彩色图像处理之伪彩色处理
伪彩色处理.
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) Ci , li 1 f ( x, y) li , i 1,2,, k
（二）灰度变换法
R( x, y ) TR [ f ( x, y )] G ( x, y ) TG [ f ( x, y )] B( x, y ) TB [ f ( x, y )]
伪彩色处理灰度变换法示意图
TR(· ) f(x,y) TG(· ) TB(· )
R(x,y) G(x,y) B(x,y)
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。 （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。 (3）遥感多光谱图象处理成假彩色，以获得更多 信息。 Rg 1 1 1 R f 表示： G G 真彩色图象处理成假彩色图象 g 2 2 2 f
Bg 3 3 3 Bf
假彩色处理 例：
Rg 0 0 1 R f பைடு நூலகம்Gg 1 0 0 G f Bg Bf 0 1 0
假彩色处理
表示： 遥感四波段图象处理成假彩色 图象：
一灰度分层法伪彩色处理灰度变换法示意图ttggttrrttbb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
伪彩色与假彩色处理
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
伪彩色处理方法
伪彩色处理方法
嘿，你知道伪彩色处理方法吗？这可真是个超有趣的技术呢！
伪彩色处理方法呀，简单来说就是把灰度图像或者单一波段的图像转化为彩色图像的过程。
具体步骤呢，首先要选择合适的映射函数，这就像是给图像选一件合适的“衣服”，得精心挑选哦！然后将灰度值或者波段值通过这个映射函数转换为对应的彩色值。
这里要注意啦，映射函数的选择可是至关重要的，要是选错了，那可就糟糕啦！同时，在处理过程中还要注意图像的分辨率和质量，别一不小心把图像弄“花”了呀。
在这个过程中，安全性和稳定性那也是相当重要的呀！就好像走钢丝一样，得稳稳当当的。
只要我们按照正确的步骤和注意事项来操作，一般来说是不会出现什么大问题的。
当然啦，也不能掉以轻心，要时刻保持警惕呢。
那伪彩色处理方法有啥应用场景和优势呢？哇塞，那可多了去啦！比如在医学领域，可以让医生更清楚地看到病变部位；在遥感领域，可以更直观地分辨不同的地物；在工业检测中，能够快速发现问题所在。
它的优势就是能让原本单调的图像变得丰富多彩，让人一目了然呀！这就好比原本是黑白的世界突然变得五彩斑斓，多神奇呀！
来看看实际案例吧，在医学影像中，通过伪彩色处理，原本难以分辨的组织和器官一下子就清晰可见了，医生就能更准确地诊断病情啦！这效果，简直太惊人啦！
我觉得呀，伪彩色处理方法真的是超级棒的技术，它能让我们看到更多的细节，发现更多的美好，给我们的生活和工作带来了极大的便利呀！。
伪彩色算法
伪彩色算法
伪彩色算法是一种图像处理技术，它可以将黑白图像转换成彩色图像，从而增强图像的视觉效果。
这种算法利用了人眼对不同颜色的敏感度，通过对灰度图像进行着色处理，使得图像呈现出彩色的效果，从而提高了图像的信息表达能力。
伪彩色算法广泛应用于医学影像、地质勘探、航空航天等领域。
在医学影像方面，伪彩色算法可以将X光片、CT扫描、核磁共振等黑白医学影像转换成彩色图像，从而使医生能够更直观地观察病灶部位，提高诊断准确性。
在地质勘探领域，伪彩色算法可以将地质勘探图像进行着色处理，从而更清晰地显示地质层次和矿产分布，提高勘探效率。
在航空航天领域，伪彩色算法可以将卫星遥感图像转换成彩色图像，使得地表覆盖、植被分布等信息更加直观，提高了图像的可读性。
伪彩色算法的核心思想是根据灰度图像的灰度级别来进行颜色映射。
通常情况下，灰度图像的灰度级别范围是0-255，而彩色图像的颜色通道包括红、绿、蓝三种颜色。
因此，可以通过将灰度级别
映射到RGB颜色空间中，实现对灰度图像的着色处理。
常见的伪彩色算法包括灰度级别到颜色的线性映射、伪彩色表映射、颜色平面映射等方法，它们可以根据具体的应用需求来选择合适的映射方式，从而实现对黑白图像的着色处理。
总的来说，伪彩色算法是一种十分实用的图像处理技术，它可以将黑白图像转换成彩色图像，从而提高图像的信息表达能力。
随着科技的不断发展，伪彩色算法将会在更多领域得到广泛应用，为人们的生产生活带来更多便利。
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。
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
真彩色、假彩色和伪彩色的区别
真彩⾊、假彩⾊和伪彩⾊的区别
1、处理对象上：伪彩⾊处理针对灰度图像，假彩⾊处理是针对彩⾊图像。
2、处理⽅法上：伪彩⾊处理有两种⽅法：灰度分层、直接彩⾊变换。
（1）、灰度分层简⽽⾔之，给不同的灰度级进⾏分层，想分多少层就是多少层，然后在每⼀层上进⾏强制涂⾊。
（2）、直接彩⾊变换的原理是：任何⼀种颜⾊都可以由三原⾊合成，于是把⿊⽩图像的灰度级分成三个层次，每个层次上赋予RGB三种颜⾊。
假彩⾊处理：是⽤多波段图像合成的彩⾊图像。
设定遥感图像的某三个波段分别为RGB三原⾊，再合成图像的彩⾊图案。
总之：
真彩⾊：R,G,B三波段的合成显⽰图，
