数字图像处理-密度分层法进行图像伪彩色处理效果的比较
数字图像处理-密度分层法进行图像伪彩色处理效果的比较
数字图像处理-密度分层法进行图像伪彩色处理效果的比较专业:电子信息工程学号:2011213960 姓名:金恺成绩:密度分层法进行图像伪彩色处理效果的比较摘要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。
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。
密度分层法是伪彩色处理技术中比较简单的一种，本文通过密度分层法，对几幅参考图像用密度分层法进行伪彩色处理，并对其处理效果作进一步的比较。
关键词彩色图像处理，伪彩色，密度分层法，灰度图像一、引言1.1 研究意义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。
1.2 研究背景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(x,y)映射到RGB空间的3个颜色分量，则伪彩色处理可以表示为:R(x,y),f[f(x,y)] (1.2.1) RG(x,y),f[f(x,y)]G (1.2.2)B(x,y),f[f(x,y)]B (1.2.3)其中，，为某种映射函数。
给定不同的映射函数就能将灰度图像转fffGRB 化为不同的伪彩色图像。
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。
在实际应用中，通常是为了提高图像分辨率进行伪彩色处理，所以应采用分辨率效果最好的函数。
第三章3_伪彩色和真彩色
数字图像处理 • 根据颜色的特性，人们建立了很多颜色模 型，大体可以分为两类：
一类面向显示或打印或扫描的输入／输出硬设 备；(主要是RGB 模型) 另一类面向以彩色处理为目的的应用。(主要是 HSI 模型)
数字图像处理
1.RGB颜色模型
• 由三基色原理知，适当选取三种基色（如红、绿、 蓝），将它们按照不同的比例合成，就会产生不同 的颜色。其中合成的颜色的亮度取决于三基色的亮 度之和，色度（色调和饱和度）取决于三基色各分 量的比例。这三种基色彼此独立，任一种基色不能 由其他两种基色配出。
数字图像处理
伪彩色增强
• 伪彩色增强是对原来灰度图像中的不同灰 度值区域赋予不同的颜色，从而把灰度图 像变成彩色图像，提高图像的可视分辨率。 因为原图并没有颜色，所以人工赋予的颜 色常称为伪彩色，这个赋色过程实际是一 种重新着色的过程。
数字图像处理
伪彩色增强
• 一般来说，伪彩色处理就是对图像中的黑 白灰度级进行分层着色，而且分的层次越 多，彩色种类就越多，人眼所能识别的信 息也越多，从而达到图像增强的效果。
数字图像处理
2.HSI 模型
• 色调（hue）、饱和度（saturation）和明度 （intensity）也是颜色的三个独立特性，其中I与颜 色无关，而H 和S 与人对颜色的感知是密切相关的， HSI 模型的这个特性使得它非常适合于以人的视觉系 统来感知颜色特性的图像处理。 • HSI 构成的颜色空间是一个枣核形的三维空间，由两 个底面对接在一起的圆锥体构成，如图所示。
数字图像处理
4.均匀颜色模型
• 在颜色空间中，任意选定一点，如果通过该点的 任一方向上，距离相等颜色感觉变化也相等，即 距离能够表示颜色的变化，这样的颜色空间被称 为均匀颜色空间。前面讲述的RGB 和HSI 空间都 是非均匀的。
第7次 伪彩色增强
实验7 伪彩色增强
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
实验要求
1.读入灰度图像
2.对该灰度图像做伪彩色增强
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。
需当堂检查的实验结果
●源代码
●原始灰度图像及其伪彩色增强图
实验报告内容
●源代码及必要的注释
●上述所有实验结果
参考曲线。
伪彩色增强算法应用
数字图像处理课程设计学号：学生所在学院：学生姓名：任课教师：教师所在学院：2012年6月2011级伪彩色增强算法的应用南昌航空大学控制工程专业摘要：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。
本文应用密度分割法和空间域灰度级一彩色变换法对灰度图像进行处理。
人眼一般能够区分的灰度级只有二十几个，而对不同亮度和色调的彩色图像分辨能力却可达到灰度分辨能力的百倍以上。
利用这个特性人们就可以把人眼不敏感的灰度信号映射为人眼灵敏的彩色信号，从而增强了人对图像中细微变化的分辨力。
【关键词】伪彩色；灰度分割；图像增强；彩色转换；1.伪彩色处理的原理伪彩色处理技术，处理的对象虽然是灰度图像，但生成的结果却是彩色图像，众所周知，人的视觉系统对色彩非常敏感，人眼一般能区分的灰度级只有二十多个，但能区分不同亮度、色度和饱和度的几千种颜色人的彩色。
根据人的这一特点，可将彩色用于增强中，以提高图像的可鉴别性。
因此，如果能将一幅灰度图像变成彩色图像，就可以达到增强图像的视觉效果。
