matlab《数字图像处理》第4章 图像类型与彩色模型的转换 附要点
MATLAB图像处理与分析教学
MATLAB图像处理与分析教学第一章:MATLAB基础知识与图像处理入门1.1 MATLAB简介与安装1.2 MATLAB界面及基本操作1.3 图像处理的基本概念和应用领域1.4 图像处理的基本流程1.5 MATLAB中的图像处理工具箱介绍第二章:图像的读取、显示与保存2.1 图像的读取与显示2.1.1 读取不同格式的图像文件2.1.2 调整图像显示的尺寸、亮度和对比度2.2 图像的保存与导出2.2.1 图像的保存为不同格式2.2.2 MATLAB图像数据与其他软件的数据交互第三章:灰度图像的处理与分析3.1 灰度图像的转换与显示3.1.1 灰度图像与彩色图像的相互转换3.1.2 灰度图像的直方图显示与均衡化3.2 灰度图像的滤波与增强3.2.1 均值滤波与中值滤波3.2.2 图像的边缘检测与锐化3.3 灰度图像的特征提取与分析3.3.1 图像的边缘检测与特征点提取3.3.2 灰度图像的纹理特征分析第四章:彩色图像的处理与分析4.1 彩色图像的基本特性与表示4.2 图像的颜色空间转换4.2.1 RGB色彩空间与其他常用色彩空间的相互转换4.2.2 色彩空间的调整与增强4.3 彩色图像的分割与目标提取4.3.1 基于颜色特征的图像分割4.3.2 彩色图像的目标提取与识别4.4 图像的融合与合成4.4.1 多幅图像融合与混合4.4.2 图像的合成与拼接第五章:图像处理算法与方法5.1 图像的数学形态学处理5.1.1 膨胀、腐蚀与空洞填充5.1.2 开运算与闭运算5.2 非线性滤波与图像分割5.2.1 均值滤波与中值滤波的改进算法5.2.2 基于阈值的图像分割方法5.3 图像的变换与重建5.3.1 图像的傅里叶变换与频谱分析5.3.2 图像的小波变换与多分辨率分析5.4 图像的分类与识别5.4.1 基于特征向量的图像分类方法5.4.2 基于机器学习的图像识别算法第六章:实例应用与案例分析6.1 图像处理在医学影像中的应用6.2 图像处理在智能交通中的应用6.3 图像处理在工业检测与质量控制中的应用6.4 图像处理在农业与农村发展中的应用6.5 图像处理在文化遗产保护中的应用6.6 图像处理在安全监控与图像搜索中的应用总结:本教学涵盖了MATLAB图像处理与分析的基础知识和常用方法,并结合实例应用与案例分析加深学习者对图像处理的理解和应用能力。
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。
matlab《数字图像处理》第4章-图像类型与彩色模型的转换--附要点
MATLAB《数字图像处理》第4章——图像类型与彩色模型的转换一、图像类型在 MATLAB 中,图像可以分为灰度图像和彩色图像两种。
1. 灰度图像灰度图像是一种内部只有亮度信息,没有色度信息的图像。
在 MATLAB 中,灰度图像的存储方式为二维矩阵,每个像素点的值表示该点的亮度值。
在图像处理中,灰度图像常用来表达物体的边缘、轮廓等特征。
2. 彩色图像彩色图像是一种包含了颜色信息的图像。
在 MATLAB 中,彩色图像的存储方式为三维矩阵,每个像素点由 RGB 三个通道的值组成。
其中,R、G、B 通道分别存储该像素点在红、绿、蓝三个颜色分量上的亮度值。
彩色图像通常用来表达物体的色彩信息。
二、彩色模型的转换在图像处理中,有时需要将图像从一种彩色模型转换为另一种,以达到特定的效果。
在 MATLAB 中,常用的彩色模型有 RGB、HSV、YCbCr 等。
1. RGB 到 HSV 的转换RGB 到 HSV 的转换通常用于调整图像的色调、饱和度和明度等参数。
在MATLAB 中,可以使用rgb2hsv函数进行转换,示例代码如下:rgb = imread('image.jpg');hsv = rgb2hsv(rgb);2. HSV 到 RGB 的转换HSV 到 RGB 的转换通常用于根据指定的色调、饱和度和明度等参数生成彩色图像。
在 MATLAB 中,可以使用hsv2rgb函数进行转换,示例代码如下:hsv = imread('image.jpg');rgb = hsv2rgb(hsv);3. RGB 到 YCbCr 的转换RGB 到 YCbCr 的转换通常用于数字视频、数字电视等领域。
在 MATLAB 中,可以使用rgb2ycbcr函数进行转换,示例代码如下:rgb = imread('image.jpg');ycbcr = rgb2ycbcr(rgb);4. YCbCr 到 RGB 的转换YCbCr 到 RGB 的转换通常用于数字视频、数字电视等领域。
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)仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除 谢谢13【正文】一、图像类型的转换④⑧③ A⑥⑤仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除 谢谢131、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 '); 真彩图10020030040050050100150200250300350索引图10020030040050050100150200250300350【输出】R G B 为d o u b l e 类型【例】仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除 谢谢13索引图10020030050100150200250真彩图10020030050100150200250【例】真彩图10020030040050050100150200250300350灰度图10020030040050050100150200250300350仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除 