image-processing - 归一化图像 rgb

Question

我有标准化的问题。让我知道问题是什么以及我如何尝试解决它。
我拍摄三通道彩色图像，将其转换为灰度并应用均匀或非均匀量化以及相同的东西。对于这个图像，我应该应用归一化，但即使图像和灰度并且总是有三个通道，我也会遇到问题。如何应用具有三通道图像的归一化？最小值和最大值应该都在三个通道中吗？有人可以帮帮我吗？
我使用的语言是处理 2。

PS 你能用彩色图像代替灰度图像做同样的事情吗？

Answer 1

您可以轻松地在 1 通道和 3 通道表示之间进行转换。我推荐 scikit-image ( http://scikit-image.org/ )。

from skimage.io import imread
from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb

rgb_img = imread('path/to/my/image')
gray_img = rgb2gray(rgb_image)

# Now normalize gray image
gray_norm = gray_img / max(gray_img)

# Now convert back
rgb_norm = gray2rgb(gray_norm)

Answer 2

我曾经在某个时候遇到过类似的问题。一个很好的解决方案是：

• 将图像从 RGB 转换为 HSI
• 保持色相和饱和度通道不变，只需在强度通道上标准化
• 转换回 RGB

该逻辑可以应用于其他几个图像处理任务，例如，将直方图均衡应用于 RGB 图像。