用MATLAB做数字图像处理 5
综合运用数字图像处理的算法,对特定图像处理,得到特定的结果。具体而言,学生自己拍摄一段人物或者物体运动的视频,以及一段背景视频,将视频中的人物或者物体叠加到背景中,并生成...
综合运用数字图像处理的算法,对特定图像处理,得到特定的结果。具体而言,学生自己拍摄一段人物或者物体运动的视频,以及一段背景视频,将视频中的人物或者物体叠加到背景中,并生成某种科幻效果的视频图像。
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2个回答
2017-06-26
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数字图像的获取
景物(模拟) -->成像系统(采样与量化) -->数字图像(计算机处理)
采样:对x y 坐标值离散化
量化:对幅度值(灰度级) 离散化
2
数字图像在MATLAB里的表示
空间分辨率:例如,800x600的图像,就是指横向800个像素、纵向600个像素(MxN像素)
灰度分辨率:指像素的数值f(x,y)的级数。若用8个比特来存储某图像的每个像素,则这个图像的灰度级为28,即灰度分辨率为256
实例:读取灰度图像HSQ.jpg,查看不同位置的像素值
END
数字图像的数据类型
1
图像的常用数据类型
- uint8(1比特每像素):像素取值范围[0,255]
- uint16(2比特每像素):像素取值范围[0,65535]
- double(8比特每像素):像素取值范围[0,1]
常用数据类型之间的转换
- im2uint8
- im2uint16
- im2double
END
数字图像的类型
MATLAB图像处理工具箱,支持以下四种图像
灰度图像
RGB图像
索引图像
二值图像
使用 MATLAB 自定义一副简单的灰度图像
RGB图像:读取彩色图像YW.jpg,查看该图像的数据矩阵
红色(Red) 绿色(Green) 蓝色(Blue) 称为三原色光,通过这三种颜色(RGB) 相互之间的叠加,可得到各种各样的颜色
RGB 图像的数据矩阵为三维矩阵(M x N x 3),该矩阵有“三页”
三维矩阵的“三页”,分别表示Red分量,Green 分量,Blue 分量的强度
使用 MATLAB 自定义一副简单的RGB 图像
索引图像:读取索引图像ESX.tif,查看该图像的数据矩阵
索引图像,由两个矩阵描述
索引矩阵:X
RGB 色彩矩阵(调色板):MAP
使用 MATLAB 自定义一副简单的索引图像
二值图像:读取二值图像(黑白图像) YM.bmp,查看该图像的数据矩阵
二值图像矩阵数值类型:logical (0/1)
像素值非0 (黑色) 即1 (白色)
黑白图像,只有黑白两种颜色
对二值图像进行取反操作,查看“黑白颠倒”的效果
MATLAB 里数字图像类型的转换
景物(模拟) -->成像系统(采样与量化) -->数字图像(计算机处理)
采样:对x y 坐标值离散化
量化:对幅度值(灰度级) 离散化
2
数字图像在MATLAB里的表示
空间分辨率:例如,800x600的图像,就是指横向800个像素、纵向600个像素(MxN像素)
灰度分辨率:指像素的数值f(x,y)的级数。若用8个比特来存储某图像的每个像素,则这个图像的灰度级为28,即灰度分辨率为256
实例:读取灰度图像HSQ.jpg,查看不同位置的像素值
END
数字图像的数据类型
1
图像的常用数据类型
- uint8(1比特每像素):像素取值范围[0,255]
- uint16(2比特每像素):像素取值范围[0,65535]
- double(8比特每像素):像素取值范围[0,1]
常用数据类型之间的转换
- im2uint8
- im2uint16
- im2double
END
数字图像的类型
MATLAB图像处理工具箱,支持以下四种图像
灰度图像
RGB图像
索引图像
二值图像
使用 MATLAB 自定义一副简单的灰度图像
RGB图像:读取彩色图像YW.jpg,查看该图像的数据矩阵
红色(Red) 绿色(Green) 蓝色(Blue) 称为三原色光,通过这三种颜色(RGB) 相互之间的叠加,可得到各种各样的颜色
RGB 图像的数据矩阵为三维矩阵(M x N x 3),该矩阵有“三页”
三维矩阵的“三页”,分别表示Red分量,Green 分量,Blue 分量的强度
使用 MATLAB 自定义一副简单的RGB 图像
索引图像:读取索引图像ESX.tif,查看该图像的数据矩阵
索引图像,由两个矩阵描述
索引矩阵:X
RGB 色彩矩阵(调色板):MAP
使用 MATLAB 自定义一副简单的索引图像
二值图像:读取二值图像(黑白图像) YM.bmp,查看该图像的数据矩阵
二值图像矩阵数值类型:logical (0/1)
像素值非0 (黑色) 即1 (白色)
黑白图像,只有黑白两种颜色
对二值图像进行取反操作,查看“黑白颠倒”的效果
MATLAB 里数字图像类型的转换
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