图像颜色RGB调整的MATLAB实现
面阵ccd颜色识别与变换matlab代码
一、引言面阵CCD（Charge-Coupled Device）是一种常用的图形传感器，可用于获取图像信息。
在计算机视觉领域，图像的颜色识别与变换是一项重要的任务，而MATLAB作为一种强大的技术计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们实现对面阵CCD图像的颜色识别与变换。
本文将介绍如何利用MATLAB实现对面阵CCD图像的颜色识别与变换，并给出相应的代码和示例。
二、面阵CCD颜色识别1. 获取图像在进行面阵CCD颜色识别之前，首先需要获取一张面阵CCD图像。
可以通过MATLAB的图像处理工具箱中的函数来读取图像，例如imread函数。
2. 颜色空间转换面阵CCD图像通常以RGB颜色空间表示，而在进行颜色识别时，通常会将图像转换到其他颜色空间，比如HSV或Lab颜色空间。
可以利用MATLAB提供的rgb2hsv和rgb2lab函数来实现颜色空间的转换。
3. 颜色分割一旦图像转换到目标颜色空间，就可以进行颜色分割操作，将目标颜色区域提取出来。
MATLAB提供了一系列的图像分割函数，比如imfindcircles和regionprops，可以根据特定的颜色特征来分割图像。
三、面阵CCD颜色变换1. 色彩空间转换对于面阵CCD图像的颜色变换，我们可以利用MATLAB提供的颜色空间转换函数，比如rgb2gray和rgb2hsv，将图像转换到目标色彩空间。
2. 色彩增强一旦图像转换到目标色彩空间，就可以对图像进行色彩增强操作。
MATLAB中的imadjust函数可以帮助我们对图像的色彩进行调整，以实现颜色的变换和增强。
3. 色彩映射我们还可以利用MATLAB提供的颜色映射函数，比如ind2rgb和imfuse，将图像的颜色映射到其他色彩空间或者进行多通道的颜色融合。
四、MATLAB代码示例以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现面阵CCD图像的颜色识别与变换：```matlab读取图像img = imread('ccdim.png');颜色空间转换img_hsv = rgb2hsv(img);颜色分割mask = img_hsv(:,:,1) > 0.5 img_hsv(:,:,2) > 0.3;显示结果subplot(1,2,1), imshow(img), title('原始图像');subplot(1,2,2), imshow(mask), title('颜色分割结果');```五、结论本文介绍了如何利用MATLAB实现对面阵CCD图像的颜色识别与变换，并给出了相应的代码和示例。
黑白照片转化为彩色matlab代码
黑白照片转化为彩色matlab代码黑白照片转化为彩色是一项有趣且具有挑战性的任务。
在这个过程中，我们需要使用一些图像处理技术来还原照片的原始色彩。
本文将介绍一种基于Matlab的简单方法来实现这个目标。
我们需要加载待处理的黑白照片。
在Matlab中，可以使用imread 函数来读取图像文件。
例如，我们可以使用以下代码加载名为"bw_image.jpg"的黑白照片：```matlabbw_image = imread('bw_image.jpg');```接下来，我们将使用一些图像处理技术来将黑白照片转化为彩色。
一种常用的方法是通过颜色空间转换来实现。
在Matlab中，我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，然后使用gray2rgb函数将灰度图像转换回彩色图像。
以下是实现这个过程的代码：```matlabgray_image = rgb2gray(bw_image);color_image = gray2rgb(gray_image);```这样，我们就可以获得了一张彩色的图像。
然而，这种方法只是简单地将灰度信息复制到了RGB通道，效果可能并不理想。
为了改善结果，我们可以尝试其他更复杂的图像处理技术，例如图像增强或色彩补偿算法。
这些算法可以根据图像的内容和特征来调整颜色分布，以使图像看起来更加自然和生动。
除了使用内置的图像处理函数，我们还可以自定义一些算法来实现黑白照片转化为彩色。
例如，我们可以根据图像的纹理和结构信息来估计缺失的颜色信息。
这种方法需要一些先验知识和图像分析技术，但可以获得更好的结果。
