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| * 负片[[attachment:figure66.png]] * 对比度增强[[attachment:figure67.png]] * 伪彩色映射[[attachment:figure68.png]] * 彩色平衡[[attachment:figure69.png]] * 直方图均衡化[[attachment:figure610.png]] |
* 负片{{attachment:figure66.png}} * 对比度增强{{attachment:figure67.png}} * 伪彩色映射{{attachment:figure68.png}} * 彩色平衡{{attachment:figure69.png}} * 直方图均衡化{{attachment:figure610.png}} |
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{{attachment:figure611.png}} {{attachment:figure612.png}} {{attachment:figure613.png}} {{attachment:figure614.png}} === RGB向量空间上处理 === 将像素值作为一个向量处理。 '''图像梯度''' '''图像分割''':在颜色空间中计算两种颜色的距离,如果距离小于阈值,认为他们属于同一个区域。 |
颜色模型
RGB彩色空间:由RGB(红绿蓝)三个分量组成
NTSC彩色空间:由YIQ(亮度、色调、饱和度)三个分量组成

YCbCr彩色空间:由YCbCr(亮度、蓝色分量、红色分量)三个分量组成

CMY彩色空间:由CMY(青、紫红、黄,RGB的补色)三个分量组成

CMYK彩色空间:在CMY的基础上添加黑色分量
HSV彩色空间:由HSV(色调、饱和度、数值)三个分量组成
HSI彩色空间:由HSI(色调、饱和度、亮度)三个分量组成
MATLAB中表示彩色图像
在matlab中,彩色图像由一个大小为M*N*3的三维矩阵表示,
rgb_image = imread('color_image.tif');
R = rgb_image(:, :, 1);
G = rgb_image(:, :, 2);
B = rgb_image(:, :, 3);
rgb = cat(3, R, G, B);颜色模型之间的转换:
ntsc_image = rgb2ntsc(rgb_image); ycbcr_image = rgb2ycbcr(rgb_image); hsv_image = rgb2hsv(rgb_image); cmy_image = imcomplement(rgb_image); rgb_image = ntsc2rgb(ntsc_image); rgb_image = ycbcr2rgb(ycbcr_image); rgb_image = hsv2rgb(hsv_image); rgb_image = imcomplement(cmy_image);
gray_image = rgb2gray(rgb_image);
索引图像
[f map] = imread('color.gif');
imshow(f, map);转换
rgb_image = ind2rgb(f, map); [f, map] = rgb2ind(rgb_image, 256);
抖动算法:
bw = dither(gray_image);
彩色图像处理
1. 彩色变换
彩色变换类似于灰度图像的亮度变换,对单个像素点进行操作。
彩色至彩色变换(输入输出都是彩色图像)

其中ri为输入像素的各个颜色分量,si为输出像素的各个颜色分量,Ti为变换函数。
对于RGB图像,即:

其中,RGB为变换前像素的值,R'G'B'为变换后像素的值。
比如:
R = f(:,:,1); G = f(:,:,2); B = f(:,:,3); R = imadjust(R, [0 1], [0.5 1]); f = cat(3, R, G, B);
灰度至彩色变换(也称为伪彩色增强,输入灰度图像,输出彩色图像)

其中r为输入像素的灰度值,si为输出像素的各个颜色分量,Ti为变换函数。
如果输出的是RGB图像,则:

其中,r为变换前像素的灰度值,RGB为变换后像素的颜色值。
比如
R = (f-0.6)*2.5; G = (f-0.3)*10/3; B = f*10/3; G(G>1) = 0; B(B>1) = 0; g = cat(3, R, G, B);
[M N] = size(f); R = f; G = 1-f; B = zeros(M, N); g = cat(3, R, G, B);
ice工具箱 dipum_toolbox_pcode.zip (将此压缩包解压,并在matlab的菜单File=>Setpath中添加解压缩文件所在路径)
g = ice('image', f);
g = ice('image', f, 'space', 'hsi');在交互界面中,可以实现:
负片
对比度增强
伪彩色映射
彩色平衡
直方图均衡化
等等
2. 彩色图像滤波
RGB三个分量分别滤波
R = f(:,:,1); G = f(:,:,2); B = f(:,:,3); Rf = imfilter(R, w); Gf = imfilter(G, w); Bf = imfilter(B, w); g = cat(3, Rf, Gf, Bf);
等价于
g = imfilter(f, w);
HSI图像滤波
h = rgb2hsi(f); H = h(:,:,1); S = h(:,:,2); I = h(:,:,3); If = imfilter(I, w); h = cat(3, H, S, If); f = hsi2rgb(h);
3. RGB向量空间上处理
将像素值作为一个向量处理。
图像梯度
图像分割:在颜色空间中计算两种颜色的距离,如果距离小于阈值,认为他们属于同一个区域。