PS使用直方图分析图像色彩
在接下来的学习中，我将为朋友们讲解一系列色彩调整命令的应用原理与使用方法，要调整图像色彩，首先需要朋友们能够对图像色彩中存在的问题进行合理、科学的分析，才能够有针对性地对图像进行色彩校正。
在Photoshop中，使用“直方图”调板，可以科学直观的观察和分析图像中的色彩，“直方图”以图形的形式显示了图像像素在各个色调区的分布情况，通过显示图像在暗调、中间调和高光区域是否包含足够的细节，以便进行更好的校正。
1. 认识“直方图”调板
（1）执行“文件”→“打开”命令，将素材“自然景.tif”文件打开。
图01
（2）执行“窗口”→“直方图”命令，即可将“直方图”调板打开。
图02 （3）认识“直方图”调板界面。
图03 （4）将直方图以“全部通道视图”模式显示。
图04
图05 （5）将直方图以“扩展视图”模式显示。
图06
图07
（6）为便于观察，我们可以将直方图以单一的黑色显示。
图08
（7）将针放置在直方图上某一处，就可显示该处的信息。
图09
（8）在直方图中拖动选择一个区域，可在其下方显示该区域的信息。
图10
（9）若在直方图内绘制选区，直方图将只显示该选区内的图像像素在各个色调区的分布情况。
图11
2. 通过“直方图”分析图像色彩
（1）将素材“1.tif”文件打开。分析“直方图”，图像像素主要分部在调板右侧，也就是亮色调区域的图像像素较多，而左侧即暗部区域几乎没有图像像素。
图12
（2）通过直方图我们可以知道，该图像整体偏亮，缺少黑色像素，从而使亮部细节损失较大，此类图片除非特殊需要，否则我们可以认为为一张曝光过度图像。
图13
（3）打开素材“外景tif”文件。分析“直方图”，图像像素集中在调板左侧，也就
是暗部区域，亮部区域几乎没有图像像素。
图14
（4）通过直方图我们可以知道，图像暗部的细节损失较大，图像亮度不足。我们可以认为是曝光不足图片。
图15
（5）打开素材“北京佳尚财税http://101.1.28.35/”文件打开，分析“直方图”，图像像素集中在中间部分，即中间色调的图像像素包含较多。
图16
（6）通过直方图我们可以知道，图像效果表现为反差过低，层次减少，画面发灰。
图17
（7）打开上海凯迪财税http://101.1.20.46/”文件，观察“直方图”调板，图像像素在左右两侧的分布较多，即亮部和暗部图像像素较多，中间部分图像像素分布较少。
图18
（8）通过直方图我们可以知道，图像的画面效果表现为反差较高，对比比较强烈，这样的图像会丢失很多细节。
图19
（9）通过以上直方图观察图像亮度的方法，可以使我们知道图像像素在各色调的分布情况，从而采取更有效的方法来调整图像。
图像颜色RGB调整的MATLAB实现..
