Matlab中mat2gray函数用法

article/2025/9/28 5:49:14

语法

描述

例子

将矩阵转换为图像

mat2gray将矩阵转换为灰度图像

语法

I = mat2gray(A,[amin amax])
I = mat2gray(A)

I = mat2gray(A,[amin amax]) 将矩阵转换为包含0（黑色）到1（白色）范围内的值A的灰度图像 I。 amin和amax中的值 A对应于中的0和1 I。小于的值amin被裁剪为0，大于的值 amax被裁剪为1。

I = mat2gray(A) 设置的值amin，并amax在最小和最大值A。

读取图像并显示。

I = imread('rice.png');
figure
imshow(I)

执行返回数字矩阵的操作。此操作查找边缘。

J = filter2(fspecial('sobel'),I);
min_matrix = min(J(:))min_matrix = -779max_matrix = max(J(:))max_matrix = 560

请注意，矩阵的数据类型为double，其值在[0,1]范围之外，包括负值。显示操作结果。因为矩阵的数据范围超出了imshow的默认显示范围，所以每个具有正值的像素都显示为白色，而每个具有负值或零值的像素都显示为黑色。看到米粒的边缘非常具有挑战性。

J = filter2(fspecial('sobel'),I);
min_matrix = min(J(:))
figure
imshow(J)

将矩阵转换为图像。显示图像的最大值和最小值。

K = mat2gray(J);
min_image = min(K(:))min_image = 0max_image = max(K(:))max_image = 1

请注意，值仍然是double类型的数据，但是所有值都在[0，1]范围内。显示转换结果。像素显示一系列灰度颜色，这使边缘的位置更加明显。

K = mat2gray(J);
min_image = min(K(:))figure
imshow(K)

输入黑白值，指定为2-元素数字矢量。

输出强度图像，以数值矩阵形式返回，值在[0，1]范围内。