2021—2022学年第一学期寒假学习记录8

2022.01.08,今天是服务外包竞赛:随便拿个奖队的项目进行的第八天,今天根据项目要求继续学习matlab数字图像处理

实验八  彩色图像处理

一、实验目的

 使用MatLab 软件对图像进行彩色处理。使学生通过实验熟悉使用MatLab软件进行图像彩色处理的有关方法,并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。

二、实验要求

要求学生能够完成彩色图像的分析,能正确讨论彩色图像的亮度、色调等性质;会对彩色图像进行直方图均衡,并能正确解释均衡处理后的结果;能够对单色图像进行伪彩色处理、利用多波长图像进行假彩色合成、进行单色图像的彩色变换。

三、实验步骤

(1) 彩色图像的分析

 (2) 彩色图像的直方图均衡

 (3) 假彩色处理

 (4) 伪彩色处理1:灰度切片处理

 (5) 彩色变换(选做)

四、实验内容

f=imread('C:\Users\Gateway\Desktop\ͼƬ\flower.tif');

figure;imshow(f);

fR=f(:,:,1);                 %获得红色分量

fG=f(:,:,2);                 %获得绿色分量

fB=f(:,:,3);                 %获得蓝色分量

figure;imshow(fR);

figure;imshow(fG);

figure;imshow(fB);

 

  

 原图                                 红色分量

 

          绿色分量                            蓝色分量

 

%实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像

f=imread('C:\Users\Gateway\Desktop\ͼƬ\flower.tif');

figure;imshow(f);

yiq_image=rgb2ntsc(f);

fY=yiq_image(:,:,1);         %图像亮度

fI=yiq_image(:,:,2);         %图像色调

fQ=yiq_image(:,:,3);         %图像饱和度

figure;imshow(fY);

figure;imshow(fI);

figure;imshow(fQ);

 

             亮度                              色调

 

           饱和度

f=imread('C:\Users\Gateway\Desktop\ͼƬ\flower.tif');

figure;imshow(f);

fR=histeq(fR,256);             %对彩色图像的分量进行直方图均衡化

fG=histeq(fR,256);

fB=histeq(fR,256);

RGB_image=cat(3,fR,fG,fB);    %将直方图均衡化后的彩色图像合并

figure;imshow(RGB_image);

 

 

 

 

f=imread('C:\Users\Gateway\Desktop\ͼƬ\flower.tif');

cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]); %提取灰度在16-128之间像素

cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]);             %提取灰度在128-256间像素

figure,imshow(cut_1),colormap(hot)     %显示图像cut-1,并用hot模型彩色化 figure,imshow(cut_2),colormap(cool)

 

 

16-128                                                  128-256 

 

六、思考题

1. 为什么经彩色直方图均衡后的图像除了对比度会有所增强外,还有色调的变化?

   色调的增强具有特殊性。根据HIS模型表示法,色调对应一个角度且是循环的。如果对这个像素的色调值加一个常数,将会使每个目标的颜色在色谱上移动。当常数比较小时,一般会使彩色图像色调变“暖”或“冷”。常数比较大时。则有可能会使对彩色图像的感受发生比较激烈的变化。

2. 实验内容(3)的假彩色处理方案是否可以有多种?若有,请估计其它方案的可能结果。

3. 在实验内容(4)中,对于灰度切片处理的图像head.gif使用多少级切片比较合适?

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