常见色彩模型的相互转换(基于MATLAB)
黑白照片转化为彩色matlab代码
黑白照片转化为彩色matlab代码黑白照片转化为彩色是一项有趣且具有挑战性的任务。
在这个过程中，我们需要使用一些图像处理技术来还原照片的原始色彩。
本文将介绍一种基于Matlab的简单方法来实现这个目标。
我们需要加载待处理的黑白照片。
在Matlab中，可以使用imread 函数来读取图像文件。
例如，我们可以使用以下代码加载名为"bw_image.jpg"的黑白照片：```matlabbw_image = imread('bw_image.jpg');```接下来，我们将使用一些图像处理技术来将黑白照片转化为彩色。
一种常用的方法是通过颜色空间转换来实现。
在Matlab中，我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，然后使用gray2rgb函数将灰度图像转换回彩色图像。
以下是实现这个过程的代码：```matlabgray_image = rgb2gray(bw_image);color_image = gray2rgb(gray_image);```这样，我们就可以获得了一张彩色的图像。
然而，这种方法只是简单地将灰度信息复制到了RGB通道，效果可能并不理想。
为了改善结果，我们可以尝试其他更复杂的图像处理技术，例如图像增强或色彩补偿算法。
这些算法可以根据图像的内容和特征来调整颜色分布，以使图像看起来更加自然和生动。
除了使用内置的图像处理函数，我们还可以自定义一些算法来实现黑白照片转化为彩色。
例如，我们可以根据图像的纹理和结构信息来估计缺失的颜色信息。
这种方法需要一些先验知识和图像分析技术，但可以获得更好的结果。
黑白照片转化为彩色是一个有趣且具有挑战性的任务。
在Matlab中，我们可以使用一些内置的图像处理函数来实现这个目标，也可以尝试自定义算法来改进结果。
无论采用何种方法，我们都可以通过将灰暗的过去变为绚丽多彩的现在，使照片更加生动和有趣。
利用MATLAB进行系统模型之间的相互转换
本节将讨论系统模型由传递函数变换为状态方程，反之亦
然。现讨论如何由传递函数变换为状态方程。
将闭环传递函数写为
Y (s) U (s)
=
含s的分子多项式 含s的分母多项式
=
num den
当有了这一传递函数表达式后，使用如下 MATLAB 命令：
[A, B, C, D] = tf2ss (num, den)
J=[-2+j*4 0 0;0 -2-j*4 0;0 0 -10]; JJ=poly(J) JJ=
1 14 60 200 aa1=JJ(2);aa2=JJ(3);aa3=JJ(4); %*****State feedback gain matrix K can be given by ***** K=[aa3-a3 aa2-a2 aa1-a1]*(inv(P)) K=
%*****Enter matrices A and B*****
A=[0 1 0;0 0 1;-1 -5 -6]; B=[0;0;1];
%***** Define the controllability matrix Q*****
Q=[B A*B A^2*B];
%*****Check the rank of matrix Q*****
JA=poly(A)
JA=
1.0000 6.0000 5.0000 1.0000
a1=JA(2);a2=JA(3);a3=JA(4);
%*****Define matrices W and P as follows***** W=[a2 a1 1;a1 1 0;1 0 0]; P=Q*W;
%*****Obtain the desired chracteristic polynomial by defining %the following matrix J and entering statement poly(J)*****
matlab ciexyz与cielab变换
matlab ciexyz与cielab变换题目：Matlab中的CIEXYZ与CIELAB变换引言：计算机视觉和图像处理是当今数字化世界广泛应用的领域，而颜色是其中至关重要的因素之一。
为了使计算机能够正确处理和表示颜色信息，需要进行颜色空间的转换。
在Matlab中，CIEXYZ与CIELAB是两种常用的颜色空间，本文将以此为主题，详细介绍CIEXYZ与CIELAB的原理和在Matlab中的应用。
一、CIEXYZ颜色空间的原理及应用CIEXYZ（又称CIE 1931 XYZ色彩空间）是一种基于人类对光的感知的标准颜色空间。
其基本原理是将颜色分解为红、绿、蓝三个分量的线性组合。
其中，X代表红光，Y代表绿光，Z代表蓝光，在一定条件下，可以通过测量得到光的三刺激值。
在Matlab中，可以使用`xyz2rgb`和`rgb2xyz`函数实现CIEXYZ与RGB 的互相转换。
其中，`xyz2rgb`函数将CIEXYZ色彩空间转换为RGB色彩空间，而`rgb2xyz`函数则将RGB色彩空间转换为CIEXYZ色彩空间。
二、CIELAB颜色空间的原理及应用CIELAB（即CIE L*a*b*）颜色空间是一种与人类对光的感知较为一致的颜色空间。
与CIEXYZ颜色空间相比，CIELAB使用了更复杂的计算公式，同时考虑了色度和亮度两个维度。
在CIELAB颜色空间中，L*表示亮度轴，并且取值范围为0-100。
而a*和b*则表示色度坐标，其中a*代表颜色的红绿分量，而b*代表颜色的黄蓝分量。
在Matlab中，可以使用`lab2rgb`和`rgb2lab`函数实现CIELAB与RGB 的互相转换。
其中，`lab2rgb`函数将CIELAB色彩空间转换为RGB色彩空间，而`rgb2lab`函数则将RGB色彩空间转换为CIELAB色彩空间。
三、CIEXYZ与CIELAB的转换关系CIEXYZ与CIELAB之间存在一定的转换关系，可以通过`xyz2lab`和`lab2xyz`函数在Matlab中进行转换。
利用MATLAB进行系统模型之间的相互转换
J=[-2+j*4 0 0;0 -2-j*4 0;0 0 -10]; JJ=poly(J) JJ=
1 14 60 200 aa1=JJ(2);aa2=JJ(3);aa3=JJ(4); %*****State feedback gain matrix K can be given by ***** K=[aa3-a3 aa2-a2 aa1-a1]*(inv(P)) K=
%*****Enter matrices A and B*****
A=[0 1 0;0 0 1;-1 -5 -6]; B=[0;0;1];
%***** Define the controllability matrix Q*****
Q=[B A*B A^2*B];
%*****Check the rank of matrix Q*****
利用 MATLAB 求解极点配置问题
用 MATLAB 易于求解极点配置问题。现在我们来 求解系统方程为
x& = Ax + Bu
式中
⎡0 1 0 ⎤
⎡0⎤
A = ⎢⎢0 0 1 ⎥⎥，B = ⎢⎢0⎥⎥
⎢⎣− 1 −5 −6⎥⎦
⎣⎢1 ⎥⎦
采用状态反馈控制u = −Kx ，希望系统的闭环极
点为 s =μi(i=1,2,3)，其中
s3
+ 14s2
s +
56s
+ 160
(1.22)
对该系统，有多个（无穷多个）可能的状态空间表达式， 其中一种可能的状态空间表达式为：
⎡ x&1 ⎤ ⎡0 1
⎢ ⎢
x& 2
⎥ ⎥
=
⎢⎢0
0
⎢⎣ x&3 ⎥⎦ ⎢⎣−160
