图像伪彩色处理方法研究
伪彩色处理方法
伪彩色处理方法
嘿，你知道伪彩色处理方法吗？这可真是个超有趣的技术呢！
伪彩色处理方法呀，简单来说就是把灰度图像或者单一波段的图像转化为彩色图像的过程。
具体步骤呢，首先要选择合适的映射函数，这就像是给图像选一件合适的“衣服”，得精心挑选哦！然后将灰度值或者波段值通过这个映射函数转换为对应的彩色值。
这里要注意啦，映射函数的选择可是至关重要的，要是选错了，那可就糟糕啦！同时，在处理过程中还要注意图像的分辨率和质量，别一不小心把图像弄“花”了呀。
在这个过程中，安全性和稳定性那也是相当重要的呀！就好像走钢丝一样，得稳稳当当的。
只要我们按照正确的步骤和注意事项来操作，一般来说是不会出现什么大问题的。
当然啦，也不能掉以轻心，要时刻保持警惕呢。
那伪彩色处理方法有啥应用场景和优势呢？哇塞，那可多了去啦！比如在医学领域，可以让医生更清楚地看到病变部位；在遥感领域，可以更直观地分辨不同的地物；在工业检测中，能够快速发现问题所在。
它的优势就是能让原本单调的图像变得丰富多彩，让人一目了然呀！这就好比原本是黑白的世界突然变得五彩斑斓，多神奇呀！
来看看实际案例吧，在医学影像中，通过伪彩色处理，原本难以分辨的组织和器官一下子就清晰可见了，医生就能更准确地诊断病情啦！这效果，简直太惊人啦！
我觉得呀，伪彩色处理方法真的是超级棒的技术，它能让我们看到更多的细节，发现更多的美好，给我们的生活和工作带来了极大的便利呀！。
自适应热金属码红外测量图像伪彩色编码方法
自适应热金属码红外测量图像伪彩色编码方法李晓冰【摘要】Due to the poor contrast and uneven gray scales of infrared measurement images,the pseudo-color images generated by traditional hot metal coding which employs fixed interval mapping are often unable to reflect the practical temperature. In order to solve the problem,this paper makes improvement to the traditional hot metal coding according to the gray scale distribution,realizes adaptive selecting of gray scale intervals by means of Otsu method and proposes an adaptive hot metal code pseudo-color coding method for infrared measurement images. The experiment results show that the proposed method is fairly adaptive and the pseudo-color images generating by it can truly reflect the temperature gradations.%由于红外测量图像的对比度较差,灰度分布不均衡,而传统热金属编码采用固定灰度区间映射,导致生成的伪彩色图像往往不能真实地反映物体的温度变化.针对此问题,本文根据红外测量图像的灰度分布特性,对传统热金属编码进行改造.同时,利用最大类间法,实现了灰度变换区间的自适应选择,提出了一种红外测量图像自适应热金属伪彩色编码方法.实验结果表明:该方法变换的伪彩色图像能够真实地反映物体的温度变化,且具有较好的自适应性.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2012(042)006【总页数】4页(P659-662)【关键词】红外图像;伪彩色;热金属编码;自适应;最大类间法【作者】李晓冰【作者单位】92941部队,辽宁葫芦岛125000【正文语种】中文【中图分类】TP391.4由于人眼只能区分出由黑到白数十种灰度的变化，但对彩色的分辨率可达数百种甚至上千种，说明人眼对彩色的变化远比灰度的变化敏感［1］，因而对灰度图像进行伪彩色变换［2］是一种非常有效的图像增强技术。
伪彩色算法
伪彩色算法
伪彩色算法是一种图像处理技术，它可以将黑白图像转换成彩色图像，从而增强图像的视觉效果。
这种算法利用了人眼对不同颜色的敏感度，通过对灰度图像进行着色处理，使得图像呈现出彩色的效果，从而提高了图像的信息表达能力。
伪彩色算法广泛应用于医学影像、地质勘探、航空航天等领域。
在医学影像方面，伪彩色算法可以将X光片、CT扫描、核磁共振等黑白医学影像转换成彩色图像，从而使医生能够更直观地观察病灶部位，提高诊断准确性。
在地质勘探领域，伪彩色算法可以将地质勘探图像进行着色处理，从而更清晰地显示地质层次和矿产分布，提高勘探效率。
在航空航天领域，伪彩色算法可以将卫星遥感图像转换成彩色图像，使得地表覆盖、植被分布等信息更加直观，提高了图像的可读性。
伪彩色算法的核心思想是根据灰度图像的灰度级别来进行颜色映射。
通常情况下，灰度图像的灰度级别范围是0-255，而彩色图像的颜色通道包括红、绿、蓝三种颜色。
因此，可以通过将灰度级别
映射到RGB颜色空间中，实现对灰度图像的着色处理。
