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图像灰度化的目的:避免条带失真。
灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255,灰度图像通常在单个电磁波频谱(如可见光)内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存,这样可以有256级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真,并且非常易于编程。
扩展资料
灰度化,在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色;灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
但是,在数字图像领域之外,“黑白图像”也表示“灰度图像”,例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像,在另外一些文章中又等同于黑白图像。
但在医学图像与遥感图像等技术应用中,经常采用更多的级数以充分利用每个像素采样10或12位的传感器精度,并且避免计算时的近似误差,在这些应用领域每个像素采样16位即65536级得到流行。
参考资料来源:百度百科-灰度化
参考资料来源:百度百科-灰度图像
北京理加联合科技有限公司
2023-06-13 广告
2023-06-13 广告
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现在大部分的彩色图像都是采用RGB颜色模式,处理图像的时候,要分别对RGB三种分量进行处理,实际上RGB并不能反映图像的形态特征,只是从光学的原理上进行颜色的调配。
现在有很多其他的颜色模式,例如HSI模式,HSI是由色调,饱和度,亮度三个分量来表示颜色。HSI比RGB更符合人的视觉特性。
但是HSI也是三通道,真正反映图像特征的变量是I,其他都是色彩的反映。
所以我们经常要把图像弄成8位的灰度值图像直接进行处理,可以通过直方图,灰度变化,还有正交变换之类的进行处理。甚至经常把图像分割之后变成二值图像处理。
这是我一家之言,但是是我长时间的图像处理,及参考了很多书之后得出的经验,不少书上也差不多是这般解释。
现在有很多其他的颜色模式,例如HSI模式,HSI是由色调,饱和度,亮度三个分量来表示颜色。HSI比RGB更符合人的视觉特性。
但是HSI也是三通道,真正反映图像特征的变量是I,其他都是色彩的反映。
所以我们经常要把图像弄成8位的灰度值图像直接进行处理,可以通过直方图,灰度变化,还有正交变换之类的进行处理。甚至经常把图像分割之后变成二值图像处理。
这是我一家之言,但是是我长时间的图像处理,及参考了很多书之后得出的经验,不少书上也差不多是这般解释。
追问
灰度化是不是就把3维矩阵化成2维矩阵啊??我用的是matlab。
追答
可以这么说,如果原来的彩色图像是800×600×3的话,变成灰度图像就变成800×600了,类型都是uint8 的,也就是无符号八位整数,0到255。
MATLAB的话,用rgb2gray函数可以转换,三个分量转成一个分量是以0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B的比例转换。
直接输入help rgb2gray 回车,会有解释。
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