測量灰度值方法

Ⅰ 三刺激值與灰度值的演算法

簡單說：三刺激值可通過下列測定而計算之：1．物體在可見光譜中正常間隔情況下的反射率(或透射率)，並乘以這些量度；2．理論照度中同樣波長的相應能量；3．同樣波長的每一個的三色調(匹)配函數；4．每三套產物的總和，以這種方法得到的三刺激值叫重量縱坐標法。測定三刺激值的方法還有一種叫選擇縱坐標法，即在特別選擇的波長條件下測定反射(或透射)率的方法。如果被測定的有色物質的每個三刺激值被三個總和除，則每種原色在總刺激部分中所佔的比例就極易得到，因為它們的總數為1，0000。兩個系數就足可說明色性(Chromaticity)了。(所謂色性，就是指色相和純度的綜合量。一般以色性來敘述顏色時，是不考慮明度的，由色性圖上的色性坐標表示之。這樣就可將三度立體的空間投影簡化成了平面上的點，大大地簡化了顏色的計算與敘述)。這種比例數值就叫色性坐標(Chromaticity Coordinates)，或色性系數(Chromaticity Coefficients)，也叫三色系數(Trichromatic Coefficients)。顯然，所謂色性系數，就是指某原色的刺激量在三種原色的總刺激量中所佔的比例。顏色直方圖圖像檢索方法是一種重要的基於顏色特徵圖像檢索方法。在分析了基於顏色直方圖信息熵進行圖像檢索方法的基礎上,提出了一種通過灰度值對信息熵進行限定的遙感圖像檢索演算法。該方法在一定程度上解決了傳統的基於顏色直方圖信息熵方法進行圖像檢索時,由於熵的對稱特性造成圖像誤檢索的不足。在實驗精度評價中,分別採用直方圖分析法和相關系數法,從定性與定量兩個角度對檢索精度進行了評價。實驗結果顯示,運用該方法進行檢索,具有較高的檢索精度,相關系數在0.95以上,在實際應用中具有良好的可

Ⅱ MATLAB求圖像的灰度值

用imread("")把圖片讀進來，再轉換成grey模式（灰度模式），得到的就是一個灰度矩陣，要獲取某個點的灰度值就和數字矩陣中獲得某個點的數的方法是一樣的；例如：
i=imread('tuxiang.jpg');%i是彩色圖像
i1=rgb2gray(i);%i1就是灰度圖像
i1(x,y)%就是(x,y)點的灰度值
i1(x1:x2,y1:y2)%就是圖像一部分的灰度矩陣！

Ⅲ 灰度值是什麼是怎麼測量的

灰度值是指將灰度對象轉換為 RGB 時，每個對象的顏色值。把白色與黑色之間按對數關系分成若干級，稱為「灰度等級」，使用黑白或灰度掃描儀測量生成的圖像通常以灰度顯示。

在計算機領域中，灰度（Gray scale）數字圖像是每個像素只有一個采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，盡管理論上這個采樣可以任何顏色的不同深淺，甚至可以是不同亮度上的不同顏色。

灰度圖像與黑白圖像不同，在計算機圖像領域中黑白圖像只有黑白兩種顏色，灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級的顏色深度。但是，在數字圖像領域之外，「黑白圖像」也表示「灰度圖像」，例如灰度的照片通常叫做「黑白照片」。

在一些關於數字圖像的文章中單色圖像等同於灰度圖像，在另外一些文章中又等同於黑白圖像。灰度使用黑色調表示物體,即用黑色為基準色，不同的飽和度的黑色來顯示圖像。

每個灰度對象都具有從 0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。 使用黑白或灰度掃描儀生成的圖像通常以灰度顯示。

