伪彩色图像变换
医学图像的处理与变换的基础知识
二维离散余弦变换
正变换：
N 1 N 1
C(,) a()a()
f
(x,
y)
cos[
(2 x1) 2N
的顺序是每一层面逐行逐个体素。例如，一个由64个层
片组成的长方形物体，每个层面有100 x l00个像素。其
体数据文件的排列顺序。
Header
y z
100 100 100 100
x
图3-15 长方体及具体数据集排列
100 100
第三节 医学图像的变换
medical image transforms
由于计算机的工作速度、存储空间是相对有限的，各种参 数都不能无限地提高。
不同量化级别对图像质量的影响
（a）
（b）
（c）
（d）
虚假轮廓
（e）
（f）
（g）
（h）
（a）原始图像(256级)； （b） 量化图像1(128级)； （c） 量化图像2(64级)； （d）量化图像3(32级)； （e） 量化图像4(16级)； （f） 量化图像5(8级) （g）量化图像6(4级)； （h） 量化图像7(2级)；
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连 续 灰 度 值 量 化 值 (整 数 值 )
灰 度 标度
灰 度 量化
(a)
…
255 将连续图像的像素值分布
254 落在[Zi，Zi+1]范围内的点 128 的取值量化为qi+1，称之
127 为灰度值或灰阶(Gray
…
Level)。把真实值Z与量化
1 0
2 biPlanes 2 biBitCount
4 biCompressi on
数字图像处理期末考试答案
数字图像处理期末考试答案数字图像处理》复指南选择题1.在采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行的？（B）A。
图像整体偏暗B。
图像整体偏亮C。
图像细节淹没在暗背景中D。
图像同时存在过亮和过暗背景2.图像灰度方差说明了图像的哪一个属性？（B）A。
平均灰度B。
图像对比度C。
图像整体亮度D。
图像细节3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型？（A）A。
RGBB。
CMY或CMYKC。
HSI4.采用模板[-11]T主要检测哪个方向的边缘？（A）A。
水平B。
45度C。
垂直D。
135度5.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波6.维纳滤波器通常用于哪种情况？（C）A。
去噪B。
减小图像动态范围C。
复原图像D。
平滑图像7.彩色图像增强时，可以采用哪种处理方法？（C）A。
直方图均衡化B。
同态滤波C。
加权均值滤波D。
中值滤波8.在对图像进行复原的过程中，B滤波器需要计算哪些功率谱？（B）A。
逆滤波B。
维纳滤波C。
约束最小二乘滤波D。
同态滤波9.XXX滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，可以将高通滤波器的转移函数加上一定的常数以引入一些低频分量。
这样的滤波器称为什么？（B）A。
XXX高通滤波器B。
高频提升滤波器C。
高频加强滤波器D。
理想高通滤波器10.图像与灰度直方图之间的对应关系是什么？（B）A。
一一对应B。
多对一C。
一对多D。
都不对应11.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。
低通滤波B。
加权平均法C。
XXX滤波D。
中值滤波12.一幅256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？（A）A。
256KB。
512KC。
1MD。
2M13.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为多少？（D）A。
0B。
255C。
6D。
814.下列算法中属于局部处理的是什么？（D）A。
灰度线性变换B。
二值化C。
可视计算及应用第2次作业
可视计算及应用第2次作业1、一幅图像的灰度等级为8级，图中像素的灰度值为{0，0，1，1，1，1，3，4，6，7，4，5，3，2，5，4}，请画出该灰度图像的直方图2、简析伪彩色图像域增强的两种方法按灰度-颜色映射方式的不同，可以将伪彩色增强的方法分为强度分层、灰度到彩色变换、频域滤波三种，其中前两种为图像域增强方法。
（1）强度分层是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M 0（白）分成N 个区间L i (i=1，2，…，N)，给每个区间L i 指定一种彩色C i ，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。
