实验六 彩色图像的处理与分析
图像颜色增强处理——彩色变换实验报告
图像颜色增强处理(彩色变换)实验专题讲座课程:遥感科学与图像处理实验:图像颜色增强处理(彩色变换)姓名:学号:指导老师:一、实验名称图像颜色增强处理(彩色变换)二、实验目的对图像进行彩色变换;观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同,理解影像光谱增强中彩色变换的原理及其增强效果,将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式,提高图像的使用价值。
三、实验原理光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理,采用一系列技术去改善图象的视觉效果,或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提高图象的使用价值。
在使用单波段图像时,由于成像系统动态范围的限制,地物显示的亮度值差异较小。
又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10~20级左右,而对色彩和强度的分辨力可达100多种,因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨[1,2]。
1. 彩色合成(color composite)在通过滤光片、衍射光栅等分光系统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。
根据各波段的赋色不同,可以得到不同的彩色合成图像。
1)图像主成分变换融合主成分变换融合[2]是建立在图像统计基础上的多维线性变换,具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用, 可以更准确地揭示多波段数据结构内部的遥感信息, 常常是以高空间分辨率数据代替多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。
具体过程是: a. 对多波段遥感数据进行主成分变换( K- L 变换) ; b. 以高空间分辨率遥感数据替代变换以后的第一主成分; c. 进行主成分逆变换,生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。
2) 真彩色合成在通过蓝、绿、红三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三张图像上,若使用同样的三原色进行合成,可得到接近天然色的颜色,此方法称为真彩色合成。
3) 假彩色合成由于多波段摄影中,一副图像多不是三原色的波长范围内获得的,如采用人眼看不见的红外波段等,因此由这些图像所进行的彩色合成称假彩色合成。
彩色图像处理分析解析
彩色基础
• 彩色到灰度的转换
• 相同亮度的三原色,人眼看去的感觉是, 绿色光的亮度最亮,而红色光其次,蓝色 光最弱。 • 如果用Y来表示白色光,即光的亮度(灰度), 则有如下关系: Y=0.299R+0.587G+0.114B
彩色基础
• 区分颜色常用三种基本特性量
• 亮度:如果无彩色就只有亮度一个维量的变化。 • 色调:是光波混合中与主波长有关的属性,色调 表示观察者接收的主要颜色。这样,当我们说一 个物体是红色、橘黄色、黄色时,是指它的色调。 • 饱和度:与一定色调的纯度有关,纯光谱色是完 全饱和的,随着白光的加入饱和度逐渐减少。
RGB模型
• 对图像生成而言,可以取dim=3,然后将 三个分别代表RGB分量的矩阵连接在一起: I=cat(3, rgb_R, rgb_G, rgb_B) • 在这里,rgb_R,rgb_G,rgb_B分别为生 成的RGB图像I的三个分量的值,可以使用 下列语句: • rgb_R=I(:, :, 1); • rgb_G=I(:, :, 2); • rgb_B=I(:, :, 3);
RGB模型
• 例:生成一幅128*128的RGB图像,该图像左上 角为红色,左下角为蓝色,右上角为绿色,右下 角为黑色。
程序: 结果:
clear rgb_R=zeros(128,128); rgb_R(1:64,1:64)=1; rgb_G=zeros(128,128); rgb_G(1:64,65:128)=1; rgb_B=zeros(128,128); rgb_B(65:128,1:64)=1; rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B); figure, imshow(rgb), title('RGB彩色 图像');
6遥感图像的HIS彩色空间变换
实验六遥感图像的HIS彩色空间变换一、HIS彩色空间变换的原理及方法HIS是在彩色空间中用色调、亮度和饱和度(Hue,I ntensity和Saturation)来表示的色彩模式,又称HLS,(hue, lightness, saturation)。
HIS变换是将其他色彩模式到HIS模式的变换及反变换方法。
在自动处理彩色是,通常采用彩色显示器显示系统进行,彩色显示器显示的彩色是由R(红)G(绿)B(蓝)信号的亮度来确定的,由于RGB表色系统不是线性的,所以通过这种操作调整显示色的色调比较困难。
在这种情况下,可采用将RGB信号暂时变换为假设的表色系统HIS, 调整明度和饱和度后,再返回到RGB信号上进行彩色合成。
把这种RGB空间和HIS空间之间的关系模型及所进行的相互变换的处理过程称HIS变换。
HIS变换也称彩色变换或蒙塞尔(Munsell)变换。
在图像处理中通常应用的有两种彩色坐标系(或彩色空间):一是由RGB三原色构成的彩色空间(RGB坐标系或RGB空间);另一种是由色调(Hue)、饱和度(Satuation)及亮度(Intensity)三个变量构成的彩色空间(IHS 坐标系或IHS空间)。