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
武汉理工大学本科生能力拓展训练任务书 学生姓名专业班级： 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。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
《图形图像处理Photoshop》教学大纲
Photoshop 教学大纲 一、课程概述 1.课程性质、任务与目的 课程主要任务是介绍PHOTOSHOP CS3版工作界面，图像设计基本操作，选区的创建、编辑与应用，图像的填充、绘制与修饰，路径、形状的绘制与应用，色彩艺术，文字魅力，图层的应用，蒙版与通道的应用，神奇滤镜，动作和输入、输出等，最后通过综合实战演练的方式进行案例实训。学习Photoshop的目的在于使学生熟练掌握现代化的设计工具的使用技巧，进行各种公益广告设计、商业广告设计、商业包装设计、网页设计，提高设计效率，适应社会要求，能够顺利的走上社会，并为以后独立的设计打下坚实的基础。 2.教学基本要求 (1)能够了解数字图像的基本理论、有关色彩理论和颜色模式的理论知识。 (2)熟练掌握PHOTOSHOP CS3的工作界面以及一些基础操作，例如：对图像 文件的新建、打开和保存操作，以及使用PHOTOSHOP CS中的各种辅助 工具等。 (3)" (4)能够熟练利用PHOTOSHOP CS3中的工具和命令创建、编辑和保存选区； 熟练掌握创建、编辑路径的方法与技巧。 (5)熟练掌握图层的一些概念、基本操作。 (6)对通道与蒙版的概念有一个清晰的认识，轻松掌握通道与蒙版的操作方 法与技巧。 (7)掌握滤镜的一些基础的操作。 3.课程特点 《计算机图形图像处理Photoshop CS3实用教程》是一门实践性很强的课程,必须通过大量的上机实例操作才能熟练掌握所学的知识，在上课的全过程必须保证大部分的时间来上机。 ` 二、教学内容和要求 1、教学内容 项目一Photoshop CS3快速入门 项目二制作滑稽小狗 项目三制作圣诞电子卡片 项目四制作完美婚纱照 项目五制作时尚皮包宣传页 项目六制作舞会门票 ； 项目七制作时尚照片 项目八制作室内装饰效果图 项目九制作学院网站首页
直方图图像增强技术
Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第7卷第4期(2011年2月)直方图图像增强技术 龙清 （重庆广播电视集团（总台），重庆401147） 摘要：图像增强就是通过一定的方法对图像进行处理和变换，它能有效地改善图像整体质量和局部特征，是数字图像的预处理。基于直方图均衡化和规定化处理的图像增强技术，能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围。实验结果表明，直方图均衡化和规定化处理确能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围，从而改善图像的可视质量。 关键词：图像增强；直方图；均衡化；规定化；灰度级；MATLAB 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)04-0883-04 The Image Enhancement Based on Histogram LONG Qing (Chongqing Radio &TV Group (Station),Chongqing 401147,China) Abstract:Image enhancement which is also called image pre-processing ,can improve the visual quality of the whole and partial image,by transforming the image's data according to some special methods.The image enchancement based on histogram equalization and specifica -tion can improve the contrast details and the dynamic range of gray level of the image.The MATLAB experiments demonstrate that the image enchancement based on histogram equalization and specification actually make the image better in vision. Key words:image enhancement;histogram;equalization;specification;gray level;MATLAB 在图像摄取、传输和变换过程中，由于受到系统噪声、曝光不足（或过量）以及相对运动等因素影响，获取的图像往往会与原始图像之间产生某些差异(称为降质或退化)。降质后的图像质量变差，从中提取的信息量减少，甚至出现错误信息。图像增强技术可以根据图像的模糊情况，采用各种特殊的技术手段来突出图像中的某些信息，削弱或消除无关信息，达到整体或局部改善图像质量的目的。目前，图像增强技术还没有统一的技术标准，采用的方法也有所不同，常用的图像增强技术有直方图修改、图像平滑滤波、图像锐化等方法。