matlab 实现伪彩色图像处理不要调用内部函数

不调用Matlab内部函数实现伪彩色图像处理需要手动实现灰度图像到伪彩色图像的映射。以下是一个简单的实现步骤：

1. 读取灰度图像并获取图像矩阵的大小

I = imread('gray_image.jpg');
[m, n] = size(I);

2. 根据伪彩色映射方案生成颜色映射表

颜色映射表是一个$m \times 3$的矩阵，每行对应一个颜色，其中第一列、第二列和第三列分别对应红、绿、蓝三个通道的颜色值。可以手动创建颜色映射表，例如：

cmap = [255, 0, 0; % 红
        255, 255, 0; % 黄
        0, 255, 0; % 绿
        0, 255, 255; % 青
        0, 0, 255; % 蓝
        255, 0, 255]; % 洋红

3. 计算灰度图像的最大值和最小值

I_min = min(I(:));
I_max = max(I(:));

4. 根据灰度值和颜色映射表生成伪彩色图像

对于每个像素点，计算其在颜色映射表中对应的颜色索引，然后将索引值映射到图像矩阵中，例如：

pseudo_color_image = zeros(m, n, 3);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        index = fix((I(i, j) - I_min) / (I_max - I_min) * (size(cmap, 1) - 1)) + 1;
        pseudo_color_image(i, j, :) = cmap(index, :);
    end
end

5. 显示伪彩色图像

imshow(pseudo_color_image);

完整代码示例：

I = imread('gray_image.jpg');
[m, n] = size(I);

cmap = [255, 0, 0; % 红
        255, 255, 0; % 黄
        0, 255, 0; % 绿
        0, 255, 255; % 青
        0, 0, 255; % 蓝
        255, 0, 255]; % 洋红

I_min = min(I(:));
I_max = max(I(:));

pseudo_color_image = zeros(m, n, 3);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        index = fix((I(i, j) - I_min) / (I_max - I_min) * (size(cmap, 1) - 1)) + 1;
        pseudo_color_image(i, j, :) = cmap(index, :);
    end
end

imshow(pseudo_color_image);

运行以上代码，即可得到一幅使用手动创建的颜色映射表作为伪彩色映射方案的图像。