image

image(C)는 배열 C의 데이터를 이미지로 표시합니다. C의 각 요소는 이미지의 한 픽셀에 대한 색을 지정합니다. 결과 이미지는 m×n 그리드의 픽셀입니다. 여기서 m은 C의 행 개수이고 n은 열 개수입니다. 요소의 행과 열 인덱스에 따라 해당하는 픽셀의 중심이 결정됩니다.

image(x,y,C)는 이미지 위치를 지정합니다. x와 y를 사용하여 C(1,1) 및 C(m,n)에 해당하는 코너의 위치를 지정할 수 있습니다. 두 코너를 모두 지정하려면 x와 y를 요소를 2개 가진 벡터로 설정해야 합니다. 첫 번째 코너를 지정한 후 image에 의해 나머지 코너가 지정되도록 하려면 x와 y를 스칼라 값으로 설정하십시오. 이미지가 적절하게 늘어나고 방향이 설정됩니다.

image('CData',C)는 기존 플롯을 바꾸지 않고 현재 좌표축에 이미지를 추가합니다. 이 구문은 image(C)의 로우 레벨 버전입니다. 자세한 내용은 이미지의 하이 레벨 버전과 로우 레벨 버전 비교 항목을 참조하십시오.

image('XData',x,'YData',y,'CData',C)는 이미지 위치를 지정합니다. 이 구문은 image(x,y,C)의 로우 레벨 버전입니다.

image(___,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 image 속성을 지정합니다. 위에 열거된 구문에 나와 있는 입력 인수를 조합하여 image 속성을 지정할 수 있습니다.

image(ax,___)는 현재 좌표축(gca) 대신 ax로 지정된 좌표축에 이미지를 생성합니다. 옵션 ax는 위에 열거된 구문의 입력 인수 조합보다 먼저 나올 수 있습니다.

im = image(___)은 만들어진 Image 객체를 반환합니다. im을 사용하면 이미지가 생성된 후에 이미지의 속성을 설정할 수 있습니다. 위에 열거된 구문에 나와 있는 입력 인수를 조합하여 이 출력값을 지정할 수 있습니다. image 속성과 설명 목록을 보려면 Image 속성를 참조하십시오.

예제

행렬 데이터의 이미지 표시

행렬 C를 생성합니다. C의 데이터에 대한 이미지를 표시합니다. 컬러바를 그래프에 추가하여 현재 컬러맵을 표시합니다.

C = [0 2 4 6; 8 10 12 14; 16 18 20 22];
image(C)
colorbar

기본적으로, 이미지의 CDataMapping 속성은 'direct'로 설정되어 있으므로 image는 C의 값을 컬러맵에 대한 인덱스로 해석합니다. 예를 들어, C의 마지막 요소인 22에 대응하는 오른쪽 맨 아래 픽셀은 컬러맵의 22번째 색을 사용합니다.

이미지를 만들 때 CDataMapping 속성을 'scaled'로 설정하면 현재 컬러맵의 전체 범위에 맞게 값을 스케일링할 수 있습니다.

image(C,'CDataMapping','scaled')
colorbar

또는 image(C,'CDataMapping','scaled')를 사용하는 대신 imagesc 함수를 사용하여 값을 스케일링할 수 있습니다. 예를 들어, imagesc(C)를 사용합니다.

이미지 배치 제어

이미지를 x축의 5와 8 사이, 그리고 y축의 3과 6 사이에 놓이도록 배치합니다.

x = [5 8];
y = [3 6];
C = [0 2 4 6; 8 10 12 14; 16 18 20 22];
image(x,y,C)

C(1,1)에 해당하는 픽셀은 점 (5,3)을 중심으로 합니다. C(3,4)에 대응하는 픽셀은 점 (8,6)을 중심으로 합니다. image는 이 두 점 사이에서 나머지 이미지의 위치와 방향을 지정합니다.

트루컬러로 구성된 3차원 배열의 이미지 표시

C를 트루컬러로 구성된 3차원 배열로 만듭니다. 배열의 마지막 두 페이지를 0으로 설정하여 빨간색만 사용합니다.

