第六章 彩色图像处理(1)
彩色图像 处理
式中
h值的范围[0，2π] s值的范围为[0，1] i值的范围为[0，1]
H值的范围[0°，360°] S值的范围[0，100] I值的范围[0，255]
H h 180 / S s 100 I i 255
(2) HSI转换到RGB。利用h、s、i将HSI转换为 RGB的公式为
2 彩色模型
彩色模型（彩色空间或彩色系统）的用 途是用一些标准的，通常可接受的方式 来促进彩色规范。 彩色模型实际上是某个三维颜色空间中 的一个可见光子集。
彩色模型
用于进行有关颜色的理论研究。 RGB模型、CIE XYZ模型、Lab 模型等。
与人眼对颜色感知的视觉模型相似 的模型，它主要用于色彩的理解。 HSI模型、HSV模型、HSL模型。
彩色图像处理的应用——去红眼
去红眼技术常用的颜色模型有： RGB模型、CIE Lab模 型、HSI模型。 在此，采用HSI模型进行处理。统计资料表明，人像中 的红眼有如下特征：
- h 4 4 s 0.3
去红眼
彩色图像处理的应用——肤色检测
根据肤色特征，利用肤色模型，将肤色在色度空间进 行聚类分析，便可完成肤色检测。常用的肤色检测模 型有： 高斯模型、混合高斯模型和直方图模型。色度 空间可用常见的RGB、CIE Lab、HSI、YCbCr等模型。
2.2 CMY和CMYK彩色模型
C 1 R M 1 G Y 1 B
CMY彩色模型主要用于彩色打印。 相减混色模型 CMYK – K:黑色
2.2 HSI颜色模型
HSI模型是美国色彩学家孟塞尔 (H.A.Munseu)于1915年提出的，它反 映了人的视觉系统感知彩色的方式，以 色调、饱和度和强度三种基本特征量来 感知颜色。
6彩色图象处理
• 216 种安全彩色用 RGB 值形成 • RGB 三元数组给出 (6)3 = 216 可能值
216 安全色中 RGB 分量的可用值
– 例如， FF0000 表示红色 (十进制表示 R=256, G=B=0) 000000 表示黑色 FFFFF 表示白色
SEIE-TJU
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RGB 制彩色表示—彩色矢量空间
• 对于任意给定的彩色光 F，其配色方程可写成 F ＝ R[R] + G[G] + B[B] • 如果用相互垂直的三个坐标轴分别表示三个相互独立的 基色R、G、B，那么任意一个彩色就能用此三维空间中 的一个彩色矢量来表征。后面再详细讲述。
彩色矢量空间
• RGB 色度图就是用 r-g 直角坐标系来表示各种色度所画出 的平面图形。
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CIE RGB 色度图
• 由 [R]、[G]、[B] 三点连成的三角形称彩色三角形，其重心 E 即为等 能白光 E白 的位置。
– 在连接 [R] 和 [G] 的直线上，r、g 之和恒为 1，即 b = 0。 – 在彩色三角形内 r＋g≤1，r、g、b 均为正值，说明由三基色相加混合配出 的各种彩色均在三角形内。 – 对于某些饱和度很高的色光（例如绿、蓝色光），不论用怎样的 r、g、b 比例关系，均无法用正三基色相加配出，而必须用“负”的基色光，或 者说，色系数为负值。具有这类性质的彩色的色度坐标处在彩色三角形 之外。
– 颜料基色 紫色、青色、黄色 – 颜料合成色 红色、黄色、蓝色 – 颜色着色混合符合相减原理
颜料混合
(原色相减)
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彩色匹配 Grassman 定理
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 任何彩色可以用至多三种彩色光所匹配； 混合彩色的亮度是等于其混合分量的亮度之和; 人眼不能分解彩色混色的各分量; 在一个亮度水平上的彩色匹配将在很宽的亮度范围内保持; 匹配的彩色相加后仍然保持匹配; 匹配的彩色混合相减后仍然保持匹配; 彩色匹配的传递定理; 三种彩色匹配: 直接的和间接的。
第六章图像色彩处理
第六章图像⾊彩处理第六章图像⾊彩处理本章介绍Photoshop 中的图像⾊彩处理的知识和⽅法。
由于在第⼀章中我们已经学习了图像和⾊彩的基础知识，所以本章不再赘述。
这⾥主要通过介绍图像⾊彩调整命令的知识以及实例来完成这⼀部分知识的学习。
通过本章学习，你可以：◆了解图像⾊彩处理的知识◆理解图像⾊彩调整命令，掌握技巧并学会运⽤它来处理图像◆体验成功进⾏图像⾊彩处理的乐趣 6.1 Ph otoshop 图像⾊彩调整命令同学们对艺术照都不陌⽣吧?在艺术照⾥的⼈物个个看起来都是那么的漂亮,与真实的⼈物⼤不⼀样。
⽐如实际上⽪肤⽐较⿊的⼈在照⽚上看上去很⽩，实际上⽪肤⽐较粗糙的⼈在照⽚上看上去⽪肤很细腻等。
那同学们想不想知道这些都是如何制作出来的呢？今天起我们就来对这些神奇的艺术照进⾏探密吧。
灵活运⽤Photoshop 的图像调整功能，是我们学习图像编辑处理的关键⼀环。
有效地对图像的⾊彩和⾊调进⾏控制，我们才能制作出⾼品质的图像作品。
Photoshop 为我们提供了⼗分完善和强⼤的⾊彩调节功能，这些功能能够帮助我们创造出绚丽多彩的图像世界！图像⾊调调整主要是指调整图像的明暗程度。
相关的命令有⾊阶、曲线、⾊彩平衡、亮度/对⽐度等，它们都位于Photoshop 的【图像】/【调整】⼦菜单中。
6.1.1 ⾊阶利⽤“⾊阶”命令可以通过调整图像的暗调、中间调和⾼光的强度级别来校正图像。
如图6.1.1所⽰。
6.1.2 曲线“曲线”命令可以精确调整图像，赋予那些原本应当报废的图⽚新的⽣命⼒。
该命令是⽤来改善图像质量的⾸选⼯具，它不但可调整图像整体或单独通道的亮度、对⽐度和⾊彩，还可调节图像任意局部的亮度。
如图6.1.2所⽰。
