基于MATLAB的彩色图像灰度化处理

- 欢迎下载 目 录 第 1 章 绪论.- 1 - 第 2 章 设计原理.- 2 - 第 3 章 彩色图像的灰度化处理.- 3 - 3.1 加权平均法 .- 3 - 3.2 平均值法 .- 3 - 3.3 最大值法 .- 4 - 3.4 举例对比 .- 5 - 3.5 结果分析 .- 6 - 第 4 章 结 论.- 8 - 参考文献.- 9 - 附录.- 10 - - 欢迎下载 基于 Matlab 的彩色图像灰度化处理 第 1 章 绪论 在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通 常显示为从最暗的黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不 同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。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1。 彩色图像的灰度化技术在现代科技中应用越来越广泛, 例如人脸目标的检测与匹配以 及运动物体目标的监测等等, 在系统预处理阶段, 都要把采集来的彩色图像进行灰度化处 理, 这样既可以提高后续算法速度, 而且可以提高系统综合应用实效, 达到更为理想的要 求。因此研究图像灰度化技术具有重要意义。 本设计是在 MATLAB 设计环境中完成的。Matlab 的图像处理工具箱提供一套全方位 的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。可用其对 有噪声图像或退化图像进行去噪声或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、分 析形状和纹理以及对两个图像进行匹配等。 本文主要描述基于 Matlab 仿真软件，通过加权法平均法，平均值法，最大值法三种 方法，实现彩色图像的灰度化处理，并对三种方法的处理结果进行分析对比。 - 欢迎下载 第 2 章 设计原理 将彩色图转化成为灰度图的过程称为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的 颜色有 R、G、B 三个分量决定，而每个分量有 255 个中值可取，这样一个像素点可以有 1600 多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是 R、G、B 三个分量相同的 一种特殊的彩色图像，其中一个像素点的变化范围为 255 种，所以在数字图像处理中一 般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像 的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特 征2。 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 的值叫做 灰度值。因此，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。本设计采用三种方法对图像进行灰度化处理。 a)加权平均法 根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色 的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，对 RGB 三分量进行加权平均能得到较合理的灰度 图像。 b)平均值法 求出每个像素点的 R、G、B 三个分量的平均值，然后将彩色图像中的这个平均值赋 予给这个像素的三个分量。 c)最大值法 将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。 本课程设计分别采用了以上三种设计方案，即加权平均法、平均值法和最大值法。 在 MATLAB 中，通过编程实现了彩色图像的灰度化处理。 - 欢迎下载 第 3 章 彩色图像的灰度化处理 本设计采用的三种方法，都实现了对彩色图像的灰度化处理。下面分别对其作具体 分析。 3.1 加权平均法3 根据重要性及其它指标，将 R、G、B 三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人 眼对绿色的敏感度最高，对蓝色敏感度最低。因此，在 MATLAB 中我们可以按下式系统 函数对 RGB 三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。 f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j) （3-1） 程序首先读取一个 RGB 格式的图象,然后调用已有的函数 rgb2gray()来实现彩色图像 灰度化。 