在Matlab中将图像转换为灰度和Deuteranomaly标度

Question

我想要将图像从原始的RGB级别转换为灰度和deuteranomaly。但是，我每次尝试的时候都会得到一些不能真正显示灰度的较暗的图像。

whe = imread('CoWheel.png');

whesi = size(whe);


red = [];
gree = [];
blue = [];

for i = 1:whesi(1)
    for j = 1:whesi(2)
        red(i,j) = whe(i,j,1);
        gree(i,j) = whe(i,j,2);
        blue(i,j) = whe(i,j,3);
    end
end

gray = whe;
for i = 1:whesi(1)
    for j = 1:whesi(2)

        gray(i,j,1) = gray(i,j,1)*.2989;
        gray(i,j,2) = gray(i,j,2)*.5870;
        gray(i,j,3) = gray(i,j,3)*.1141;

    end

至于deuteranomaly，我不知道该怎么做。任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

你的错误是扩展gray(i,j,1)，gray(i,j,2)，gray(i,j,3)。

您需要缩放和求和RGB元素：gray = R*.2989 + G*.5870 + B*.1141。

以下是更正后的代码示例：

whe = imread('CoWheel.png');
figure;imshow(whe);

whesi = size(whe);


%You don'y use red, green and blue in your conversion code...
% red = [];
% gree = [];
% blue = [];
% 
% for i = 1:whesi(1)
%     for j = 1:whesi(2)
%         red(i,j) = whe(i,j,1);
%         gree(i,j) = whe(i,j,2);
%         blue(i,j) = whe(i,j,3);
%     end
% end

%Convert from uint8 to double (for performing the computations in double - not in uint8 integers).
whe = double(whe);

%gray = whe;

%The Grayscale image has only one color channel (not 3 like RGB)
gray = zeros(whesi(1), whesi(2));

for i = 1:whesi(1)
    for j = 1:whesi(2)
        gray(i,j) = whe(i,j,1)*.2989 + whe(i,j,2)*.5870 + whe(i,j,2)*.1141;
    end
end

%Convert from double to uint8
gray = uint8(gray);

figure;imshow(gray)

结果：

​

您还可以使用rgb2gray：

%Using MATLAB rgb2gray built in function:
whe = imread('CoWheel.png');
gray = rgb2gray(whe);

rgb2gray并不是感知上的准确。

如果你想要一个准确的结果，你需要反转gamma，计算Y( XYZ颜色空间，并应用gamma)。

快捷方式:将RGB转换为LAB，将A和B置零，然后将LAB转换为RGB：

RGB = whe;
LAB = rgb2lab(RGB); %Convert RGB to LAB
LAB(:,:,2) = 0; %Zero A channel
LAB(:,:,3) = 0; %Zero B channel
gray = lab2rgb(LAB); %The result is Grayscale image in RGB format (where R=G=B).
gray = im2uint8(gray); %Convert from range [0, 1] to uint8 [0, 255].
figure;imshow(gray)

结果：

这是RGB图像，第一个灰度结果和感知上的准确结果：

​

至于Deuteranomaly，还需要更多的研究。

下面的示例可能是错误的，但我认为它的方向是正确的：

根据Wikipedia的说法：

异常三色是一种常见的遗传性色觉缺陷，当三种锥体色素中的一种改变其光谱敏感性时就会发生。原感光是一种轻微的色觉缺陷，红色视网膜感受器的光谱敏感性改变(更接近绿色感受器的反应)导致红绿色调辨别能力差。它是遗传的，与性别相关，在1%的男性中存在。

与其他缺陷相比，在这种情况下，L-锥体存在但功能不全，而在屈光不正的情况下，L-锥体完全缺失。由绿色视网膜感受器的类似变化引起的Deuteranomaly，是迄今为止最常见的色觉缺陷类型，对5%的欧洲男性的红绿色调辨别能力有轻微影响。它是遗传的，并与性别有关。与后视症不同的是，绿色敏感的视锥细胞并没有丢失，而是发生了故障。

我尝试了通过降低M锥体(绿色)响应的强度水平来模拟Deuteranomaly。

我从文件交换网站下载了Colorspace Transformations。

我使用colorspace将RGB转换为LMS颜色空间，以及从LMS转换为RGB。

下面是一个代码示例：

RGB = imread('CoWheel.png');
RGB = im2double(RGB); %Convert from uint8 [0,255] to double range [0, 1].

%Convert from RGB to LMS color space
LMS = colorspace('CAT02 LMS<-RGB', RGB);

%Reduce the M Cone intensity by half
LMS(:, :, 2) = LMS(:, :, 2)*0.5;

%Convert from LMS to RGB color space
deuteranomalyRGB = colorspace('RGB<-CAT02 LMS', LMS);

figure;imshow(deuteranomalyRGB)

结果：

​