（2）灰度到彩色变换是将灰度图像经过红、绿、蓝三种不同的变换器，变成三基色分量(,)R I x y 、(,)G I x y 和(,)B I x y ，从而合成一幅彩色图像。
3、图像平滑和锐化技术分为空间域增强和变换域增强，其中空间域平滑技术主要有哪些方法？空间域平滑技术主要有三个方法：（1）邻域平均假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。
因此，可用当前像素邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑去噪。
（2）中值滤波对一个滑动窗口内各个像素的灰度值进行排序，用其中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此是一种非线性的图像平滑法。
（3）图像间运算对图像进行相减运算，可以把两图的差异显示出来，常用于去除背景和运动检测。
图像平均常用于在图像采集中去除加性噪声，随着平均图像数量的增加，噪声在每个像素位置的影响将逐渐减小。
4、简析在对图像进行几何变换时采用插值算法的原因在图像的几何变换中，一般情况下输入图像中的像素点与输出图像中的像素点并不一定存在一一对应的关系，输出图像中的某些像素点有可能无法对应到输入图像的像素位置，此时这些像素的取值就需要用近似的方法去取得，如对该像素的某些邻近像素按照某些规则进行近似处理，这种方式通常称为图像变换的几何插值。
一种高灰度级红外遥感图像的伪彩色增强方法
1 伪彩色传统编码方法
级高的区域设置在红色附近的规则．红色表示 暖 色 调 的 高 温 区 ，蓝 色 表 示 冷 色 调 的 低 温 区 ，3
1.1 灰度级到伪彩色变换
种 颜 色 混 合 表 示 中 间 过 渡 区 ，符 合 人 类 的视觉习
收稿 日 期 ：2016-01-29 作者 简 介 ：刘爱平 (1982-)，女， 博 士，主 要 从 事 数 字 图 像 处 理 、目 标 识 别 、特 性 分 析 等 研 究 ．
红外图像伪彩色编码和处理
文章编号!"##$%$#&$’$##()#*%#+",%#+红外图像伪彩色编码和处理刘缠牢-谭立勋-李春燕-马刚’西安工业大学光电工程学院-西安."##/$)摘要!利用红外热成像系统可将物体的热分布转化为可视图像-并在监视器上以灰度级或伪彩色显示出来-从而得到被测目标的温度分布场0根据热成像测温原理以及红外图像的特点-在对室温热成像系统研究的基础上-对红外图像伪彩色编码进行了研究-提出一种新的伪彩色编码方法-即自动阈值法0利用自动阈值法可以在室温环境下-对目标的温度及其分布进行测量0在123/$#4($#$和5678室温热成像系统中对提出的方法进行了验证0实验结果表明-该方法可使红外图像层次分明-容易分辨出不同的温度区域0关键词!热成像系统9伪彩色编码9自动阈值9温度分布中图分类号!16.*"文献标志码!8:;<=>?@A ?B ?C A ?>D E FG E >H C ?A <;;D E FI ?C D E I C G C <>D J G F <;K L M 4N O P %Q O R -18S K T %U V P -K L 4N V P %W O P -287O P X’3Y N R R Q R Z [\]R ^Q ^Y ]_R P T Y O Q ‘P X T P ^^_T P X -a T b O PL P c ]T ]V ]^R Z 1^Y N P R Q R X W -a T b O P ."##/$-4N T P O)d e ;f C G A f !1N ^]N ^_g O Q h T c ]_T i V ]T R PR Z R i j ^Y ]c Y O Pi ^]_O P c Z R _g ^hT P ]R]N ^k T c V O Q \T Y ]V _^c i W]N ^T P Z _O _^h]N ^_g O Q T g O X T P X c W c ]^g O P h h T c \Q O W ^h R P]N ^g R P T ]R _T PX _^W Q ^k ^Q R _\c ^V h R %Y R Q R _-]N V c ]N ^]^g \^_O ]V _^h T c ]_T i V ]T R P R ZR i j ^Y ]cY O P i ^R i ]O T P ^h l 8Y Y R _h T P X ]R ]N ^]N ^_g O QT g O X T P X \_T P Y T \Q ^R Z ]^g \^_O ]V _^g ^O c V _^g ^P ]O P h]N ^Y N O _O Y ]^_T c ]T Y cR Z T P Z _O _^hT g O X ^c -]N ^\c ^V h R %Y R Q R _Y R h T P XR Z T P Z _O _^hT g O X ^c T c c ]V h