伪彩色
遥感波段合成
遥感波段合成是指将多光谱遥感影像的各个波段进行组合，以生成具有丰富地物信息和高空间分辨率的彩色影像。
波段合成有助于提高遥感图像的解译能力和视觉效果，从而更好地分析和识别地物特征。
常用的遥感波段合成方法包括真彩色合成、假彩色合成和伪彩色合成。
1. 真彩色合成：真彩色合成是指将遥感影像的三个波段分别赋予红、绿、蓝色，生成与实际地物颜色一致的彩色影像。
这种方法适用于非遥感应用专业人员使用，可以直观地反映地物的真实色彩。
例如，将RGB波段分别赋予3、2、1波段，可以得到自然彩色合成图像。
2. 假彩色合成：假彩色合成是指将多波段单色影像合成为假彩色影像。
这种方法可以通过任意选择三个波段进行合成，以增强地物信息的表达。
例如，对于Landsat影像，可以选择4、3、2波段进行假彩色合成。
3. 伪彩色合成：伪彩色合成是通过将多个波段的光谱信息进行组合，生成具有不同颜色特征的影像。
这种方法通常用于提取和显示地物的特定属性，如植被、水体、土壤等。
例如，利用ENVI软件的Classification Raster Color Slices功能，可以对波段进行密度分割，生成伪彩色图像。
在实际操作中，常用的遥感波段合成软件有ERDAS IMAGINE和ArcGIS等。
通过这些软件，可以实现遥感影像的波段合成、图像处理和地物信息提取等功能。
伪彩色算法
伪彩色算法
伪彩色算法是一种图像处理技术，它可以将黑白图像转换成彩色图像，从而增强图像的视觉效果。
这种算法利用了人眼对不同颜色的敏感度，通过对灰度图像进行着色处理，使得图像呈现出彩色的效果，从而提高了图像的信息表达能力。
伪彩色算法广泛应用于医学影像、地质勘探、航空航天等领域。
在医学影像方面，伪彩色算法可以将X光片、CT扫描、核磁共振等黑白医学影像转换成彩色图像，从而使医生能够更直观地观察病灶部位，提高诊断准确性。
在地质勘探领域，伪彩色算法可以将地质勘探图像进行着色处理，从而更清晰地显示地质层次和矿产分布，提高勘探效率。
在航空航天领域，伪彩色算法可以将卫星遥感图像转换成彩色图像，使得地表覆盖、植被分布等信息更加直观，提高了图像的可读性。
伪彩色算法的核心思想是根据灰度图像的灰度级别来进行颜色映射。
通常情况下，灰度图像的灰度级别范围是0-255，而彩色图像的颜色通道包括红、绿、蓝三种颜色。
因此，可以通过将灰度级别
映射到RGB颜色空间中，实现对灰度图像的着色处理。
常见的伪彩色算法包括灰度级别到颜色的线性映射、伪彩色表映射、颜色平面映射等方法，它们可以根据具体的应用需求来选择合适的映射方式，从而实现对黑白图像的着色处理。
总的来说，伪彩色算法是一种十分实用的图像处理技术，它可以将黑白图像转换成彩色图像，从而提高图像的信息表达能力。
随着科技的不断发展，伪彩色算法将会在更多领域得到广泛应用，为人们的生产生活带来更多便利。
第三章3_伪彩色和真彩色
数字图像处理 • 根据颜色的特性，人们建立了很多颜色模 型，大体可以分为两类：
一类面向显示或打印或扫描的输入／输出硬设 备；(主要是RGB 模型) 另一类面向以彩色处理为目的的应用。(主要是 HSI 模型)
数字图像处理
1.RGB颜色模型
• 由三基色原理知，适当选取三种基色（如红、绿、 蓝），将它们按照不同的比例合成，就会产生不同 的颜色。其中合成的颜色的亮度取决于三基色的亮 度之和，色度（色调和饱和度）取决于三基色各分 量的比例。这三种基色彼此独立，任一种基色不能 由其他两种基色配出。
数字图像处理
伪彩色增强
• 伪彩色增强是对原来灰度图像中的不同灰 度值区域赋予不同的颜色，从而把灰度图 像变成彩色图像，提高图像的可视分辨率。 因为原图并没有颜色，所以人工赋予的颜 色常称为伪彩色，这个赋色过程实际是一 种重新着色的过程。
数字图像处理
伪彩色增强
• 一般来说，伪彩色处理就是对图像中的黑 白灰度级进行分层着色，而且分的层次越 多，彩色种类就越多，人眼所能识别的信 息也越多，从而达到图像增强的效果。
数字图像处理
2.HSI 模型
• 色调（hue）、饱和度（saturation）和明度 （intensity）也是颜色的三个独立特性，其中I与颜 色无关，而H 和S 与人对颜色的感知是密切相关的， HSI 模型的这个特性使得它非常适合于以人的视觉系 统来感知颜色特性的图像处理。 • HSI 构成的颜色空间是一个枣核形的三维空间，由两 个底面对接在一起的圆锥体构成，如图所示。
数字图像处理
4.均匀颜色模型
• 在颜色空间中，任意选定一点，如果通过该点的 任一方向上，距离相等颜色感觉变化也相等，即 距离能够表示颜色的变化，这样的颜色空间被称 为均匀颜色空间。前面讲述的RGB 和HSI 空间都 是非均匀的。
伪彩色图像处理
伪彩色图像处理一、伪彩色处理的原理伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布图像。
由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。
因此，伪色彩处理的主要目的是为了提高人眼对图像细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。
伪彩色处理的基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。
