实验五 彩色图像处理
彩色图像实验报告
一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的。
1、使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响；2、使用MatLab 软件进行图像的分割；3、能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能；4、能够掌握分割条件(阈值等)的选择；5、完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。
二、实验原理1、边缘检测算法的基本步骤：（1）滤波。
边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。
但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。
（2）增强。
增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。
一般通过计算梯度幅值完成。
（3）检测。
但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。
最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。
（4）定位。
精确确定边缘的位置。
图像分割的算法有：1、阈值分割原理：2、锐化与边缘检测梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):梯度矢量定义:梯度的幅度:梯度的方向:图像锐化的空间域方法可表示为模板卷积的形式。
如可将邻域平均处理看作一个作用于图象f(m,n)的低通滤波器，该滤波器的脉冲响应为H(r, s),用离散卷积表示如下:1, ,2 ,1 ,0, ),(),(),(-=--=∑∑-=-=N n m s r H s n r m f n m f kk r llsk 、l 由邻域大小决定，一般取k=l=1（即3⨯3窗口）；H(r, s)为加权函数，称为掩模（mask ）或模板。
这种离散卷积运算等价于用模板中心点逐一对准每一象素f(m, n)，然后将模板元素和它所“压上”的图象元素对应相乘，再求和，其结果就是该中心点象素平滑后的输出(,)f x y 。
图像锐化也可以用类似的方法表示。
图像处理和模式识别
数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)本实验指导书配合教材和课堂笔记中的例题使用姚天曙编写安徽农业大学工学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10 实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；2修改图像的存储格式；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。
二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。
各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。
扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。
扫描仪工作原理见图1.1。
图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。
DIP实验报告-彩色图像处理
课程：数字图像处理课程作业实验报告实验名称：Color Image Processing实验编号：签名：姓名：学号：截止提交日期：年月日摘要：本次实验学习一些基本的彩色图像增强处理方法，主要有两部分：一是编写一个程序实现将一个灰度级范围显示为指定的彩色，其余的像素以 RGB 形式显示为与输入图像对应像素相同的灰度色；二是用直方图均衡化程序对 R, G 和 B分量图分别进行直方图均衡化，然后将结果图转换回 jpg 格式；用三个直方图构成一个平均直方图，以此直方图为基础得到单一的直方图均衡化强度变换函数。
将该函数分别单独作用到 R, G 和 B 分量图上，将结果图转换为 jpg 格式。
比较并两个图像的差异。
一、技术论述1、伪彩色处理伪彩色处理是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。
使原图像细节更易辨认，目标更容易识别，能够成为。
伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级一彩色变换和频率域伪彩色增强三种。