也就是说一种颜色既可以用RGB空间内的R、G、B来描述,也可以用IHS 空间的I、H、S来描述,前者是从物理学角度出发描述颜色,后者则是从人眼的主观感觉出发描述颜色。
IHS变换就是RGB空间与IHS空间之间的变换。
由于HIS变换是一种图像显示、增强和信息综合的方法,具有灵活实用的优点,因此产生了多种HIS变换式。
彩色空间模型是多种多样的,其中,应用最为普遍的是RGB(红、绿、蓝)模型。
它是面向硬件的,几乎大部分的监视器都采用这种彩色模型。
RGB相对应于监视器或扫描器的三个刺激值,它们组成三维正交坐标系统如图(右边)所示,在此系统中计算的任何颜色都落在RGB彩色立方体内。
它的优点是:(1)简单;(2)其它表色系统必须最后转化成RGB系统才能在彩色显示器上显示。
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。
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。
彩色图像处理课件
色彩映射通过将一种颜色空间的像素值映射到另一种颜色空间,实现图像的颜色转换和调整。在色彩映射过程中, 可以根据需要选择不同的映射函数和算法,以实现不同的颜色转换效果。
03
彩色图像处理应用
艺术创 作
数字绘画
利用彩色图像处理技术, 可以将传统绘画作品转化 为数字形式,进行更方便
的复制、修改和展示。
总结词
专业的图像处理软件,功能强大,适合 专业人士使用。
VS
详细描述
Adobe Photoshop是全球最知名的图像 处理软件之一,拥有丰富的编辑工具和特 效功能,支持各种图像格式和分辨率,可 进行精确的色彩调整和复杂的图层操作。 它还提供了广泛的插件和扩展功能,可与 其他Adobe软件无缝集成,适合专业设 计师和摄影师使用。
GIMP
总结词
免费的开源软件,功能齐全,适合初学者使用。
详细描述
GIMP是一款免费的开源图像处理软件,拥有与Adobe Photoshop相似的功能和工具。它支持各种图 像格式,提供丰富的滤镜和效果,可进行图层编辑、色彩调整、选取和绘画等操作。GIMP还具有良 好的用户界面和可定制性,适合初学者和预算有限的用户使用。
总结词:通过对肤色的调 整,使人像照片的肤色更 加健康、自然。
使用可选颜色工具,调整 红色和黄色通道,以影响 肤色。
详细描述
结合曲线工具,对肤色的 亮部和暗部进行精细调整。
案例三:广告海报的色彩搭配与增强
总结词:通过色彩搭配与增 强,突出广告海报的主题, 吸引观众的注意力。
04
使用饱和度工具,增强主要 色彩的饱和度,突出主题元素。
色彩调整
艺术家可以通过调整图像 的色彩,创造出独特的视 觉效果,丰富艺术作品的
图像后期处理实验报告
图像后期处理实验报告图像后期处理是指通过对图像进行一系列的处理操作,改变图像的颜色、亮度、对比度等,使得图像达到更好的显示效果或符合特定需求。
本实验使用Photoshop软件进行图像后期处理,并对其原理和效果进行研究和实验。
一、实验目的1. 熟悉图像后期处理的基本原理和方法;2. 掌握Photoshop软件的基本操作和功能;3. 实验通过对图像进行后期处理,提高图像的质量和观感。
二、实验步骤1. 图像灰度化:打开一幅彩色图像,将其转换为灰度图像。
采用图像--模式--灰度,即可完成灰度化操作。
2. 图像调整:使用调整图层,可以对图像的亮度、对比度、饱和度等进行调整。
通过调整滑块的数值,可以改变图像的明暗程度、色彩饱和度。
3. 图像滤镜:通过应用不同的滤镜,可以改变图像的外观效果。
例如,模糊滤镜可以在一定程度上减少图像的噪点和细节,而锐化滤镜可以增强图像的清晰度和边缘。
4. 图像修饰:通过添加各种修饰效果,可以让图像更加生动、有趣。
例如,可以添加文本、图标、边框等元素,或者进行剪裁、缩放、旋转等操作。
5. 图像输出:最后,将处理后的图像保存为所需格式,并进行合理的命名和存储。
三、实验效果1. 灰度化处理:将一幅彩色图像转换为灰度图像后,图像的色彩信息消失,只保留亮度信息。
这样更便于观察图像中的细节和纹理。
2. 亮度对比度调整:通过调整图像的亮度和对比度,可以改变整个图像的明暗程度和色彩饱和度。
例如,增加亮度可以使图像更加明亮,而减小对比度可以降低图像的清晰度。
3. 滤镜效果:通过应用不同的滤镜,可以改变图像的外观。
例如,应用模糊滤镜后,图像的细节会变得模糊化,而应用锐化滤镜后,图像的边缘会更加清晰。
四、实验结论图像后期处理是一种通过对图像进行处理和调整,改变图像的外观、色彩和质量的技术。
本实验通过使用Photoshop软件进行图像后期处理,并对其原理和效果进行研究和实验,掌握了图像后期处理的基本方法和操作技巧。
第六章 彩色图像处理
z =1- (x+y)
从380 nm的紫色到781nm的红色等各种纯色的位置标 在舌形色度图周围的边界上。任何不在边界上而在色 度图内部的点都表示谱色的混合色。 图边界上的任何点都是全饱和的。离开边界并接近等 能量点,就在颜色中加入更多的白光,该颜色就变成 欠饱和。
16
例如,图中标记为绿 的点有62%的绿和25% 的红成分,从上式得 到蓝的成分约为13%。
• •
全彩色处理(图像用全彩色传感器获取)
伪彩色处理(对特定的单一亮度或亮度范围赋予一种颜色)
2
专题制图仪
3
嫦娥一号所拍月球三维照片
4
主要内容
彩色基础 彩色模型 伪彩色处理 彩色变换
平滑和锐化
彩色分割
彩色图像的噪声
5
6.1 彩色基础
Color Spectrum
Newton discovered that when a beam of sunlight passes through a glass prism, the emerging beam of light is not white but consists instead of a continuous spectrum of colors. No color in the spectrum ends abruptly, but rather each color blends smoothly into the next.
X x X Y Z Y y X Y Z Z z X Y Z x y z 1
15
色度图 (C.I.E.Chromaticity Diagram)
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。
彩色多元光谱图像的处理及分析方法
彩色多元光谱图像的处理及分析方法随着科技的不断发展,彩色多元光谱图像的处理和分析方法不断深入研究。
彩色多元光谱图像是一种同时包含多个波段信息的图像,可以提供丰富的信息,并在许多领域得到广泛应用,比如医学、地质学、环境保护等。
本文将探讨彩色多元光谱图像的处理和分析方法。
一、彩色多元光谱图像的概念彩色多元光谱图像是指通过不同色彩表示同时获取激光雷达等多波段的光谱信息图像。
彩色多元光谱图像通常包含多个波段的信息,可以根据需要进行绘图和分析,以便更精确地观察数据。
与单波段图像相比,彩色多元光谱图像可以显示更多的细节信息,从而使分析更加精细。
二、彩色多元光谱图像的处理方法1.图像增强图像增强是图像处理的常见方式,它可以改善彩色多元光谱图像的质量和可视性。
图像增强的方法有很多种,例如直方图均衡、灰度级变换和滤波器等。
其中,直方图均衡是一种简单直观的增强方法,可以改善光谱数据的对比度,使得数据更加清晰。
它可以通过使光谱能量均匀分配到所有像素来实现。
这种方法非常适用于黑白图像,但对于彩色多元光谱图像,需要将每个波段的直方图分别进行均衡化。
2.降维由于彩色多元光谱图像包含多个波段的信息,数据量非常大。
降维可以将多维数据转变为较低维度的数据,简化数据分析,并且降低成本。
常用的降维方法有主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)。
PCA可以通过线性变换将高维数据投影到低维空间中,最小化信息损失,使得数据的方差最大。
ICA则更加注重数据的独立性,通过寻找数据的统计独立性来实现降维。
3.图像分类彩色多元光谱图像处理的一个重要应用是图像分类,也即分割图像中的不同类别。
这个过程通常涉及许多技术,例如支持向量机、神经网络和决策树等。
支持向量机是一种广泛用于图像分类的算法。
它利用超平面将数据分成两个或多个类别,并将最佳超平面尽可能地远离各类数据。
神经网络是一种基于生物学神经的模型,通过模拟大量的神经元之间的连接来解决分类问题。
实验六 彩色图像处理
实验六彩色图像处理一、实验目的1、掌握彩色图像的分解方法2、掌握彩色图像的直方图处理方法3、掌握彩色图像的滤波方法二、实验内容(一)熟悉相关的函数其中用到了两个自定义的函数,来转换图像的彩色空间,阅读并理解彩色空间的概念。
1、rgb2hsi和2、hsi2rgb(二)彩色图像的分解阅读下列源程序,上机调试并运行,给出实验结果,并比较分析实验结果。
对课本中250页的图像Fig6.36(01)进行分解并显示处理后的图像I=imread('Fig6.30(01).jpg');r=I(:,:,1);g=I(:,:,2);b=I(:,:,3);subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(r);subplot(2,2,3),imshow(g);subplot(2,2,4),imshow(b);(三)彩色图像的直方图处理对课本中258页的图像Fig6.37(a)分解到hsi彩色系统并只对i分量进行直方图处理。
I=imread('Fig6.37(a).jpg');I_hsi=rgb2hsi(I);h=I_hsi(:,:,1);s=I_hsi(:,:,2);i=I_hsi(:,:,3);i2=histeq(i);I_hsi(:,:,3)=i2;I2=hsi2rgb(I_hsi);figure(1),imshow(I);figure(2),imshow(I2);figure(3),imshow(i);figure(4),imshow(i2);figure(5),imhist(i);figure(6),imhist(i2);(四)彩色图像的滤波下例是用5×5均值滤波模板对课本中260页的彩色图像Fig6.38(a)进行平滑。
先对RGB每一分量进行平滑并显示,然后对HSI图像的强度分量进行平滑后转化为RGB图像并显示,比较二者的差别。
彩色图像处理课件
白平衡
消除由于光照条件不同而 引起的色彩偏差,使得图 像的色彩更加真实自然。
色彩映射
通过建立输入图像和输出 图像之间的映射关系,实 现图像色彩的变换和调整。
色彩分离与合成
将彩色图像分离成不同的 颜色通道进行处理,然后 再合成彩色图像,以实现 色彩平衡的调整。
锐化与去噪
锐化滤波器
联合锐化与去噪
通过增强图像的高频分量来提高图像 的清晰度,使得图像的边缘和细节更 加突出。
混合压缩方法
JPEG压缩
结合有损和无损压缩技术,先通过色彩空间转换和量化进行有损压 缩,再利用预测编码和算术编码进行无损压缩。
渐进式JPEG
一种特殊的JPEG压缩方法,允许图像在下载时由模糊到清晰逐渐显 示。
有损至无损转换
首先应用有损压缩方法减少数据量,然后对压缩后的数据进行无损压 缩以确保数据的完整性。
01
02
03
直方图均衡化
通过拉伸像素强度分布来 增强图像对比度,使得图 像的亮度分布更加均匀。
对比度拉伸
通过线性或非线性的映射 函数,将原始图像的像素 值映射到更宽的范围,从 而增强图像的对比度。
自适应对比度增强
根据图像的局部特征动态 调整对比度增强算法,以 更好地突出图像的细节和 纹理。
色彩平衡调整
素划分为不同的区域。
适用范围
适用于目标和背景灰度差异较大 的图像。
基于边缘的分割
边缘检测
边缘连接
区域划分
利用边缘检测算子(如 Sobel、Canny等)提取
图像中的边缘信息。
将检测到的边缘点连接 起来,形成封闭的边界。
根据边界信息将图像划 分为不同的区域。
适用范围
适用于边缘明显且连续 的图像。
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。
彩色图像处理
彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化彩色图像基础●为什么要研究彩色图像处理?✓符合人类视觉特点人类可以辨别几千种颜色色调和亮度只能辨别几十种灰度层次✓有用的描绘子简化目标物的区分目标识别:根据目标的颜色特征彩色图像基础●彩色图像处理可分为:✓全彩色处理数码相机数码摄像机彩色扫描仪✓伪彩色处理对不同的灰度或灰度范围赋予不同的颜色彩色图像基础当一束白光通过一个玻璃棱镜时,出现的光束不是白光,而是由一端为紫色到另一端为红色的连续彩色谱组成彩色图像基础●光特性是颜色科学的核心●描述彩色光的3个基本量:✓辐射率:从光源流出能量的总量,用瓦特(W)度量✓光强:观察者从光源接收的能量总和✓亮度:主观描绘子彩色图像基础●三原色✓红色(Red)、绿色(Green)、蓝色(Blue)●原色相加可产生二次色✓深红色:红+蓝✓青色:绿+蓝✓黄色:红+绿彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化彩色空间(也称彩色模型或彩色系统)●RGB●CMY和CMYK●HSI●YIQ●YUV●YCbCr彩色空间(也称彩色模型或彩色系统)●RGB✓CCD技术直接感知R,G,B三个分量✓是图像成像、显示、打印等设备的基础CMY和CMYK彩色空间●CMY(青、深红、黄)、CMYK (青、深红、黄、黑)✓运用在大多数在纸上沉积彩色颜料的设备,如彩色打印机和复印机✓CMYK打印中的主要颜色是黑色等量的CMY原色产生黑色,但不纯在CMY基础上,加入黑色,形成CMYK彩色空间彩色空间(也称彩色模型或彩色系统)●HSI(色调、饱和度、亮度)✓两个特点:I分量与图像的彩色信息无关H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相连的✓将亮度(I)与色调(H)和饱和度(S)分开✓避免颜色受到光照明暗(I)等条件的干扰✓仅仅分析反映色彩本质的色调和饱和度✓广泛用于计算机视觉、图像检索和视频检索彩色空间(也称彩色模型或彩色系统)●YIQ✓Y指亮度(Brightness),即灰度值✓I和Q指色调,描述色彩及饱和度✓用于彩色电视广播,被北美的电视系统所采用(属于NTSC系统)✓Y分量可提供黑白电视机的所有影像信息彩色空间(也称彩色模型或彩色系统)●YUV✓Y指亮度,与YIQ的Y相同✓U和V也指色调,不同于YIQ的I和Q✓用于彩色电视广播,被欧洲的电视系统所采用(属于PAL系统)✓Y分量也可提供黑白电视机的所有影像信息彩色空间(也称彩色模型或彩色系统)●YCbCr✓Y指亮度,与YIQ和YUV的Y相同✓Cb和Cr由U和V调整得到✓JPEG采用的彩色空间彩色空间转换1.RGB CMY2.RGB HSI3.RGB YIQ4.RGB YUV5.RGB YCbCr⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Y M C 111RGB和CMY值都归一化到[0,1]1、RGB CMY2⎩⎨⎧-=θθ360H ([()[⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=221arccos G R R θ()[B G R S min 31++-=()B G R I ++=31RGB图像和与之对应的HSI图像分量RGB图像色调饱和度强度2001200<≤H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I R 060cos cos 1G 00240120<≤H =H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I G 060cos cos 1B 00360240<≤H =H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I B 060cos cos 1R3、RGB YIQ ⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡211.0596.0299.0Q I Y 523.0274.0587.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-B G R 312.0322.0114.0⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 106.1272.0956.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-Q IY 703.1647.0621.04、RGB YUV⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡615.0148.0299.0V U Y 515.0289.0587.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-B G R 100.0437.0114.0⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 032.2395.00-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-V U Y 0581.0140.15、RGB YCbCr⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡05000.01687.02990.01Cr Cb Y 04187.03313.05870.0--⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤111281280B G R ⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 77200.134414.040200.1-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤-128128071414.00Cr Cb Y 00813.05000.01140.0-彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化伪彩色图像处理●什么叫伪彩色图像处理?✓也叫假彩色图像处理✓根据一定的准则对灰度值赋以彩色的处理✓区分:伪彩色图像、真彩色图像、单色图像●为什么需要伪彩色图像处理?✓人类可以辨别上千种颜色和强度✓只能辨别二十几种灰度伪彩色图像处理●应用✓为人们观察和解释图像中的灰度目标●怎样进行伪彩色图像处理?1.强度分层技术2.灰度级到彩色转换技术1、强度分层技术●把一幅图像描述为三维函数(x,y,f(x,y))●分层技术:放置平行于(x,y)坐标面的平面●每一个平面在相交区域切割图像函数1、强度分层技术——定义()k c y x f =,k c 是与强度间隔第K级强度有关的颜色k V k V 是由在l=k-1和l=k 分割平面定义的令[0,L-1]表示灰度级,使l 0代表黑色(f(x,y)=0),l L-1代表白色(f(x,y)=L-1)。
