Matlab求解三维数组中的最值问题

今天，有人问了一个图片灰度的问题。大体上，他要求解图片中RGB色彩的最小值。我们都知道图片是由三个二维数组组成的，即由RGB等三个二维矩阵组成。所以，我们只需要将这个三维数组分解成三个二维数组，然后分别求解这三个二维数组的最值问题即可。

问题描述

下面，我们开始解决问题：

首先，我们需要读取图片，这里直接使用imread函数即可读取。然后，需要将这个三维矩阵分解成三个二维矩阵，可以使用(:,:,1)、(:,:,2)、(:,:,3)，拆分成三个二维矩阵。然后就可以处理我们想解决的问题了。

刚开始，以为要求解RGB的三个二维矩阵中，RGB分别的最小值。这个问题，Matlab有函数处理，即min函数。之前，我们在Matlab求解最小值及最大值问题的文章，已经有过描述。

初次解决

大体上，可以使用如下代码实现：

%%
%清理工作区与命令区
clc
clear
close all
%%
%图片读取
I1 = imread('0827.jpg');
R=I1(:,:,1);
G=I1(:,:,2);
B=I1(:,:,3);
Rmin=min(min(R))
Gmin=min(min(G))
Bmin=min(min(B))

最终解决

后来发现不是求这个最值，而是求解每个像素点的RGB值中的最小值，即我们需要通过一个循环判断每个像素点上RGB三个值中最小的那个值，并将其存储位一个新的二维矩阵，下面直接上代码：

%%
%清理工作区与命令区
clc
clear
close all
%%
%图片读取
I1 = imread('0827.jpg');
figure(1)
imshow(I1)
I2 = rgb2gray(I1);
figure(2)
imshow(I2)
R=I1(:,:,1);
G=I1(:,:,2);
B=I1(:,:,3);
[i,j]=size(R);
for x=1:i;
    for y=1:j;
    RGB=[R(x,y),G(x,y),B(x,y)];
    temp(x,y)=min(RGB);
    end
end
temp;
figure(3)
imshow(temp)

上述代码中，我们使用imread将图片存储为一个三维矩阵，imshow显示了原图，使用rgb2gray将图片变为了灰度图，使用(:,:,1)、(:,:,2)、(:,:,3)将三维矩阵变为了三个二维矩阵，使用size求解了二维矩阵的行数及列数（即，一张图片的横向纵向像素个数），利用循环获取了每个像素点上三个RGB值得最小值，最后使用imshow输出这个新得图像。当然，我们也可以利用这种循环编辑一个新得公式，作为自己得灰度转换函数。