关于matlab的图像显示方法
关于图像的数字表示
图像从色彩和主要分成灰度图像和彩色图像,我的题目是对灰度图像的处理,灰度图像可以用三基色表示参数的二维数组进行表示,对于标准的长方形点阵取样每一个元素表示一个图像像素点的颜色信息,图片文件一般来说就是按照数二维组排列构成文件,然后在matlab中使用imread进行读取并处理。
目前已经测试过的imread支持的格式有BMP、PNG、TIF、JPG
考虑之后方便C语言实现就只对BMP格式进行深入学习
BMP格式(Bitmap)
BMP是windows操作系统中的标准图像文件格式,特点是包含的信息比较丰富,是无损失的图像文件格式,其投头的格式为:
偏移量 | 域名称 | 大小 | 内容 |
---|---|---|---|
0000H | 文件标识 | 2 | 识别位图的类型 |
0002H | File Size | 4 | 表示文件的大小,单位是B |
0006H | Reserved | 4 | 保留信息,用处目前不明只知道必须为0 |
000AH | Bitmao Data Offset | 4 | 从文件开始到位图数据之间的偏移量 |
000EH | Bitmap Header Size | 4 | 位图的信息头的长度,一般是28H |
0012H | Width | 4 | 位图的宽度,单位是像素 |
0016H | Height | 4 | 位图的高度,单位是像素 |
001AH | Planes | 4 | 位图的位面数,肯定是1 |
001CH | Bit per pixel | 2 | 每个像素的位数,1\4\8\16\24\32,分别表示2的N次方的色位,单色图像默认为1,即只有黑白 |
001EH | Comression | 4 | 压缩说明,0:不压缩;1:使用8位RLE压缩方式;2:使用4位RLE压缩方式;3:Bitfields-位域存放方式 |
0022H | Bitmap Data SIze | 4 | 用字节数字表示的位图数据的大小,必须是4的倍数 |
0026H | HResolution | 4 | 用像素表示水平分辨率 |
002AH | VResolution | 4 | 用像素表示垂直分辨率 |
002EH | Colors | 4 | 位图使用的颜色数 |
0032H | Important Colors | 4 | 指定的重要的颜色数,当数值等于Colors的数值的时候表示所有颜色一样重要 |
____H | Palette | N*4 | 调色板规范,四个字节分别用来描述蓝色、绿色、红色和填充符的数值,在彩色图像的处理中就是各个通道的作用 |
____H | Bitmap Data | – | 包含扫描的信息,扫描顺序是从右向左,从上到下 |
亮度图像
亮度图像是一个二维数组矩阵,数据类型可以是double、uint8、uint16类型,范围分别是[0,1]、[0,255]、[0,65535],风别代表着二值图像、8位RGB图像、16位RGB图像,对于二值图像就应该用double数据类型读取数组。
关于MATLAB中文件的读取和输出
imread
MATLAB中主要使用imread函数从图片中读取图像信息使用方法为:
[a,map]=imread['文件名']
对于BMP格式的图片,低于24b的图片读取的是索引图像,24b的BMP格式读取的是RGB图像,32b读取的是24b的RGB图像和8b的填充数据。
对于灰度图像可以用
function[y]=readgray(I)
也有
function[y]=rgb2gray(I)可以转化为灰度图像
(正在尝试使用)
imwrite
MATLAB提供了imwrite来对举证组成的图像文件进行保存,调用方式为:
imwrite(A,文件名,格式)
格式可以省略,直接加在文件名后,表示灰度图像时A表示二维举证,当图像为真彩RGB图像时,A是MN3的举证,与imread相对应的,imwrite也可以保存为读取相同的格式,这里尝试了.bmp,.jpg,.png,.tif格式可正常运行。
imshow和image
使用方法:
imshow(I)
I的要求与imwrite使用的要求一样,直接使用imshow可以显示出真实尺寸的图片,像素与物理显示器的像素对应。
可以使用figure,imshow(X,'berder','tight')
;属性控制去掉窗口的边框。
而image函数则是附带坐标的图像函数显示,对于位图现实的就是像素点数量
其他
参考教程找到了一段直线检测的代码:
clc,close
BW=imread('test_1.tif');
BW=rgb2gray(BW);
thresh=[0.01,0.17];
sigma=2;%定义高斯参数
f = edge(double(BW),'canny',thresh,sigma);
figure(1),imshow(f,[]);
title('canny 边缘检测'); [H, theta, rho]= hough(f,'RhoResolution', 0.5);
%imshow(theta,rho,H,[],'notruesize'),axis on,axis normal
%xlabel('\theta'),ylabel('rho'); peak=houghpeaks(H,5);
hold on lines=houghlines(f,theta,rho,peak);
figure,imshow(f,[]),title('Hough Transform Detect Result'),hold on
for k=1:length(lines) xy=[lines(k).point1;lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',4,'Color',[.6 .6 .6]);
end
效果如下:
正在理解各个函数的作用。
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