C = zeros(3,3,3);
C(:,:,1) = [.1 .2 .3; .4 .5 .6; .7 .8 .9]

C = 
C(:,:,1) =

    0.1000    0.2000    0.3000
    0.4000    0.5000    0.6000
    0.7000    0.8000    0.9000


C(:,:,2) =

     0     0     0
     0     0     0
     0     0     0


C(:,:,3) =

     0     0     0
     0     0     0
     0     0     0

C의 데이터에 대한 이미지를 표시합니다.

image(C)

생성 후에 이미지 수정

선을 플로팅한 다음 선 위에 이미지를 생성합니다. image 객체를 반환합니다.

plot(1:3)
hold on
C = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
im = image(C);

이미지를 반투명하게 만들어 선이 이미지를 통과하여 표시되도록 합니다.

im.AlphaData = 0.5;

JPEG 이미지 파일 읽어 들이기 및 표시

JPEG 이미지 파일을 읽어 들입니다.

C = imread('ngc6543a.jpg');

imread는 650×600×3 배열 C를 반환합니다.

이미지를 표시합니다.

image(C)

3차원 보기의 좌표축에 이미지 추가

곡면 플롯을 만듭니다. 그런 다음, 곡면 아래에 이미지를 추가합니다. image는 xy 평면에 이미지를 표시합니다.

Z = 10 + peaks;
surf(Z)
hold on 
image(Z,'CDataMapping','scaled')

입력 인수

`C` — 이미지 색 데이터
벡터 또는 행렬 | RGB 3색으로 구성된 3차원 배열

이미지 색 데이터로, 다음 형식 중 하나로 지정됩니다.

벡터 또는 행렬 — 이 형식은 인덱스 이미지 데이터를 정의합니다. C의 각 요소는 이미지의 한 픽셀에 대한 색을 정의합니다. 예를 들면 C = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];와 같습니다. C의 요소는 연관 좌표축 컬러맵의 색에 매핑됩니다. CDataMapping 속성으로 매핑 방법을 제어합니다.
RGB 3색으로 구성된 3차원 배열 — 이 형식은 RGB 3색 값을 사용하여 트루컬러 이미지 데이터를 정의합니다. 각 RGB 3색은 이미지의 한 픽셀에 대한 색을 정의합니다. RGB 3색은 요소를 3개 가진 벡터로, 각 요소는 색을 구성하는 빨간색, 녹색, 파란색의 농도를 지정합니다. 3차원 배열의 첫 페이지에는 빨간색 구성요소가 포함되고, 두 번째 페이지에는 녹색 구성요소가 포함되며, 세 번째 페이지에는 파란색 구성요소가 포함됩니다. 이미지는 컬러맵 색 대신 트루컬러를 사용하기 때문에 CDataMapping 속성은 아무 영향을 미치지 않습니다.
- C가 double형인 경우, RGB 3색 값 [0 0 0]은 검은색에 해당하고 [1 1 1]은 흰색에 해당합니다.
- C가 정수형인 경우 이미지는 전체 데이터 범위를 사용하여 색을 지정합니다. 예를 들어, C가 uint8형인 경우, [0 0 0]은 검은색에 해당하고 [255 255 255]는 흰색에 해당합니다. CData가 int8형이면 [-128 -128 -128]이 검은색에 해당하고 [127 127 127]은 흰색에 해당합니다.
- C가 logical형이면 [0 0 0]이 검은색에 해당하고 [1 1 1]은 흰색에 해당합니다.

다음 그림은 두 가지 색상 모델에 대한 C의 상대적 크기를 보여줍니다.

NaN 요소의 동작은 정의되어 있지 않습니다.

image 함수의 로우 레벨 버전을 대신 사용하려면 CData 속성을 이름-값 쌍으로 설정하십시오. 예를 들면 image('CData',C)와 같습니다.

`double`형과 정수 데이터형 간 변환

벡터 또는 2차원 행렬로 image 함수를 호출하고 디폴트 CDataMapping 값을 사용하는 경우, double 값과 정수형 간에 변환할 때 데이터 값을 1만큼 오프셋해야 합니다. CDataMapping이 'scaled'로 설정된 경우에는 이 오프셋이 필요하지 않습니다.

예를 들어, U8이 uint8형의 인덱스 이미지 데이터를 포함하는 경우 다음 식을 사용하여 double형으로 변환할 수 있습니다.

D = double(U8) + 1;

인덱스 이미지 데이터를 double형에서 정수형으로 변환하려면 1을 뺀 다음 round를 사용하여 모든 값이 정수가 되도록 해야 합니다. 예를 들어, D가 double형의 인덱스 이미지 데이터를 포함하는 경우 다음 식을 사용하여 uint8형으로 변환할 수 있습니다.

U8 = uint8(round(D - 1));

정규화된 `double`형과 트루컬러 값 간 변환

트루컬러 이미지 데이터를 정수형에서 double형으로 변환하려면 데이터를 다시 스케일링해야 합니다. 예를 들어, RGB8가 uint8형의 트루컬러 이미지 데이터인 경우 다음 식을 사용하여 double형으로 변환할 수 있습니다.

