标签：值化 picture 阈值 像素 灰度 MATLAB 图像 分量
支持原创作者：写得通俗易懂，一针见血。
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首先先来明白几个概念：
1、彩色图像（RGB）：图像的每个像素点都是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的，每一个分量一般分别介于0-255之间，当然如果每一个颜色分量用更多的位数去表示的话，那么分量的取值就会大于255。假设现在每个基色用一个字节表示，那么彩色图像的每一个像素就是用3*8=24位来表示，即一个像素可以呈现出2的24次方种颜色，大约是1600万种颜色。彩色图像在MATLAB中存储是一个三维的像素矩阵，第一维代表图像的X坐标，第二维代表图像的Y坐标，第三维代表R、G、B，第三维中的数字1代表R，数字2代表G，数字3代表B。
2、灰度图像（gray image）：图像的每一个像素点只有一个颜色分量，这个颜色分量的取值同样也与每个像素的表示数据位数有关系，如果是8位的（即用8个二进制数来表示一个像素点的数值），那么分量取值就是0-255，共256级灰度，如果是16位的，那么分量取值就是0-65535，共65536级灰度。灰度图像在MATLAB中存储是一个二维像素矩阵，第一维代表图像的X坐标，第二维代表图像的Y坐标。
3、二值图像（binary image）：图像的每一个像素点取值只有两种可能，要么是黑色，要么是白色。通常我们把其他图像转化为二值图像的时候，就会设定一个阈值，当原始图像的某个像素的数值大于这个阈值的时候，我们就把这个像素变成白色（颜色分量为255），如果某个像素的数值小于这个阈值的时候，我们就把这个像素变成黑色（颜色分量为0），当把原始图像的每一个像素点都这样遍历完之后，就形成了一幅二值化图像。二值化图像在MATLAB中是一个二维像素矩阵，第一维代表图像的X坐标，第二维代表图像的Y坐标。
下面我们在MATLAB中进行各个图像之间的转化：
%读取一张图片，并显示
original_picture=imread('C:\Users\MyPC\Desktop\cat.jpg');
figure(1);
imshow(original_picture);
title('原始RGB图像')%把图像转换成灰度图像
GrayPic=rgb2gray(original_picture);%把RGB图像转化成灰度图像
figure(2)
imshow(GrayPic);
title('RGB图像转化为灰度图像')%对图像进行二值化处理
thresh=graythresh(original_picture);%graythresh为自动确定二值化阈值函数，大于该阈值的就变成白色，小于该阈值的就变成黑色，所以阈值越大越黑，阈值越小越白
Pic2=im2bw(original_picture,thresh);%如果想要自己设定阈值，那么就可以这样写Pic2=im2bw(original_picture,value);,value=[0,1]中间的任何数值
figure(3);
imshow(Pic2);
title('RGB图像转化为二值化图像')thresh=graythresh(GrayPic);
Pic2_=im2bw(GrayPic,thresh);
figure(4);
imshow(Pic2_);
title('灰度图像转化为二值化图像')
结果如下：
标签：值化,picture,阈值,像素,灰度,MATLAB,图像,分量 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43332715/article/details/118463134
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