八伪彩色处理
彩色图像处理课件
HSI彩色空间的直方图均衡
彩色变换——平滑和尖锐化
可对RGB分量分别进行处理
（a）RGB图像 (b) 红分量图像 （c）绿分量图像 （d）蓝分量图像
fR4=im(:,:,1); fG4=im(:,:,2); fB4=im(:,:,3); w=fspecial('average'); fR_filtered=imfilter(fR4,w); fG_filtered=imfilter(fG4,w); fB_filtered=imfilter(fB4,w); rgb_filtered=cat(3,fR_filtered,fG_filtered,fB_filt ered);
B=cat(3,H,S,v); C=hsv2rgb(B); subplot(1,2,1); imshow(f); title('原图像'); subplot(1,2,2); imshow(C); title('直方图均 衡化');
对强度分量I进行直方图均衡化，没有 让颜色失真，而且能看清楚更多的细节。
？
小结
彩色模型
RGB模型、HSI模型
伪彩色处理
强度分层
全彩色处理
直方图处理 平滑 锐化
彩色变换——幂律变换
彩色变换——直方图处理
直方图处理方法(如直方图均衡、直方图拉 伸等)针对每幅灰度图自动计算灰度变换函 数，如将彩色图像作为三幅灰度图来处理， 则RGB通道的变换函数不同，即对同一像 素的RGB分量做了不同处理，会引起色彩 失真。 例如：
颜色严重失真！
怎么办？
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。
伪彩色
统计滤波
统计像素点周围领域内的在该灰度的一个范围 内的像素点的个数，如果所占比例很低且灰度 值为零的像素点所占比例较大，则把该点的像 素记为零。如果在该点灰度值某一范围内的点 较多则改点的像素值不变，其他的对该店采用 中值滤波进行处理。
统计去噪后的图像
杭州电子科技大学
彭大蒙 周森山 2012.12.26
概述
伪彩色图像处理就是使用非彩色的灰度图像来 表示彩色图像，它是根据特定的准则对灰度值 以彩色的处理。对图片进行伪彩色增强的主要 原因是，人眼可以辨别上千种颜色和强度，而 相比之下却只能分辨几十种灰度级。所以，事 实上，伪彩色的主要应用就是图像中灰度级的 判读。
if i<=uint8(L/8) B(j)=uint8(0);%(2040/L*i); elseif i<=uint8(L/4); B(j)=uint8(255); elseif i<=uint8(3*L/8) B(j)=uint8(255/L*(3*L-8*i)); elseif i<=uint8(3*L/4); B(j)=uint8(0); else B(j)=uint8(255/L*(4*i-L)); end end R=uint8(R);
L=255; for j=1:256 i=j-1; if i<=uint8(L/4); R(j)=uint8(0); elseif i<=uint8(L/2); R(j)=uint8((1020/L)*(i-L/4)); else R(j)=uint8(255); end if i<=uint8(L/8); G(j)=uint8(0); elseif i<=uint8(L/4); G(j)=uint8((2040/L)*(i-L/8)); elseif i<=uint8(L/2) G(j)=uint8(255); elseif i<=uint8(L*3/4); G(j)=uint8(1020/L*(3/4*L-i)); else G(j)=uint8(1020/L*(i-3/4*L)); end
图像的伪彩色处理[3]
![图像的伪彩色处理[3]](https://img.taocdn.com/s3/m/30df2f48852458fb770b5614.png)
§4.5 图像的伪彩色处理[3]前面讨论的均是单色图像的增强处理。
由于人眼只能区分出由黑到白的十多种到二十多种不同的灰度级，而人眼对彩色的分辨可以达到几百种甚至上千种。
所谓伪彩色处理，就是将图像中的黑白灰度级变成不同的彩色，如果分层越多，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。
伪色彩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 光片及云图的判读方面。
可以用pc 机去做，也可用硬件设备来实现。
4.5.1 灰度分层法伪彩色处理let 原始黑白图像的灰度范围为0(,)f x y L ≤≤用灰度等级把该灰度范围分为段：1k +k 01230,,,,, 0() ()k k l l l l l l l L == 黑，白映射每一段灰度成一种颜色，映射关系为1(,) ((,); 1,2,,)i i i g x y c l f x y l i k −=≤≤=这里为输出的伪色彩图像；为灰度在(,)g x y i c []1,i i l l −中时所映射成的彩色。
经过这种映射处理后，原始黑白图像就变成了伪色彩图像。
若原始图像的灰度分布遍及上述个灰度段，则伪彩色图像就具有种彩色。
