I=imread('0294.jpg'); I=imresize(I,[300 300]); I1=RGB2Lab(I); L1 = double(I1(:,:,1)); L2 = double(I1(:,:,2)); L3 = double(I1(:,:,3)); PL1=mean(L1(:)); PL2=mean(L2(:)); PL3=mean(L3(:)); [m,n]=size(L1); for i=1:m for j=1:n LL1(i,j)=abs(L1(i,j)-PL1); end end如何调整代码使其在处理图片时最终输出的图片不会改变大小
时间: 2023-06-15 07:04:18 浏览: 52
可以将imresize函数的第二个参数去掉,这样就不会改变图片的大小。修改后的代码如下:
```
I=imread('0294.jpg');
I1=RGB2Lab(I);
L1 = double(I1(:,:,1));
L2 = double(I1(:,:,2));
L3 = double(I1(:,:,3));
PL1=mean(L1(:));
PL2=mean(L2(:));
PL3=mean(L3(:));
[m,n]=size(L1);
for i=1:m
for j=1:n
LL1(i,j)=abs(L1(i,j)-PL1);
end
end
```
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用matlab写一个将黑白照片彩色化的程序,并对其效果进行评估
要实现黑白照片彩色化,可以使用深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)。这种方法需要一个训练好的模型,可以使用已有的模型,如Colorful Image Colorization模型,也可以自己训练。下面是一个简单的Matlab程序,使用已有的模型实现黑白照片彩色化:
```matlab
% 加载模型
model = load('colornet.mat'); % 模型文件
net = model.net;
% 读入黑白照片
I = imread('bw_image.jpg');
% 转换为Lab颜色空间
I_lab = rgb2lab(I);
% 从Lab颜色空间中提取亮度通道
L = I_lab(:,:,1);
% 调整大小以输入到网络中
L_rs = imresize(L, [224 224]);
% 将亮度通道输入到网络中
ab_rs = predict(net, L_rs);
% 调整大小以匹配原图像大小
ab = imresize(ab_rs, [size(I,1) size(I,2)]);
% 将亮度和色度通道合并
I_color = cat(3, L, ab);
% 转换回RGB颜色空间
I_rgb = lab2rgb(I_color);
% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(I)
title('原图像')
subplot(1,2,2), imshow(I_rgb)
title('彩色化后的图像')
% 评估效果
PSNR = psnr(I_rgb, imread('color_image.jpg'))
```
上面的程序中,colornet.mat是一个已经训练好的模型,可以在Colorful Image Colorization官方网站上下载。程序将输入的黑白照片转换为Lab颜色空间,并从中提取亮度通道。然后,将亮度通道输入到网络中,得到色度通道。最后,将亮度和色度通道合并,转换回RGB颜色空间,得到彩色化后的图像。程序使用PSNR评估彩色化效果,psnr函数是MATLAB中的一个评估图像质量的函数,它计算两个图像之间的峰值信噪比(PSNR)。
黑白照片的彩色化模型MATLAB
黑白照片的彩色化模型是一个将黑白图片转换为彩色图片的模型。在MATLAB中,可以使用深度学习工具箱中的预训练模型来实现这个功能。
以下是一个简单的步骤,可用于实现黑白照片的彩色化:
1. 引入图像
使用imread函数引入黑白照片
2. 调整图像大小
如果需要,可以使用imresize函数调整图像大小
3. 转换为Lab颜色空间
使用rgb2lab函数将图像转换为Lab颜色空间
4. 分割L通道
将L通道与a、b通道分离
5. 归一化L通道
归一化L通道,将其范围缩放到[0,1]之间
6. 加载预训练模型
使用deep learning toolbox中的预训练模型,如ColorizationNetwork
7. 预测a、b通道
使用预训练模型预测a、b通道
8. 合并通道
将归一化的L通道、预测的a、b通道合并为Lab图像
9. 转换为RGB颜色空间
使用lab2rgb函数将Lab图像转换为RGB颜色空间
10. 显示图像
使用imshow函数显示彩色图像
总体代码框架如下:
```matlab
% 引入图像
img = imread('path/to/image.jpg');
% 调整图像大小
img = imresize(img, [224, 224]);
% 转换为Lab颜色空间
img_lab = rgb2lab(img);
% 分割L通道
L = img_lab(:,:,1);
ab = img_lab(:,:,2:3);
% 归一化L通道
L_norm = double(L) / 100;
% 加载预训练模型
net = ColorizationNetwork();
% 预测a、b通道
ab_pred = predict(net, L_norm);
% 合并通道
img_color_lab = cat(3, L_norm, ab_pred);
% 转换为RGB颜色空间
img_color_rgb = lab2rgb(img_color_lab);
% 显示图像
imshow(img_color_rgb);
```
需要注意的是,预训练模型的输入和输出大小可能有所不同,需要根据具体情况进行调整。