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1、-例5.1 函数说明。clc,clear,close all;%函数demof=imread(Fig0604(a)(iris).tif);subplot 131;imshow(f);title(a)RGB图像);X1,map1=rgb2ind(f,8,nodither);subplot 132;imshow(X1,map1);title(b)未经抖动处理的颜色数减少到8的图像);X2,map2=rgb2ind(f,8,dither);subplot 133;imshow(X2,map2);title(c)经抖动处理的颜色数减少到8的图像); g=rgb2gray(f); g1=dither(g
2、);figure;subplot 121;imshow(g);title(d)使用函数rgb2gray得到的图(a)的灰度图像);subplot 122;imshow(g1);title(e)抖动处理后的灰度图像（二值图像）);运行结果：例5.2 RGB转化为HSI。clc,clear,close all;%从RGB转化到HSIf=imread(Fig0602(b)(RGB_color_cube).tif);subplot 221;imshow(f);title(a)RGB图像);f1=rgb2hsi(f);H=f1(:,:,1);S=f1(:,:,2);I=f1(:,:,3);subplot
3、 222;imshow(H);title(b)色调图像);subplot 223;imshow(S);title(c)饱和度图像);subplot 224;imshow(I);title(d)亮度图像);运行结果：例5.3 基于L*a*b彩色空间创建一个感觉上一致的彩色空间。clc,clear,close all;L=linspace(40,80,1024); %创建40到80之间等分1024个值的斜坡radius=70; %明显不同的相邻颜色，通过改变彩色的色调满足，theta=linspace(0,pi,1024); %色调对应于a*b*平面中彩色坐标的极角a=radius*cos(the
4、ta); b=radius*sin(theta);L=repmat(L,100,1);a=repmat(a,100,1);b=repmat(b,100,1);%创建该L*a*b*彩色标尺的一幅10010243 的图像lab_scale=cat(3,L,a,b);cform=makecform(lab2srgb);rgb_scale=applycform(lab_scale,cform);imshow(rgb_scale);title(基于L*a*b彩色空间的感觉上一致的标尺);运行结果：例5.4 ICC彩色剖面的软件证明。clc,clear,close all;f=imread(Fig0604
5、(a)(iris).tif);fp=padarray(f,40 40,255,both);%围绕图像加一较粗的白色边框和一个较细灰色边框fp=padarray(fp,4 4,230,both); %便于查看模拟的新闻报纸的白度subplot 121;imshow(fp);title(a)带有白色边框的原始图像); p_srgb=iccread(sRGB.icm); %读入两个剖面，使它们把虹膜图像从sRGB转为新闻纸颜色p_snap=iccread(SNAP2007.icc);cform1=makecform(icc,p_srgb,p_snap); fp_newsprint=applycfor
6、m(fp,cform1); cform2=makecform(icc,p_snap,p_srgb,. SourceRenderingIntent,AbsoluteColorimetric,. DestRenderingIntent,AbsoluteColorimetric);fp_proof=applycform(fp_newsprint,cform2);subplot 122; imshow(fp_proof);title(b)图像打印到新闻纸上后的模拟外观);运行结果：例5.5 单色负片和彩色分量的反映射。clc,clear,close all; f=imread(Fig0304(a)(b
7、reast_digital_Xray).tif); g=ice(image,f,space,rgb);f1=imread(Fig0614(a)(Chalk Original).tif.tif);g1=(image,f,space,rgb); %得到图像的负片运行结果： 例5.6 单色和彩色对比度增强。f2=imread(Fig0615(a)(Aerial Original).tif.tif);g2=ice(image,f2,space,rgb);f3=imread(Fig0615(d)(Iris Original).tif.tif);g3=ice(image,f3,space,rgb);运行结
8、果：例5.7 伪彩色映射。f4=imread(Fig0616(a)(Weld Original).tif.tif);g4=ice(image,f4);运行结果： 例5.8 彩色平衡。f5=imread(Fig0617(a)(JLK Magenta).tif.tif);g5=ice(image,f5,space,CMY);运行结果：例5.9 基于直方图的映射。f5=imread(Fig0618(a)(Caster Original).tif.tif);imshow(f5);g5=ice(image,f5,space,hsi);运行结果：例5.10 彩色图像平滑。clc,clear,close a
9、ll;f=imread(Fig0619(a)(RGB_iris).tif);R=f(:,:,1); G=f(:,:,2); B=f(:,:,3);subplot 141;imshow(f);title(a)原图);subplot 142;imshow(R);title(a)R);subplot 143;imshow(G);title(b)G);subplot 144;imshow(B);title(c)B); h=rgb2hsi(f);H=h(:,:,1);S=h(:,:,2);I=h(:,:,3);figure;subplot 131;imshow(H);title(a)H);subplot