常见的伪彩色算法包括灰度级别到颜色的线性映射、伪彩色表映射、颜色平面映射等方法，它们可以根据具体的应用需求来选择合适的映射方式，从而实现对黑白图像的着色处理。
总的来说，伪彩色算法是一种十分实用的图像处理技术，它可以将黑白图像转换成彩色图像，从而提高图像的信息表达能力。
随着科技的不断发展，伪彩色算法将会在更多领域得到广泛应用，为人们的生产生活带来更多便利。
图像伪彩色处理
数字图像处理课程实践灰度图像的伪彩色处理学院：物电学院班级：11级电信班指导老师：小组成员：目录1.1伪彩色图像处理原理 (1)1.2伪彩色增加的目的 (2)1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2)2.1 源程序执行原理 (4)2.2 源程序 (5)2.3实验结果 (6)3.1学习心得 (7)参考文献 (8)1.1伪彩色图像处理原理数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。
扩展了人眼的视觉范围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。
如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉的理解外部世界。
所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。
这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。
伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。
实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。
我们在这里主要介绍了各种方法的基本原理并重点介绍了灰度级-伪彩色变换法的序设计。
伪彩色图像处理（又称假彩色）有三种：第一种是把真实景物图像的像素逐个地映射为另一种颜色，使目标在原图像中更突出；第二种是把多光谱图像中任意三个光谱图像映射为可见光红、绿、蓝三种可见光谱段的信号，再合成为一幅彩色图像；第三种是把黑白图像，用灰度级映射或频谱映射而成为类似真实彩色的处理，相当于黑白照片的人工着色方法。
伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。
由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。
这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。
灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼可以提取更多的信息量。
利用自定义基准颜色模板的医学灰度图像伪彩色处理算法研究
学灰 度 图像 按 照 临床 诊 断需 求 的 伪 彩 色转 换 。结 论 ： 自定 义 的 基本 颜 色模 板 对 应 伪 彩 色编 码 表 具 有 操 作 直 观 、 解 以 理 简 单 的优 点 ． 方便 了临床 医生 对 于灰 度 影 像 的伪 彩 色处 理
【 键 词】 自定 义 基 准 颜 色模 板 ； 彩 色处 理 ； 学 图像 关 伪 医
Ｓ ０ＮＧ ｎ－ｘａ Ｋｕ ｉ
（ ｈ ｎ ｄ ｄｃ ｌＣ ｌ ｇ ， ｅ ｇ ｕ６１ ０ １ ｈｎ ） Ｃ ｅ ｇ ｕ Ｍｅ ｉａ ｏｌ ｅ Ｃｈ ｎ ｄ ０ ８ ，Ｃ ｉａ ｅ
Ａｂｔａ ｔ Ｏ ｊｃ ｖ Ｔ ｓｉ ｎ ｔｅ ｉｇｏｉ ｆ ｍｅｉａ ｒｙｃｌ ｍ ｇｓ ｓ ｇ ｅ — ｅ ｎｄ ｅ ｒｎｅ ｏｏ ｓ ｃ ｂｅｔ ｅ ｏ ａｓ ｔｉ ｈ ｄａｎｓ ｏ ｄｃｌ ａｓａｅ ａｅ ｕｉ ｓｌ ｄ ｆ ｅ ｒ ｅｅｃ ｃｌ ｒ ｉ ｓ ｓ ｇ ｉ ｎ ｆ ｉ ｆ ｒ
ｉ ｃ ｏｄ ｎ ｅ ｗ ｔ ｈ ｄｃ ｌｎ ｅ ｓ Ｃ ｎ ａ ｃｒ ａ ｃ ｉ ｔｅｍｅ ｉａ ｅ ｄ ． ． ｈ ￣
ｍ ｉｎ ｏ Ｔｈ ＲＣ ｔ ｈ ｏｒｓ ｏ ｄｎ ｓｕ ｏ ｃ ｌｒｃ ｄｎ ａ ｌ ｉ ａｙｔ ｅＳ Ｐ ｗｉ ｔｅ ｃ ｒｅｐ ｎ ｉｇｐ ｅ ｄ ～ ｏｏ ｏ ｉｇ ｔｂｅ ｓｅ ｓ ｏ ｈ
研 制 报 告 Ｉ ｖ ｌｐ ｎ ｅ ｏｔ ｅｏ ｍｅ ｔ ｐ ｒ Ｄｅ Ｒ
・３ ７・
利用自 定义基准颜色模板的医学灰度图像伪彩色处理算法研究
宋 坤 霞
［ 摘要】 目的 ： 用 自定义基准颜 色模板辅助 医学灰度影像诊 断。 方法 ： 用 Ｐ ｏｏｈ ｐ等软件 工具创 建的彩条 图像 利 利 ｈｔｓｏ
伪彩色图像处理
伪彩色图像处理一、伪彩色处理的原理伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布图像。
由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。
因此，伪色彩处理的主要目的是为了提高人眼对图像细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。
伪彩色处理的基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。
对黑白图像中不同的灰度赋予不同的彩色。
设f(x,y)为一幅黑白图像，R(x,y),G(x,y),B(x,y)为f值得注意的是，伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。