对黑白图像中不同的灰度赋予不同的彩色。
设f(x,y)为一幅黑白图像，R(x,y),G(x,y),B(x,y)为f值得注意的是，伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。
伪彩色处理技术的实现方法有多种，如密度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
其中灰度级-彩色变换伪色彩处理技术可以将灰度图像变为具有多种颜色渐变的连续彩色图像。
该方法先将灰度图像送入具有不同变换特性的红、绿、蓝三个变换器，然后再将三个变换器的不同输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝枪，再合成某种颜色。
同一灰度由三个变换器对其实施不同变换，使三个变换器输出不同，从而不同大小灰度级可以合成不同颜色。
这种方法变换后的图像视觉效果好。
二、伪彩色处理之灰度级-彩色变换法以上是一组典型的灰度级-彩色变换的传递函数。
其中图（a ）、（b ）、（c ）分别表示红色、绿色、蓝色的传递函数，图（d ）是三种彩色传递函数组合在一起的情况。
由图（a ）可见，凡灰度级小于L/2的像素将被转变为尽可能的暗红色，而灰度级位于L/2到3L/4之间的像素则取红色从暗到亮的线性变换。
凡灰度级大于3L/4的像素均被转变成最亮的红色。
其他的颜色以此类推。
三、灰度级-彩色变换法的Matlab 实现，其程序如下：I=imread(' F:\yyu\happy\DSC01015.jpeg'); %读入灰度图像image2g.jpgI=double(I);[M,N]=size(I);L=256;for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<L/4R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=L;else if I(i,j)<=L/2R(i,j)=0;G(i,j)=L;;B(i,j)=-4*i(i,j)+2*L;else if I(i,j)<=3*L/4R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;G(i,j)=L;B(i,j)=0;elseR(i,j)=L;G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;B(i,j)=0;endendendendendfor i=1:Mfor j=1:NG2C(i,j,1)=R(i,j);G2C(i,j,2)=R(i,j);G2C(i,j,3)=R(i,j);endendG2C=G2C/256;Figure;Inshow(G2C);四、总结伪彩色处理不改变像素的几何位置，而仅仅改变其显示的颜色。
伪彩色图像处理
伪彩色图像处理一、伪彩色处理的原理伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布图像。
由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。
因此，伪色彩处理的主要目的是为了提高人眼对图像细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。
伪彩色处理的基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。
对黑白图像中不同的灰度赋予不同的彩色。
设f(x,y)为一幅黑白图像，R(x,y),G(x,y),B(x,y)为f值得注意的是，伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。
伪彩色处理技术的实现方法有多种，如密度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
其中灰度级-彩色变换伪色彩处理技术可以将灰度图像变为具有多种颜色渐变的连续彩色图像。
该方法先将灰度图像送入具有不同变换特性的红、绿、蓝三个变换器，然后再将三个变换器的不同输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝枪，再合成某种颜色。
同一灰度由三个变换器对其实施不同变换，使三个变换器输出不同，从而不同大小灰度级可以合成不同颜色。
这种方法变换后的图像视觉效果好。
二、伪彩色处理之灰度级-彩色变换法以上是一组典型的灰度级-彩色变换的传递函数。
其中图（a ）、（b ）、（c ）分别表示红色、绿色、蓝色的传递函数，图（d ）是三种彩色传递函数组合在一起的情况。
由图（a ）可见，凡灰度级小于L/2的像素将被转变为尽可能的暗红色，而灰度级位于L/2到3L/4之间的像素则取红色从暗到亮的线性变换。
凡灰度级大于3L/4的像素均被转变成最亮的红色。
其他的颜色以此类推。