谢谢13【输出】B W 为u i n t 8型【例】真彩图10020030040050050100150200250300350二值图10020030040050050100150200250300350【输入】X 可以是d o u b l e 或u i n t 8类型,m a p 为d o u b l e 类型 【输出】I 是d o u b l e 类型,N e w m a p 为d o u b l e 类型【例】C L F ,l o a d t r e e s ; I =i n d 2g r a y (X ,m a p ); N e w m a p =r g b 2g r a y (m a p );s u b p l o t (2,2,1);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 (2,2,3);s u b i m a g e (I );t i t l e ('格式1灰度图')s u b p l o t (2,2,4);s u b i m a g e (X ,N e w m a p );t i t l e ('格式2灰度图')仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除 谢谢13索引图10020030050100150200250格式1灰度图10020030050100150200250格式2灰度图10020030050100150200250【格式1】1、[X ,m a p ]=g r a y 2i n d (I ,n )2、X =g r a y s l i c e (I ,n )3、X =g r a y s l i c e (I ,v )【说明】格式1:将灰度图像转换为灰度级为n 的索引图像X ,n 的默认值为64;格式2:将灰度图像I 均匀量化为n 个等级,然后转换为伪彩色图像X ;格式3:按指定的阈值矢量v (其中每个元素在0和1之间)对图像I 进行阈值划分,然后转换成索引图像【输入】I 可以是d o u b l e 类型、u i n t 8类型和u i n t 16类型【输出】m a p 的行不大于256,则X 为u i n t 类型,否则为d o u b l e 类型【例】C L F ,I =i m r e a d ('r i c e .t i f '); [X 1,m a p 1]=g r a y 2i n d (I ,16);仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除 谢谢13X 2=g r a y s l i c e (I ,8);X 3=g r a y s l i c e (I ,255*[0 0.21 0.23 0.26 0.30 0.35 0.6 1.0]'); s u b p l o t (2,2,1);s u b i m a g e (I );t i t l e ('灰度图')s u b p l o t (2,2,2);s u b i m a g e (X 1,m a p 1);t i t l e ('16灰度级图') s u b p l o t (2,2,3);s u b i m a g e (X 2,h o t (8));t i t l e ('均匀量化图') 灰度图501001502002505010015020025016灰度级图5010015020025050100150200250均匀量化图5010015020025050100150200250非均匀量化图5010015020025050100150200250【格式一】B W =d i t h e r (I );【格式一】B W =i m 2b w (I ,l e v e l ) 【说明】格式一用抖动的方式实现转换,格式二用阈值方式转换 【输入】I 可以是d o u b l e 类型和u i n t 8类型 【输出】B W 为u i n t 8类型【例】C L F ,I =i m r e a d ('s a t u r n .t i f '); B W 1=d i t h e r (I ); B W 2=i m 2b w (I ,0.5);s u b p l o t (2,2,1);s u b i m a g e (I );t i t l e ('灰度图')s u b p l o t (2,2,3);s u b i m a g e (B W 1);t i t l e ('抖动二值化') 灰度图10020030040050100150200250300抖动二值化10020030040050100150200250300阈值二值化10020030040050100150200250300【格式】B W =i m 2b w (X ,m a p ,l e v e l ) 【输入】X 可以是d o u b l e 类型和u i n t 8类型 【输出】B W 为u i n t 8类型【例】索引图10020030050100150200250二值图10020030050100150200250仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除 谢谢139、数据矩阵→灰度图像【格式】1、I =m a t 2g r a y (A ,[m a x ,m i n ])2、I =m a t 2g r a y (A )【说明】按指定的取值区间[m a x ,m i n ]将数据矩阵A 转换为灰度图像I 。
MATLAB图像类型转换
