绿 G 蓝 B 0 0 255 0 0 255 255 0 0 255 255 255 255 255 0 0 128 128
2.灰度图提取轮廓线的提取
函数IMREAD 用来读取图形文件。
A＝IMREAD（FILENAME,FMT）格式用以读取由字符串FILENAME所指定的一张灰度图或者彩色图，而字符串FMT用以详细说明该文件的格式。如果该文件不在当前MATLAB的工作目录或MATLAB其他指定路径中，需指明该图在系统中的完整路径。
IMREAD返回该图像的数据值给数组A。如果该文件包含的是一张灰度图，A是一个二维（M N）的数组。如果该文件包含的是一张彩色图，A则是一个三维（M N 3）的数组。其返回数组的类型是根据该文件所使用的格式而定的。
就多数文件格式，返回的彩色图像数据使用的RGB色彩空间。但就TIFF文件而言，IMREAD可以返回使用RGB,CIELAB,ICCLAB,或者CMYK色彩空间的色彩数据。如果该彩图使用CMYK色彩空间的话，那A就是一个（M N 4）的数组。在IMREAD所支持的各图像文件格式中，象素的储存方法是用每个色彩平面使用8位或更少位的。当文件的每个象素点只包含一位时，输出的数组（A或X）是逻辑的。而当其读入其他每点使用8位或更少位的图像时，输出的类型是8位无符号整型的。IMREAD也支持读取每象素16位的BMP，PNG,JPEG,和TIFF位图格式，还有12位的JPEG格式。对于12位的JPEG和16位的JPEG，PNG,和TIFF图像格式，输出的数组（A或X）是16位无符号整型的；而对于16位的BMP位图，输出则是8位无符号整型。详见下表： 文件数据类型 1位（bit） 8位（或更少） 12位 16位（JPEG,PNG,TIFF) 16位（仅BMP） IMREAD返回的数组类型 逻辑型 8位无符号整型 16位无符号整型 16位无符号整型 8位无符号整型
IMAGE用来显示图片或者图形。 IMAGE（C）将矩阵C显示为一幅图像。C中的每一个元素指明了该图中对应点的颜色。矩阵C可以是M N 维或者M N 3维的，它的数据可以是双精度，8位无符号整型，或者16位无符号整型的。
当C是一个2维的M N矩阵，C中的元素被作为当前调色板COLORMAP的索引从而用之来决定颜色。该目标图片的C数据变换的值决定了选择调色板的
方式。作为“直接”的C数据变换（默认），其C中的值被视作调色板的索引（1－双精度，0－8位无符号整型或者16位无符号整型）。作为“比例”C数据变换，其C中的值首先根据轴的比例进行转换而后再被作为调色板的索引。当C是一个3维M N 3的矩阵时，在矩阵C（：，：，1）中的元素被解释为红色的强度值，在矩阵C（：，：，2）中的为绿色的强度值，矩阵C（：，：，3）中为蓝色的强度值，此时，该图的C数据变换的属性被忽略。那些包含双精度数据的矩阵，色彩的强度值变化从[0.0 , 1.0]。那些8位和16位无符号整型的矩阵，色彩的强度值范围是[0 , 255]。IMAGE（C）把元素C（1，1）的中心放置在坐标系中点（1，1）的位置，把元素（M，N）放置于坐标轴的点（M，N），然后绘制每一
个直线点的长和宽都为1单元。所以，该图像边框实际向外延伸了0.5单元，占据[0.5 N+0.5 0.5 M+0.5]，而且图像的每一个象素点都位于1～M或1～N的整数坐标之间。调色板与数组类型关系如下：
图像类型 双精度数据 （双精度数组） 图像由2维的MxN整数数组存贮； 调色板是Mx3的数组，其范围于[0,1]的浮点数 8位（8位无符号整型数组） 16位（16位无符号整型数组） 图像由2维的MxN整数数组存贮，8位无符号整型范围于[0,255],16位范围于[0,65535]；调色板同左 索引的 （调色板） 真彩色（RGB） 图像由3维的MxNx3的[0,1]之间 的浮点数数组存贮 图像由3维的MxNx3的8位无符号 整型数[0,255]或者16位无符号 整型[0,65535]的数组存贮 SIZE 用以求数组的大小 D = SIZE ( X )，对于M N的矩阵X，它返回一个含有两个元素的行向量D = [ M，N ],其M和N分别代表该矩阵的行数和列数。对于矩阵X而言，[ M，N ]＝SIZE ( X )返回行和列数。灰度图经过IMREAD函数读取后，生成的是一个2维（M N）矩阵，其每一个数值都代表着原图片中对应象素点的色彩的灰度值，范围[0,255]，并且都是正整数。其中，0表示黑，255表示白。位于轮廓线上的点，它与其相邻的点的灰度值差有一定的跳跃，故通过值的对比，就可以将那些边缘点提取出来。
