MATLAB彩色图像处理示例

"彩色图像处理部分程序借鉴.pdf" 在这些示例中，我们看到了与彩色图像处理相关的MATLAB代码，主要包括创建彩色图像、颜色空间转换、灰度图像分割以及色彩映射等方面的知识。 例9.1 展示了如何创建一个简单的RGB彩色图像。它通过创建三个二维矩阵rgb_R、rgb_G和rgb_B来分别表示红色、绿色和蓝色通道，然后使用`cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B)`函数将这三个通道组合成一个RGB图像。在这个例子中，不同颜色的区域被硬编码在特定的位置，形成一个红绿蓝三色块的图像。`imshow(rgb)`用于显示这个图像，而`title`则添加图像标题。 例9.2 展示了读取一个名为'i_flower673.jpg'的彩色图像，并进行颜色空间转换。`imread`函数用于读取图像，`im2double`将图像转换为双精度浮点型，便于计算。接着，将RGB图像分别拆分为红色（r）、绿色（g）和蓝色（b）通道。然后，计算图像的平均值`I`，以获取亮度信息。接着，计算饱和度`S`和色调`H`，这是HSI（Hue, Saturation, Intensity）颜色空间中的参数。这个过程涉及到最小值计算、元素-wise除法和向量操作，以及使用`acos`和`sin`来确定色调角度。 例9.3 展示了灰度图像的处理。`imread`函数读取名为'i_peppers_gray.bmp'的灰度图像，`grayslice`函数用于将灰度图像划分为不同的灰度级，例如8级或64级。`subplot`函数用于创建子图，`imshow`和`subimage`展示不同灰度级别的图像，同时使用`hot(8)`和`hot(64)`作为色彩映射函数，将灰度值转化为可见的颜色。 例6.4 展示了如何对一个名为'i_boat.bmp'的图像进行色彩映射。首先，将图像转换为双精度格式，然后通过循环遍历图像的每个像素，根据像素值将其归类到不同的色彩区域。这个例子中，图像被分为四部分，对应四种不同的颜色：深蓝、浅蓝、浅黄和白色。像素值小于原始图像四分之一的区域变为深蓝色，小于或等于二分之一的变为浅黄色，小于或等于四分之三的变为浅蓝色，其余部分变为白色。这里使用了条件语句和元素-wise操作来实现颜色的分配。 这些示例提供了一个基础的彩色图像处理理解，包括如何创建、读取、转换和显示图像，以及如何利用MATLAB进行颜色空间分析和色彩映射。在实际应用中，这样的知识可以应用于图像增强、图像分割、特征提取等各种图像处理任务。