MATLAB图像类型转换3. MATLAB图像类型转换图像类型转换函数---------------------------------------------------------------------------函数名函数功能--------------------------------------------------------------------------- dither 图像抖动,将灰度图变成二值图,或将真彩色图像抖动成索引色图像 gray2ind 将灰度图像转换成索引图像grayslice 通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像im2bw 通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图 ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像ind2rgb 将索引色图像转换成真彩色图像mat2gray 将一个数据矩阵转换成一副灰度图 rgb2gray 将一副真彩色图像转换成灰度图像 rgb2ind 将真彩色图像转换成索引色图像----------------------------------------------------------------------------4. 图像文件的读写和查询4.1 图形图像文件的读取利用函数imread()可完成图形图像文件的读取,语法:A=imread(filename,fmt) [X,map]=imread(filename,fmt) [...]=imread(filename) [...]=imread(filename,idx) (只对TIF格式的文件)[...]=imread(filename,ref) (只对HDF格式的文件)通常,读取的大多数图像均为8bit,当这些图像加载到内存中时,Matlab就将其存放在类uint8中。
此为Matlab还支持16bit的PNG 和TIF图像,当读取这类文件时,Matlab就将其存贮在uint16中。
matlab 图像的几何变换与彩色处理
实验四、图像的几何变换与彩色处理一、实验目的1理解和掌握图像的平移、垂直镜像变换、水平镜像变换、缩放和旋转的原理和应用;2熟悉图像几何变换的MATLAB操作和基本功能3 掌握彩色图像处理的基本技术二、实验步骤1 启动MATLAB程序,读入图像并对图像文件分别进行平移、垂直镜像变换、水平镜像变换、缩放和旋转操作%%%%%%平移>> flowerImg=imread('flower.jpg');>> se=translate(strel(1),[100 100]);>> img2=imdilate(flowerImg,se);>> subplot(1,2,1);>> imshow(flowerImg);>> subplot(1,2,2);>> imshow(img2);I1=imread('flower.jpg');I1=double(I1);H=size(I1);I2(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=I1(H(1):-1:1,1:H(2),1:H(3)); I3(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=I1(1:H(1),H(2):-1:1,1:H(3)); Subplot(2,2,1);Imshow(uint8(I1));Title('原图');Subplot(2,2,2);Imshow(uint8(I3));Title('水平镜像');Subplot(2,2,3);Imshow(uint8(I2));Title('垂直镜像');img1=imread('flower.jpg');figure,imshow(img1);%%%%%%缩放img2=imresize(img1,0.25);figure,imshow(img2);imwrite(img2,'a2.jpg');%%%%%%旋转img3=imrotate(img1,90); figure,imshow(img3); imwrite(img3,'a3.jpg');2 实验如下操作:(1)改变图像缩放比例f= imread('flower.jpg');T=[ 0.5 0 0; 0 0.5 0; 0 0 1];tform=maketform('affine',T);[g1,xdata1,ydata1]=imtransform(f,tform,'FillValue',255);T=[ 1 0 0; 0 1 0; 0 0 1];tform=maketform('affine',T);[g2,xdata2,ydata2]=imtransform(f,tform,'FillValue',255);T=[ 1.5 0 0; 0 1.5 0; 0 0 1];tform=maketform('affine',T);[g3,xdata3,ydata3]=imtransform(f,tform,'FillValue',255);hold onimshow(g3,'XData', xdata3, 'YData', ydata3)hold onimshow(g2,'XData', xdata2, 'YData', ydata2)hold onimshow(g1,'XData', xdata1, 'YData', ydata1)axis autoaxis on(2)改变图像的旋转角度,f= imread('flower.jpg');theta=3*pi/4;T=[cos(theta) sin(theta) 0; -sin(theta) cos(theta) 0; 0 0 1]; tform=maketform('affine',T);[g3,xdata3,ydata3]=imtransform(f,tform,'FillValue',255); theta=pi;T=[cos(theta) sin(theta) 0; -sin(theta) cos(theta) 0; 0 0 1]; tform=maketform('affine',T);[g4,xdata4,ydata4]=imtransform(f,tform,'FillValue',255); imshow(f);hold