本次实验采用课本图6.23原理进行伪彩色处理，其功能框图如下：在RGB 颜色模型中，任何一种颜色都可以由红、绿、蓝三基色按不同比例来合成，因此灰度图像的伪彩色处理首先要设定红、绿、蓝三个变换函数，用下面的配色方程表示就是：)},({),(y x f T y x R R = （2.1） )},({),(y x f T y x G G = （2.2）)},({),(y x f T y x B B = （2.3）式中),(),,(),,(y x B y x G y x R 分别显示三色值，B G R T T T ,,对映射算子。
),(y x f 为一幅黑白平面图像上其对应点(x ，y)上的光点强度即灰度值。
通过公式可得到相应灰度值的R ，G ，B 颜色分量值。
本次实验要求将给定范围的灰度值转换为彩色，其他保持不变，这样就比较简单，只需找出要处理的灰度值范围，用彩色代替即可。
实验五 彩色图像处理
实验五彩色图像处理一、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、实验内容与步骤(1) 彩色图像的分析调入并显示彩色图像flower1.tif ；拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；根据各个分量图像的情况讨论该彩色图像的亮度、色调等性质。
(2) 彩色图像的直方图均衡接内容(1)；显示这幅图像的R，G，B分量的直方图，分别进行直方图均衡处理，并显示均衡后的直方图和直方图均衡处理后的各分量；将处理完毕的各个分量合成彩色图像并显示其结果；观察处理前后图像的彩色、亮度、色调等性质的变化。
(3) 假彩色处理调入并显示红色可见光的灰度图像vl_red.jpg、绿色可见光的灰度图像vl_green.jpg 和蓝色可见光的灰度图像vl_blue.jpg；以及近红外灰度图像infer_near.jpg和中红外灰度图像infer_mid.jpg；以图像vl_red.jpg为R；图像vl_green.jpg为G；图像vl_blue.jpg为B，将这三幅图像组合成可见光RGB彩色图像；分别以近红外图像infer_near.jpg和中红外图像infer_mid替换R分量，形成假彩色图像；观察处理的结果，注意不同波长红外线图像组成图像的不同结果(4) 伪彩色处理1：灰度切片处理调入并显示灰度图像head.jpg；利用MATLAB提供的函数对图像在8~256级的范围内进行切片处理，并使用hot模式和cool 模式进行彩色化；观察处理的结果。
(5) 彩色变换(选做)调入并显示灰度图像Lenna.jpg；使用不同相位的正弦函数作为变换函数，将灰度图像变换为RGB图像。
数字图像处理实验05图像的伪彩色处理
一、数字图像处理实验实验五 图像的伪彩色处理一、实验目的学习和掌握伪彩色处理基本方法，将灰度图像转换为多种颜色的彩色图像。
根据图像特点，了解伪彩色处理技术在实际中的应用。
二、实验内容1．编写密度分割函数，实现灰度图像的伪彩色显示。
2．编写灰度级彩色变换函数，实现灰度图像的伪彩色显示三、实验原理伪彩色处理是一种将二维图像像素逐点映射到由三基色确定的三维色度空间中的技术，其目的在于利用人眼对色彩的敏感性，应用伪彩色技术使图像中的不同物体具有一定的色差，从而提高人对图像的分辩能力。
伪彩色处理可以分为空域增强和频域增强两种。
空域伪彩色处理实际上是将图像的灰度范围划分为若干等级区间，每一个区间映射为某一种颜色。
频域伪彩色处理是基于频域运算基础上的伪彩色处理方法。
输入图像经过傅立叶变换得到图像的频谱，然后将频谱的各个分量分别送到R 、G 、B 三个通道进行滤波，最后对各通道作傅立叶反变换，得到空域的R 、G 、B 分量，最终产生彩色图像。
1. 密度分割设一幅灰度图像),(y x f ，若将图像灰度级用M 个切割平面切割，就会得到M 个不同灰度级的区 域M S S S ,,,21L 。
对这M 个区域中的像素人为分配给M 种不同颜色，这样就可以得到具有M 种颜色的伪彩色图像，如图1.14所示。
图 1.14 多灰度伪彩色分割示意图(彩色)2. 灰度级彩色变换该伪彩色处理技术可以将灰度图像变成具有多种颜色渐变的连续彩色图像。
设图像),(y x f 灰度级在L ~0之间变化，R I 、B I 、G I 为红、绿、篮3个变换器，当不同大小灰度级经过3个变换器时，一定可以有不同的彩色输出，从而合成不同的彩色图像。
其原理如图1.15所示。
图 1.15 伪彩色连续变换 图中可看出，若0),(=y x f ，则L y x I B =),(，0),(),(==y x I y x I G R ，从而显示蓝色。
同样，若2),(L y x f =，则L y x I G =),(，0),(),(==y x I y x I B R ，显示绿色。
彩色图像处理课程设计
彩色图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解彩色图像处理的基本概念，掌握彩色空间转换、图像滤波等基础理论知识。