(,)f x y (,)g x y (,)f x y k (,)g x y k例、MATLAB中的灰度分层法彩色图像的实现% Gray slice 灰度分层法彩色图像处理clc;% I=imread('nego4024.tif');% I=imread('moon.tif');I=imread('m83.tif');imshow(I);title('original image')X=grayslice(I,16);% GRAYSLICE Create indexed image from intensity image by thresholding. % X=GRAYSLICE(I,N) thresholds the intensity image I using% threshold values 1/n, 2/n, ..., (n-1)/n, returning an indexed% image in X.figure,imshow(X,hot(16));% HOT(M) returns an M-by-3 matrix containing a "hot" colormap.% HOT, Black-red-yellow-white color map,by itself, is the same% length as the current colormap.title('gray slice image')4.5.2 灰度变换法的彩色处理依据三基色原理：每一彩色由红、绿、蓝三基色适当按比例合成。
数字图像处理实验八
数字图像处理实验实验八：彩色图像处理学院：信息工程学院姓名：学号：专业及班级：指导教师：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、实验内容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。
利用MATLAB软件实现彩色图像处理的程序：rgb_image=imread('flower1.tif'); %读取图像flower1.tiffR=rgb_image(:,:,1); %获取图像的红色分量fG=rgb_image(:,:,2); %获取图像的绿色分量fB=rgb_image(:,:,3); %获取图像的蓝色分量figure(1),imshow(fR) %分别显示图像figure(2),imshow(fG)figure(3),imshow(fB)%实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image);fY=yiq_image(:,:,1); %图像flower1.tif的亮度fI=yiq_image(:,:,2); %图像flower1.tif的色调fQ=yiq_image(:,:,3); %图像flower1.tif的饱和度figure(4),imshow(fY)figure(5),imshow(fI)figure(6),imshow(fQ)fR=histeq(fR,256); %对彩色图像的分量进行直方图均衡化fG=histeq(fG,256);fB=histeq(fB,256);RGB_image=cat(3,fR,fG,fB); %将直方图均衡化后的彩色图像合并figure,imshow(RGB_image) %观察处理后的彩色图色度，亮度参照前面f1=imread('v1_red.jpg');f2=imread('v1_green.jpg');f3=imread('v1_blue.jpg');f4=imread('infer_near.jpg');ture_color=cat(3,f1,f2,f3);figure,imshow(ture_color) %显示由红、绿、蓝三幅图合成的彩色图false_color=cat(3,f4,f2,f3); %用近红外图像代替R分量figure,imshow(false_color) %显示由近红外、绿、蓝三幅图合成的假彩色图f=imread('head.jpg');cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]);%提取灰度在16-128之间的像素cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]); %提取灰度在128-256之间的像素figure,imshow(cut_1),colormap(hot) %显示图像cut_1,并使用hot模型彩色化figure,imshow(cut_2),colormap(cool) %显示图像cut_2,并使用cool模型彩色化三、实验具体实现(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。
图像处理—伪彩色
图4
Байду номын сангаас
处理程序如下：
I=imread('gray2.jpg');imshow(I); I=double(I); [M,N]=size(I); I1=zeros(M,N); L=256; fori=1:M
3
for j=1:N if I(i,j)<L/4 R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=L; elseif I(i,j)<=L/2 R(i,j)=0;G(i,j)=L;B(i,j)=-4*I(i,j)+2*L; elseif I(i,j)<=3*L/4 R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;G(i,j)=L;B(i,j)=0; else R(i,j)=L;G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;B(i,j)=0; end end end I1(i,j,1)=R(i,j); I1(i,j,2)=G(i,j); I1(i,j,3)=B(i,j); end end I1=I1/256; figure,imshow(I1);
处理结果如图 5 所示：
(a)原始图像
(b)灰度变换法增强后的图像
图5
三、 总结 本文实现了对灰度图像的处理， 最终生成了彩色图像， 采用了灰度分层法和灰度变换法两种 算法。灰度分层法简单、直接，缺点是但所得的伪彩色图像颜色生硬，且量化噪声大（即分 割误差） 。 灰度变换法则是通过一个分段线性函数实现从灰度到彩色的变换， 每个像素只经过一个 变换对应到某一种颜色。与灰度分层法不同，灰度变换法则更为常用，色彩数目的含量由变 换函数的形状而定， 因此可以根据需要定义不同的变换函数， 从而得到色彩丰富的彩色图像 。