onimshow(g3,'XData', xdata3, 'YData', ydata3)hold onimshow(g4,'XData', xdata4, 'YData', ydata4)axis autoaxis on观察变换结果,要求把经过不同类型几何变换的图像和原图像在同一坐标系内显示输出(请参考课件或教材上的代码)3 读入一幅彩色图像,进行如下图像处理:(1)在RGB彩色空间中对图像进行模糊和锐化处理rgb= imread('flower.jpg');figure; imshow(rgb); title('原图');%平滑滤波r=rgb(:,:,1);g=rgb(:,:,2);b=rgb(:,:,3);m=fspecial('average',[8,8]);r_filtered=imfilter(r,m);g_filtered=imfilter(g,m);b_filtered=imfilter(b,m);rgb_filtered=cat(3,r_filtered,g_filtered,b_filtered);figure; imshow(rgb_filtered); title('模糊后');imwrite(rgb_filtered, 'RGB彩色空间模糊后.jpg');%拉普拉斯lapMatrix=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1];i_tmp=imfilter(rgb,lapMatrix,'replicate');i_sharped=imsubtract(rgb,i_tmp);figure; imshow(i_sharped); title('锐化后'); imwrite(i_sharped, 'RGB彩色空间锐化后.jpg');(2)在HSI彩色空间中,对H分量图像进行模糊和锐化处理,转换回RGB格式并观察效果(3)在HSI彩色空间中,对S分量图像进行模糊和锐化处理,转换回RGB格式并观察效果(4)在HSI彩色空间中,对I分量图像进行模糊和锐化处理,转换回RGB格式并观察效果fc = imread('flower.jpg');h = rgb2hsi(fc);H = h (:,:,1);S = h (:,:,2);I = h (:,:,3);subplot(3,3,1);imshow(fc); title('原图');%平滑滤波m=fspecial('average',[8,8]);h_filtered=imfilter(H,m);img_h_filtered = cat(3,h_filtered,S,I);rgb_h_filtered = hsi2rgb(img_h_filtered);subplot(3,3,2);imshow(rgb_h_filtered); title('H分量模糊后');imwrite(rgb_h_filtered, 'H分量模糊后.jpg');%拉普拉斯lapMatrix=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1];i_tmp=imfilter(H,lapMatrix,'replicate');H_sharped=imsubtract(H,i_tmp);img_h_sharped = cat(3,H_sharped,S,I);rgb_h_sharped = hsi2rgb(img_h_sharped);subplot(3,3,3); imshow(rgb_h_sharped); title('H分量锐化后'); imwrite(rgb_h_sharped, 'H分量锐化后.jpg');subplot(3,3,4);imshow(fc); title('原图');%平滑滤波m=fspecial('average',[8,8]);s_filtered=imfilter(S,m);img_s_filtered = cat(3,H,s_filtered,I);rgb_s_filtered = hsi2rgb(img_s_filtered);subplot(3,3,5);imshow(rgb_s_filtered); title('S分量模糊后'); imwrite(rgb_s_filtered, 'S分量模糊后.jpg');%拉普拉斯lapMatrix=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1];i_tmp=imfilter(S,lapMatrix,'replicate');s_sharped=imsubtract(S,i_tmp);img_s_sharped = cat(3,H,s_sharped,I);rgb_s_sharped = hsi2rgb(img_s_sharped);subplot(3,3,6); imshow(rgb_s_sharped); title('S分量锐化后'); imwrite(rgb_s_sharped, 'S分量锐化后.jpg');subplot(3,3,7);imshow(fc); title('原图');%平滑滤波m=fspecial('average',[8,8]);i_filtered=imfilter(I,m);img_i_filtered = cat(3,H,S,i_filtered);rgb_i_filtered = hsi2rgb(img_i_filtered);subplot(3,3,8);imshow(rgb_i_filtered); title('I分量模糊后'); imwrite(rgb_i_filtered, 'I分量模糊后.jpg');%拉普拉斯lapMatrix=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1];i_tmp=imfilter(I,lapMatrix,'replicate');i_sharped=imsubtract(I,i_tmp);img_i_sharped = cat(3,H,S,i_sharped);rgb_i_sharped = hsi2rgb(img_i_sharped);subplot(3,3,9); imshow(rgb_i_sharped); title('I分量锐化后'); imwrite(rgb_i_sharped, 'I分量锐化后.jpg');由图看出I分量图像进行模糊和锐化处理的效果最好。
