Matlab - 通过移动 2D 的红色分量来处理 3D 图像

Question

我最近被分配了一项与图像处理相关的任务。问题是我之前没有这方面的经验，所以我遇到了一些困难。

这个概念是从 2D 图像中创建 3D 图像，首先提取 R、G、B 分量并在根据某种公式移动红色分量后将它们组合起来（即计算必须移动的像素通过将公式a = x(i,j,k)*40/max(Rcomponent(:)) 应用于红色图像的每个元素，并将元素x(i,j-a,k) 替换为x(i,j,k)) 的值。

这是我目前的进度：

original = imread(nameofimag); % read file
imaginfos = imfinfo(nameofimag); % identify colortype 
coltype = imaginfos(1).ColorType;
truecol = 'truecolor';

if strcmp(coltype,truecol) == 1 % convert to grayscale if needed
    originalgray = rgb2gray(original);
else
    originalgray = original;
end

Z = zeros(size(originalgray,1),size(originalgray,2));

% create red, blue, green parts

imagR = cat(3,originalgray,Z,Z);
imagG = cat(3,Z,originalgray,Z);
imagB = cat(3,Z,Z,originalgray);

imagRshifted = zeros(size(originalgray,1),size(originalgray,2));

h = waitbar(0,'Please wait...');

% shift red image

for i = 1:size(imagR,1)
    for j = 1:size(imagR,2)
        for k = 1:size(imagR,3)
            imagRshifted(i,j,k) = imagR(i,j,k);
            pixeltochange = round((imagRshifted(i,j,k)*40)...
                                                /max(original(:)));                
            if pixeltochange < j                    
                imagRshifted(i,j-pixeltochange,k) =...
                                                imagRshifted(i,j,k);
            end
        end
    end
    waitbar(i/size(imagR,1));
end

imagRshifted = uint8(imagRshifted);

% combine R,G,B to create 3D image

imag3D = imfuse(imagRshifted,imfuse(imagG,imagB));

% plot the desired images

if depictrgb == 0;    
    figure;imshow(imag3D);    
else 
    figure;imshow(imag3D);
    figure;imshow(imagR);
    figure;imshow(imagB);
    figure;imshow(imagG);
end

close(h);

end

如您所见，结果非常令人困惑（至少对我而言）。起初，有一条线将最终图像分成两部分（似乎该公式仅应用于该线的左侧部分，而右侧部分未受影响）。此外，生成的图像更像是随机像素的重建，而不是 R、G、B 分量的组合。

任何想法都将不胜感激。

提前谢谢你。

Answer 1

我的朋友，您有两个主要问题：您不知道自己在做什么，而且您使用 Matlab 的效率极低。

让我们来看看你需要什么，以及如何去做。

你描述你的问题相对不错。让我们重新描述一下。

从灰度图像开始，创建一个彩色图像，其中红色通道移动了以下公式给出的量：shift = x_ij*40/max(x(:))。

这里缺少一些东西，例如：如果移位超出图像该怎么办？在这种情况下，我们将假设如果偏移太大，则将其设为零。

让我们开始吧：首先我们要加载一个图像，如果它不是灰度的，则将其转换为灰度。我正在使用以下图片：

% // same as you had
nameofimag='https://2.bp.blogspot.com/-db3zQg7geYA/UYqnvBriBeI/AAAAAAAAAHo/cv3Dy40mUFo/s1600/Meteosat_grid.jpg'
original = imread(nameofimag); % read file
imaginfos = imfinfo(nameofimag); % identify colortype
coltype = imaginfos(1).ColorType;
truecol = 'truecolor';

if strcmp(coltype,truecol) == 1 % convert to grayscale if needed
    originalgray = rgb2gray(original);
else
    originalgray = original;
end

现在我们要计算每像素的位移，我们可以在一行中完成：

% compute shifts
shift=-round(  double(originalgray)  *40./double(max(originalgray(:)))); 

并且我们要确保我们不会超过 iamge，因此我们将计算实际索引 (indY+shift) 并检查它是否在图像内

% get indexes
[indY,~]=meshgrid(1:size(originalgray,2),1:size(originalgray,1));

% Make sure we dont go out of the image
shift(indY+shift<=0)=0;

现在我们有了一个适当的转变，我们知道它不会消失。意识到，shift 是一个矩阵size(image)，因此我们有我们需要的一切。

现在，让我们使用 R 通道并移动它。意识到，图像是灰度的，因此 R G 和 B 是精确相等的。然后我们将移动原始图像。

% allocate memory
redshifted = zeros(size(originalgray,1),size(originalgray,2));

% actually shift red
for ii=1:size(originalgray,1)
    redshifted(ii,:)=originalgray(ii,indY(ii,:)+shift(ii,:));
end

现在我们有了红色偏移，让我们创建一个具有 RGB 值的新图像，其中 GB 是原始图像，R 是偏移图像

colorImg=cat(3,redshifted,originalgray,originalgray);

imshow(colorImg)

这给出了：

---

结论：此代码将偏移应用于灰度图像（或真彩色转换为灰度）并生成红色偏移的彩色图像。如果原始图像实际上是真彩色，没有进行灰度转换，则需要进行修改，但这些修改会很小，主要涉及将不同位置的originalgray更改为正确的RGB通道访问（例如original(:,:,2)是G）。

最后一点：意识到只有在图像是深度图的情况下，使用 3D 眼镜才会看起来不错。否则，你会得到奇怪的视觉效果，因为图像的颜色与它的深度无关（因此红色的位移）