Question

在Matlab中，我已将 RGB 图像转换为 CIE Lab 色彩空间。

Lab = applycform(rgbImage, makecform('srgb2lab'));
L = Lab(:, :, 1);
a = Lab(:, :, 2);
b = Lab(:, :, 3);

如何量化和组合这3个频道？

...

为了进行比较，这就是我用RGB做的事情：

在主程序中

R = rgbImage(:, :, 1);
G = rgbImage(:, :, 2);
B = rgbImage(:, :, 3);

binsR = 4;
binsG = 4;
binsB = 4;

quantR = Quantize(binsR, R, 255);
quantG = Quantize(binsG, G, 255);
quantB = Quantize(binsB, B, 255);

quantColors = (binsB*binsG*quantR) + (binsB+quantG) + quantB;

Quantize.m

function quant = Quantize(bins, data, maxdata)

quant = data * (bins/maxdata);
quant = floor(quant);
quant(quant >= (bins - 1)) = (bins - 1);

end

Answer 1

事实证明我找到了解决方案：D

好消息是：

代码相对简单！

在主程序中

labImage = applycform(rgbImage, makecform('srgb2lab'))
labImage = lab2double(labImage)
L = labImage(:, :, 1)
a = labImage(:, :, 2)
b = labImage(:, :, 3)

bins_L = 10
bins_a = 10
bins_b = 10

quant_L = QuantizeMT(bins_L, L)
quant_a = QuantizeMT(bins_a, a)
quant_b = QuantizeMT(bins_b, b)

quantColors = sqrt(quant_L.^2 + quant_a.^2 + quant_b.^2)

<强> QuantizeMT.m

function quant = QuantizeMT(bins, data)

% Number of divider is number of segments (bins) minus 1
thresh = multithresh(data, bins-1)
% Quantize image (or channel) based on segments
quant = imquantize(data, thresh)

end

注意：

我们可以继续而不将Lab转换为Double，但某些图像可能会出错。这是因为Lab中的值是默认编码的。因此，multithresh函数无法检测到一些略微不同的值，从而产生一些相同的阈值。基于imquantize文档：＆＃34;离散量化级别的值必须以单调递增的顺序。＆＃34;因此，最好使用lab2double函数。
multithresh和imquantize函数应与任何颜色空间兼容。尽管某些RGB图像存在异常，但multithresh步的误差通常在B（蓝色）通道中。我不知道为什么。但是当我对整个图像使用imquantize时，我没有问题，而不是逐个频道。
组合3个通道的公式称为欧几里德距离。与纹理检测中使用的任何颜色空间完全兼容，并产生比其他配方更好的结果。

PS ：我使用Matlab R2012b。

Matlab

1 个答案: