引文

生活中最常见的RGB图像，比如手机照片，即为标准的三通道24位深RGB图像。冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》第二版中给出如下定义：一幅RGB图像，可以看作是一个MN3的彩色像素数组，其中每个彩色像素是一个三值组，这三个值分别对应特定空间位置处该RGB图像的红、绿、蓝分量。RGB也可以视为三幅灰度图像形成的“堆叠”，当它们送到彩色显示器时，会**按照一定规则进行组合，并在屏幕上生成一幅彩色图像。因此，按照此约定，我们把形成RGB彩色图像的三幅图像称为红色、绿色、蓝色分量图像。接下来要探讨的便是:如何通过这个规则进行逆变换，实现对RGB彩色图像的分量图像提取。

正文

一、RGB彩色图像简析

在引文部分中已经将RGB图像解释得特别清楚了，在此也可以将RGB图像理解为：
RGB图像是红、绿、蓝三波段图像，按一定规则的叠加得到的新的图像，即：通过对Red红，Green绿，Blue蓝三个通道进行量化，叠加得到一个像素的彩色。在此，核心问题是：这个“堆叠”规则是什么？

先来看一个如下的彩色空间坐标系，可将其初步解读为：在RGB彩色空间模型中，任意空间位置坐标(R,G,B)分量R、G、B按照规则搭配后组成一种颜色。

很显然，R、G、B对应的即是在引文中提到的红色、绿色、蓝色分量图像像素值。

二、彩色图像分量值

接下来，我们看一下已经提取出来的红色、绿色、蓝色波段分量图像和原RGB图像的区别。

以下为：正常图像分离出来的R（红色）、G（绿色）、B（蓝色）三波段的图像。

以下为正常的RGB彩色图像：

至此，我们对RGB图像以及它的分量图像便有了直观的视觉感受，那么：分量图是如何“堆叠”成为RGB图呢？
（1）先要对一个彩色像素值对应的R、G、B分量在内存中分布进行初步认识。

如图：结合RGB图像是3字节，24位深的属性，我们将三个格子视为三个连续字节，即：24位长的存储空间，其中：R所占的位置（共8个字节）用来存放红色分量图的像素值；G所占的位置（共8个字节）用来存放绿色分量图的像素值；B所占的位置（共8个字节）用来存放蓝色分量图的像素值。
（2）那么，问题来了：我们常规思维理解的是只要将代表色彩分量的值（0-255px）直接放在对应位置就好了，但是计算机是一个将一切事物量化存储的系统，它并不认识按照人类思维存放进去的值到底是什么，因此，这里的R、G、B分量存放时，实际上存在一个位运算的过程，即：
R分量将通过左移（16位）运算放到高8位上，G分量通过左移（8位）运算放到中8位上，B分量直接放置到低8位上，由此：我们可以预知，平时我们看到的，或者是通过matlab直接读取出来的像素值，是将R、G、B分量值进行位运算后得到的结果。（当然：计算机里面存储的都是实际数值的补码，关于数值原码、反码、补码的知识，将不在此进行赘述）
由此，可以认识到：只要将对应的红、绿、蓝波段值赋予一张新的图像，并且存放在对应位置上，就可以实现RGB彩色图像的分量提取。
（3）关于RGB分量提取算法，实质上就是对原彩色像素值的位运算。
在java中，可以通过getRGB（）方法获取一张图像的彩色像素值，在此假设用预定义的public，int型变量RGB_value来接收此彩色像素值，那么：

r_value=this.RGB_value>>16;
g_value=this.RGB_value>>8；
b_value=this.RGB_value;