I=imread('gray2.jpg'); for m=16:16:64 X=grayslice(I,m);%将灰度范围分成m层 subplot(2,2,m/16),imshow(X,hot(m));%黑红黄白浓淡色的伪彩色 end
伪彩色图像处理论文
数字图像处理大作业班级：学号:：伪彩色图像处理摘要近几年来,随着多媒体技术和因特网的迅速开展和普及,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。
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那么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：伪彩色；假彩色；灰度1. 伪彩色处理方法1.1 强度分层技术强度分层技术〔又称密度分层〕，其分层的几何解释可简要概括为以下几点：①将图像描述成一个三维函数作为空间坐标的强度。
②放置平行于〔x，y〕坐标面的平面。
③每一个平面在相交的区域切割图像函数。
设原始黑白图像f〔x，y〕的灰度围为：[0，L]，用K+1个灰度等级把此灰度围分为K段：l 0 , l1 , l 2 ,…, l k 其中l 0 =0〔黑〕，l k =L〔白〕映射每一段灰度成一种颜色，映射关系为g 〔x，y〕= c i 这里的g〔x，y〕为输出的伪色彩；c i 为灰度在[ l i-1 ，l i ] 中时所映射成的彩色。
论伪彩色图像处理技术及方法
论伪彩色图像处理技术及方法
肖赛男; 雷婷
【期刊名称】《《电子制作》》
【年(卷),期】2012(000)012
【摘要】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。
【总页数】2页(P134-134,151)
【作者】肖赛男; 雷婷
【作者单位】湖南城市学院信息科学与工程学院 413000; 成都工业学院通信工程
系 610031
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于区域分割的DSA图像伪彩色处理技术的研究及应用 [J], 孟庆民
2.区域分割伪彩色处理技术在DSA图像后处理中的应用价值 [J], 崔永强
3.伪彩色图像处理技术 [J], 阮俪
4.基于NSCT和PCNN的医学图像伪彩色处理技术研究 [J], 李江
5.一种基于快速积分图像的全极化SAR图像窗口量化及伪彩色合成方法 [J], 张波;仇晓兰;尤红建;丁赤飚
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
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。
第九讲 伪彩色处理和分割
45度模板
垂直模板
135度模板
3.2.2 图像分割:边界分割法
线的检测
例： 图像
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
1 5 1
用4种模板分别计算 R水平 = -6 + 30 = 24 R45度 = -14 + 14 = 0 R垂直 = -14 + 14 = 0 R135度 = -14 + 14 = 0
3.2.2 图像分割:边界分割法
z1 z2 z3
边的检测
– 拉普拉斯
z4 z5 z6 z7 z8 z9
二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分 定义为： 2f = [2f / x2 , 2f / y2] 可以用多种方式被表示为数字形式。对于 一个3x3的区域，经验上被推荐最多的形式是： 2f = 4z5 – (z2 + z4 + z6 + z8)
图像
8
8
8
模板 -1 -1 -1
R = (-1 * 8 * 8 + 128 * 8) / 9 = (120 * 8) / 9 = 960 / 9 = 106 设 ：阈值：T = 64 R>T
3.2.2 图像分割:边界分割法
点的检测——算法描述
– 设定阈值 T，如T = 32、64、128等,并计算高 通滤波值R – 如果R值等于0，说明当前检测点与的灰度值 与周围点的相同 – 当R的值足够大时，说明该点的值与周围的 点非常不同，是孤立点。通过阈值T来判断 |R| > T 检测到一个孤立点
3.2.2 图像分割:边界分割法
z1 z2 z3
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区分力。
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。
伪彩色处理的根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之间的像素如此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。
数字图像处理-伪彩色处理
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
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。
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。
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。
的物品 通过使用伪彩色处理技术能够更好的发现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 1、使用线性变换的方法
效果图
正弦变换
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
