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1、实验六实验六 彩色图像的处理彩色图像的处理一、实验目的一、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 allRGB=imread(flowers.tif);R_i,map=rgb2ind(RGB,8);%RGB 图像转换为 8 色的索引图像figureimshow(R_i,map)R_g=rgb2gray(RGB);%RGB 图像转换为灰度级图像figureimshow(R_
2、g)思考：思考：将 RGB 图像flowers.tif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 allRGB=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(2
3、21);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);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
4、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 allx=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 figureimshow(x_hsi)title(HSI)x_h_r=hsi2rgb(x_hsi);figureimshow(x_h_r)title(HSIRGB)（2）RGB 与 CMY 颜色
5、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 allx=imread(flowers.tif);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) ;su
6、bplot(1,3,3),imshow(RGB1);title(CMY-RGB) ;思考：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 allx=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;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);ti
7、tle(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 allx=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
8、,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figureimshow(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figureimshow(x_h_r)title(histeq(i)(2) RGB 颜色空间对全彩色进行直方图处理close allx=imread(flow
9、ers.tif);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(r/g/b,0.6)r2=histeq(r); %直方图均衡化g2=histeq(g);b2=histeq(b);x2=cat(
10、3,r2,g2,b2);%处理后的 R、G、B 分量合并回 RGB 图像figure; imshow(x2)title(histeq(r/g/b)思考：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(flowers.tif);h=fspecial(average,5);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。