黑白照片转化为彩色是一个有趣且具有挑战性的任务。
在Matlab中，我们可以使用一些内置的图像处理函数来实现这个目标，也可以尝试自定义算法来改进结果。
无论采用何种方法，我们都可以通过将灰暗的过去变为绚丽多彩的现在，使照片更加生动和有趣。
颜色识别matlab
颜色识别matlab以颜色识别Matlab为标题，本文将介绍使用Matlab进行颜色识别的方法和步骤。
颜色识别是计算机视觉中的重要任务之一，可以广泛应用于图像处理、机器人导航、智能交通等领域。
我们需要明确颜色识别的定义。
颜色是由物体反射或发射的光的波长决定的，不同波长的光对应不同的颜色。
在计算机中，颜色通常由RGB（红、绿、蓝）三个通道的数值表示。
通过分析图像中每个像素的RGB值，我们可以判断该像素所对应的颜色。
在Matlab中，可以使用以下步骤实现颜色识别：1. 读取图像：使用imread函数读取待处理的图像。
确保图像文件在Matlab当前工作目录下，并指定文件名。
2. 转换颜色空间：大多数图像处理算法都是在RGB颜色空间下进行的，但颜色识别通常需要将图像转换到其他颜色空间。
常用的颜色空间包括HSV、Lab等。
在Matlab中，可以使用rgb2hsv、rgb2lab等函数进行颜色空间的转换。
3. 设定颜色阈值：根据需要识别的颜色，设定颜色阈值。
颜色阈值是一个范围，包括最小值和最大值。
在转换后的颜色空间中，将图像中的像素值与阈值进行比较，判断像素是否属于目标颜色范围。
4. 二值化处理：将图像进行二值化处理，即将图像中的像素值分为两类：目标颜色范围内的像素和其他像素。
可以使用imbinarize函数实现二值化处理。
5. 进行形态学操作：为了去除图像中的噪声和不连续的区域，可以使用形态学操作进行图像的腐蚀和膨胀。
常用的形态学操作函数包括imerode和imdilate。
6. 进行连通区域分析：使用bwlabel函数对二值化后的图像进行连通区域分析，得到图像中的不同颜色区域。
每个区域被赋予一个标签。
7. 可视化结果：可以使用imshow函数将处理后的图像显示出来，观察颜色识别的效果。
可以使用label2rgb函数将不同的连通区域标签以不同的颜色显示。
通过以上步骤，我们可以在Matlab中实现颜色识别。
matlab颜色饱和度
matlab颜色饱和度
MATLAB中的颜色饱和度通常是通过颜色的HSV（色相、饱和度、明度）来表示的。
在MATLAB中，可以使用`hsv2rgb`和`rgb2hsv`函
数来在RGB和HSV颜色空间之间进行转换。
饱和度是HSV颜色空间
中的一个参数，它表示颜色的纯度或者说是颜色的强度。
饱和度的
取值范围一般是0到1，0表示灰色（即无色彩），1表示颜色的最
大纯度。
在MATLAB中，你可以通过以下方式来调整颜色的饱和度：
1. 使用`rgb2hsv`将RGB颜色转换为HSV颜色空间，然后调整
饱和度参数，最后再将颜色转换回RGB空间。
2. 使用`hsv`函数直接创建HSV颜色，指定色相、饱和度和明
度的值来创建具有特定饱和度的颜色。
另外，MATLAB中也提供了一些内置的函数用于调整颜色的饱和度，比如`brighten`和`darken`函数可以用来增加或减少颜色的饱
和度。
除了直接调整颜色的饱和度，你还可以通过调整颜色映射（colormap）来间接影响图像的颜色饱和度。
MATLAB中的
`colormapeditor`工具可以帮助你自定义颜色映射，从而调整图像中各个颜色的饱和度和明度。
总之，MATLAB提供了多种方法来调整颜色的饱和度，你可以根据具体的需求选择合适的方法来实现你想要的效果。
能力拓展训练课设 图像颜色RGB调整的MATLAB实现
摘要当今的信息化社会，图像是人类赖以获取信息的最重要的来源之一。
随着计算机技术的迅猛发展，图像技术与计算机技术不断融合，产生了一系列图像处理软件，如VC、MALAB，这些软件的广泛应用为图像技术的发展提供了强大的支持。
MATALB已成为公认的最优秀的应用软件之一，具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强等优点，配有功能强大、专业函数丰富的图像处理工具箱，是进行图像处理方面工作必备的软件工具。
MATLAB提供了强大的图形功能，利用程序与绘图的结合，可以将结果计算以图形展示。
RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。
