将灰度图像采样为 8 个级别

Question

我想做的事：-

使用 MATLAB，我正在尝试读取灰度图像（像素值范围为 0-255），即 8 位图像到 3 位图像，因此它就像将范围采样到 8 个不同级别。例如，如果像素值为 25，那么当它到达 bw 范围 0-31 时，它将被分配值 0，对于 bw 32-63，级别将为 1，依此类推，直到最终范围 224-255，它将在范围 7 上。

之后我计算不同级别的像素总数。

代码：-

img=imread('Cameraman.bmp');
r=size(img,1);
c=size(img,2);
pixel_count=zeros(9,1);
for i=1:r
    for j=1:c
        if fix(img(i,j)/31)==8
            img(i,j)
        end
        img(i,j)=fix(img(i,j)/33);
        pixel_count(img(i,j)+1)=pixel_count(img(i,j)+1)+1;
    end
end
pixel_count

我的问题：-

即使每个像素的范围是0-255，我将它分为8个级别，我总共得到9个级别。

为了调试它，我在代码中添加了if statement，我的输出是：--

ans = 248
ans = 250
ans = 249
ans = 249
ans = 235
ans = 249
ans = 249
ans = 235
...and more
pixel_count =

   11314
    3741
    2061
    5284
   12629
   25590
    4439
     437
      41

正如您所见，对于 249,235 等一些值，我获得了额外的第 9 级。

这里有什么问题。请帮忙。

谢谢。

Answer 1

您没有正确除以正确的值。您需要除以 32，然后取 floor / fix。在 0-31 之间，如果除以 32，然后取 floor / fix，得到值 0，在 31-63 之间，得到 1，直到 224-255 得到 7。

另外，您的 for 循环不正确。您错误地将输入图像的像素替换为其 bin 位置。我还将精度更改为double。似乎在我的实验中，使用fix 结合uint8 图像给了我你所说的随机第9个bin索引。

看看我的 REPL 中的一些示例结果：

>> fix(240/32) + 1

ans =

     8

>> fix(uint8(240)/32) + 1

ans =

    9

>> fix(uint8(255)/32) + 1

ans =

    9

>> fix(255/32) + 1

ans =

     8

因此，这是图像类型的问题。对于任何超过 240 的值，除以 32 时的值，因为它是 uint8 得到 rounded 以便 240 / 32 = 7.5 但因为它是 uint8 并且它是一个整数，所以它被四舍五入为 8 ，然后加 1 会变为 9。因此，超过 240 的任何值都会四舍五入为 8，并在加 1 时最终得到 9。

所以，只需将除法更改为 32，而不是 33 或 31，然后修复我上面所说的：

img=imread('Cameraman.bmp');
img = double(img); %// Change
r=size(img,1);
c=size(img,2);
pixel_count=zeros(8,1); %// Change
for i=1:r
    for j=1:c
        pix = fix(img(i,j)/32); %// Change here
        pixel_count(pix+1)=pixel_count(pix+1) + 1; %// Change
    end
end
pixel_count

作为一个小提示，要检查您是否正确，请使用histc：

pixel_count = histc(fix(double(img(:))/32) + 1, 1:8);

如果你的代码正确，你的代码和我上面写的应该匹配。使用 Image Processing Toolbox 中内置的 cameraman.tif 图像，让我们比较输出：

>> pixel_count
pixel_count =

       13532
        2500
        2104
        8341
       15333
       22553
         817
         356

>> pixel_count2 = histc(fix(double(img(:))/32) + 1, 1:8)

pixel_count2 =

       13532
        2500
        2104
        8341
       15333
       22553
         817
         356

我觉得不错！