基于MATLAB的数字图像处理的彩色图像处理
南京信息工程大学滨江学院基于MATLAB的数字图像处理的彩色图像处理专业:电子信工程学生姓名:***指导教师:***完成时间:2022年4月26日摘要自20世纪70年代以来,由于数字技术和计算机技术的迅猛发展,给数字图像处理(Digital Image Processing)提供了先进的技术手段。
图像科学从信息处理、自动控制系统理论、计算机科学、数据通信等学科中脱颖而出,成为研究图像信息的获取、传输、存储、变换、显示、理解和综合利用的新兴学科。
数字图像处理在实际中得到了广泛应用。
特别是在遥感、航空航天、通信、生物和医学、安全监控、工业生产、视频和多媒体、机器人视觉、物理和化学分析、公安和军事等领域.它在国家安全、经济发展和日常生活中已经起到越来越重要的作用。
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。
关键字颜色空间彩色图像分割彩色空间转换彩色变换目录引言 (1)1 MATLAB图像处理工具箱及数字图像处理基本过程简介 (2)1.1 常用图像操作 (2)1.2 图像增强功能 (2)1.3边缘检测和图像分割功能 (3)1,4图像变换功能 (4)2 MATLAB中彩色图像表示 (4)2.1RGB图像 (4)2.2索引图像 (6)2.3处理RGB和索引图像 (6)3 彩色图像处理 (6)3.1读入一幅RGB图像,将其分别转换到CMY空间、HSI空间并显示 (6)3.2彩色空间滤波 (8)参考文献 (9)致谢 (9)引言MATLAB 语言是由美国MathWorks 公司推出的计算机软件,经过多年的逐步发展与不断完善,现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一,是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。
它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境,而且还具有可扩展性特征。
MathWorks 公司针对不同领域的应用,推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30 多个具有专门功能的工具箱,这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的,无需用户自己编写所用的专业基础程序,可直接对工具箱进行运用。
第07讲 图像类型与彩色模型的转换
第七讲图像类型与彩色模型的转换【目录】§7.1、图像类型的转换.....................................................................................错误!未定义书签。
1、真彩图像→索引图像..........................................................................错误!未定义书签。
2、索引图像→真彩图像..........................................................................错误!未定义书签。
3、真彩图像→灰度图像..........................................................................错误!未定义书签。
4、真彩图像→二值图像..........................................................................错误!未定义书签。
5、索引图像→灰度图像..........................................................................错误!未定义书签。
6、灰度图像→索引图像..........................................................................错误!未定义书签。
7、灰度图像→二值图像..........................................................................错误!未定义书签。
8、索引图像→二值图像..........................................................................错误!未定义书签。
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+0.114BU=-0.147R-0.289G+0.436BV=0.615R-0.515G-0.100BYIQ与RGB之间的转换Y=0.299R+0.587G+0.114BI=0.596R-0.275G-0.321BQ=0.212R-0.523G+0.311BYCrCb与RGB之间的转换Y = 0.2990R + 0.5870G + 0.1140BCr = 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。
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。
