伪彩色处理1:灰度切片处理 􀂄 调入并显示灰度图像Lenna.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;

时间: 2023-07-16 20:17:05 浏览: 110
以下是实现灰度切片处理的 MATLAB 代码: ```matlab % 读取灰度图像 img = imread('Lenna.jpg'); gray_img = rgb2gray(img); % 灰度切片处理 sliced_img = gray_img; sliced_img(gray_img > 8 & gray_img < 256) = 128; % 热色调彩色化 hot_img = ind2rgb(sliced_img, hot(256)); % 冷色调彩色化 cool_img = ind2rgb(sliced_img, cool(256)); % 显示结果 figure; subplot(1, 3, 1); imshow(gray_img); title('原图'); subplot(1, 3, 2); imshow(hot_img); title('热色调彩色化'); subplot(1, 3, 3); imshow(cool_img); title('冷色调彩色化'); ``` 该代码将灰度图像 Lenna.jpg 读入,并将其转换为灰度图像。然后,利用 MATLAB 提供的函数,将图像在灰度级 8~256 范围内的像素值设为 128,其余像素值不变,即实现了灰度切片处理。接着,使用 hot 和 cool 模式将处理后的灰度图像彩色化,并显示结果。
相关问题

基于 MATLAB 编程实现图像自动阈值分割算法,要求对 256X256 的 lenna.jpg 图像进行自动阈值分割分割。

好的,我们可以使用 MATLAB 中的 Otsu 自适应阈值分割算法来实现图像自动阈值分割。以下是具体的实现步骤: 1. 读入 lenna.jpg 图像: ```matlab img = imread('lenna.jpg'); ``` 2. 将图像转化为灰度图像: ```matlab gray_img = rgb2gray(img); ``` 3. 使用 Otsu 自适应阈值分割算法进行图像分割: ```matlab level = graythresh(gray_img); BW = imbinarize(gray_img,level); ``` 其中,`level` 表示计算得到的阈值,`imbinarize` 函数可以根据阈值将图像二值化。 4. 显示原始图像和分割后的图像: ```matlab subplot(1,2,1),imshow(gray_img),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(BW),title('分割后的图像'); ``` 完整的代码如下: ```matlab img = imread('lenna.jpg'); gray_img = rgb2gray(img); level = graythresh(gray_img); BW = imbinarize(gray_img,level); subplot(1,2,1),imshow(gray_img),title('原始图像'); subplot(1,2,2),imshow(BW),title('分割后的图像'); ``` 运行代码后,即可显示原始图像和分割后的图像。

5.利用imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg;语法:imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q), q取0-100。 6.同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。 7.用imread()读入图像:Lenna.jpg 和camema.jpg; 8.用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小; 9.用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来,观察两幅图像的质量。 10.用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像,并且用imshow显示出来观察图像的特征。

5. 压缩图像并保存为jpg文件: ```matlab img = imread('flower.tif'); imwrite(img, 'flower.jpg', 'quality', 50); ``` 这里将原图像压缩为质量因子为50的jpg文件。 6. 将tif图像保存为bmp文件: ```matlab img = imread('flower.tif'); imwrite(img, 'flower.bmp'); ``` 7. 读入图像Lenna.jpg和cameraman.jpg: ```matlab img1 = imread('Lenna.jpg'); img2 = imread('cameraman.jpg'); ``` 8. 获取图像Lenna.jpg和cameraman.jpg的大小: ```matlab info1 = imfinfo('Lenna.jpg'); info2 = imfinfo('cameraman.jpg'); size1 = info1.Width * info1.Height; size2 = info2.Width * info2.Height; ``` 这里使用imfinfo函数获取图像信息,然后计算出图像的大小。 9. 显示图像Lenna.jpg和cameraman.jpg: ```matlab figure, imshow(img1); figure, imshow(img2); ``` 10. 将灰度图像转化为二值图像并且显示出来: ```matlab gray_img = imread('gray_image.tif'); bw_img = im2bw(gray_img, 0.5); imshow(bw_img); ``` 这里将灰度图像转化为二值图像,阈值为0.5,然后显示出来观察图像的特征。

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