matlab实现RGB与HSI的相互转换
%将RGB图像转换为HSI图像% 显示HSI图像%直方图均衡化HSI图像%将HSI图像转换回RGB图像function rgbtohsi(x)F=imread(x);F=im2double(F);r=F(:,:,1);g=F(:,:,2);b=F(:,:,3);th=acos((0.5*((r-g)+(r-b)))./((sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b)))+eps));H=th;H(b>g)=2*pi-H(b>g);H=H/(2*pi);S=1-3.*(min(min(r,g),b))./(r+g+b+eps);I=(r+g+b)/3;hsi=cat(3,H,S,I);HE=H*2*pi;HE=histeq(HE);HE=HE/(2*pi);SE=histeq(S);IE=histeq(I);choice=input('1:RGB 转换为HSI\n2:显示HSI图像\n3:HSI转换为RGB图像\n4:色调均衡\n5:饱和度均衡\n6:亮度均衡\n7:HSI均衡\n 输入您的选择:');switch choicecase 1figure,imshow(F),title('RGB 图像');figure, imshow(hsi),title('HSI 图像');case 2figure,imshow(F),title('RGB 图像');figure, imshow(H),title('Hue 图像');figure, imshow(S),title('饱和度图像');figure, imshow(I),title('亮度图像');case 3C=hsitorgb(hsi);figure,imshow(hsi),title('HSI 图像');figure, imshow(C),title('RGB 图像');case 4RV=cat(3,HE,S,I);C=hsitorgb(RV);figure,imshow(hsi),title('HSI 图像');figure,imshow(F),title('RGB 图像');figure, imshow(C),title('RGB Image-Hue Equalized');case 5RV=cat(3,H,SE,I);C=hsitorgb(RV);figure,imshow(hsi),title('HSI 图像');figure,imshow(F),title('RGB 图像');figure, imshow(C),title('RGB 饱和度均衡');case 6RV=cat(3,H,S,IE);C=hsitorgb(RV);figure,imshow(hsi),title('HSI 图像');figure,imshow(F),title('RGB 图像');figure, imshow(C),title('RGB 亮度均衡');case 7RV=cat(3,HE,SE,IE);C=hsitorgb(RV);figure,imshow(hsi),title('HSI 图像');figure,imshow(F),title('RGB 图像');figure, imshow(C),title('RGB HSI 均衡');otherwisedisplay('选择错误');endend%函数，将HSI图像转换为RGB图像function C=hsitorgb(hsi)HV=hsi(:,:,1)*2*pi;SV=hsi(:,:,2);IV=hsi(:,:,3);R=zeros(size(HV));G=zeros(size(HV));B=zeros(size(HV));%RG Sectorid=find((0<=HV)& (HV<2*pi/3));B(id)=IV(id).*(1-SV(id));R(id)=IV(id).*(1+SV(id).*cos(HV(id))./cos(pi/3-HV(id)));G(id)=3*IV(id)-(R(id)+B(id));%BG Sectorid=find((2*pi/3<=HV)& (HV<4*pi/3));R(id)=IV(id).*(1-SV(id));G(id)=IV(id).*(1+SV(id).*cos(HV(id)-2*pi/3)./cos(pi-HV(id))); B(id)=3*IV(id)-(R(id)+G(id));%BR Sectorid=find((4*pi/3<=HV)& (HV<2*pi));G(id)=IV(id).*(1-SV(id));B(id)=IV(id).*(1+SV(id).*cos(HV(id)-4*pi/3)./cos(5*pi/3-HV(id))); R(id)=3*IV(id)-(G(id)+B(id));C=cat(3,R,G,B);C=max(min(C,1),0);end来源：/share/detail/3258258。
matlab不同颜色合成算法
matlab不同颜色合成算法Matlab中有多种不同的颜色合成算法，这些算法可以用于生成不同颜色的图像或合并多个颜色通道。
本文将介绍几种常见的颜色合成算法，并讨论它们的原理和应用。
一、RGB颜色模型RGB颜色模型是最常用的颜色表示方式之一，它将颜色表示为红色、绿色和蓝色三个分量的组合。
在Matlab中，可以使用RGB颜色模型来合成新的颜色。
在RGB颜色模型中，每个颜色通道的取值范围是0到255。
通过调整不同颜色通道的取值，可以合成出各种不同的颜色。
例如，要合成一个红色，可以将红色通道的取值设置为255，而将绿色和蓝色通道的取值都设置为0。
二、CMYK颜色模型CMYK颜色模型是一种专门用于印刷的颜色模型，它将颜色表示为青色、品红色、黄色和黑色四个分量的组合。
在Matlab中，可以使用CMYK颜色模型来合成新的颜色。
在CMYK颜色模型中，每个颜色通道的取值范围是0到100。
通过调整不同颜色通道的取值，可以合成出各种不同的颜色。
例如，要合成一个品红色，可以将品红色通道的取值设置为100，而将青色、黄色和黑色通道的取值都设置为0。
三、HSV颜色模型HSV颜色模型是一种常用的颜色模型，它将颜色表示为色调、饱和度和亮度三个分量的组合。
在Matlab中，可以使用HSV颜色模型来合成新的颜色。
在HSV颜色模型中，色调的取值范围是0到360，饱和度和亮度的取值范围是0到1。
通过调整不同颜色通道的取值，可以合成出各种不同的颜色。
例如，要合成一个红色，可以将色调的取值设置为0，而将饱和度和亮度的取值都设置为1。
四、YUV颜色模型YUV颜色模型是一种常用的视频颜色模型，它将颜色表示为亮度、蓝色差和红色差三个分量的组合。
在Matlab中，可以使用YUV颜色模型来合成新的颜色。
在YUV颜色模型中，亮度的取值范围是0到1，蓝色差和红色差的取值范围是-0.5到0.5。
通过调整不同颜色通道的取值，可以合成出各种不同的颜色。
例如，要合成一个蓝色，可以将亮度的取值设置为0.5，而将蓝色差和红色差的取值都设置为-0.5。
也谈CIE RGB到CIE XYZ的转换(附MATLAB程序及数据)
也谈CIE RGB 到CIE XYZ 的转换SMT 傅亚炜CIE 1931 XYZ 标准色度观察者色度空间（也有文献中叫颜色模型、色彩空间、色度学系统的，都是一个意思），以下简称CIE XYZ 色度空间，是国际上色度计算、颜色测量和颜色表征的统一标准，是几乎所有测色仪器的设计与制造依据。
CIE XYZ 色度空间的三原色X 、Y 、Z 是假想的，实际上并不存在，因此也无法进行实验测试。