数字图像处理 第4章 色彩模型及转换
实际上:不同比例的油墨三原色的组合可以在
标准胶印中产生一个中性灰
C:85%
M:82%
Y:78%
C:34%、
M:25%、
2020/9/23
Y:24%
32
印刷灰平衡:指黄品青三色油墨按不同网点面 积率配比在印刷品上生成中性灰
◎彩色构成 所有的色调都由青、品、黄三原色组成
◎底色去除UCR:一部分非彩色成分由黑色取代
色域映射算法应满足以下基本原则:
◎保持彩色图像的色调不变,即色相角不能偏移
◎保持最大的明度对比度。
◎202饱0/9/2和3 度的改变尽可能的小
36
2.RGB与HSI的色彩转换 ①RGB到HSI的颜色转换
红色=00或 3 60 0 当 BG
H 3600 - 当 BG
arccos
(R G) (R B)
道图像等。 2020/9/23
8
②色彩空间 对应着不同的色彩模型处理的色彩数据和文
件的集合 ③色彩模型与色彩空间之间的关系
色彩模型——呈色原理——确定的数值 色彩空间——呈色设备——不同的参数 色彩空间的选择和设置是色彩处理的基础
2.RGB色彩模型
基于自然界中3种原色光的混合原理,将红 、绿 和蓝3种原色按照从0(黑)到255(白色)的亮 度202值0/9/23在每个色阶中分配,从而指定其色彩的算法9
7
二、色彩模型与色彩空间
1.概念 ①色彩模式(颜色模型) :
用数值表示颜色的一种算法
确定图像中能显示的颜色数、影响图像的通
道数和文件大小 光谱数据——可见光谱图像
调色板数据——索引彩色图像 常用的图像色彩模式有:
二值图像、灰度图像、多色调图像、索引彩色
Matlab 图像类型及转换
Matlab 图像类型1.索引图像索引图像包括一个数据矩阵X,一个颜色映射矩阵Map。
其中Map是一个m×3的数据阵列,其每个元素的值均为[0,1]之间的双精度浮点型数据。
像素颜色由数据矩阵X作为索引值向矩阵Map进行索引。
例如值1指向矩阵Map中的第一行,值2指向第二行,依此类推。
可用下列代码显示一幅索引图像。
在Matlab中,索引图像是从像素值到颜色映像表值的直接映射。
load trees;image(X);colormap(map);2.强度(灰度)图像大多数情况下,强度图像很少和颜色映像表一起保存。
但是在显示强度图像时,Matlab 仍然在后台使用系统预定义的默认的灰度颜色映像表。
在Matlab中,要显示一幅强度图像,需要调用函数imagesc(即image scale,图像缩放函数)。
load trees;I=double(X)/255;imagesc(I,[0 1]);colormap(gray);3.RGB图像RGB图像即真彩图像,在Matlab中存储为n×m×3的数据数组。
load trees;image(X);类型转换1.将矩阵转换为灰度图像I=mat2gray(X, [xmin xmax])返回矩阵I的值的范围在0.0(黑)到1.0(白)之间。
xmin,xmax分别表示对应于I 中0.0和1.0的X中的值,缺省时分别取X中的最小值和最大值。
I=imread(‘saturn.tif’);J=filter2(fspecial(‘sobel’),I);K=mat2gray(J);Imshow(K);。
matlab图像类型转换
matlab中图像数据类型转换分类:matlab 2012-05-16 09:10 3662人阅读评论(2) 收藏举报matlabtiff图像处理存储image图形Matlab中的图像数据类型转换MATLAB中读入图像的数据类型是uint8,而在矩阵中使用的数据类型是double因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型;如果不转换,在对uint8进行加减时会产生溢出,可能提示的错误为:Function '*' is not defined for values of class 'uint8'。
图像数据类型转换函数默认情况下,matlab将图像中的数据存储为double型,即64位浮点数;matlab还支持无符号整型(uint8和uint16);uint型的优势在于节省空间,涉及运算时要转换成double型。
im2double():将图像数组转换成double精度类型im2uint8():将图像数组转换成unit8类型im2uint16():将图像数组转换成unit16类型但是:对double型图像用im2uint8(),会出现问题。
double默认为0-1之间的数,uint8为0-255之间的数,如果数组uint8型x1={0,1,2},转化后为x2={0,0.5,1};如果数组double型y1={0,1,2},转化后为y2={0,255,255};在用matlab工具箱做直方图处理时,图像必须为整型,即如果是double型,必须转化为整型解决办法:图像处理工具箱1. 图像和图像数据缺省情况下,MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double),64位浮点数,所需存储量很大;MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8),即图像矩阵中每个数据占用1个字节。
在使用MATLAB工具箱时,一定要注意函数所要求的参数类型。
matlab《数字图像处理》第4章-图像类型与彩色模型的转换--附要点