2. 学生能掌握图像处理软件的基本操作，对彩色图像进行各种处理，如调整亮度、对比度、饱和度等。
3. 学生了解色彩心理学，理解色彩在图像处理中的应用和影响。
技能目标：1. 学生能运用所学知识，独立完成彩色图像的拍摄、处理和优化。
2. 学生能运用图像处理软件进行创意设计，提高图像的艺术效果。
3. 学生能通过实际操作，掌握图像处理技巧，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习彩色图像处理，培养对美的感知和鉴赏能力，提高审美素养。
2. 学生在学习过程中，培养创新思维和团队协作能力，增强问题解决能力。
3. 学生了解图像处理在现实生活中的应用，认识到学习图像处理的实用价值，激发学习兴趣。
本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，以实用性和趣味性为核心，旨在提高学生的图像处理技能，培养学生的创新能力和审美素养。
通过分解课程目标为具体学习成果，使学生在学习过程中明确自身任务，教师可根据目标进行教学设计和评估，确保教学效果。
二、教学内容1. 彩色图像基础理论：包括彩色视觉原理、彩色空间（RGB、CMYK、HSV 等）及其转换方法、图像的亮度和色彩调整。
- 教材章节：第一章 彩色图像基础2. 图像处理软件操作：介绍常用的图像处理软件（如Photoshop、GIMP 等），教授基本操作、工具使用和快捷键。
- 教材章节：第二章 图像处理软件基础3. 彩色图像处理技术：图像滤波、色彩平衡、色彩校正、特效处理等。
- 教材章节：第三章 彩色图像处理技术4. 创意图像设计：结合色彩心理学，教授如何进行创意设计，提高图像艺术效果。
- 教材章节：第四章 图像创意设计5. 实践操作与案例分析：安排实际操作环节，分析经典案例，巩固所学知识。
- 教材章节：第五章 实践操作与案例分析教学内容安排和进度：1. 第1周：彩色图像基础理论2. 第2周：图像处理软件操作3. 第3-4周：彩色图像处理技术4. 第5周：创意图像设计5. 第6周：实践操作与案例分析三、教学方法针对彩色图像处理课程的特点，采用以下多元化的教学方法，旨在激发学生的学习兴趣，提高教学效果：1. 讲授法：通过生动的语言和形象的表达，讲解彩色图像处理的基本概念、原理和技术。
实验5多光谱彩色合成
实验5 多光谱图像合成一、实习目的和要求1、了解彩色的基本特性和相互关系。
2、掌握三原色及其补色，掌握加色法及其减色法。
3、认识彩色正负像片的产生过程。
4、彩色合成原理二、材料和工具卫星图像、计算机,遥感图像处理软件等。
三、原理与方法遥感图像光学处理的目的是通过光学手段增强目标地物的影像差异或影响特征，将目标地物从环境背景信息中突出出来。
1、色度学的基础知识（1）颜色与视觉：在电磁波谱中，波长在0.38~76um范围的电磁波能够引起视觉反应，产生色觉的差异。
物体的颜色取决于两方面的因素，对发光体而言，物体的颜色由其发出的光所具有的波长而定。
常见的地物多为非发光体，其颜色取决于地物对可见光各波段的吸收、反射和透射等特性。
对不透明地物而言，其颜色取决于地物对可见光的吸收、反射特性。
地物对可见光各波段具有选择性的吸收和反射，则产生了彩色；地物对可见光各波段不具有选择性的吸收和反射，即对各波段具有等量吸收和反射，则产生非彩色。
（2）彩色的基本特性：明度、色调和饱和度为彩色的基本特性。
明度是指彩色的明亮程度，是人眼对光源或物体明亮程度的感觉，彩色光亮度越高，人眼感觉越明亮，即有较高的明度。
明度的高低取决于光源光强及物体表面对光的的反射率。
色调是色彩彼此相互区分的特性，色调取决于光源的光谱组成和物体表面的光谱反射特性。
饱和度是彩色的纯洁性，取决于物体表面的反射光谱的选择性程度，反射光谱越窄，即光谱的选择性越强，彩色的饱和度就越高。
非彩色，即黑白色只用明度来描述，不使用色调和饱和度。
（3）颜色立体：下左图是表示明度、色调和饱和度三者之间关系的理想模型。
模型呈枣核形，中间垂直轴代表明度，从底端到顶端，由黑到灰再到白，明度逐渐递增。
中间水平面的圆周代表色调，顺时针方向由红、黄、绿、蓝到紫逐步过渡。
圆周上的半径大小代表饱和度，半径最大饱和度最大，沿半径向圆心移动时饱和度逐渐降低，到了中心便成了中灰色。
如果离开水平圆周向上、下（白或黑）的方向移动，也说明饱和度降低。
实验5伪彩色增强实验报告
实验五伪彩色增强一、实验目的●理解彩色图像的基本概念●掌握伪彩色增强的方法二、实验要求1.读入灰度图像2.对该灰度图像做伪彩色增强三、实验原理伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。
伪彩色增强的方法主要有以下三种：1.密度分割法2.空间域灰度级－彩色变换3.频率域伪彩色增强本实验主要运用方法二，即空间域灰度级－彩色变换空间域灰度级－彩色变换是一种更为常用的、比密度分割更有效的伪彩色增强法。
