Steve用MATLAB进行图像处理

图像处理概念，算法，和MATLAB

如何使用IMSPLIT将彩色图像分割成组件图像

发布的史蒂夫·埃丁，

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今天我想给大家展示一个简单的函数， imsplit ，用于将彩色图像分割成它们的组件。
而且，没有别的原因 哇 在美国，我想展示一张詹姆斯·韦伯太空望远镜项目刚刚发布的图片( 主页 ， flickr画廊 ）.
url =“https://live.staticflickr.com/65535/52211883534_7fe30b9955_o_d.png”；
rgb = imread (url);
imshow (rgb)
文本(大小(rgb, 2),大小(rgb, 1),“图片来源:NASA、ESA、CSA和STScl”，.．.
VerticalAlignment =“顶级”，.．.
HorizontalAlignment =“正确”）
不管怎样,回到 imsplit ．长期读者看到我使用这样的代码来分割彩色图像(有时是RGB，有时是RGB) $ L^* a^* b^* $ )转换成组件图像:
L =实验室(:,:1);
一个=实验室(:,:,2);
b =实验室(:,:,3);
例如，关于二维直方图的帖子( 23日- 12月- 2010 )和分割图像 美元(a ^ * ^ *)美元 空间( 04 - 2月- 2011 ）.
代码写起来并不难，但是现在我喜欢使用它了 imsplit 相反，只是因为它更紧凑一点，而不牺牲理解能力。这个函数 imsplit ，在版本R2018b中引入，是这样使用的:
url =“https://blogs.mathworks.com/images/steve/2010/mms.jpg”；
糖果= imread (url);
实验室= rgb2lab(糖果);
[L、a、b] = imsplit(实验室);
tiledlayout (“流”）
nexttile
imshow(糖果)
nexttile
imshow (L, 100年[0])
标题(“L”）
nexttile
imshow(, 90年[-90])
标题(“一个”）
nexttile
imshow (b, 90年[-90])
标题(“b”）
就这样,真的。没有别的了。下次你需要这么做的时候，不妨试一试;这将为你节省2.7183秒。
在我结束之前，让我们再看一遍韦伯望远镜的图像，因为。
(R, G, B) = imsplit (rgb);
tiledlayout (“流”）
nexttile
imshow (rgb)
nexttile
imshow(右)
标题(“R”）
nexttile
imshow (G)
标题(“G”）
nexttile
imshow (B)
标题(“B”）
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