伪彩色的目的
伪彩色的主要应用是为了人目视观察和解释一幅 图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上 千种颜色和强度，但只能辨别二十几种灰度。
伪彩色处理的意义 进入21世纪以来，随着微电子技术、
伪色彩后处理技术优势和不足
伪色彩后处理技术优势和不足
伪色彩后处理技术是一种通过对图像进行变换，以达到改善图像外观的目的的技术。
其优势包括:
1. 快速：伪色彩后处理技术可以在短时间内完成处理任务，因此可以节约处理时间。
2. 高效：由于伪色彩后处理技术可以对图像进行变换，因此它可以解决许多不同的图像问题。
这使得它成为一种高效的技术。
3. 易于使用：伪色彩后处理技术可以通过简单的命令行或图形用户界面进行使用。
这使得它成为一种易于使用的技术。
然而，伪色彩后处理技术也存在一些不足:
1. 不准确性：伪色彩后处理技术可能会对图像的质量产生负面影响，例如导致图像细节丢失或图像变形。
2. 可逆性：伪色彩后处理技术通常是一种不可逆的技术，这意味着无法恢复原始图像。
3. 颜色失真：由于伪色彩后处理技术可以改善图像的外观，因此可能会导致颜色失真。
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伪彩色处理灰度变换法示意图
f(x,y)
TR(·) TG(·) TB(·)
R(x,y) G(x,y) B(x,y)
伪彩色处理灰度变换曲线
LB
G
R
0
L/4
L/2
3L/4
else if I(i,j)<=L/2
R(i,j)=0;
G(i,j)=L;;
B(i,j)=-4*i(i,j)+2*L;
else if I(i,j)<=3*L/4
R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;
G(i,j)=L;
B(i,j)=0;
else
R(i,j)=L;
G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;
B(i,j)=0;
end
%读入灰度图像
end
end
end
end
for i=1:M
for j=1:N
G2C(i,j,1)=R(i,j);
G2C(i,j,2)=R(i,j);
G2C(i,j,3)=R(i,j);
end
end
G2C=G2C/256;
Figure;
Inshow(G2C);
%
100
75
5 0 25
1 Hz Hz
2 Hz
3
Schlaug, et al, 1995, Harvard Medical School and Beth Israel Hospital
Multispectral Tissue Classification
T1 3D Histogram Segmented Image
假彩色处理
假彩色处理
用途： （3）遥感多光谱图象处理成假彩 色，以获得更多信息。
表示： 真彩色图象处理成假彩色图象：
GRgg
1 2
1 2
12GRff
Bg 3 3 3Bf
假彩色处理
例：
GRgg
0 1
0 0
10GRff
Bg 0 1 0Bf
假彩色处理
表示： 遥感四波段图象处理成假彩色图
举例：
在质量较高的黑白底片和Ｘ光片中，往往 有些灰度级相差不大，但包含着丰富的信息。 可是人眼分辨灰度级能力较差，一般只有几 十级，无法从图像中提取这些信息。但是我 们知道人眼对彩色分辨率较强，达几百种甚 至上千种。因此通常将图像中的黑白度级变 换成不同的彩色，且分割越细，彩色越多， 人眼所能提取信息也越多，从而达到图像增 强的效果。
八伪彩色处理
伪彩色与假彩色处理
伪彩色(pseudocolor)处理： 把黑白图象处理成伪彩色图
象。 假彩色(false color)处理：
把真实的自然彩色图象或遥 感多光谱图象处理成假彩色图 象。
实例
原始图象
招贴画化 16级亮度
招贴画化 4级亮度
招贴画化 3级亮度
T2
看见声音
看见声音
假彩色处理 用计算机上口红
原图
假彩色处理 给舌头上口红？
伪彩色处理
这是一种视觉效果明显，而又不太复杂 的图像增强技术，在国内也是发展较快 的一种图像处理技术。缺点是相同物体 或大物体各个部分因光照等条件不同， 形成不同的灰度级，结果产生了不同彩 色，往往产生错误的判断。
招贴画化 2级亮度
伪彩色处理
人眼只能区分40多种不同等 级的灰度，却能区分几千种不 同色度、不同亮度的色彩。
伪彩色处理就是把黑白图象 的灰度值映射成相应的彩色。 （一）灰度分层法
f( x ,y ) C i, l i 1 f( x ,y ) l i, i 1 ,2 , ,k
伪彩色处理
（二）灰度变换法
L
假彩色处理
把真实的自然彩色图象或遥 感多光谱图象处理成假彩色图 象。
用途： （1）景物映射成奇异彩色， 比本色更引人注目。
假彩色处理
用途： （2）适应人眼对颜色的灵敏度， 提高鉴别能力。
如人眼对绿色亮度响应最灵敏， 可把细小物体映射成绿色。人眼对 蓝光的强弱对比灵敏度最大。可把 细节丰富的物体映射成深浅与亮度 不一的蓝色。
象：
Rg TR[ f1, f2, f3, f4] Gg TG[ f1, f2, f3, f4] Bg TB[ f1, f2, f3, f4]
实例
FLASH 注意一种武器喷出的彩条
Motor Activation - Right Index Finger Movement
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。
I=imread(' F:\yyu\happy\DSC01015.jpeg');
image2g.jpg
I=double(I);
[M,N]=size(I);
L=256;
for i=1:M
for j=1:N
if I(i,j)<L/4
R(i,j)=0;
G(i,j)=4*I(i,j);
B(i,j)=L;