如何在MATLAB中创建复古图像？

Question

考虑到彩色图像作为输入，我想用以下颜色叠加3张相同尺寸的图像：绿色，黑色和蓝色。

对于每个图像，我想改变它们的不透明度：

• 绿色= 40％
• 黑= 43％
• 蓝色= 39％

创建这些图像后，我希望最终覆盖输入图像的不透明度为38％。有人可以帮忙吗？我想拍摄原始图像并使用MATLAB应用这个老式效果。

Answer 1

我从来没有使用你所说的不透明度在图像上创建棕褐色/复古效果。我通常用来创建棕褐色/复古图像的方法是使用输入图像的红色，绿色和蓝色通道组合创建输出红色，绿色和蓝色组件。

如何以这种方式创建棕褐色/复古图像是使用以下等式。假设输入图像的红色，绿色和蓝色通道分别存储在inputRed，inputGreen和inputBlue中。这些是Microsoft推荐的公式：

outputRed = (inputRed * .393) + (inputGreen *.769) + (inputBlue * .189)
outputGreen = (inputRed * .349) + (inputGreen *.686) + (inputBlue * .168)
outputBlue = (inputRed * .272) + (inputGreen *.534) + (inputBlue * .131)

^{来源：Tech Republic}

outputRed，outputGreen，outputBlue是棕褐色/复古图像的输出颜色通道。因此，只需读入图像，然后提取每个颜色平面，为每个输出颜色通道执行此加权组合，然后将通道组合在一起。应该注意的是，当您在图像中读取时，这很可能是uint8类型。要在乘以十进制数时保持精度，您需要在继续之前将图像转换为double。计算出棕褐色/复古频道后，您需要将结果投回uint8，以便正确显示图像并将其保存到磁盘。因此，这里是代码：

im = double(imread('...')); % // Read in your image here
inputRed = im(:,:,1); %// Extract each colour plane
inputGreen = im(:,:,2);
inputBlue = im(:,:,3);

%// Create sepia tones for each channel
outputRed = (inputRed * .393) + (inputGreen *.769) + (inputBlue * .189);
outputGreen = (inputRed * .349) + (inputGreen *.686) + (inputBlue * .168);
outputBlue = (inputRed * .272) + (inputGreen *.534) + (inputBlue * .131);

%// Create output image by putting all of these back into a 3D matrix
%// and convert back to uint8
out = uint8(cat(3, outputRed, outputGreen, outputBlue));

figure;
imshow(im,[]); %// Show original image
figure;
imshow(out); %// Show sepia image

请注意，要再次创建3D矩阵，我使用cat连接指定维度中的数组/矩阵。我指定了第三个维度，因为我们希望将红色，绿色和蓝色通道堆叠在一起以形成3D矩阵。然后我将此结果转换为uint8。

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这是一个例子。我决定从Jon Woodbury Photography拍摄全家福。那些出现在这里的人我个人并不认识，但感谢让我使用你的照片：）

http://jonwoodburyphotography.com/blog/wp-content/gallery/12-best-family-portraits-of-2012/best-unique-family-portraits-utah-8544.jpg

当我下载此图像时，请使用此图像运行代码，这是我得到的输出：

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旁注 - 效率

输入上面的代码非常多。如果您希望使用permute和reshape的组合，则可以分为两行（如果您考虑将图像作为一个步骤读取，则为三行）。您需要将sepia系数封装在2D矩阵中，然后您可以将每个输出像素计算为矩阵乘法。就这样：

im = double(imread('...')); %// Read in image
%// Define sepia matrix
M = [0.393 0.769 0.189; 0.349 0.686 0.168; 0.272 0.534 0.131];
out = uint8(reshape((M*reshape(permute(im, [3 1 2]), 3, [])).', ...
           [size(im,1) size(im,2), 3]));

您应该在输出中获得与之前版本的代码相同的内容！作为测试，您在下面的评论中提供了一个图像：

这是我使用修改后的代码所获得的（实际上，您只需获得与代码的第一个版本相同的结果）：