Matlab 影象處理基礎

matlab中ind什麼意思

一、影象處理的基本操作

1。從圖形檔案讀取影象

pic = imread（‘C：\Users\Good\Pictures\m。jpg’）；

透過matlab自帶的imread讀入影象，函式內為影象的路徑。如果圖片在當前資料夾下，可以透過圖片名直接匯入。

pic = imread（‘m。jpg’）；

2。顯示影象

imshow（pic）；

透過上面的簡單操作，我們已經可以在matlab中讀入影象檔案，並顯示出來。接下來我們要對影象本身的一些問題進行原理性的講述

二、關於影象

1。光的三基色

（1） 光的三基色，就是光的三種基礎顏色（

Red、Green、Blue

），不可以透過其他顏色混合得到。但我們卻可以透過將這三種顏色混合獲得自然界中絕大部分顏色。

（2） 在matlab中，顏色的表示就是透過顯示RGB相應的數值來表示顏色。通常情況下，RGB各有256級亮度，用數字表示為從0、1、2…直到255，共256級。每個基色分量直接決定顯示裝置的基色強度。

imfinfo（‘C：\Users\Good\Pictures\m。jpg’） %獲取圖形檔案的資訊size（pic）

可以看出影象在matlab中就是一個 Height ✖ Width ✖ 3 的一個 uint8 型別的矩陣，其中 Height、Width 是影象的大小，也就是畫素點。一個個畫素點上其中3即為RGB的三個數值，用來表示該畫素點的顏色，透過畫素點的座標來定位到畫素點。

R = pic（：，：，1）；G = pic（：，：，2）；B = pic（：，：，3）；

2。灰度影象

灰度是描述灰度影象內容的最直接的視覺特徵。它指黑白影象中點的顏色深度，範圍一般從0到255，白色為255，黑色為0，故黑白影象也稱灰度影象。灰度影象矩陣元素的取值通常為［0，255］，因此其資料型別一般為8位無符號整數，這就是人們通常所說的256級灰度。

3。彩色影象轉化成灰度影象

rgb2gray

matlab的內建函式，用來將RGB影象或顏色圖轉換為灰度圖。灰度圖的影象矩陣是一個 Height ✖ Width ✖ 1 的一個 uint8 型別的矩陣。也就是將三基色RGB的數值轉化為一維的灰度值，便於影象處理。彩色影象轉換為灰度影象時，需要計算影象中每個畫素有效的亮度值，其計算公式為：

Y = 0.3R + 0.59G + 0.11B

turn_pic = rgb2gray（pic）；pic = double（pic）； %需要轉化型別，不然計算結果可能不同turn_pic（1，1）0。3*pic（1，1，1） + 0。59*pic（1，1，2） + 0。11*pic（1，1，3）

4。灰度影象轉化為彩色影象

將灰度影象轉換為彩色影象，稱為灰度影象的偽彩色處理。

偽彩色處理技術的實現方式有很多，如：灰度分割法、灰度級-彩色變換法、濾波法等等。以下采用的是灰度級-彩色變換法，這是將來自感測器的灰度影象送入三個不同特徵的R、G、B變換器，然後將三種變換器的不同輸出分別送到彩色顯示器進行顯示的技術。

gray2rgb

函式可以將灰度圖轉化為彩色圖，不過需要下載相關檔案，需要的話可以自行搜尋，而且執行效率很低。

對映關係如下，其中 R（x，y）、G（x，y）、B（x，y） 分別表示 R、G、B 的顏色值，f （x，y）表示特定點灰度影象的灰度值，f 是所選灰度影象的灰度值。

5。 二進位制影象

二進位制影象也稱為二值影象，通常用一個二維陣列來描述，1位表示一個畫素，組成影象的畫素值非0即1，沒有中間值，通常0表示黑色，1表示白色。二進位制影象一般用來描述文字或者圖形，其優點是佔用空間少，缺點是當表示人物或風景影象時只能描述輪廓。一般我們可以透過設定閾值來進行二進位制影象轉化，matlab中可以利用

im2bw

從灰度、索引、RGB圖象建立二值圖。

6。索引影象

索引影象是一種把畫素值直接作為RGB調色盤下標的影象。在MATLAB中，索引影象包含一個數據矩陣X和一個顏色對映（調色盤）矩陣map。資料矩陣可以是8位無符號整型、16位無符號整型或雙精度型別的。可以透過以下程式碼對索引影象和RGB影象進行轉化：