数字图像处理实验(全完整答案)
实验一常用MATLAB图像处理命令一、实验目得1、熟悉并掌握MATLAB工具得使用;2、实现图像得读取、显示、代数运算与简单变换。
二、实验环境MATLAB 6。
5以上版本、WIN XP或WIN2000计算机三、常用函数●读写图像文件1 imreadimread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01。
tif')2 imwriteimwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,’e:\w02。
tif’,’tif')3imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件得有关信息,如:imfinfo('e:\w01、tif’)●图像得显示1imageimage函数就是MATLAB提供得最原始得图像显示函数,如:a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12];image(a);2 imshowimshow函数用于图像文件得显示,如:i=imread('e:\w01、tif');imshow(i);title(‘原图像’)%加上图像标题3 colorbarcolorbar函数用显示图像得颜色条,如:i=imread(’e:\w01。
tif');imshow(i);colorbar;4 figurefigure函数用于设定图像显示窗口,如:figure(1); /figure(2);5 subplot把图形窗口分成多个矩形部分,每个部分可以分别用来进行显示、Subplot(m,n,p)分成m*n个小窗口,在第p个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴,用于显示图形、6 plot绘制二维图形plot(y)Plot(x,y)xy可以就是向量、矩阵。
图像类型转换1rgb2gray把真彩图像转换为灰度图像i=rgb2gray(j)2 im2bw通过阈值化方法把图像转换为二值图像I=im2bw(j,level)Level表示灰度阈值,取值范围0~1(即0.n),表示阈值取自原图像灰度范围得n%3 imresize改变图像得大小I=imresize(j,[m n])将图像j大小调整为m行n列图像运算1imadd两幅图像相加,要求同样大小,同种数据类型Z=imadd(x,y)表示图像x+y2 imsubstract两幅图像相减,要求同样大小,同种数据类型Z=imsubtract(x,y) 表示图像x-y3 immultiplyZ=immultiply(x,y) 表示图像x*y4 imdivideZ=imdivide(x,y) 表示图像x/y四、实验内容(请将实验程序填写在下方合适得位置,实验图像结果拷屏粘贴)1、读入一幅RGB图像,变换为灰度图像与二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像与灰度图像,注上文字标题。
《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
第十章彩色图像处理和分析技术
43
HSI模型
三原色(原图) (b)H分量
(c)S分量
(d)I分量
图6.9 三原色RGB空间及其在HSI空间的各个分量 因为红色对应0o, 则图 (b)中的红区域映射到色调图像中的黑区域。 注意:当s=0时,对应的是无色的中心点,这时H没有意义,此时可以定义 H=0
44
三原色(原图) (b)H分量
55
对于一幅灰度图像f(x,y)来说,在m-1个灰度级 f(x,y)=L1,f(x,y)=L2,…,f(x,y)=Lm-1上设置m-1个平行 与xy平面的切割平面,将图像切割成m个灰度级不同 的区域A1,A2,…,Am,,则灰度级到彩色的赋值 按下式进行
f ( x, y) Ck
f ( x, y) Ak
包含了颜色信息
HSI颜色模型反映了人的视觉对色彩的感觉
38
HSI模型
色调H由角度表示,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°表示的颜色为红色 , 120°的为绿色, 240°的为蓝色。 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。
即对每一个区域赋以一种颜色,从而将灰度图像变为有m 种颜色的伪彩色图像。
56
密度分层法
灰度级到彩色的映射
57
58
59
密度分层法
例
m=8
m=16
m=64
图6.17
60
密度分层法优缺点: 优点:处理方法简单易行,仅用硬件即 可实现。 缺点:所得伪彩色图像彩色生硬,且量 化噪声大,为了减少量化噪声,必须增 加分割级数。使得设备复杂,且彩色漂 移现象严重。
彩色图像滤波实验报告
实验8 彩色图像滤波一、实验目的通过本实验使学生掌握使用MATLAB进行彩色图像处理的方法,加深对彩色空间和彩色图像的理解。
二、实验内容(一)HIS空间分量读取lena_color.tif图像,进行下列操作:(1)、编写函数,将其从RGB空间转换到HIS空间,分别显示其H分量、S分量、I分量。
(2)、编写函数,将图像从HIS空间转换到RGB空间,分别显示R分量、G分量、B分量。
三.思考:1.对所有分量进行平滑再组合,看出整个图像也被平滑,变模糊了;2.只对红色分量进行平滑,再组合,看出这个图像的比原来变浅了,没有什么大的变化;3.直方图均衡化是非线性过程,对每个分量进行直方图均衡再组合,看出原图像严重变形,与原来差别较大;4.处理椒盐噪声,适宜用中值滤波,考虑到对彩色图像处理应注意的条件,故必须对每个分量处理再组合,不然图像会变形;5.处理高斯噪声,适宜用均值滤波器,可以对每个分量处理,也可以对整体分量处理,但效果并不相同。