T ^hT P]N T c \O \^_l 8P ^m \c ^V h R %Y R Q R _Y R h T P X -O V ]R g O ]T Y ]N _^c N R Q hg ^]N R h -T c \_^c ^P ]^h l 1N T c g ^]N R hm O c \_R k ^hi W123/$#4($#$O P h5678]N ^_g O Q T g O X T P Xc W c ]^g cO ]_R R g ]^g \^_O ]V _^l ‘U \^_T g ^P ]O Q _^c V Q ]cc N R m ]N O ]X _O h O ]T R P cR Z T P Z _O _^h T g O X ^cY O Pi ^h T c Y _T g T P O ]^hO P hh T Z Z ^_^P ]]^g \^_O ]V _^_^X T R P cY O Pi ^^O c T Q W_^c R Q k ^hi W]N ^g ^]N R hl n <op ?C >;!]N ^_g O Q T g O X T P Xc W c ]^g 9\c ^V h R %Y R Q R _Y R h T P X 9O V ]R g O ]T Y]N _^c N R Q h 9]^g \^_O ]V _^h T c ]_T i V ]T R P引言红外成像技术是一种辐射信息探测技术-可利用某种特殊的电子装置将物体表面的温度分布转换成人眼可见的图像-并以不同颜色显示出来0显示出来的图像表征景物的红外辐射分布-它决定于景物发射率和温度的空间分布0利用这一特点建立的红外热成像测温系统-不但测温速度快而且准确-可广泛运用于高温高压及快速移动等传统测温方式难以测量的场合-正在逐步替代传统测温方式0近年来-红外热成像测温系统更是朝着小型化q 智能化q 多功能的方向发展0由于人眼的彩色敏感细胞能分辨出几千种彩色色调和亮度-但对黑白灰度级却不敏感0热成像测温系统所产生的红外图像为黑白灰度级图像-灰收稿日期!$##(%#*%"/9修回日期!$##(%#(%"+作者简介!刘缠牢’",($r)-男-陕西渭南人-博士-西安工业大学光电学院副院长-主要从事测控技术与仪器专业领域的研究0‘%g O T Q !Q Y Q #"$/s c R N V l Y R g第$.卷第*期$##(年,月应用光学t R V _P O Q R Z 8\\Q T ^h[\]T Y cu R Q l $.-S R l *3^\l -$##(度值动态范围不大!人眼很难从这些灰度级中获得丰富的信息"为了更直观地增强显示图像的层次!提高人眼分辨能力!对系统所摄取的图像进行伪彩色处理!从而达到图像增强的效果!使图像信息更加丰富"伪彩色编码的方法很多!可根据不同的情况采用不同的方法!典型的方法主要有医学图像#$%&高温图像和室温图像编码等"本文主要针对室温情况下红外图像的伪彩色编码进行研究"$热成像测温系统$’$热成像测温原理热成像测温系统构成框图如图$所示"系统通过非制冷红外焦平面探测器采集目标辐射并转换为电压信号输出!通过()*+和,-)对图像预处理&温度标定和伪彩色编码的最终信号以)+.制式输出!并显示图像"于最亮的红色调!"其它彩色映射与此类似"通过图#$%!红色的变换函数&图#$’!绿色的变换函数和图#$(!蓝色的变换函数的合成)得到图#$*!合成变换函数"低温区域为蓝色变换+中低温区域的前半部分是以蓝色为主&绿色为辅的变化)后半部分则是以绿色为主&蓝色为辅的变化+中温区域为红色的线性变化)绿色保持不变)产生黄色编码值+高温区域则是以红色为主色调)绿色输入线性递减)产生高温区的编码值"#,-自动阈值的伪彩色编码新编码.由于采用了固定范围方法)当灰度范围比较集中时)图像的色彩反映并不是很强烈)使观察者很难辨别温度的高低范围)因此对新编码.进行改进"笔者采用自动阈值的方法进行编码)得到新编码#)如图-所示"根据不同物体的像素值分布区域的特点)先确定图像灰度的最小值/0和最大值/.)在最大与最小值之间划分几个不同的区域)然后再根据新编码.的变换函数)在重新划分的区域中对图像进行重新编码"这样的编码无论图像灰度如何变化)都会突出物体的图像)不易造成人的视觉错觉)能使辐射图像层次分明)图像清晰"这样的图像可以使观察者很快分辨出温度的不同区域"!"#!"$%&’""#(&#!"%"#)*+,-#’!&#!"./012"-3*!*,*.1.*!"22$#’45678!)&9(*)*#$!&:$#$!&;<==>;<=?@A B C D @E C F >74<6张敬贤;李玉丹7激光与红外成像技术4G 67北京B 北京理工大学出版社;>C C H 7I J 8K L5$#’E M $&#;N O P -E 3N &2".E $#+.&."3O %&’$#’Q "!