Matlab图像处理之图像类型转换及图像绘制函数（三）

在处理图像过程中一定要对图像类型进行转换，不然中间会出现很多操作错误，所以要把这部分的内容进行学习整理一下，有哪些函数可以更便捷的转换呢！

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图像类型转换关系如下所示

RGB转灰度 rgb2gray()

X = rgb2gray(I) 即将RGB图像I转换成灰度图像X（RGB即为真彩色图像）

I = imread('tree.png');
X = rgb2gray(I);
imshow(X);

RGB转为索引图像 rgb2ind()

同上用法，其也可以输入参数项dither_option，表示是否抖动

灰度图像转索引图象gray2ind()

matlab中的灰度图像是一个二维数组矩阵，而索引图像不仅包括一个二维的数组矩阵，还包括一个M X 3的颜色映射表。所以要想将灰度图像转换成为索引图像，则必须生成对应的颜色映射表。而MATLAB中可以直接调用函数gray2ind()来实现图像转换。其调用格式如下:

• [X, map] = gray2ind(I, n);
  该函数是将灰度图像I特换为索引图像，其中I指的是原灰度图像，n是灰度级数，默认值为64. [X, map]对应转换后的索引图像，map中对应的颜色值为颜色图gray(n)中的颜色值

• [X, map] = gray2ind(BW, n):
  该函数是将二值图像BW转换为索引图像，其中n是灰度级数，默认值为2。二值图像实际上也是灰度图像，只是灰度级为2

索引图像转灰度图像 ind2gray()

利用函数gray2ind( )可以将灰度图像转换为索引图像，同样，索引图像也是可以转换成为灰度图像的，在MATLAB中直接调用函数ind2gray( )即可实现，其调用格式如下:

• I=ind2gray(X,map)
  该函数是将具有颜色映射表map的索引图像转换为灰度图像，去除了索引图像中的颜色、饱和度信息，保留了图像的亮度信息。其中[X,map]对应索引图像，I表示转换后的灰度图像。输入图像的数据类型可以是double型或uint8型，但输出为double型。

索引图像转RGB图像 ind2rgb()

• RGB = ind2rgb(X,map):
  该函数是将索引图像[X,map]转换为RGB图像，其中[X,map]指向索引图像，RGB指向转换后的真彩色图像。转换过程中形成一个三维数组，然后将索引图像的颜色映射表中的颜色值赋值给三维数组。输入图像的数据类型可以是double型、uint8型 或uint16型，输出为double型。

其它图像转二值图像 im2bw()

在MATLAB中，二值图像中的数据类型实际上是logical型，’0’代表黑色、’1’代表白色，所以二值图像实际上是一幅“黑白”图像。那么，将其他图像转换为二值图像，首先必须规定一个规则:将其他数组中什么数据变为’1’，什么数据变为’0’。
常用的方法是“阈值法”，它是确定一个阈值，小于阈值就取为’0’，其他的全部取为’1’ 。在MATLAB中实现这一功能的函数为im2bw( )，其调用格式根据转换的原图像不同而各有差异。如果输入不是灰度图像，先将其转换为灰度图像，然后通过阈值法转换为二值图像。

矩阵转灰度图

在MATLAB中，一个数据矩阵就相当于一幅数字图像，只是在数字图像中对应的数组元素必须在一定的取值范围，因此，只要将对应数据矩阵中的元素按一定规律进行转换，就可以将矩阵转换为图像了。在MATLAB中可以利用函数mat2gray( ),将一个数据矩阵转换为一幅灰度图像，其调用格式为:

• I = mat2gray(X[ xmin, xmax]):
  该函数是按照指定的取值区间[xmin,xmax]将数据矩阵X转换为灰度图像I， xmin对应灰度值0，即黑色，xmax对应灰度值1，即白色。数据矩阵中小于xmin的值取为0，大于xmax的值取为1。如果不指定取值区间[xmin, xmax]，即缺省情况下，将数据矩阵X中最小值设为xmin,最大值设为xmax。

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图像显示函数

• imshow
  用来显示图片的

I = imread('moon.tif');
figure,imshow(I);

而有时为了数据处理，要把读取的图片信息转化为更高的精度，
I = double(imread(‘moon.tif’));

为了保证精度，经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运行imshow(I)，我们会发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0-1范围内，即大于1时都是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。

有两个解决方法：

• imshow(I/256); -----------将图像矩阵转化到0-1之间
• imshow(I,[]); -----------自动调整数据的范围以便于显示.

从实验结果看两种方法都解决了问题，但是从显示的图像看，第二种方法显示的图像明暗黑白对比的强烈些！

三维图像的绘制

• surf
  绘制三维立体图

z1 = 0 ;  %底面所在的平面
z2 = 2 ;  %顶面面所在的平面
M = 20 ; % 纬线数目
N = 20; % 经线数目
t = linspace(0,2*pi,N);
s = linspace(0,2*pi, M)';
r = (2 + sin(s));
h = linspace(z1,z2, M)';
X = r*cos(t);
Y = r*sin(t); 
Z = h*ones(size(t));
surf(X,Y,Z);
shading interp

一个精美的花瓶就出来了~

• plot
  绘制二维图形的最基本函数，它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的。
  plot(x)
  plot(x,y) x为横坐标，y为纵坐标
  plot(x,y1,x,y2,…) 以公共的x 元素为横坐标值，以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线

• fplot
  函数fplot 用来绘制数学函数，其调用格式为：

fplot(fun,lims)

其中fun 就是所要绘制的函数，可以是定义函数的M 文件名，也可以是以x 为变量的可计算字符串，lims=[XMIN XMAX YMIN YMAX]限定了x,y 轴上的绘图空间。

• ezplot
  函数ezplot它无需数据准备，直接画出函数图形，基本调用格式为ezplot(f)，其中f 是字符串或代表数学函数的符号表达式，只有一个符号变量

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其它

• imfinfo
  imfinfo函数用于读取图象文件的有关信息，其语法格式为

imfinfo(filename,fmt)

imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图象的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图象的类型等。

• imhist
  MATLAB图象处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图象的直方图，imhist函数的语法格式为：

imhist(I,n)
imhist(X,map)

其中imhist(I,n)计算和显示灰度图象I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认值为256。imhist(X,map)计算和显示索引色图象X的直方图，map为调色板。
例：

I = imread('rice.tif');
imshow(I)
figure, imhist(I)

• imresize
  MATLAB图像处理工具箱中的函数imresize可以用最近邻插值，双线性插值，三次插值三种方法来对图像进行插值缩放，如果不指定插值方法，则默认为最邻近插值法。
  Imresize函数的语法格式为：

B = imresize(A,m,method)

参数method用于指定插值的方法，可选用的值为’nearest’（最邻近法），‘bilinear’（双线性插值），‘bicubic’（双三次插值），默认为’nearest’。

B = imresize(A,m,method)返回原图A的m倍放大的图像（m小于1时效果是缩小）。

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一些函数就写到这里啦，后面碰到了就再来补充，嘻嘻嘻嘻~