XYZ 系统所使用的数据，都是根据CIE 1931 RGB 色度空间的实验数据（颜色匹配函数或称光谱三刺激值）()()()λλλ、、r g b 转换而来的： =++⎧⎪=++⎨⎪=+⎩2.7689 1.7517 1.13024.59070.06010.0559 5.5949X R G B Y R G BZ G B (1) ⎧++=⎪++⎪⎪++=⎨++⎪⎪+=⎪++⎩0.490.310.20.667 1.1323 1.20070.1770.81240.01060.667 1.1323 1.20070.00990.99010.667 1.1323 1.2007r g b x r g b r g b y r g b g b z r g b (2)由于计算精度问题，不同文献中的数值会有微小差异（参见《附录一》）。
在一般的文献和教材中都是直接引用上述转换公式，很少有给出推导过程的。
少数给出过正统推导过程的[1][2][3]，都是从色度图坐标直接先推导出三刺激值，其过程繁琐，且不直观，不利于理解（参见《附录二》）。
所以我根据我在MATLAB 中绘制色度图的过程，给出了概念清晰的简明推导过程，先从rgb 色度坐标导出xyz 色度坐标，这样能很直观地看到转换过程对色度图所带来的影响。
CIE 在推出XYZ 色度空间时，提了以下条件：(1) 所有三刺激值都是正的，即所有真实色都要落在新的麦克斯韦三角形之内。
(2) 假想色空间尽量小，即真实色在新麦克斯韦三角形内占的面积尽可能地大。
几种颜色模型的转换公式
几种颜色模型的转换公式颜色模型用于描述和表示颜色的方法，其中最常见的包括RGB、CMYK 和HSV等模型。
在实际应用中，经常需要在不同颜色模型之间进行转换。
下面将详细介绍RGB到CMYK、RGB到HSV以及CMYK到RGB的转换公式。
一、RGB到CMYK的转换公式：RGB模型是由红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）的光强度组成，而CMYK模型是由青色（C）、品红色（M）、黄色（Y）和黑色（K）的浓度表示的。
下面是RGB到CMYK的转换公式：1.将RGB值除以255，得到RGB的标准化值2.通过以下公式计算出CMY的值：C=1-RM=1-GY=1-B3.通过以下公式计算出K的值：K = min(C, M, Y)4.将CMY的值减去K，得到CMYK的值：C=(C-K)/(1-K)M=(M-K)/(1-K)Y=(Y-K)/(1-K)K=K二、RGB到HSV的转换公式：HSV模型是由色调（H）、饱和度（S）和明度（V）的数值表示的。
下面是RGB到HSV的转换公式：1.将RGB值除以255，得到RGB的标准化值2.通过以下公式计算出V的值：V = max(R, G, B)3.通过以下公式计算出S的值：if V == 0:S=0else:S = (V - min(R, G, B)) / V4.通过以下公式计算出H的值：if V == R:H = (G - B) / (max(R, G, B) - min(R, G, B))elif V == G:H = 2 + (B - R) / (max(R, G, B) - min(R, G, B))else:H = 4 + (R - G) / (max(R, G, B) - min(R, G, B))H=H*60if H < 0:H=H+360三、CMYK到RGB的转换公式：CMYK模型中的C、M、Y和K表示颜色的浓度，而RGB模型表示颜色的光强度。
下面是CMYK到RGB的转换公式：1.通过以下公式计算出R的值：R=255*(1-C)*(1-K)2.通过以下公式计算出G的值：G=255*(1-M)*(1-K)3.通过以下公式计算出B的值：B=255*(1-Y)*(1-K)以上就是RGB到CMYK、RGB到HSV以及CMYK到RGB的转换公式。
matlab颜色设置的代码
matlab颜色设置的代码Matlab是一款广泛使用的数学软件，它提供了丰富的可视化功能，让用户可以通过简单的命令和脚本来实现各种图形展示。
其中，颜色设置是一个非常重要的功能，不仅可以美化图形，还可以用来增强数据的可读性和理解性。
下面，我们将详细讲解如何在Matlab中进行颜色设置的代码。
步骤一：选择颜色在Matlab中，可以通过RGB、HSV、CMYK等多种方式来选择颜色。
RGB颜色是由红、绿、蓝三种基本颜色混合而成的，其中红色的RGB值为[1 0 0]，绿色的RGB值为[0 1 0]，蓝色的RGB值为[0 0 1]。
HSV颜色模型则由色相、饱和度和亮度三个参数共同控制颜色，即H、S和V值，其中H表示色相，取值范围为0到360，S表示饱和度，取值范围为0到1，V表示亮度，也取值范围为0到1。
CMYK颜色模型则由青、洋红、黄、黑四种颜色混合而成，分别对应的CMYK值为[1 0 0 0]、[0 1 0 0]、[0 0 1 0] 和[0 0 0 1]。
根据具体需求，选择合适的颜色模型来定义颜色。
步骤二：代码设置Matlab中可以通过以下代码来设置颜色：%设置直线颜色plot(x,y,'color','red');%通过RGB颜色值来设置颜色plot(x,y,'color',[0.8 0.1 0.1]);%通过HSV颜色值来设置颜色plot(x,y,'color',hsv2rgb([0.25 1 1]));%通过CMYK颜色值来设置颜色plot(x,y,'color',cmyk2rgb([0 0.5 0.5 0]));其中，'color'参数指定颜色，可以输入字符串来表示颜色名，也可以输入RGB、HSV或CMYK颜色值。
steps三：调整颜色属性在设置颜色后，还可以对颜色属性进行调整，包括修改线条颜色、填充颜色、字体颜色等。
matlab红绿通道互换算法原理
matlab红绿通道互换算法原理
在Matlab中，红绿通道互换的算法原理主要基于图像处理中的通道操作。
对于一幅三通道的彩色数字图像，每个像素由三个分量（红色、绿色和蓝色）组成。
这个过程涉及将原图像的蓝色通道值赋给目标图像的绿色通道，并将原图像的绿色通道值赋给目标图像的蓝色通道。
以下是红绿通道互换的步骤：
1. 读取图像文件，创建一个变量来存储图像数据。
2. 将读取的图像赋值给另一个变量，以便在互换通道时不会改变原始图像。
3. 将原始图像的蓝色通道值赋给目标图像的绿色通道。
4. 将原始图像的绿色通道值赋给目标图像的蓝色通道。
5. 显示原始图像和互换通道后的图像，以便比较两者之间的差异。
通过这种方式，可以实现红绿通道的互换，从而观察到不同通道互换后的图像效果。
这种算法在图像处理中非常常见，可以用于探索颜色空间的变化和图像处理中的颜色调整。
(完整word版)数字图像处理课设
(完整word版)数字图像处理课设专业综合实验报告—-—-数字图像处理专业: 电子信息工程班级：学生姓名：学号：指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减.雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一,但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境,使得最终获取的图像往往无法使用。
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色,图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理想天气条件下拍摄的清晰图像。
