灰度图像转彩色图像代码
(整理)matlab图像类型与彩色模型的转换.
第六讲图像类型与
彩色模型的转换
【目录】
一、图像类型的转换 (1)
1、真彩图像→索引图像 (3)
2、索引图像→真彩图像 (3)
3、真彩图像→灰度图像 (4)
4、真彩图像→二值图像 (4)
5、索引图像→灰度图像 (5)
6、灰度图像→索引图像 (6)
7、灰度图像→二值图像 (7)
8、索引图像→二值图像 (8)
9、数据矩阵→灰度图像 (9)
二、彩色模型的转换 (9)
1、图像的彩色模型 (10)
2、彩色转换函数 (10)
三、纹理映射 (13)
【正文】
一、图像类型的转换
1、真彩图像→索引图像
【格式】X =d i t h e r (R G B ,m a p )
【说明】按指定的颜色表m a p 通过颜色抖动实现转换 【输入】R G B 可以是d o u b l e 或u i n t 8类型
【输出】X 超过256色则为d o u b l e 类型，否则输出为u i n t 8型
【例】
C L F ,R G B =i m r e a d ('f l o w e r s .t i f '); 100
200
300
400
500
50100150200250300350
100
200
300
400
500
50100150200250300350
【输出】R G B 为d o u b l e 类型
【例】
C L F ,l o a d t r e e s ; R G B =i n d 2r g b (X ,m a p );
s u b p l o t (1,2,1);s u b i m a g e (X ,m a p );t i t l e ('索引图') s u b p l o t (1,2,2);s u b i m a g e (R G B );t i t l e ('真彩图')
最新matlab图像类型与彩色模型的转换
m a t l a b图像类型与彩色模型的转换
仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除 谢谢13
第六讲 图像类型与 彩色模型的转换
【目录】
................................................. .......................................................................................................................................................... 2 1、真彩图像→索引图像 .. (2)
2、索引图像→真彩图像 ........................................................................................................ 3 3、真彩图像→灰度图像 ........................................................................................................ 4 4、真彩图像→二值图像 ........................................................................................................ 4 5、索引图像→灰度图像 ........................................................................................................ 4 6、灰度图像→索引图像 ........................................................................................................ 5 7、灰度图像→二值图像 ........................................................................................................ 6 8、索引图像→二值图像 ........................................................................................................ 7 9、数据矩阵→灰度图像 ........................................................................................................ 8 二、彩色模型的转换 ................................................................................................................... 8 1、图像的彩色模型 ................................................................................................................ 8 2、彩色转换函数 .................................................................................................................... 9 三、纹理映射 . (11)
matlab彩色图片灰度翻转处理程序
* 选择一幅彩色照片，将其变作灰度图，再做上下颠倒、左右颠倒、逆时针90，顺时针旋转180度
A=imread('F:\matlab.jpg');
figure(1);
A1=double(A);
subplot(3,2,1);
imshow(uint8(A));
title('原图');
A1=[A1(:,:,1)+A1(:,:,2)+A1(:,:,3)]/3;
subplot(3,2,2);
imshow(uint8(A1));
title('灰度图');
[h,w]=size(A1);
B=A1;
for i=1:h
B(i,:)=A1(h+1-i,:);
end
[h,w]=size(A1);
B=A1;
for i=1:h
B(i,:)=A1(h+1-i,:);
end
subplot(3,2,3);
imshow(uint8(B));
title('上下颠倒');
C=A1;
for j=1:w
C(:,j)=A1(:,w+1-j);
end
subplot(3,2,4);
imshow(uint8(C));
title('左右颠倒');
D=eye(w,h);
for j=1:w
D(j,:)=A1(:,w+1-j);
end
subplot(3,2,5);
imshow(uint8(D));
title('逆时针90度');
E=A1;
for j=1:w
for i=1:h
E(i,j)=A1(h+1-i,w+1-j);
end
end
subplot(3,2,6);
imshow(uint8(E));
title('顺时针旋转180度');
数字图像处理代码大全
1.图像反转
