matlab程序设计入门20PPT 19-影像显示与读写.ppt

1、MATLAB 程序设计入门篇影像显示与读写,张智星 .tw .tw/jang 清大资工系 多媒体检索实验室,19-1 MATLAB的影像格式,MATLAB 最常处理的影像格式为索引影像（Indexed Images） 显示此类型影像的语法如下： image(X) colormap(map) 其中X为影像的数据矩阵，map为色盘矩阵。 色盘矩阵的大小为K3，每个横列由三个元素所组成，分别是R(红) 、G(绿)、B(蓝) ，每个元素的范围为01 X的值为1K，也就是当X(i, j)的值为p，则像素点(i, j) 的颜色为map

2、(p, :)这一列的值所决定。,显示索引影像范例一,在下例中，我们使用MATLAB显示内建的小丑图。 范例19-1：image01.m,load clown.mat% 加载小丑影像数据，含变量 X 和 map image(X);% 显示影像 colormap(map)% 取用色盘矩阵,显示索引影像范例一,显示索引影像范例二,由于由X 是索引影像，因此其最小值是 1, 最大值会等于 map 的列数（即可显示之颜色数目），可验证如下： 范例19-2 ：image02.m,load clown.mat% 加载小丑影像数据，含变量 X 和 map fprintf(min(min(X) = %dn, m

3、in(min(X); fprintf(max(max(X) = %dn, max(max(X); fprintf(size(map, 1) = %dn, size(map, 1);,显示索引影像范例二,min(min(X) = 1 max(max(X) = 81 size(map, 1) = 81 由范例可知，此小丑影像共含有 81 种不同的颜色。,显示索引影像范例三,要正确地显示索引影像则需要正确的色盘，以上面的小丑影像为例，如果使用随机数产生的色盘则会产生下面的结果： 范例19-3：image03.m,load clown.mat% 加载小丑影像数据，含变量 X 和 map newmap

4、= rand(size(map); image(X); colormap(newmap),显示索引影像范例三,显示索引影像范例四,如果我们的色盘矩阵只有 K 个横列，但是 X 的某些元素值小于 1 或大于 K，则我们可以使用imagesc指令将 X 的最小值转换成 1，最大值转成 K，其它中间值则依线性关系转换成介于 1 与 K 的值，举例如下： 范例19-4：imagesc01.m,：,X = peaks; imagesc(X); colormap(gray); min(min(X)% 显示 X 的最小值 max(max(X)% 显示 X 的最大值,显示索引影像范例四,ans = -6.54

5、66 ans = 8.0752 具有上述特性的影像数据称为强度影像（Intensity Images），一般经由数值运算产生的矩阵均属此类，因此均可由 imagesc 来显示。,显示索引影像范例五,image 指令亦接受全彩影像（Truecolor Images）。全彩影像可以表示成一个 mn3 的矩阵 X，其中 X (:, :, 1) 代表红色的强度。X (:, :, 2) 代表绿色的强度，X (:, :, 3) 则代表蓝色的强度。 X的值的范围可以是下列两种：介于01的浮点数或是0255的uint8(详见本章第三节) ，举例来说： 范例19-5：image04.m,X = imread(a

6、nnie19980405.jpg); image(X) size(X),显示索引影像范例五,ans = 480 640 3,19-2 影像的显示与打印,MATLAB 在显示影像时，会将之置于预设的图轴之中，并以此图轴的长宽比来成像，因而造成影像的失真。若要以影像本身的长宽比来成像，可加入 axis image，如下: 范例19-6：image05.m,load mandrill.mat image(X); colormap(map); axis image,以原影像长宽比例显示范例,将影像对应到屏幕上的点的范例,若要使影像数据的每一点对应至屏幕上的一个像素（Pixel），可输入如下: 范例19

7、-7：image06.m,load mandrill.mat m, n = size(X); figure (unit, pixel, position, 200, 200, n, m); image(X); colormap(map); set(gca, position, 0, 0, 1, 1);,范例：将影像对应到屏幕上的点,此范例产生图形如同前一个范例，如果你的屏幕分辨率较低，图形会变大。 上述范例程序代码中， figure 的 position 性质为 200, 200, n, m，代表窗口的左下角位置是 200, 200（以 pixel 为单位），而窗口的宽度为 n，高度为 m，正

8、好可以符合影像的大小。 gca 传回使用中的图轴，最后一个叙述将图轴的位置设为整个窗口的大小，使用了正规化的单位 。,19-2 影像的显示与打印,在打印影像时，MATLAB 会根据窗口的 Paper position 性质来调整图形的长宽比，使得印出的影像再度变形。欲防止情况，可用下列指令： set(gcf, PaperPositionMode, auto) 若要使 Paper Position Mode 的默认值就是“auto”，可在 startup.m 档案中加入下一行: set(0, DefaultFigurePaperPositionMode, auto),19-3 8-bit影像,在

9、 MATLAB 第 5 版之后，提供了 uint8 的数据型态。 由于 uint8 只有 8 个位，所以能表示的数值范围为 0 至 255（=28-1） 之间的整数 。,8-bit影像范例,由于 8-bit 影像数据的最小值为 0，和一般的双精准索引影像数据相差 1，因此在两种数据相互转换时，要特别小心。例如： 范例19-8：uint801.m,load clown.mat Z8 = uint8(X-1);% 将 X-1 转成 uint8 的数据型态 close all% 关掉所有的图形窗口 image(Z8) colormap(map),8-bit影像范例,19-3 8-bit影像,若要将

10、8-bit 影像转回双精准影像，可输入如下： Z64 = double(Z8)+1; uint8 数据型态亦可用于全彩影像数据，此时每一像素的原色（R，G 或 B）范围为 0 至 255 间的整数，而不再是 0 至 1 的实数。,19-3 8-bit影像,欲将双精准的全彩影像转作 uint8 数据型态，可输入如下： RGB8 = uint8(round(RGB64*255); 其中 RGB64 为双精准的全彩影像数据，而 RGB8 则是 unit8 的 8-bit 影像数据。反之，若欲进行反转换，可输入如下： RGB64 = double(RGB8)/255; 关于影像类别及其数据型态的关系，

11、可见下表：,影像类别及型态关系表,19-4 影像档案的读取与写入,imread 指令可用于读取影像档案。 imwrite 则可用于写入影像档案。 这两个指令可以处理的影像格式有下列几种：,imread及imwrite支持的格式,19-4 影像档案的读取与写入,imread 指令可以读取上述格式的影像档案，并进行必要之转换，如下： 对于强度影像，imread 将数据以 uint8 的矩阵（大小为 mn）传回。 对于索引影像，imread 将数据以 uint8 的矩阵（大小为 mn）传回，并同时传回一个双精准的色盘矩阵，其每个元素值介于0,1。 对于全彩矩阵，imread 将数据以 uint8 的矩阵（大小为 mn3）传回。,使用imread读取全彩jpg影像,imread 可读出下列全彩影像： 范例19-9：uint802.m,RGB = imread(simulinkteam.jpg); image(RGB),使用imread读取全彩jpg影像,影像档案写入范例,imwrite 指令可将数据写成影像文件如下： 范例19-10：imwrite01.m 上述最后一列叙述将会呼叫 Windows 操作系统下的应用程序来开启 myClow