伪彩色处理技术的实现方法有多种，如密度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
其中灰度级-彩色变换伪色彩处理技术可以将灰度图像变为具有多种颜色渐变的连续彩色图像。
该方法先将灰度图像送入具有不同变换特性的红、绿、蓝三个变换器，然后再将三个变换器的不同输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝枪，再合成某种颜色。
同一灰度由三个变换器对其实施不同变换，使三个变换器输出不同，从而不同大小灰度级可以合成不同颜色。
这种方法变换后的图像视觉效果好。
二、伪彩色处理之灰度级-彩色变换法以上是一组典型的灰度级-彩色变换的传递函数。
其中图（a ）、（b ）、（c ）分别表示红色、绿色、蓝色的传递函数，图（d ）是三种彩色传递函数组合在一起的情况。
由图（a ）可见，凡灰度级小于L/2的像素将被转变为尽可能的暗红色，而灰度级位于L/2到3L/4之间的像素则取红色从暗到亮的线性变换。
凡灰度级大于3L/4的像素均被转变成最亮的红色。
其他的颜色以此类推。
三、灰度级-彩色变换法的Matlab 实现，其程序如下：I=imread(' F:\yyu\happy\DSC01015.jpeg'); %读入灰度图像image2g.jpgI=double(I);[M,N]=size(I);L=256;for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<L/4R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=L;else if I(i,j)<=L/2R(i,j)=0;G(i,j)=L;;B(i,j)=-4*i(i,j)+2*L;else if I(i,j)<=3*L/4R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;G(i,j)=L;B(i,j)=0;elseR(i,j)=L;G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;B(i,j)=0;endendendendendfor i=1:Mfor j=1:NG2C(i,j,1)=R(i,j);G2C(i,j,2)=R(i,j);G2C(i,j,3)=R(i,j);endendG2C=G2C/256;Figure;Inshow(G2C);四、总结伪彩色处理不改变像素的几何位置，而仅仅改变其显示的颜色。
伪彩色图像处理
伪彩色图像处理一、伪彩色处理的原理伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布图像。
由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰度的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色表示，就可以提高对图像细节的辨别力。
因此，伪色彩处理的主要目的是为了提高人眼对图像细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。
伪彩色处理的基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。
对黑白图像中不同的灰度赋予不同的彩色。
设f(x,y)为一幅黑白图像，R(x,y),G(x,y),B(x,y)为f值得注意的是，伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。
伪彩色处理技术的实现方法有多种，如密度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
其中灰度级-彩色变换伪色彩处理技术可以将灰度图像变为具有多种颜色渐变的连续彩色图像。
该方法先将灰度图像送入具有不同变换特性的红、绿、蓝三个变换器，然后再将三个变换器的不同输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝枪，再合成某种颜色。
同一灰度由三个变换器对其实施不同变换，使三个变换器输出不同，从而不同大小灰度级可以合成不同颜色。
这种方法变换后的图像视觉效果好。
二、伪彩色处理之灰度级-彩色变换法以上是一组典型的灰度级-彩色变换的传递函数。
其中图（a ）、（b ）、（c ）分别表示红色、绿色、蓝色的传递函数，图（d ）是三种彩色传递函数组合在一起的情况。
由图（a ）可见，凡灰度级小于L/2的像素将被转变为尽可能的暗红色，而灰度级位于L/2到3L/4之间的像素则取红色从暗到亮的线性变换。
凡灰度级大于3L/4的像素均被转变成最亮的红色。
其他的颜色以此类推。