假彩⾊：任意⾮R,G,B波段的合成图，
伪彩⾊：只含有⼀个任意波段的图像显⽰
区别：⼀个波段的图就是伪彩⾊的图，多个波段（⼀般三个）的图可能为真彩⾊，假彩⾊，标准假彩⾊。
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 $#’B R "$S $#’O #2)$)-)"*+Q "!(#*,*’09."22;>C C H 7?$#T ($#"2"A 4D 6阮秋琦7数字图像处理学4G 67北京B 电子工业出版社;<==>7U V 8K W $-E X $7Y $’-."O %&’$#’9.*!"22$#’4G 67R "$S $#’B 9-/,$2($#’J *-2"*+Z ,"!).*#$!2O #3-2).0;<==>7?$#T ($#"2"A 4F 6张丽;陈志强7色彩调和理论在辐射成像的伪彩色处理中的应用4567核电子学与探测技术;<===;<=?H A B <D D E <D H 7I J 8K L N $;T J Z K I ($E X $&#’7811,$!&)$*#*+!*,*.(&.%*#0$#.&3$&)$*#$%&’$#’4567K -!,"&.Z ,"!).*#$!2[\")"!)$*#Q "!(#*,*’0;<===;<=?H A B <D D E <D H 7?$#T ($#"2"A 4H 6宁国祥;易新建7红外焦平面阵列图像的伪彩色编码和处理4567红外技术;<==<;<F ?<A B H ]E H C 7K O K LL -*E M $&#’;P O ^$#E S $̘"-3*E !*,*."#!*3$#’.*!"22$#’+*.$%&’"2*+$#+.&."3+*!&,1,&#"&..&04567O #+.&."3Q "!(#*,*’0;<==<;<F ?<A BH ]E H C 7?$#T ($#"2"_________________________________________________A 单兵武器发展思路从广义上看;供单兵使用的武器均可称为单兵战斗武器‘美苏都经历了第二次世界大战;并对取得的经验有着近乎相同的理解;双方均沿着战斗武器小口径化方向发展;不约而同地发展了小口径单兵战斗武器‘而在这之后;由于美苏两国对现代战争的理解偏差及双方技术a 经济水平的不平衡;对下一代单兵战斗武器的发展思路却迥然不同‘b 非接触与近距离美苏两国不同的民族思想形成了不同的战术战法‘美国致力于发展c 非接触式c 作战;主张在敌方火力范围外对敌实施打击;以减少伤亡为基础;努力提高武器的效能‘而俄罗斯?苏A 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。
灰度转伪彩原理
灰度转伪彩原理灰度转伪彩原理是数字图像处理中常用的一种技术，它可以将灰度图像转换为伪彩色图像，使得图像更加直观、易于观察和分析。
本文将介绍灰度转伪彩的原理及其应用。
一、灰度图像与伪彩色图像的区别灰度图像是指每个像素点的颜色只有黑、白和灰色，它的颜色信息只有一个通道，即灰度值。
而伪彩色图像是将灰度图像的灰度值映射到伪彩色表中，通过伪彩色表来表示不同的灰度值范围对应的颜色，从而使图像呈现出多种颜色，增加了图像的信息量。
二、灰度转伪彩的原理灰度转伪彩的原理主要包括灰度映射和伪彩色表的生成两个步骤。
1. 灰度映射灰度映射是将灰度图像中的灰度值映射到伪彩色表上的过程。
常用的灰度映射方法有线性映射、对数映射、幂次映射等。
其中，线性映射是最常用的方法，它通过线性函数将灰度值映射到伪彩色表上，从而实现灰度图像到伪彩色图像的转换。
2. 伪彩色表的生成伪彩色表是指将灰度图像中的不同灰度值映射到不同的颜色上，形成伪彩色图像的颜色表。
伪彩色表通常由多种颜色组成，每种颜色代表一定范围的灰度值。
生成伪彩色表的方法有很多种，常用的有线性映射法、对数映射法、直方图均衡化等。
三、灰度转伪彩的应用灰度转伪彩技术在医学影像、地质勘探、红外图像处理等领域有着广泛的应用。
1. 医学影像在医学影像中，灰度转伪彩技术可以将CT、MRI等灰度图像转换为伪彩色图像，使得医生在观察病灶时更加直观和准确。
例如，将肿瘤映射为红色、健康组织映射为绿色，可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
2. 地质勘探在地质勘探中，利用灰度转伪彩技术可以将地质图像中的地质信息以不同的颜色显示出来，帮助地质学家更好地分析地质结构和地质特征。
例如，将不同类型的矿石映射为不同的颜色，可以帮助地质学家找到矿产资源。
3. 红外图像处理在红外图像处理中，灰度转伪彩技术可以将红外图像中的温度信息以不同的颜色呈现出来，使得人眼可以直观地观察到温度分布的差异。
例如，在建筑物的热成像检测中，将高温区域映射为红色，低温区域映射为蓝色，可以帮助工程师及时发现隐患。
实验五 彩色图像处理
实验五彩色图像处理一、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、实验要求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。
三、实验内容与步骤(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。
(2) 彩色图像的直方图均衡接内容(1)；显示这幅图像的R，G，B分量的直方图，分别进行直方图均衡处理，并显示均衡后的直方图和直方图均衡处理后的各分量；将处理完毕的各个分量合成彩色图像并显示其结果；观察处理前后图像的彩色、亮度、色调等性质的变化。