matlab《数字图像处理》第4章-图像类型与彩⾊模型的转换--附要点第四章图像类型与彩⾊模型的转换(附)【⽬录】⼀、图像类型的转换 (1)1、真彩图像→索引图像 .................................... 22、索引图像→真彩图像 .................................... 33、真彩图像→灰度图像.................................... 34、真彩图像→⼆值图像 .................................... 35、索引图像→灰度图像 .................................... 46、灰度图像→索引图像 .................................... 47、灰度图像→⼆值图像 .................................... 58、索引图像→⼆值图像.................................... 69、数据矩阵→灰度图像 (6)⼆、彩⾊模型的转换 (6)1、图像的彩⾊模型 ........................................ 62、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颜⾊抖动即改变像素点的颜⾊,使像素颜⾊近似于⾊图的颜⾊,从⽽以空间分辨率来换取颜⾊分辨率。
【输⼊】R G B可以是d o u b l e、u i n t16或u i n t8类型【输出】X超过256⾊则为u i n t16类型,否则输出为u i n t8型【例】C L FR G B=i m r e a d('f l o w e r s.t i f');m a p=j e t(256);X=d i t h e r(R G B,m a p);s u b p l o t(1,2,1);s u b i m a g e(R G B);t i t l e('真彩图')s u b p l o t(1,2,2);s u b i m a g e(X,m a p);t i t l e('索引图')2、索引图像→真彩图像【格式】R G B=i n d2r g b(X,m a p)具有调⾊板m a p的索引图像X转换成真彩⾊图像R G B,实际实现时就是产⽣⼀个三维数据矩阵,然后将索引图像对应的调⾊板颜⾊赋予三维数据矩阵。
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第四章图像类型与彩色模型的转换(附)【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 (4)3、真彩图像→灰度图像 (4)4、真彩图像→二值图像 (5)5、索引图像→灰度图像 (6)6、灰度图像→索引图像 (7)7、灰度图像→二值图像 (9)8、索引图像→二值图像 (10)9、数据矩阵→灰度图像 (10)二、彩色模型的转换 (11)1、图像的彩色模型 (11)2、彩色转换函数 (12)三、纹理映射 (16)【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颜色抖动即改变像素点的颜色,使像素颜色近似于色图的颜色,从而以空间分辨率来换取颜色分辨率。
【输入】R G B可以是d o u b l e、u i n t16或u i n t8类型【输出】X超过256色则为u i n t16类型,否则输出为u i n t8型【例】C L FR G B=i m r e a d('f l o w e r s.t i f');m a p=j e t(256);X=d i t h e r(R G B,m a p);s u b p l o t(1,2,1);s u b i m a g e(R G B);t i t l e('真彩图')s u b p l o t(1,2,2);s u b i m a g e(X,m a p);t i t l e('索引图')1002003004005005010015020025030035010020030040050050100150200250300350实际实现时就是产生一个三维数据矩阵,然后将索引图像对应的调色板颜色赋予三维数据矩阵。
【输入】X 可以是d o u b l e 、u i n t 16或u i n t 8类型 【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 ; 1002003005010015020025010020030050100150200250真彩图像→灰度图像【格式】I =r g b 2g r a y (R G B )【输入】R G B 可以是d o u b l e 、u i n t 16或u i n t 8类型 【输出】I 类型同R G B【例】C L F ,R G B =i m r e a d ('f l o w e r s .t i f '); 1002003004005005010015020025030035010020030040050050100150200250300350真彩图像→二值图像像。
L e v e l 是归一化的阈值,值域范围为[0 1];l e v e l 可以由函数g r a y t h r e s h (I )计算得到。
【输入】R G B 可以是d o u b l e 、u i n t 16或u i n t 8类型 【输出】B W 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 '); 1002003004005005010015020025030035010020030040050050100150200250300350索引图像→灰度图像 N e w m a p【输入】X 可以是d o u b l e 、u i n t 16或u i n t 8类型,m a p 为d o u b l e 类型【输出】I 是d o u b l e 类型,N e w m a p 为d o u b l e 类型【例】C L F ,l o a d t r e e s ; I =i n d 2g r a y (X ,m a p ); N e w m a p =r g b 2g r a y (m a p );s u b p l o t (2,2,1);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 (2,2,3);s u b i m a g e (I );t i t l e ('格式1灰度图') s u b p l o t (2,2,4);s u b i m a g e (X ,N e w m a p );t i t l e ('格式2灰度100200300501001502002501002003005010015020025010020030050100150200250灰度图像→索引图像【格式1】1、[X ,m a p ]=g r a y 2i n d (I ,n ) 2、X =g r a y s l i c e (I ,n ) 3、X =g r a y s l i c e (I ,v )【说明】格式1:将灰度图像转换为灰度级为n 的索引图像X ,n 的默认值为64;格式2:将灰度图像I 均匀量化为n 个等级,然后转换为伪彩色图像X ;格式3:按指定的阈值矢量v (其中每个元素在0和1之间)对图像I 进行阈值划分,然后转换成索引图像【输入】I 可以是d o u b l e 类型、u i n t 8类型和u i n t 16类型【输出】m a p 的行不大于256,则X 为u i n t 8类型,否则为u i n t 16类型【例】C L F ,I =i m r e a d ('r i c e .t i f '); [X 1,m a p 1]=g r a y 2i n d (I ,16); X 2=g r a y s l i c e (I ,8);X 3=g r a y s l i c e (I ,255*[0 0.21 0.23 0.26 0.30 0.35 0.6 1.0]');s u b p l o t (2,2,1);s u b i m a g e (I );t i t l e ('灰度图')s u b p l o t (2,2,2);s u b i m a g e (X 1,m a p 1);t i t l e ('16灰度级图') s u b p l o t (2,2,3);s u b i m a g e (X 2,h o t (8));t i t l e ('均匀量化图') s u b p l o t (2,2,4);s u b i m a g e (X 3,j e t (8));t i t l e ('非均匀量化图501001502002505010015020025016灰度级图5010015020025050100150200250均匀量化图5010015020025050100150200250非均匀量化图5010015020025050100150200250【格式一】B W =d i t h e r (I ); 【格式二】B W =i m 2b w (I ,l e v e l )【说明】格式一用抖动的方式实现转换,格式二用阈值方式转换【输入】I 可以是d o u b l e 类型和u i n t 8类型【输出】B W 支持逻辑0和1类型(一般为d o u b l e 类型)【例】C L F ,I =i m r e a d ('s a t u r n .t i f '); B W 1=d i t h e r (I ); B W 2=i m 2b w (I ,0.5);s u b p l o t (2,2,1);s u b i m a g e (I );t i t l e ('灰度图') s u b p l o t (2,2,3);s u b i m a g e (B W 1);t i t l e ('抖动二值化') 10020030040050100150200250300抖动二值化1002003004005010015020025030010020030040050100150200250300【格式】B W =i m 2b w (X ,m a p ,l e v e l )【输入】X 可以是d o u b l e 、u i n t 16或u i n t 8类型 【输出】B W 为u i n t 8类型【例】1002003005010015020025010020030050100150200250数据矩阵→灰度图像为灰度图像I ,a m i n 是灰度最暗的值(0值),a m a x 是灰度最亮的值(1值)。
如不指定区间,自动取最大区间。
【输入】A 为d o u b l e 类型 【输出】I 为d o u b l e 类型【例】C L F ;I =i m r e a d ('r i c e .t i f ');A =f i l t e r 2(f s p e c i a l ('s o b e l '),I ); 50100150200250501001502002505010015020025050100150200250彩色模型的转换(1) R G B 模型是色光的彩色模式,R 代表红色,G 代表绿色,B 代表蓝色。
R G B 颜色模型是显示和保存彩色图像最常用的模型,三维空间中的3个轴分别与红绿蓝三个分量相对应。
原点对应于黑色,离原点最远的顶点对应于白色,其它颜色位于三维空间中。
为了处理方便,所有颜色值都被归一化处理,也就是所有的R G B 值都被假定在[0,1]范围上。
(2) N T S C 模型N T S C 模型用于电视信号。
其特点是亮度信号与色度信号相分离。
一个信号能同时表示彩色图像和黑白图像。
他的Y表示亮度,I表示色度,Q表示饱和度。
(3)H S V模型根据人眼的视觉特性表示的颜色,H表示色调,S表示饱和度,V表示明度。
H S V模型是面向用户的,在通常使用的色彩轮和调色板中选择的色彩(如画笔和墨水等)。
因此它比R G B颜色模型具有更好的视觉效果。
H、S和V三个分量取值范围都是[01.0].H:从色彩来说基本经过红、黄、绿、蓝绿、蓝、紫到红,因此红对应了0和1值。
S:对应于色调种类从不饱和(灰度梯度)到全饱和(无白色);V:对应于色彩由暗变亮。
(4)Y C b C r模型Y C b C r模型是数字视频中常用的颜色模型。