課程設(shè)計(jì)論文-基于matlab的彩色圖像灰度化處理-文庫(kù)吧資料
2025-04-11 00:34本頁(yè)面
【正文】 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(duì)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(huì)低于方 法二處理得到的圖像。這是由于在得到圖 2 的方法中，其對(duì)于藍(lán)色分量的加權(quán)系數(shù)是 ，而圖 3對(duì)應(yīng)的方法二中藍(lán)色分量的系數(shù)約為 ，加之此圖像中藍(lán)色分量居多，因而就不難解釋如上現(xiàn)象，對(duì)于方法一處理后對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值小于方法三處理后對(duì)應(yīng)點(diǎn)的灰度值，故顯示在圖像上，圖 2 就偏 暗，而圖 4 取的是最大值，故最終在亮度顯示上最亮。 最后，選取一藍(lán)色分量為主的圖像進(jìn)行處理，結(jié)果如圖 所示。 圖 綠色圖像灰度化對(duì)比 觀察如上對(duì)比圖像結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，圖 3 的亮度明顯低于圖 2，而圖 4 的亮度則為三個(gè)基于 Matlab的彩色圖像灰度化處理 6 處理結(jié)果中最大的。（此處僅給出灰度圖之間的對(duì)比，原彩色圖見附錄彩頁(yè)） 圖 紅色圖像灰度化對(duì)比 觀察如上對(duì)比結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)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(duì)紅色分量 R 的加權(quán)系數(shù)為 ，而采用簡(jiǎn)單平均法的紅色分量系數(shù)為 ，故兩者對(duì)于紅色分量的處理結(jié)果區(qū)別不大，而對(duì)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。 舉例對(duì)比 [3] 為作進(jìn)一步說明問題，我們可以分別 選用紅色圖，綠色圖以及藍(lán)色圖用如上方法處理后來進(jìn)一步比較說明。 圖 最大值法的圖像灰度處理 稍 作比較即可發(fā)現(xiàn)，以三種方法得到的處理結(jié)果并不完全相同，這是由于不同的處理基于 Matlab的彩色圖像灰度化處理 5 方法對(duì)于灰度值的選取不同，考慮庫(kù)函數(shù) rgb2gray(),其轉(zhuǎn)化是依據(jù)亮度方程f(i,j)=(i,j)+(i,j)+(i,j))來實(shí)現(xiàn)的，即依據(jù)人眼對(duì)不同顏色的敏感度不同，對(duì)RGB 分量以不同系數(shù)的加權(quán)平均，得到較為合理的灰度化結(jié)果。 圖 平均值法的圖像灰度處理 最大值法 [3] 將彩色圖像中的 R、 G、 B 三個(gè)分量中亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。由于在此之前的語(yǔ)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(wú)符號(hào)整型。 圖 加權(quán)平均法的圖像灰度處理 平均值法 [3] 將彩色圖像中的 R、 G、 B 三個(gè)分量的亮度求簡(jiǎn)單的平均值，將得到均值作為灰度值輸出而得到灰度圖。因此，在 MATLAB 中我們可以按下式系統(tǒng)函數(shù)對(duì) RGB 三分量進(jìn)行 加權(quán)平均能得到較合理的灰度圖像。 加權(quán)平均法 [3] 根據(jù)重要性及其它指標(biāo)，將 R、 G、 B 三個(gè)分量以不同的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)平均。 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(duì)彩色圖像的灰度化處理。 本課程設(shè)計(jì)分別采用了以上三種設(shè)計(jì)方案，即加權(quán)平均法、平均值法和最大值法。 b) 平均值法 求出每個(gè)像素點(diǎn)的 R、 G、 B 三個(gè)分量的平均值，然后將彩色圖像中的這個(gè)平均值賦予給這個(gè)像素的三個(gè)分量。 a) 加權(quán)平均法 根據(jù)重要性及其它指標(biāo)，將三個(gè)分量以不同的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)平均。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?；叶葓D像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級(jí)的分布和 特征 [2]。彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色有 R、 G、 B 三個(gè)分量決定，而每個(gè)分量有 255 個(gè)中值可取，這樣一個(gè)像素點(diǎn)可以有 1600多萬(wàn)（ 255*255*255）的顏色的變化范圍。 本文主要描述基于 Matlab 仿真軟件，通過加權(quán)法平均法，平均值法，最大值法三種方法，實(shí)現(xiàn)彩色圖像的灰度化處理，并對(duì)三種方法的處理結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比。 Matlab 的圖像處理工具
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