(3) 假彩色处理调入并显示红色可见光的灰度图像vl_red.jpg、绿色可见光的灰度图像vl_green.jpg 和蓝色可见光的灰度图像vl_blue.jpg；以及近红外灰度图像infer_near.jpg和中红外灰度图像infer_mid.jpg；以图像vl_red.jpg为R；图像vl_green.jpg为G；图像vl_blue.jpg为B，将这三幅图像组合成可见光RGB彩色图像；分别以近红外图像infer_near.jpg和中红外图像infer_mid替换R分量，形成假彩色图像；观察处理的结果，注意不同波长红外线图像组成图像的不同结果(4) 伪彩色处理1：灰度切片处理调入并显示灰度图像head.jpg；利用MATLAB提供的函数对图像在8~256级的范围内进行切片处理，并使用hot模式和cool 模式进行彩色化；观察处理的结果。
(5) 彩色变换(选做)调入并显示灰度图像Lenna.jpg；使用不同相位的正弦函数作为变换函数，将灰度图像变换为RGB图像。
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。
imagej伪彩映射原理 -回复
imagej伪彩映射原理-回复ImageJ是一款功能强大且广泛使用的开源图像处理软件。
伪彩映射（pseudo-color mapping）是其中一个常用的功能，也是该软件中非常重要的一部分。
伪彩映射是将灰度图像转换成彩色图像的过程，使得图像中不同的灰度值能够对应不同的颜色。
在本文中，我们将逐步解释ImageJ 中伪彩映射的原理和实现方法。
首先，让我们来了解一下为什么需要伪彩映射。
在某些情况下，我们可能需要将灰度图像转换成彩色图像用于更好地显示和分析。
例如，医学图像中的不同组织结构可能具有不同的灰度值，通过应用伪彩映射，我们可以将这些不同的组织结构用不同的颜色来表示，从而更清晰地观察和分析。
在ImageJ中，伪彩映射可以通过多种方法实现。
其中一种常用的方法是使用LUT（Look-Up Table）映射。
LUT是一个包含了多个颜色索引的表格，每个索引值对应一个特定的颜色。
将灰度图像中的每个像素值与LUT 中的索引值对应起来，即可将灰度图像转换成彩色图像。
ImageJ提供了许多预设的LUT，用户可以根据需要选择适合的LUT进行映射。
那么，如何在ImageJ中应用伪彩映射呢？下面将一步一步地介绍。
第一步，我们需要打开或导入一张灰度图像。
在ImageJ的菜单栏中，选择“File”（文件）选项，然后点击“Open”（打开）或“Import”（导入），找到目标图像并选中打开。
第二步，对导入的灰度图像执行灰度转换。
在ImageJ的菜单栏中，选择“Image”（图像）选项，然后点击“Type”（类型），选择“8-bit”（8位灰度）或“16-bit”（16位灰度），将图像转换为相应的灰度类型。
第三步，选择合适的LUT进行映射。
在ImageJ的菜单栏中，选择“Image”（图像）选项，然后点击“Lookup Tables”（查找表），选择合适的LUT 进行映射。
如果需要自定义LUT，可以通过“Edit”（编辑）选项进行调整和创建。
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。
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
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
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
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，适用于航摄、遥感图片和云图判读、X光片等方面。
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。
黑白图像中不同的灰度级赋予不同的彩色。
2.算法设 f(x，y)为一副黑白图像，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，则伪彩色处理可以表示为：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。
需要注意的是，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而进行伪彩色处理，所以应采用分辨效果最好的映射函数。
伪彩色处理技术的实现方法有多种，如灰度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
A.密度分层法①理论基础及公式推导密度分层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。
灰度切分示意图如下图：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仿真结果及分析：灰度图像：密度分层图像:分层级数为8:分层级数为16:分层级数为64:③结果分析：优点：密度分层伪彩色图像简单易行、直观，仅用硬件就可以实现。
缺点：所得伪彩色图像彩色生硬，彩色数目有限，且量化噪声大（即分割误差）。
密度分层级数越大，图像分辨率越高，量化噪声越小。
