Matlab环境下PBM/PGM/PPM图像读写指南

资源摘要信息:"pbm/pgm/ppm图片的读写（Matlab）" 在图像处理领域，PBM（Portable Bitmap）、PGM（Portable Graymap）和PPM（Portable Pixmap）是三种基于文本格式的简单图像文件类型，它们统称为PBMPlus或PBM格式。这些格式是最早用于位图图像的标准之一，尤其适用于早期的Unix系统。PBM用于黑白图像，PGM用于灰度图像，而PPM用于彩色图像。这三种格式都是基于ASCII的，所以它们的内容可以被人类直接阅读。PBM文件以“P1”或“P4”标识，PGM文件以“P2”或“P5”，PPM文件以“P3”或“P6”标识，数字代表其特定的二进制或ASCII编码方式。 在Matlab中，可以使用`imread`和`imwrite`函数来操作这些文件。`imread`函数用于读取图像，`imwrite`函数用于保存图像。但需要注意的是，Matlab内置对PBM/PGM/PPM的支持可能有限，因此可能需要自定义函数来处理这些特定格式。 例如，可以创建一个自定义的读取函数，如下： ```matlab function img = readPBMPPM(filename) fid = fopen(filename, 'r'); header = fgets(fid); switch header(2) case '1', % PBM ASCII fmt = 'PBM'; data = textscan(fid, '%s', 'HeaderLines', 1, 'Delimiter', ''); img = logical(str2double(data{1})); case '4', % PBM binary fmt = 'PBM'; [width, height] = sscanf(fscanf(fid, '%d %d'), '%d %d'); fseek(fid, 1, 'bof'); % skip "1" img = fread(fid, width*height, 'uint8=>logical') == 1; case '2', % PGM ASCII fmt = 'PGM'; data = textscan(fid, '%s%d%d', 'HeaderLines', 1, 'Delimiter', ''); maxVal = str2double(data{3}); img = reshape(str2double(data{2}'), ... str2double(data{1}(3:end)), []); img = uint8(img / maxVal * 255); case '5', % PGM binary fmt = 'PGM'; [width, height] = sscanf(fscanf(fid, '%d %d'), '%d %d'); maxVal = fscanf(fid, '%d', 1); fseek(fid, 1, 'bof'); % skip "1" img = fread(fid, width*height, 'int16=>uint8') ./ maxVal * 255; case '3', % PPM ASCII fmt = 'PPM'; data = textscan(fid, '%s%d%d%d', 'HeaderLines', 1, 'Delimiter', ''); maxVal = str2double(data{4}); img = reshape(str2double(data{2}'), ... str2double(data{1}(3:end)), str2double(data{1}(1:end-3))); img = uint8(img / maxVal * 255); case '6' % PPM binary fmt = 'PPM'; [width, height] = sscanf(fscanf(fid, '%d %d'), '%d %d'); maxVal = fscanf(fid, '%d', 1); fseek(fid, 1, 'bof'); % skip "1" img = fread(fid, width*height*3, 'uint8') ./ maxVal * 255; img = permute(reshape(img, 3, [], width, height), [2 4 3 1]); end fclose(fid); end ``` 该函数首先读取文件头以确定文件类型，然后根据不同的类型进行不同的处理。例如，对于PBM ASCII文件，它会读取所有的数据，然后将它们转换为逻辑型数据。对于PGM和PPM文件，它会读取文件头信息，包括图像的宽度、高度和最大值，然后根据这些信息将数据转换为uint8数据。 通过这种方式，我们可以在Matlab中读取和处理PBM、PGM和PPM格式的图像。这对于在Matlab环境中进行图像处理和分析是非常有用的。 需要注意的是，Matlab的`imread`函数可以自动识别并读取PBM、PGM和PPM文件，但是，对于一些特殊的PBM/PGM/PPM文件，`imread`可能无法正确处理，这时就需要使用自定义的读取函数。 总的来说，PBM、PGM和PPM格式虽然相对简单，但在某些情况下仍然非常有用，特别是在需要处理文本格式图像或者需要与其他系统兼容时。通过Matlab，我们可以方便地处理这些格式的图像，从而进行图像处理和分析。