RGB = double(RGB8)/255;

트루컬러 이미지 데이터를 double형에서 정수형으로 변환하려면 데이터를 다시 스케일링한 다음 round를 사용하여 모든 값이 정수가 되도록 해야 합니다. 예를 들어, RGB가 double형의 이미지 데이터인 경우 다음 식을 사용하여 uint8형으로 변환할 수 있습니다.

RGB8 = uint8(round(RGB*255));

`x` — X축 상의 위치
`[1 size(C,2)]` (디폴트 값) | 요소를 2개 가진 벡터 | 스칼라

x축 상에서의 위치로, 다음 형식 중 하나로 지정됩니다.

요소를 2개 가진 벡터 — 첫 번째 요소를 C(1,1)의 중심 위치로 사용하고 두 번째 요소를 C(m,n)의 중심 위치로 사용합니다. 여기서 [m,n] = size(C)입니다. C가 3차원 배열이면 m과 n은 처음 두 차원이 됩니다. C의 나머지 요소의 중심을 이 두 점 사이에 균일하게 분포시킵니다.
각 픽셀의 너비는 다음 표현식으로 결정됩니다.
```
(x(2)-x(1))/(size(C,2)-1)
```
x(1) > x(2)이면 이미지의 좌우가 뒤집어집니다.
스칼라 — C(1,1)의 중심을 이 위치에 지정하고, 그 다음 요소부터는 한 단위 간격으로 중심을 지정합니다.

image 함수의 로우 레벨 버전을 대신 사용하려면 XData 속성을 이름-값 쌍으로 설정하십시오. 예를 들면 image('XData',x,'YData',y,'CData',C)와 같습니다.

축 제한이 이미지 경계 바깥에 미리 설정되어 있지 않으면 이미지의 x축 제한 또는 y축 제한 바깥으로 확대/축소 또는 패닝을 대화형 방식으로 실행할 수 없습니다. 경계 바깥에 이미 제한이 설정되어 있으면 언제든 대화형 방식으로 확대/축소 또는 패닝을 할 수 있습니다. 다른 객체(예: line)가 좌표축을 차지하고 이미지의 경계를 넘어 확장하는 경우, 다른 객체의 경계까지 확대/축소나 패닝이 가능하지만 경계를 넘을 수는 없습니다.

`y` — Y축 상의 위치
`[1 size(C,1)]` (디폴트 값) | 요소를 2개 가진 벡터 | 스칼라

y축 상에서의 위치로, 다음 형식 중 하나로 지정됩니다.

요소를 2개 가진 벡터 — 첫 번째 요소를 C(1,1)의 중심 위치로 사용하고 두 번째 요소를 C(m,n)의 중심 위치로 사용합니다. 여기서 [m,n] = size(C)입니다. C가 3차원 배열이면 m과 n은 처음 두 차원이 됩니다. C의 나머지 요소의 중심을 이 두 점 사이에 균일하게 분포시킵니다.
각 픽셀의 높이는 다음 표현식으로 결정됩니다.
```
(y(2)-y(1))/(size(C,1)-1)
```
y(1) > y(2)이면 이미지의 상하가 뒤집어집니다.
스칼라 — C(1,1)의 중심을 이 위치에 지정하고, 그 다음 요소부터는 한 단위 간격으로 중심을 지정합니다.

image 함수의 로우 레벨 버전을 대신 사용하려면 YData 속성을 이름-값 쌍으로 설정하십시오. 예를 들면 image('XData',x,'YData',y,'CData',C)와 같습니다.

`ax` — `Axes` 객체
`Axes` 객체

Axes 객체. Axes 객체를 지정하지 않으면 image는 현재 좌표축을 사용합니다.

이름-값 쌍의 인수

선택적으로 Name,Value 인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. Name은 따옴표 안에 표시해야 합니다. Name1,Value1,...,NameN,ValueN과 같이 여러 개의 이름-값 쌍의 인수를 어떤 순서로든 지정할 수 있습니다.

예: image([1 2 3],'AlphaData',0.5)는 반투명 이미지를 표시합니다.

여기에 나와 있는 속성은 image 속성의 일부에 불과합니다. 전체 목록을 보려면 Image 속성를 참조하십시오.

