MATLAB 灰度图像中的补色

引言

图像处理这一迷人的学科有着众多的应用，包括数码摄影、计算机视觉和医学成像。MATLAB 强大的数值计算编程环境为处理图像提供了灵活的环境。

在灰度图像中互补颜色是一个基本但引人入胜的图像处理问题，本文将对此进行探讨。通过这种方法，我们可以产生美学上令人惊叹的效果，并更多地了解 MATLAB 中的图像修改是如何工作的。

理解灰度图像

在我们深入研究互补色之前，了解灰度图像及其与彩色图像的区别非常重要。

• 灰度图像是单通道图像，其中每个像素代表一种不同的灰色阴影。在 8 位图像中，这通常从黑色 (0) 到白色 (255) 不等。
• 这些图像经常被使用，因为它们简单并且有效地传达视觉信息。

在颜色信息冗余甚至干扰的情况下，灰度图像尤其有用。通过去除颜色，我们可以专注于图像的亮度，从而更容易解释和评估。边缘检测、特征提取和面部识别等任务经常使用灰度图像。

不使用 MATLAB 库函数对灰度图像的互补颜色

灰度图像中的每个像素都有一个值，在 8 位图像中，该值通常从 0（黑色）到 255（白色）不等。在灰度图像中，互补颜色基本上会反转像素值。

• 如果原始灰度图像中的像素值为 100，则在互补的灰度图像中，其值将为 (255 - 100) = 155。这意味着最初的中间色调灰度阴影将变成该阴影的对立面。
• 如果原始灰度图像中的像素值为 0（黑色），则在互补的灰度图像中，其值将为 (255 - 0) = 255。这是因为白色会变成黑色，反之亦然。
• 同样，如果原始灰度图像中的像素值为 255（白色），则在互补的灰度图像中，其值将为 (255 - 255) = 0。在这种情况下，白色会完全反转为黑色。

实施

灰度值反转：反转灰度值是主要的处理步骤。这是通过从 255（8 位图像中可能实现的最高灰度值）中减去每个像素的灰度值来完成的。作为结果，变量 complementedImage 将保存结果。

显示图像：为了在单个图中并排显示两个图像，代码使用了 imshow 和 subplot 函数。第一个子图中显示原始灰度图像，第二个子图中显示互补的灰度图像。每个图像都有一个标题以帮助识别。

输出

该脚本将加载 'gray.jpg' 图像，并检查其灰度状态。如果输入图像的格式不正确，将显示警告通知。

• 如果图像是灰度的，它将继续通过互补灰度值来生成原始图像的反色版本。
• 将在单个图中显示两个子图。原始灰度图像将在第一个子图中显示，互补的灰度图像将在第二个子图中显示。
• 如果代码的保存部分没有被注释掉，灰度图像将以“complemented_image.jpg”的形式保存在与脚本相同的目录中。

互补灰度图像中的颜色

通过互补色，在灰度图像中产生令人惊叹的视觉效果，虽然简单但非常有效。通过反转灰度值，暗区会变亮，反之亦然。原始图像被反转，生成具有视觉吸引力的负片式表示，其中对象和特征通常会更加突出。

• 您可以使用简单的像素级过程在 MATLAB 中互补灰度图像中的颜色。
• 基本原理如下：对于每个灰度像素，将其值从可能达到的最高值（8 位图像为 255）中减去。因此，原始颜色有效地被新的灰度值所互补。

您可以使用内置的 MATLAB 函数，如 imread 和 imshow，分别通过读取和显示图像来实现此过程。

然后，使用简单的减法运算创建互补图像。要为灰度图像添加颜色，请使用以下 MATLAB 代码

在此代码中，应将您的灰度图像路径替换为 'grays.jpg'。最终将生成两个图像：原始灰度图像及其互补版本，并排显示。

输出

该脚本将加载提供的灰度图像。

• 然后将反转灰度值以生成互补的灰度图像。因此，原始图像的较暗区域将在互补版本中显得更亮，反之亦然。
• 两个图像窗口的外观是连续的。原始灰度图像将在第一个窗口中显示，标题为“原始灰度图像”，互补的灰度图像将在第二个窗口中显示，标题为“完成的灰度图像”。
• 互补色通常会对原始图像产生惊人且反转的效果，您将看到这些效果。此方法经常用于图像处理中，以突出细节、提高图像对比度并实现艺术目标。

视觉影响和应用

在灰度图像中，互补色可以产生引人注目的视觉效果。由于反转的灰度值在对象及其背景之间产生了鲜明的对比，细节得以突出，图案和结构得以增强。

这种效果在各种应用中特别有用，包括：

创意和艺术活动：在数字艺术和平面设计中，互补色可以创造独特且引人注目的构图。艺术家经常使用这种方法为他们的作品赋予独特的、醒目的外观。

增强图像特征：在科学和医学成像中，互补色可以突出图像的特定方面，例如扫描中的异常或科学可视化中的关键数据点。

摄影：摄影师可以利用色彩互补为他们的黑白图像增添戏剧性和强度，赋予他们的作品独特的风格。

法医分析：在法医调查中，互补色可以揭示灰度照片中隐藏的信息，可能有助于检查监控胶片或犯罪现场证据。

教育和可视化：教师和教育工作者可以利用这种策略来提高教学材料的趣味性。他们可以通过创建互补的灰度视觉效果来吸引观众对图表、图表和演示文稿中的关键部分的注意。

高级技术

虽然上述基本方法简单高效，但 MATLAB 还提供了广泛的先进图像处理方法，可用于增强灰度图像中的颜色。这些方法为您提供了对结果的更多控制和个性化。

直方图均衡：直方图均衡可以提高补充图像的对比度，使其更具视觉吸引力。为此，可以使用 MATLAB 中的 histeq 函数。

自定义颜色映射：要为互补的灰度图像添加特定的色调或渐变，请使用自定义颜色映射。这可以通过使用 MATLAB 的 colormap 例程将灰度值映射到颜色比例来实现。

感兴趣区域 (ROI)：您可以使用此技术来关注特定区域，而不是对整个图像进行互补。MATLAB 的基于区域的图像处理工具可以帮助您定位和增强特定的图像部分。

实时图像处理：MATLAB 提供了从摄像机记录视频流的设施，并可用于需要实时处理的应用中的实时颜色互补方法。

批量处理：在处理大量灰度图像时，可以使用 MATLAB 的批量处理功能来有效地自动化跨多个图像的颜色互补过程。

用途

在 MATLAB 中互补灰度图像中的颜色是一种有趣且简单的方法，具有许多用途。

• 通过反转灰度值，可以产生美学上令人愉悦的效果，从而提高图像对比度并突出未被注意到的细节。
• 无论您是希望为数字艺术添加艺术气息的艺术家、在实验室中检查照片的科学家，还是希望吸引学生的教育工作者，这种技术都为图像增强和可视化提供了一个有用的工具。
• MATLAB 的适应性和广泛的图像处理功能使其成为研究和测试灰度图像中颜色互补的理想工具。
• 随着您对该领域的深入了解，您会发现唯一的限制是您的创造力和您项目的具体需求。
• 开始尝试、探索和组合颜色，将您的灰度照片变成引人注目的艺术品。