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本文将讨论通过在 Matlab 中更改图像中存在的像素的强度级别来查找图像的底片。

在 MATLAB 中获得图像的底片

图片由包含不同强度级别的像素组成。例如，一个 200 x 200 的图像意味着水平轴上有 200 个像素，而垂直轴上只有 200 个像素。每个像素由强度级别组成。例如，8 位图像由 256 个强度级别组成，从 0 到 256。要获得图像的底片，我们需要反转图像的这些值。例如，我们需要将 0 转换为 256 并将 256 转换为 0。对图像取负值的公式是最大强度级别 - 像素值。例如，在 8 位图像的情况下，最大强度级别为 256，因此我们可以从 256 中减去每个像素值并将该值存储回特定像素。在 Matlab 中，我们可以使用 imread() 函数读取图像文件并将其存储到变量中。此函数的算法是读取图像并将其存储在变量中，然后从 256 中减去每个像素值并将其存储回原始变量中，并使用函数 imshow() 显示图像。在输出中，图像颜色将被反转。例如，如果颜色为白色，则会转换为黑色。例如，让我们在 Matlab 中获取图像的底片。请参阅下面的代码。

OriginalImg = imread('cat.jpg');
NImg = 256 - OriginalImg;
subplot(1,2,1)
imshow(OriginalImg)
title('Original image')
subplot(1,2,2)
imshow(NImg)
title('Negative Image')

输出：

在上面的输出中，图像的颜色已经反转。浅色已转换为深色，深色已转换为浅色。在彩色图像的情况下，红色变为青色，绿色变为洋红色，蓝色变为黄色，反之亦然。在二进制图像的情况下，零将被替换为一和零替换。我们还可以使用 Matlab 的内置函数 imcomplement() 来查找图像的底片。函数 imcomplement() 从图像类的最大像素值中减去像素值。