数字图像处理彩色图像实验报告.docx
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数字图像处理彩色图像实验报告.docx
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数字图像处理彩色图像实验报告
6.3实验步骤
(1)对彩色图像的表达和显示
************显示彩色立方体*************
rgbcube(0,0,10);%从正面观察彩色立方体
rgbcube(10,0,10);%从侧面观察彩色立方
rgbcube(10,10,10);%从对角线观察彩色立方体
%**********索引图像的显示和转换**********
f=imread('D:
\Picture\Fig0604(a)(iris).tif');
figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像
%rgb图像转换成8色索引图像,不采用抖动方式
[X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');
figure,imshow(X1,map1);
%采用抖动方式转换到8色索引图像
[X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither');
figure,imshow(X2,map2);%显示效果要好一些
g=rgb2gray(f);%f转换为灰度图像
g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理,转换打二值图像
figure,imshow(g);%显示灰度图像
figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像
程序运行结果:
彩色立方体原图
不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像
灰度图像抖动处理后的二值图像
(2)彩色空间转换
f=imread('D:
\Picture\Fig0604(a)(iris).tif');
figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像
%转换到NTSC彩色空间
ntsc_image=rgb2ntsc(f);
figure,imshow(ntsc_image(:
:
1));%显示亮度信息
figure,imshow(ntsc_image(:
:
2));%显示色差信息
figure,imshow(ntsc_image(:
:
3));%显示色差信息
%转换到HIS彩色空间
hsi_image=rgb2hsi(f);
figure,imshow(hsi_image(:
:
1));%显示色度信息
figure,imshow(hsi_image(:
:
2));%显示饱和度信息
figure,imshow(hsi_image(:
:
3));%显示亮度信息
程序运行结果:
原图
转换到NTSC彩色空间
显示亮度信息显示色差信息显示色差信息
转换到HIS彩色空间
显示色差信息显示饱和度信显示亮度信息
(3)彩色变换
f=imread('D:
\Picture\Fig0614(a)(ChalkOriginal).tif');
G=ice('image',f);%打开ice窗口对图像进行调整
%在窗口中执行以下操作:
%a)得到图像的补色
%b)拖动映射曲线,对图像显示效果进行修改
%c)在颜色通道中选中某一颜色,然后对映射曲线进行修改
程序运行结果
(1):
全彩色图片ICE窗口
它的补色ICE窗口
拖动映射曲线,图像的显示效果ICE窗口
选择RedICE窗口
f2=imread('D:
\Picture\JLKMagenta.tif');
figure,imshow(f2);
%在CMYK彩色空间内打开图像
g2=ice('image',f2,'space','CMYK');
%f2的图像色彩偏红,拖动映射曲线,
%调整映射参数,使图像的色彩看起来比较正常。
程序运行结果
(2)
原图在CMYK彩色空间内打开图像
调整映射参数后ICE窗口
(4)彩色空间滤波
%********************彩色图像平滑**********************
fc=imread('D:
\Picture\Fig0604(a)(iris).tif');
figure,imshow(fc);
h=rgb2hsi(fc);%转换到HIS彩色空间
H=h(:
:
1);%色度分量
S=h(:
:
2);%饱和度分量
I=h(:
:
3);%亮度分量
w=fspecial('average',25);%25×25的方形平滑算子
I_filtered=imfilter(I,w,'replicate');%对亮度分量进行平滑操作
H1=cat(3,H,S,I_filtered);%将H、S、I三个分量重新组合起来f=hsi2rgb(H1);%转换到RGB彩色空间
f=min(f,1);%f的值控制在[0,1]之间
figure,imshow(f);%彩色图像平滑处理
%*******************彩色图像锐化**********************
fb=imread('D:
\Picture\Fig0604(a)(iris).tif');
lapmask=[111;1-81;111];%拉普拉斯算子
g=imfilter(fb,lapmask,'replicate');%拉普拉斯算子处理
figure,imshow(g);
%图像锐化后与原图像相减
fen=imsubtract(fb,g);
figure,imshow(fen);%显示差值图像
程序运行结果:
原图彩色图像平滑处理
拉普拉斯算子处理锐化处理
(5)彩色图像分割
%*****************彩色边缘检测************
closeall;clear;clc;
f=imread('iris.tif');%f如图6-4所示
%直接计算彩色边缘VG,并得到对单独彩色平面的二维梯度求和形成的梯度PPG
[VG,A,PPG]=colorgrad(f);
figure,imshow(VG,[]);%显示彩色梯度图像