(3)測量灰度值方法擴展閱讀

灰度等級范圍一般從0到255，白色為255，黑色為0，故黑白圖片也稱灰度圖像，在醫學、圖像識別領域有很廣泛的用途。

灰度分布是指灰度圖像的灰度值的分布情況，反映了圖像的最基本的統計特徵。灰度分布主要應用於圖像分割中，通過對灰度圖像的灰度分布的理解，來分析圖像一些性質。

灰度直方圖是關於灰度級分布的函數，是對圖像中灰度級分布的統計。灰度直方圖是將數字圖像中的所有像素，按照灰度值的大小，統計其出現的頻率。灰度直方圖是灰度級的函數，它表示圖像中具有某種灰度級的像素的個數，反映了圖像中某種灰度出現的頻率。

如果將圖像總像素亮度（灰度級別）看成是一個隨機變數，則其分布情況就反映了圖像的統計特性，這可用probability density function （PDF）來刻畫和描述，表現為灰度直方圖。可以通過直方圖的狀態來評斷圖像的一些性質，明亮圖像的直方圖傾向於灰度級高的一側；

低對比度圖像的直方圖窄而集中於灰度級的中部，高對比度圖像的直方圖成分覆蓋的灰度級很寬而且像素的分布沒有不太均勻，只有少量的垂線比其他高許多。

直觀上來說：若一幅圖像其像素佔有全部可能的灰度級並且分布均勻，則這樣的圖像有高對比度和多變的灰度色調。

從概率的觀點來理解，灰度出現的頻率可看作其出現的概率，這樣直方圖就對應於概率密度函數(probabilitydensityfunction)，而概率分布函數就是直方圖的累積和，即概率密度函數的積分。

Ⅳ Photoshop和Image J哪個軟體測灰度值更准確

關於用Image
J量化westernblot條帶灰度值，在網上一直盛傳著兩種操作方法，然鵝～小夥伴們卻一直不確定到底哪種才是正確的測量灰度方法，甚至將灰度與光密度弄混淆。今天咱們一起就這個機會學習下，請先看看你是用以下那種方法測量灰度值？以下是兩種方法的具體操作。
方法一
1、打開Image
J軟體→左上角file→Open
選擇自己的條帶圖片(事先把條帶擺正)
2、把圖片轉化

Ⅳ 如何確定遙感圖像上一個監測點的灰度值

假如你要監測的是A點，那你把衛星圖像輸入計算機，根據A點的橫，縱坐標來找出A點（讀圖時注意，大部分衛星圖像的坐標設置是正東為X軸，正南為Y軸，跟我們常用的執教坐標不一樣），然後源讀出A點的表觀反射率R.然後根據所有數據元的（每個點對應一個數據元）表觀反射率，將反射率與灰度值對應上.如反射率最大值對應純白，反射率最小值對應純黑，然後再這之間做N個平均段，看錶觀反射率R落在哪個區段，這樣就確定灰度值了.
你要現有的程序，我沒有，我以前做MODIS衛星圖像相關的程序都留在實驗室了.這個東西不怎麼好做，需要花功夫的，靜下心來，相信你能做好！

Ⅵ 灰度化的方法有哪些

在RGB模型中，如果R=G=B時，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度圖像每個像素只需一個位元組存放灰度值（又稱強度值、亮度值），灰度范圍為0-255。一般有以下四種方法對彩色圖像進行灰度化：
1.分量法
將彩色圖像中的三分量的亮度作為三個灰度圖像的灰度值，可根據應用需要選取一種灰度圖像。
f1(i,j)=R(i,j)
f2(i,j)=G(i,j)
f3(i,j)=B(i,j)
其中fk(i,j)(k=1,2,3)為轉換後的灰度圖像在（i,j）處的灰度值。
2.最大值法
將彩色圖像中的三分量亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。
f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))
3.平均值法
將彩色圖像中的三分量亮度求平均得到一個灰度圖。
f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))
/3
4.加權平均法
根據重要性及其它指標，將三個分量以不同的權值進行加權平均。由於人眼對綠色的敏感最高，對藍色敏感最低，因此，按下式對RGB三分量進行加權平均能得到較合理的灰度圖像。
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j))

