如何在 MATLAB 中重新量化图像的动态范围？

【问题标题】：How can I re-quantize the dynamic range of an image in MATLAB?如何在 MATLAB 中重新量化图像的动态范围？
【发布时间】：2011-05-12 20:38:08
【问题描述】：

我需要根据以下像素值转换统一重新量化图像的动态范围：

Pixel Value: Quantized Value
0 - 64     : 31
65 - 128   : 95
129 - 192  : 159
193 - 255  : 223

我想用量化值替换上述范围内的所有像素值。如何在 MATLAB 中编写代码？

【问题讨论】：

我注意到一件小事：您的范围不涵盖相同数量的像素值。如果您希望每个范围有 64 个像素值，则应使用以下限制：0-63、64-127、128-191 和 192-255。
哦，谢谢。我还有另一个问题。我想计算每个强度值出现在图像中的概率。 Matlab中有没有办法可以确定？比如 31 出现了多少次，95 出现了多少次，等等……
@user730255：看起来你已经得到了答案here。 ;)
啊哈哈，是的。这很有帮助，你也是！非常感谢，先生。

标签： matlab image-processing quantization

【解决方案1】：

一种方法是使用logical indexing。给定一个图像矩阵img（可能是2-D grayscale or 3-D RGB），这将替换您的所有值：

img(img >= 0 & img <= 64) = 31;
img(img >= 65 & img <= 128) = 95;
img(img >= 129 & img <= 192) = 159;
img(img >= 193 & img <= 255) = 223;

另一种选择是创建一个包含 256 个元素的查找表，并将图像中的值用作该表的索引：

lookupTable = [31.*ones(1,65) 95.*ones(1,64) 159.*ones(1,64) 223.*ones(1,63)];
img = uint8(lookupTable(double(img)+1));

请注意，使用此解决方案时，您必须注意图像矩阵的类别。许多图像属于uint8 类，跨越值 0 到 255。要将这些值用作索引，您必须将它们转换为可以存储更大整数的类（如 double）以避免在最大值 255 处饱和，然后添加一个，因为您需要一个从 1 到 256 的索引。然后您需要将生成的图像矩阵转换回类 uint8。

【讨论】：