




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文檔簡介
由于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中大部分的工件是彩色物件,而對于計(jì)算機(jī)來說彩色圖片包含的信息太多,以至于對于計(jì)算機(jī)來說任務(wù)過于繁重。處理圖像的時(shí)候,要分別對RGB三種分量進(jìn)行處理,實(shí)際上RGB并不能反映圖像的形態(tài)特征,只是從光學(xué)的原理上進(jìn)行顏色的調(diào)配。因此選擇一種合適的并且使用的灰度化算法作為預(yù)處理的方式對于工業(yè)生產(chǎn)和信息處理具有非常重大的意義。圖像灰度化的定義將RGB圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程成為圖像灰度化。對于一般的工件來說CCD獲得的工件通常是RGB圖像,對于每個(gè)圖像來說,每個(gè)像素通常有三通道組成,也就是RGB三通道。而對于彩色圖像來說在傳到計(jì)算機(jī)時(shí)傳入的信息太多,這對于計(jì)算機(jī)來說直接處理彩色圖像難度非常大。當(dāng)R=G=B時(shí),圖像僅由一個(gè)分量就可以表示出來,這對于計(jì)算機(jī)來說減少了很多的任務(wù)量?;叶葓D像上每個(gè)像素的顏色值又稱為灰度,指黑白圖像中點(diǎn)的顏色深度,范圍一般從0到255,白色為255,黑色為0。所謂灰度值是指色彩的濃淡程度,灰度直方圖是指一幅數(shù)字圖像中,對應(yīng)每一個(gè)灰度值統(tǒng)計(jì)出具有該灰度值的象素?cái)?shù)?;叶染褪菦]有色彩,RGB色彩分量全部相等。如果是一個(gè)二值灰度圖像,它的象素值只能為0或1,我們說它的灰度級為2。用個(gè)例子來說明吧:一個(gè)256級灰度的圖像,如果RGB三個(gè)量相同時(shí),如:RGB(100,100,100)就代表灰度為100,RGB(50,50,50)代表灰度為50?,F(xiàn)在大部分的彩色圖像都是采用RGB顏色模式,處理圖像的時(shí)候,要分別對RGB三種分量進(jìn)行處理,實(shí)際上RGB并不能反映圖像的形態(tài)特征,只是從光學(xué)的原理上進(jìn)行顏色的調(diào)配。圖像灰度化處理可以作為圖像處理的預(yù)處理步驟,為之后的圖像分割、圖像識別和圖像分析等上層操作做準(zhǔn)備。3圖像灰度化的方法圖像灰度化常用以下幾種方法:(1)分量法將彩色圖像的三個(gè)分量的亮度作為三個(gè)灰度圖像的灰度值,根據(jù)實(shí)際需要選擇一種灰度圖像。公式如下:(2)最大值法(3)平均值法將彩色圖像的三個(gè)分量亮度求平均得到一個(gè)灰度值:(4)加權(quán)平均法根據(jù)重要性和其他的指標(biāo),將三個(gè)分量用不同的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)平均。對于人類來說,人眼對于綠色的敏感程度最高,對于藍(lán)色的敏感程度最低,因此,按照以下公式對RGB三個(gè)分量進(jìn)行加權(quán)平均得到比較合理的灰度圖像。4
Matlab對比仿真待仿真的源程序如下:firstpic=imread('C:\gongjian.jpg');figure(1);imshow(Firstpic);
MyFirstGrayPic=rgb2gray(Firstpic);figure(2);imshow(firstpic);
[rows,cols,colors]=size(Firstpic);MidGrayPic1=zeros(rows,cols);MidGrayPic1=uint8(MidGrayPic1);fori=1:rows
forj=1:cols
sum=0;
fork=1:colors
sum=sum+Firstpic(i,j,k)/3;
end
MidGrayPic1(i,j)=sum;
end
end
figure(3);imshow(MidGrayPic1);
MidGrayPic2=zeros(rows,cols);MidGrayPic2=uint8(MidGrayPic2)fori=1:rows
forj=1:cols
MidGrayPic2(i,j)=max(Firstpic(i,j,:));
endendfigure(4);imshow(MidGrayPic2);MidGrayPic3=zeros(rows,cols);MidGrayPic3=uint8(MidGrayPic3);fori=1:rows
forj=1:cols
MidGrayPic3(i,j)=Firstpic(i,j,1)*0.30+Firstpic(i,j,2)*0.59+Firstpic(i,j,3)*0.11;
endendfigure(5);imshow(MidGrayPic3);5仿真結(jié)果對比經(jīng)過仿真后,不同圖像灰度化的方法各結(jié)果分別如下圖1所示:(a)原圖(b)系統(tǒng)函數(shù)灰度化
(c)加權(quán)平均值灰度化(d)最大值法灰度化
(e)平均值法灰度化圖1
不同圖像灰度化的方法各結(jié)果對比圖由于此次工件選擇的是金色物體,我們發(fā)現(xiàn)對于Matlab自帶函數(shù)進(jìn)行的灰度化,得到的圖片能夠滿足一般的信息處理要求,但是整體有一些偏白。對于本次處理平均值法對比度有一些差,此次對比后得出加權(quán)平均值法灰度化和最大值法灰度化得到的結(jié)果最好,圖片的對比度得到了改善,細(xì)節(jié)也處理得較為妥當(dāng)。結(jié)束語圖像灰度化作為圖像預(yù)處理的重要步驟
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