但是，为了代码的简单实用，首先我去掉了图像的边框上的所有象素点，即：去掉灰度值矩阵的第一行、第一列、最后一行和最后一列。这样做的好处是显而易见的，因为可以保证每一个待比较的点其周围都有8个供比较的点，如图示：
在算法中，将中心那个点依次与其上下、左右、左上、右下，和右上、左下8个点做比较，若差值大于规定值，则其就是轮廓线上的点，反之不是。算法关键的地方是对IMREAD生成的矩阵进行了非线性变换。首先，将这个矩阵从8位无符号型变成双精度的数值存储；然后才能进行下一步的将其每个值都除以255，这样就把每个数值都调整为0～1之间的小数；再用正弦sin函数将这些值做变换，并取求得的结果放大40倍。这样一来，本来是在0～255之间的正整数，就被变换到0～1之间的小数，然后再离散成0～40之间的双精度数值。其目的是为了在进行比较灰度值的时候，方便自定义各种差值。灰度图的源代码（.m文件）如下：
function graydrawout(pix,n) %灰度图的轮廓线提取 A=imread(pix); %读取指定的灰度图
[a,b]=size(A); %a,b分别等于矩阵A的行数和列数
B=double(A); %将矩阵A变为双精度矩阵 D=40*sin(1/255*B); %将矩阵B进行线性变换
T=A; %新建与A同等大小矩阵 for p=2:a-1 %处理图片边框内的象素点 for q=2:b-1
if (D(p,q)-D(p,q+1))>n|(D(p,q)-D(p,q-1))>n| (D(p,q)-D(p+1,q))>n|(D(p,q)-D(p-1,q))>n| (D(p,q)-D(p-1,q+1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q-1))>n| (D(p,q)-D(p-1,q-1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q+1))>n
T(p,q)=0; %置边界点为黑色 else
T(p,q)=255; %置非边界点为白色 end; end; end;
subplot(2,1,1); %将窗口分割为两行一列，下图显示于第一行 image(A); %显示原图像 title('灰度图原图'); %图释
axis image; %保持图片显示比例 subplot(2,1,2); %下图显示于第二行
image(T); %显示提取轮廓线后的图片 title('提取轮廓线'); %图释
axis image; %保持图片显示比例
注释：pix－为要提取轮廓线的灰度图名（带路径），由单引号括住。
n－自定义的灰度值差值，超过该值就是轮廓线上的点，反之不然。
这是一个最重要的参数，通过调节它的值，修整轮廓线的效果，取范围在0～40之间的任何有理数。
A－MATLAB读取原图片后返回的数据矩阵，2维（M N ） T－新建的与A矩阵同等行列数的矩阵，待放入比较后结果
代码的主体是if－else－end部分，我们来分析它。其原理就是将中心点与其周围的8个点依次比较，发现有一个差值大于自定义的值时，就判断其为轮廓线上的点并将之置为黑色；若其与周围8个点的比较值都小于自定义值时，则其不在轮廓线上，置白色。灰度图提取轮廓线示例（n=20）：
3. 彩色图提取图像轮廓线
