第六彩色圖像處理第一頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一21轉(zhuǎn)換至其他彩色空間MATLAB中彩色圖像的表示方法2122354彩色變換彩色圖像的空間濾波在RGB向量空間直接處理第二頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.1MATLAB中彩色圖像的表示方法

RGB圖像（是圖像成像、顯示、打印等設備的基礎）一幅RGB圖像就是彩色像素的一個M*N*3數(shù)組，其中每一個彩色像素點都是在特定空間位置的彩色圖像相對應的紅、綠、藍三個分量。三原色:紅色（Red）、綠色（Green）、藍色（Blue）原色相加可產(chǎn)生二次色：紅+藍品紅綠+藍青紅+綠黃（a）在頂點顯示光的原色和合成色的RGB彩色立方體示意圖第三頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.1MATLAB中彩色圖像的表示方法索引圖像（是圖像成像、顯示、打印等設備的基礎）索引圖像有兩個分量，即整數(shù)的數(shù)據(jù)矩陣X和彩色映射矩陣map。矩陣map是一個大小為m*3且由范圍在[0,1]之間的浮點數(shù)構(gòu)成的double類數(shù)組。索引圖像將像素的亮度值“直接映射”到彩色值。顯示函數(shù)：imshow(X,map)或image(X),colormap(map)imapprox:用較少的顏色來近似一幅索引圖像whitebg(‘g’)、whitegb(‘green’)、whitegb([010])均為把一幅圖像背景色改為綠色。dither抖動grayslice從灰度級亮度圖像通過多級閾值創(chuàng)建索引圖像gray2ind從灰度級亮度圖像創(chuàng)建索引圖像ind2gray從索引圖像創(chuàng)建灰度級亮度圖像第四頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.1MATLAB中彩色圖像的表示方法[X,map]=rgb2ind(rgb_image,n,dither_option)ind2rgb從索引圖像創(chuàng)建RGB圖像rgb2gray從RGB圖像創(chuàng)建灰度級圖像例：以上函數(shù)的使用>>f=imread(‘Fig0619(a)(RGB_iris).tif’);>>[X1,map1]=rgb2ind(f,8,‘nodither’);%從RGB圖像創(chuàng)建索引圖像同時減少了RGB圖像中的色彩數(shù)，此處不執(zhí)行抖動>>[X2,map2]=rgb2ind(f,8,‘dither’);%執(zhí)行抖動，從而提高空間分辨率以達到更好的顏色分辨力。>>g=rgb2gray(f);%從一幅RGB圖像創(chuàng)建灰度級圖像決定map的長度即顏色的數(shù)目執(zhí)行抖動、不執(zhí)行兩個選項第五頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.1MATLAB中彩色圖像的表示方法實驗結(jié)果第六頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.2轉(zhuǎn)換至其他彩色空間彩色模型CMY和CMYK運用在大多數(shù)在紙上沉積彩色顏料的設備。C:cyan(青)、M：magenta(品紅)、Y:yellow(黃)等量的CMY原色產(chǎn)生黑色，但不純，在CMY基礎上加入黑色，即形成CMYK彩色空間。將RGB轉(zhuǎn)換為CMY的轉(zhuǎn)換方程為：cmy_image=imcomplement(rgb_image)把RGB圖像轉(zhuǎn)換為CMY圖像rgb_image=imcomplement(cmy_image)把CMY圖像轉(zhuǎn)換為RGB圖像第七頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.2轉(zhuǎn)換至其他彩色空間彩色模型HSI應用于計算機視覺、圖像檢索和視頻檢索，即適合人們以術(shù)語描述彩色。