6.1.3 ⾊彩平衡图6.1.1图6.1.2利⽤“⾊彩平衡”命令可以快速调整偏⾊的图⽚。
它可以单独调整图像的暗调、中间调和⾼光的⾊彩，使图像恢复正常的⾊彩平衡关系。
如图6.1.3所⽰。
6.1.4 亮度/对⽐度“亮度/对⽐度”命令是调整图像⾊调的最简单⽅法。
第六章 彩色图像处理_2012
彩色图像处理Two principal motivating factors for using color in image processing:1.Color is a powerful descriptor that often simplifies objectidentification and extraction from a scene.2.Humans can discern thousands of color shades and intensities,but just only two dozen of shades of grays.Color image processing includes three major areas:1. Full-color: the images in question typically are acquired witha full-color sensor, such as a color TV camera or scanner.2. false-color:processing intentionally the natural color imagesor multi-spectral sensor images into false color images.3. pesudo-color processing: assigning a color to a particularmonochrome intensity or range of intensities.6.1 color fundamentalsSix bands in color spectrum:Violet, blue, green, yellow, orange and red, each colors blends smoothly into next.The colors of object are often determined by the nature of the light reflected from the object, for example, green objects reflect light with wavelengths primarily in the 500 to 700 nm range.The electromagnetic spectrum of chromatic light ranges from about 400 to700nm, three basic features used to describe the quality of a chromatic light: radiance, luminance, and brightness.Radiance:the amount of energy that flows from the light source, measured in watts (W);Luminance:a measure of the amount of energy an observer perceives from a light source, measured in lumens (lm);Brightness:a subjective descriptor practically impossible to measure.蓝紫色紫蓝色蓝色蓝绿色绿色黄绿色黄色橙色红橙色红色蓝绿红光的吸收率400 450 500 550 600 650 700nmIt is important to keep in mind that having three specific primary color wavelengths for the purpose of standardization does not mean that these three fixed RGB components acting alone can generate all spectrum colors.Secondary colors of light: magenta (red plus blue), cyan(green plus blue), and yellow(red plus green).Secondary colors is the primary colors of pigments or colorants (is defined as one that subtracts or absorbs a primary color of light and reflects or transmits the other two.). So, the three primary colors is also the second colors of pigments.Mixing the three primaries, or a secondary with its opposite primary color, in the right intensities produce white light.Likely, a proper combination of the three pigment primaries, or a secondary with its opposite primary, produces black.brightness, hue, saturationThree characteristics generally used to distinguish one color from another are brightness, hue, and saturation.