彩色图片经过IMREAD函数读取后，由于它的每一个象素点都是由红、绿、蓝三色的强度值一起定义其颜色的，所以，生成的是一个3维的（M N 3）矩阵。矩阵平面（：，：，1）代表对应象素点的红色强度值，矩阵平面（：，：，2）是绿色强度值，矩阵平面（：，：，3）则是蓝色强度值。在每一个矩阵平面中强度值的范围是[0,255]的正整数。位于轮廓线上的点，它的红、绿、蓝三色的强度值与其周围的点必然有一定的差值，也正式利用这些差值的比较，可以将那些位于边缘的点提取出来。 在算法上，彩色图与灰度图不同的是，彩图的每一个单色矩阵可以单独用来判定该点是否位于轮廓线上。其算法与灰度图的原理非常相似。 在彩色图的算法中，加入了对判定矩阵的选择，即提供使用者自由选择用图片的哪一个单色矩阵进行轮廓线提取。因为根据图片本身的特点，选择更适合于进行提取的矩阵，其效果是十分不同的，在下面的讨论中将会再次提到这个问题。
算法关键的地方同样是对IMREAD生成的矩阵进行了线性变换。首先，将这个矩阵从8位无符号型变成双精度的数值存储；然后才能进行下一步的将其每个值都除以255，这样就把每个数值都调整为0～1之间的小数；再用正弦sin函数将这些值做变换，并取求得的结果放大40倍。这样一来，本来是在0～255之间的正整数，就被变换到0～1之间的小数，然后再离散成0～40之间的双精度数值。其目的是为了在进行比较单色强度值的时候，方便自定义各种带小数的差值。彩色图轮廓线提取的源代码（.m文件）如下： function colordrawout(pix,n) %彩色图片轮廓线提取函数
A=imread(pix); %读取指定彩色图片 B=A(:,:,1); %红色强度值矩阵 C=A(:,:,2); %绿色强度值矩阵 D=A(:,:,3); %蓝色强度值矩阵
for i=1:3 %依次从三个矩阵中提取轮廓线 if i==1 %从红色矩阵提取 E=B;
else if i==2 %从绿色矩阵提取 E=C;
else E=D; %从蓝色矩阵提取 end; end;
H=double(E); %将选择的矩阵变为双精度矩阵 F=40*sin(1/255*H); %进行非线性变换
[k,j]=size(B); % k,j分别为矩阵D的行数和列数
T=A;
for p=2:k-1 for q=2:j-1
if (F(p,q)-F(p,q+1))>n|(F(p,q)-F(p,q-1))>n| (F(p,q)-F(p+1,q))>n|(F(p,q)-F(p-1,q))>n| (F(p,q)-F(p-1,q+1))>n|(F(p,q)-F(p+1,q-1))>n| (F(p,q)-F(p-1,q-1))>n|(F(p,q)-F(p+1,q+1))>n
T(p,q,1)=0;T(p,q,2)=0;T(p,q,3)=0; %置边界点黑色 else
T(p,q,1)=255;T(p,q,2)=255;T(p,q,3)=255;%置非边界点白色 end; end; end;
subplot(2,2,i+1); %将窗口分割为两行两列，下图显示于第i＋1位置 image(T); %显示轮廓线 title(i); %图释
axis image; %保持图片显示比例 end;
subplot(2,2,1); %下图显示于第1位置 image(A); %显示原彩色图片 title('彩色图原图'); %图释
axis image; %保持图片显示比例
注释：pix－为要提取轮廓线的灰度图名（带路径），由单引号括住。
n－自定义的强度值值差值，超过该值就是轮廓线上的点，反之不然。 这是一个最重要的参数，通过调节它的值，修整轮廓线的效果 范围为0～40之间的任何有理数。
A－MATLAB读取原图片后返回的数据矩阵，3维（M N 3） T－新建的与A矩阵同等行列数的矩阵，待放入比较后结果。 代码中加入的部分是对单色强度值矩阵的选择。从比较中可以看出，选择彩色图片中最大程度的颜色矩阵，可以提高提取轮廓线的效果。譬如：图片以红色为主，就选择1－红色矩阵。 代码的主体同样是if－else－end部分。其原理仍是将中心点与其周围的8个点依次比较，发现有一个差值大于自定义的值时，就判断其为轮廓线上的点并将T矩阵中对应点置为黑色；若其与周围8个点的比较值都小于自定义值时，则其不在轮廓线上，T矩阵对应点置白色。
彩色图提取轮廓线示例：