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
J=double(I);
J=-J+(256-1);% 图像反转线性变换
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
2.灰度线性变换
MATLAB 程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title(' 原始图像 ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;% 显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title(' 灰度图像 ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;% 显示坐标系
J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]
subplot(2,2,3),imshow(J);
title(' 线性变换图像 [0.1 0.5]');
axis([50,250,50,200]);
grid on;% 显示网格线
axis on;% 显示坐标系
K=imadjust(I1,[0.30.7],[]);% 局部拉伸，把[0.30.7] 内的灰度拉伸为 [0 1]
subplot(2,2,4),imshow(K);
title(' 线性变换图像 [0.3 0.7]');
axis([50,250,50,200]);
grid on;% 显示网格线
python库skimage给灰度图像染色的方法示例
python库skimage给灰度图像染⾊的⽅法⽰例灰度图像染成红⾊和黄⾊
# 1.将灰度图像转换为RGB图像
image = color.gray2rgb(grayscale_image)
# 2.保留红⾊分量和黄⾊分量
red_multiplier = [1, 0, 0]
yellow_multiplier = [1, 1, 0]
# 3.显⽰图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4),
sharex=True, sharey=True)
ax1.imshow(red_multiplier * image)
ax2.imshow(yellow_multiplier * image)
HSV图像，H从0到1表⽰的颜⾊
hue_gradient = np.linspace(0, 1)
# print(hue_gradient.shape) # output：(50,)
hsv = np.ones(shape=(1, len(hue_gradient), 3), dtype=float)
hsv[:, :, 0] = hue_gradient
all_hues = color.hsv2rgb(hsv)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 2))
# Set image extent so hues go from 0 to 1 and the image is a nice aspect ratio.
ax.imshow(all_hues, extent=(0, 1, 0, 0.2))
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 then
begin
r :=0; g :=254-4*f; b :=255;
end;
if 64<=f<127 then
begin
r :=0; g :=4*f-254; b :=510-4*f;
end;
if 128<=f<191 then
begin
r :=4*f-510; g :=255; b :=0;
end;
if 192<=f<=255 then
begin
r :=255; g :=1022-4*f; b :=0;
end;
//灰度图像转成伪彩色实例：
procedure GrayToColor(Bmp: TBitmap);
var
i, j, uG: Integer;
P: PByteArray;
begin
Bmp.PixelFormat := pf24bit;
for j := 0 to Bmp.Height - 1 do
begin
P := Bmp.ScanLine[j];
for i := 0 to Bmp.Width - 1 do
matlab灰度处理二值化处理
Matlab在图像处理领域有着广泛的应用，其中灰度处理和二值化处理是常见的图像处理方法之一。本文将详细介绍Matlab中的灰度处理和二值化处理的原理和实现方法。
一、灰度处理
1. 灰度图像的概念
灰度图像是指图像中每个像素的灰度值介于0-255之间的图像。在灰度图像中，0代表黑色，255代表白色，中间的灰度值代表了不同程度的灰色。
2. 灰度处理的原理
灰度处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程。在Matlab中，可以通过以下公式实现灰度处理：
灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
其中，R、G、B分别代表彩色图像中的红色、绿色和蓝色分量。通过对每个像素的RGB分量进行加权求和，可以得到对应的灰度值。
3. 灰度处理的实现
在Matlab中，可以使用`rgb2gray`函数实现灰度处理。具体的代码如下：
```matlab
读取彩色图像
rgbImage = imread('example.jpg');
灰度处理
grayImage = rgb2gray(rgbImage);
显示灰度图像
imshow(grayImage);
```
二、二值化处理
1. 二值化图像的概念
二值化图像是指将灰度图像中的像素值转换为0或255的图像。在二值化图像中，像素值为0代表黑色，像素值为255代表白色。
2. 二值化处理的原理
二值化处理的目的是将灰度图像中的灰度值转换为0或255。一般可
以通过设置一个阈值，将低于阈值的像素值设为0，将高于阈值的像素值设为255。
3. 二值化处理的实现
在Matlab中，可以使用`im2bw`函数实现二值化处理。具体的代码如下：
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。
```matlab
gray_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。
```matlab
enhanced_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。
```matlab
color_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
MATLAB灰度彩色转换程序
%A simple program for pseudo colouring
%The program converts a gray level image (0-256)(single layer) to pseudo color image (3 layer)
%by altering the conditions and values, U can create more perfect pseudo color image.