H:hue(色調(diào))、S:saturation(飽和度)、I:intensity(亮度)色調(diào)：描述純色的屬性，即觀察者接收的主要顏色。飽和度：純彩色被白光沖淡程度的度量，其中，純光譜色是完全飽和的，強度:對應成像亮度和圖像灰度，是顏色的明亮程度。特點：I分量與圖像的彩色信息無關(guān)；H和S分量與人感受顏色的方式是密切相連的?；谶@兩個特點從而使得HSI模型非常適合彩色特性檢測與分析。hsi=rgb2hsi(rgb)從RGB轉(zhuǎn)換到HSIrgb=hsi2rgb(hsi)從HSI轉(zhuǎn)換到RGB第八頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.2轉(zhuǎn)換至其他彩色空間例：RGB轉(zhuǎn)換為HSI>>f=imread('Fig0602(b)(RGB_color_cube).tif');>>hsi=rgb2hsi(f);>>subplot(1,2,1),imshow(f)>>xlabel('(a)原RGB圖像');>>subplot(1,2,2),imshow(hsi>>xlabel('(b)RGB轉(zhuǎn)換為HSI后的圖像');實驗結(jié)果：第九頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.2轉(zhuǎn)換至其他彩色空間彩色模型HSV該彩色系統(tǒng)比RGB系統(tǒng)更接近于人們的經(jīng)驗和對彩色的感知。H:hue(色調(diào))、S:saturation(飽和度)、V:value(數(shù)值)hsv_image=rgb2hsv(rgb_image)將RGB轉(zhuǎn)換為HSV輸入圖像可以是uint8類、uint16類、或者double類，輸出為double類rgb_image=hsv2rgb(hsv_image)將HSV轉(zhuǎn)換為RGB其中，輸入和輸出均為double類該彩色系統(tǒng)廣泛應用于數(shù)字視頻Y:brightness(亮度)、Cb：藍色分量和一個參考值的差、Cr：紅色分量和一個參考值的差。ycbcr_image=rgb2ycbcr(rgb_image)將RGB轉(zhuǎn)換為YCbCrrgb_image=ycbcr2rgb(ycbcr_image)將YCbCr轉(zhuǎn)換為RGB彩色模型YCbCr第十頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.3彩色變換彩色圖像處理研究分為兩大類分別處理每一個分量圖像，然后合成彩色圖像。直接對彩色像素處理：3個顏色分量表示像素分量。令c代表RGB彩色空間中的任意向量：該公式表明c的分量是一幅彩色圖像在一個點上的RGB分量。對一個大小為M*N的圖像來說，有MN個向量c(x,y),其中，x=0,1，2,...,M-1和y=0,1,2，...,N-1。第十一頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.3彩色變換彩色變換函數(shù)g(x,y)=T[f(x,y)]f(x,y)是彩色輸入圖像g(x,y)是變換或處理過的彩色輸出圖像T是空間領域（x,y）上對f的操作si=Ti(r1,r2,...,rn)i=1,2,...,nri和si是f(x,y)和g(x,y)在任何點處彩色分量的變量。{T1,T2,...,Tn}是一個對ri操作產(chǎn)生si的變換或彩色映射函數(shù)集。選擇的彩色空間決定n的值，如RGB彩色空間，n=3,r1,r2和r3表示紅、綠、藍分量；CMYK,則n=4彩色變換的簡單形式第十二頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.3彩色變換例：單色負片>>f=imread('Fig0303(a).tif');>>g=ice(‘image’,f);%ice為交互彩色編輯，將f由指定映射交互式進行變換實驗結(jié)果：(b)負映射函數(shù)第十三頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.3彩色變換例：彩色補色的逆映射>>f=imread('Fig0614(a)(ChalkOriginal).tif.tif');>>g=ice('image',f);