三、灰度级-彩色变换法的Matlab 实现，其程序如下：I=imread(' F:\yyu\happy\DSC01015.jpeg'); %读入灰度图像image2g.jpg I=double(I);[M,N]=size(I);L=256;for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<L/4R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=L;else if I(i,j)<=L/2R(i,j)=0;G(i,j)=L;;B(i,j)=-4*i(i,j)+2*L;else if I(i,j)<=3*L/4R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;G(i,j)=L;B(i,j)=0;elseR(i,j)=L;G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;B(i,j)=0;endendendendendfor i=1:Mfor j=1:NG2C(i,j,1)=R(i,j);G2C(i,j,2)=R(i,j);G2C(i,j,3)=R(i,j);endendG2C=G2C/256;Figure;Inshow(G2C);四、总结伪彩色处理不改变像素的几何位置，而仅仅改变其显示的颜色。
灰度转伪彩原理
灰度转伪彩原理灰度转伪彩原理是数字图像处理中常用的一种技术，它可以将灰度图像转换为伪彩色图像，使得图像更加直观、易于观察和分析。
本文将介绍灰度转伪彩的原理及其应用。
一、灰度图像与伪彩色图像的区别灰度图像是指每个像素点的颜色只有黑、白和灰色，它的颜色信息只有一个通道，即灰度值。
而伪彩色图像是将灰度图像的灰度值映射到伪彩色表中，通过伪彩色表来表示不同的灰度值范围对应的颜色，从而使图像呈现出多种颜色，增加了图像的信息量。
二、灰度转伪彩的原理灰度转伪彩的原理主要包括灰度映射和伪彩色表的生成两个步骤。
1. 灰度映射灰度映射是将灰度图像中的灰度值映射到伪彩色表上的过程。
常用的灰度映射方法有线性映射、对数映射、幂次映射等。
其中，线性映射是最常用的方法，它通过线性函数将灰度值映射到伪彩色表上，从而实现灰度图像到伪彩色图像的转换。
2. 伪彩色表的生成伪彩色表是指将灰度图像中的不同灰度值映射到不同的颜色上，形成伪彩色图像的颜色表。
伪彩色表通常由多种颜色组成，每种颜色代表一定范围的灰度值。
生成伪彩色表的方法有很多种，常用的有线性映射法、对数映射法、直方图均衡化等。
三、灰度转伪彩的应用灰度转伪彩技术在医学影像、地质勘探、红外图像处理等领域有着广泛的应用。
1. 医学影像在医学影像中，灰度转伪彩技术可以将CT、MRI等灰度图像转换为伪彩色图像，使得医生在观察病灶时更加直观和准确。
例如，将肿瘤映射为红色、健康组织映射为绿色，可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
2. 地质勘探在地质勘探中，利用灰度转伪彩技术可以将地质图像中的地质信息以不同的颜色显示出来，帮助地质学家更好地分析地质结构和地质特征。
例如，将不同类型的矿石映射为不同的颜色，可以帮助地质学家找到矿产资源。
3. 红外图像处理在红外图像处理中，灰度转伪彩技术可以将红外图像中的温度信息以不同的颜色呈现出来，使得人眼可以直观地观察到温度分布的差异。
例如，在建筑物的热成像检测中，将高温区域映射为红色，低温区域映射为蓝色，可以帮助工程师及时发现隐患。
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中北大学课程设计说明书学生：王瑞学号：39学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：图像伪彩色处理方法研究指导教师：英亮平职称: 副教授2013 年12 月26 日中北大学课程设计任务书13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：王瑞学号：39学生姓名：齐学号：36学生姓名：穆志森学号：26课程设计题目：专业综合实践之多维信息处理部分：图像伪彩色处理方法研究起迄日期：2013年12月16 日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息工程专业实验室指导教师：英亮平系主任：王浩全下达任务书日期: 2013年12月15 日课程设计任务书课程设计任务书目录1.1伪彩色图像处理原理 (1)1.2伪彩色增加的目的 (2)1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2)2.1 源程序执行原理 (4)2.2 源程序 (5)2.3实验结果 (6)3.1学习心得 (7)参考文献 (8)1.1伪彩色图像处理原理数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。
扩展了人眼的视觉围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。
如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉的理解外部世界。
所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。
这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。
伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。
实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。
我们在这里主要介绍了各种方法的基本原理并重点介绍了灰度级-伪彩色变换法的序设计。