本次课程设计使用RGB颜色模型对24bits彩色图像的颜色进行R，G，B三分量值调节，并显示原始的R,G,B三分量的灰度图像。
关键词：MATLAB RGB调整灰度图像目录摘要 (I)1 设计任务及要求 (1)2 原理分析 (1)2.1 RGB模式简介 (1)2.2 灰度图像 (1)3 总体设计 (2)4 编程及仿真 (3)4.1 RGB颜色调整 (3)4.1.1图像读取与显示 (4)4.1.2 RGB颜色调整 (5)4.2 原始R、G、B三分量灰度图 (6)5 结果分析 (8)6 小结及体会 (8)参考文献 (9)附录1 仿真图 (11)附录2 源程序 (12)图像颜色RGB调整的MATLAB实现1 设计任务及要求对24bits彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。
设计图形界面（GUI）程序，使用三个滑动条实现R,G,B各分量上下可调。
调整范围在0到1之间，即：滑动条被拖动时，产生一个0到1之间的系数，乘以该分量的原始值，得到调整后的分量值。
显示原始图像，和调整后的图像。
matlab颜色设置的代码
matlab颜色设置的代码Matlab是一款广泛使用的数学软件，它提供了丰富的可视化功能，让用户可以通过简单的命令和脚本来实现各种图形展示。
其中，颜色设置是一个非常重要的功能，不仅可以美化图形，还可以用来增强数据的可读性和理解性。
下面，我们将详细讲解如何在Matlab中进行颜色设置的代码。
步骤一：选择颜色在Matlab中，可以通过RGB、HSV、CMYK等多种方式来选择颜色。
RGB颜色是由红、绿、蓝三种基本颜色混合而成的，其中红色的RGB值为[1 0 0]，绿色的RGB值为[0 1 0]，蓝色的RGB值为[0 0 1]。
HSV颜色模型则由色相、饱和度和亮度三个参数共同控制颜色，即H、S和V值，其中H表示色相，取值范围为0到360，S表示饱和度，取值范围为0到1，V表示亮度，也取值范围为0到1。
CMYK颜色模型则由青、洋红、黄、黑四种颜色混合而成，分别对应的CMYK值为[1 0 0 0]、[0 1 0 0]、[0 0 1 0] 和[0 0 0 1]。
根据具体需求，选择合适的颜色模型来定义颜色。
步骤二：代码设置Matlab中可以通过以下代码来设置颜色：%设置直线颜色plot(x,y,'color','red');%通过RGB颜色值来设置颜色plot(x,y,'color',[0.8 0.1 0.1]);%通过HSV颜色值来设置颜色plot(x,y,'color',hsv2rgb([0.25 1 1]));%通过CMYK颜色值来设置颜色plot(x,y,'color',cmyk2rgb([0 0.5 0.5 0]));其中，'color'参数指定颜色，可以输入字符串来表示颜色名，也可以输入RGB、HSV或CMYK颜色值。
steps三：调整颜色属性在设置颜色后，还可以对颜色属性进行调整，包括修改线条颜色、填充颜色、字体颜色等。
MATLAB颜色的使用
MATLAB颜色的使用颜色在MATLAB中被广泛使用，可以用于绘制图形、设置文本颜色、填充形状等。
在MATLAB中，颜色可以使用RGB值、预定义颜色名称或颜色映射进行定义。
一、RGB值可以使用RGB值来定义颜色，其中RGB表示红、绿和蓝三个分量的强度。
RGB值的范围是0到1，0代表没有颜色，1代表最大强度的颜色。
下面是一个使用RGB值定义颜色的例子：color = [0.2, 0.4, 0.6];plot(x, y, 'Color', color);在这个例子中，定义了一个RGB值为[0.2,0.4,0.6]的颜色，并将其用于绘制图形。
二、预定义颜色名称MATLAB中还提供了一些预定义的颜色名称，可以直接使用这些名称来表示颜色。
常见的预定义颜色名称包括'red'、'blue'、'green'、'yellow'、'cyan'、'magenta'等。
下面是一个使用预定义颜色名称定义颜色的例子：color = 'blue';plot(x, y, 'Color', color);在这个例子中，使用预定义颜色名称'blue'表示颜色，并将其用于绘制图形。
三、颜色映射颜色映射是一种将数值映射到颜色的方法，可以根据数值的大小来确定颜色的深浅程度。
MATLAB中提供了许多预定义的颜色映射，如'jet'、'hsv'、'hot'、'cool'、'spring'等。
