将 rgb 图像转换为索引图像而不减少 Matlab 中的颜色

Convert rgb image to an indexed image without decreasing the colors in Matlab

我正在对索引图像进行隐写术。我的问题之一是在不降低颜色的情况下将 rgb 图像转换为索引图像。我在 matlab 中发现 rgb2ind 函数使用最小方差量化和抖动将 rgb 转换为索引。我想要的是使这个索引图像的颜色与 rgb 颜色完全一样。我该怎么做?

例如,在这段代码中我有这个矩阵 M 并用 rgb2ind 函数转换它。我期待结果变量 Mrgb 等于矩阵 M.

% Matrix M 
M(:,:,1) =  [225  230  250  243   20    3  244  247  255  255
242  252  239    0  239  224   27  252  255  255
224  239   28  243  236  231  240   11  255  255
243  252   15  224   15   12  251    0  255  255
224   11  252  227    0   11  232  251    0  255
243    4  255  228   19    4  243  224    0  255
 0  255  236  251  228  251  224  243  255    0
 19  236  255  224   27   12  251  236  255    0
  0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];

M(:,:,2) =[255  255  255  255    0    0  255  255  255  255
255  255  255    0  255  255    0  255  255  255
255  255    0  255  255  255  255    0  255  255
255  255    0  255    0    0  255    0  255  255
255    0  255  255    0    0  255  255    0  255
255    0  255  255    0    0  255  255    0  255
0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
0  255  255  255    0    0  255  255  255    0
0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];

M(:,:,3) = [255  255  255  255    0    0  255  255  255  255
255  255  255    0    0    0    0  255  255  255
255  255    0    0    0    0    0    0  255  255
255  255    0    0    0    0    0    0  255  255
255    0    0    0    0    0    0    0    0  255
255    0    0    0    0    0    0    0    0  255
0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];

[Mind map] = rgb2ind(M,255);
Mrgb = ind2rgb(Mind, map);
Mrgb=im2uint8(Mrgb);
isequal(M, Mrgb)

更新

我在 4-D 中更新矩阵 M。我尝试了 Dan 的回答中的代码,并用 imshow 显示图像,但是当图像应该是黄色时,图像变成了紫色。我该如何解决?

M(:,:,1,1) = [ 225  230  250  243   20    3  244  247  255  255
  242  252  239    0  239  224   27  252  255  255
  224  239   28  243  236  231  240   11  255  255
  243  252   15  224   15   12  251    0  255  255
  224   11  252  227    0   11  232  251    0  255
  243    4  255  228   19    4  243  224    0  255
    0  255  236  251  228  251  224  243  255    0
   19  236  255  224   27   12  251  236  255    0
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];


M(:,:,2,1) = [  255  255  255  255    0    0  255  255  255  255
  255  255  255    0  255  255    0  255  255  255
  255  255    0  255  255  255  255    0  255  255
  255  255    0  255    0    0  255    0  255  255
  255    0  255  255    0    0  255  255    0  255
  255    0  255  255    0    0  255  255    0  255
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
    0  255  255  255    0    0  255  255  255    0
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];


M(:,:,3,1) = [ 255  255  255  255    0    0  255  255  255  255
  255  255  255    0    0    0    0  255  255  255
  255  255    0    0    0    0    0    0  255  255
  255  255    0    0    0    0    0    0  255  255
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];


M(:,:,1,2) = [  255  255  255  255    0    0  255  255  255  255
  255  255  255    0  255  255    0  255  255  255
  255  255    0  255  255  255  255    0  255  255
  255  255    0  255  255  255  255    0  255  255
  255    0  255  255  255  255  255  255    0  255
  255    0  255  255  255  255  255  255    0  255
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];


M(:,:,2,2) = [  255  255  255  255    0    0  255  255  255  255
  255  255  255    0  255  255    0  255  255  255
  255  255    0  255  255  255  255    0  255  255
  255  255    0  255  255  255  255    0  255  255
  255    0  255  255  255  255  255  255    0  255
  255    0  255  255  255  255  255  255    0  255
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
    0  255  255  255  255  255  255  255  255    0
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];


M(:,:,3,2) = [  255  255  255  255    0    0  255  255  255  255
  255  255  255    0    0    0    0  255  255  255
  255  255    0    0    0    0    0    0  255  255
  255  255    0    0    0    0    0    0  255  255
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
  255    0    0    0    0    0    0    0    0  255];



[map, ~, Mind] = unique(reshape(M,[],3), 'rows');
[row, col, ~, frame]=size(M);
Mind = reshape(Mind, [row, col, frame]);

%%convert to rgb 
Mrgb=zeros(row, col, 3, frame);
z = size(map,1);
Mrgb = cat(3, map(Mind), map(Mind + z), map(Mind + 2*z));
Mrgb = reshape(Mrgb, [row, col,3, frame]);

map=uint8(map);
map=im2double(map);

imshow(Mind(:,:,1), map)

EDIT 似乎 rgb2ind 仍然将颜色离散化为一个较低的数字。估价师非常接近(最多 4 个)但仍然不相同。需要另一种方法(例如@Dan 的)。


rgb2ind的第二个参数是颜色的数量,可能的最大值为 65,536。只需将您的代码更改为

[Mind map] = rgb2ind(uint8(M),65536,'nodither');

你可能不会有那么多颜色。

注意 您的 M 在您的代码中是一个双精度数,因此 rgb2ind 并不真正理解值 1 以上的颜色。投射到 uint8 你会得到一张地图。

如果你真的需要 256^3 的颜色分辨率,那么你可以很容易地手动完成,但是,你必须将图像转换回 RGB 才能查看它,所以我不确定这是否真的有任何效用:

[map, ~, Mind] = unique(reshape(M,[],3), 'rows');
Mind = reshape(Mind, size(M(:,:,1)));

您可以使用 sub2ind 或像这样重建您的彩色图像:

z = size(map,1);
Mrgb = cat(3, map(Mind), map(Mind + z), map(Mind + 2*z))

我不确定这是否有任何意义,但也许这就是你想要的。

isequal(M, Mrgb)

returns 1.