%將f由指定映射交互式進行變換實驗結(jié)果：第十四頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.3彩色變換補色：定義：在如圖所示的彩色環(huán)上，與一種色調(diào)直接相對立的另一種色調(diào)作用：增強嵌在彩色圖像暗區(qū)的細節(jié)。

第十五頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.3彩色變換例：偽彩色映射>>f=imread('Fig0616(a)(WeldOriginal).tif.tif');>>g=ice('image',f);>>k=ice('image',g);

%將f由指定映射交互式進行變換偽彩色

定義：偽彩色(pseudo-color)圖像的每個像素值實際上是一個索引值或代碼，該代碼值作為色彩查找表CLUT(ColorLook-UpTable)中某一項的入口地址，根據(jù)該地址可查找出包含實際R、G、B的強度值。這種用查找映射的方法產(chǎn)生的色彩稱為偽彩色。總結(jié)：偽彩色映射可以用來細微地改變灰度以便人眼更易察覺或者突出重要的灰度級區(qū)域。對于一幅黑白圖像在RGB彩色空間中顯示且單獨對產(chǎn)生的分量進行映射，變換結(jié)果就是一幅偽彩色圖像。

第十六頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.3彩色變換實驗結(jié)果：第十七頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.3彩色變換實驗結(jié)果：例：彩色校正>>f=imread('Fig0617(a)(JLKMagenta).tif.tif');>>f1=ice('image',f,'space','CMY');%交互式地修改RGB圖像f的CMY分量(c)用于校正不平衡的映射函數(shù)第十八頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.4彩色圖像的空間濾波使用線性空間濾波器平滑RGB彩色圖像fc的步驟提取三幅分量圖像：>>fR=fc(:,:,1);fG=fc(:,:,2);fB=fc(:,:,3);分別對每幅分量圖像濾波：

>>fR_filter=imfilter(fR,w);此處為平滑紅分量圖像重建濾波后的RGB圖像：>>fc_filter=cat(3,fR_filter,fG_filter,fB_filter);注：以上三個步驟可以合并為：

>>fc2_filter=imfilter(fc,w);

第十九頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.4彩色圖像的空間濾波例：彩色圖像平滑>>fc=imread('Fig0619(a)(RGB_iris).tif');>>w=fspecial(‘a(chǎn)verage’,25);%構(gòu)造一個25*25的平均濾波器>>fc_filter=imfilter(fc,w);%對RGB圖像所有分量進行平滑濾波>>h=rgb2hsi(fc);%將RGB轉(zhuǎn)換為HSI>>H=h(:,:,1);S=h(:,:,2);I=h(:,:,3);%提取HSI各分量>>I_filtered=imfilter(I,w,‘replicate’);%平滑HSI圖像中的亮度分量>>h1=cat(3,H,S,I_filtered);%級聯(lián)即將分量圖像組合成彩色圖像>>f1=hsi2rgb(h1);>>f1=min(f1,1);%保證元素值最大值為1，因為按公式計算轉(zhuǎn)換為RGB后，可能出現(xiàn)大于1的情況。>>h_filtered=imfilter(h,w,‘replicate’);%平滑所有三個HSI分量>>f=hsi2rgb(h_filtered);>>f=min(f,1);第二十頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.4彩色圖像的空間濾波實驗結(jié)果：第二十一頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.4彩色圖像的空間濾波圖(b)花雜頂部出現(xiàn)綠色邊緣，是因為色調(diào)和飽和度分量沒有變化，而平滑處理使得亮度分量的值變化得以減少。圖(c)用相同的濾波器去平滑所有三個分量，改變了色調(diào)和飽和度之間的相對關(guān)系，從而產(chǎn)生無意義的顏色。第二十二頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.4彩色圖像的空間濾波例：彩色圖像銳化，此處使用拉普拉斯算子來使圖像銳化>>fc=imread('Fig0619(a)(RGB_iris).tif');>>w=fspecial(‘a(chǎn)verage’,25);>>fc_filtered=imfilter(fc,w);>>subplot(1,2,1),imshow(fc_filtered)>>xlabel('(a)模糊圖像');>>lapmask=[111;1-81;111];%構(gòu)造拉普拉斯濾波器>>fen=imsubtract(fc_filtered,imfilter(fc_filtered,lapmask,'replicate'));>>subplot(1,2,2),imshow(fen)>>xlabel('(b)用拉普拉斯算子增強之后的效果');注：拉普拉斯對圖像增強的基本方法：第二十三頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.4彩色圖像的空間濾波實驗結(jié)果第二十四頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.5在RGB向量空間直接處理使用梯度的彩色邊緣檢測目的：標識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點[VG,A,PPG]=colorgrad(f,T)實現(xiàn)RGB圖像的彩色梯度其中，f是一幅RGB圖像，T是范圍[01]內(nèi)的可選閾值(默認為0)；VG是RGB向量梯度，A是以弧度計的角度，用于實現(xiàn)RGB圖像的彩色梯度；PPG是對單獨彩色平面的二維梯度求和形成的梯度。注：T值越小能夠檢測出的邊線越多，越容易從圖像中挑出不相關(guān)信息；T越大，會丟失細的或者短的線條。>>f=imread('Fig0624(d)(RGB2-fullcolor).tif');>>[VG,A,PPG]=colorgrad(f);例：彩色邊緣檢測第二十五頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.5在RGB向量空間直接處理實驗結(jié)果：實驗總結(jié)：(c)中的水平邊緣比(b)中的對應邊緣弱。第二十六頁，共二十九頁，編輯于2023年，星期一6.5在RGB向量空間直接處理RGB向量空間中的圖像分割圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標的技術(shù)和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。馬氏距離其中，C是要分割的彩色的樣值表示的協(xié)方差矩陣，當C等于單位矩陣I時，馬氏距離約簡為歐幾里得距離。S=colorseg(method,f,T,parameters)其中，met