MATLAB彩色图像处理

2023-05-16

MATLAB中的彩色图像表示法

MATLAB图像处理工具箱（IPT）支持两种类型的彩色图像表示法：RGB图像和索引图像。
a）RGB图像RGB图像存储为大小为3D的数组，其中图像高度和图像宽度。
MATLAB函数imread用于读取图像文件。例如，a = imread（'peppers.png'）; 假设a是RGB图像。
位置（行= y，列= x）的像素颜色存储在a（y，x，:)中。
数组项a（y，x，1）是红色值，a（y，x，2）是绿色值，而a（y，x，3）是蓝色值。

要提取三个分量（红色，绿色和蓝色），请使用R = a（：，：，1）; G = a（：，：，2）; B = a（：，：，3）; 假设R，G，B是三个颜色分量，我们可以使用b = cat（3，R，G，B）来形成RGB图像。

b）索引图像索引图像由两部分组成：

尺寸为2-D的Hxw矩阵，其中为H图像高度，W为图像宽度。
颜色图。颜色图是大小为mX3的二维矩阵，其中每一行存储一种颜色，并且m是颜色的总数。
假设X是索引图像，并且map是相应的颜色图。
如果X(x,y)=k为，则像素位置（行= y，列= x）的颜色为：map（k ,:）

从RGB图像到索引图像的转换

MATLAB函数rgb2ind可用于将RGB图像转换为索引图像。此函数支持三种转换方法

：i）均匀量化、ii）最小方差量化和iii）颜色映射近似。
均匀量化：[X，map]=rgb2ind（RGB，tol）使用统一量化将RGB图像转换为索引图像X。输出映射最多包含颜色，其中参数tol必须介于0.0和1.0（公差）之间。例如，如果tol=0.1，此函数将每个颜色维度划分为10个间隔。整个颜色空间将有 $10^3$ 个立方体，每个立方体表示为一种颜色。

a = imread('peppers.png');
[X, map] = rgb2ind(a, 0.1);

最小方差量化：[X，map]=rgb2ind（RGB，n）使用最小方差量化将RGB图像转换为索引图像X。输出映射最多包含n种颜色，其中n是介于1和216之间的整数输入参数。以下命令仅使用100种颜色表示图像a:[X，map]=rgb2ind（a，100）；

颜色贴图近似值：X=rgb2ind（RGB，map）将RGB图像转换为索引图像X。它将RGB中的每种颜色与预定义颜色贴图中最近的颜色匹配。

练习：考虑输入图像peppers.png.
编写MATLAB代码，使用统一量化生成索引图像，公差为0.5。输出颜色映射中n的颜色总数是多少？
编写MATLAB代码，使用最小方差量化生成索引图像。输出颜色的数量应该与均匀量化中的相同。
使用MATLAB函数子图像并排显示两个输出图像。哪个图像的视觉质量更好？为什么？

颜色空间

a）在MATLAB中使用RGB作为主颜色空间来表示图像（图7.3）。然而，还有许多其他颜色空间。在本节中，我们将研究MATLAB支持的另外两个空间：YCbCr和HSV。

YCbCr颜色空间这种颜色空间广泛应用于数字图像和视频压缩（如JPEG、MPEG）。通过线性变换，可以从RGB中得到YCbCr

在MATLAB中，使用IPT函数rgb2ycbcr完成颜色转换：im_ycbcr=rgb2ycbcr（im_rgb）；

要从YCbCr颜色空间转换到RGB空间，请使用MATLAB函数ycbcr2rgb:im_rgb=ycbcr2rgb（im_YCbCr）；

HSV颜色空间HSV由三个部分组成：

色调（H）是主色。[0，360o]中的每个H值对应一种颜色，例如红色、绿色、蓝色或黄色。
饱和度是原色的饱和度。对于给定的H，S=0表示没有颜色，S=1表示100%颜色。
值（V）为亮度。V=0为最小亮度，V=1为最大亮度。

RGB图像可以使用MATLAB函数rgb2hsvim_hsv = rgb2hsv(im_rgb)

转换为HSV图像；逆变换是通过MATLAB函数hsv2rgb:im_rgb = hsv2rgb(im_hsv);执行的；

练习：考虑形象悉尼.jpg’.
编写MATLAB代码来显示图像的Y、Cb、Cr、H、S、V颜色分量。
编写MATLAB代码创建并显示输出图像，其中S分量增加3倍，而H和V分量保持不变。s=s*3 hv不变

7.5基于颜色的图像分割

a）分割是根据颜色、形状或纹理等标准将图像分割为同质区域的过程。在本节中，我们将学习一种基于RGB颜色的图像分割技术。
b）假设是一组预定义的N行向量。其中的每一行向量都是一种有三个元素（红、绿、蓝）的颜色：（7.11）平均向量和协方差矩阵可以在MATLAB中计算如下：

m = mean(S,1) C = cov(S)

对于任意像素颜色x：

和之间的欧几里德距离定义为。（7.12）

和之间的马氏距离定义为。（7.13）

如果距离小于预定义阈值，则认为像素颜色与中的颜色相似。

练习E1。彩色量化编写MATLAB脚本对彩色图像进行处理辣椒.png.
计算出现在图像中的不同颜色n的数量。提示：您可以使用MATLAB函数unique来查找矩阵中不同的行或列。
应用最小方差量化，将不同颜色的数量减少一半，并将输出图像保存为辣椒色_量化.bmp.
通过并排显示输入和量化图像，比较它们。

E2。图像分割编写一个MATLAB脚本来执行以下任务。
a）读取输入图像辣椒.png到一个MATLAB变量a中。
b）显示图像并从输入图像中的对象中选择像素颜色（图7.4）。
S=impixel（a）单击鼠标左键选择对象中的N个像素。按回车键停止选择。
c）计算集合S的平均向量和协方差矩阵。
d）通过处理输入图像中的所有像素来生成输出图像。如果从像素到集合S的欧几里德距离小于阈值，则保持像素颜色不变。否则，将像素颜色更改为白色（红色=绿色=蓝色=255）。
e）通过处理输入图像中的所有像素来生成输出图像。如果从像素到集合S的马氏距离小于阈值，则保持像素颜色不变。否则，将像素颜色更改为白色（红色=绿色=蓝色=255）。与（d）部分的结果进行比较。
f）测试脚本中N和的不同值，并对结果进行注释。

感觉有用的博客https://www.cnblogs.com/IClearner/p/6754821.html

实验代码

https://download.csdn.net/download/sereasuesue/14915881

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