(#*,*’04G 67R "$S $#’B 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主张近战;希望以密集的火力压制杀伤敌人‘这种差异直接影响了两国的武器研制‘美国从>C C F 年开始了庞大的理想单兵战斗武器计划?d O T e A ;旨在综合各种前沿技术;研制集发射动能弹和榴弹于一体的a 具有革新意义的武器系统‘而俄罗斯秉承苏联时期的设计思路;结合新的精密机械结构开发了8K C F 突击步枪;努力提高动能弹的射击效能;大幅提高士兵的近战能力‘b 电子化与机械化美军的d O T e 系统采用了大量的电子元件;配置了全解算火控系统;包括激光测距仪a 弹道计算机a 摄像机a 直瞄式光学瞄具a 环境传感器a 电子罗盘a 目标跟踪装置a 热成像组件和可选择性激光指示器‘与美国相比;俄罗斯的优势在于成熟的武器机构设计理论和良好的机械加工能力;因此俄罗斯的发展重点在于开发新结构;充分挖掘机械结构能力;提高武器性能‘在此原理基础上;俄罗斯在>C C F 年推出了8K C F 突击步枪;并已开始大范围列装‘b 复杂与简单早期的轻武器相当简单;但随着技术的发展;轻武器也向着复杂的方向发展‘苏俄一直坚持武器应简单可靠的原则f 而美国积极开发各种新技术;也积极地将其运用在轻武器上;因此武器系统相对复杂‘结构简单和性能可靠这两大特性被苏俄武器设计人员认为是战斗中最为重要的因素;而美国的轻武器工作者很显然被所谓的高性能所迷惑;忽视了实战的要求‘但强大的经济实力使美国有能力装备复杂昂贵的武器系统‘b 人适应武器与武器适应人苏俄的轻武器设计思想十分注重其内在品质;对硬性指标要求十分苛刻;而对于其软性指标?如人机工程A 等从思想上不够重视;片面致力于人如何适应武器的研究;而忽略了武器如何适应人的研究‘美国对轻武器人机工程相当关注;这是由于西方国家武器以人为本的思想引导;以及人机工程学在美国其他方面运用的促进所造成的‘?清泉供稿Ag<<F g 应用光学<==h ;<]?H A刘缠牢;等B 红外图像伪彩色编码和处理。
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。
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;。
数字图像处理知识点汇总
数字图像处理知识点汇总1. 什么是数字图像处理？就是利⽤数字计算机或其他⾼速、⼤规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进⾏某些数字运算或处理，以期提⾼图像的质量或达到⼈们所要求的某些预期的结果。
2.图像的表⽰⽅法：.不等长码3. 图像数字化的过程包括两个⽅⾯：采样和量化。
i. 图像在空间上的离散化称为采样，即使空间上连续变化的图像离散化。
也就是⽤空间上部分点的灰度值来表⽰图像，这些点称其为样点。
ii. 对样点灰度值的离散化过程称为量化。
也就是对每个样点值数量化，使其只和有限个可能电平数中的⼀个对应，即使图像的灰度值离散化。
量化也可以分为两种：⼀种是将样点灰度值等间隔分档取数，称为均匀量化；另⼀种是不等间隔分档取整，称为⾮均匀量化。
4. 样点的约束条件：由这些样点，采⽤某种⽅法能够正确重建原图像，采样的⽅法有两类：⼀类是直接对表⽰图像的⼆维函数值进⾏采样，即读取各离散点上的信号值，所得结果就是⼀个样点值阵列，所以也成为点阵采样；另⼀类是先将图像函数进⾏某种正交变换，⽤其变换系数作为采样值，故称为正交系数采样。
5. 最佳量化：6. 图像噪声的分类：按噪声的来源外部噪声：从处理系统外来的影响。
内部噪声：（1）由光和电的基本0(0o)1(45o) 2(90o)3(135o)4(180o) 5(225o)6(270o)7(315o)性质引起的噪声。
（2）电器的机械运动产⽣噪声。
（3）元器件材料本⾝引起的噪声。
（4）系统内部电路噪声。
从统计观点：平稳噪声、⾮平稳噪声从噪声幅度分布：⾼斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声……按噪声和信号之间关系：加法性噪声乘法性噪声7. 图像质量评价：（1）客观保真度准则（2）主观保真度准则相对评价：：对⼀批图象从好到坏进⾏排队，按排队关系评分8.三基⾊原理：颜⾊的基本属性：⾊调(hue)：由物体反射光线的波长决定，是颜⾊本质的基本特性。
饱和度(saturation)：由物体反射光中混⼊⽩光的多少决定，指颜⾊的鲜明程度。
数字图像处理复习资料(补充的答案)