程序如下:变化函数:RGBtoHSI函数function [H,S,I]=RGBtoHSI(imagrgb)[X,Y,Z]=size(imagrgb);image=im2double(imagrgb);R=image(:,:,1);G=image(:,:,2);B=image(:,:,3);H=zeros(X,Y);S=zeros(X,Y);%先赋值for i=1:Xfor j=1:Ynum=0.5*(R(i,j)-G(i,j)+R(i,j)-B(i,j));den=sqrt((R(i,j)-G(i,j))^2+(R(i,j)-B(i,j))*(G(i,j)-B(i,j)));theta=acos(num/(den+eps)); %·防止为0if (B(i,j)<=G(i,j))H(i,j)=theta;elseH(i,j)=2*pi-theta;endminx=min(R(i,j),G(i,j));minx=min(B(i,j),minx);S(i,j)=1-3/(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))*minx;endendI=1/3*(R+G+B);HIStoRG函数:function image=HSItoRGB(H,S,I)[X,Y,Z]=size(I);image=zeros(X,Y,3);R=zeros(X,Y);G=zeros(X,Y);B=zeros(X,Y);for i=1:Xfor j=1:Yif (H(i,j)<=(2*pi/3))b=I(i,j)*(1-S(i,j));r=I(i,j)*(1+S(i,j)*cos(H(i,j))/cos(pi/3-H(i,j)));g=3*I(i,j)-R(i,j)-B(i,j);image(i,j,1)=r;image(i,j,2)=g;image(i,j,3)=b;else if(H(i,j)<=(4*pi/3))H=H-2*pi/3;b=3*I(i,j)-R(i,j)-G(i,j);r=I(i,j)*(1-S(i,j));g=I(i,j)*(1+S(i,j)*cos(H(i,j))/cos(pi/3-H(i,j)));image(i,j,1)=r;image(i,j,2)=g;image(i,j,3)=b;else if(H(i,j)<=2*pi)H=H-4*pi/3;g=I(i,j)*(1-S(i,j));b=I(i,j)*(1+S(i,j)*cos(H(i,j))/cos(pi/3-H(i,j))); r=3*I(i,j)-R(i,j)-G(i,j);image(i,j,1)=r;image(i,j,2)=g;image(i,j,3)=b;endendendendend主函数:%==读取分量==lena_color=imread('d:\test_images\lena_color.tif','tif'); [H,S,I] = RGBtoHSI(lena_color);%===HIS分量=====subplot(2,2,1);imshow(lena_color);title('origin');H=H/(2*pi)*255;%范围0~255subplot(2,2,2);imshow(H);title('H');subplot(2,2,3);imshow(S);title('S');subplot(2,2,4);imshow(I);title('I');%====HIStoRGBlena_rgb=HSItoRGB(H,S,I);lena_rgb_c=im2double(lena_rgb);R=lena_rgb_c(:,:,1);G=lena_rgb_c(:,:,2);B=lena_rgb_c(:,:,3);figure(2);subplot(2,2,1);imshow(lena_rgb_c);title('HSItoRGB'); subplot(2,2,2);imshow(R);title('R');subplot(2,2,3);imshow(G);title('G');subplot(2,2,4);imshow(B);title('B');运行结果:origin HS IHSItoRGB RG B(二)RGB空间的彩色平滑读取lena_color.tif图像,进行下列操作:(1)、采用7×7均值滤波器对彩色图像的所有分量进行相同平滑,同屏显示原图像和平滑后图像,对结果进行说明;(2)、采用7×7均值滤波器对彩色图像的红分量进行平滑,其它分量不变,同屏显示原图像和平滑后图像,对结果进行说明;(3)、采用直方图均衡方法,对彩色图像的三个分量进行增强,同屏显示原图像和增强后图像,对结果进行说明;(4)、将图像添加上椒盐噪声, A_noised=imnoise(A, ‘salt & pepper’, 0.02),选择合适的滤波器进行滤波,观察滤波效果;(5)、将图像添加上高斯噪声, A_noised=imnoise(A, ‘gauss’, 0.02),选择合适的滤波器进行滤波,观察滤波效果;程序如下:%==每个分量滤波============lena_color=imread('d:\test_images\lena_color.tif','tif');lena_red=lena_color(:,:,1);lena_green=lena_color(:,:,2);lena_blue=lena_color(:,:,3);H=1/49*ones(7,7);lena_red1=imfilter(lena_red,H);lena_green1=imfilter(lena_green,H);lena_blue1=imfilter(lena_blue,H);%===组合图像========================lena(:,:,1)=lena_red1;lena(:,:,2)=lena_green1;lena(:,:,3)=lena_blue1;figure(1);subplot(1,2,1);imshow(lena_color);title('origin');subplot(1,2,2);imshow(lena);title('7*7');结果如下:origin7*72. %==红色分量滤波¨============lena_color=imread('d:\test_images\lena_color.tif','tif'); lena_red=lena_color(:,:,1);H=1/49*ones(7,7);lena_red1=imfilter(lena_red,H);%===组合图像============================lena(:,:,1)=lena_red1;lena(:,:,2)=lena_color(:,:,2);lena(:,:,3)=lena_color(:,:,3);figure(1);subplot(1,2,1);imshow(lena_color);title('origin');subplot(1,2,2);imshow(lena);title('7*7red');origin7*7red3. %==每个分量直方图均衡¨============lena