parseval公式数字图像处理之彩色图像的处理

2020年10月17日发(作者：娄成后)
实验六 彩色图像的处理
一、实验目的
1、 掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。
2、 了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。
3、 掌握彩色图像的直方图处理方法。

二、实验内容及步骤
1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。
close all
RGB=imread('');
[R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像
figure
imshow(R_i,map)
[R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像
figure
imshow(R_g)


思考：
将RGB图像’’分别转换 为32色、256色、1024色索引图像，是否
调色板所表示的颜色值越多图像越好？
close all
RGB=imread('');
[R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像
[R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像
[R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像
[R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引 图像

Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8 色的索引图像');
Subplot(222);imshow(R_i2,map);title( '32色的索引图像');
Subplot(223);imshow(R_i3,map);tit le('256色的索引图像');
Subplot(224);imshow(R_i4,map) ;title('1024色的索引图像');

结论：随着索引值的增加图像的质量也有增 加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但
不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模 糊的情况出
现。
2、RGB图像与不同颜色空间的转换。
(1) RGB与HSI颜色空间的转换
HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI
空间并显示各分量， hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。
close all
x=imread('');
figure
imshow(x)
title('RGB')
x_hsi=rgb2hsi(x);% RGB颜色空间转换成HSI颜色空间,
% 并显示H、S、I各分量
figure
imshow(x_hsi)
title('HSI')
x_h_r=hsi2rgb(x_hsi);
figure
imshow(x_h_r)
title('HSI-->RGB')




（2）RGB与CMY颜色空间转换
CMY颜色空间运用在大多数在纸上沉积彩色颜料的设备，如彩色打印机和复印机。
CMY(青、深红、黄)是RGB颜色空间的补色。
close all
x=imread('');
X = im2double(x);
R=X(:,:,1);
G=X(:,:,2);
B=X(:,:,3);
C=1-R;
M=1-G;
Y=1-B;
R1=1-C;
G1=1-M;
B1=1-Y;
CMY=cat(3,C,M,Y);
RGB1=cat(3,R,G,B);
subplot(1,3,1),imshow(X);title('RGB')
subplot(1,3,2),imshow(CMY);title('CMY')
subplot(1,3,3),imshow(RGB1);title('CMY--->RGB')


思考：
如何将RGB图像分解出其R、G、B颜色分量？结果类似下图。
close all
x=imread('');
X = im2double(x);
R=X(:,:,1);
G=X(:,:,2);
B=X(:,:,3);
C1=R;
M1=G-G;
Y1=B-B;
C2=R-R;
M2=G;
Y2=B-B;
C3=R-R;
M3=G-G;
Y3=B;
R=cat(3,C1,M1,Y1);
G=cat(3,C2,M2,Y2);
B=cat(3,C3,M3,Y3);
subplot(1,3,1),imshow(R);title('R')
subplot(1,3,2),imshow(G);title('G')
subplot(1,3,3),imshow(B);title('B')

3、彩色图像的直方图处理
（1）在HSI颜色空间对I（强度）分量进行调整及直方图均衡化。
close all
x=imread('');
figure
imshow(x)
title('RGB')
x_hsi=rgb2hsi(x);% RGB颜色空间转换成HSI颜色空间,
% 并显示H、S、I各分量
h=x_hsi(:,:,1);
s=x_hsi(:,:,2);
i=x_hsi(:,:,3);

i1=imadjust(i,[0 1],[],0.6);%对I分量进行灰度值调整，使图像更亮
x_hsi=cat(3,h,s,i1);
x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空间转换为RGB空间
figure
imshow(x_h_r)
title('imadjust(i,[],[],0.6)')
i2=histeq(i); %对I分量进行直方图均衡化，加强对比度
x_hsi=cat(3,h,s,i2);
x_h_r=hsi2rgb(x_hsi); % HSI空间转换为RGB空间
figure
imshow(x_h_r)
title('histeq(i)')




(2) RGB颜色空间对全彩色进行直方图处理
close all
x=imread('');
figure
imshow(x)
title('RGB')
r=x(:,:,1); g=x(:,:,2); b=x(:,:,3);
r1=imadjust(r,[0 1],[],0.6);%对R分量进行灰度值调整
g1=imadjust(g,[0 1],[],0.6); %对G分量进行灰度值调整
b1=imadjust(b,[0 1],[],0.6); %对B分量进行灰度值调整
x1=cat(3,r1,g1,b1);
figure; imshow(x1)
title('imadjust(rgb,[],[],0.6)')
r2=histeq(r); %直方图均衡化
g2=histeq(g);
b2=histeq(b);
x2=cat(3,r2,g2,b2);%处理后的R、G、B分量合并回RGB图像
figure; imshow(x2)
title('histeq(rgb)')



思考：
参考彩色图像的直方图处理方法，分别对RGB图像 '' 进行尺寸为
5*5的均值平滑滤波及拉普拉 斯锐化。（在HIS空间或RGB空间都可以）结果类
似下图。
拉普拉斯算子：h=[ -1 -1 -1;
-1 8 -1;
-1 -1 -1;];




（1）5*5 均值平滑滤波
close all;
x=imread('');
h=fspecial('average',5);
y=imfilter(x,h);
subplot(1,2,1);
imshow(x);title('RGB');
subplot(1,2,2);
imshow(y);title('5*5 均值平滑滤波');


（2）拉普拉斯锐化
close all;
x=imread('');
h=[ -1 -1 -1;
-1 8 -1;
-1 -1 -1;];
y=imfilter(x,h);
subplot(1,2,1);
imshow(x);title('RGB');
subplot(1,2,2);
imshow(y);title('拉普拉斯滤波');



三、实验报告
1、按照实验步骤做实验；
2、记录实验结果，并作出总结；
3、按照实验报告格式写出报告。


四、实验心得及机会
通过 这次实验，我学会并了解了许多有关数字图像处理方面的知识。以前只是看
着课本上的内容学习，对很多 知识只是生分的了解，但是不懂得如何应用，通过
做实验，自己动手，对图像做一系列的处理和变换，体 会到了各种参数对数字图
像的影响。通过此次实验也发现了自己的而许多问题，在对于MATLAB软件 的
应用上面我还有许多不足，尤其是对如何编写M文件方面很难掌握，仍有待加
强。