matlab中将灰度图转化为二值图后,有如何转化为灰度图

Posted 2023-05-01

灰度图通常是由0~255的数值组成的矩阵。
当你设置一个阈值后，将0~255这个区间分成两段，较大的一段全部赋值为1，较小的一段全部赋值为0. 进行二值化操作后，原先的灰度信息就丢失了。
因此，单用一副二值图，在不知道其他信息的情况下无法还原成灰度图。如果你转换成二值图之后还需要原先的灰度图，就先备份吧。追问

谢谢你了，我还问一下，我是将图像二值化后进行分割，分割之后再还原真彩图识别指定像素点的颜色，请问你有什么号办法实现这个吗？也就是将真彩图变成灰度图，再进行分割后转化为真彩图的理论方法。 多谢了！

追答

你就把原先的真彩图备份一下啊，然后二值化，然后从真彩图里提取二值化矩阵里坐标为1（或0）的部分就行了

参考技术A 这个不可逆的。灰度可以设置阈值转成二值，单纯依靠二值图不可能转成灰度的。

matlab中如何将灰度图转化为二值黑白图像？敬请各位大侠指点！

以前用Matlab做过对图片和音频以及视频的水印算法研究，所以有一些了解。你也知道灰度图是用不同等级的灰度来显示整个图像，儿二值黑白图像里面只存在黑白两色，使用Matlab对现有图像进行处理的时候，如果对象是一个彩色图像，将会创建一个三维矩阵，如果是一个灰度图像，则创建一个二位矩阵，因为使用二维矩阵就能完全记录灰度图像像素信息。
如果对象是彩色的图像，生成的三维矩阵基本结构是这样的，按照RGB模式分成三层，其中R、G、B各占一层，单独将每一层拿出来显示都是灰度图，而常见图像一般都是点阵图像，每一个像素都需要用RGB模式来记录数据，如（255,255,255）就是白，（0,0,0）就是黑，我们的三维矩阵中R二位矩阵记录的就是所有像素点得R色数据记录，自然G、B层二维矩阵就是记录的所有像素点的G分色信息和B分色信息
如果源数据是彩色图像，则你只需要拿出一个二位矩阵，然后将这个二维矩阵的元素数据进行修改，将所有的点进行判断，如果大于128，则将此点数据赋值为255，如果小于128，则全部赋值为0，如此所有的像素点的数据就仅限于0和255，显示出来就是二值黑白图像
如果源数据是灰度图像，就更简单了，直接修改即可
基本原理就是这样的，matlab是一个很好用的工具，祝顺利，如果还有疑问，随时联系 参考技术A 网上有好多二值化的程序，下来用就行！