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1、第 1 页 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(flowers.tif);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
2、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(flowers.tif);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 第 2 页 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
3、(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);title(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
4、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(flowers.tif);figure imshow(x)title(RGB)第 3 页 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)2RGB 与 CMY 颜色空间转换 CMY 颜色空间运用在大多数在纸上沉积
5、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(flowers.tif);X=im2double(x);R=X(:,:,1);G=X(:,:,2);B=X(:,:,3);C=1-R;M=1-G;Y=1-B;第 4 页 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(
6、RGB1);title(CMY-RGB);思考：如何将 RGB 图像分解出其 R、G、B 颜色分量？结果类似下列图。close all x=imread(flowers.tif);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;第 5 页 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
7、,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强度分量进展调整及直方图均衡化。close all x=imread(flowers.tif);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 分量进展灰度值调第 6 页 整
8、，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 分量进展直方图均衡化，加强比照度 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展直方图处理 close all x=imread(flowers.tif);figure im
9、show(x)title(RGB)r=x(:,:,1);g=x(:,:,2);b=x(:,:,3);r1=imadjust(r,0 1,0.6);%对 R 分量进展灰度值调整 g1=imadjust(g,0 1,0.6);%对 G 分量进展灰度值调整 第 7 页 b1=imadjust(b,0 1,0.6);%对 B 分量进展灰度值调整 x1=cat(3,r1,g1,b1);figure;imshow(x1)title(imadjust(r/g/b,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
10、后的 R、G、B 分量合并回 RGB 图像 figure;imshow(x2)title(histeq(r/g/b)思考：参 考 彩 色 图 像 的 直 方 图 处 理 方 法，分 别 对 RGB 图 像 flowers.tif 进展尺寸为 5*5 的均值平滑滤涉及拉普拉斯锐化。在 HIS 空间或 RGB 空间都可以结果类似下列图。拉普拉斯算子：h=-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1;15*5 均值平滑滤波 close all;x=imread(flowers.tif);h=fspecial(average,5);第 8 页 y=imfilter(x,h);subplot(1,
11、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(flowers.tif);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、实验心得及时机 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。第 9 页 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缺乏，尤其是对如何编写 M 文件方面很难掌握，仍有待加强。