_color=imread('d:\test_images\lena_color.tif','tif'); lena_red=lena_color(:,:,1);lena_green=lena_color(:,:,2);lena_blue=lena_color(:,:,3);lena_red1=histeq(lena_red);lena_green1=histeq(lena_green);lena_blue1=histeq(lena_blue);%===组合===================lena(:,:,1)=lena_red1;lena(:,:,2)=lena_green1;lena(:,:,3)=lena_blue1;figure(1);subplot(1,2,1);imshow(lena_color);title('origin');subplot(1,2,2);imshow(lena);title('jungheng');origin jungheng4. %==每个分量滤波============lena_color=imread('d:\test_images\lena_color.tif','tif');lena_color_noi=imnoise(lena_color,'salt & pepper',0.02);lena_red=lena_color_noi(:,:,1);lena_green=lena_color_noi(:,:,2);lena_blue=lena_color_noi(:,:,3);lena_red1=medfilt2(lena_red);lena_green1=medfilt2(lena_green);lena_blue1=medfilt2(lena_blue);%===组合===========================lena(:,:,1)=lena_red1;lena(:,:,2)=lena_green1;lena(:,:,3)=lena_blue1;figure(1);subplot(1,2,1);imshow(lena_color_noi);title('lena_color_noi'); subplot(1,2,2);imshow(lena);title('median');lenac olornoi median5.%==每个分量滤波¨============lena_color=imread('d:\test_images\lena_color.tif','tif');lena_color_noi=imnoise(lena_color,'gauss',0.02);lena_red=lena_color_noi(:,:,1);lena_green=lena_color_noi(:,:,2);lena_blue=lena_color_noi(:,:,3);H=1/49*ones(7,7);lena_red1=imfilter(lena_red,H);lena_green1=imfilter(lena_green,H);lena_blue1=imfilter(lena_blue,H);%===组合======================lena(:,:,1)=lena_red1;lena(:,:,2)=lena_green1;lena(:,:,3)=lena_blue1;figure(1);subplot(1,2,1);imshow(lena_color_noi);title('lena_color_noi'); subplot(1,2,2);imshow(lena);title('average');lenac olornoi average。
实验彩色图像处理
实验彩色图像处理一、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。
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Green_histogram, Blue_histogram, NULL, NULL, NULL);
DeleteGraphPlot(panel,PANEL_HIST_RED,-1,VAL_IMMEDIATE_DRAW);
DeleteGraphPlot (panel, PANEL_HIST_GREEN, -1, VAL_IMMEDIATE_DRAW);
构造一个对彩色图像分析系统,该系统能够利用颜色模型提取一幅彩色的大头像(人 脸免冠标准像)的人脸区域。
{
lError = IPI_ReadFile (SourceImage, lPath, FALSE, NULL, NULL);
if (lError == IPI_ERR_NOERROR)
{
IPI_SetWindowAttribute (0, ATTR_LEFT, 10);
IPI_SetWindowAttribute (0, ATTR_TOP, 15); IPI_WindDraw (SourceImage, 0, "彩色图像", TRUE);
Imaq_CVI.h Imaq_Cvi.lib Imaq_CVI.fp
(二)彩色图像处理
简要说明: 1. 界面自行设计,程序能够完成中值滤波; 2. 中值滤波的测试图像自行制作(找到几幅合适的彩色图像,用 windows 下的“画图”
加上噪声)。 3. 中值滤波的实现过程: (1)把彩色图像分离成三个单色图像;
Constant Name Callback Function Constant Name
SAVE_IMAGE Save_image HIST_RED
Callback Function
Constant Name Graph 图形控件“GREEN 直方图”
HIST_GREEN
6-2
Callback Function Graph 图形控件“BLUE 直方图”
三、实验步骤
(一)彩色图像及其单色图像的显示
1. 参考用户界面 用户界面可参考图 6.1。
图 6.1 参考用户界面
实验六 彩色图像的处理与分析
2. 用户界面的属性设置
各控件的属性设置参考表 5-1。
表 5-1 控件的属性设置
控件
属性
属性值
面板
Constant Name Callback Function
return -1;
DisplayPanel (panelHandle);
/* Create 4 images */
IPI_Create (&SourceImage, IPI_PIXEL_RGB32, 2);
IPI_Create (&RedImage, IPI_PIXEL_U8, 2);