二、设计内容和要求1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像;三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。
可以采用图像增强的方法对原图像处理,使图像变得清晰.而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。
图像模糊，其图像的像素分布不均匀,采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。
设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。
在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中,基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。
相对在有雾天气条件下获得的图像,在这种理想天气条件获得的图像,我们称之为清晰无雾图像。
而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。
使用Matlab进行图像配色与调整的技巧与实例
使用Matlab进行图像配色与调整的技巧与实例一、引言图像处理是计算机视觉和图形学中的一个重要领域。
在这个数字时代，我们面临着大量的图像内容，因此需要通过技术手段对这些图像进行优化和调整，以满足用户需求。
本文将介绍如何使用Matlab对图像进行配色和调整的技巧，并通过实例进行说明。
二、Matlab在图像处理中的作用Matlab是一种功能强大的高级编程语言和交互式环境，广泛应用于科学和工程领域。
它提供了丰富的图像处理工具箱，以及各种函数和算法，可以方便地进行图像的加载、处理和保存等操作。
借助Matlab强大的功能，我们可以在图像处理中更加高效和便捷地实现我们的目标。
三、图像色彩空间的基本概念在进行图像配色和调整之前，我们首先需要了解色彩空间的基本概念。
色彩空间是描述图像颜色的一种数学模型。
常见的色彩空间有RGB、HSV、Lab等。
其中，RGB是最常用的色彩空间，它是通过红、绿、蓝三个通道的强度值来描述颜色的。
HSV色彩空间则将颜色分为色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)三个分量，更符合人类对颜色的感知。
Lab色彩空间则将颜色分为亮度(Lightness)、a 和b两个颜色分量，可以准确地描述颜色的特征。
四、图像配色的技巧1. 色调映射色调映射是一种常用的图像配色技巧，它可以改变图像的整体色调，从而产生不同的视觉效果。
在Matlab中，可以使用imadjust函数来实现该技巧。
通过调整色调映射函数的参数，我们可以改变图像的对比度和亮度，从而达到所需的效果。
例如，如果想要增强图像的对比度，可以使用imadjust函数提高图像的对比度参数。
2. 色彩转换色彩转换是将图像从一种色彩空间转换到另一种色彩空间的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2hsv和hsv2rgb函数来实现RGB和HSV色彩空间之间的相互转换。
通过进行色彩转换，我们可以更加方便地对图像的色调、饱和度和明度等属性进行调整。
matlab 颜色 波长
matlab 颜色波长Matlab是一款常用的科学计算软件，其中颜色和波长之间的关系是非常重要的。
在 Matlab 中，颜色是通过 RGB 值来表示的，而波长则可以通过计算光的频率来得到。
下面将介绍 Matlab 中颜色和波长的转换方法。
1. RGB 值和波长的对应关系RGB 值是由红、绿、蓝三种颜色组成的，每种颜色的取值范围是0 到 255。
在 Matlab 中，我们可以通过 rgb2wave 函数来将 RGB 值转换为波长值。
例如：rgb = [255, 0, 0]; % 红色wave = rgb2wave(rgb); % 将 RGB 值转换为波长值2. 波长和 RGB 值的对应关系如果我们已知波长，可以通过 wave2rgb 函数将其转换为 RGB 值。
例如：wave = 650; % 红色的波长rgb = wave2rgb(wave); % 将波长转换为 RGB 值3. 其他颜色空间的转换除了 RGB 空间之外，Matlab 还支持其他颜色空间的转换，例如HSL、HSV 和 Lab 等。
我们可以通过相应的函数将这些颜色空间的值转换为 RGB 值，然后再使用 rgb2wave 函数将其转换为波长值。
例如：hsl = [0, 1, 0.5]; % 饱和度为 1，亮度为 0.5 的红色rgb = hsl2rgb(hsl); % 将 HSL 值转换为 RGB 值wave = rgb2wave(rgb); % 将 RGB 值转换为波长值总结：Matlab 中颜色和波长之间的转换可以通过 rgb2wave 和wave2rgb 函数实现，同时也支持其他颜色空间的转换。
这些功能可以帮助我们更好地理解图像处理和光学相关的概念。
matlab色彩匹配
matlab色彩匹配Matlab色彩匹配1. 引言在现代科学和工程领域中，计算机程序的色彩匹配在图像处理、计算机视觉和设计等领域中扮演着重要的角色。
Matlab作为一种高级编程语言和数值计算环境，在色彩匹配方面提供了强大而灵活的功能。
本文将从深度和广度两个方面来探讨Matlab色彩匹配的原理、方法和应用。
2. Matlab色彩匹配的原理色彩匹配是指将两个或多个不同颜色空间中的像素值进行转换或映射，以实现图像之间的一致性。
在Matlab中，色彩匹配的原理主要基于色彩空间转换和色彩映射。
色彩空间转换包括RGB、HSV、Lab等不同颜色空间之间的转换，而色彩映射则是通过对每个像素的颜色值进行线性或非线性的变换，以达到匹配的效果。
3. Matlab色彩匹配的方法3.1 RGB色彩匹配在Matlab中，最常用的色彩空间是RGB（Red-Green-Blue）色彩空间。
RGB色彩匹配的方法可以通过调整像素的R、G、B三个通道的值来实现。
我们可以使用Matlab的imadjust函数来调整像素的亮度和对比度，进而实现色彩匹配。
还可以使用Matlab的histeq函数来进行直方图均衡化，以增强图像的对比度和色彩饱和度。
3.2 HSV色彩匹配HSV（Hue-Saturation-Value）色彩空间是一种更直观和易于理解的色彩空间。
Matlab提供了将RGB图像转换为HSV图像的函数，如rgb2hsv。
在HSV色彩匹配中，我们可以通过调整像素的色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）来实现匹配。
这种方法在一些特定应用中，例如图像分割和颜色检测中，具有较好的效果。
3.3 Lab色彩匹配Lab色彩空间与人眼的色彩感知更加接近，因此在某些场景下能够提供更好的色彩匹配效果。
类似于前两种方法，Matlab提供了将RGB 图像转换为Lab图像的函数，如rgb2lab。
在Lab色彩匹配中，我们可以调整像素的亮度（L通道）和颜色（a、b通道），以实现更准确的匹配结果。
彩色图片matlab傅里叶小波变换
