如何在MATLAB中将灰度矩阵转换为RGB矩阵？

Question

rgbImage = grayImage/max(max(grayImage)); 

或

rgbImage = grayImage/255; 

这上面是正确的，原因是什么？

Answer 1

要转换grayscale image到RGB image，有两个问题必须解决：

• Grayscale images是2-d，而RGB images是3-d，所以你要复制的灰度图像数据的三个次并沿着第三维连接三个副本。
• 图像数据可以存储在许多不同的data types，所以你必须相应地转换它们。当作为double数据类型存储时，图像像素值应该是0到1范围内的浮点数。存储为uint8数据类型时，图像像素值应该是0到255范围内的整数。您可以使用功能class检查图像矩阵的数据类型。

这里有3个典型的状况下，你可能会遇到：

• 要将uint8或double灰度图像转换成的RGB图像相同的数据类型，您可以使用的功能repmat或cat ：

  rgbImage = repmat(grayImage,[1 1 3]); 
  rgbImage = cat(3,grayImage,grayImage,grayImage); 
  

• 要转换uint8 gra到double RGB图像yscale图像，你应该转换为double第一，然后规模由255：

  rgbImage = repmat(double(grayImage)./255,[1 1 3]); 
  

• 要在double灰度图像转换为uint8 RGB图像，你应该通过255第一标尺，然后转换成uint8：

  rgbImage = repmat(uint8(255.*grayImage),[1 1 3]); 
  

Answer 2

根据定义，RGB图像有3个通道，这意味着您需要一个三维矩阵来表示图像。所以，正确的答案是：

rgbImage = repmat(255*grayImage/max(grayImage(:)),[1 1 3]); 

正常化时要小心grayImage。如果grayImage是uint8那么您将在255*grayImage/max(grayImage(:))操作中失去一些精度。

此外，标准化grayImage取决于数据。在你的问题，你用两种方法：

rgbImage = grayImage/max(max(grayImage)); 

其标准化的灰度图像，使得图像中的最大值为1和

rgbImage = grayImage/255; 

它才有意义，如果在grayImage谎言中的值0-255系列。

所以它真的取决于你想要做什么。但是，如果您需要RGB图像，则需要将单通道矩阵转换为3通道矩阵。