常用的伪彩色处理技术的实现方法有多种，如灰度分割法、灰度级一彩色变换法等等。
密度分割法是把灰度图像的灰度级从黑到白分成N个区间,给每个区间指定一种彩色，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。
空间域灰度级-彩色变换法，与密度分割不同，空间域灰度级-彩色变换是一种更为常用，更为有效的伪彩色增强方法。
其根据色学原理，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，变成三基色分量R(x,y)、G(x,y)、B(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。
3个变换是独立的，彩色的含量由变换函数的形式决定。
2.图像处理过程本设计采用matlab实现，将图1进行伪彩色增强，得到增强后的彩色图像。
实验二：图像锐化及伪彩色处理
实验二图像锐化及伪彩色处理有的图片为三维的（MATLAB的workspace窗口可以看到），无法生成直方图，可以读入图像后用下面的命令转换为二维图像I=I（：，：，1）；一、实验目的：1、掌握图像锐化、伪彩色处理的基本原理和基本方法，加深对其的感性认识，巩固所学理论知识。
2、编写MATLAB程序,采用不同算子对图像进行锐化处理。
3、编写MATLAB程序，实现对灰度图像的伪彩色处理。
4、学会比较图像处理结果并分析原因。
二、实验要求1.能够对单色图像进行伪彩色处理，能够分析彩色图像。
2.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锐化性能。
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。
三、实验仪器PC一台，MATLAB软件。
四、实验内容(一) 试分别用roberts、sobel 、Prewitt、log四种算子编写MATLAB程序对Miss.bmp图像及添加高斯噪声的Miss图像进行锐化，提取边缘信息。
要求：1. 显示原图像和对其锐化后的各个图像，并分别为之命名为：“原始图像”、“Robert算子锐化结果”、“sobel算子锐化结果”、“Prewitt算子锐化结果”、“高斯－拉普拉斯算子锐化结果”2. 显示添加噪声的图像及对其锐化后的各个图像，并分别为之命名为：“添加噪声后的图像”、“Robert算子锐化结果”、“sobel算子锐化结果”、“Prewitt 算子锐化结果”、“高斯－拉普拉斯算子锐化结果”3.比较几种方法的锐化效果，并分析原因所用到的函数说明如下：1. 采用边缘算子分割图像函数为：[g,t]=edge(image,'method',threshold,'direction')image:输入的图像method：采用的方法类型，有roberts、sobel 、Prewitt、logthreshold：阈值，通常采用默认值，表示为[]direction: 所寻找边缘的方向，常用both ；g：返回的二值图像2.title('图像名字'); %此函数可为图像命名3.添加高斯噪声I=imnoise(image,'gaussian',0.02);（1）I=imread('Miss.bmp');[g1,t]=edge(I,'roberts',[],'both');[g2,t]=edge(I,'sobel',[],'both');[g3,t]=edge(I,'Prewitt',[],'both');[g4,t]=edge(I,'log',[],'both');subplot(231);imshow(I);title('原始图像');subplot(232);imshow(g1);title('reborts算子锐化结果');subplot(233);imshow(g2);title('sobel算子锐化结果');subplot(234);imshow(g3);title('prewitt算子锐化结果');subplot(235);imshow(g4);title('log算子锐化结果');原始图像reborts算子锐化结果sobel算子锐化结果prewit算子锐化结果log算子锐化结果（2）I=imread('Miss.bmp'); J=imnoise(I,'gaussian',0.02); [g5,t]=edge(I,'roberts',[],'both'); [g6,t]=edge(I,'sobel',[],'both'); [g7,t]=edge(I,'Prewitt',[],'both'); [g8,t]=edge(I,'log',[],'both');subplot(231);imshow(J);title('添加高斯噪声图像 '); subplot(232);imshow(g5);title('reborts 算子锐化结果‘); subplot(233);imshow(g6);title('sobel 算子锐化结果'); subplot(234);imshow(g7);title('prewit 算子锐化结果'); subplot(235);imshow(g8);title('logËã算子锐化结果');添加高斯噪声图像reborts 算子锐化结果sobel 算子锐化结果prewit 算子锐化结果log 算子锐化结果(二) 运行下列采用8个灰度级密度分割的伪彩色变换程序，观察结果，并分别采用2、16、32个灰度级进行伪彩色处理，编程后运行，观察并比较结果。