`'CDataMapping'` — 색 데이터 매핑 방법
`'direct'` (디폴트 값) | `'scaled'`

색 데이터 매핑 방법으로, 'direct' 또는 'scaled'로 지정됩니다. 이 속성을 사용하여 CData의 색 데이터 값의 컬러맵 매핑을 제어합니다. CData는 인덱스 색상을 정의하는 벡터 또는 행렬이어야 합니다. CData가 트루컬러를 정의하는 3차원 배열이면 이 속성은 아무 영향을 미치지 않습니다.

각 방법은 다음과 같은 영향을 미칩니다.

'direct' — 값을 현재 컬러맵에 대한 인덱스로 해석합니다. 소수부를 포함하는 값은 가장 가까운 더 작은 정수로 고정됩니다.
- 값이 double형이거나 single형인 경우 1 또는 1보다 작은 값은 컬러맵의 첫 번째 색에 매핑됩니다. 컬러맵의 길이보다 크거나 같은 값은 컬러맵의 마지막 색에 매핑됩니다.
- 값이 uint8형, uint16형, uint32형, uint64형, int8형, int16형, int32형, int64형 중 하나인 경우 0 또는 0 이하의 값은 컬러맵의 첫 번째 색에 매핑됩니다. 컬러맵의 길이보다 크거나 같은 값은 컬러맵의 마지막 색 또는 유형의 범위 제한에 매핑됩니다.
- 값이 logical형인 경우 0 값은 컬러맵의 첫 번째 색에 매핑되고 1 값은 컬러맵의 두 번째 색에 매핑됩니다.
'scaled' — 값을 최소 색 제한과 최대 색 제한 사이의 범위로 스케일링합니다. 좌표축의 CLim 속성에는 색 제한이 포함됩니다.

`'AlphaData'` — 투명도 데이터
`1` (디폴트 값) | 스칼라 | `CData`와 동일한 크기의 배열

투명도 데이터로, 다음 형식 중 하나로 지정됩니다.

스칼라 — 전체 이미지에 걸쳐 일관된 투명도를 사용합니다.
CData와 동일한 크기의 배열 — 각 이미지 요소에 대해 다른 투명도 값을 사용합니다.

AlphaDataMapping 속성은 MATLAB^®이 알파 데이터 투명도 값을 해석하는 방법을 제어합니다.

예: 0.5

`'AlphaDataMapping'` — `AlphaData` 값의 해석 방식
`'none'` (디폴트 값) | `'scaled'` | `'direct'`

AlphaData 값의 해석 방식으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

'none' — 값을 투명도 값으로 해석합니다. 1 이상의 값은 완전히 불투명하고, 0 이하의 값은 완전히 투명하며, 0과 1 사이의 값은 반투명합니다.
'scaled' — 값을 Figure의 알파맵에 매핑합니다. 좌표축의 최소 알파 제한 및 최대 알파 제한에 따라 알파맵의 첫 번째 요소와 마지막 요소에 각각 매핑되는 알파 데이터 값이 결정됩니다. 예를 들어, 알파 제한이 [3 5]이면 3보다 작거나 같은 알파 데이터 값이 알파맵의 첫 번째 요소에 매핑됩니다. 5보다 크거나 같은 알파 데이터 값은 알파맵의 마지막 요소에 매핑됩니다. 좌표축의 ALim 속성에는 알파 제한이 포함됩니다. Figure의 Alphamap 속성에는 알파맵이 포함됩니다.
'direct' — 값을 Figure의 알파맵에 대한 인덱스로 해석합니다. 소수부를 포함하는 값은 가장 가까운 더 작은 정수로 고정됩니다.
- 값이 double형이거나 single형인 경우 1 이하의 값은 알파맵의 첫 번째 요소에 매핑됩니다. 알파맵의 길이보다 크거나 같은 값은 알파맵의 마지막 요소에 매핑됩니다.
- 값이 정수형인 경우 0 이하의 값은 알파맵의 첫 번째 요소에 매핑됩니다. 알파맵의 길이보다 크거나 같은 값은 알파맵의 마지막 요소 또는 유형의 범위 제한에 매핑됩니다. 정수형은 uint8, uint16, uint32, uint64 , int8, int16, int32, int64입니다.
- 값이 logical형인 경우 값 0은 알파맵의 첫 번째 요소에 매핑되고 값 1은 알파맵의 두 번째 요소에 매핑됩니다.

출력 인수

`im` — `Image` 객체
`Image` 객체

Image 객체로, 스칼라로 반환됩니다. im을 사용하면 이미지가 생성된 후에 이미지의 속성을 설정할 수 있습니다. 목록을 보려면 Image 속성를 참조하십시오.

세부 정보