我有一张图片，我想将此图片导入 matlab。我正在使用以下代码。我遇到的问题是，当我将图像转换为灰度时，一切都会改变，并且转换后的图像与原始图像不相似。换句话说，我想保持原始图像中的值（或者说图像）。有没有办法做到这一点？
I = imread('myimage.png');
figure, imagesc(I), axis equal tight xy
I2 = rgb2gray(I);
figure, imagesc(I2), axis equal tight xy
【问题讨论】：
标签： image matlab image-processing computer-vision
您的原始图像已经在使用jet 颜色图。问题是，当您将其转换为灰度时，您会丢失一些关键信息。见下图。
在原始图像中，您有一个热图。蓝色区域通常表示“低值”，而红色区域表示“高值”。但是当转换为灰度时，这两个区域都表示低值，因为它们接近暗像素（见箭头）。
一个可能的解决方案是这样的：
您获取图像的每个像素，找到最近的（最近的）
jet颜色图中的颜色值，并将其索引用作灰度值。
我将首先向您展示最终代码和结果。解释如下：
I = im2double(imread('myimage.png'));
map = jet(256);
Irgb = reshape(I, size(I, 1) * size(I, 2), 3);
Igray = zeros(size(I, 1), size(I, 2), 'uint8');
for ii = 1:size(Irgb, 1)
[~, idx] = min(sum((bsxfun(@minus, Irgb(ii, :), map)) .^ 2, 2));
Igray(ii) = idx - 1;
end
clear Irgb;
subplot(2,1,1), imagesc(I), axis equal tight xy
subplot(2,1,2), imagesc(Igray), axis equal tight xy
结果：
>> whos I Igray
Name Size Bytes Class Attributes
I 110x339x3 894960 double
Igray 110x339 37290 uint8
说明：
首先，您将获得jet 颜色图，如下所示：
map = jet(256);
它将返回一个256x3 颜色图，其中包含喷射调色板上可能的颜色，其中每一行都是一个 RGB 像素。正如预期的那样，map(1,:) 是一种深蓝色，map(256,:) 是一种深红色。
然后，你这样做：
Irgb = reshape(I, size(I, 1) * size(I, 2), 3);
...将您的110x339x3 图像转换为37290x3 矩阵，其中每一行都是一个RGB 像素。
现在，对于每个像素，您可以计算该像素到map 像素的欧几里得距离。您取最近的索引并将其用作灰度值。减一 (-1) 是因为索引在 1..256 范围内，但灰度值在 0..255 范围内。
注意：欧几里得距离最后取平方根，但由于我们只是试图找到最接近的值，因此没有必要这样做。
编辑：
这是一个快 10 倍的代码版本：
I = im2double(imread('myimage.png'));
map = jet(256);
[C, ~, IC] = unique(reshape(I, size(I, 1) * size(I, 2), 3), 'rows');
equiv = zeros(size(C, 1), 1, 'uint8');
for ii = 1:numel(equiv)
[~, idx] = min(sum((bsxfun(@minus, C(ii, :), map)) .^ 2, 2));
equiv(ii) = idx - 1;
end
Irgb = reshape(equiv(IC), size(I, 1), size(I, 2));
Irgb = Irgb(end:-1:1,:);
clear equiv C IC;
它运行得更快，因为它利用了图像上的颜色仅限于jet 调色板中的颜色这一事实。然后，它计算unique 颜色并仅将它们与调色板值匹配。由于要匹配的像素更少，算法运行得更快。以下是时间：
之前：
经过的时间是 0.619049 秒。
之后：
经过的时间是 0.061778 秒。
【讨论】：
在第二张图片中，您使用的是默认的colormap，即jet。如果您想要灰度，请尝试使用colormap(gray)。
【讨论】：