- 实验目的
使用MatLab软件对图像进行彩色处理，熟悉使用MatLab软件进行图像彩色处理的有关方法，并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。
- 作业1：生成一副256*256的RGB图像，使得该图像左上角为黄色或者青色，左下角为蓝色，右上角为绿色，右下角为黑色。
rgb_R=zeros(256, 256); %红色分量
rgb_R(1:128,1:128)=1;
rgb_G=zeros(256, 256); %绿色分量
rgb_G(1:128,1:256)=1;
rgb_B=zeros(256, 256); %蓝色分量
rgb_B(128:256,1:128)=1;
rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B); %生成一副RGB彩色图像的基本语法
imshow(rgb);title('RGB 彩色图像')
- 作业2：利用作业1生成的RGB图像展示其R、G、B三个分量与RGB图；将其转化为HSI彩色模型，然后展示H、S、I三个分量及HSI图。
I=RGB;
r=I(:,:,1);
g=I(:,:,2);
b=I(:,:,3);
figure;
subplot(2,2,1);imshow(I);title('RGB彩色图像');
subplot(2,2,2);imshow(r);title('R分量');
subplot(2,2,3);imshow(g);title('G分量');
subplot(2,2,4);imshow(b);title('B分量');
hsi = rgb2hsv(I);
h=hsi(:,:,1);
s=hsi(:,:,2);
i=hsi(:,:,3);
figure;
subplot(2,3,1);imshow(I);title('original image');
subplot(2,3,2);imshow(hsi);title('HSI彩色图形');
subplot(2,3,4);imshow(h);title('色调H');
subplot(2,3,5);imshow(s);title('饱和度S');
subplot(2,3,6);imshow(i);title('亮度I');
rgb_hsi=hsv2rgb(hsi);
subplot(2,3,3);imshow(rgb_hsi);title('RGB彩色图形');
- 作业3：将作业1中的图像进行上下镜像。
image=imread('D:\ALLDOWNLOAD\实验四、彩色图像处理\彩色图像处理\shiyan4.1.png');
res = im2uint8(zeros(size(image)));%生成image图像大小的0值unit8图片
[rows,cols,n] = size(image); % 图像行列数
res1 = im2uint8(zeros([rows,cols]));
res2 = im2uint8(zeros([rows,cols]));
res3 = im2uint8(zeros([rows,cols]));
temp1 = image(:, :, 1);
temp2 = image(:, :, 2);
temp3 = image(:, :, 3);
for i = 1:rows
for j = 1:cols
% 左右镜像
res1(rows-i+1,j) = temp1(i,j);
res2(rows-i+1,j) = temp2(i,j);
res3(rows-i+1,j) = temp3(i,j);
end
end
res(:, :, 1) = res1;
res(:, :, 2) = res2;
res(:, :, 3) = res3;
res = uint8(res);
subplot(121),imshow(image);
subplot(122),imshow(res);
- 作业4：对例3的图片进行5x5均值滤波后的图片进行拉普拉斯锐化并显示。
>> f=imread('D:\ALLDOWNLOAD\实验四、彩色图像处理\彩色图像处理\lena_color.bmp');
w=ones(5)/(5*5);
f1=imfilter(f,w,'replicate');
w4=fspecial('laplacian',0);
w8=[1 1 1; 1 -8 1; 1 1 1];
g4=imfilter(f,w4,'replicate');
figure,imshow(g4),title('g4');
g4g=f-g4;
figure,imshow(g4g),title('g4g');
g8=imfilter(f,w8,'replicate');
f2=im2double(f);g8_f2=imfilter(f2,w8,'replicate');
figure,
subplot(221),imshow(g8),title('g8');
subplot(222),imshow(g8_f2),title('g8_f2');
g8g_f2=f2-g8_f2;
g8g=f-g8;
figure
subplot(223),imshow(g8g),title('g8g');
subplot(224),imshow(g8g_f2),title('g8g_f2');
>>
- 作业5：采用’canny’方法寻找彩色边缘；或者自选一幅图像计算彩色图像的梯度并绘图。
I=imread('D:\ALLDOWNLOAD\实验四、彩色图像处理\彩色图像处理\lena_color.bmp');
subplot(231),imshow(I);title('原图像');%显示原图像
% edge - 查找强度图像的边缘
% 此 MATLAB 函数 返回二值图像 BW，其中的值 1 对应于灰度或二值图像 I 中函数找到边缘的位置，值 0 对应于其他位置。默认情况下，edge 使用 Sobel 边缘检测方法。
I_R=I(:,:,1);
BW1_R=edge(I_R,'sobel');
I_G=I(:,:,2);
BW1_G=edge(I_G,'sobel');
I_B=I(:,:,3);
BW1_B=edge(I_B,'sobel');
out(:,:,1)=BW1_R;
out(:,:,2)=BW1_G;
out(:,:,3)=BW1_B;
subplot(232);imshow(double(out),[]);title('out3arrays');
out2=cat(3,BW1_R,BW1_G,BW1_B);
subplot(233);imshow(double(out2),[]);title('cat3arrays');
%f 是RGB 图像，T是[0,1]范围内的阈值选项(默认为0)；VG是RGB向量梯度F(x, y)；
%A 是以弧度计的角度θ(x, y)，并且PPG 是由单独彩色平面的2D 梯度之和形成的梯度图像
[VG,A,PPG]=colorgrad(I);%计算彩色图像的梯度
subplot(234);imshow(VG);title('VG');
subplot(235);imshow(A);title('A');
subplot(236);imshow(PPG);title('PPG');
I=imread('D:\ALLDOWNLOAD\彩色图像处理-实验\你的图.tif');
subplot(331),imshow(I);title('原图像');
I_R=I(:,:,1);
BW1_R=edge(I_R,'sobel');
I_G=I(:,:,2);
BW1_G=edge(I_G,'sobel');
I_B=I(:,:,3);
BW1_B=edge(I_B,'sobel');
out(:,:,1)=BW1_R;
out(:,:,2)=BW1_G;
out(:,:,3)=BW1_B;
subplot(332);imshow(double(out),[]);title('out3arrays');
out2=cat(3,BW1_R,BW1_G,BW1_B);
subplot(333);imshow(double(out2),[]);title('cat3arrays');
[VG,A,PPG]=colorgrad(I);
subplot(334);imshow(VG);title('VG');
subplot(335);imshow(A);title('A');
subplot(336);imshow(PPG);title('PPG');
subplot(337);imshow(BW1_R);title('Red Sobel edge');
应用：证件照更换底色（附加内容，自愿）
