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課程設(shè)計(jì)論文-基于matlab的彩色圖像灰度化處理-在線瀏覽

2025-06-06 00:34本頁面
  

【正文】 ................... 10 基于 Matlab的彩色圖像灰度化處理 1 基于 Matlab 的彩色圖像灰度化處理 第 1 章 緒論 在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中,灰度數(shù)字圖像是每個(gè)像素只有一個(gè)采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗的黑色到最亮的白色的灰度,盡管理論上這個(gè)采樣可以是任何顏色的不同深淺,甚至可以是不同亮度上的不同顏色 。但是,在數(shù)字圖像領(lǐng)域之外, “黑白圖像 ”也表示 “灰度圖像 ”,例如灰度的照片通常叫做 “黑白照片 ”。 彩色圖像的灰度化技術(shù)在現(xiàn)代科技中應(yīng)用越來越廣泛 , 例如人臉目標(biāo)的檢測與匹配以及運(yùn)動(dòng)物體目標(biāo)的監(jiān)測等等 , 在系統(tǒng)預(yù)處理階段 , 都要把采集來的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理 , 這樣既可以提高后續(xù)算法速度 , 而且可以提 高系統(tǒng)綜合應(yīng)用實(shí)效 , 達(dá)到更為理想的要求。 本設(shè)計(jì)是在 MATLAB 設(shè)計(jì)環(huán)境中完成的??捎闷鋵τ性肼晥D像或退化圖像進(jìn)行去噪聲或還原、增強(qiáng)圖像以獲得更高清晰度、提取特征、分析形狀和紋理以及對兩個(gè)圖像進(jìn)行匹配等。 基于 Matlab的彩色圖像灰度化處理 2 第 2 章 設(shè)計(jì)原理 將彩色圖轉(zhuǎn)化成為灰度圖的過程稱為圖像的灰度化處理。而灰度圖像是 R、 G、 B 三個(gè)分量相同的一種特殊的彩色圖像,其中一個(gè)像素點(diǎn)的變化范圍為 255 種,所以在數(shù)字圖像處理中一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計(jì)算量變得少一些。 在 RGB 模型中,如果 R=G=B 時(shí),則彩色表示一種灰度顏色,其中 R=G=B 的值叫做灰度值。本設(shè)計(jì)采用三種方法對圖像進(jìn)行灰度化處理。由于人眼對綠色的敏感最高,對藍(lán)色敏感最低,因此,對 RGB 三分量進(jìn)行加權(quán)平均能得到較合理的灰度圖像。 c) 最大值法 將彩色圖像中的三分量亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。在MATLAB 中,通過編程實(shí)現(xiàn)了彩色圖像的灰度化處理。下面分別對其作具體分析。由于人眼對綠色的敏感度最高,對藍(lán)色敏感度最低。 f(i,j)=(i,j)+(i,j)+(i,j)) ( 31) 程序首先讀取一個(gè) RGB 格式的圖象 ,然后調(diào)用已有的函數(shù) rgb2gray()來實(shí)現(xiàn)彩色圖像灰度化。其表達(dá)式見下式: f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3 ( 32) 用 size 函數(shù)讀取原圖像圖像的尺寸,并以該尺寸構(gòu)建一個(gè)全零矩陣來存儲(chǔ)用下面的方法產(chǎn)生的灰度圖像。然后對原圖像中的像素逐點(diǎn)處理,首先采用的是均值法,即將每個(gè)像素點(diǎn)上的 R, G,B 分量取其平均,將處理后均值作為該像素點(diǎn)的灰度值輸基于 Matlab的彩色圖像灰度化處理 4 出,對應(yīng)代碼中 MyYuanLaiPic( i,j,k )/3 語句 ,在對所有像素點(diǎn)處理完畢后即可實(shí)現(xiàn)彩色圖像的灰度化處理。其表達(dá)式見下式: f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j)) ( 33) 調(diào)用 max()函數(shù)讀取像素點(diǎn)上 RGB 分量中的最大值作為該點(diǎn)灰度值輸出,從而實(shí)現(xiàn)彩色圖像的灰度化處理。而采用方法二處理是對RGB 三個(gè)分量取簡單的平均,從而得到對應(yīng)灰度值,而方法三則是直接取用 RGB 分量中最大值作為灰度值輸出。 首先,我們選用以紅色分量較多的圖像進(jìn)行處理,結(jié)果如圖 所示。 接下來,選取一綠色分量為主的圖像進(jìn)行處理分析,結(jié)果如圖 所示。稍加分析,不難發(fā)現(xiàn),這是由于在方法一的處理中,其對于綠色分量的加權(quán)系數(shù)為 ,而方法二中綠色分量的系數(shù)約為 ,加之上圖中物體部分顏色為綠色,故作處理后,方法一所得的灰度值大于方法二處理得到的灰度值,因而在顯示上,方
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