MATLAB实现彩色图像处理：从RGB到HSI转换与灰度分层

"本资源是《数字图像处理及MATLAB实现第2版》一书的第9章关于彩色图像处理的程序示例，包括RGB图像生成、RGB到HSI空间的转换、灰度图像的强度分层以及灰-彩色图像变换处理的MATLAB代码。" 在数字图像处理领域，颜色模型的转换和图像分层处理是常见的操作。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，非常适合进行这类图像处理任务。 1. **RGB图像生成**：RGB模型是最常见的颜色模型，由红(Red)、绿(Green)和蓝(Blue)三种基本颜色组合而成。例9.1展示了如何在MATLAB中生成一个128x128像素的RGB图像。通过创建三个二维矩阵（对应R、G、B通道）并将它们用`cat`函数合并，可以构建出具有特定颜色分布的图像。在这个例子中，四个角落分别被设定为红色、蓝色、绿色和黑色。 2. **RGB到HSI转换**：HSI模型代表色相(Hue)、饱和度(Saturation)和强度(Intensity)，它更适合人类视觉系统。例9.2演示了如何将RGB图像转换为HSI空间。首先读取RGB图像，然后分别提取R、G、B通道的值，计算平均强度I，接着通过计算饱和度S和色相H，完成转换。注意处理过程中对除以零的预防，以及色相的调整，使其在0到2π的范围内。 3. **灰度图像强度分层**：例9.3展示了如何将灰度图像分层显示为伪彩色图像。`grayslice`函数用于将灰度图像分成指定数量的层次，然后使用热色映射(hot colormap)显示。通过创建两个不同的子图，分别显示8层和64层的伪彩色图像，可以观察到不同层次下图像的细节变化。 4. **灰-彩色图像变换**：例9.4涉及的是使用传递函数对灰度图像进行色彩化处理。传递函数可以改变图像的亮度和对比度，增强某些特征。在这个例子中，先读取图像并转化为双精度浮点型，然后通过一个未给出的典型传递函数进行处理。传递函数通常会根据图像特性进行定制，以达到最佳的视觉效果或分析目的。 这些MATLAB程序实例是数字图像处理的基础，通过它们可以学习到图像处理的基本操作，为更复杂的图像分析和处理打下基础。实际应用中，可以根据需要调整参数或设计新的传递函数，以适应各种图像处理需求。