数字图像处理_福建师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数字图像处理_福建师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.一幅数字图像是：( )答案:一个有许多像素排列而成的实体2.一幅256*256的图像，若灰度级数为32，则存储它所需的比特数是：答案:512K3.图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：答案:图像的灰度级数不够多造成的4.一幅二值图像的傅里叶变换频谱是答案:一幅灰度图像5.拉普拉斯算子主要用于答案:已知边缘像素后确定该像素在图像的明区或暗区6.利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。
以下哪项措施不能减小图像的模糊程度：答案:采用领域平均处理7.伪彩色处理和假彩色处理是两种不同的色彩增强处理方法，说出下面属于伪彩色增强的处理？答案:将灰度图经频域高通/低通后的信号分别送入红/蓝颜色显示控制通道8.下面哪个彩色空间最接近人视觉系统的特点答案:HIS空间9.模糊造成的退化答案:会导致目标图案变大10.下列算法中属于图像平滑处理的是（）答案:中值滤波11.数字图像处理不包括（）。
答案:图像存储12.图像灰度方差说明了图像的哪一个属性（）。
答案:图像对比度13.高频增强滤波器由于相对削弱了低频成分，因而滤波所得的图像往往偏暗，对比度差，所以常常需要在滤波后进行：（）答案:直方图均衡化；14.高通滤波可以用来（）。
答案:锐化边缘15.关于噪声，以下说法正确的是（）答案:总有一定的随机性16.为了去除图像中某一频率分量，除了用带阻滤波器我们还可以用（）答案:带通滤波器低通滤波器加高通滤波器17.如果将图像中对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得到的图像将答案:亮度增加对比度减小18.噪声对利用直方图取阈值分割算法的影响源于：（）答案:噪声会使得直方图不平衡噪声会填满直方图的谷噪声会使得直方图产生新的峰19.以下关于中值滤波器，正确的有（）答案:和最大值滤波器可能有相同的效果和中点滤波器可能有相同的效果20.下列哪些滤波可以很好的去除周期噪声？答案:带阻滤波陷波滤波21.图像退化的原因可以是？答案:透镜色差噪声叠加光照变化22.傅里叶变换有下列哪些特点？答案:有频域的概念有关于复数的运算从变换结果可完全恢复原始数据23.依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为基于阈值的分割方法、基于边界的分割方法和基于____的分割方法三大类。
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。
0903伪彩色处数字图像处理
数字图像处理Digital Image Processing3在遥感、医学、安全检查等图像处理中，为了直观地观察和分析图像数据，常采用将灰度图像映射到彩色空间的方法，突出兴趣区域或待分析的数据段。
•不改变像素的几何位置，而仅改变其显示的颜色。
•是一种很实用的图像增强技术，主要用于提高人眼对图像的分辨能力。
•可以用计算机来完成，也可以用专用硬件设备来实现。
4通过使用彩色可以增加人类所能辨识的目标种类•对彩色图像的细节能了解得更清楚•彩色还能增强图像的活泼性，减少厌倦感并增加安检人员的关注度5基本原理：将灰度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。
•设f(x，y)为一幅灰度图像，R (x，y)，G (x，y)，B (x，y)为f(x，y)映射到RGB空间的三个颜色分量：R(x，y)=f R(f(x，y))G(x，y)=f G(f(x，y))B(x，y)=f B(f(x，y))其中fR，fG，fB为某种映射函数。
•给定不同的映射函数就能将灰度图像转化为不同的伪彩色图像。
6伪彩色处理虽然能将灰度转化为彩色，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。
伪彩色处理方法主要有•强度分层•灰度级到彩色变换7⏹强度分层技术是伪彩色图像处理最简单的方法之一。
⏹分层的方法可以看成是放置一些平行于图像坐标平面(x，y)的平面，然后每一个平面在相交的区域中切割图像函数。
⏹下图显示了利用平面把图像函数f(x，y)=l i （l i表示灰度级）切割为两部分的情况。
8•[0，L-1]表示灰度级•l 0代表黑色（f(x ，y)=0）•l L-1代表白色（f(x ，y)=L-1）假定垂直于强度轴的P 个平面定义为量级l 1，l 2，…，l M 。
并假定，0<M<L-1，M 个平面将灰度级分为M+1个间隔，V 1，V 2，…，V M+1。
