MATLAB 灰度 12 位到 8 位答案

【问题标题】：MATLAB Greyscale 12 bit to 8 bitMATLAB 灰度 12 位到 8 位
【发布时间】：2015-03-24 06:30:17
【问题描述】：

我正在尝试创建一种算法来将灰度从 12 位转换为 8 位。

我得到了一个像这样的灰度：

比例以矩阵表示。问题是，与 1/16 的简单乘法会破坏第一个灰色列。

这里是代码示例：

in =[
    1 1 1 3 3 3 15 15 15 63 63 63;
    1 1 1 3 3 3 15 15 15 63 63 63;
    1 1 1 3 3 3 15 15 15 63 63 63; 
    1 1 1 3 3 3 15 15 15 63 63 63
];   
[zeilen spalten] = size(in); 

eight = round(in/16);   
imshow(uint8(eight));

Destroy 意味着，新列现在是黑色的

【问题讨论】：

你说的“破坏”是什么意思？
12 位到 8 位，反之亦然？你的标题说明了一件事，而问题说明了相反。
对不起，我错了，12到8
如果您提供您使用的确切代码行会更容易提供帮助

标签： image matlab image-processing

【解决方案1】：

只需重新缩放图像，以便将每个元素除以对应于 12 位（或2^12 - 1 = 4095）无符号整数的最大可能强度，然后乘以对应于 8 位无符号整数的最大可能强度整数（或2^8 - 1 = 255）。

因此：

out = uint8((255.0/4095.0)*(double(in)));

您需要转换为double以确保在执行此缩放时保持浮点精度，然后转换为uint8以确保图像类型为8位。你已经巧妙地推断出这个比例因子大约是 (1/16)（因为255.0/4095.0 ~ 1/16）。但是，您的测试图像的输出将其前 6 列肯定为零，因为 12 位图像的强度 1 和 3 太小而无法以等效的 8 位形式表示，这就是它得到的原因向下舍入为 0。如果您考虑一下，对于 12 位图像的强度每增加 16 次，这将记录为 8 位图像的等效单次强度增加，或者：

12-bit --> 8-bit
   0   -->   0
   15  -->   1
   31  -->   2
   47  -->   3
   63  -->   4
   ... --> ...
  4095 --> 255

由于您的 1 和 3 的值不足以进入下一个级别，因此将它们向下舍入为 0。但是，您的 15 的值被映射到 1，而 63 的值被映射到 4，这当您在测试输入上运行上述代码时，这是我们所期望的。

【讨论】：