三、灰度级-彩色变换法的Matlab 实现，其程序如下：I=imread(' F:\yyu\happy\DSC01015.jpeg'); %读入灰度图像image2g.jpg I=double(I);[M,N]=size(I);L=256;for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<L/4R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=L;else if I(i,j)<=L/2R(i,j)=0;G(i,j)=L;;B(i,j)=-4*i(i,j)+2*L;else if I(i,j)<=3*L/4R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;G(i,j)=L;B(i,j)=0;elseR(i,j)=L;G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;B(i,j)=0;endendendendendfor i=1:Mfor j=1:NG2C(i,j,1)=R(i,j);G2C(i,j,2)=R(i,j);G2C(i,j,3)=R(i,j);endendG2C=G2C/256;Figure;Inshow(G2C);四、总结伪彩色处理不改变像素的几何位置，而仅仅改变其显示的颜色。
遥感影像中的真、假彩色合成及伪彩色等
聊一聊遥感影像中的真彩色、假彩色及伪彩色真彩色不是和肉眼一致吗？为什么还会有假彩色、伪彩色呢？【基本认知】➢遥感影像有黑白和彩色之分黑白影像是根据物体的灰度不同而呈现的，一般建筑物为灰白色，而草地和森林颜色较深遥感彩色影像又有真彩色和假彩色之分✧真彩色影像上地物颜色能够真实反映实际地物的颜色特征，符合人的认知习惯✧假彩色影像上，草、树和庄稼覆盖地区通常为红色，而水是灰色和蓝色的，城市是蓝灰色的【何为图像的彩色显示】遥感数据是直接从遥感器得到的数字数据的罗列。
为了使其内容直观易懂，彩色显示是非常重要的技术，彩色显示有两种方法：①把多个波段的图像分别赋予一种原色而进行显示的彩色合成法对一幅黑白图像的灰阶赋予颜色的假彩色（伪彩色）显示法彩色合成【基本概念】从通过滤光片、棱镜、衍射光栅等分光而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成，根据三原色的对应方式不同，可以得到不同的彩色合成图像。
1）真彩色合成在通过对应于三原色蓝、绿、红的滤光片而拍摄的三张多波段图像上，如果使用同样的三原色滤光片进行合成，就可以得到接近天然色的颜色，即为真彩色合成。
2）假彩色合成通常的遥感图像不一定是在分解为三原色的滤光片的波长范围内拍摄的，多数场合是使用了人眼看不见的红外波段，因为这种图像的彩色合成已经不是天然色彩了，所以称为假彩色合成。
3）红外彩色合成在遥感中，多采用对近红外区赋予红色，对红色的波长区赋予绿色，对绿色的波长区赋予蓝色，称为红外彩色合成。
彩色合成法可应用于从不同的遥感器中获得的图像显示，例如，通过把空间分辨率高的黑白图像和空间分辨率低的多波段图像进行彩色合成，就可以做出空间分辨率高且具有多波段信息的图像，这对于图像判读是非常有效的。
伪彩色显示（又称密度分割）把一张黑白图像的灰阶分为若干等级，在每个等级上赋予颜色，就成为最简单的伪彩色显示【总结】✧真彩色：R G B三波段的合成显示图✧假彩色：任意三个波段的合成显示图✧伪彩色：只含有一个任意波段的图像显示假彩色也好，伪彩色也罢，都是为了增加遥感影像的可读性。
matlab伪彩色处理代码
伪彩色处理是一种将灰度图像映射到彩色图像的方法，使得图像更易于理解和分析。
在Matlab中，可以使用以下步骤进行伪彩色处理。
1. 导入图像：首先，需要导入要进行伪彩色处理的灰度图像。
可以使用`imread`函数读取图像文件，并存储为一个矩阵。
```matlabgray_image = imread('gray_image.jpg');```2. 灰度图像增强（可选）：如果原始灰度图像对比度较低或者需要增强图像的细节，可以在进行伪彩色处理之前应用一些图像增强算法，例如直方图均衡化或对比度拉伸等。
```matlabenhanced_image = histeq(gray_image);```3. 伪彩色映射：伪彩色处理的关键步骤是将灰度值映射到一个彩色空间。
常用的方法有灰度级别映射和伪彩色映射表两种。
- 灰度级别映射：使用colormap函数将灰度图像转换为彩色图像。
Matlab提供了许多内置的colormap函数，例如jet、hot、cool等。
可以根据需要选择合适的colormap函数。
```matlabcolor_image = ind2rgb(gray_image, jet(256));```- 伪彩色映射表：可以自定义一个伪彩色映射表，用于将灰度值映射到RGB颜色空间。
伪彩色映射表是一个256x3的矩阵，每一行对应一个灰度级别和相应的RGB颜色值。
```matlab% 创建伪彩色映射表color_map = zeros(256, 3);color_map(:, 1) = linspace(0, 1, 256); % 红色通道color_map(:, 2) = linspace(0, 1, 256); % 绿色通道color_map(:, 3) = linspace(0, 1, 256); % 蓝色通道% 使用伪彩色映射表进行映射color_image = ind2rgb(gray_image, color_map);```4. 图像显示：最后，使用`imshow`函数显示伪彩色图像。