10、 132;imshow(S);title(b)S);subplot 133;imshow(I);title(c)I);w=fspecial(average,25); I_filtered=imfilter(I,w,replicate);H_filtered=imfilter(H,w,replicate); S_filtered=imfilter(S,w,replicate); h=cat(3,H,S,I_filtered);F=hsi2rgb(h); h1=cat(3,H_filtered,S_filtered,I_filtered);f2=hsi2rgb(h1);figure; r_filt
11、ered=imfilter(R,w,replicate); g_filtered=imfilter(G,w,replicate);b_filtered=imfilter(B,w,replicate);f1=cat(3,r_filtered,g_filtered,b_filtered);subplot 131;imshow(f1);title(a)分别平滑RGB分量得到平滑后RGB图像);subplot 132;imshow(F);title(b)HSI中亮度分量I滤波后);subplot 133;imshow(f2);title(c)平滑所有三个HSI分量的结果);运行结果：例5.11 彩色图
12、像锐化。clc,clear,close all;f=imread(Fig0619(a)(RGB_iris).tif);w=fspecial(average,5);fb=imfilter(f,w,replicate);subplot 121;imshow(fb);title(a)模糊图像);lapmask=1 1 1;1 -8 1;1 1 1;fb=tofloat(fb); fen=fb-imfilter(fb,lapmask,replicate);subplot 122;imshow(fen);title(b)使用拉普拉斯算子增强后的图像);运行结果： 例5.11 使用函数colorgrad检
13、测RGB图像的边缘。clc,clear,close all;R=imread(Fig0624(a)RGB2-red.tif);G=imread(Fig0624(b)RGB2-green.tif);B=imread(Fig0624(c)(RGB2-blue).tif);f=imread(Fig0624(d)(RGB2-fullcolor).tif);subplot 221; imshow(R); title(a)RGB图像R分量);subplot 222; imshow(G); title(b)RGB图像G分量);subplot 223; imshow(B); title(c)RGB图像B分量)
14、;subplot 224; imshow(f); title(d)RGB图像); figure; VG,A,PPG=colorgrad(f);subplot 121;imshow(VG);title(e)在RGB向量空间中直接计算的梯度);subplot 122;imshow(PPG);title(f)分别计算每幅RGB分量图像的二维梯度并将结果相加得到的合成梯度);figure;f1=imread(Fig0604(a)(iris).tif);VG1,A1,PPG1=colorgrad(f1);sub=abs(VG1-PPG1);m1=max(sub); %绝对差映射到0,1区间m2=max(
15、m1);sub=sub*1/m2;subplot 141; imshow(f1); title(a)RGB图像);subplot 142;imshow(VG1); title(b)在RGB向量空间中直接计算的梯度);subplot 143;imshow(PPG1);title(c)通过分别计算每幅RGB分量图像的二维梯度并将结果相加得到的合成梯度);subplot 144;imshow(sub); title(d)图(b)(c)的绝对差，标定区间0,1);运行结果：例5.11 RGB彩色图像分割。clc,clear,close all;f=imread(Fig0627(a)(jupitermo
16、on_original).tif);mask=roipoly(f);red=immultiply(mask, f(:,:,1);green=immultiply(mask, f(:,:,2);blue=immultiply(mask, f(:,:,3);g=cat(3,red,green,blue);figure;subplot 121;imshow(f);title(a)木卫Io表面区域的伪彩色图像);subplot 122;imshow(g);title(b)使用函数roipoly交互提取的感兴趣区域); M,N,K=size(g); %提取ROI区域中的点的坐标I=reshape(g,M
17、*N,3); %g中彩色像素重新排列为I的行idx=find(mask); %找出非黑彩色分量的标准差的倍数I=double(I(idx,1:3);C,m=covmatrix(I); %C的主对角线上包含RGB分量的方差d=diag(C);sd=sqrt(d) E25=colorseg(euclidean,f,25,m);E50=colorseg(euclidean,f,50,m);E75=colorseg(euclidean,f,75,m);E100=colorseg(euclidean,f,100,m);figure;subplot 241;imshow(E25);title(a)T为25
18、时euclidean选项分割的结果);subplot 242;imshow(E50);title(b)T为50时euclidean选项分割的结果);subplot 243;imshow(E75);title(c)T为75时euclidean选项分割的结果);subplot 244;imshow(E100);title(d)T为100时euclidean选项分割的结果); M25=colorseg(mahalanobis,f,25,m);M50=colorseg(mahalanobis,f,50,m);M75=colorseg(mahalanobis,f,75,m);M100=colorseg(mahalanobis,f,100,m);subplot 245;imshow(M25);title(a)T为25,mahalanobis选项分割的结果);subplot 246;imshow(M50);title(b)T为50,mahalanobis选项分割的结果);subplot 247;imshow(M75);title(c)T为75,mahalanobis选项分割的结果);subplot 248;imshow(M100);title(d)T为100,mahalanobis选项分割的结果);运行结果：-第 14 页-