IPI_Create (&GreenImage, IPI_PIXEL_U8, 2);
PlotY (panel, PANEL_HIST_BLUE, Blue_histogram, 256, VAL_INTEGER,
VAL_THIN_LINE, VAL_SIMPLE_DOT, VAL_SOLID, 1, VAL_BLACK);
}}Leabharlann }return 0;
}
3.工程文件的组成 工程文件 anal.prj 包含以下 8 个文件: displayrgb.uir displayrgb.h displayrgb.c
实验六 彩色图像的处理与分析
6-3
与 Quit()的代码的填充可参考实验二~四。以下仅对 main()函数及回调函数
Load_image 作出说明。
(1) main()
函数的完整源代码如下。
int main (int argc, char *argv[])
{
int panelHandle;
if ((panelHandle = LoadPanel (0, "DISPLAYRGB.uir", PANEL)) < 0)
按钮“显示 B 基色”
Constant Name Callback Function
DISPLAY_BLUE Display_Blue
按钮“退出系统”
Constant Name Callback Function
QUIT Quit
按钮“保存当前窗口的图像” (该按钮可以不要)
Graph 图形控件“RED 直方图”
VAL_THIN_LINE, VAL_SIMPLE_DOT, VAL_SOLID, 1, VAL_BLACK);
PlotY (panel, PANEL_HIST_GREEN, Green_histogram, 256, VAL_INTEGER,
VAL_THIN_LINE, VAL_SIMPLE_DOT, VAL_SOLID, 1, VAL_BLACK);
实验六 彩色图像的处理与分析
6-5
(3)合成三个单色结果图像成为彩色图像
利用函数 IPI_ReplaceColorPlanes (SourceImage, DestImage, RredImage,
RgreenImage, RblueImage, IPI_RGB);
(三)彩色图像分析*(可选,可以不做)
Callback Function
HIST_BLUE
将该用户界面以文件名 displayrgb.uir 保存,并得到头文件 displayrgb.h。
3. 回调函数的源代码(略) 由以上用户界面文件 displayrgb.uir 可得到 C 程序文件框架 displayrgb.c。该文件主要
包含 6 个函数: 主函数 main() 回调函数 Load_image() 回调函数 Display_Red() 回调函数 Display_Green() 回调函数 Display_Blue() 回调函数 Save_ image() 回调函数 Quit() 图 像 数 据 类 型 的 定 义 及 主 函 数 main ( )、 回 调 函 数 Load_image ( )、 Display_Rgb()、Display_Green()、Display_Blue()Save_image()
IPI_ExtractColorPlanes (SourceImage, RedImage, GreenImage, BlueImage,IPI_RGB);
实验六 彩色图像的处理与分析
6-4
/* Compute the histogram of the source image */
IPI_ColorHistogram(SourceImage,IPI_NOMASK,256,IPI_HSL,Red_histogram,
利用函数 IPI_ExtractColorPlanes (SourceImage, RedImage, GreenImage,
BlueImage, IPI_RGB); (2)对三个单色图像 RedImage, GreenImage, BlueImage 进行中值滤波。
与 灰 度 处 理 一 样 , 利 用 函 数 IPI_NthOrder (RedImage, IPI_NOMASK, RredImage, 3, 3, 4); // RredImage 是结果图像
实验六 彩色图像的处理与分析
6-1
实验六 彩色图像的处理与分析
一、 实验目的
1. 了解彩色图像的概念; 2. 了解 IMAQ Vision 中彩色图像的创建、显示,彩色图像中 3 个单色分量(RGB)分
解与合成,以及 RGB 与 HIS 的转换。 3. 学习利用 IMAQ Vision 提供的彩色处理函数对彩色图像进行处理与分析。
PANEL
按钮“打开一幅彩色图像”
LOAD_IMAGE Load_image
按钮“显示 R 基色”
Constant Name Callback Function
DISPLAY_RED Display_Red
按钮“显示 G 基色”
Constant Name Callback Function
DISPLAY_GREEN Display_Green
二、 实验内容
(一)彩色图像及其单色图像的显示
构造一个对彩色图像及其 3 个单色(RGB)图像进行显示的实验系统。
(二)彩色图像处理
构造一个对彩色图像进行中值滤波处理的实验系统。
(三)彩色图像分析*(可选,可以不做)
构造一个对彩色图像分析系统,该系统能够利用颜色模型提取一幅彩色的大头像(人 脸免冠)的人脸区域。
IPI_Create (&BlueImage, IPI_PIXEL_U8, 2);
RunUserInterface ();
IPI_CloseSys();
return 0;
} (2)回调函数 Load_image()
int CVICALLBACK Load_image(int panel, int control, int event,
DeleteGraphPlot (panel, PANEL_HIST_BLUE, -1, VAL_IMMEDIATE_DRAW);
/* Plot the histogram */
PlotY (panel, PANEL_HIST_RED, Red_histogram, 256, VAL_INTEGER,
int lStatus;
if (event == EVENT_COMMIT)
{ lStatus = FileSelectPopup ("..\\..", "*.apd;*.bmp;*.tif", "", "", VAL_LOAD_BUTTON, 0, 0, 1, 0,