彩色图片傅里叶变换、小波变换傅里叶变换x=imread('1.jpg','jpg'); %读取1.jpg彩色图片，并赋值给xr(:,:)=x(:,:,1); %将三维矩阵中代表R的二维矩阵赋值给rg(:,:)=x(:,:,2); %将三维矩阵中代表G的二维矩阵赋值给gb(:,:)=x(:,:,3); %将三维矩阵中代表B的二维矩阵赋值给b对r、g、b二维矩阵进行傅里叶变换fftr=fft2(r); %二维离散傅立叶变换fftg=fft2(g); %二维离散傅立叶变换fftb=fft2(b); %二维离散傅立叶变换sfftr=fftshift(fftr); %直流分量移到频谱中心sfftg=fftshift(fftg); %直流分量移到频谱中心sfftb=fftshift(fftb); %直流分量移到频谱中心%计算频谱幅值A=sqrt(real(sfftr).^2+imag(sfftr).^2);B=sqrt(real(sfftg).^2+imag(sfftg).^2);C=sqrt(real(sfftb).^2+imag(sfftb).^2);%归一化，其中乘以225或255是为了在图灰度范围内显示频谱A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225;B=(B-min(min(B)))/(max(max(B))-min(min(B)))*225;C=(C-min(min(C)))/(max(max(C))-min(min(C)))*225;figure(1); %设定窗口1imshow(A); %显示图像的频谱title('Rfft graphic') %添加标题figure(2); %设定窗口2imshow(B); %显示图像的频谱title('Bfft graphic'); %添加标题figure(3); %设定窗口3imshow(C); %显示图像的频谱title('Gfft graphic'); %添加标题jpg转为灰度图像的傅里叶变换dd=rgb2gray(x); %RGB转为灰度图像figure(4);sfftdd=fftshift(fft2(dd));DD=sqrt(real(sfftdd).^2+imag(sfftdd).^2);DD=(DD-min(min(DD)))/(max(max(DD))-min(min(DD)))*225; mshow(DD);title('jpg2gray fft graphic');小波变换，注释略x=imread('1.jpg','jpg'); %读取1.jpg彩色图片，并赋值给x r(:,:)=x(:,:,1); %将三维矩阵中代表R的二维矩阵赋值给r g(:,:)=x(:,:,2); %将三维矩阵中代表G的二维矩阵赋值给g b(:,:)=x(:,:,3); %将三维矩阵中代表B的二维矩阵赋值给b %对R进行小波变换重构[c,s]=wavedec2(r,2,'sym4');sizec=size(c);for i=1:sizec(2)if (c(i)>350)c(i)=2*c(i);elsec(i)=0.5*c(i);endendxx=waverec2(c,s,'sym4');%对G进行小波变换重构[c,s]=wavedec2(g,2,'sym4');sizec=size(c);for i=1:sizec(2)if (c(i)>350)c(i)=2*c(i);elsec(i)=0.5*c(i);endendyy=waverec2(c,s,'sym4');%对B进行小波变换重构[c,s]=wavedec2(b,2,'sym4'); sizec=size(c);for i=1:sizec(2)if (c(i)>350)c(i)=2*c(i);elsec(i)=0.5*c(i);endendzz=waverec2(c,s,'sym4');figure(2);image(r); title('origional R'); %设置窗口，绘制小波处理前的R图像figure(1);image(yy);title('enhanced G'); %设置窗口，绘制小波处理后的G 图像 figure(2);image(g);title('origional G'); %设置窗口，绘制小波处理前的G 图像figure(1);image(zz);title('enhanced B'); %设置窗口，绘制小波处理后的B 图像 figure(2);image(b); title('origional B');%设置窗口，绘制小波处理前的B 图像%将小波处理后的二维矩阵重新赋值给三维矩阵hh(1:size(xx,1),1:size(xx,2),1)=xx;hh(1:size(yy,1),1:size(yy,2),2)=yy;hh(1:size(zz,1),1:size(zz,2),3)=zz;%将hh double型三维矩阵转变为uint8型，以便绘制彩色图像HH=uint8(hh);figure(1);image(HH);title('enhanced jpg graphic');axis square;figure(2); image(x);title('original jpg graphic');axis square;。
图像颜色RGB调整的MATLAB实现.概要
摘要Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。
不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。
如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ（亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。
彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。
其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。
Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。
关键字：Matlab,图像处理，RGB武汉理工大学本科生能力拓展训练任务书学生姓名专业班级：指导教师：工作单位：自动化学院题目: 图像颜色RGB调整的MATLAB实现初始条件： PC机，MATLAB要求完成的主要任务:对24bits彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。
设计图形界面（GUI）程序，使用三个滑动条实现R,G,B各分量上下可调。
调整范围在0到1之间，即：滑动条被拖动时，产生一个0到1之间的系数，乘以该分量的原始值，得到调整后的分量值。
显示原始图像，和调整后的图像。
Matlab在图像处理中的颜色空间转换方法研究
Matlab在图像处理中的颜色空间转换方法研究引言：颜色是我们生活中不可或缺的一部分，也是我们感知世界的重要途径。
图像处理通过模拟和处理颜色，能够增强图像的质量和美感。
其中，颜色空间转换是图像处理中关键的步骤之一。
本文将通过研究Matlab在图像处理中的颜色空间转换方法，探讨不同颜色空间下的图像处理技巧。
一、RGB颜色空间RGB颜色空间是最常见的颜色表示方法之一，它使用红、绿和蓝三个色光通道来表示颜色。
在Matlab中，可以通过以下代码将图像从其他颜色空间转换为RGB颜色空间：```rgbImage = lab2rgb(labImage);```其中，lab2rgb是Matlab内置的函数，用于将Lab颜色空间转换为RGB颜色空间。
在转换过程中，Matlab会根据颜色的亮度（L）和色度（a、b）信息重新计算像素的RGB值。
通过RGB颜色空间，我们可以对图像进行色彩平衡、增强对比度等操作，从而提升图像的质量。
二、HSV颜色空间HSV颜色空间使用色相、饱和度和明度三个分量来表示颜色。
其中，色相表示颜色的种类，饱和度表示颜色的纯度，明度表示颜色的亮度。