伪彩技术及伪彩与真彩色转换公式
伪彩(又称“B彩”)是一种将黑白图形或图像显示方式转变为彩色显示的方式，原则上可用于所有灰阶显示的超声图形或图像中，如：二维，M型，频谱多普勒等。
它先将回声幅度(黑白显示为灰阶)划分为许多彩色域，然后采用伪彩编码的方法将灰阶显示变换为彩色显示，使黑白图形或图像变成彩色。
由于人眼对灰阶等级的分辨不甚敏感，黑白图形或图像转换为彩色后可增强人眼对不同回声强度的敏感度，从主观上增加了显示信号的动态范围，增强图像边界的可识别程度。
灰度到伪彩色的转换公式：f表示某一像素点的灰度if 0<=f<63 thenbeginr :=0; g :=254-4*f; b :=255;end;if 64<=f<127 thenbeginr :=0; g :=4*f-254; b :=510-4*f;end;if 128<=f<191 thenbeginr :=4*f-510; g :=255; b :=0;end;if 192<=f<=255 thenbeginr :=255; g :=1022-4*f; b :=0;end;//灰度图像转成伪彩色实例：procedure GrayToColor(Bmp: TBitmap);vari, j, uG: Integer;P: PByteArray;beginBmp.PixelFormat := pf24bit;for j := 0 to Bmp.Height - 1 dobeginP := Bmp.ScanLine[j];for i := 0 to Bmp.Width - 1 dobeginuG := P[3 * i];if (0 <= uG) and (uG < 63) then //灰度------>伪彩色beginP[3 * i + 2] := 0;P[3 * i + 1] := 254 - 4 * uG;P[3 * i] := 255;end;if (64 <= uG) and (uG < 127) thenbeginP[3 * i + 2] := 0;P[3 * i + 1] := 4 * uG - 254;P[3 * i] := 510 - 4 * uG;end;if (128 <= uG) and (uG < 191) thenbeginP[3 * i + 2] := 4 * uG - 510;P[3 * i + 1] := 255;P[3 * i] := 0;end;if (192 <= uG) and (uG <= 255) thenbeginP[3 * i + 2] := 255;P[3 * i + 1] := 1022 - 4 * uG; P[3 * i] := 0;end;end;end;end;。
什么是伪彩色LED显示屏
什么是伪彩色LED显示屏（通俗点说就是背景彩色，字体什么是黑白的）描述一幅图像需要使用图像的属性。
图像的属性包含分辨率、像素深度、真/伪彩色、图像的表示法和种类等。
本节介绍前面三个特性。
搞清真彩色、伪彩色与直接色的含义，对于编写图像显示程序、理解图像文件的存储格式有直接的指导意义，也不会对出现诸如这样的现象感到困惑：本来是用真彩色表示的图像，但在VGA显示器上显示的图像颜色却不是原来图像的颜色。
1. 真彩色(true color)真彩色是指在组成一幅彩色图像的每个像素值中，有R，G，B三个基色分量，每个基色分量直接决定显示设备的基色强度，这样产生的彩色称为真彩色。
例如用RGB 5∶5∶5表示的彩色图像，R，G，B各用5位，用R，G，B分量大小的值直接确定三个基色的强度，这样得到的彩色是真实的原图彩色。
如果用RGB 8:8:8方式表示一幅彩色图像，就是R，G，B都用8位来表示，每个基色分量占一个字节，共3个字节，每个像素的颜色就是由这3个字节中的数值直接决定，如图5-08(a)所示，可生成的颜色数就是224 ＝16 777 216种。
用3个字节表示的真彩色图像所需要的存储空间很大，而人的眼睛是很难分辨出这么多种颜色的，因此在许多场合往往用RGB 5:5:5来表示，每个彩色分量占5个位，再加1位显示属性控制位共2个字节，生成的真颜色数目为2^15 = 32768 = 32K。
在许多场合，真彩色图通常是指RGB 8:8:8，即图像的颜色数等于2^24，也常称为全彩色(full color)图像。
但在显示器上显示的颜色就不一定是真彩色，要得到真彩色图像需要有真彩色显示适配器，目前在PC上用的VGA适配器是很难得到真彩色图像的。
2. 伪彩色(pseudo color)伪彩色图像的含义是，每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当作彩色查找表(color look-up table，CLUT)的表项入口地址，去查找一个显示图像时使用的R，G，B强度值，用查找出的R，G，B强度值产生的彩色称为伪彩色。
imagej伪彩映射原理 -回复
imagej伪彩映射原理-回复ImageJ是一款功能强大且广泛使用的开源图像处理软件。
伪彩映射（pseudo-color mapping）是其中一个常用的功能，也是该软件中非常重要的一部分。
伪彩映射是将灰度图像转换成彩色图像的过程，使得图像中不同的灰度值能够对应不同的颜色。
在本文中，我们将逐步解释ImageJ 中伪彩映射的原理和实现方法。
首先，让我们来了解一下为什么需要伪彩映射。