•Brightness embodies the achromatic notion of intensity.•Hue is an attribute associated with the dominant wavelength in a mixture of light waves and represents dominant color as perceived by an observer.•Saturation refers to the relative purity or the mount of white light (inversely proportional) mixed with a hue.Hue and saturation taken together are called chromaticity. Tristimulus value(三色激励值): the amounts of red, green and blue needed to form any particular color, denoted by X, Y and Z, respectively.Induced brightness•The perceived brightness of the central grating depends on both the orientation and phase of the surroundInduced brightness•The perceived brightness and the contrast of visual stimuli are influenced by surrounding stimuli (Biederlack, Castelo-Branco et al. 2006)••The perceived brightness also increases with the phase offset, which is correlated with the synchrony of neural activityColor gamut of RGB monitor and color printing deviceFrom triangle with threefixed colors as verticeswe can observe that notall colors can beobtained with three fixedprimaries.6.2 Color model (space orsystem)The purpose of a color model is to facilitate the specification of colors in some standard and accepted way, usually can be classified as:1.Hardware-oriented:RGB: for color monitors and a broad class of color video cameras; CMY (or CMYK: cyan, magenta, yellow and black): color printing;2. Application-oriented:HSI (hue, saturation and intensity): corresponds closely with the way humans describe and interpret color. It also decouples the color and gray-scale information, making it suitable for many of the gray-scale technique.6.2.1 RGB color modelBit depth(or pixel depth): the number of bits used to represent each pixel in RGB space.Full color:24-bit RGB color image. The total of colors is (28)3= 16,777,216.RGB 24-bit color cube:Three hidden surface planesin the left color cubeGenerating the RGB image of the cross-sectional color plane (127, G, B)而饱和度S，则由彩色点到灰度轴（或平面色环的原点的距离决定。
彩色图像处理
连接任2端点的直线上的各点表示将这2端点所 代表的颜色相加可组成的一种颜色
CMY和CMYK模型
CMY为颜料的原色：青色，深红，黄色 用于在纸上沉淀色彩的设备，如彩色打印机和复印
机等 实际为R、G、B的补色
C 1 R
M
1
G
imshow(im2double(g)>0.5);
彩色基础和色彩空间转换
光与色
白光通过棱镜时看到的色谱 可见光范围电磁波谱的波长组成
RGB彩色模型
CIE(国际照明委员会)三原色: 蓝: 435.8nm, 绿: 546.1nm, 红: 700nm
RGB模型的应用—彩色监视器
HSV模型
Hue,Saturation,Value 从RGB的模型的黑到白的对角线看过去所获得
IPT中常见的转换函数
dither(抖动)
在将RGB图像转变为索引图像时，dither函数可以使 用给定的颜色表完成转换，并使得转换的图像颜色 失真尽可能少
y=dither(x,map) 在将灰度图像转变为二值图像时，dither函数也同