伪彩色图像处理（又称假彩色）有三种：第一种是把真实景物图像的像素逐个地映射为另一种颜色，使目标在原图像中更突出；第二种是把多光谱图像中任意三个光谱图像映射为可见光红、绿、蓝三种可见光谱段的信号，再合成为一幅彩色图像；第三种是把黑白图像，用灰度级映射或频谱映射而成为类似真实彩色的处理，相当于黑白照片的人工着色方法。
伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。
由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。
这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。
灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼可以提取更多的信息量。
伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。
伪彩色处理技术的实现方法有多种，如灰度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
1.2伪彩色增强的目的伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。
使原图像细节更易辨认，目标更容易识别，能够成为。
伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级一彩色变换和频率域伪彩色增强三种。
图1：原理框图1.3伪彩色图像处理增强的方法1.灰度分割法密度分割法是把灰度图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间Ii(i=1，2，…，N),给每个区间Ii指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。
该方法比较简单、直观。
缺点是变换出的彩色数目有限。
灰度是描述灰度图像容的最直接的视觉特征，它指黑白图像中点的颜色深度，围一般从0到255白色为255，黑色为0，中间的数字从小到大表示由黑到百的过渡色，即可以表示不同的灰度等级。
灰度切分示意图如右图。
设原始黑白图像的灰度围为：0≤f(x,y)≤L用k+1灰度等级把该灰度围分为k段：I0，I1,...,Ik I0=0(黑)，Ik=L（白）映射每一段灰度成一种颜色，映射关系为ɡ(x,y)= C1 (I（i-1）≤f（x，y）≤I（i）；i=1，2...k) 这里ɡ(x,y)为输出的伪彩色图像；Ci为灰度在[I(i-1),I(i)]中时所映射成的彩色。
经过这种映射处理后，原始黑白图像f（x，y）就变成了伪彩色图像ɡ(x,y)。
若原始图像f（x，y）就编程了伪彩色图像ɡ(x,y)。
若原始图像f（x，y）的灰度分布遍及上述k个灰度段，则伪彩色图像ɡ(x,y)就具有k中彩色。
图2：灰度切分示意图2.空间域灰度级一彩色变换根据色度学原理，将原图像f(x,y)的灰度围分段，经过红、绿、蓝三种不同变换TR(?)、TG(?)和TB(?)，变成三基色分量IR(x,y)、IG(x,y)、IB(x,y)，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。
图3：伪彩色处理变换曲线由上图可以总结出一下的映射函数。
下式表示R（x，y）、G(x,y)、B(x，y)的R、G、B通道的颜色值，其中，f（x，y）表示特定点灰度图像的灰度值，f 式所选灰度图像的灰度值。
0≤f≤63时R（x，y）=0，G（x，y）=4f（x，y）B（x，y）=255；64≤f≤127时R（x，y）=0，G（x，y）=255，B（x，y）=511-4f（x，y）；128≤f≤191时R（x，y）=4f（x，y）-511，G（x，y）=255，B（x，y=0；192≤f≤255时R（x，y）=255，G（x，y）=1023-4f（x，y），B（x，y）=0；通过上面的映射变换曲线，可以实现对灰度图像的着色。
最后再将每一个像素三个通道得到的值相加，就可以将每一个像素进行伪彩色处理。
最终得到伪彩色图像。
3. 频率域伪彩色增强频率域伪彩色增强的方法是：把灰度图像经傅立叶变换到频率域，在频率域用三个不同传递特性的滤波器分离成三个独立分量；然后对它们进行逆傅立叶变换，便得到三幅代表不同频率分量的单色图像，接着对这三幅图像作进一步的处理（如直方图均衡化）最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红、绿、蓝显示通道，得到一幅彩色图像。
2.1源程序执行原理伪彩色图像的含义是，每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当成彩色，查找表的表项入口地址，去查找一个显示图像时使用的R，G，B强度值，用查找出的R，G，B 强度值产生的彩色称为伪彩色。
给定灰度-彩色转换函数，对一灰度图像进行伪彩色处理。
转换函数如下表：输入灰度级0～31 ：淡黄色；32～63 ：黄色；64～95 ：橙色；96～127 ：红色；128～159 ：紫色；160～191 ：淡蓝色；192～223 ：绿色；224～255 ：蓝色。
彩色查找表CLUT 是一个事先做好的表，表项入口地址也称为索引号。
例如16 种颜色的查找表，0 号索引对应黑色，…，15 号索引对应白色。