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。
主要用于传感、医学图像处理中。
B灰度级—彩色变换法①理论基础及公式推导灰度级-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。
灰度级-彩色变换伪色彩处理过程见下图。
通过这种方法变换后的图像视觉效果好。
一组典型的灰度级-彩色变换的传递函数如下图所示。
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。
②仿真结果及分析③结果分析：从仿真图中可以看出，图像从灰度图像转换成了彩色图像，密度分层法所得伪彩色图像彩色生硬，且量化噪声大（即分割误差），而灰度级-彩色变换法所得图像是多种颜色渐变的连续彩色图像，更加具有层次感，变换后的图像视觉效果更好。
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。
C.频域滤波法①理论基础及公式推导频率滤波法首先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。
频域滤波法输出图像的伪彩色与原图像的灰度级无关，而是取决于灰度图像中不同的频率成分。
如果为了突出图像中高频成分（即图像的细节）而将其变为蓝色，则只需要将蓝通道滤波器设计成高通滤波器。
如果要抑制图像中某种频率成分，那么可以设计一个带阻滤波器来达到目的。
②仿真结果及分析③结果分析：从仿真图中可以看出，图像从灰度图像转换成了彩色图像。
频域滤波法得到的伪彩色图像和灰度级-彩色变换法所得的伪彩色图像不一样，两种方法各有千秋。
进一步说明，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。
4.结论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。
通过此次课程设计，使我更加扎实的掌握了有关图像处理方面的知识，在设计过程中虽然遇到了一些问题，但经过反复思考和与同学交流，找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。
实践出真知，通过亲自动手制作，使我们掌握的知识不再是纸上谈兵。
附录：MATLAB仿真代码①密度分层法仿真代码I = imread('郁金香.jpg');I = rgb2gray(I)imshow(I); %显示灰度图像G2C = grayslice(I,8); % 密度分层figure;imshow(G2C,hot(8)); %显示伪彩色图像②灰度级—彩色变换法I=imread('郁金香.jpg');subplot(221),imshow(I);title('原图像');I=rgb2gray(I);subplot(222),imshow(I);title('灰度图像');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/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/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;subplot(223),imshow(G2C);title('伪彩色图像');③频域滤波法i=imread('郁金香.jpg')subplot(221),imshow(i);title('原图像');i=rgb2gray(i);subplot(222),imshow(i);title('灰度图像');[M,N]=size(i);F=fft2(i);fftshift(F);Rcut=100;Gcut=200;Bcenter=150;Bwidth=100;Bu0=10;Bv0=10;for u=1:Mfor v=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);RH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Rcut)^2);GH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(Gcut/D(u,v))^2);BD(u,v)=sqrt((u-Bu0)^2+(v-Bv0)^2);BH(u,v)=1-1/(1+BD(u,v)*Bwidth/((BD(u,v))^2-(Bcenter)^2)^2); endendR=RH.*F;Rcolor=ifft2(R);G=GH.*F;Gcolor=ifft2(G);B=BH.*F;Bcolor=ifft2(B);Rcolor=real(Rcolor)/256;Gcolor=real(Gcolor)/256;Bcolor=real(Bcolor)/256;for i=1:Mfor j=1:NG2C(i,j,1)=Rcolor(i,j);G2C(i,j,2)=Gcolor(i,j);G2C(i,j,3)=Bcolor(i,j);endendG2C=abs(G2C);subplot(223),imshow(G2C);title('伪彩色图像');【参考文献】1.数字图像处理机械工业出版社姚敏等编著 2006.2.数字图像处理及Matlab实现重庆大学出版社余成波编著 2003.3.其他数字图像处理和matlab编程方面的书籍及相关学习资料.。