样可以使失真尽可能小 bw=dither(gray_image)
Y 1 B
等量的CMY可产生黑色，为避免这样产生的黑色不 纯（打印机中的主要颜色），在CMY中加入了黑色 形成CMYK模型
HSI颜色模型
Hue色调，色相；描述纯色的属性 Saturation饱和度; 描述纯色被白光稀释的程度 Intensity亮度；无色光的强度概念
RGB与HSI
RGB到HSI的转换
索引图像(indexed image)
图像由数据矩阵和颜色表组成 数据矩阵大小为M×N 颜色表大小为K×3，K为颜色数
第6章彩色图像处理资料
补充 YUV彩色空间
YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编 码方法(属于PAL) 。
Y为颜色的亮度 U 为色差信号，为红色的浓度偏移量成份 V 为色差信号，为蓝色的浓度偏移量成份 YUV格式有：4∶4∶4 ；4∶2∶2 ；
4∶1∶1 ；4∶2∶0
YUV与RGB间的转换
6.1 彩色基础 p252
将红、绿、蓝的量称为三色值，表示为X,Y,Z， 则一种颜色由三色值系数定义为：
x X X Y Z
y Y X Y Z
z Z X Y Z
x y z 1
CIE色度图
纯色在色度图边 界上，任何不在 边界上而在色度 图内的点都表示 谱色的混合色；
越靠近等能量点 饱和度越低，等 能量点的饱和度 为0；
Y 0.299 0.587 0.114R
U
0.147
0.289
0.436 G
V 0.615 0.515 0.1 B
R 1 0
1.1398 Y
G 1
0.3946
Hale Waihona Puke 0.5805UB 1 2.032 0.0005V
6.3 伪彩色图像处理
伪彩色(又称假彩色)图像处理是根据特定的 准则对灰度值赋以彩色的处理，即将灰度 图转换为彩色图。
6.2.2 CMY和CMYK模型
CMY模型和RGB模型间的关系：
C 1 R
M
1
G
Y 1 B
RGB三个值已归一化为[0,1]
等量的青色、品红和黄色应该产生黑色。但实 际产生的黑色不够纯正，另外加上价格因素， 引入黑色(打印的主色)，构成CMYK模型。
6.2.2 CMY和CMYK模型
第6章彩色图像处理
彩色图像增强：目的是突出图像中有用的信息，改善 图像的视觉效果
亦称彩色空间或彩色系统 。最通用的就是RGB模型 （用于如摄像机等）、 CMY（青，深红，黄）、 CMYK（青，深红，黄，黑）是针对彩色打印机，而 HSI（色调，饱和度，亮度）更符合人描述颜色，也适 合本书给出的灰度处理技术。
RGB彩色模型 • 它使用红、绿、蓝三原色 的亮度来定量的表示颜色， 也称加色混色模型。 • 一幅M×N的RGB彩色图 像可以用M×N×3的矩阵 表示。
④ 彩色图像的平滑（去噪，图像模糊） • RGB模型的平滑：每个分量的平均，即对各个分量图 像分别进行平滑。
1 K 1 1 g ( x, y ) f ( x, y ) K K ( x , y ) S xy 1 K
( x , y ) S x , y
R ( x, y )
第六章 彩色图像处理6.1概述• 彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息，人眼对彩 色图像的视觉感受比黑白或多灰度图像的感受丰富的多. • 图像中应用彩色主要是因为： ①简化区分目标； ②眼可以辨别几千种颜色色调和亮度，而对灰度辨别仅 几十种，利于人工图像分析。 •彩色图像处理可以分为两个主要领域：全彩色处理和 伪彩色处理
① 彩色平衡： • 问题：图像中物体的颜色偏离了原有的真实色彩，显 示的图像颜色看起来不正常. • 方法：针对某一种颜色，做处理，达到理想的视觉效 果。
• 缺点：过多深红色 • 方法：减弱红色和蓝 色，或者增大绿色分 量
① A=imread('baby.tif'); ② ② B=im2double(A); ③ ③ BR=B(:,:,1); ④ ⑥ CR=(BR+0.00001).^1.5; ④ BG=B(:,:,2); ⑦ CB=(BB+0.00001).^1.2; ⑤ ⑧ CG=BG; ⑤ BB=B(:,:,3); ⑦ C=cat(3,CR,CG,CB); ⑧ figure ⑨ ⑨ subplot(1,2,1) ⑩ ⑩ imshow(B) 11
第六章彩色图象处理
1960年规定作为彩电标准光源 ▪ E光源：等能光源, 无法直接产生, 但在光
度测量中往往把测量数据折算成相应的E光 源数据
第六章彩色图象处理
6.2 彩色模型
对不同的应用目的，产生了为其提供最 方便的几种彩色模型。
第六章彩色图象处理
1 RGB 彩色模型
CIE规定了以700nm(红)、546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)三个色光为三基 色。又称为物理三基色。
第六章彩色图象处理
品红(255,0,255)
蓝(0,0,255)
青(0,255,255) 白(255,255,255)
红(255,0,0)
黑(0,0,0)光学原理解释的色彩的形成
第六章彩色图象处理
电磁波谱与光谱特性
电磁波谱：各种电磁波按波长排列成的图 表
电磁辐射形成电磁波，电磁波的波谱范 围很广
无线电波、微波、红外线、可见光、紫 外线、γ射线和宇宙射线
可见光的波长从380nm～780nm，不同波 长呈现不同的颜色，太阳辐射电磁波波 谱范围主要是可见光
减色法
C=G+B=W-R(减红原色） M=R+B=W-G(减绿原色） Y=R+G=W-B(减蓝原色）
在印刷行业，以色料 减色法为基础的基本 模型为CMY，但是目 前生产不出理想品质 的油墨，所以实用的 模型是CMYK,其中K 是黑色。
第六章彩色图象处理
通常用以区别颜色特性，可以用它的三 个要素表征：色调(Hue)，饱和度 （Saturation)，亮度(Intensity).