在Matlab中，可以通过以下代码将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间：```hsvImage = rgb2hsv(rgbImage);```在HSV颜色空间中，我们可以通过调整色相、饱和度和明度的值来改变图像的颜色。
例如，可以通过增加饱和度的值来增强图像的颜色饱和度，通过调整明度的值来改变图像的明暗程度。
HSV颜色空间的使用，可以使图像处理更加直观方便。
三、Lab颜色空间Lab颜色空间是一种基于人眼感知特性的颜色空间，它包含了亮度（L）和色度（a、b）两个分量。
在Matlab中，可以通过以下代码将RGB颜色空间转换为Lab颜色空间：```labImage = rgb2lab(rgbImage);```Lab颜色空间不同于RGB和HSV颜色空间的亮度和色彩表示方式，它以更符合人眼感知的方式表示颜色。
Matlab图像颜色空间转换
Matlab图像颜色空间转换实验内容用matlab软件编程实现下述任务：读入彩色图像，提取其中的R、G、B颜色分量，并展示出来。
我们学习了多种表示图像的颜色空间，请编写程序将图像转换到YUV、YIQ、YCrCb、HIS、CMY等颜色空间，并展示出来。
颜色空间的转化关系参考以下公式：原始图片三个色调分量YUV与RGB之间的转换Y＝0.229R＋0.587G＋0.114B U＝－0.147R－0.289G+0.436B V=0.615R－0.515G－0.100BYIQ与RGB之间的转换Y＝0.299R＋0.587G＋0.114B I＝0.596R－0.275G－0.321B Q=0.212R－0.523G＋0.311BYCrCb与RGB之间的转换Y = 0.2990R + 0.5870G + 0.1140B Cr = 0.5000R - 0.4187G - 0.0813B + 128Cb = -0.1687R - 0.3313G + 0.5000B + 128HSI与RGB之间的转换I＝〔R＋G＋B〕/3H＝arccos{ 0.5*((R-G)+(R-B)) / ((R-G)^2 + (R-B)(G-B))^0.5} S=1-[min〔R，G，B〕/ I ]CMY 与RGB 之间的转换⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Y M C 111心得体会查阅了很多资料，并且学习了关于matlab实现图像颜色空间转换的过程。
不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。
如RGB〔红、绿、蓝三原色〕颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄像机，HSI〔色调、饱和度、亮度〕更符合人描述和解释颜色的方式〔或称为HSV，色调、饱和度、亮度〕，CMY〔青、深红、黄〕、CMYK〔青、深红、黄、黑。
〕主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ〔亮度、色差、色差〕是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV〔亮度、色差、色差〕是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr〔亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值〕在数字影像中广泛应用。
常见色彩模型的相互转换
2013-2014学年第二学期图像通信课程设计报告设计题目：图像的各种颜色空间转换摘要所谓三基色原理，是指自然界常见的各种颜色光都可由红、绿、蓝三种色光按照不同比例相配而成。
同样，绝大多数颜色也可以分解成红、绿、蓝三种色光。
这就是色度学中的最基本的原理。
彩色模型的用途是在某些标准下用通常课接受的方式简化彩色规范。
常常涉及到用几种不同的彩色空间表示图形和图像的颜色，以应对不同的场合和应用。
因此，在数字图像的生成、存储、处理及显示时，对应不同的彩色空间，需要作不同的处理和转换。
现在主要的彩色模型有RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ 模型、YcbCr模型、HSI模型等。
本设计主要使用MATLAB编程的方法，实现RGB与其余四种模型之间的互化。
即使用不同的色彩模型表示同一图形或图像。
通过转换实现色彩模型的变换之后，可以让同一幅图像以各种模式在全球范围内流通，所以本设计具有一定的实际意义。
一般的图像原始都为RGB—加色混合色彩模型，它与剩下的几个色彩模型之间存在着函数对应关系，通过矩阵运算改变模型的参数就可以实现不同色彩模型之间的相互转换。
例如CMY—减色混合色彩模型，就是利用青色、深红色、黄色这三种彩色按照一定比例来产生想要的彩色，CMY是RGB三基色的补色，它与RGB存在如下关系：[CMY]=[111]-[RGB]，使用MATLAB编程时，读入三个通道的数值，按照对应关系进行矩阵变换就可以转换成CMY色彩模型。
其他色彩模型转换原理与此相似。
关键词：MATLAB，RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSI、色彩模型一、设计任务、目的和要求任务：实现RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI 模型这几种不同色彩模型之间的相互转换要求：最终结果用图像显示二、总体方案设计系统运行环境：WINDOWS 7操作系统编程软件平台：MATLAB2012b编码算法原理：将原图的三基色数值读入，根据不同色彩模型之间的相互关系，通过矩阵运算改变不同的亮度和色度等信息来实现色彩模型的转换，然后将变换后的图像导出流程图：三、设计实现1、RGB模型和CMY模型的互化变换公式：[CMY]=[111]-[RGB]clc;clear;close;X=imread('1.jpg');%读取原始图形Image = im2double(X); %归一化处理subplot(131),imshow(Image),title('原图');%读取图像的RGB分量r = Image(:, :, 1);g = Image(:, :, 2);b = Image(:, :, 3);%进行RGB到CMY的变换C=1-r;M=1-g;Y=1-b;CMY = cat(3, C, M, Y);subplot(132),imshow(CMY),title('RGB转CMY'); %进行CMY到RGB的反变换r1=1-C;g1=1-M;b1=1-Y;rgb1 = cat(3, r1, g1, b1);subplot(133),imshow(rgb1),title('CMY转RGB'); %数值分析反变换后和原图的差别x=rgb1-Image;disp(x);2、RGB模型和YUV色彩模型的互化变换公式：[YUV]=100.0515.0615.0436.0289.0147.0114.0587.0299.0----[RGB]clear all;close all;clc;%清除内存空间信息，以便程序运行img=imread('1.jpg');%读取原始图形img=im2double(img);%将图像映射到[0,1]区间;[m,n,dim]=size(img);%获得原图像长、宽、维数的数据subplot(131),imshow(img),title('原图');%%图像的RGBR=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);%%RGB2YUVY=zeros(m,n); %亮度I=zeros(m,n); %彩度V=zeros(m,n); %浓度%定义乘法矩阵matrix=[0.299 