clc;
clear all;
im=input('Enter the file name (gray level image) :','s');
k=imread(im);
[x y z]=size(k);
% z should be one for the input image
k=double(k);
for i=1:x
for j=1:y
if k(i,j)>=0 & k(i,j)<50
m(i,j,1)=k(i,j,1)+5;
m(i,j,2)=k(i,j)+10;
m(i,j,3)=k(i,j)+10;
end
if k(i,j)>=50 & k(i,j)<100
m(i,j,1)=k(i,j)+35;
m(i,j,2)=k(i,j)+28;
m(i,j,3)=k(i,j)+10;
end
if k(i,j)>=100 & k(i,j)<150
m(i,j,1)=k(i,j)+52;
m(i,j,2)=k(i,j)+30;
m(i,j,3)=k(i,j)+15;
end
if k(i,j)>=150 & k(i,j)<200
matlab图像类型与彩色模型的转换
第六讲图像类型与
彩色模型的转换
【目录】
一、图像类型的转换 (1)
1、真彩图像→索引图像 (2)
2、索引图像→真彩图像 (2)
3、真彩图像→灰度图像 (3)
4、真彩图像→二值图像 (3)
5、索引图像→灰度图像 (4)
6、灰度图像→索引图像 (4)
7、灰度图像→二值图像 (5)
8、索引图像→二值图像 (6)
9、数据矩阵→灰度图像 (6)
二、彩色模型的转换 (7)
1、图像的彩色模型 (7)
2、彩色转换函数 (7)
三、纹理映射 (9)
【正文】
一、图像类型的转换
1、真彩图像→索引图像
【格式】X =d i t h e r (R G B ,m a p )
【说明】按指定的颜色表m a p 通过颜色抖动实现转换 【输入】R G B 可以是d o u b l e 或u i n t 8类型
【输出】X 超过256色则为d o u b l e 类型，否则输出为u i n t 8型 100
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图像→灰度图像
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图像→二值图像
C L F ,R G B =i m r e a d ('f l o w e r s .t i f '); B W =i m 2b w (R G B ,0.5);
基于IHS空间的灰度图像互补色伪彩色编码
ｈ ｘｍａ ｇａ ａｕ ｏ ｅｏ ｇ ｌｍａ ｅａｄｔ ｏｒ ｐ ｎｉｇｈｅｖｌｅ ｆ ａａｅｔｗｏ ｔｅｍａｉ ｌ ｒｙｖｌｅｆｒｈ ｒ ｉａ ｉ ｇ ｎ ｅｃｒ ｓｏｄｎ ｕ ａｕｓ ｏ ｅａｊｃｎ ｔ ｉ ｎ ｈ ｅ Ｈ ｔ ｈ ｔ
ｇ ａ ｅ ｅ ｓ ａ ｅ ａ ｔ ｐ ａ ｅ Ｔｈ ｂ ａ ｎ ｄ １ ａｕ ｓ ａ ｅ ｃ ｎ ｅ ｄ ｉ ｔ ｒ ｙ ｌ ｖ ｌ ｒ ｎ ｉ ｈ ｓ ． ｅ ｏ ｔｉ ｅ ＨＳ ｖ ｌ ｅ ｒ ｏ ｖ ｎｅ ｎ ｏ ＲＧＢ ａ ｕ ｓ ．． ｐ ｕ ｏ ｃ ｌ ｒ － ｖ ｌ ｅ ，ｉ ， ｓ ｄ － ｏ ｏ ｅ ｅ ｉ ｇ ． ｅ ｍｅ ｄ ｉ ａ ｐ ｉ ｄ ｔ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｍｅ ｉａ ｇ ｅ ｉ ｓ ｎ ｎ ｅ ｉ ｇ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌ ｍａ ｅ Ｔ ｔ ｓ ｐ ｌ ｏ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｄ ｃ ｌ ｈ ｈｏ ｅ ｍａ ｎ ｔ ｒ ｏ ａ ｃ ｍａ ｅ ｎ ｘ ｃｅ ｈ ｅ ｉ ｎａ ｒ ｓ ｌ ｒ ｉｅ ． ｅ ｕ ｔ ａ ｅｇ ｖ ｎ ｓ Ｋｅ ｒ ｓ Ｇｒ ｙ ｉ ａ ｅ Ｃｏ ｌ ｍｅ ｔｒ ｏ ｏ ； Ｐ ｅ ｄ － ｏ ｏ ｏ ｉｇ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｇ ； ｍ ｍｐ ｅ ｎ ａｙ ｃ ｌ ｒ ｓ ｕ ｏ ｃ ｌ ｒｃ ｄ ｎ