❖ CIE（国际照明委员会）在进行大量的彩色测 试实验的基础上提出了一系列的彩色模型用 于对颜色进行描述。
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6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
RGB图像的表示方法—三分量组合成RGB图像
• 举例：
rgb_image=imread('peppers.png'); subplot(2,2,1),imshow(rgb_image) fR=rgb_image(:,:,1); fG=rgb_image(:,:,2); fB=rgb_image(:,:,3); rgb_1=cat(3,fB,fR, fG); subplot(2,2,2),imshow(rgb_1) rgb_2=cat(3,fR,fR,fB); subplot(2,2,3),imshow(rgb_2) rgb_3=cat(3,fR,fR,fR); subplot(2,2,4),imshow(rgb_3)
colormap(map) %将系统当前颜色表设置为map
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法 举例： [X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X)
其效果等同于： imshow(X, colormap)
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法---─RGB、索引图像、灰度图像的转 换
索引图像转换为灰度图像： gray_image=ind2gray(X, map) RGB图像转换为索引图像： [X, map]=rgb2ind(rgb_image, n, dither_option) 说明：n为map的长度，dither_option可以取‘nodither’或‘dither’； 举例：rgb_image=imread('peppers.png'); subplot(2,2,1),subimage(rgb_image) [X,map]=rgb2ind(rgb_image,64,'nodither'); subplot(2,2,2),subimage(X,map) [X,map]=rgb2ind(rgb_image,16,'nodither'); subplot(2,2,3),subimage(X,map) [X,map]=rgb2ind(rgb_image,16,'dither'); subplot(2,2,4),subimage(X,map)
6.1 彩色图像基础
可见光 γ 射 X 射线 紫外 红外线 线 线 无线电波 微波 超 短 中 长 短 波 波 波
0.01nm 1nm 0.1μ 10μ 0.1cm 10cm 10m 1km 100km 电磁波谱分布 紫 蓝 青 绿 黄 橙 红 0.38 0.43 0.47 0.5 0.56 0.59 0.62 0.76(m)
可见范围电磁波谱的波长组成
6.1 彩色图像基础
• 人眼的吸收特性： 人眼的锥状细胞是负责彩色视觉的传感器，人眼的锥 状细胞可分为三个主要的感觉类别。 大约65%的锥状细胞对红光敏感，33%对绿光敏感， 只有2%对蓝光敏感。 由于人眼的这些吸收特性，被看到的彩色是所谓的 原色红（R，red）、绿(G，green)和蓝（B，blue）的各 种组合。
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法---─减少索引图像的颜色数目
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法---─减少索引图像的颜色数目 [Y, newmap] = imapprox(X, map, 16,'dither'); imshow(Y, newmap)
数字图像处理
主讲人：杜宏博
第六章 彩色图像处理
6.1 彩色图像基础 6.2 matlab中彩色图像的表示 6.3 彩色空间转换 6.4 彩色图像变换 6.5 彩色图像的空间滤波 6.6 彩色图像锐化、分割
6.1 彩色图像基础
• 白光
在17世纪，牛顿通过三棱镜研究对白 光的折射就已发现：
白光可被分解成一系列从紫到红的连续光 谱，从而证明白光是由不同颜色（而且这些 颜色并不能再进一步被分解）的光线相混合 而组成的。
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法---─RGB、索引图像、灰度图像的转 换 灰度图像转换为索引图像： 方式一： [X, map]=gray2ind(gray_image, n) 举例： gray_image=imread('cameraman.tif'); subplot(2,2,1),subimage(gray_image) [X,map]=gray2ind(gray_image,16); subplot(2,2,2),subimage(X,map) [X,map]=gray2ind(gray_image,32); subplot(2,2,3),subimage(X,map) [X,map]=gray2ind(gray_image,64); subplot(2,2,4),subimage(X,map)
在 MATLAB 中一幅彩色图像要么被当作 RGB图像，要么被当 作索引图像进行处理。
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
RGB图像的表示方法
当用 imshow() 显示彩色图片时，如果彩色图片不是索引图 像或 RGB图像(在别的彩色空间，如 HSI) ，则会出现无意义 的结果。
RGB图 像 直 接 显 示 HSI图 像
6.1 彩色图像基础
• 三原色原理
其基本内容是： 任何颜色都可以用3种不同的基本颜色按照不 同比例混合得到，即 C= aC1 + bC2 + cC3 式中a，b，c >=0 为三种原色的权值或者比例， C1、C2、C3为三原色（又称为三基色）。
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
MATLAB支持的4种图像类型(P17)： 二值图像(Binary images) 灰度图像(Intensity images) RGB图像(RGB images) 索引图像(Indexed images)
6.1 彩色图像基础
• 可见光 可见光是由电磁波谱中相对较窄的波段组成， 如果一个物体比较均衡地反射各种光谱，则人看 到的物体是白的； 而如果一个物体对某些可见光谱反射的较多， 则人看到的物体就呈现相对应的颜色。 例如，绿色物体反射具有500~570nm（纳米） 范围的光，吸收其他波长光的多数能量。
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法
读入一幅索引图像的语句如下：
显示一幅索引图像，可使用语句：
[X, map]=imread(‘trees.tif’);
imshow(X, map)
或者： image(X) %用系统当前的颜色表显示索引图像
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法
一幅索引图像在MATLAB中表示为两个分量：
X 为整数的数据矩阵，其大小和索引图像的大小相等； map 是一个大小为 m×3 且范围在 [0,1] 之间的 double 类矩阵。 map 的长度 m 代表 map 定义的颜色数目。 map 的每一行定义了 一种颜色的R、G、B分量。索引图像中每个像素的颜色由数 据矩阵X和颜色表map共同决定。
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
RGB图像的表示方法
一幅RGB图像在MATLAB中表示为一个M×N×3的3维数组；
形成一幅RGB图像的三个图像称为红、绿、蓝分量图像；
若一幅 RGB 图像的数据类型是 double ，则它的取值范围是 [0,1]；若数据类型是unit8，则取值范围是[0,255]；
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法---─RGB、索引图像、灰度图像的转 换 索引图像转换为RGB图像： rgb_image=ind2rgb(X, map); RGB图像转换为灰度图像： gray_image=rgb2gray(rgb_image); 灰度图像经过“抖动”转化为二值图像 gray_dither=dither(gray_image); 举例： rgb_image=imread('peppers.png'); gray_image=rgb2gray(rgb_image); imshow (gray_image) gray_dither=dither(gray_image); figure,imshow(gray_dither)
Байду номын сангаас
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
RGB图像的表示方法—提取三分量 从RGB图像rgb_image中提取三幅分量图像的命令如下： fR=rgb_image(:,:,1); fG=rgb_image(:,:,2); fB=rgb_image(:,:,3);
举例：
rgb_image=imread('peppers.png'); subplot(2,2,1),imshow(rgb_image) fR=rgb_image(:,:,1);subplot(2,2,2),imshow(fR) fG=rgb_image(:,:,2);subplot(2,2,3),imshow(fG) fB=rgb_image(:,:,3);subplot(2,2,4),imshow(fB)
索引图像的表示方法
MATLAB提供了一些预定义的彩色表(P148表6.2)
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法---彩色表
imshow(X, hsv)
6.2 MATLAB中彩色图像的表示方法
索引图像的表示方法---彩色表 imshow(X, autumn)