Документация

Индексированные изображения

Числа с двойной точностью (64-разрядные) с плавающей запятой являются представлением MATLAB ® по умолчанию для числовых данных. Однако для снижения требований к памяти при работе с изображениями можно хранить изображения как 8-битные или 16-битные целые числа без знака, используя числовые классыuint8 или uint16соответственно. Изображение, матрица данных которого имеет класс uint8 называется 8-битным изображением; изображение, матрица данных которого имеет класс uint16 называется 16-битным изображением.

image функция может отображать 8- или 16-битные изображения непосредственно без преобразования их в двойную точность. Однако image интерпретирует значения матрицы несколько иначе, когда матрица изображения uint8 или uint16. Конкретная интерпретация зависит от типа изображения.

Если класс X является uint8 или uint16его значения смещаются на 1 перед использованием в качестве индексов карты цветов. Значение 0 указывает на первую строку карты цветов, значение 1 указывает на вторую строку и т.д. image команда автоматически выдает правильное смещение, поэтому метод отображения совпадает с X является double, uint8, или uint16:

image(X); colormap(map);

Смещение индекса карты цветов для uint8 и uint16 данные предназначены для поддержки стандартных форматов графических файлов, которые обычно хранят данные изображения в индексированном виде с картой цветов 256 записей. Смещение позволяет манипулировать и отображать изображения этой формы с использованием более эффективного использования памяти uint8 и uint16 массивы.

Из-за смещения необходимо добавить 1 для преобразования uint8 или uint16 индексированное изображение в double. Например:

X64 = double(X8) + 1;
	or
X64 = double(X16) + 1;

И наоборот, вычесть 1 для преобразования double индексированное изображение в uint8 или uint16:

X8 = uint8(X64 - 1);
	or
X16 = uint16(X64 - 1);

Изображения интенсивности

Диапазон double массивы изображений обычно составляют [0, 1], но диапазон 8-битовых изображений интенсивности обычно составляет [0, 255], а диапазон 16-битовых изображений интенсивности обычно составляет [0, 65535]. Используйте следующую команду для отображения 8-битного изображения интенсивности с картой цветов в градациях серого:

imagesc(I,[0 255]); colormap(gray);

Преобразование изображения интенсивности из double кому uint16, сначала умножить на 65535:

I16 = uint16(round(I64*65535));

И наоборот, делите на 65535 после преобразования uint16 интенсивность изображения до double:

I64 = double(I16)/65535;

Образы RGB

Цветовые компоненты 8-битного изображения RGB являются целыми числами в диапазоне [0, 255], а не значениями с плавающей запятой в диапазоне [0, 1]. Пиксель, цветовые компоненты которого равны (255 255 255), отображается белым цветом. image команда отображает изображение RGB правильно, является ли его класс double, uint8, или uint16:

image(RGB);

Преобразование изображения RGB из double кому uint8, сначала умножить на 255:

RGB8 = uint8(round(RGB64*255));

И наоборот, делите на 255 после преобразования uint8 RGB-образ для double:

RGB64 = double(RGB8)/255

Преобразование изображения RGB из double кому uint16, сначала умножить на 65535:

RGB16 = uint16(round(RGB64*65535));

И наоборот, делите на 65535 после преобразования uint16 RGB-образ для double:

RGB64 = double(RGB16)/65535;

Поддержка математических операций uint8 и uint16

Использование следующих функций MATLAB с uint8 и uint16 данные, сначала преобразовать данные в тип double:

Например, если X является uint8 изображение, приведение данных к типу double:

fft(double(X))

В этих случаях выход всегда double.

sum функция возвращает результаты того же типа, что и ее входные данные, но предоставляет возможность использовать двойную точность для вычислений.

Поддержка других массивов 8-Bit и 16-Bit

Можно выполнить несколько других операций над uint8 и uint16 массивы, включая:

Преобразование 8-битного изображения RGB к оттенкам серого

Можно выполнять арифметические операции с целочисленными данными, что позволяет преобразовывать типы изображений без предварительного преобразования числового класса данных изображения.

В этом примере 8-битное изображение RGB считывается в переменную MATLAB и преобразуется в изображение в градациях серого:

rgb_img = imread('ngc6543a.jpg'); % Load the image
image(rgb_img) % Display the RGB image

axis image;

Вычислите монохромную яркость, объединив значения RGB согласно стандарту NTSC, который применяет коэффициенты, связанные с чувствительностью глаза к цветам RGB:

I = .2989*rgb_img(:,:,1)...
	+.5870*rgb_img(:,:,2)...
	+.1140*rgb_img(:,:,3);

I - изображение интенсивности с целыми значениями в диапазоне от минимума до нуля:

min(I(:))
ans =
	0

максимум 255:

max(I(:))
ans = 
	255

Для отображения изображения используйте карту цветов в градациях серого с 256 значениями. Это позволяет избежать необходимости масштабирования сопоставления данных и цветов, которое требуется при использовании карты цветов другого размера. Используйте imagesc функция в случаях, когда карта цветов не содержит одну запись для каждого значения данных.

Теперь отобразите изображение на новом рисунке с помощью карты серого цвета:

figure; colormap(gray(256)); image(I);
axis image;

Сводка по типам изображений и числовым классам

Эта таблица суммирует, как элементы матрицы данных интерпретируются как цвета пикселей, в зависимости от типа изображения и класса данных.