下面是一个使用颜色映射绘制热图的例子：data = rand(10, 10); % 生成随机数据imagesc(data); % 绘制热图colormap('jet'); % 使用jet颜色映射在这个例子中，生成了一个随机10x10的矩阵，并使用imagesc函数绘制了对应的热图。
MATLAB实现RGB图像的平移、缩放和旋转
Func的1 2 3分别对应平移、旋转、缩放功能function []=transition(func,I)if func==1delta_x=str2double(inputdlg('请输入向右平移量', 'INPUT scale factor', 1, {'-60'})); %负数为向左delta_y=str2double(inputdlg('请输入向下平移量', 'INPUT scale factor', 1, {'-89'})); %负数为向上img=imread(I);%读入图像B=size(img); %获取原始图像的高和宽imgn(:,:,:)=zeros(B(1)+abs(delta_y),B(2)+abs(delta_x));%创建平移图像输出矩阵rot=[1 0 0;0 1 0;delta_y delta_x 1]; %寻求新坐标用到的平移矩阵pix1=[1 1 1]*rot; %pix1(1),pix1(2)分别为变换后图像的左上角的y,x，分别为1+delta_y,1+delta_x，这种三维空间坐标被称为齐次坐标表示法pix4=[B(1) B(2) 1]*rot; %pix4(1),pix4(2)分别为变换后图像的右下角的y,x,分别为v+delta_y,u+delta_xfor q=1:3 %为每个通道做相同处理%%向右下方移动if delta_x>=0 && delta_y>=0 %如果两个平移量都为正for y=pix1(1):pix4(1) %新图像纵坐标从最开始到结束处for x=pix1(2):pix4(2) %新图像横坐标从最开始到结束处pix=[y x 1]/rot; %pix矩阵经计算后为[y-delta_y,x-delta_x,1] if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)%这里是判断是否有像素可进行平移，例如：若y-delta_y<0.5，则说明没有找到可平移的像素坐标imgn(y,x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q); %新的图像（x,y)点的像素值选取（x-delta_x,y-delta_y）处的像素值，则实现了平移endendendend%%向左下方移动if delta_x<0 && delta_y>=0for y=pix1(1):pix4(1)for x=pix1(2):pix4(2)pix=[y x 1]/rot;if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)imgn(y,x-delta_x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q);endendendend%%向左上方移动if delta_x<0 && delta_y<0for y=pix1(1):pix4(1)for x=pix1(2):pix4(2)pix=[y x 1]/rot;if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)imgn(y-delta_y,x-delta_x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q);endendendend%%向右上方移动if delta_x>=0 && delta_y<0for y=pix1(1):pix4(1)for x=pix1(2):pix4(2)pix=[y x 1]/rot;if pix(1)>=0.5 && pix(2)>=0.5 && pix(1)<=B(1) && pix(2)<=B(2)imgn(y-delta_y,x,q)=img(round(pix(1)),round(pix(2)),q);endendendendendimshow(uint8(imgn));title('平移');endif func==2img=imread(I); %读入原图像B=size(img);%获取图像的高度和宽度K1 =str2double(inputdlg('请输入列缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.5'}));%行默认变为原来的0.5倍K2 =str2double(inputdlg('请输入行缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.5'}));%列默认变为原来的0.5倍width = K1 * B(1); %缩放后的图像宽度height = K2 * B(2); %缩放后的图像高度for p=1:3imgn(:,:,p) = uint8(zeros(round(width),round(height))); %创建输出图像矩阵，round是进行数值取整endwidthScale = B(1)/width; %列缩放倍数的倒数heightScale = B(2)/height;%行缩放倍数的倒数for q=1:3for x = 5:width - 5 % 5是为了防止矩阵超出边界溢出for y = 5:height - 5oldX = x * widthScale; % oldX,oldY为原坐标，x,y为新坐标oldY = y * heightScale;if(oldX/double(uint16(oldX)) == 1.0) && (oldY/double(uint16(oldY)) == 1.0) %判断oldx,oldy是否为整数imgn(x,y,q) = img(int16(oldX),int16(oldY),q);elsea = double(round(oldX));b = double(round(oldY)); %若不是整数四舍五入后把临近值赋过去imgn(x,y,q) = img(a,b,q);endendendendimshow(imgn);title('最邻近插值缩放');endif func==3H=1; %索引pix中第一个元素，即高度W=2; %索引pix中第二个元素，即宽度angle=str2double(inputdlg('请输入旋转角度', 'INPUT scale factor', 1, {'45'})); %要旋转的角度，旋转方向为顺时针img=imread(I); %这里v为原图像的高度，u为原图像的宽度B=size(img); %读入高度和宽度theta=angle/180*pi; %将角度单位换算成弧度单位rot=[cos(theta) -sin(theta) 0;sin(theta) cos(theta) 0;0 0 1]; %寻求坐标所用到的旋转矩阵pix1=[1 1 1]*rot; %变换后图像左上点的坐标pix2=[1 B(2) 1]*rot; %变换后图像右上点的坐标pix3=[B(1) 1 1]*rot; %变换后图像左下点的坐标pix4=[B(1) B(2) 1]*rot; %变换后图像右下点的坐标height=round(max([abs(pix1(H)-pix4(H))+0.5 abs(pix2(H)-pix3(H))+0.5])); %变换后图像的高度，为避免溢出要加上0.5，相当于进一法width=round(max([abs(pix1(W)-pix4(W))+0.5 abs(pix2(W)-pix3(W))+0.5])); %变换后图像的宽度for p=1:3imgn(:,:,p)=zeros(height,width); %创建图像输出矩阵enddelta_y=abs(min([pix1(H) pix2(H) pix3(H) pix4(H)])); %取得y方向的负轴超出的偏移量（Y轴坐标是向下的）delta_x=abs(min([pix1(W) pix2(W) pix3(W) pix4(W)]));%取得x方向的负轴超出的偏移量for q=1:3for y=1-delta_y:height-delta_yfor x=1-delta_x:width-delta_xpix=[y x 1]/rot;if pix(H)>=0.5 && pix(W)>=0.5 && pix(H)<=B(1) && pix(W)<=B(2)imgn(y+delta_y,x+delta_x,q)=img(round(pix(H)),round(pix(W)),q);endendendendimshow(uint8(imgn));title('最近邻插值旋转');end。