本文将着重分析基于直方图修改的图像增强技术。 1图像增强 图像增强就是通过一定的方法给原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征，抑制图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不用分析图像降质的原因，处理后的图像不一定完全逼近原始图像。增强图像可以是一个失真的过程，其目的就是要改善图像的视觉效果。针对给定图像的应用场合，有目的地选择强调图像的整体特征或局部特征，将原来模糊的图像变得清晰，扩大图像中不同物体之间的特征差别，改善图像质量，丰富信息量，加强图像判读和识别效果，从而满足某些特殊分析的需要。 灰度是图像的一个重要技术指标，对图像灰度的研究有着广泛的代表意义，本文将以灰度图像作为研究对象。对于灰度图像来说，所有的像素都可以用灰度来表示，其图像灰度的亮度函数（阵列）大于零。 2灰度直方图 直方图又称柱状图，就是相对将一个变量的不同等级的频数用柱状线标绘的图表。灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率之间的统计关系，可表达为： p(r k )=n k /n k=0,1,2…L-1 其中，n 为图像像素总数，r k 表示第k 个灰度级，n k 表示图像中灰度级r k 出现的像素的个数，p(r k )表示灰度级r k 出现的概率。灰度直方图是一个概率密度函数，如果图像的灰度级都集中在很窄的灰度范围内，则表明该图像的灰度取值动态范围小，相应的图像对比度较低；如果图像的灰度级比较均匀地分布在较大的灰度范围内，则表明该图像具有较大的灰度动态范围，相应的图像具有较大的对比度。灰度直方图给出了关于图像概貌的一个总体描述，从灰度图中可以知道图像的灰度范围、每个灰度级的出现频率、灰度级的分布、整幅图像的平均明暗和对比度等情况，为进一步处理图像提供了重要的依据。通过有针对性地改变直方图的灰度分布状况，使灰度均匀地或按预期目标分布于整个灰度范围，从而达到增强图像的效果。3直方图均衡化 3.1整体直方图均衡化 直方图均衡化就是把原图像的直方图通过灰度变换函数修正为灰度均匀分布的直方图，然后按均衡直方图修正原图像。它以收稿日期：2011-01-18 作者简介：龙清（1966-），男，重庆广播电视集团（总台）高级工程师，硕士，曾在《电视技术》、《光通信技术》等杂志上发表过文章。E-mail:eduf@https://www.360docs.net/doc/eb15688253.html, https://www.360docs.net/doc/eb15688253.html, Tel:+86-551-56909635690964ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.7,No.4,February 2011,pp.883-886
基于颜色直方图的图像检索(实验分析)
基于颜色直方图的图像检索 作者:吴亚平学号:200812017081203009 1.概述 在过去的十几年间，有许多知名机构都对图像检索系统进行了深入的研究，病开发出了相应的检索系统，例如IBM Almaden研究中心研制的QBIC系统，Virage公司研发的VIRAGE系统，麻省理工大学多媒体实验室研发的Photobook系统，哥伦比亚大学研发的VisualSeek系统，斯坦福大学研发的WBIIS系统，U.C.伯克利分校研发的Blobworld系统等等。 这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索，在这篇论文中，系统采用了基于颜色特征提取的检索。基于直方图在两个颜色空间对图像特征进行判定检索。这两个颜色空间是RGB和HSV。通过对两副图像对应的RGB和HSV 值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性，这种方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联，也就是说，距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。但是，经过试验的判定，这种基于直方图的图像检索系统能够为图片检索提供相对精确的检索结果。 2.相关知识 2.1. RGB颜色空间 RGB颜色模型中每种颜色都是由红绿蓝三种颜色组成。这种颜色模型在许多CRT显示器和彩色光栅图形设备中被广泛使用。这三种颜色被认为是其他颜色的
添加剂，对于所需要的颜色通过对这三种颜色进行不同的比例进行相加即可得到。RGB模型可以用如下的颜色坐标系表示。注意从（0，0，0）到（1，1，1）的对角线，白色代表了灰阶，RGB色彩模式俯视从白色开始的。 2.2. HSV颜色空间（也称HIS颜色空间） HSV字母分别代表了色度（Hue），饱和度（Saturation），色调。上面的锥形图说明HSV的颜色模型。Value代表了颜色的强度，他是从图像信息中分离出来，可以表示相关信息的部分。色度和饱和度代表了颜色在人眼中的生理特征。色度与红色等颜色从0到1的表示不同，色度是从红色通过黄，绿，青，蓝，洋红色，再回到红色。饱和度的区分是从0 到 1，他通过值大小来影响颜色的饱和度。对于色调，也是从0到1，随着他的增大，图像的颜色就会越来越亮。
基于图像增强直方图
