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《基于某matlab地彩色圖像灰度化處理》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、實用標(biāo)準(zhǔn)目錄第1章緒論-1-第2章設(shè)計原理-2-第3章彩色圖像的灰度化處理-3-3.1加權(quán)平均法-3-3.2平均值法-3-3.3最大值法-4-3.4舉例對比-5-3.5結(jié)果分析-6-第4章結(jié)論-8-參考文獻-9-附錄-10-精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)基于Matlab的彩色圖像灰度化處理探究第1章緒論在計算機領(lǐng)域中，灰度數(shù)字圖像是每個像素只有一個采樣顏色的圖像。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?；叶葓D像與黑白圖像不同，在計算機圖像領(lǐng)域中黑白圖像只有黑
2、色與白色兩種顏色；灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級的顏色深度。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”。在一些關(guān)于數(shù)字圖像的文章中單色圖像等同于灰度圖像，在另外一些文章中又等同于黑白圖像[1]。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動物體目標(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)用實效,達到更為理想的要求。因此研究圖像灰度化技術(shù)具有重要意義。本設(shè)計是在MAT
3、LAB設(shè)計環(huán)境中完成的。Matlab的圖像處理工具箱提供一套全方位的參照標(biāo)準(zhǔn)算法和圖形工具，用于進行圖像處理、分析、可視化和算法開發(fā)?？捎闷鋵τ性肼晥D像或退化圖像進行去噪聲或還原、增強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圖像進行匹配等。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，實現(xiàn)彩色圖像的灰度化處理，并對三種方法的處理結(jié)果進行分析對比。精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)第2章設(shè)計原理將彩色圖轉(zhuǎn)化成為灰度圖的過程稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中的每個像素的顏色有R、G、B三個分量決定，
4、而每個分量有255個中值可取，這樣一個像素點可以有1600多萬（255*255*255）的顏色的變化范圍。而灰度圖像是R、G、B三個分量相同的一種特殊的彩色圖像，其中一個像素點的變化范圍為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)的圖像的計算量變得少一些。灰度圖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的分布和特征[2]。在RGB模型中，如果R=G=B時，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫做灰度值。因此，灰度圖像每個像素只需一個字節(jié)存放灰度值（又稱強度值、亮度值
5、），灰度范圍為0-255。本設(shè)計采用三種方法對圖像進行灰度化處理。a)加權(quán)平均法根據(jù)重要性及其它指標(biāo)，將三個分量以不同的權(quán)值進行加權(quán)平均。由于人眼對綠色的敏感最高，對藍(lán)色敏感最低，因此，對RGB三分量進行加權(quán)平均能得到較合理的灰度圖像。b)平均值法求出每個像素點的R、G、B三個分量的平均值，然后將彩色圖像中的這個平均值賦予給這個像素的三個分量。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。本課程設(shè)計分別采用了以上三種設(shè)計方案，即加權(quán)平均法、平均值法和最大值法。在MATLAB中，通過編程實現(xiàn)了彩色圖像的灰度化處理
6、。精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)第3章彩色圖像的灰度化處理本設(shè)計采用的三種方法，都實現(xiàn)了對彩色圖像的灰度化處理。下面分別對其作具體分析。3.1加權(quán)平均法[3]根據(jù)重要性及其它指標(biāo)，將R、G、B三個分量以不同的權(quán)值進行加權(quán)平均。由于人眼對綠色的敏感度最高，對藍(lán)色敏感度最低。因此，在MATLAB中我們可以按下式系統(tǒng)函數(shù)對RGB三分量進行加權(quán)平均能得到較合理的灰度圖像。f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j))（3-1）程序首先讀取一個RGB格式的圖象,然后調(diào)用已有的函數(shù)rgb2gray()來實現(xiàn)彩色圖像灰度化
7、。圖3.1加權(quán)平均法的圖像灰度處理3.2平均值法[3]將彩色圖像中的R、G、B三個分量的亮度求簡單的平均值，將得到均值作為灰度值輸出而得到灰度圖。其表達式見下式：f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3（3-2）用size函數(shù)讀取原圖像圖像的尺寸，并以該尺寸構(gòu)建一個全零矩陣來存儲用下面的方法產(chǎn)生的灰度圖像。由于在此之前的語句創(chuàng)建之后圖像為雙精度型，精彩文檔實用標(biāo)準(zhǔn)因而我們采用uint8（）將其轉(zhuǎn)化成無符號整型。然后對原圖像中的像素逐點處理，首先采用的是均值法，即將每個像素點上的R，G,B分量取其平均，將處理
8、后均值作為該像素點的灰度值輸出，對應(yīng)代碼中MyYuanLaiPic(i,j,k)/3語句，在對所有像素點處理完畢后即可實現(xiàn)彩色圖像的灰度化處理。圖3.2平均值法的圖像灰度處理3.3最大值法[3]將彩色圖像中的R、G、B三個分量中亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。其
