matlab黑白照片彩色化

黑白照片彩色化是一种比较复杂的图像处理任务。在Matlab中，可以使用以下步骤实现黑白照片的彩色化：

1. 读入黑白照片并将其转换为灰度图像。

2. 选择一种适合的彩色化算法。

3. 对灰度图像进行预处理，如平滑、增强等。

4. 根据所选的算法，为每个像素分配相应的颜色。

5. 对彩色化后的图像进行后处理，如对比度调整、去噪等。

以下是一个简单的示例代码，使用基于卷积神经网络的彩色化算法：

% 读入黑白照片并转换为灰度图像
gray_img = imread('black_white_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(gray_img);

% 加载预训练的彩色化模型
model = load('colorization_network.mat');

% 对灰度图像进行预处理
input_img = imresize(gray_img, [256, 256]);
input_img = (input_img - 128) / 128;

% 使用模型为每个像素分配颜色
output_img = predict(model.net, input_img);

% 后处理，调整对比度并去噪
output_img = imadjust(output_img, [], [], 1.5);
output_img = wiener2(output_img, [5, 5]);

% 显示结果
imshow(output_img);

需要注意的是，彩色化算法的效果受到许多因素的影响，如图像质量、算法参数等。因此，需要根据具体情况调整算法参数，并对结果进行适当的后处理。