遥感和数字图像处理复习题一、名词解释：数字影像：物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样灰度量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化像素：将地面信息离散化而形成的格网单元辐射误差：传感器接受到的电磁波能量和目标本身辐射的能量是不一致的辐射校正：消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程灰度直方图: 以每个像元为单位，表示线性拉伸:采用线性或分段线性的函数改善图像对比度平滑：为抑制噪声，改善图像质量所做的处理锐化：通过微分使图像中的地物边缘，轮廓或线状目标突出滤波：将信号中特定波段频率部分滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施高通滤波：保留图像的高频部分而消弱低频部分的处理低通滤波：保留图像的低频部分而抑制高频部分的处理植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数伪彩色合成：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。
真彩色合成：根据彩色合成原理，可选择同一目标的单个多光谱数据合成一幅彩色图像，当合成图像的红绿蓝三色和三个多光谱段相吻合，这幅图像就再现了地物的彩色原理，就称为真彩色合成。
假彩色合成：根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。
密度分割法:对单波段黑白遥感图像按灰度分层，对每层赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像直方图均衡化：将原图像的直方图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直方图，然后按均匀直方图像修改原图像的像元亮度值，从而获得一幅亮度分布均匀的新图像。
监督分类: 事先已经知道类别先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法非监督分类：在事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（将相似度大的像元归为一类）的方法特征空间：以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间训练区：在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,用于进行分类的学习和训练,以建立分类模型或分类函数（即感兴趣区）。
基于Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合
灰度图像与伪彩图像颜色模式相互转换研究
按照上述原理，使用 MATLAB 编程实现彩色
RGB 颜色空间是以 R（Red）、G（Green）、B （Blue）三种颜色为基础的色彩模式。在 RGB 颜 色空间，彩色图像转化为灰度图像的方法有分量 法、最大值法、平均值法和加权平均法等[5]，分别
图片的灰度处理，采用最大值、平均值、加权平 均值三种不同的方法所得到的灰度图像效果如图 1 所示。可以看出，对这张图片来说，最大值、加 权平均值、平均值三种灰度图像的亮度依次降低，
2.2 适用范围
医学影像绝大部分为灰度图像，人对单纯黑白 灰度图像的视觉敏感度低，而对于彩色图像的视 觉敏感度显著增强。医学影像经过伪彩处理后， 原图中相近灰度级别间的差异扩大，易于辨认， 有助于病灶的诊断和治疗[9]。
3 结论
借助 MATLAB 仿真，实现了灰度图像和伪彩 色图像间颜色模式转换。今后应对算法做进一步 改进，以保留和展现更高质量的图像细节。
img_cai(i,j,g)=255*(-cos(temp)); img_cai(i,j,b)=0; elseif temp>pi*3/2 img_cai(i,j,r)=255*(-sin(temp)); img_cai(i,j,g)=0; img_cai(i,j,b)=0; end end end imshow(uint8(img_cai));
王晨飞，等：灰度图像与伪彩图像颜色模式相互转换研究
else R(i,j)=L; G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L; B(i,j)=0; end end end for i=1:m for j=1:n rgbim(i,j,1)=R(i,j); rgbim(i,j,2)=G(i,j); rgbim(i,j,3)=B(i,j); end end imshow(uint8(rgbim)) %变换器 2 img=imread('1.jfif'); img=rgb2gray(img); z=3; [x y]=size(img); imshow(img); img=double(img); img_cai=zeros(x,y,z); Max=max(max(img)); Min=min(min(img)); img=(255/(Max-Min))*img-(255*Min)/(Max-M