它是根据色度学的原理，将原图像的灰度分段经过红、绿、蓝三种不同变换，变成三基色分量，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。
彩色的含量由变换函数的形状而定。
四、实验思路首先设置和图片大小相同的R,G,B三幅图像。
然后对原图每个像素点进行遍历，按照不同的对应曲线将像素点的灰度值进行转换，即可得到R,G,B三个矩阵。
再使用cat()函数就可以将三幅矩阵进行合并了。
五、实验结果1、实验代码x=im2double(rgb2gray(imread('lena.bmp')));[m,n]=size(x);r=zeros(m,n);g=zeros(m,n);b=zeros(m,n);l=max(max(x));for i=1:mfor j=1:nif x(i,j)<=l/4r(i,j)=0;g(i,j)=4*x(i,j);b(i,j)=l;else if x(i,j)<=l/2r(i,j)=0;g(i,j)=l;b(i,j)=-4*x(i,j)+2*l;else if x(i,j)<=(3/4*l)r(i,j)=4*x(i,j)-2*l;g(i,j)=1;b(i,j)=0;elser(i,j)=l;g(i,j)=(-4)*x(i,j)+4*l;b(i,j)=0;endendendendendRGB=cat(3,r,g,b);imshow(RGB),title('伪彩色图像');2、实验结果3、实验结果分析由上图可以看出，其实伪彩色只能辨别出不同区域的灰度值区别，并不是像真彩色那样能够很好地还原图像的真实色彩。
数字图像处理——彩色图像实验报告
数字图像处理——彩色图像实验报告第一篇：数字图像处理——彩色图像实验报告6.3实验步骤(1)对彩色图像的表达和显示* * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * *rgbcube(0,0,10);%从正面观察彩色立方体rgbcube(10,0,10);%从侧面观察彩色立方rgbcube(10,10,10);%从对角线观察彩色立方体%* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * f=imread('D:PictureFig0604(a)(iris).tif');figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像%rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式[X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');figure,imshow(X1,map1);%采用抖动方式转换到8色索引图像[X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither');figure,imshow(X2,map2);%显示效果要好一些 g=rgb2gray(f);%f转换为灰度图像g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像程序运行结果：*彩色立方体原图不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像灰度图像抖动处理后的二值图像(2)彩色空间转换f=imread('D:PictureFig0604(a)(iris).tif');figure,imshow(f);%转换到NTSC彩色空间%f是RGB真彩图像ntsc_image=rgb2ntsc(f);figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息%转换到HIS彩色空间hsi_image=rgb2hsi(f);figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2));%显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息程序运行结果：原图转换到NTSC彩色空间显示亮度信息显示色差信息显示色差信息转换到HIS彩色空间显示色差信息显示饱和度信显示亮度信息(3)彩色变换f=imread('D:PictureFig0614(a)(Chalk Original).tif');G=ice('image',f);%打开ice窗口对图像进行调整%在窗口中执行以下操作：%a）得到图像的补色%b）拖动映射曲线，对图像显示效果进行修改%c）在颜色通道中选中某一颜色，然后对映射曲线进行修改程序运行结果(1)：全彩色图片ICE窗口它的补色ICE窗口拖动映射曲线，图像的显示效果ICE窗口f2=imread('D:Picture JLK Magenta.tif');figure,imshow(f2);%在CMYK彩色空间内打开图像选择RedICE窗口g2=ice('image',f2,'space','CMYK');%f2的图像色彩偏红，拖动映射曲线，%调整映射参数，使图像的色彩看起来比较正常。