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摘要Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。
不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。
如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ（亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。
彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。
其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。
Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。
关键字：Matlab,图像处理，RGB理工大学本科生能力拓展训练任务书学生专业班级：指导教师：工作单位：自动化学院题目: 图像颜色RGB调整的MATLAB实现初始条件： PC机，MATLAB要求完成的主要任务:对24bits彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。
设计图形界面（GUI）程序，使用三个滑动条实现R,G,B各分量上下可调。
调整围在0到1之间，即：滑动条被拖动时，产生一个0到1之间的系数，乘以该分量的原始值，得到调整后的分量值。
显示原始图像，和调整后的图像。
同时显示原始的R,G,B三分量的灰度图像。
任务安排：（1）设计任务及要求分析（2）方案比较及论证说明（3）系统原理阐述，写入设计方案及结构图（4）软件设计说明：软件思想，流程图，源程序及注释（5）调试记录及结果分析（6）总结（7）参考资料5篇以上（8）附录：程序清单时间安排：6月25日安排设计任务6月28日收集资料，方案选择7月1日程序设计7月5日-8日程序调试7月8日- 撰写报告9月7日交设计报告指导教师签名：年月日系主任签（或责任教师）签名：年月日目录摘要1.MATLAB简介 (1)2.图像处理简介 (2)2.1.数字图像处理发展概述 (2)2.2.图像处理技术 (2)2.3．图像处理的容 (3)3. RGB模型 (4)4.GUI界面设定 (5)5.仿真处理 (9)总结 (11)参考文献 (12)附录 (13)1.MATLAB简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室图1-1 MATLAB工作界面）。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
2.图像处理简介数字图像处理，通俗地讲是指应用计算机以及数字设备对图像进行加工处理的技术。
2.1.数字图像处理发展概述20世纪20年代，图像处理技术首次应用于改善伦敦到纽约之间的海底电缆传送图片的质量。
1964年，美国喷气推动实验室用计算机成功地对4000多月球照片进行处理。
70年代中期，随着离散数学理论的创立和完善，数字图像处理技术得到了迅猛的发展，理论和方法不断完善。
90年代，随着个人计算机进入家庭，硬件价格不断下降，数字世界逐渐进入人们的生活。
2.2.图像处理技术图像处理技术包括：1.图像信息的获取：为了在计算机上进行图像处理，必须把作为处理对象的模拟图像转换成数字图像信息。
图像信息的获取，一般包括图像的摄取、转换及数字化等几个步骤。
该部分主要由处理系统硬件实现。
2.图像信息的存储于交换：由于数字图像信息量大，且在处理过程中必须对数据进行存储和交换，为了解决大数据量及交换与传输时间的矛盾，通常除采用大容量机存存储器进行并行传送，直接存储访问外，还必须采用外部磁盘、光盘及磁带存储方式，从而达到提高处理的目的。
该部分组要功能也由硬件完成。
3.数字图像处理：数字图像处理，即把在空间上离散的，在幅度上量化分层的数字图像，在经过一些特定数理模式的加工处理，以达到有利于人眼视觉或某种接收系统所需要的图像过程。
4.数字图像通讯：80年代以来，由于计算机技术和超大规模集成电路技术的巨大发展，推动了通讯技术（包括语言、数据、图像）的飞速发展。
