Question

nspace1=rgb2ycbcr(ims);
nspace2= rgb2ycbcr(imt);
ms=double(nspace1(:,:,1));
mt=double(nspace2(:,:,1));
m1=max(max(ms));
m2=min(min(ms));
m3=max(max(mt));
m4=min(min(mt));
d1=m1-m2;
d2=m3-m4;

% Normalization
dx1=ms;
dx2=mt;
dx1=(dx1*255)/(255-d1);
dx2=(dx2*255)/(255-d2);
[mx,my,mz]=size(dx2);

Answer 1

您正在以完全相同的方式处理两个图像（ims和imt），我会（尝试）描述每条线的作用。如果你自己查看文档/使用你的大脑/ execute the code step by step并在每一步检查变量，你当然也可以自己找到它。

nspace1=rgb2ycbcr(ims);
ms=double(nspace1(:,:,1));

来自rgb2ycbcr documentation：

ycbcrmap = rgb2ycbcr（map）将地图中的RGB值转换为YCbCr颜色空间。 map必须是M-by-3数组。 ycbcrmap是一个M-by-3矩阵，它包含YCbCr亮度（Y）和色度（Cb和Cr）颜色值作为列。

因此nspace1包含图像ims中每个RGB输入的YCbCr值。第二行，每个像素的提取，YCbCR三元组的第一个元素，就是你可以读到的亮度。

m1=max(max(ms));
m2=min(min(ms));

第一个max找到每列的最大值，因此它会留下一行。第二个max找到该结果行的最大值，这将为您提供整个矩阵的绝对最大值。 min(min(...))也是如此。

d1=m1-m2;

然后是亮度的数值范围。

dx1=ms;
dx1=(dx1*255)/(255-d1);

应该是评论所暗示的规范化，但肯定看起来不像规范化。我想这应该是：

dx1 = (ms-m2)*255/d1;

将每个亮度值转换为0到255之间的值。

[mx,my,mz]=size(dx2);

我把最后一个留给你弄清楚，不应该那么难。

下面的代码是做什么的？样本图像转换为ycbcr

1 个答案: