Документация

Индексированные изображения

Double-precision (64-bit) чисел с плавающей запятой являются MATLAB по умолчанию^® представление для числовых данных. Однако, чтобы уменьшить требования к памяти для работы с изображениями, можно хранить изображения как 8-битные или 16-битные беззнаковые целые числа, используя числовые классы uint8 или uint16, соответственно. Изображение, матрица данных которого имеет uint8 классов называется 8-битным изображением; изображение, матрица данных которого имеет uint16 классов называется 16-битным изображением.

The image функция может отображать 8- или 16-битные изображения непосредственно, не преобразуя их в двойную точность. Однако image интерпретирует значения матрицы немного по-разному, когда матрица изображения uint8 или uint16. Конкретная интерпретация зависит от типа изображения.

Если класс X является uint8 или uint16его значения смещены на 1 перед использованием в качестве индексов палитры. Значение 0 указывает на первую строку палитры, значение 1 указывает на вторую строку и так далее. image команда автоматически подает соответствующее смещение, поэтому метод отображения тот же, X является double, uint8, или uint16:

image(X); colormap(map);

Смещение индекса палитры для uint8 и uint16 данные предназначены для поддержки стандартных форматов графических файлов, которые обычно хранят данные изображения в индексированной форме с помощью палитры с 256 входами. Смещение позволяет вам манипулировать и отображать изображения этой формы, используя более эффективную память uint8 и uint16 массивы.

Из-за смещения необходимо добавить 1, чтобы преобразовать uint8 или uint16 индексированное изображение в double. Для примера:

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);

Растровые изображения

Область области значений double массивы изображений обычно [0, 1], но область значений 8-битных изображений интенсивности обычно [0, 255], и область значений 16-битных изображений интенсивности обычно [0, 65535]. Используйте следующую команду, чтобы отобразить 8-битное изображение интенсивности с палитрой полутонового цвета:

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

Чтобы преобразовать изображение интенсивности из double на uint16, сначала умножить на 65535:

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

И наоборот, разделите на 65535 после преобразования uint16 изображение интенсивности в double:

I64 = double(I16)/65535;

Изображения RGB

Цветные компоненты 8-битного изображения RGB являются целыми числами в области значений [0, 255], а не значениями с плавающей точкой в области значений [0, 1]. Пиксель, цветовые компоненты которого (255 255 255) отображаются белым цветом. The image команда правильно отображает изображение RGB, является ли его класс double, uint8, или uint16:

image(RGB);

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

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

И наоборот, разделите на 255 после преобразования uint8 Изображение RGB для double:

RGB64 = double(RGB8)/255

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

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

И наоборот, разделите на 65535 после преобразования uint16 Изображение RGB для double:

RGB64 = double(RGB16)/65535;

Поддержка математических операций для uint8 и uint16

Чтобы использовать следующие функции MATLAB с uint8 и uint16 данные, сначала преобразуйте данные в тип double:

Для примера, если X является uint8 изображение, приведите данные к типу double:

fft(double(X))

В этих случаях выход всегда double.

sum функция возвращает результаты того же типа, что и ее вход, но предоставляет опцию использовать двойную точность для вычислений.

Поддержка других 8-Bit и 16-Bit массивов

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

Преобразование изображения 8-Bit RGB в полутоновое

Вы можете выполнить арифметические операции с целочисленными данными, что позволяет вам преобразовывать типы изображений, не преобразуя сначала числовой класс данных изображения.

Этот пример читает 8-битное изображение RGB в переменный MATLAB и преобразует его в полутоновое изображение:

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

axis image;

Вычислите монохромную яркость путем объединения значений 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 является изображением интенсивности с целочисленными значениями в диапазоне от минимума до нуля:

min(I(:))
ans =
	0

максимум 255:

max(I(:))
ans = 
	255

Для отображения изображения используйте палитру полутонового цвета с 256 значениями. Это избегает необходимости масштабирования отображения данных в цвет, которое требуется, если вы используете палитру другого размера. Используйте imagesc функция в случаях, когда палитра не содержит одну запись для каждого значения данных.

Теперь отобразите изображение на новом рисунке с помощью серой палитры:

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

Сводные данные типов изображений и числовых классов

В этой таблице обобщается, как элементы матрицы данных интерпретируются как пиксельные цвета, в зависимости от типа изображения и класса данных.