in); figure,imshow(uint8(img)); r=1;g=2;b=3; for i=1:x for j=1:y temp=(2*pi/(Max-Min))*img(i,j)-(2*pi*Min)/( Max-Min); if temp<=pi/2 img_cai(i,j,r)=0; img_cai(i,j,g)=0; img_cai(i,j,b)=255*(sin(temp)); elseif temp>pi/2 && temp<=pi img_cai(i,g,r)=0; img_cai(i,j,g)=255*(-cos(temp)); img_cai(i,j,b)=255*(sin(temp)); elseif temp>pi && temp<=pi*3/2 img_cai(i,j,r)=255*(-sin(temp));
数字图像处理方法-图像增强2
求出：k1和k2 求出：l1和l2
第五章 图像增强
23
空域处理—彩色图像增强
彩色平衡实现的算法
9 分别对R、G、B图像实施变换：
*=
+
R(x, y) k1*R(x, y) k 2
B(x, y)* = l1*B(x, y) + l2
G(x, y)* = G(x, y)
9 得到彩色平衡图像
第五章 图像增强
直方图均衡化的技术要点：
公理：直方图p(rk )，为常数的图像对比度最好
目标：寻找一个灰度变换函数T(r)，使结果图像 的直方图p(sk )为一个常数
第五章 图像增强
3
空域处理—直方图增强
直方图均衡—灰度变换函数
1) 求出原图 f 的灰度直方图，设为h。h为一个256维的向 量。
2) 求出图像 f 的总体像素个数， Nf=m ×n
第五章 图像增强
32
空域处理—彩色图像增强
伪彩色增强
人类可以分辨比灰度层次更多的颜色种类 将灰度图像变换为彩色图像——伪彩色图像 方法：伪彩色变换，密度分割
伪彩色变换法—独立映射表变换法
9对灰度图像 f(x, y)，建立颜色映射表：
IR
=
T (I ) R
IG
=
T (I ) G
I = T (I )
B
B
9形成RGB图像各分量为： R (x , y ) = T R ( f (x , y
))
第五章 图像增强
G (x, y ) = TG( f (x, y ))
B(x, y) = TB( f (x, y
33
))
空域处理—彩色图像增强
伪彩色变换流程
CT图像伪彩基础
宇航：星际探险照片处理
地图绘制
Thank You
f (x, y) 傅 里 叶 变 换
滤波器1
傅里叶反变换
进一步处理
滤波器2
彩
色
傅里叶反变换
进一ห้องสมุดไป่ตู้处理
显
示
器
滤波器3
傅里叶反变换
三基色分量频域变换流程图
进一步处理
伪彩色的应用
生物、医学：细胞分析，染色体分类，血球分类，X光片分析，CT
物理、化学：晶体分析，谱分析
环境保护：水质及大气污染调查 地质：资源勘探，地图绘制 海洋：河流分布，水利及水害调查 公安：指纹识别，人像鉴定
第4代CT扫描机 在第3代的基础上发展起来的，其探测器形成一个环形阵列，扫描时
探测器静止不动，X线球管在探测器阵列圈内旋转扫描，这种结构消除了 探测器故障引起的环形伪影。
CT机概述 主要构成（第三代）
扫描床
具有垂直运动控制系统和水平纵向运动控制系统
扫描架
重要组成部分，上面装有X线球管、滤线器、准直器、参考 探测器、探测器及各种电子线路能做旋转、前后倾斜运动
第2代CT机 第1台扫描机Delta 50在1974年12月由俄亥俄核子公司推出。它有2
行探测器，每行3个。1975年3月EMI公司推出带有30个探测器的扫描机。 当探测器数量增加1 0倍时，扫描速度几乎提高10倍。
第3代CT扫描机 第3代CT扫描机有一种完全新型的结构。平移运动已经被取消，探
测器安装的扇形角度已扩大到全身横面，并将300～1000个探测器依次 排列在一个扇形区域内。
for j=1:n if I(i,j)<=c/4
R(i,j)=0; G(i,j)=4*I(i,j); B(i,j)=c; else if I(i,j)<=c/2
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
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摘要.数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。
扩展了人眼的视觉范围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。
如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉，以实现人类更好的理解外部世界。