西安邮电大学图像处理技术实验报告
西安邮电大学通信与信息工程学院《图像处理技术》课内实验报告（2016/ 2017 学年 第 1学期）学生姓名：专业班级：学 号：指导教师：——————————————————————————装订线————————————————————————————————过程考核表成绩鉴定表实验1：Matlab图像处理基础实验 (1)一、实验目的 (1)二、实验原理 (1)三、实验内容（调试好的程序，实验结果及分析） (2)实验2：图像空间坐标变换实验 (5)一、实验目的 (5)二、实验原理 (5)三、实验内容（调试好的程序，实验结果及分析） (6)实验3：直方图均衡化图像增强实验 (9)一、实验目的 (9)二、实验原理 (9)三、实验内容（调试好的程序，实验结果及分析） (10)实验4：空域滤波图像增强实验 (14)一、实验目的 (14)二、实验原理 (14)三、实验内容（调试好的程序，实验结果及分析） (14)实验5：彩色图像增强实验 (19)一、实验目的 (19)二、实验原理 (19)三、实验内容（调试好的程序，实验结果及分析） (20)实验6：图像变换及频谱分析实验 (25)一、实验目的 (25)二、实验原理 (25)三、实验内容（调试好的程序，实验结果及分析） (26)实验7：图像低通与高通滤波实验. (31)一、实验目的 (31)二、实验原理 (31)三、实验内容（调试好的程序，实验结果及分析） (31)实验8：交互消噪及光照校正实验 (38)一、实验目的 (38)二、实验原理 (38)三、实验内容（调试好的程序，实验结果及分析） (38)实验总结及心得体会 (42)指导教师评语： (43)实验1：Matlab图像处理基础实验一、实验目的1. 掌握Matlab 图像文件的打开与显示等基本方法；2. 掌握图像数据类型转换及图像类型转换；3. 熟悉图像矩阵的基本操作。
二、实验原理1. MATLAB 中图像数据的读写及显示：imread、imshow(1)imread：imread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为语法：[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename 为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。
《彩色图像处理》课件
人脸识别
02
利用彩色图像处理技术，对人脸图像进行特征提取、比对和分
析，实现人脸识别和身份验证。
指纹识别
03
通过对指纹图像进行彩色图像处理，提取指纹特征，实现指纹
识别和身份验证。
彩色图像处理在广告设计领域的应用
色彩校正
通过对图像进行色彩校正，调整颜色、亮度和对 比度，以达到更好的视觉效果和品牌形象。
数字摄影和艺术创作
利用彩色图像处理技术对数字 摄影作品和艺术作品进行后期 处理和创作。
安全和监控
利用彩色图像处理技术对监控 视频进行分析，如人脸识别、
行为分析等。
彩色图像处理的基本流程
特征提取
从彩色图像中提取出感兴趣的 特征，如边缘、角点等。
增强和变换
对彩色图像的色彩、对比度等 进行增强和变换，以突出某些 特征或改善视觉效果。
图片美化
利用彩色图像处理技术，对图片进行美化处理， 如磨皮、美白、瘦脸等，提高图片质量和观感。
创意设计
通过彩色图像处理技术，实现创意设计和艺术效 果，如动态海报、数字绘画等。
THANKS
谢谢
视频捕捉
将纸质图像扫描成数字格式，转换为彩色图 像。
网络下载
从互联网上下载彩色图像资源。
彩色图像的预处理技术
01
02
03
04
灰度转换
将彩色图像转换为灰度图像， 减少颜色信息，突出图像的明
暗对比。
噪声消除
去除图像中的噪声和干扰，提 高图像的清晰度和质量。
尺寸调整
去雾处理
去除图像中的雾气和阴影，提高图像 的可见度和清晰度。
03
CHAPTER
彩色图像的分割与识别
彩色图像的分割算法
彩色图像处理算法的设计与优化
彩色图像处理算法的设计与优化一、彩色图像处理算法概述彩色图像处理算法是一种计算机视觉技术，其主要功能是在计算机上对彩色图像进行数字化处理，并提取其中的信息用于图像分析与识别等目的。
彩色图像处理算法不仅可以应用在计算机视觉领域，还可以被应用于图像处理、合成、识别、压缩等方面，比如医学图像处理、视频监控等领域。
本文将主要探讨彩色图像处理算法的设计与优化。
二、彩色图像处理算法的设计彩色图像处理算法的设计可以分为以下几个步骤：1. 彩色图像的颜色模型转换彩色图像通常有三个颜色通道，分别是红、绿，和蓝色通道。