在某些情况下，我们可能需要将灰度图像转换成彩色图像用于更好地显示和分析。
例如，医学图像中的不同组织结构可能具有不同的灰度值，通过应用伪彩映射，我们可以将这些不同的组织结构用不同的颜色来表示，从而更清晰地观察和分析。
在ImageJ中，伪彩映射可以通过多种方法实现。
其中一种常用的方法是使用LUT（Look-Up Table）映射。
LUT是一个包含了多个颜色索引的表格，每个索引值对应一个特定的颜色。
将灰度图像中的每个像素值与LUT 中的索引值对应起来，即可将灰度图像转换成彩色图像。
ImageJ提供了许多预设的LUT，用户可以根据需要选择适合的LUT进行映射。
那么，如何在ImageJ中应用伪彩映射呢？下面将一步一步地介绍。
第一步，我们需要打开或导入一张灰度图像。
在ImageJ的菜单栏中，选择“File”（文件）选项，然后点击“Open”（打开）或“Import”（导入），找到目标图像并选中打开。
第二步，对导入的灰度图像执行灰度转换。
在ImageJ的菜单栏中，选择“Image”（图像）选项，然后点击“Type”（类型），选择“8-bit”（8位灰度）或“16-bit”（16位灰度），将图像转换为相应的灰度类型。
第三步，选择合适的LUT进行映射。
在ImageJ的菜单栏中，选择“Image”（图像）选项，然后点击“Lookup Tables”（查找表），选择合适的LUT 进行映射。
如果需要自定义LUT，可以通过“Edit”（编辑）选项进行调整和创建。
伪彩色图像处理
伪彩色处理技术：
－－把灰度图像变成彩色图像或把一种彩色图 像变成另一种彩 色分布的图像
人眼分辨图像： 灰度图像：灰度级介于十几到二十几级之间 彩色图像：彩色分辨能力却可达到灰度分辨
能力的百倍以上，能达几百种甚 至上千种
✓ 灰度分层法伪彩色处理举例1
用颜色突出降雨水平 图a：图像的强度值直接与降雨相对应，目测困难
图b：蓝色表示低降雨量，红色表示高降雨量 图c和图d更加清楚
➢ 灰度变换法伪彩色处理
原理：利用变换法对灰度图像进行伪彩色处理，所形成的 彩色比较丰富它依据的原理是三基色原理，每一种彩 色可由红绿蓝三基色按适当比例来合成
f(x,y)
TR(·) TG(·) TB(·)
R(x,y) G(x,y) B(x,y)
✓ 典型的灰度伪彩色变换
R
G
B
✓ 灰度变换法伪彩色处理举例
➢ 频域伪彩色处理
滤波
FFT-1
R 附加处理
FFT
滤波
FFT-1
附加处FT-1 附加处理
可见光 彩色图像
红外图像
融合图像
伪彩色
伪彩色图像2.1 伪彩色图像介绍伪彩色(pseudo-color)图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为色彩查找表CLUT(Color Look-Up Table)中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值。
这种用查找映射的方法产生的色彩称为伪彩色。
用这种方式产生的色彩本身是真的，不过它不一定反映原图的色彩。
在VGA显示系统中，调色板就相当于色彩查找表。
从16色标准VGA调色板的定义可以看出这种伪彩色的工作方式。
伪彩色一般用于65K色以下的显示方式中。
标准的调色板是在256K色谱中按色调均匀地选取16种或256种色彩。
一般应用中，有的图像往往偏向于某一种或几种色调，此时如果采用标准调色板，则色彩失真较多。
因此，同一幅图像，采用不同的调色板显示可能会出现不同的色彩效果。
所谓图像的伪彩色处理技术，就是将黑白图像变成彩色图像，也可以是原来有彩色的图像变换成给定彩色分布的图像。
如不同谱能遥感图像[10]。
彩色图像中的彩色根据黑白图像的灰度级或其他图像特征（如空间频率成分）人为给定。
这是一种视觉效果明显，而又不太复杂的图像增强技术，在国内也是发展较快的一种图像处理技术。
缺点是相同物体或大物体各个部分因光照等条件不同，形成不同的灰度级，结果产生了不同彩色，往往产生错误的判断。
在质量较高的黑白底片和Ｘ光片中，往往有些灰度级相差不大，但包含着丰富的信息。
可是人眼分辨灰度级能力较差，一般只有几十级，无法从图像中提取这些信息。
但是从第二章中我们知道人眼对彩色分辨率较强，达几百种甚至上千种。
因此通常将图像中的黑白度级变换成不同的彩色，且分割越细，彩色越多，人眼所能提取信息也越多，从而达到图像增强的效果。
2.2 伪彩色处理技术应用伪彩色处理技术不仅适用于航摄和遥感图片，也可以用于X光片及云图判读等方面。
可以用计算机取做，也可以用专用硬设备来实现，如美国DIGICOL 电子观察仪6010，日本PHOSDAC-700,1000,1200。
第九讲 伪彩色处理和分割
45度模板
垂直模板
135度模板
3.2.2 图像分割:边界分割法
线的检测
例： 图像
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
用4种模板分别计算 R水平 = -6 + 30 = 24 R45度 = -14 + 14 = 0 R垂直 = -14 + 14 = 0 R135度 = -14 + 14 = 0
3.2.2 图像分割:边界分割法
z1 z2 z3
边的检测
– 拉普拉斯
z4 z5 z6 z7 z8 z9