Ⅶ 怎樣測量圖片的灰度值

用ACD啊！！就可以了 或者用 PS

Ⅷ 怎麼用opencv獲取圖像灰度值（用C語言）

1、可以變成灰度圖也可以不變。這里假設你的圖像都是IPL_DEPTH_8U類型。

2、如果變成灰度圖，就是單通道圖像，獲取的就是每一個像素點的灰度值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 0);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一：使用cvGet2D()函數間接訪問
CvScalar s = cvGet2D(img, i, j); //其中i代表y軸（第i行），即height；j代表x軸（第j列），即width。
printf("gray value=%f\n",s.val[0]);

//方法二：使用直接訪問
uchar val = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j]; //i和j的意義同上
printf("gray value=%d\n",val);
}
}

3、如果不變成灰度圖，就是3通道圖像，獲取的就是每一個像素點的BGR值，然後分別獲取B值，G值和R值。
IplImage* img = cvLoadImage("test.bmp", 1);
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
//方法一：使用cvGet2D()函數間接訪問
CvScalar s=cvGet2D(img,i,j); //其中i代表y軸（第i行），即height；j代表x軸（第j列），即width。
printf("B=%f, G=%f, R=%f\n",s.val[0],s.val[1],s.val[2]); //注意是BGR順序

//方法二：使用直接訪問
int bVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 0]; // B
int gVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 1]; // G
int rVal = ((uchar *)(img->imageData + i*img->widthStep))[j*img->nChannels + 2]; // R
printf("B=%d, G=%d, R=%d\n",bVal,gVal,rVal); //注意是BGR順序
}
}

Ⅸ Photoshop中怎麼測圖像灰度

方法如下：

1打開圖片，選擇圖像-調整-自然飽和度。

Ⅹ PHP怎樣做灰度測試

您好！
2.1、所謂灰度值是指色彩的濃淡程度.灰度直方圖是指一幅數字圖像中,對應每一個灰度值統計出具有該灰度值的象素數。
2.2、對黑白圖像,R,G,B值均相等,稱為灰度值,每一個像素有一個灰度值.對於8位的灰度圖像,其灰度值范圍為0～255。
2.3、灰度也可認為是亮度，簡單的說就是色彩的深淺程度。實際上在我們的日常生活中，通過三原色色彩深淺的組合，可以組成各種不同的顏色。產品能夠展現的灰度數量越多，也就意味著這款產品的色彩表現力更加豐富，能夠實現更強的色彩層次。例如三原色16級灰度，能顯示的顏色就是16×16×16=4096色。不過目前的產品256級灰度已經非常地普遍了。
所謂顏色或灰度級指黑白顯示器中顯示像素點的亮暗差別，在彩色顯示器中表現為顏色的不同，灰度級越多，圖像層次越清楚逼真。灰度級取決於每個像素對應的刷新存儲單元的位數和顯示器本身的性能。如每個象素的顏色用16位二進制數表示，我們就叫它16點陣圖，它可以表達2的16次方即65536種顏色。如每一個象素採用24位二進制數表示，我們就叫它24點陣圖，它可以表達2的24次方即16777216種顏色。
灰度就是沒有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一個二值灰度圖象，它的象素值只能為0或1，我們說它的灰度級為2。用個例子來說明吧： 一個256級灰度的圖象，RGB(100,100,100)就代表灰度為100,RGB(50,50,50)代表灰度為50。
灰度是指黑白圖像中點的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255 ，黑色為0，故黑白圖片也稱灰度圖像，在醫學、圖像識別領域有很廣泛的用途
彩色圖象的灰度其實在轉化為黑白圖像後的像素值（是一種廣義的提法），轉化的方法看應用的領域而定，一般按加權的方法轉換，R ， G ，B 的比一般為3：6：1。
任何顏色都有紅、綠、藍三原色組成，假如原來某點的顏色為RGB(R，G，B)，那麼，我們可以通過下面幾種方法，將其轉換為灰度：
1.浮點演算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
2.整數方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
3.移位方法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;
4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;
5.僅取綠色：Gray=G；
通過上述任一種方法求得Gray後，將原來的RGB(R,G,B)中的R,G,B統一用Gray替換，形成新的顏色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替換原來的RGB(R,G,B)就是灰度圖了。