所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。
这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。
伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。
实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。
我们在这里主要介绍了各种方法的基本原理并重点介绍了灰度级-伪彩色变换法的程序设计。
关键词：计算机视觉伪彩色灰度级图像增强matlab目录摘要 (3)第一章伪彩色增强的基本原理 (5)1.1伪彩色增强的目的 (2)1.2 伪彩色增强的方法 (3)第二章程序设计 (9)2.1 源程序 (9)2.2 图像 (12)第三章学习心得 (14)参考文献 (14)第一章伪彩色增强的基本原理彩色图像处理被划分为三个主要领域，即：全彩色、假彩色和伪彩色处理，我们主要讨论的是伪彩色处理。
伪彩色处理的问题是分配彩色给某种灰度（强度或强度范围），以增强辨识能力。
伪彩色处理的方法主要有灰度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等方法。
1.1伪彩色增强的目的伪彩色增强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。
原理框图1.2 伪彩色增强的方法1.灰度分割法密度分割法是把灰度图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间Ii(i=1，2，…，N),给每个区间Ii指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。
该方法比较简单、直观。
缺点是变换出的彩色数目有限。
灰度是描述灰度图像内容的最直接的视觉特征，它指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255白色为255，黑色为0，中间的数字从小到大表示由黑到百的过渡色，即可以表示不同的灰度等级。
灰度切分示意图如右图。
设原始黑白图像的灰度范围为：0≤f(x,y)≤L用k+1灰度等级把该灰度范围分为k段：I0，I1,...,Ik I0=0(黑)，Ik=L（白）映射每一段灰度成一种颜色，映射关系为ɡ(x,y)= C1 (I（i-1）≤f（x，y）≤I（i）；i=1，2...k) 这里ɡ(x,y)为输出的伪彩色图像；Ci为灰度在[I(i-1),I(i)]中时所映射成的彩色。
经过这种映射处理后，原始黑白图像f（x，y）就变成了伪彩色图像ɡ(x,y)。
若原始图像f（x，y）就编程了伪彩色图像ɡ(x,y)。
若原始图像f（x，y）的灰度分布遍及上述k个灰度段，则伪彩色图像ɡ(x,y)就具有k中彩色。
2.空间域灰度级一彩色变换根据色度学原理，将原图像f(x,y)的灰度范围分段，经过红、绿、蓝三种不同变换TR(?)、TG(?)和TB(?)，变成三基色分量IR(x,y)、IG(x,y)、IB(x,y)，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。
由上图可以总结出一下的映射函数。
下式表示R（x，y）、G(x,y)、B(x，y)的R、G、B 通道的颜色值，其中，f（x，y）表示特定点灰度图像的灰度值，f式所选灰度图像的灰度值。
0≤f≤63时R（x，y）=0，G（x，y）=4f（x，y）B（x，y）=255；64≤f≤127时R（x，y）=0，G（x，y）=255，B（x，y）=511-4f（x，y）；128≤f≤191时R（x，y）=4f（x，y）-511，G（x，y）=255，B（x，y=0；192≤f≤255时R（x，y）=255，G（x，y）=1023-4f（x，y），B（x，y）=0；通过上面的映射变换曲线，可以实现对灰度图像的着色。
最后再将每一个像素三个通道得到的值相加，就可以将每一个像素进行伪彩色处理。
最终得到伪彩色图像。
下图为进行伪彩色图像处理的流程图:3.频率域伪彩色增强频率域伪彩色增强的方法是：把灰度图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内用三个不同传递特性的滤波器分离成三个独立分量；然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不同频率分量的单色图像，接着对这三幅图像作进一步的处理（如直方图均衡化）最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红、绿、蓝显示通道，得到一幅彩色图像。