灰度级到彩色的赋值根据如下关系进行：f(x ，y)=C k f(x ，y)∈V k这里C k 是与强度间隔V k (第k 级)强度有关的颜色，V k 是由在l=k-1和l=k 分割平面定义的。
5__图像增强(下)
——伪彩色增强
0802126—31 沙联宝
图像增强
是采用一系列技术去改善图像的 视觉效果,或将图像转换成一种更适合于 人或机器进行分析和处理的形式。例如 采用一系列技术有选择地突出某些感兴 趣的信息，同时抑制一些不需要的信息， 提高图像的使用价值。
主要内容
空间域 频率域 彩色增强 灰度变换 点运算 直方图修正法 局部统计法 图像平滑 局部运算 图像锐化 高通滤波 低通滤波 同态滤波增强 假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换及应用
g (i, j ) = a′ + b′ − a ′ ( f (i, j ) − a ) b−a
灰度取反
2.分段线性变换 分段线性变换 • 为了突出感兴趣目标所在的灰度区 间，相对抑制那些不感兴趣的灰度 区间，可采用分段线性变换。 • 设原图像f (x, y)在[0，M],感兴趣目 标的灰度范围在[a, b],欲使其灰度范 围拉伸到[c, d],则对应的分段线性变 换表达式为
图像增强
空域增强与频域增强 空域增强与频域增强
• 空域增强 空域增强:直接在图像所在的二维空间进 行 处理，即直接对每一像素的灰度值 进行处理 。 • 频域增强 频域增强:首先经过傅里叶变换将图像从 空 间域变换到频率域，然后在频率域对 频谱进行操作和处理，再将其反变换到 空间域，从而得到增强后的图像。
RF a1 b c1 Rf 1 G =a b c ⋅ G f
例如采用以下的映射关系
R F 0 1 0 R f G = 0 0 1 ⋅ G F f BF 1 0 0 B f
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
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：密度分割法密度分割或密度分层是伪彩色增强中最简单的一种方法，它是对图像亮度范围进行分割，使一定亮度间隔对应于某一类地物或几类地物从而有利于图像的增强和分类。
它是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0(白)分成N个区间Li,i=1,2,…,N。
给每个区间Li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。
此法比较直观简单，缺点使变换出的彩色数目有限。
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。
频率域伪彩色增强频率域伪彩色增强时先把黑白图像经傅立叶变换到频率域，在频率域内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（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，从而实现频率域分段的伪彩色增强。
下面是一幅单色图像上的一组典型的灰度-彩色变换的MATLAB实现I=imread(\'1.bmp\');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)=G(i,j); G2C(i,j,3)=B(i,j); endendG2C=G2C/256; figure;imshow(G2C);。
彩色图像处理之伪彩色处理
专业：学号：姓名：成绩：彩色图像处理之伪彩色处理【摘要】近几年来,随着多媒体技术和因特网的迅速发展和普及，数字图像处理技术受到了前所未有的广泛重视,出现了许多新的应用领域。
最显著的是数字图像处理技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域及办公室,甚至走入了人们的日常生活。
由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。
伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。
由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。
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大，人眼将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后，人眼可以提取更多的信息量.同时MATLAB技术对于我们实现数字图像处理是一种非常有效的实用工具。
【关键字】数字图像处理;MATLAB；伪彩色；密度分层法;灰度级-彩色变换法1.引言进入21世纪以来,随着微电子技术、计算机技术、现代通信技术的飞速发展，人类社会正健步迈入信息化时代。
在人类所接收到的全部信息中，70%以上的通过视觉得到的。
因此对数字图像进行有效地处理变换十分重要，而且彩色图像占很大的比例，所以，对彩色图像的处理显得尤为重要。
