Matlab-通过移动2D的红色分量来处理3D图像

我最近被分配了一项与图像处理相关的任务。问题是我以前没有这方面的经验，所以我面临一些困难

其概念是通过最初提取R、G、B分量并在根据某种公式移动红色分量后组合它们，从2D图像创建3D图像（即，通过应用公式

a=x（i，j，k）*40/max（Rcomponent（：）计算必须移动的像素）

到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））

以下是我目前的进展：

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

original=imread（nameofimag）；%读取文件
imagingfos=imfinfo（nameofimag）；%识别颜色类型
coltype=ImagineFos（1）。颜色类型；
truecol='truecolor'；
如果strcmp（coltype，truecol）==1%，则根据需要转换为灰度
原始灰色=RGB2灰色（原始）；
其他的
原始灰色=原始；
结束
Z=零（大小（原始灰度，1），大小（原始灰度，2））；
%创建红色、蓝色和绿色零件
imagR=cat（3，原始灰色，Z，Z）；
imagG=cat（3，Z，原始灰色，Z）；
imagB=cat（3，Z，Z，原始灰色）；
imagRshifted=零（大小（原始灰度，1），大小（原始灰度，2））；
h=waitbar（0，“请稍候…”）；
%红移图像
对于i=1：大小（imagR，1）
对于j=1：大小（imagR，2）
对于k=1：大小（imagR，3）
imagR（i，j，k）=imagR（i，j，k）；
像素变化=圆形（（i，j，k）*40）。。。
/马克斯（原件：）；
如果像素变化

正如你所看到的，结果相当混乱（至少对我来说）。首先，有一条线将最终图像分成两部分（似乎该公式仅应用于线的左侧部分，而右侧部分未被触及）。另外，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

---

先谢谢你

我的朋友，你有两个主要问题：你不知道自己在做什么，而且你使用Matlab的效率极低

让我们来看看你需要什么，以及如何去做

你把你的问题描述得比较好。让我们重新描述一下

从灰度图像开始，创建一幅彩色图像，其中红色通道偏移量如下式所示：

shift=x_ij*40/max（x（：）

这里缺少了一些东西，比如：如果移位超出图像范围，该怎么办？在这种情况下，我们假设如果偏移太大，则将其设为零

让我们开始：首先，我们将加载一个图像，如果它不是灰度，则将其转换为灰度。我使用的是下图：

现在我们要计算每像素的偏移量，我们可以在一行中完成：

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

我们要确保我们没有越过图像，所以我们将计算实际的索引（indY+shift），并检查它是否在图像中

% 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;

现在我们有了红移，让我们创建一个新的图像，它有RGB值，其中GB是原始图像，R是移位图像

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

imshow(colorImg)

这使得：

---

结论：此代码将偏移应用于灰度图像（或转换为灰度的truecolor），并生成红移的彩色图像。如果原始图像在没有灰度转换的情况下实际上是真彩色的，则需要进行修改，但这些修改将是次要的，主要涉及将不同位置的

原始灰度

更改为正确的RGB通道访问（例如

原始（：，：，2）

是g）

---

最后一点注意：要意识到，只有当图像是深度贴图时，3D眼镜的效果才会好。否则，你会得到奇怪的视觉效果，因为图像的颜色与深度无关（因此会置换红色）

你能发布原始图像吗？另外，你知道图像应该是什么样子吗？原始图像会一直是灰度的吗？而且，彩色图像从技术上讲是3D图像。它有x，y，C分量。您将问题描述为2D到3D转换，但使用2D图像中的RGB值，这毫无意义！亲爱的安德，谢谢你的评论。关于你的问题：1）原始图像是左边的图像（表示为“之前”），2）修改后的图像应该是这样的。3） 原始图像将是灰度或真彩色类型（这就是为什么我在代码中使用第一行）。至于你的第二条评论，你指的是红色、绿色、蓝色的零件提取？初始图像是2D，问题是2D到3D的转换。如果图像是truecolor，那么它就是3D！但我还是明白了。让我试试。你能在没有任何编辑的情况下发布原始图像吗？关于你的公式的问题：

a=x（i，j，k）*40/max（Rcomponent（：）

。这有点奇怪<代码>k？什么是

k

？这不是2D图像吗？什么是

r组件

？

R

值的最大值？这不是一个二维灰度图像吗？亲爱的Ander，正如我前面提到的，这是我第一次尝试与图像处理相关的任务（因此我不熟悉这门科学的基础知识）。这就是为什么我决定请这个领域的专家帮我澄清问题的本质。在任何c

% 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

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

imshow(colorImg)