其中，灰度图像只有一个颜色通道。
对于某些算法，比如颜色检测和识别，不同颜色通道的信息是非常重要的。
因此，在处理图像之前，需要将彩色图像从RGB颜色模型转换到HSV或YUV颜色模型。
转换后的图像可以更好地反映出颜色和亮度之间的关系，从而更容易进行颜色检测和匹配。
2. 彩色图像的图像增强图像增强是在彩色图像中增加对比度和颜色饱和度，使图像更加鲜明和清晰。
增强之后的图像通常更适合用于人类观察和计算机视觉算法。
3. 彩色图像的分割和边缘检测在许多应用场景中，需要对彩色图像进行图像分割来提取目标物体。
分割可以将彩色图像中的物体从背景中分开，为后续步骤提供更准确信息。
边缘检测用于在图像中检测出物体的轮廓，并将其作为分割的一部分。
4. 彩色图像的特征提取特征提取通常是以彩色图像的特定部分为基础，提取并获得相应的特征，作为后续步骤的输入。
比如，在人脸识别中，特征提取能够根据人脸的特点来检测和识别人脸。
三、彩色图像处理算法的优化彩色图像处理算法的优化可以从以下三个方面实现：1. 图像处理算法的优化为了简化算法，可以尝试去掉一些无关的计算，这样可以提高处理速度和减少存储空间。
此外，还可以改进算法的效率和准确性。
2. 图像数据的优化图像处理算法处理的主要对象是图像数据。
为了提高算法的执行效率，可以对原始图像数据进行优化。
例如，在将图像数据从磁盘读取到内存时，可以使用DMA（直接内存存取）等高速读取技术来提高数据读取速度。
第5章彩色图像处理
)
G = 3 I-(B + R )
R = I(1-S )
G
=I
1 +
S cos(H -120 o ) cos(180 o -H )
B = 3I-(G + R )
G = I(1-S )
B
=
I
1 +
S cos(H -240 o ) cos(300 o -H )
R = 3I-(B + G )
从0°到360°的色相覆盖了所有可见光 谱的彩色 饱和度S表征颜色的深浅程度，饱和度越 高，颜色越深。饱和度参数是色环的原点 （圆心）到彩色点的半径的长度。在环的 边界上的颜色饱和度最高，其饱和度值为 1；在中心的饱和度为0。
精品PPT
HSI模型 (móxíng)
亮度I是指光波作用于感受器所发生的 效应，其大小由物体反射系数来决定， 反射系数越大，物体的亮度愈大，反之 愈小。如果把亮度作为色环的垂线，那 么H、S、I构成一个柱形彩色空间 (kōngjiān)。灰度阴影沿着轴线自下而 上亮度逐渐增大，由底部的黑渐变成顶 部的白。圆柱顶部的圆周上的颜色具有 最高亮度和最大饱和度。
精品PPT
精品PPT
HSI模型 (móxíng)
HSI模型用H、S、I三参数描述(miáo shù)颜 色特性
H定义颜色的波长，称为色调 S表示颜色的深浅程度，称为饱和度
I表示强度或亮度 HSI颜色模型反映了人的视觉对色彩的感觉
精品PPT
HSI模型 (móxíng)
色调H由角度表示(biǎoshì)，它反映了 颜色最接近什么样的光谱波长，即光的 不同颜色。通常假定0°表示(biǎoshì) 的颜色为红色，120°的为绿色，240° 的为蓝色。
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实验五彩色图像处理
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、实验内容与步骤
(1) 彩色图像的分析
调入并显示彩色图像flower1.tif ；
拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；
根据各个分量图像的情况讨论该彩色图像的亮度、色调等性质。
(2) 彩色图像的直方图均衡
接内容(1)；
显示这幅图像的R，G，B分量的直方图，分别进行直方图均衡处理，并显示均衡后的直方图和直方图均衡处理后的各分量；
将处理完毕的各个分量合成彩色图像并显示其结果；
观察处理前后图像的彩色、亮度、色调等性质的变化。
(3) 假彩色处理
调入并显示红色可见光的灰度图像vl_red.jpg、绿色可见光的灰度图像vl_green.jpg 和蓝色可见光的灰度图像vl_blue.jpg；以及近红外灰度图像infer_near.jpg和中红外灰度图像infer_mid.jpg；
以图像vl_red.jpg为R；图像vl_green.jpg为G；图像vl_blue.jpg为B，将这三幅图像组合成可见光RGB彩色图像；
分别以近红外图像infer_near.jpg和中红外图像infer_mid替换R分量，形成假彩色图像；
观察处理的结果，注意不同波长红外线图像组成图像的不同结果
(4) 伪彩色处理1：灰度切片处理
调入并显示灰度图像head.jpg；
利用MATLAB提供的函数对图像在8~256级的范围内进行切片处理，并使用hot模式和cool 模式进行彩色化；
观察处理的结果。