二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分 定义为： 2f = [2f / x2 , 2f / y2] 可以用多种方式被表示为数字形式。对于 一个3x3的区域，经验上被推荐最多的形式是： 2f = 4z5 – (z2 + z4 + z6 + z8)
图像
8
8
8
模板 -1 -1 -1
R = (-1 * 8 * 8 + 128 * 8) / 9 = (120 * 8) / 9 = 960 / 9 = 106 设 ：阈值：T = 64 R>T
3.2.2 图像分割:边界分割法
点的检测——算法描述
– 设定阈值 T，如T = 32、64、128等,并计算高 通滤波值R – 如果R值等于0，说明当前检测点与的灰度值 与周围点的相同 – 当R的值足够大时，说明该点的值与周围的 点非常不同，是孤立点。通过阈值T来判断 |R| > T 检测到一个孤立点
3.2.2 图像分割:边界分割法
z1 z2 z3
伪彩色图像处理
伪彩色图像处理一、伪彩色处理的原理伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布图像。
由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的区分力。
因此，伪色彩处理的主要目的是为了提高人眼对图像细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。
伪彩色处理的根本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。
对黑白图像中不同的灰度赋予不同的彩色。
设f(x,y)为一幅黑白图像，R(x,y),G(x,y),B(x,y)为f值得注意的是，伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。
伪彩色处理技术的实现方法有多种，如密度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
其中灰度级-彩色变换伪色彩处理技术可以将灰度图像变为具有多种颜色渐变的连续彩色图像。
该方法先将灰度图像送入具有不同变换特性的红、绿、蓝三个变换器，然后再将三个变换器的不同输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝枪，再合成某种颜色。
同一灰度由三个变换器对其实施不同变换，使三个变换器输出不同，从而不同大小灰度级可以合成不同颜色。
这种方法变换后的图像视觉效果好。
二、伪彩色处理之灰度级-彩色变换法以上是一组典型的灰度级-彩色变换的传递函数。
其中图〔a 〕、〔b 〕、〔c 〕分别表示红色、绿色、蓝色的传递函数，图〔d 〕是三种彩色传递函数组合在一起的情况。
由图〔a 〕可见，凡灰度级小于L/2的像素将被转变为尽可能的暗红色，而灰度级位于L/2到3L/4之间的像素如此取红色从暗到亮的线性变换。
凡灰度级大于3L/4的像素均被转变成最亮的红色。
其他的颜色以此类推。
三、灰度级-彩色变换法的Matlab 实现，其程序如下：I=imread('F:\yyu\happy\DSC01015.jpeg'); %读入灰度图像image2g.jpg I=double(I);[M,N]=size(I);L=256;for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<L/4R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=L;else if I(i,j)<=L/2R(i,j)=0;G(i,j)=L;;B(i,j)=-4*i(i,j)+2*L;else if I(i,j)<=3*L/4R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;G(i,j)=L;B(i,j)=0;elseR(i,j)=L;G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;B(i,j)=0;endendendendendfor i=1:Mfor j=1:NG2C(i,j,1)=R(i,j);G2C(i,j,2)=R(i,j);G2C(i,j,3)=R(i,j);endendG2C=G2C/256;Figure;Inshow(G2C);四、总结伪彩色处理不改变像素的几何位置，而仅仅改变其显示的颜色。
数字图像处理-伪彩色处理
强度分层
强度分层技术（有时又称密度分层） 和彩色编码是伪彩色图像处理最简单的例 子之一。如果一幅图像被描述为三维函数 （作为空间坐标的强度），则分层方法可 以看成是放置一些平行于图像坐标面的平 面，然后每个平面在相交的区域中切割图 像函数。
强度分层技术的几何解释
灰度级到彩色的赋值
f (x, y) ck
的物品 通过使用伪彩色处理技术能够更好的发现
包裹的问题，减少安全隐患
使用强度分层技术后对灰度图像的伪彩色 处理效果
使用灰度级到彩色变换的伪彩色增强效果 1、使用线性变换的方法
效果图
正弦变换
效果图
多光谱图像彩色编码
伪彩色图像处理在医学上的应用
医学检查身体病变无法获得准确的病理位 置
人眼对灰度的敏感度导致无法识别病变的 严重程度