对于R、G、B分量值的附加，即：进行相应像素值的相反位运算，将不再进行赘述。

三、java编程实现：RGB图像彩色分量提取

         //定义用来存放RGB图像分量图的image对象（下面用到的this.image是已经预读取来的RGB原图像）BufferedImage this.image_R=new BufferedImage(this.width,this.height,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);BufferedImage this.image_G=new BufferedImage(this.width,this.height,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);BufferedImage this.image_B=new BufferedImage(this.width,this.height,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);//单色通道提取for (int height=0;height<this.height;height++){for (int width=0;width<this.width;width++){this.RGB_value=this.image.getRGB(width,height);//获取方式this.rgb_value[0]=(this.RGB_value&0xff0000)>>16;//红色波段this.rgb_value[1]=(this.RGB_value&0xff00)>>8;//绿色波段this.rgb_value[2]=(this.RGB_value&0xff);//蓝色波段this.image_R.setRGB(width,height,this.rgb_value[0]<<16);this.image_G.setRGB(width,height,this.rgb_value[1]<<8);this.image_B.setRGB(width,height,this.rgb_value[2]);}}//图像输出ImageIO.write(this.image_R,"jpg", new File("C:\\Users\\13241\\Desktop\\WorkPlace\\image_R.jpg"));ImageIO.write(this.image_G,"jpg", new File("C:\\Users\\13241\\Desktop\\WorkPlace\\image_G.jpg"));ImageIO.write(this.image_B,"jpg", new File("C:\\Users\\13241\\Desktop\\WorkPlace\\image_B.jpg"));

结语

至此，关于通过java实现RGB彩色图像分量提取的内容就结束了。因为刚接触对彩色图像的处理，所以还有很多不足，请大家多多指正。谢谢！

RGB彩色图像分量提取（java实现）相关推荐

通过编写程序工具提取.pal调色板文件为Rgb/Yuv分量数据的文本保存（同时适用于Win7-24位深度的位图和Win10-32位深度的位图）
一.前言到做工作记录的时候,本节主要的工作有先保存pal调色板数据位位图,再对位图的数据结构进行分析,再通过源码对数据进行提取,最后通过程序运行进行演示结果.因为Win7和Win10系统保存后的位图 ...
RGB彩色图像、灰度图像
1.理解RGB彩色图像 ,RGB分量的意义 1.r red,g green,b blue 2.每一种颜色在视觉效果上都可以不同比例的红蓝绿三种颜色来合成 3.彩色图像的每一个像素,都是用红蓝 ...
小波变换（分解/重构）和彩色图像分量处理
小波变换小波分析小波变换分成两个大类:离散小波变换(DWT) 和连续小波转换(CWT).两者的主要区别在于,连续变换在所有可能的缩放和平移上操作,而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集.所有小波 ...
python opencv二值化图像_python opencv，读取彩色图像，提取三通道，图像二值化，提取图像的边缘...
python opencv,读取彩色图像,提取三通道,图像二值化,提取图像的边缘 python opencv 1,读取图像 2,图像变矩阵 3,图像转灰度图像 4,彩色图像是3D数组 5,灰度图像是2 ...
java集合提取最小的日期_提取Java集合的元素-Java 8方法
java集合提取最小的日期我们都广泛使用了Collection类,例如List,Map及其派生版本. 每次使用它们时,我们都必须遍历它们以找到某个元素或更新这些元素,或者找到匹配某个条件的不同元素. ...
提取Java集合的元素-Java 8方法
我们所有人都广泛使用了Collection类,例如List,Map及其派生版本. 每次使用它们时,我们都必须遍历它们以找到某个元素或更新这些元素,或者找到匹配某个条件的不同元素. 考虑如下所示的人员列 ...
使用Opencv获取每个像素点的RGB颜色分量/HSV颜色分量
一. 所需结构体 CvScalar 结构体介绍 typedef struct CvScalar { double val[4]; //BGRA}CvScalar; 二. 所需函数 cvGet2D 函 ...
各种视频输出端口(HDMI、DVI、VGA、RGB、分量、S端子)图片说明 .
各种视频输出端口(HDMI.DVI.VGA.RGB.分量.S端子)图片说明 1.S端子标准S端子标准S端子连接线音频复合视频S端子色差常规连接示意图 S端子(S-Video)是应用最普遍的视频接 ...
MATLAB对RGB彩色图像进行加马赛克处理
简单实现MATLAB对RGB彩色图像进行加马赛克处理为了加深对图像中像素块操作的记忆,利用像素块内均值方式对RGB彩色图像进行马赛克效果的处理:为了能后比较简单得实现,所以采用了n*n像素块大小的均 ...

RGB彩色图像分量提取（java实现）

引文

正文

一、RGB彩色图像简析

二、彩色图像分量值

结语

RGB彩色图像分量提取（java实现）相关推荐

最新文章

热门文章