其中伪彩色处理技术就是一项很重要的图像处理技术.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的图像。
由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。
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大，人眼将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后，人眼就可以提高对图像细节的辨别力，提取更多的信息量.因此，伪彩色处理的主要目的是为了提高人眼对图像的细节的分辨能力,以达到图像增强的目的。
图像伪彩色处理解析
数字图像处理课程实践灰度图像的伪彩色处理学院：物电学院班级：11级电信班指导老师：小组成员：目录1.1伪彩色图像处理原理 (1)1.2伪彩色增加的目的 (2)1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2)2.1 源程序执行原理 (4)2.2 源程序 (5)2.3实验结果 (6)3.1学习心得 (7)参考文献 (8)1.1伪彩色图像处理原理数字图像处理(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-伪彩色变换法的序设计。
伪彩色图像处理（又称假彩色）有三种：第一种是把真实景物图像的像素逐个地映射为另一种颜色，使目标在原图像中更突出；第二种是把多光谱图像中任意三个光谱图像映射为可见光红、绿、蓝三种可见光谱段的信号，再合成为一幅彩色图像；第三种是把黑白图像，用灰度级映射或频谱映射而成为类似真实彩色的处理，相当于黑白照片的人工着色方法。
伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。
由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。
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大，人眼将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后，人眼可以提取更多的信息量。
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-伪彩色处理
除了对灰度图像进行伪彩色处理之外，还可以对彩色 图像进行伪彩色处理。
其主要目的是：
⒈ 为了引起特殊关注，把自然彩色图像变成伪彩色图 像；
⒉ 为了突出某些图像细节内容，可把其变成人眼敏感 的彩色。
• 彩色图像的伪彩色处理方法：
本章完
做出更好地判断和相应的治疗
• 医学上主要使用的是强度分层的技术来对x光、CT等医学 检测仪器得到的图片进行伪彩色处理，是不同的灰度级显 示不同的颜色，从而更明显的分辨出病因，判断病变位置。
总结
• 伪彩色图像处理的两种技术 1.强度分层技术：该方法具有简单易行、便于软件和硬件 实现的优点，但同时存在变换出的彩色数目有限的缺点。 主要应用在遥感、医学图像处理中。 2.灰度级-彩色变换：比强度分层复杂，但可以得到具有 多种颜色渐变的连续彩色图像。
少安全隐患
• 使用强度分层技术后对灰度图像的伪彩色处理效果
• 使用灰度级到彩色变换的伪彩色增强效果图
• 多光谱图像彩色编码
伪彩色图像处理在医学上的应用
• 医学检查身体病变无法获得准确的病理位置 • 人眼对灰度的敏感度导致无法识别病变的严重程度 • 通过伪彩色处理可以突出病变部位，使医生对患者的病因
• 强度分层
强度分层技术（有时又称密度分层）和彩色编码是伪 彩色图像处理最简单的例子之一。如果一幅图像被描述为 三维函数（作为空间坐标的强度），则分层方法可以看成 是放置一些平行于图像坐标面的平面，然后每个平面在相 交的区域中切割图像函数。
• 强度分层技术的几何解释
• 灰度级到彩色的赋值
f(x,y)ck
f(x,y)Vk
• 强度分层技术的另一种解释
• 灰度级到彩色转换
基本概念：对任何输入像素的灰度级执行3个独立变 换，然后将3个变换的结果分别送到彩色电视监视器的红、 绿、蓝通道。这种方法产生一幅合成图像，其彩色内容受 变换函数特性调制。
黑白图象密度差与假彩色化输出颜色的对应关系
黑白图象密度差与假彩色化输出颜色的对应关系
魏高尧;王宝龙;叶水塘;杨慧;田志伟
【期刊名称】《科技通报》
【年(卷),期】1989(5)3
【摘要】原始黑白图片上密度需差异多少,假彩色化输出图象的颜色才能区分,是光学信息处理中的一个重要问题。
本文从理论和实验上对此进行了研究,并将其应用于处理反差较小的遥感图片及X光片,获得满意效果。
【总页数】3页(P15-17)
【关键词】遥感图片;黑白密度差异;彩色差异
【作者】魏高尧;王宝龙;叶水塘;杨慧;田志伟
【作者单位】杭州电视机厂;杭州大学物理系
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.2
【相关文献】
1.无银明胶在黑白图象假彩色增强中的应用 [J], 吴惠桢
