MATLAB彩色图像分割：红绿紫黄区域提取

"该资源是关于使用MATLAB进行彩色图像分割的教程，特别是针对 LAB色彩空间中的红色、绿色、紫色和黄色区域的提取。通过读取图像，利用roipoly函数选择不同颜色的区域，然后将RGB图像转换到L*a*b*色彩空间，计算各颜色区域的平均a和b分量作为颜色标记。最后，通过计算a和b通道与颜色标记之间的欧氏距离来进行颜色分类。" 在图像处理和计算机视觉领域，色彩空间的转换和分割是常见的任务。MATLAB提供了一系列工具来处理这些问题。在这个案例中，主要涉及以下知识点： 1. **LAB色彩空间**：LAB色彩空间是一种由人眼感知色彩的方式模拟出的模型，由L（光度）、a（绿红轴）和b（蓝黄轴）三个分量组成。它被广泛用于图像处理，因为它的颜色表示更接近人类视觉感知，适合进行色彩分析和图像分割。 2. **彩色图像分割**：图像分割是将图像划分为多个具有相似特征的区域，这里是指根据颜色进行分割。这个例子中，使用了MATLAB的`roipoly`函数，让用户交互式地选择不同颜色的区域，从而实现对特定颜色的分割。 3. **`imread`函数**：MATLAB的`imread`函数用于读取图像文件，将其加载到内存中以便进一步处理。在这个例子中，读取了名为'fabric.bmp'的图像文件。 4. **`subplot`函数**：`subplot`用于在同一个图形窗口内创建子图，方便对比显示图像。在描述中，`subplot(121)`和`subplot(122)`分别创建了两个并排放置的子图。 5. **`applycform`函数**：此函数用于应用色彩空间转换。在这个例子中，使用`makecform('srgb2lab')`创建了一个从sRGB到L*a*b*的转换，然后用`applycform`将RGB图像转换到L*a*b*色彩空间。 6. **统计计算**：为了确定每个颜色区域的特征，计算了a和b分量的均值，这有助于识别和区分不同的颜色。使用`mean2`函数计算每个颜色区域的平均a和b值。 7. **欧氏距离**：在颜色分类阶段，通过计算a和b通道的值与预定义的颜色标记之间的欧氏距离，可以判断像素属于哪个颜色类别。这种方法简单直观，适用于颜色区分。 8. **颜色标记**：`color_markers`矩阵存储了各个颜色区域的平均a和b值，这些值作为后续颜色分类的依据。 通过以上步骤，该代码实现了基于MATLAB的彩色图像分割，特别是针对LAB色彩空间中的红色、绿色、紫色和黄色区域的自动提取，这对于颜色分析、图像识别或图像处理的其他应用场景都有实际价值。