0.587 0.114;-0.147 -0.298 0.436;0.615 -0.515 -0.100];%用for循环实现图像中每一个点的矩阵变换，即实现模型变换for i=1:mfor j=1:ntmp=matrix*[R(i,j) G(i,j) B(i,j)]';Y(i,j)=tmp(1);U(i,j)=tmp(2);V(i,j)=tmp(3);endend%使Y、U、V分量全部在[0,255]区间内Y(Y > 255) = 255;Y(Y < 0) = 0;UU > 255) = 255;U (U < 0) = 0;V(V > 255) = 255;V (V < 0) = 0;YUV = cat(3, Y, U, V);subplot(132),imshow(YUV),title('YUV');%%YUV2RGBmatrix=inv(matrix);%使用inv函数，求反变换矩阵for i=1:mfor j=1:ntmp=matrix*[Y(i,j) U(i,j) V(i,j)]';R(i,j)=tmp(1);G(i,j)=tmp(2);B(i,j)=tmp(3);endendimg1(:,:,1)=R;img1(:,:,2)=G;img1(:,:,3)=B;%将R、G、B分量全部化为[0,255]区间内R(R > 255) = 255;R(R < 0) = 0;G(G > 255) = 255;G(G < 0) = 0;B(B > 255) = 255;B(B < 0) = 0;subplot(133),imshow(img1),title('反变换');%比较x=img-img;disp(x);3、RGB模型和YIQ色彩模型的互化变换公式：[YIQ]=311.0523.0212.0321.0275.0596.0114.0587.0299.0--[RGB]clear all;close all;clc;img=imread('1.jpg');%读取矩阵img=im2double(img);%将图像映射到[0,1]区间。
单一的颜色值转为三元素 matlab
单一的颜色值转为三元素matlab
在MATLAB中，如果你想要将单一的颜色值转换为RGB三元组，你可以使用内置的函数`rgb`。
这个函数可以根据灰度值（0到1之间）返回一个RGB颜色向量。
例如，如果你有一个灰度值`grayValue`，你可以这样转换它：
```matlab
grayValue = 0.5; % 假设这是你的灰度值
RGB_color = rgb(grayValue);
```
这段代码将会把`grayValue`转换为一个RGB颜色向量，其中每个分量的值都在0到1之间。
如果你需要一个特定颜色的灰度表示，你可以使用`gray`函数：
```matlab
gray_color = gray(grayValue);
```
这里，`gray_color`将会是一个单一的灰度值，表示相同颜色的不同亮度。
如果你想要将一个在0到255范围内的整数值（这通常是从图像中获取的颜色值）转换为RGB三元组，你需要先将其归一化到0到1的范围：
```matlab
colorValue = 128; % 假设这是从图像中获取的颜色值
RGB_color = rgb(double(colorValue) / 255);
```
这段代码将会把`colorValue`转换为一个RGB颜色向量，其中每个分量的值都在0到1之间。
这样，你就可以得到一个与原始颜色值相对应的RGB颜色。
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2013-2014学年第二学期图像通信课程设计报告设计题目：图像的各种颜色空间转换摘要所谓三基色原理，是指自然界常见的各种颜色光都可由红、绿、蓝三种色光按照不同比例相配而成。
同样，绝大多数颜色也可以分解成红、绿、蓝三种色光。
这就是色度学中的最基本的原理。
彩色模型的用途是在某些标准下用通常课接受的方式简化彩色规范。
常常涉及到用几种不同的彩色空间表示图形和图像的颜色，以应对不同的场合和应用。
因此，在数字图像的生成、存储、处理及显示时，对应不同的彩色空间，需要作不同的处理和转换。
现在主要的彩色模型有RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI模型等。
本设计主要使用MATLAB编程的方法，实现RGB与其余四种模型之间的互化。
即使用不同的色彩模型表示同一图形或图像。
通过转换实现色彩模型的变换之后，可以让同一幅图像以各种模式在全球范围内流通，所以本设计具有一定的实际意义。
一般的图像原始都为RGB—加色混合色彩模型，它与剩下的几个色彩模型之间存在着函数对应关系，通过矩阵运算改变模型的参数就可以实现不同色彩模型之间的相互转换。
例如CMY—减色混合色彩模型，就是利用青色、深红色、黄色这三种彩色按照一定比例来产生想要的彩色，CMY是RGB三基色的补色，它与RGB存在如下关系：[CMY]=[111]-[RGB]，使用MATLAB编程时，读入三个通道的数值，按照对应关系进行矩阵变换就可以转换成CMY色彩模型。
其他色彩模型转换原理与此相似。
关键词：MATLAB，RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSI、色彩模型一、设计任务、目的和要求任务：实现RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI模型这几种不同色彩模型之间的相互转换要求：最终结果用图像显示二、总体方案设计系统运行环境：WINDOWS 7操作系统编程软件平台：MATLAB2012b编码算法原理：将原图的三基色数值读入，根据不同色彩模型之间的相互关系，通过矩阵运算改变不同的亮度和色度等信息来实现色彩模型的转换，然后将变换后的图像导出流程图：三、设计实现1、RGB模型和CMY模型的互化变换公式：[CMY]=[111]-[RGB]clc;clear;close;X=imread('1.jpg');%读取原始图形Image = im2double(X); %归一化处理subplot(131),imshow(Image),title('原图');%读取图像的RGB分量r = Image(:, :, 1);g = Image(:, :, 2);b = Image(:, :, 3);%进行RGB到CMY的变换C=1-r;M=1-g;Y=1-b;CMY = cat(3, C, M, Y);subplot(132),imshow(CMY),title('RGB转CMY'); %进行CMY到RGB的反变换r1=1-C;g1=1-M;b1=1-Y;rgb1 = cat(3, r1, g1, b1);subplot(133),imshow(rgb1),title('CMY转RGB'); %数值分析反变换后和原图的差别x=rgb1-Image;disp(x);2、RGB模型和YUV色彩模型的互化变换公式：[YUV]=100.0515.0615.0436.0289.0147.0114.0587.0299.0----[RGB]clear all;close