图 3.1 加权平均法的图像灰度处理 3.2 平均值法3 将彩色图像中的 R、G、B 三个分量的亮度求简单的平均值，将得到均值作为灰度值 输出而得到灰度图。其表达式见下式： f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j) /3 （3- 2） 用 size 函数读取原图像图像的尺寸，并以该尺寸构建一个全零矩阵来存储用下面的 方法产生的灰度图像。由于在此之前的语句创建之后图像为双精度型， 因而我们采用 - 欢迎下载 uint8（）将其转化成无符号整型。然后对原图像中的像素逐点处理，首先采用的是均值 法，即将每个像素点上的 R，G,B 分量取其平均，将处理后均值作为该像素点的灰度值输 出，对应代码中 MyYuanLaiPic( i,j,k )/3 语句，在对所有像素点处理完毕后即可实现彩色 图像的灰度化处理。 图 3.2 平均值法的图像灰度处理 3.3 最大值法3 将彩色图像中的 R、G、B 三个分量中亮度的最大值作为灰度图的灰度值。其表达式 见下式： f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j) （3- 3） 调用 max（）函数读取像素点上 RGB 分量中的最大值作为该点灰度值输出，从而实 现彩色图像的灰度化处理。 - 欢迎下载 图 3.3 最大值法的图像灰度处理 稍作比较即可发现，以三种方法得到的处理结果并不完全相同，这是由于不同的处 理方法对于灰度值的选取不同，考虑库函数 rgb2gray(),其转化是依据亮度方程 f(i,j) =0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)来实现的，即依据人眼对不同颜色的敏感度不同，对 RGB 分量以不同系数的加权平均，得到较为合理的灰度化结果。而采用方法二处理是对 RGB 三个分量取简单的平均，从而得到对应灰度值，而方法三则是直接取用 RGB 分量中 最大值作为灰度值输出。 3.4 举例对比3 为作进一步说明问题，我们可以分别选用红色图，绿色图以及蓝色图用如上方法处 理后来进一步比较说明。 首先，我们选用以红色分量较多的图像进行处理，结果如图 3.4 所示。 （此处仅给出 灰度图之间的对比，原彩色图见附录彩页） 图 3.4 红色图像灰度化对比 观察如上对比结果可以发现，对于前两种方法处理得到的图 2 和图 3，两图中红色分 - 欢迎下载 量灰度化之后基本没有区别，这是由于采用加权平均法对红色分量 R 的加权系数为 0.30，而采用简单平均法的红色分量系数为 0.33，故两者对于红色分量的处理结果区别不 大，而对于 figure4，其采用最大值法，故在亮度现实上明显大于前面二者。 接下来，选取一绿色分量为主的图像进行处理分析，结果如图 3.5 所示。 图 3.5 绿色图像灰度化对比 观察如上对比图像结果可以发现，图 3 的亮度明显低于图 2，而图 4 的亮度则为三个 处理结果中最大的。稍加分析，不难发现，这是由于在方法一的处理中，其对于绿色分 量的加权系数为 0.59，而方法二中绿色分量的系数约为 0.33，加之上图中物体部分颜色 为绿色，故作处理后，方法一所得的灰度值大于方法二处理得到的灰度值，因而在显示 上，方法一对应的图 2 较之方法二对应的图 3 更亮；而对于方法三所得的图 4，因其取的 是最大值，故最终的灰度值也最大，所以显示最亮。 最后，选取一蓝色分量为主的图像进行处理，结果如图 3.6 所示。 （此处仅给出灰度 图之间的对比，原彩色图见附录彩页） 图 3.6 蓝色图像灰度化对比 对比如上图像可以发现，此时图 3 的亮度大于图 2 的，而图 4 的亮度依然是三个图 像中最大的。这是由于在得到图 2 的方法中，其对于蓝色分量的加权系数是 0.11，而图 3 对应的方法二中蓝色分量的系数约为 0.33，加之此图像中蓝色分量居多，因而就不难解 释如上现象，对于方法一处理后对应像素点的灰度值小于方法三处理后对应点的灰度值， 故显示在图像上，图 2 就偏暗，而图 4 取的是最大值，故最终在亮度显示上最亮。 - 欢迎下载 3.5 结果分析 本课程设计中采用的三种不同设计方法对同一彩色图像的灰度化处理结果不相同， 究其原因是由于它们在对同一像素点的灰度值确定上采取的手段不一。