IND = rgb2ind（pic，n）； % pic為RGB影象矩陣，map為顏色對映矩陣，最多包含n個顏色。n必須小於或等於 65，536。RGB = ind2rgb（pic，map）； % pic為索引影象矩陣，map為顏色對映矩陣

7。小結

2英文two和to發音相同，所以很多轉換類函式都用2來命名而非to。比如 number to string， 不是命名為 numTostr 而是 num2str。記住英文縮寫，我們就可以靈活使用各種函式進行影象轉換。

三、利用插值法對影象進行放大處理

1。二維插值

二維插值是對兩個變數的函式

z = f(x,y)

進行插值

求解二維插值的基本思路是：

常見的二維插值可以分為兩種：網格結點插值和散亂資料插值。

二維插值處理圖片，可以使放大後的圖片的失真率降低，提升圖片放大後的顯示效果。

2。插值問題的出錯總結

pic = imread（‘C：\Users\Good\Pictures\m。jpg’）；turn_pic = rgb2gray（pic）；［m，n］ = size（turn_pic）；x0 = 1：m；y0 = 1：n；x = 1：0。5：（m+0。5）；y = 1：0。5：（n+0。5）；z = interp2（x0，y0，turn_pic，x，y，‘cubic’）；

錯誤提示：

出錯原因：

x0， y0， X， Y 都是 double 型別的資料，但是 turn_pic 是 uint8 型別的資料。

錯誤修改：

turn_pic = double(turn_pic);

修改後執行

：

錯誤分析：

像這樣的插值問題，最怕的就是矩陣的 size 不對應，參照我們插值時可以傳入 meshgrid 生成的網格資料，我們不難知道，interp2 的插值方式，內部會自己利用 meshgrid 方式處理傳入的資料。但我們知道 meshgrid 方式生成的網格陣列與原資料矩陣 size 相反，所以要注意這個 size 問題。以程式碼為例：

［m，n］ = size（turn_pic）；x0 = 1：m；y0 = 1：n；

傳入的x0，x，y0，y分別對應的是影象矩陣的行和列，利用 meshgrid 生成的網格面都與 turn_pic 的 size 正好相反。所以我們初始定義x，x0對應列，y，y0對應行，這樣就可以避免 size 錯誤。

正確程式碼：

pic = imread（‘C：\Users\Good\Pictures\m。jpg’）；turn_pic = rgb2gray（pic）；turn_pic = double（turn_pic）；［m，n］ = size（turn_pic）；x0 = 1：n；y0 = 1：m；x = 1：0。5：（n+0。5）；y = 1：0。5：（m+0。5）；［X，Y］ = meshgrid（x，y）；z = interp2（x0，y0，turn_pic，X，Y，‘cubic’）；z = uint8（z）；imshow（z）；

效果圖：

3。網格點資料的生成

在matlab中，進行三維影象的繪製，一般要構造二維的網格面，再透過二維的網格面對應z值，繪製出三維的影象。

一般，我們常用meshgrid來構建二維的網格面。

meshgrid：

二維和三維網格

用法：

[X,Y]=meshgrid(x,y)

另一種用法

[X,Y]=meshgrid(x)

這等價於

[X,Y]=meshgrid(x,x)

其中x為n維向量，y為m維向量，x， y為 m ✖ n維的矩陣。它用於產生“二維變數的網格”。

下面舉例說明：

x = 1：4；y = 1：3；［X，Y］ = meshgrid（x，y）；

ndgrid：

N 維空間中的矩形網格

用法：

[X1,X2,...,Xn] = ndgrid(x1,x2,...,xn)

複製網格向量 x1，x2，。。。，xn 以生成 n 維滿網格。

[X1,X2,...,Xn] = ndgrid(xg)

指定對所有維度使用單一網格向量 xg。您指定的輸出引數的數目決定輸出的維度 n。

兩者的區別與聯絡：

ndgrid 支援從1維到n維，而 meshgrid 僅僅限制於2維和3維。在2維以及3維中，兩個函式的座標輸出是一樣的，［X，Y，Z］ = meshgrid（x，y，z）等效於 ［Y，X，Z］ = ndgrid（y，x，z），不同的地方在於輸出陣列的形狀不一樣。例如：x長度為 m，y長度為 n，meshgrid生成的二維網格 size 為 n✖m，而ndgrid為 m✖n。

參考文章：

彩色影象與灰度影象之間的轉換

連結：

https：//www。cnblogs。com/minisculestep/p/4878894。html