cv2.cvtcolor原理
1. cv
2.cvtColor函数的功能
cv2.cvtColor是OpenCV中的一个函数，用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。通常情况下，图像的颜色空间包括灰度空间、RGB空间、HSV空间等。cv2.cvtColor函数的功能是将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间，从而可以对图像进行更多的处理和分析。
2. cv2.cvtColor的调用方式
cv2.cvtColor函数的调用方式为：
dst = cv2.cvtColor(src, code, dstCn)
其中，src表示输入的图像，可以是任意通道数的图像；
code表示颜色空间转换的类型，例如cv2.COLOR_BGR2GRAY表示将BGR颜色空间转为灰度空间，cv2.COLOR_BGR2HSV表示将BGR颜色空间转为HSV颜色空间等；
dstCn表示输出图像的通道数，通常为0。
3. cv2.cvtColor的原理
cv2.cvtColor函数的原理是基于颜色空间的数学模型进行变换。以将BGR颜色空间转为灰度空间为例，cv2.cvtColor函数的原理如下：将BGR颜色空间的图像表示为三个通道的矩阵，分别为蓝色通道、绿色通道和红色通道；
根据灰度空间的数学模型，利用加权平均的方式将这三个通道的值
进行加权求和，得到灰度空间的图像表示。
4. cv2.cvtColor的应用
cv2.cvtColor函数广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在图像
处理过程中，常常需要将图像转为灰度图像进行边缘检测、轮廓提取
等操作；在计算机视觉领域，常常需要将彩色图像转为HSV颜色空间，以便进行颜色识别、目标跟踪等操作。
计算机视觉之图像特效（实现图像灰度处理、颜色反转、马赛克、毛玻璃、图片融合等功能）
计算机视觉之图像特效（实现图像灰度处理、颜⾊反转、马赛
克、⽑玻璃、图⽚融合等功能）
1.图像灰度处理
下⾯介绍四种图像灰度处理的⽅法：
⽅法1：cv2中的imread（参数：0表⽰为灰度图⽚，1表⽰为彩⾊图⽚）
测试代码如下：
1import cv2
2# ⽅法1 imread
3 img0 = cv2.imread('image0.jpg', 0) # 0 为灰度图⽚ 1 为彩⾊图⽚
4 img1 = cv2.imread('image0.jpg', 1)
5print(img0.shape)
6print(img1.shape)
7 cv2.imshow('src0',img0)
8 cv2.imshow('src1',img1)
9 cv2.waitKey(0)
运⾏结果如下：
src0为灰度图像：
src1为彩⾊图像：
⽅法 2：cvtColor
测试代码如下：
1# ⽅法2 cvtColor
2import cv2
3 img = cv2.imread('image0.jpg', 1)
4 dst = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 完成颜⾊空间的转换从bgr模式转化为灰度模式
5 cv2.imshow('dst', dst)
6 cv2.waitKey(0)
运⾏结果如下：
同样的可以转化为灰度图像：
⽅法3：对RGB三个分量取均值
1# ⽅法3 RGB R=G=B gray=(R+G+B)/3
2import cv2
3import numpy as np
4 img = cv2.imread('image0.jpg', 1)
VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换【完整版】
VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换【完整版】(文档可以直接使用，也可根据实际需要修订后使用,可编辑放心下载）
VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换
PhotoShop的图像处理功能很强，其中有一个功能是将灰度图像转换为彩色图像，数字图像处理中，也经常要遇到灰度图像与彩色图像相互转换的问题，如何自己解决这个问题，值得大家探讨，现将我解决这类问题的方法陈述如下：
工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图象，这个问题比拟好解决，一般情况下彩色图像每个像素用三个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度〔红、绿、蓝〕，转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0~255之间，数值越大，该点越白，既越亮，越小那么越黑。转换公式为Gray(i,j)=0.11*R(i,j)+0.59*G(i,j)+0.3*B(i,j)，其中Gray(i,j)为转换后的黑白图像在〔i,j〕点处的灰度值，我们可以观察该式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。
至于灰度图像转换为彩色图像，技术上称为灰度图像的伪彩色处理，这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差不大，但包含了丰富的信息的话，人眼那么无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像人眼可以提取更多的信息量。在转换过程中，经常采用的技术是灰度级-彩色变换，意思就是对黑白图像上的每一个像素点，取得该点的灰度值并送入三个通道经过实施不同的变换，产生相应的R、G、B的亮度值，即所求彩色图像对应像素点的彩色值，具体变换公式很多，我采用的是最常用的一种，变换曲线图如下：
利用PS高级技巧将黑白照片转化为令人惊叹的彩色效果
利用PS高级技巧将黑白照片转化为令人惊
叹的彩色效果
在数字摄影时代，我们拥有了更多现代化的工具和软件来改善照片
的质量和效果。而Adobe Photoshop (PS) 作为最广泛使用的图像编辑软
件之一，提供了丰富的功能和高级技巧，可以让我们将黑白照片变成
令人惊叹的彩色效果。本文将介绍一些利用PS高级技巧实现这个目标
的方法。
一、使用灰度转换工具
第一种方法是利用PS的灰度转换工具来对黑白照片进行处理。这
个工具可以将黑白照片转换为彩色效果，并且提供了一些调整选项，
以进一步加强色彩的饱和度和对比度。
1. 打开PS软件并导入需要处理的黑白照片。点击“文件”菜单，选
择“打开”，然后浏览并选择你想要编辑的照片。
2. 在菜单栏中，找到“图像”并点击。在下拉菜单中，选择“模式”，
然后再选择“灰度”。
3. 点击“图像”菜单下的“调整”选项，然后再选择“曲线”。在曲线调
整面板中，你可以根据个人喜好和效果需求，微调RGB曲线的曲线和
输入/输出值。
4. 如果你觉得还不够满意，你还可以尝试其他调整选项，如“色阶”、“曝光”、“色彩平衡”等，以进一步优化图像的色彩和对比度。
二、利用色彩填充层
第二种方法是使用PS的色彩填充层功能。这个功能可以让你为黑
白照片添加逼真的彩色效果，同时具有更大的灵活性，可以根据个人
喜好和需求进行调整。
1. 打开PS软件并导入黑白照片。点击“文件”菜单，选择“打开”，然后浏览并选择你要编辑的照片。
2. 在“图层”面板中，点击底部的“创建新图层”按钮。选择“填充颜色”选项，并为你的选项选择一种适合的颜色。
灰阶图像转换为彩色作品——Photoshop教程
灰阶图像转换为彩色作品——Photoshop教
程
在图像处理软件中，灰阶图像通常只包含黑、白和不同程度的灰色。然而，有时候我们希望将灰阶图像转换为彩色作品，以更好地表达图
像的细节和色彩。幸运的是，Adobe Photoshop软件提供了各种功能和
工具，可以帮助我们实现这一目标。在本教程中，我们将介绍如何通
过使用Photoshop来将灰阶图像转换为彩色作品。
步骤1：打开灰阶图像
首先，打开您希望进行转换的灰阶图像。在Photoshop软件中，单