单分量频域变换流程图三基色分量频域变换流程图第二章程序设计2.1 源程序（1）灰度分割法程序I=imread('123.bmp');J=zeros(256,256,3);I=double(I);for i=1:256for j=1:256if 0<=I(i,j)&&I(i,j)<=15R(i,j)=1;G(i,j)=8;B(i,j)=255;else if 16<=I(i,j)&&I(i,j)<=31R(i,j)=2;G(i,j)=48;B(i,j)=254;else if 32<=I(i,j)&&I(i,j)<=47R(i,j)=4;G(i,j)=112;B(i,j)=252; else if 48<=I(i,j)&&I(i,j)<=63R(i,j)=8;G(i,j)=160;B(i,j)=248; else if 80<=I(i,j)&&I(i,j)<=95R(i,j)=16;G(i,j)=192;B(i,j)=240; else if 96<=I(i,j)&&I(i,j)<=111R(i,j)=32;G(i,j)=224;B(i,j)=224; else if 112<=I(i,j)&&I(i,j)<=127R(i,j)=64;G(i,j)=248;B(i,j)=192; else if 128<=I(i,j)&&I(i,j)<=143R(i,j)=128;G(i,j)=255;B(i,j)=160; else if 144<=I(i,j)&&I(i,j)<=159R(i,j)=160;G(i,j)=255;B(i,j)=128; else if 160<=I(i,j)&&I(i,j)<=175R(i,j)=192;G(i,j)=248;B(i,j)=64; else if 176<=I(i,j)&&I(i,j)<=191R(i,j)=224;G(i,j)=224;B(i,j)=32; else if 192<=I(i,j)&&I(i,j)<=207R(i,j)=240;G(i,j)=192;B(i,j)=16;else if 208<=I(i,j)&&I(i,j)<=223R(i,j)=248;G(i,j)=160;B(i,j)=8;else if 224<=I(i,j)&&I(i,j)<=239R(i,j)=252;G(i,j)=112;B(i,j)=4;else if 240<=I(i,j)&&I(i,j)<=255R(i,j)=254;G(i,j)=48;B(i,j)=2;else if 64<=I(i,j)&&I(i,j)<=79R(i,j)=255;G(i,j)=8;B(i,j)=1;endendendendendendendendendendendendendendendendendendJ(:,:,1)=R;J(:,:,2)=G;J(:,:,3)=B; imshow(uint8(J));（2）灰度级—彩色处理法程序I=imread('123.bmp');J=zeros(256,256,3);I=double(I);for i=1:256for j=1:256if 0<=I(i,j)&&I(i,j)<=63R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=255;else if 63<=I(i,j)&&I(i,j)<=127R(i,j)=0;G(i,j)=255;B(i,j)=511-4*I(i,j);else if 128<=I(i,j)&&I(i,j)<=191R(i,j)=4*I(i,j)-511;G(i,j)=255;B(i,j)=0; else if 192<=I(i,j)&&I(i,j)<=255R(i,j)=255;G(i,j)=1025-4*I(i,j);B(i,j)=0;endendendendendendJ(:,:,1)=R;J(:,:,2)=G;J(:,:,3)=B;imshow(uint8(J));2.2 图像（1）灰度分割法原始图像2 变换后图像（2）灰度级—彩色处理法原始图像变换后图像第三章学习心得在做数字图像处理课程设计以前，我一直认为这门学科很简单，但是通过课程设计的学习，我明白了学习跟掌握是两个完全不同的层次，纸上学来终是浅，实践方是万无源。
在课设学习过程中，我们通过讨论得到了一个较好的结果，更使我们体验到团队学习工作的重要性，因为大家往一处使劲握们才能获得最后的成功，也增进了彼此的友谊与对对方的了解。
通过总结课设过程我明白了：情不能被它的表面现象蒙蔽，只要我们以严肃认真对待，终有海阔天空的时候。
这一经验必将会在我们的工作生活中发挥巨大作用。
最后要感谢我们的导师，是他让我们在思维短路时茅塞顿开，有了研究的方向，.顺利的完成了这一课题的研究。
..参考文献1.数字图像处理学电子工业出版社贾永红20032.数字图像处理(Matlab版) 电子工业出版社冈萨雷斯20063.其他数字图像处理和matlab编程方面的书籍及相关学习资料。