彩色图像本身的像素数值和彩色查找表的索引号有一个变换关系，利用这个关系可以得出图像。
2.2 源程序灰度分割法程序I=imread('123.bmp');J=zeros(256,256,3);I=double(I);for i=1:256for j=1:256if 0<=I(i,j)&&I(i,j)<=15R(i,j)=1;G(i,j)=8;B(i,j)=255;else if 16<=I(i,j)&&I(i,j)<=31R(i,j)=2;G(i,j)=48;B(i,j)=254;else if 32<=I(i,j)&&I(i,j)<=47else if 48<=I(i,j)&&I(i,j)<=63R(i,j)=8;G(i,j)=160;B(i,j)=248; else if 80<=I(i,j)&&I(i,j)<=95R(i,j)=16;G(i,j)=192;B(i,j)=240; else if 96<=I(i,j)&&I(i,j)<=111R(i,j)=32;G(i,j)=224;B(i,j)=224; else if 112<=I(i,j)&&I(i,j)<=127 R(i,j)=64;G(i,j)=248;B(i,j)=192; else if 128<=I(i,j)&&I(i,j)<=143 R(i,j)=128;G(i,j)=255;B(i,j)=160; else if 144<=I(i,j)&&I(i,j)<=159 R(i,j)=160;G(i,j)=255;B(i,j)=128; else if 160<=I(i,j)&&I(i,j)<=175 R(i,j)=192;G(i,j)=248;B(i,j)=64; else if 176<=I(i,j)&&I(i,j)<=191 R(i,j)=224;G(i,j)=224;B(i,j)=32; else if 192<=I(i,j)&&I(i,j)<=207 R(i,j)=240;G(i,j)=192;B(i,j)=16; else if 208<=I(i,j)&&I(i,j)<=223 R(i,j)=248;G(i,j)=160;B(i,j)=8; else if 224<=I(i,j)&&I(i,j)<=239else if 240<=I(i,j)&&I(i,j)<=255 R(i,j)=254;G(i,j)=48;B(i,j)=2; else if 64<=I(i,j)&&I(i,j)<=79R(i,j)=255;G(i,j)=8;B(i,j)=1; endendendendendendendendendendendendendendendendendendJ(:,:,1)=R;J(:,:,2)=G;J(:,:,3)=B; imshow(uint8(J));I=imread('d:\33.jpg');%I=double(I);[M,N]=size(I);L=256;for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<L/4R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=L;else if I(i,j)<=L/2R(i,j)=0;G(i,j)=L;;B(i,j)=-4*I(i,j)+2*L;else if I(i,j)<=3*L/4R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;G(i,j)=L;B(i,j)=0;elseR(i,j)=L;G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;B(i,j)=0;endendendendendfor i=1:Mfor j=1:NG2C(i,j,1)=R(i,j);G2C(i,j,2)=G(i,j);G2C(i,j,3)=B(i,j);endendG2C=G2C;figure;imshow(G2C,[]);I=imread('Miss256G.bmp');figure(1);imshow(I);title('原始图像');J=zeros(256,256,3);I=double(I);for i=1:256for j=1:256if0<=I(i,j)&&I(i,j)<=63R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=255;else if63<=I(i,j)&&I(i,j)<=127R(i,j)=0;G(i,j)=255;B(i,j)=511-4*I(i,j); else if128<=I(i,j)&&I(i,j)<=191R(i,j)=4*I(i,j)-511;G(i,j)=255;B(i,j)=0; else if192<=I(i,j)&&I(i,j)<=255R(i,j)=255;G(i,j)=1025-4*I(i,j);B(i,j)=0;endendendendendendJ(:,:,1)=R;J(:,:,2)=G;J(:,:,3)=B;figure(2);imshow(uint8(J));title('变换后图像');2.3 实验结果灰度分割法原始图像1 变换后的图像1原始图像2 变换后图像23.1学习心得通过此次课程设计，使我更加扎实的掌握了有关图像处理方面的知识，在设计过程中虽然遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。