对于方法一，其 转换公式为 f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j) （3- 4） 其对于不同颜色分量 RGB 的加权系数不相同，对比方法二中采用的 f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j) /3 （3- 5） 其采用的加权系数约为 0.33，且对于 RBG 三个分量采用统一加权系数，所以，当一 幅图像中红色分量居多的时候，由于对于红色分量，公式（3-4）计算结果与公式（3-5） 计算结果基本相同，即对应点像素灰度值基本一致，故处理结果在亮度显示上区别不大； 而对于绿色分量，公式（3-4）计算结果大于公式（3-5）计算结果，也即处理所得的像素 灰度值更大，所以在绿色分量居多的图像中，两者在处理后，方法一所得图像亮度大于 方法二处理得到的图像；同理，对于蓝色分量居多的图像，其方法一处理所得的图像在 亮度显示上会低于方法二处理得到的图像。对于方法三，由于其对灰度值的选取上取的 是最大值，故在最终显示上也最亮。 根据上文分析，也就不难解释在图像 3.1，3.2 和 3.3 之间显示不同的问题。由于原图 是一七彩图，其包含了红、绿、蓝以及这三者组合得到的其他颜色分量，故在最终显示 上，由方法一所得的图 3.1 可在对比方法二所得的图 3.2 时，有些部分偏亮，而有些部分 则偏暗，这都是由于两种方法中对不 RGB 三个不同分量的加权平均系数不一致而造成的。 而对于方法三，由于它只是简单的选取三个分量中的最大值作为灰度值输出，故图 3.3 的 亮度最大。 - 欢迎下载 第 4 章 结 论 通过对彩色图像灰度处理，可以看出载不同情况下得出的图像不同。在老师的指导 下，我进一步熟悉了 MATLAB 仿真平台使用方法，并且加深了对彩色图像处理的相关知 识的了解，然后在查阅了大量的书籍后，设计出了三种彩色图像灰度化的方案，并顺利 实现了仿真。 在本次课程设计过程中，由于对 MATLAB 中库函数不太熟悉，在一开始的设计过程 过程中碰到了很多钉子，但是在老师耐心的指导与同学的帮助下都一一克服了。在一次 次的纠错过程中与不断的摸索下，我终于设计出了彩色图像灰度化的实现代码，并且运 行出了正确的结果。 通过这次的课程设计，我深深的感受到了自身的不足。进行课程设计不但需要多方 面的知识，同时还要考验一个人的独立动脑能力和动手能力，这在课本上学不到的。另 外，这还要求我们具有一定的自学能力，在面对多次错误时要能冷静，并且还要有坚定 的意志力。在这次课程设计中，我得到的不仅仅是知识的补充，更多的是问题分析能力 的提高，虽然只有短短两周时间，却给了我比平常更多的磨练，也让我在巩固书本知识 的同时学到了更多的东西。在这次的课程设计中，我看到了理论与实际相结合的重要性， - 欢迎下载 同样，我还感受到了将理论实现于现实的重大喜悦，当代码最终成功运行并出现正确的 仿真结果时，那种巨大的成就感是无法用言语来形容的4。 在实际中，仅仅拥有理论知识是远远不够的，如果不能把理论赋予实践，再丰富的 理论知识也只能是“纸上谈兵”，只有将理论与实践相结合，才能结出智慧的果实。课程设 计是对我们综合能力的检测，是培养我们的专业素养以及学习兴趣的很好的途径，学习 把理论付诸于实现，能够让我们更加清楚的看到我们努力的结果。虽然本次课程设计已 经结束了，但是我不会忘记从中收到的感受与启发，相信在以后的学习中，我将更加认 真努力，争取从知识以及动手能力方面都能更上一层楼！ 参考文献 1 沈清,汤霖.模式识别导论M.北京:国防大学出版社,2001.1426. 2 Kenneth R Case leman.数字图像处理技术M.北京:电子工业出版社,1998.1019. 3 夏良正.数字图像处理M.南京:东南大学出版社,1999.2022. 4 章毓晋.图像处理和分析基础M.北京:高等教育出版社,2002.4456. - 欢迎下载 附录 MyYuanLaiPic = imread(F:/3055.jpg); %读取 RGB 格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic); %用已有的函数进行 RGB 到灰 %度图像的转换 rows , cols , colors = size(MyYuanLaiPic); %得到原来图像的矩阵的参数 SecGrayPic = zeros(rows,cols); %用得到的参数创建一个全零的矩阵，这个矩%阵用来存储 用下面的方法产生的灰度图像 SecGrayPic = uint8(SecGrayPic); %将创建的全零矩阵转化为 uint8 格式，因%为用上面的 语句创建之后图像是 double 型的 ThirdGrayPic=zeros(rows,cols); ThirdGrayPic=uint8(ThirdGrayPic); for i = 1:rows for j = 1:cols sum1 = 0; sum2 = 0; for k = 1:colors - 欢迎下载 sum1=sum1+MyYuanLaiPic( i,j,k )/3; %用均值法进行 RGB 到%灰度图像的 转换 sum2=sum2+max(MyY