通过伪彩色处理可以突出病变部位，使医 生对患者的病因做出更好地判断和相应的 治疗
பைடு நூலகம்
医学上主要使用的是强度分层的技术来对x 光、CT等医学检测仪器得到的图片进行伪 彩色处理，是不同的灰度级显示不同的颜 色，从而更明显的分辨出病因，判断病变 位置。
伪彩色的目的
伪彩色的主要应用是为了人目视观察和解释一幅 图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上 千种颜色和强度，但只能辨别二十几种灰度。
伪彩色处理的意义 进入21世纪以来，随着微电子技术、
计算机技术、现代通信技术的飞速发展， 人类社会正健步迈入信息化时代。在人类 所接收到的全部信息中，70％以上是通过 视觉得到的。因此对数字图像进行有效的 处理变的十分重要。而目前彩色图像占很 大的比例，所以，对彩色图像的处理显得 尤为重要。其中伪彩色处理技术就是一项 重要的图像处理技术。
伪彩色
详细介绍
真彩色
处理
直接色
处理
将彩色图像转换为灰度图像是一个不可逆的过程，灰度图像也不可能变换为原来的彩色图像。而某些场合需 要将灰度图像转变为彩色图像；伪彩色处理主要是把黑白的灰度图像或者多波段图像转换为彩色图像的技术过程。 其目的是提高图像内容的可辨识度。其中方法有，灰度分成法，灰度变换法。
真彩色
(true color)真彩色是指在组成一幅彩色图像的每个像素值中，有R，G，B三个基色分量，每个基色分量直 接决定显示设备的基色强度，这样产生的彩色称为真彩色。例如用RGB 5∶5∶5表示的彩色图像，R，G，B各用5 位，用R，G，B分量大小的值直接确定三个基色的强度，这样得到的彩色是真实的原图彩色。
用这种系统产生颜色与真彩色系统相比，相同之处是都采用R，G，B分量决定基色强度，不同之处是后者的 基色强度直接用R，G，B决定，而前者的基色强度由R，G，B经变换后决定。因而这两种系统产生的颜色就有差别。 试验结果表明，使用直接色在显示器上显示的彩色图像看起来真实、很自然。
这种系统与伪彩色系统相比，相同之处是都采用查找表，不同之处是前者对R，G，B分量分别进行变换，后 者是把整个像素当作查找表的索引值进行彩色变换。
伪彩色
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统计滤波
统计像素点周围领域内的在该灰度的一个范围 内的像素点的个数，如果所占比例很低且灰度 值为零的像素点所占比例较大，则把该点的像 素记为零。如果在该点灰度值某一范围内的点 较多则改点的像素值不变，其他的对该店采用 中值滤波进行处理。
统计去噪后的图像
杭州电子科技大学
彭大蒙 周森山 2012.12.26
概述
伪彩色图像处理就是使用非彩色的灰度图像来 表示彩色图像，它是根据特定的准则对灰度值 以彩色的处理。对图片进行伪彩色增强的主要 原因是，人眼可以辨别上千种颜色和强度，而 相比之下却只能分辨几十种灰度级。所以，事 实上，伪彩色的主要应用就是图像中灰度级的 判读。
if i<=uint8(L/8) B(j)=uint8(0);%(2040/L*i); elseif i<=uint8(L/4); B(j)=uint8(255); elseif i<=uint8(3*L/8) B(j)=uint8(255/L*(3*L-8*i)); elseif i<=uint8(3*L/4); B(j)=uint8(0); else B(j)=uint8(255/L*(4*i-L)); end end R=uint8(R);
L=255; for j=1:256 i=j-1; if i<=uint8(L/4); R(j)=uint8(0); elseif i<=uint8(L/2); R(j)=uint8((1020/L)*(i-L/4)); else R(j)=uint8(255); end if i<=uint8(L/8); G(j)=uint8(0); elseif i<=uint8(L/4); G(j)=uint8((2040/L)*(i-L/8)); elseif i<=uint8(L/2) G(j)=uint8(255); elseif i<=uint8(L*3/4); G(j)=uint8(1020/L*(3/4*L-i)); else G(j)=uint8(1020/L*(i-3/4*L)); end
谢谢 Thank you
主要工作
从灰度图中我们可以看出，图片中存在大量的 盐噪声，所以我们需要对图片进行去噪。
完成灰度图像到彩色图像的映射，把图像增强 为伪彩色图像。
待处理的灰度图片
图像去噪
空域滤波 空域滤波是空域图像增强的一种常用手段，空域 滤波从广义上是指依次以每个像素为中心的领域进行 一系列的统计、计算，得到的结果代替原本的像素值 的操作。 基本方法： 将图像某个领域中每个像素都与相应的系数相乘， 然后将结果进行累加，再将累加的结果除以系数的累 加和，从而得到该点处的响应。
排序滤波
由于图片中存在大量的盐噪声，所以我们采用排序滤 波的方法。 中值滤波是一种典型的排序滤波，它把像素点周 围领域内的所有像素的灰度都按从大到小的顺序排列， 然后选择某一特定位置的灰度值作为像素点的灰度值。 该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图 像边缘细节，这是因为它不依赖领域内哪些与典型值 差别很大的值。但是对一些细节多，特别是线、尖顶 等细节多的图像不宜采用排序滤波。