因为图像通讯具有形象直观、可靠、高效率等一系列优点，尤其是数字图像通讯比模拟图像通讯更具抗干扰性，便于压缩编码处理和易于加密，因此在图像通讯工程中数字处理技术获得广泛应用。
5.图像的输出和显示：数字图像处理的最终目的是为了提供便于人眼或接收系统解释和社别图像，因此图像的输出和显示很重要。
一般图像输出的方式可分为硬拷贝，诸如照相、打印、扫描鼓等，还有所谓的软拷贝，诸如CRT监视器及各种新型的平板监视器等。
3．图像处理的容图像处理的容包括：1.图像数字化：图像数字化即图像采样和量化，是指把连续的图像信号变为离散的数字信号，以适应计算机的处理。
2.图像编码压缩：把数字化的图像数据按一定规则进行排列或运算过程，称为图像编码。
利用图像本身的在特性，通过某种特殊的编码方式，达到减少原图像数据时空占用量的处理叫做图像压缩编码。
3.图像变换：一般指利用正交变换的性质和特点，将图像转换到变换域中进行处理，并且大部分变换都有快速算法。
4.图像增强：图像增强的目的是突出图像中所感兴趣的部分，如强化图像的高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显。
5.图像复原：图像复原是尽可能恢复图像的本来面貌，是对图像整体而言，而且在复原处理时，往往必须追求降质原因，以便“对症下药”，而增强往往是局部。
6.图像分割：将图像中包含的物体，按其灰度或几何特性分割，并进行处理分析，从中提取有效分量、数据等有用信息。
这是进一步进行图像处理如模式识别、机器视觉等技术的基础。
7.图像分类：简单地说就是在图像分割的基础上，进行我体的判决分类。
8.图像重建：它是对一些三维物体，应用x射线、超声波等物理方法，取得物体部结构数据，再将这些数据进行运算处理而构成物体部某些部位的图像。
目前图像重建最成功的例子是CT技术（计算机断层扫描成像技术）、彩色超声波等。
3.RGB模型RGB模型也称为加色法混色模型。
它是以RGB三色光互相叠加来实现混色的方法，因而适合于显示器等发光体的显示。
其混色规律是：以等量的红、绿、蓝基色光混合时。
如果是三原色光中的两种色光（注意，不是颜料）进行等比例混合的话，那么，得到的结果是品红、黄、青三色光。
红+绿=黄红+蓝=品红绿+蓝=青红+绿+蓝=白三种基色光全无=黑这是色光混合，称为加色混合法。
加色法的混色规律可用图表示。
其配色方程描述：F(物体颜色)=R（红色的百分比）+G（绿色的百分比）+B（蓝色的百分比）如果就是这三种颜料相混的话，那么，大体上，红+绿=暗灰红；红+蓝=紫色；绿+蓝=青绿色。
这是色彩混合，称为减色混合法。
切记，色光混合跟颜料混合是不同性质的。
4.GUI界面设定1.在matlab命令窗口中运行guide命令，来打开GUIDE界面，如下：图4-1 GUIDE界面2.然后，选择空模板(Blang GUI)，点击OK，即可打开GUIDE 的设计界面，如下：图4-2 GUIDE设计界面3.点击工具栏上的菜单编辑器(Menu Editor)，打开菜单编辑器，如下：图4-3 菜单编辑器4.在Menu Bar 中新建一个菜单项，名字为“文件”，其他设置请看下图：图4-4 菜单属性设置5.在“文件”菜单下添加菜单项：“打开”，“保存”，“退出”。
见下图：图4-5 完成后的菜单编辑器6.保存我的界面为pjimage.fig. 保存完毕之后，会自动打开pjimage.m 文件，而我们所有的程序都是要写在这个M 文件里面的。
在界面上，单击鼠标右键选择“Property Inspector”，即可打开属性窗口。
设置当前Figure 窗口的Tag 属性为：figure_pjimage，窗口的标题(Name 属性)为：图像处理图像处理实例，如下：图4-6 GUI界面属性设置7.然后点击GUI界面坐侧的Axes按钮在界面设置出两个坐标空间，并用上面的方法将两个坐标空间的Tag属性改为“axes_src”和“axes_dst”；然后点击GUI 界面坐厕的push Button按钮，在界面上设置两个按钮1，并用上面的方法将两个按钮的Tag属性分别设置为“pushbutton_cf”和“pushbutton_hz”,String 属性分别设置为“DCT button”和“HZ Button”，BabckgroundClor 属性分别设置为黄色和红色。
设置完后进行保存，得到界面如下图上所示：图4-7 设置完成的GUI界面5.仿真处理设计好图形界面（GUI）程序，使用三个滑动条实现R,G,B各分量上下可调，即是如下图所示。