击“文件”菜单，然后选择“打开”选项。浏览您的文件夹，找到并单击需要转换的灰阶图像，然后单击“打开”按钮。
步骤2：新建调整图层
在图层面板中，点击最下方的“新建调整图层”按钮，并选择“色相/
饱和度”选项。这将创建一个用于调整色彩和饱和度的图层。
步骤3：增加彩色到图像
在新建的调整图层上，调整“色相/饱和度”滑块，以增加彩色到图像。您可以通过拖动滑块向右移动来增加饱和度，或者通过调整“色相”滑
块来改变图像的整体颜色。根据您的个人喜好，调整这些选项，直到
您得到理想的彩色效果。
步骤4：使用“变色笔刷”工具添加局部彩色
要进一步增加图像的色彩和细节，您可以使用“变色笔刷”工具。在
工具栏中，找到并选择“变色笔刷”工具。在选项栏中，点击“前景色彩”框，选择您想要添加的颜色。
接下来，在灰阶图像上用“变色笔刷”工具进行涂抹，以添加局部的
彩色效果。您可以调整笔刷的大小和透明度，以便更好地控制着色效果。通过使用不同的颜色和笔刷技巧，您可以创建出各种各样的彩色
细节，使图像更加生动。
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clc; clear all; close all;
I = imread('q.jpg');
I1 = I; I2 = I; I3 = I;
I1(I1>60 & I1<120) = 255;
I2(I2>20 & I2<50) = 255;
I3(I3>80 & I3<160) = 255;
J = cat(3, I1, I2, I3);
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(I, []); title('By lyqmath 原图', 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'r');
subplot(1, 2, 2); imshow(J, []); title('By lyqmath 彩色图', 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'r');
二.
I = imread('q.jpg');
GS8=grayslice(I,8);
GS64=grayslice(I,64);
subplot(1,3,1), imshow(I), title('原始灰度图像');
subplot(1,3,2), subimage(GS8,hot(8)), title('分成8层伪彩色');
subplot(1,3,3), subimage(GS64,hot(64)), title('分成64层伪彩色');
k=imread('q.jpg');
[x y z]=size(k);
% z should be one for the input image k=double(k);
for i=1:x
for j=1:y
if k(i,j)>=0 & k(i,j)<50
m(i,j,1)=k(i,j,1)+5;
m(i,j,2)=k(i,j)+10;
m(i,j,3)=k(i,j)+10;
end
if k(i,j)>=50 & k(i,j)<100
m(i,j,1)=k(i,j)+35;
m(i,j,2)=k(i,j)+28;
m(i,j,3)=k(i,j)+10;
end
if k(i,j)>=100 & k(i,j)<150
m(i,j,1)=k(i,j)+52;
m(i,j,2)=k(i,j)+30;
m(i,j,3)=k(i,j)+15;
end
if k(i,j)>=150 & k(i,j)<200
m(i,j,1)=k(i,j)+50;
m(i,j,2)=k(i,j)+40;
m(i,j,3)=k(i,j)+25;
end
if k(i,j)>=200 & k(i,j)<=256 m(i,j,1)=k(i,j)+120;
m(i,j,2)=k(i,j)+60;
m(i,j,3)=k(i,j)+45;
end
end
end
figure,imshow(uint8(k),[]);
figure,imshow(uint8(m),[]);