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数据矩阵使用的是双精度类型

时间:2021-02-23 08:48 来源:彩艾帅海 点击:64

  本文节选自《数字图像措置与机械视觉——Visual C++与Matlab达成(第2版)》

  要是矩阵元素的类型是双精度的,则元素的取值界限是从0到1;要是是8位无符号整数,则取值界限从0到255。数据0表现玄色,而1(或255)表现最大亮度(经常为白色)。

  要是向一个函数通报了越过其所也许措置的维度的图像矩阵,那么结果恐怕是不确定的。某些函数的动作恐怕是措置图像的第一帧或第一个色彩维度,但某些函数恐怕带来不确定的动作和措置结果。

  此函数在第DIM维度将第2至第n个参数供给的数组结合起来。于是,若要结构一个由5幅RGB图像组成的多帧图像组,应用的号召如下。

  MATLAB中应用uint8型的逻辑数组储备二值图像,通过一个逻辑标记表现数据有用界限是0到1,而要是逻辑标记未被置位,则有用界限为0到255。

  图像措置器材箱中的某些函数只可措置图像矩阵中的前2维或前3维讯息。当然,也可能应用它们措置具有4个维度或5个维度的RGB图像或者相联图像序列,但这必要独立措置每帧吻合恳求的亮度/二值/索引/RGB图像。比方,显示ANIM中的第3帧图像必要应用如下格式。

  要是多帧图像应用索引图像的格式储备,唯有图像数据矩阵被按多帧情势储备,而色彩索引表只可公用。因而,在多帧索引图像中,全体的索引图像公用一个色彩索引表,进而只可应用不异的色彩组合。

  原本“难以分解”的枢纽在于缺乏需要的先序学问,变成了读者在关系学问上难以越过的界限。在撰写本书历程中,对待恐怕变成读者分解贫窭的地方,均尽恐怕地给出了需要的基础学问,深化浅出,尽量定性地去描摹,对待那些并纷歧览无余的结论均给出了思绪和声明,需要的还供给了证据,对待某些极度专业一经越过本书辩论界限的关系学问在结果给出了参考文件,供有兴味的读者进一步进修和查究。

  RGB图像同样可能由双精度数组或8位无符号整数数组储备。图2所示是一个应用双精度数组储备RGB图像的例子。

  为了减小图像讯息的空间开销,可能将图像讯息存为8位无符号整型数(uint8)或16位无符号整型数(uint16)的数组,如此只必要双精度浮点数1/8或1/4的空间。在上述3种储备类型中以双精度和uint8应用最多,uint16的处境与uint8大致相似。

  图像数据矩阵和色彩索引表的关连取决于图像数据矩阵中储备的数据类型是双精度类型依然8位无符号整数。

  和图像关系的东西往往容易惹起谋略机入门者的兴味,笔者在读本科的时间就感到能让谋略机分解所“看”到的东西是一件极度机密和令人兴奋的事项;但同时它的表面性较强,门槛较高,在各个高校中,这门课程大多也是动作谋略机专业查究生的选修课程。要分解该范围的学问,读者必要拥有必然的数学基本,除此除外还涉及信号措置、统计剖析、形式识别和机械进修等专业范围学问,因而令良多人望而生畏。

  要是图像数据应用双精度类型储备,像素数据1表现色彩索引表中的第一行,像素数据2表现色彩索引表中的第二行,依此类推。而要是图像数据应用8位无符号整数储备,则生计一个异常的偏移量-1,像素数据0表现色彩索引表中的第一行,而1表现索引表中的第二行,以此类推。

  对待某些操纵,恐怕要措置多幅依时分或视角格式相联陈列的图像,称之为多帧图像(所谓“帧”即是影像动画中最小单元的单幅影像画面)。比方核磁共振成像数据或视频片段。Matlab供给了在统一个矩阵中储备多帧图像的格式,实质上即是在图像矩阵中填充一个维度来代表时分或视角讯息。比方,一个具有5张相联的400×300像素的RGB图像的多帧相联片段的储备格式是一个400×300×3×5的矩阵,一组同样巨细的灰度图像则可能应用一个400×300×1×5的矩阵来储备。

  亮度图像即灰度图像。MATLAB应用二维矩阵储备亮度图像,矩阵中的每个元素直接表现一个像素的亮度(灰度)讯息。比方,一个200×300像素的图像被储备为一个200行300列的矩阵,可能应用末节先容的采纳矩阵元素(或子块)的格式来拔取图像中的一个像素或一个区域。

  色彩索引表是一个m×3的双精度型矩阵,每一行指定一种色彩的3个RGB分量,即color = [R G B]。此中R、G、B是实数类型的双精度数,取值0~1。0表现全黑,1表现最大亮度。图1.10给出一个索引图像的实例,小心图像中的每个像素都用整数表现,其寓意为色彩索引表中对应色彩的索引。

  索引图像往往包蕴两个数组,一个图像数据矩阵(Image Matrix)和一个色彩索引表(Colormap)。对应于图像中的每一个像素,图像数据数组都包蕴一个指向色彩索引表的索引值。

  本书的主张是在向读者先容学问的同时,培植读者的思想格式,使读者知其然还要知其因此然,并在处置实质题目中能有自身的设法。

  数字图像的分类,会涉及到少少重要的图像类型,本文就来先容这些重要的图像类型在MATLAB中是怎么储备和表现的,重要网罗亮度图像、RGB图像、索引图像、二值图像和多帧图像。

  RGB图像应用3个一组的数据表达每个像素的色彩,即此中的血色、绿色和蓝色分量。在MATLAB中,RGB图像被储备在一个m×n×3的三维数组中。对待图像中的每个像素,储备的3个色彩分量合成像素的最终色彩。比方,RGB图像I中场所在11行40列的像素的RGB值为I(11,40,1:3)或I(11,40,:),该像素的血色分量为I(11,40,1),蓝色分量为I(11,40,3)。而I(:,:,1)则表现一切的血色分量图像。

  默认处境下,MATLAB将绝大多半数据储备为双精度类型(64位浮点数)以确保运算的无误性。而对待图像而言,这种数据类型在图像尺寸较大时恐怕并不抱负。比方,一张1000像素见方的图像具有100万个像素,要是每个像素用64位二进制数表现,总共必要约莫8MB的内存空间。

  8位格式储备的图像可能接济256种色彩(或256级灰度)。图3中,数据矩阵应用的是双精度类型,因此没有偏移量,数据5表现色彩表中的第5种色彩。

  在二值图像中,像素的色彩唯有两种恐怕取值:黑或白。MATLAB将二值图像储备为一个二维矩阵,每个元素的取值唯有0和1两种处境,0表现玄色,而1表现白色。

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  图像措置与机械视觉是当今谋略机科学中的一个热点查究目标,操纵通俗,发达远景乐观。近年来,伴跟着人工智能、形式识别学科以及人机灵能接口手艺的飞速发达,机械视觉的查究正在不绝升温——从寻常存在中与人类息息关系的光学字符识别(OCR)和汽车自愿驾驶,到医学操纵中的病灶检测与剖析,再到将来人机灵能交互范围中的人脸识别、心情谋略等,图像措置动作机械视觉查究中必不成少的图像预措置关节是读者必要操纵的首要手艺。

  二值图像可能被看作是一种额外的只生计黑和白两种色彩的亮度图像,当然,也可能将二值图像看作是色彩索引表中只生计两种色彩(黑和白)的索引图像。

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