all;clc;%清除内存空间信息，以便程序运行img=imread('1.jpg'); %读取原始图形img=im2double(img);%将图像映射到[0,1]区间;[m,n,dim]=size(img);%获得原图像长、宽、维数的数据subplot(131),imshow(img),title('原图');%%图像的RGBR=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);%%RGB2YUVY=zeros(m,n); %亮度I=zeros(m,n); %彩度V=zeros(m,n); %浓度%定义乘法矩阵matrix=[0.299 0.587 0.114;-0.147 -0.298 0.436;0.615 -0.515 -0.100];%用for循环实现图像中每一个点的矩阵变换，即实现模型变换 for i=1:mfor j=1:ntmp=matrix*[R(i,j) G(i,j) B(i,j)]';Y(i,j)=tmp(1);U(i,j)=tmp(2);V(i,j)=tmp(3);endend%使Y、U、V分量全部在[0,255]区间内Y(Y > 255) = 255;Y(Y < 0) = 0;UU > 255) = 255;U (U < 0) = 0;V(V > 255) = 255;V (V < 0) = 0;YUV = cat(3, Y, U, V);subplot(132),imshow(YUV),title('YUV');%%YUV2RGBmatrix=inv(matrix);%使用inv函数，求反变换矩阵for i=1:mfor j=1:ntmp=matrix*[Y(i,j) U(i,j) V(i,j)]'; R(i,j)=tmp(1);G(i,j)=tmp(2);B(i,j)=tmp(3);endendimg1(:,:,1)=R;img1(:,:,2)=G;img1(:,:,3)=B;%将R、G、B分量全部化为[0,255]区间内R(R > 255) = 255;R(R < 0) = 0;G(G > 255) = 255;G(G < 0) = 0;B(B > 255) = 255;B(B < 0) = 0;subplot(133),imshow(img1),title('反变换');%比较x=img-img;disp(x);3、RGB模型和YIQ色彩模型的互化变换公式：[YIQ]=311.0523.0212.0321.0275.0596.0114.0587.0299.0--[RGB]clear all;close all;clc;img=imread('1.jpg');%读取矩阵img=im2double(img);%将图像映射到[0,1]区间。
[m,n,dim]=size(img);%读取图像的长宽等信息subplot(131),imshow(img),title('原图'); %%图像的RGBR=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);%%RGB2YIQY=zeros(m,n); %亮度I=zeros(m,n); %彩度Q=zeros(m,n); %浓度matrix=[0.299 0.587 0.114;0.596 -0.275 -0.321;0.212 -0.523 0.311];%用for循环实现图像中每一个点的矩阵变换，即实现模型变换 for i=1:mfor j=1:ntmp=matrix*[R(i,j) G(i,j) B(i,j)]';Y(i,j)=tmp(1);I(i,j)=tmp(2);Q(i,j)=tmp(3);endendYUV = cat(3, Y, I, Q);subplot(132),imshow(YUV),title('YUV');%显示变换后的图形%YUV2RGBmatrix=inv(matrix);for i=1:mfor j=1:ntmp=matrix*[Y(i,j) I(i,j) Q(i,j)]';R(i,j)=tmp(1);G(i,j)=tmp(2);B(i,j)=tmp(3);endend%将R、G、B三个分量赋予到img矩阵中img(:,:,1)=R;img(:,:,2)=G;img(:,:,3)=B;subplot(133),imshow(img),title('反变换');%得到反变换的图形%将反变换图形与原始图形进行比较x=img1-img;disp(x);4、RGB色彩模型和YCbCr色彩模型的互化变换公式：[YCbCr]=0813.04187.0500.0500.03313.01687.0114.0587.0299.0----[RGB]+[128128]clc;clear;close;src=imread('1.jpg');subplot(141),imshow(src),title('原图');%得到以double形式存在的R、G、B分量r = double(src(:,:,1));g = double(src(:,:,2));b = double(src(:,:,3));% convert...y = floor(0.299*r + 0.587*g + 0.114*b+0); %floor(pi)=3; floor(3.5)=3; floor(-3.2)=-4；向负方向舍入Cb = floor(-0.1687*r - 0.3313*g + 0.5*b+128);Cr = floor(0.5*r - 0.4187*g - 0.0813*b+128);%对所得的各个分量进行调整，使之介于[0,255]区间内y(y > 255) = 255;y(y < 0) = 0;Cb(Cb > 255) = 255;Cb(Cb < 0) = 0;Cr(Cr > 255) = 255;Cr(Cr < 0) = 0;%将Y、Cb、Cr分量化为8位无符号整数并存放在dst矩阵中dst(:,:,1) = uint8(y);dst(:,:,2) = uint8(Cb);dst(:,:,3) = uint8(Cr);subplot(142),imshow(dst),title('自编之rgb到YCBCR');YCBCR = rgb2ycbcr(src);subplot(143),imshow(YCBCR),title('matlab自带转换函数');%查找资料，得到反变换矩阵，并借此进行反变换r1=1.0*y + 0 +1.402*(Cr-128);g1=1.0*y - 0.34413*(Cb-128)-0.71414*(Cr-128);b1=1.0*y + 1.772*(Cb-128)+0;%对所得的各个分量进行调整，使之介于[0,255]区间内r1(r1 > 255) = 255;r1(r1 < 0) = 0;g1(g1 > 255) = 255;g1(g1 < 0) = 0;b1(b1 > 255) = 255;b1(b1 < 0) = 0;%将r1、g1、b1分量化为8位无符号整数并存放在dst2矩阵中dst2(:,:,1) = uint8(r1);dst2(:,:,2) = uint8(g1);dst2(:,:,3) = uint8(b1);subplot(144),imshow(dst2),title('反变换');%显示反变换图形5、RGB色彩模型和HSI色彩模型的互化变换公式：H= θ B≤G360-θ B>G;其中，θ= arccos 0.5∗[(R−G)+(R−B)][(R−G)+(R−B)(G−B)1/2]S=1-3[min(R,G,B)](R+G+B)I=1/3*(R+G+B);clear;clc;close;x=imread('1.jpg');rgb=im2double(x);r=rgb(:,:,1);g=rgb(:,:,2);b=rgb(:,:,3);%提取彩色图像R、G、B三个色彩通道的分量。