如何在MATLAB中将灰度矩阵转换为RGB矩阵？

Question

rgbImage = grayImage / max(max(grayImage));

或者

rgbImage = grayImage / 255;

以上哪项是正确的，有理由吗？

Answer 1

转换灰度图像 到 RGB 图像，您必须解决两个问题：

• 灰度图像是二维的，而RGB 图像 是 3-D 的，因此您必须将灰度图像数据复制三次，并将三个副本沿第三个维度连接起来。
• 图像数据可以存储在许多不同的数据类型中，因此您可以相应地转换它们。当存储为 double 数据类型时，图像像素值应为 0 到 1 范围内的浮点数。当存储为 uint8 数据类型，图像像素值应为 0 到 255 范围内的整数。您可以使用函数 类。

以下是您可能会遇到的 3 种典型情况：

• 要转换 uint8 或 double 灰度图像转换为相同数据类型的RGB图像，您可以使用函数repmat 或 猫：

  rgbImage = repmat(grayImage,[1 1 3]);
  rgbImage = cat(3,grayImage,grayImage,grayImage);
  

• 转换 uint8 灰度图像到 double RGB 图像，您应该转换为 先加倍，然后缩放 255：

  rgbImage = repmat(double(grayImage)./255,[1 1 3]);
  

• 要转换 < code>double 灰度图像到 uint8 RGB 图像，应先缩放 255，然后转换为 uint8：

  rgbImage = repmat(uint8(255.*grayImage),[1 1 3]);
  

Answer 2

根据定义，RGB 图像有 3 个通道，这意味着您需要一个三维矩阵来表示图像。因此，正确的答案是：

rgbImage = repmat(255*grayImage/max(grayImage(:)),[1 1 3]);

规范化 GrayImage 时要小心。如果grayImage是uint8，那么您将在255*grayImage/max(grayImage(:))操作中丢失一些精度。

此外，归一化grayImage取决于数据。在您的问题中，您使用了两种方法：

rgbImage = grayImage / max(max(grayImage));

对灰度图像进行标准化，使图像中的最大值为 1 ，并且

rgbImage = grayImage / 255;

仅当 grayImage 中的值位于0-255 范围。

所以这实际上取决于你想做什么。但是，如果您想要 RGB 图像，则需要将单通道矩阵转换为 3 通道矩阵。