matlab 二值化图像反色,图像处理——灰度化、二值化、反色、饱和度、对比度...

RGB

RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每个像素的RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。RGB图像仅仅使用三种颜色，R(red)、G(green)、B(blue)，就能够使它们依照不同的比例混合，在屏幕上呈现16777216(256 256 256)种颜色。

在电脑中，RGB的所谓“多少”就是指亮度，并使用整数来表示。通常情况下，RGB各有256级亮度，用数字表示为从0、1、2…直到255。

ARGB

一种色彩模式，也就是RGB色彩模式附加上Alpha(透明度)通道，常见于32位位图的存储结构。

ARGB— Alpha,Red,Green,Blue.

灰度化

在RGB模型中，假设R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，当中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每一个像素仅仅需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值)，灰度范围为0-255。一般有下面四种方法对彩色图像进行灰度化

二值化

一幅图像包含目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最经常使用的方法就是设定一个全局的阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色(或者黑色)，小于T的像素群的像素值设定为黑色(或者白色)。

反色

反色的实际含义是将R、G、B值反转，若颜色的量化级别是256，则新图的R、G、B值为255减去原图的R、G、B值。

饱和度

所谓的饱和度，指的其实是色彩的纯度，纯度越高，表现越鲜明，纯度较低，表现则较黯淡，色饱和度表示光线的彩色深浅度或鲜艳度，取决于彩色中的白色光含量，白光含量越高，即彩色光含量就越低，色彩饱和度即越低，反之亦然。其数值为百分比，介于0-100% 之间。纯白光的色彩饱和度为0，而纯彩色光的饱和度则为100%。

对比度

对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小，好的对比率120:1就可容易地显示生动、丰富的色彩，当对比率高达300:1时，便可支持各阶的颜色。但对比率遭受和亮度相同的困境，现今尚无一套有效又公正的标准来衡量对比率，所以最好的辨识方式还是依靠使用者眼睛。

参考

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