读入彩色 image_Lena512rgb 图像, 利用函数 rgb2ycbcr 进行颜色空间变换; 分别在一个窗口中显示三个通道图像, 并给出MATLAB图像

处理代码如下：

% 读入图像
img = imread('image_Lena512rgb.bmp');

% 颜色空间变换
img_ycc = rgb2ycbcr(img);

% 分离三个通道图像
img_y = img_ycc(:, :, 1);
img_cb = img_ycc(:, :, 2);
img_cr = img_ycc(:, :, 3);

% 显示三个通道图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img_y);
title('Y');
subplot(1, 3, 2);
imshow(img_cb);
title('Cb');
subplot(1, 3, 3);
imshow(img_cr);
title('Cr');

运行结果如下：


相关问题

读入彩色 image_Lena512rgb 图像, 加入高斯噪声,

好的，我理解了您的要求。以下是对您的问题的回答：

您可以使用以下Python代码读入彩色图像并添加高斯噪声：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('image_Lena512rgb.png')

# 添加高斯噪声
mean = 0
var = 0.1
sigma = var**0.5
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
gaussian = gaussian.reshape(img.shape)
noisy_img = img + gaussian

# 显示原始图像和添加噪声后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Noisy Image', noisy_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先使用OpenCV读入了彩色图像。然后，我们定义了高斯噪声的均值和方差，并计算了噪声值。最后，我们将噪声添加到原始图像中，生成了添加噪声后的图像。您可以根据需要调整均值、方差和噪声强度（即sigma值）。

请注意，这里的噪声是加在每个像素的RGB值上的，因此生成的噪声图像可能看起来比较奇怪。如果您想添加单一的灰度噪声而不是彩色噪声，可以先将图像转换为灰度图像，然后再添加噪声。

MATLAB读入彩色 image_Lena512rgb 图像, 加入高斯噪声,

好的，我理解了您的要求。以下是对您的问题的回答：

您可以使用以下MATLAB代码读入彩色图像并添加高斯噪声：

% 读入图像
img = imread('image_Lena512rgb.png');

% 添加高斯噪声
mean = 0;
var = 0.1;
sigma = sqrt(var);
gaussian = sigma * randn(size(img)) + mean;
noisy_img = double(img) + gaussian;

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
imshow(uint8(img));
figure;
imshow(uint8(noisy_img));

在上述代码中，我们首先使用MATLAB的imread函数读入了彩色图像。然后，我们定义了高斯噪声的均值和方差，并计算了噪声值。最后，我们将噪声添加到原始图像中，生成了添加噪声后的图像。请注意，我们将图像转换为double类型，以便在噪声添加之前能够进行数学计算。最后，我们使用MATLAB的imshow函数显示原始图像和添加噪声后的图像。

请注意，这里的噪声是加在每个像素的RGB值上的，因此生成的噪声图像可能看起来比较奇怪。如果您想添加单一的灰度噪声而不是彩色噪声，可以先将图像转换为灰度图像，然后再添加噪声。