2.黑白图象假彩色化的一种光学处理技术 [J], 尹琳;洪玲
3.黑白图象假彩色化的实时处理 [J], 黄瑞如
4.提高电镜黑白图象银盐漂白假彩色编码片显示效果的研究 [J], 华家宁
5.利用Mach-Zehnder干涉仪实现黑白图象密度假彩色编码 [J], 刘惠民
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数字图像处理-密度分层法进行图像伪彩色处理效果的比较专业:电子信息工程学号:2011213960 姓名:金恺成绩:
密度分层法进行图像伪彩色处理效果的比较摘要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。
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。
密度分层法是伪彩色处理技术中比较简单的一种，本文通过密度分层法，对几幅参考图像用密度分层法进行伪彩色处理，并对其处理效果作进一步的比较。
关键词彩色图像处理，伪彩色，密度分层法，灰度图像
一、引言
1.1 研究意义
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。
1.2 研究背景
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(x,y)映射到RGB空间的3个颜色分量，则伪彩色处理可以表示为:
R(x,y),f[f(x,y)] (1.2.1) R
G(x,y),f[f(x,y)]G (1.2.2)
B(x,y),f[f(x,y)]B (1.2.3)
其中，，为某种映射函数。
给定不同的映射函数就能将灰度图像转fffGRB 化为不同的伪彩色图像。
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。
在实际应用中，通常是为了提高图像分辨率进行伪彩色处理，所以应采用分辨率效果最好的函数。
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。
本文介绍的主要是密度分层法。
1.3 研究现状
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。
它是一种很实用的图像增强技术，主要用于提高人眼对图像的分辨能力。
这种处理可以用计算机来完成，也可以用专用硬件设备来实现。
伪彩色图像处理技术已经被广泛应用于遥感和医学图像处理中，例如，它适用于航摄、遥感图片和云图判读、X光片等方面。
二、算法
2.1 理论基础
密度分层法是伪彩色处理技术中比较简单的一种。
设有一幅灰度图像f(x,y)，它可以看作是坐标(x,y)的一个密度函数。
密度分层法可以看成是放置一些平行于图像坐标面(即xy平面)的平面，然后每一个平面在相交的区域中
f(x,y),L切割此密度函数。
如图一，显示了利用平面把图像函数切割为两部i 分。
如果对图一所示的切割平面的每一面赋以不同的颜色，即平面之上任何灰C度级的像素被编码成一种颜色()，平面之下任何灰度级像素被编码成另一1 C种颜色()，其结果就是一幅两色图像。
2
图一密度分层法伪彩色处理原理示意图
一般而言，对于一幅灰度图像f(x,y)来说，在m-1个灰度级，f(x,y),L1
，…，上设置m-1个平行于xy平面的切割平面，将图像
f(x,y),Lf(x,y),Lm,12
切割成m个灰度级不同的区域，，…，，则灰度级到彩色的赋值按下式AAAm12 进行:
(2.1.1) f(x,y),Cf(x,y),Akk
即对每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。
密度分层伪彩色处理简单易行，仅用硬件就可以实现。
但所得的伪彩色图像颜色生硬，且量化噪声大(即分割误差)。
为了减少量化噪声，就必须增加分割级数。
这不但导致设备复杂，而且彩色漂移现象严重。
2.2 算法设计
I = imread('mypic.jpg');
I = rgb2gray(I)
imshow(I);
G2C = grayslice(I,8);
figure;
imshow(G2C,hot(8));
上述程序中的关键函数是C2C=grayslice(I,m)，该函数用多重(即m-1个)等间隔阈值将灰度图像转换为索引图像，即m色图像。
m=8,m=16,m=64时的效果分别如后述仿真结果所示。
三、仿真结果及分析
3.1 仿真结果
密度分层m=8图像原始图像
原始图像密度分层m=8图像密度分层m=64图像密度分层m=16图像
密度分层m=16图像密度分层m=64图像
图二仿真结果
3.2 结果分析
m越小时，图像是较暗的红色，当m逐渐增大的时候，转变成更亮的红色。
四、结论
本文实现了对灰度图像的处理，最终生成了彩色图像，采用了密度分割法。
密度分割法简单、直接，使图像富有层次感，缺点是使变换出来的彩色数目有限，因此密度分割法仅适用于对图像包含色彩数目要求不高的场合。
通过本次设计，我们可以学会怎样对灰度图像进行伪彩色增强，并且对彩色图像的数据构成有了更深入的了解，加深了对数字图像处理的认识，为以后的深入学习提供了宝贵的经验。