真彩色图像处理Word格式.docx

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图4.5是基于matlab以增强亮度和饱和度的方法进行真彩色增强的图像，其代码见附录

图4.4对HSI图像进行增强结果

这是对前两个方法的综合，很显然，图（b）比图（a）要亮，要清晰，视觉效果比以上两种方法分别做要好的多。

2、直接在rgb空间对图像增强

图4.6是基于matlab在rgb空间增强图像，其代码见附录

图4.5对RGB图像进行增强结果

以下是基于matlab以增强亮度的方法进行真彩色增强的代码：

%%彩色图像亮度增强（执行速度较慢）

clc

clear

fc=imread（'

E:

\maomao.jpg'

）;

figure

（1）;

imshow（fc）

title（'

原始真彩色（256*256*256色）图像'

）

fr=fc（:

:

1）;

fg=fc（:

2）;

fb=fc（:

3）;

%imshow（fr）

%title（'

红色分量图像'

%imshow（fg）

绿色分量图像'

%imshow（fb）

蓝色分量图像'

）

h=rgb2hsi（fc）;

H=h（:

S=h（:

I=h（:

I=I*1.5;

%imshow（H）

色调分量图像'

%imshow（S）

饱和度分量图像'

%imshow（I）

亮度分量图像'

h=cat（3,H,S,I）;

%cat函数是拼接数组的函数，这里将在第3维上进行拼接。

f=hsi2rgb（h）;

%增强亮度分量后的rgb图像

f=min（f,1）;

%保证元素值最大为1,因为按公式转换为rgb后可能出现大于1的情况

figure

（2）;

imshow（f）

仅增强HSI图像的亮度分量所得到的RGB图像'

基于matlab以增强对比度的方法进行真彩色增强代码：

%%例6.8彩色图像亮度增强（执行速度较慢）

I:

S=S*2.0;

增强HSI图像的对比度所得到的RGB图像'

基于matlab以增强亮度和饱和度的方法进行真彩色增强的图像

imshow（fc）

I=I*2.0;

S=S*2.0;

rgb图像转化为hsi图像的代码：

rgb2hsi（rgb）

functionhsi=rgb2hsi（rgb）

%RGB2HSIConvertsanRGBimagetoHSI.

%HSI=RGB2HSI（RGB）convertsanRGBimagetoHSI.Theinputimage

%isassumedtobeofsizeM-by-N-by-3,wherethethirddimension

%accountsforthreeimageplanes:

red,green,andblue,inthat

%order.IfallRGBcomponentimagesareequal,theHSIconversion

%isundefined.Theinputimagecanbeofclassdouble（withvalues

%intherange[0,1]）,uint8,oruint16.

%

%Theoutputimage,HSI,isofclassdouble,where:

%hsi（:

:

1）=hueimagenormalizedtotherange[0,1]by

%dividingallanglevaluesby2*pi.

2）=saturationimage,intherange[0,1].

3）=intensityimage,intherange[0,1].

%Copyright2002-2004R.C.Gonzalez,R.E.Woods,&

S.L.Eddins

%DigitalImageProcessingUsingMATLAB,Prentice-Hall,2004

%$Revision:

1.5$$Date:

2005/01/1813:

44:

59$

%Extracttheindividualcomponentimages.

rgb=im2double（rgb）;

r=rgb（:

1）;

g=rgb（:

2）;

b=rgb（:

3）;

%Implementtheconversionequations.

num=0.5*（（r-g）+（r-b））;

den=sqrt（（r-g）.^2+（r-b）.*（g-b））;

theta=acos（num./（den+eps））;

H=theta;

H（b>

g）=2*pi-H（b>

g）;

H=H/（2*pi）;

num=min（min（r,g）,b）;

den=r+g+b;

den（den==0）=eps;

S=1-3.*num./den;

H（S==0）=0;

I=（r+g+b）/3;

%Combineallthreeresultsintoanhsiimage.

hsi=cat（3,H,S,I）;

hsi图像转化为rgb图像的代码：

hsi2rgb（hsi）

functionrgb=hsi2rgb（hsi）

%HSI2RGBConvertsanHSIimagetoRGB.

%RGB=HSI2RGB（HSI）convertsanHSIimagetoRGB,whereHSIis

%assumedtobeofclassdoublewith:

1）=hueimage,assumedtobeintherange

%[0,1]byhavingbeendividedby2*pi.

%Thecomponentsoftheoutputimageare:

%rgb（:

1）=red.

2）=green.

3）=blue.

2003/10/1301:

01:

06$

%ExtracttheindividualHSIcomponentimages.

hsi=im2double（hsi）;

H=hsi（:

1）*2*pi;

S=hsi（:

I=hsi（:

R=zeros（size（hsi,1）,size（hsi,2））;

G=zeros（size（hsi,1）,size（hsi,2））;

B=zeros（size（hsi,1）,size（hsi,2））;

%RGsector（0<

=H<

2*pi/3）.

idx=find（（0<

=H）&

（H<

2*pi/3））;

B（idx）=I（idx）.*（1-S（idx））;

R（idx）=I（idx）.*（1+S（idx）.*cos（H（idx））./cos（pi/3-H（idx）））;

G（idx）=3*I（idx）-（R（idx）+B（idx））;

%BGsector（2*pi/3<

4*pi/3）.

idx=find（（2*pi/3<

4*pi/3））;

R（idx）=I（idx）.*（1-S（idx））;

G（idx）=I（idx）.*（1+S（idx）.*cos（H（idx）-2*pi/3）./...

cos（pi-H（idx）））;

B（idx）=3*I（idx）-（R（idx）+G（idx））;

%BRsector.

idx=find（（4*pi/3<

=2*pi））;

G（idx）=I（idx）.*（1-S（idx））;

B（idx）=I（idx）.*（1+S（idx）.*cos（H（idx）-4*pi/3）./...

cos（5*pi/3-H（idx）））;

R（idx）=3*I（idx）-（G（idx）+B（idx））;

%CombineallthreeresultsintoanRGBimage.Clipto[0,1]to

%compensateforfloating-pointarithmeticroundingeffects.

rgb=cat（3,R,G,B）;

rgb=max（min（rgb,1）,0）;

直接在RGB空间进行图像增强

A=imread（'

C:

\Users\liuxinju\Desktop\maomao.jpg'

%读入原始RGB图像

whos;

figure;

imshow（A）:

originalimage'

%显示图像

[rcd]=size（A）;

%计算图像大小

%------计算红色分量并显示分解图------%

red（:

1）=A（:

2）=zeros（r,c）;

3）=zeros（r,c）;

red=uint8（red*2.0）;

imshow（red）

RedComponent'

%-------计算绿色分量并显示分解图-------%

green（:

2）=A（:

1）=zeros（r,c）;

green=uint8（green*2.0）;

imshow（green）

GreenComponent'

%--------计算蓝色分量并显示分解图-------%

blue（:

3）=A（:

blue=uint8（blue*2.0）;

imshow（blue）

BlueComponent'

%------------合成-------------%

B（:

1）=red（:

2）=green（:

3）=blue（:

imshow（B）:

compositionimage'