figure,imshow(A,[]);%显示彩色梯度对应的角度图像
figure,imshow(PPG,[]);%显示分量梯度图像
g=VG-PPG;%计算两种梯度方法得到的梯度之差
figure,imshow(g,[]);%显示差值图像
程序运行结果:
彩色梯度图像彩色梯度对应的角度图像
分量梯度图像两种梯度差值图像
%*****************彩色图像分割*************************
f=imread('jupitermoon.tif');%f如图6-4所示
mask=roipoly(f);%手工选定图中红色区域
%取得选定区域图像的红色分量
R=immultiply(mask,f(:
:
1));
%取得选定区域图像的绿色分量
G=immultiply(mask,f(:
:
2));
%取得选定区域图像的蓝色分量
B=immultiply(mask,f(:
:
3));
g=cat(3,R,G,B);%取得选定区域的RGB图像
figure,imshow(g);%显示取得选定区域
[M,N,K]=size(g);%选定区域的大小
I=reshape(g,M*N,3);%对g中的像素进行重排,按列序拉成一行
idx=find(mask);%找到mask中的像素在重排后的图像g中位置
I=double(I(idx,1:
3));%转换到double类型
[C,m]=covmatrix(I);%计算协方差矩阵C主对角线上的元素,即方差
%>>sd=sqrt(d)%求得这些元素的平方根,即均方差
均方差
%用欧式距离对图像进行彩色分割,阈值为25
E25=colorseg('euclidean',f,25,m);
E251=f;
E251(E25==0)=0
figure,imshow(E251,[]);
%用马氏距离对图像进行彩色分割,阈值为25
M25=colorseg('mahalanobis',f,25,m,C);
figure,imshow(M25,[]);
程序运行结果:
原图选定区域
欧氏距离彩色分割马氏距离彩色分割
6.4思考题
(1)请将图6-1所示的彩色图像转换到灰度图像,并根据灰度值对此灰度图像进行索引化,手工指定索引表中的RGB值,并把此索引图像显示出来。
程序代码如下
%思路:
把原图想转换为128位索引图
closeall;clear;clc;
%将f从灰度图像转换为索引图像,x是索引图像;
%map是索引矩阵,R,G,B的值都相等
f=imread('D:
\Picture\RGB_iris.tif');
figure,imshow(f);%f是RGB图像
f1=rgb2gray(f);%将f转换成灰度图像
figure,imshow(f1);
[x,map]=gray2ind(f1,128);%把灰度图像转化成128位的索引图
figure,imshow(x);
%将map中的值做下面改变则R,G,B的值不相等,产生彩色
map(1,:
)=0.5;
map(:
1)=0.5;
map(2,:
)=0.4;
map(1,1)=0;
figure,imshow(f1,map);
程序运行结果:
原RGB图像灰度图像
索引图修改索引表后的图像
(2)6.3节的(4)是将图像转换到HIS空间后再对亮度分量进行平滑操作,试直接对原图像的RGB三个分量分别进行平滑操作,并计算两种操作方法的图像差值。
程序代码如下:
f=imread('D:
\Picture\RGB_iris.tif');
figure,imshow(f);
%直接对原图像的RGB三个分量分别进行平滑操作
H=f(:
:
1);%色度分量
S=f(:
:
2);%饱和度分量
I=f(:
:
3);%亮度分量
w=fspecial('average',25);%25×25的方形平滑算子
H_filtered=imfilter(H,w,'replicate');%对色度分量进行平滑操作
S_filtered=imfilter(S,w,'replicate');%对饱和度分量进行平滑操作
I_filtered=imfilter(I,w,'replicate');%对亮度分量进行平滑操作
%将H、S、I三个分量重新组合起来
Ha=cat(3,H_filtered,S_filtered,I_filtered);
Ha=im2double(Ha);%转化成double类型
figure,imshow(Ha);
%转换到HIS彩色空间
h=rgb2hsi(f);%转换到HIS彩色空间
H=h(:
:
1);%色度分量
S=h(:
:
2);%饱和度分量
I=h(:
:
3);%亮度分量
w=fspecial('average',25);%25×25的方形平滑算子
I_filtered=imfilter(I,w,'replicate');%对亮度分量进行平滑操作
%将H、S、I三个分量重新组合起来
H1=cat(3,H,S,I_filtered);
fb=hsi2rgb(H1);%转换到RGB彩色空间
fb=min(fb,1);%f的值控制在[0,1]之间
figure,imshow(fb);%彩色图像平滑处理
fen=imsubtract(Ha,fb);%计算两中方式处理后图像的差值
figure,imshow(fen);
程序运行结果:
原图
直接对RGB三分量进行平滑操作转换到HIS空间对亮度进行平滑操作
差值图像
试验中的问题和心得体会:
本次实验是彩色图像处理。
(1)通过这个实验我了解了RGB图像以及索引图像在MATLAB中的存储和询问方式
(2)了解RGB空间到其他彩色空间的转换方式和转换方法
(3)知道了一些彩色图像的空间滤波方法
(4)了解在RGB向量空间中检测彩色边缘的方法
(5)了解在RGB向量空间中对图像进行分割的方法
遇到的问题:
在做思考题
(2)的时候,计算两种平滑处理的得到图像的差值的中程序出现了问题,经过看出错信息,认真检查程序后,发现是因为直接平滑处理的图像是unit8类型的,而转换到HIS空间后,得到的图像是double类型,二者的类型不同,导致使用imsubtract函数的时候出现了问题。
感觉做matlab的实验和平时编写C代码的时候有很多地方是相同的,都会经历:
编码,debug,正确这三个过程,这个过程本身就具有挑战性和趣味性。
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