(5) 彩色变换(选做)
调入并显示灰度图像Lenna.jpg；
使用不同相位的正弦函数作为变换函数，将灰度图像变换为RGB图像。
其中红色分量R 的变换函数为-sin( )，绿色分量G的变换函数为-cos( );，蓝色分量B的变换函数为sin( )； 显示变换曲线及变换合成的彩色图像并观察彩色变换图像的色调与原始图像灰度之间的关系；
将RGB的变换公式至少互换一次(例如R与G互换)，显示变换曲线、变换结果并观察处理的结果。
(6)打印全部结果并进行讨论。
利用MATLAB软件实现彩色图像处理的程序：
rgb_image=imread('flower.jpg'); %读取图像flower1.tif
fR=rgb_image(:,:,1); %获取图像的红色分量
fG=rgb_image(:,:,2); %获取图像的绿色分量
fB=rgb_image(:,:,3); %获取图像的蓝色分量
figure(1);
subplot(2,2,1);
imshow(rgb_image);title('原始图像');
subplot(2,2,2);
imshow(fR);title('图像的红色分量图像');
subplot(2,2,3);
imshow(fG);title('图像的绿色分量图像');
subplot(2,2,4);
imshow(fB);title('图像的蓝色分量图像');
原始图像图像的红色分量图像
图像的绿色分量图像图像的蓝色分量图像
%实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像
yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image);
fY=yiq_image(:,:,1); %图像flower1.tif的亮度
fI=yiq_image(:,:,2); %图像flower1.tif的色调
fQ=yiq_image(:,:,3); %图像flower1.tif的饱和度
figure(2);
subplot(2,2,1);
imshow(rgb_image);title('原始图像');
subplot(2,2,2);
imshow(fY);title('图像的亮度');
subplot(2,2,3);
imshow(fI);title('图像的色调');
subplot(2,2,4);
imshow(fQ);title('图像的饱和度');
原始图像图像的亮度
图像的色调图像的饱和度
fR=histeq(fR,256); %对彩色图像的分量进行直方图均衡化
fG=histeq(fG,256);
fB=histeq(fB,256);
RGB_image=cat(3,fR,fG,fB); %将直方图均衡化后的彩色图像合并
figure(3),imshow(RGB_image) %观察处理后的彩色图色度，亮度参照前面
% f1=imread('v1_red.jpg');
% f2=imread('v1_green.jpg');
% f3=imread('v1_blue.jpg');
% f4=imread('infer_near.jpg');
% ture_color=cat(3,f1,f2,f3);
% figure(4),imshow(ture_color) %显示由红、绿、蓝三幅图合成的彩色图
% false_color=cat(3,f4,f2,f3); %用近红外图像代替R分量
% figure(5),imshow(false_color) %显示由近红外、绿、蓝三幅图合成的假彩色图
f=imread('flower.jpg');
cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]);%提取灰度在16-128之间的像素
cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]); %提取灰度在128-256之间的像素
figure(6),imshow(cut_1),colormap(hot) %显示图像cut_1,并使用hot模型彩色化
figure(7),imshow(cut_2),colormap(cool) %显示图像cut_2,并使用cool模型彩色化
f=imread('flower.jpg');
g=ice('image',f); %通过ice(交互彩色编辑
ice(交互彩色编辑)函数的参数参照书后面的注释。
四、实验仪器与软件
1．计算机；
2．MATLAB程序；
3．移动式存储器（软盘、U盘等）。
4．记录用的笔、纸。
五、实验心得
彩色图像处理也与我们的生活有很大联系，本次试验利用matlab对彩色图像处理，让我体会到了数字图像处理的强大之处，亮度、色调、对比度等都与我们的生活息息相关，彩色图像处理的作用也不言而喻，我相信学好这门技术对以后的生活有很大帮助。