3 章 彩色圖像的灰度化處理 本設(shè)計(jì)采用的三種方法，都實(shí)現(xiàn)了對彩色圖像的灰度化處理。因此，灰度圖像每個(gè)像素只需一個(gè)字節(jié)存放灰度值（又稱強(qiáng)度值、亮度值），灰度范圍為 0255。 Matlab 的圖像處理工具箱提供一套全方位的參照標(biāo)準(zhǔn)算法和圖形工具，用于進(jìn)行圖像處理、分析、可視化和算法開發(fā)。 基于 MATLAB的彩色圖像灰度處理 I 目 錄 第 1 章 緒論 ............................................................................................................................ 1 第 2 章 設(shè)計(jì)原理 .................................................................................................................... 2 第 3 章 彩色圖像的灰度 化處理 ...............................................................................
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