统计滤波的实现
function Z=myfilte(X,hm);
%%the vilid data type is uint8 if isa(X,'double') X=im2uint8(X); end if isa(hm,'double') hm=uint8(hm); end [row,col]=size(X); [hrow,hcol]=size(hm); halfhm=floor(hrow/2); halfhn=floor(hcol/2); clear hrow hcol; for i=1:row for j=1:col for ii=-1*halfhm:halfhm for jj=-1*halfhn:halfhn if i+ii<1 || i+ii>row || j+jj<1 || j+jj>col
h(halfhm+1+ii,halfhn+1+jj)=X(i,j);
h(halfhm+1+ii,halfhn+1+jj)=X(i+ii,j+jj); end end end % hf= h<X(i,j)+40 & h>X(i,j)-40; hf2=h<30;%h<X(i,j)+10 & h>X(i,j)-10; [mhf,nhf]=size(hf); hf=uint8(hf); hf=hf.*hm; hf2=uint8(hf2); hf2=hf2.*hm; testarea=sum(sum(hm)); if sum(sum(hf))<=testarea/10 | sum(sum(hf2))>=testarea*0.9; Z(i,j)=uint8(0); elseif sum(sum(hf))<=testarea/10; %& sum(sum(hf2))<=testarea/20; Z(i,j)=myorder(h); else Z(i,j)=X(i,j); end end end Z=uint8(Z);
Βιβλιοθήκη 伪彩色增强总体实现
clear im1=imread('eye.bmp'); a=uint8(im1); clear im1; a=im2double(a); a=0.2989*a(:,:,1)+0.5780*a(:,:,2)+0.1140 *a(:,:,3); af=a<20/255; a(af)=0; af=a>240/255; a(af)=1; a=a/max(max(a)); clear af; hm=ones(7,11,'uint8'); b=myfilte(a,hm); %return data type is uint8
三次中值滤波后的图像
中值滤波的实现
function Z=orderfilte(x); %orderfilte %input x image matrices hm model matrices hm=ones(3,3); [row,col]=size(x); [hrow,hcol]=size(hm); halfhn=floor(hrow/2); Z=zeros(row,col,'double'); hf=[0 0 0 ]; for i=halfhn+1:row-halfhn-1 for j=halfhn+1:col-halfhn-1 h=x(i-halfhn:i+halfhn,j-halfhn:j+halfhn); h=reshape(h,[1 hrow*hcol]); [indexr,index]=size(h); h=sort(h,2); index=ceil(index/2); Z(i,j)=h(index); end end clear index hrow hcol halfhn h row col hm;
else
灰度到伪彩色的映射
红变换
GR(x,y)
G(x,y)
绿变换
GG(x,y)
蓝变换
GB(x,y)
将灰度图像送入具有 不同变换特性的红、绿、 蓝三个变换器中，然后再 将三个变换器的不同输出 写入到该灰度值所对应的 RGB颜色查找表中。 从而可以得到不同灰 度值所对应的伪彩色。
灰度到伪彩色的映射
映射的实现
hm=[1 1 1 1 1 1 1 1 1;1 1 0 0 1 0 0 1 1;1 0 1 0 1 0 1 0 1;1 0 0 1 1 1 0 0 1;1 1 1 1 1 1 1 1 1;1 0 0 1 1 1 0 0 1;1 0 1 0 1 0 1 0 1;1 1 0 0 1 0 0 1 1;1 1 1 1 1 1 1 1 1]; b=myfilte(b,hm); hm=[1 0 0 0 0 0 0 0 0;0 1 1 0 0 0 0 0 0;0 1 1 1 1 0 0 0 0;0 1 1 1 1 1 0 0 0;0 0 1 1 1 1 1 0 0;0 0 0 1 1 1 1 1 0;0 0 0 0 1 1 1 1 0;0 0 0 0 0 0 1 1 0;0 0 0 0 0 0 0 0 1]; %hm=ones(3,5,'uint8'); b=myfilte(b,hm); hm=ones(9,9,'uint8'); b=myfilte(b,hm); figure; imshow(b); b=getpseudo(b); figure; imshow(b);