作者简介：刘计平（１９６８－），女，河北省平山县人，讲师，硕士。 收稿日期：２００７－０８－１４；修回日期：２００７－１２－２５ ０引言 这里讨论空间域直接对像素操作的图象增强，重点研究分析了用直方图增强图像的简便处理算法。图像增强是用来提高图像的视觉效果或将图像转换成适于人眼、机器分析形式的一门技术。用直方图变换方法进行图像增强技术是以概率论为基础的。具体讲直方图就是图像的每一级灰度所占的像素数目。对一幅灰度图像直方图给出了一幅图像所有灰度值的整体描述。可用直方图均衡化和规定化处理增强图像。 １直方图均衡化的图象增强 绘制直方图，横轴代表灰度级，纵轴代表每一灰度 级所占像素个数如图１。用以下公式可表示直方图： ｐ（ｓｋ）＝ｎｋ／ｎ，ｋ＝０，１……，Ｌ－１，其中ｓｋ表示图像第Ｋ 级灰度值，ｎｋ对应Ｋ值灰度级的像素数，ｎ是图像的像素总数，Ｌ表示图像的灰度级总数如Ｌ＝２５６等，通过直方图图１可看出图象具有各灰度级的像素分布以及动态范围。 直方图均衡化的算法，这里以２５６级灰度图像为例，说明如下：１）统计原始灰度图的直方图的各灰度 级ｓｋ的像素ｎｋ（ｋ＝０，１，２，…，２５５）；２）用ｐｓ!" ｓ＝ｎ ｋｎ ；０≤ｓｋ≤２５５，ｋ＝０，１，…，２５５计算原始直方图，计算量 大。３）用２）中的结果来计算累计直方图ｔｋ＝２５５ ｋ＝０ $ ｎｋ ｎ（ｋ＝０，１，２，…，２５５），计算量大。４）取整扩展ｔｋ＝ｉｎｔ［（Ｎ－１）ｔｋ＋０５］，其中（ｋ＝０，１，２，…，２５５，Ｎ＝２５６）。５）由４）计算结果， 建立映射对应关系（ｓｋ→ｔｋ），即将原始灰度图中灰度为ｓ ｋ 的替换成新直方图中灰度为ｔｋ（ｋ＝０，１，２，…，２５５），如ｔ０ ＝１，则ｓ０＝＞ｔ１＝１或０灰度级＝＞１灰度级。６）统计新直方 图各灰度级象素ｎｋ，注意几个原始灰度级映射到同一个新直方图灰度级时，此新直方图灰度级像素是几个原始灰度级象素的和。如：３＝＞６，４＝＞６，则ｎ６＝ｎ３＋ｎ４。７）用ｐ ｓ!"ｓ＝ ｎ ｋｎ 计算新直方图或均衡化后的直方图，可知新直方图灰度级减少，各灰度级概率突出和增大拉宽，结果是增强了图像的对比度以及增加了原灰度值的动态范围，把原始图像的直方图变成均匀分布的形式。 ２直方图规定化的图象增强 直方图均衡化处理方法的效果还是很不错的，从 实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动增强整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图［１－２］。在实际应用中，往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布，以有选择的对某灰度范围进行局部范围内的对比度增强，此时可以采用对直方图的规定化处理。直方图的规定化处理主要有三个步骤（以１幅６４×６４，８ｂｉｔ灰度图象为例说明）： 基于图像增强直方图 刘计平 （山西太原市交通职业技术学院，山西 太原 ０３００３１） 【摘要】图像增强是数字图像的预处理，对图像整体和局部特征都能有效地进行改善。文章主要研究比较了直方 图的均衡化和规定化方法的图像增强的基本原理和算法，以及能改进灰度图像的对比度和灰度级动态范围的处理，为更好的快速掌握和应用直方图增强图像技术提供了好的指导和参考资料。【关键词】图像增强；直方图；均衡化；规定化；算法【中图分类号】ＴＨ８６ 【文献标识码】Ｂ 【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００８）０２－０１６４－０３ ＢａｓｅｄｏｎＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆＨｉｓｔｏｇｒａｍｓ ＬＩＵＪｉ－ｐｉｎｇ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＪｉａｏｔｏｎｇＶｏｃａｔｉｏｎａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００３１，Ｓｈａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ） 〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕Ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｎｔｗｈｉｃｈｉｓａｌｓｏｃａｌｌｅｄｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｌａｙｓａｎｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅｒｏｌｅｉｎｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｄｅｔａｉｌｓａｎｄｅｑｕａｌｉｚｅｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｒａｎｇｅｏｆｉｍａｇｅｇｒａｙｌｅｖｅｌ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｇｏｏｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｂｅｔｔｅｒａｎｄｒａｐｉｄｍａｓｔｅｒｉｎｇａｎｄｕｔｉｌｉｚｉｎｇｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ．〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕Ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ；Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ；Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ；Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ 第２４卷第２期（总第１０１期）机械管理开发 ２００８年４月Ｖｏｌ．２４Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．１０１）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ Ａｐｒ．２００８ 图１ 直方图
实验-数字图像的直方图统计
实验二数字图像的直方图统计 一、实验目的 1．了解对灰度图像进行直方图统计的基本原理； 2．掌握用VC编程实现直方图统计的方法； 3．在微机上调试程序； 5. 分析数字图像直方图的特点。 二、实验原理 图像的直方图 图像的（灰度统计）直方图是一个一维的离散函数。它的定义为： 设s k为图像f(x,y)的第k级灰度值，n k是f(x,y)中具有灰度值s k的象素的个数，n是图像象素总数，则： p s(s k)= n k/n k=0，1， ，L-1 称为图像f(x,y)的直方图。 这里p s(s k)代表原始图中第k个灰度级的出现概率。以n k为自变量，以p s(s k)为函数，得到的曲线就是图像的直方图，在实际中常常直接将对第k个灰度级的统计值n k作为图像的直方图。 它提供了原图灰度值的分布情况，也可以说给出了一幅图所有灰度值的整体描述。 对灰度图像进行直方图统计的程序流程图如图2-1所示。 图2-1 灰度图像直方图统计流程 三、实验前准备 1．预习本实验中关于数字图像直方图统计的有关内容； 2. 预习VC中添加对话框的步骤和方法； 3．了解本实验的目的和实验内容。 四、实验内容 1．在实验一的基础上读入并显示一幅数字图像； 2．编写对灰度图像进行直方图统计的程序，并将结果显示在屏幕上。 五、实验报告要求 1．总结对灰度图像进行直方图统计的过程，比较不同的图像其直方图特性；
2．对实验结果进行分析。 六、参考步骤和程序 在实验一的基础上，进行如下操作： 1、点击ResourceView，右键点击Dialog，选Insert Dialog 在属性对话框中将ID改为 ID_HIST，对话框名称改为“直方图” 2、在工具栏中点“插入”－“新建类”，输入类名，并选Base Class为CDialog，Dialog ID为 ID_HIST。这样就将对话框和类联系起来了，在该对话框中拖入一Edit控件，将其ID 设为IDC_HISTSHOW； 3、快捷键“Ctrl＋W”，出现MFC ClassWizard对话框，在Messages栏中分别选 WM_INITDIALOG和WM_Paint，再点击“Add Function”，即将对话框初始化和画图函数加入对话框类之中。 4、在Hist.h文件“public:”下面输入如下变量定义： LONG m_lCount[256]; char* m_lpDIBBits; LONG m_lWidth; LONG m_lHeight; int m_iIsDraging; CDlgIntensity(CWnd* pParent = NULL); 5、打开Hist.cpp程序，在CHist::OnInitDialog()函数中“// TODO: Add extra initialization here” 前将如下代码拷贝进去： unsigned char* lpSrc; LONG i; LONG j; 6、在“// TODO: Add extra initialization here”后将如下代码拷贝进去： CWnd* pWnd=GetDlgItem(IDC_HISTSHOW); pWnd->GetClientRect(m_MouseRect); pWnd->ClientToScreen(&m_MouseRect); CRect rect; GetClientRect(rect); ClientToScreen(&rect); m_MouseRect.top-=rect.top; m_MouseRect.left-=rect.left; m_MouseRect.top+=25; m_MouseRect.left+=10; m_MouseRect.bottom=m_MouseRect.top+255; m_MouseRect.right=m_MouseRect.left+256; for(i=0;i<256;i++) { m_lCount[i]=0;
调整图像的色彩和色调
第8章调整图像的色彩和色调 教学目标： 1.了解图像的色彩与色调的多种相关命令 2.能根据不同的需要应用多种调整命令 3.掌握图像色彩或色调细微的调整方法和技巧 4.能对图像进行特殊颜色的处理。 教学重点和难点：曲线调整方法 一、导入新课 图像的色调和色彩是影响一幅图像品质最为重要的两个因素。对色调和色彩有缺陷的图像进行调整会使其更加完美。 在系统中图像的色调是依照色阶的明暗层次来划分的，明亮的部分形成高色调，而阴暗的部分形成低色调，中间的部分形成半色调。图像的色调是指图像的明暗度，调整图像的色调就是对图像明暗度的调整。 图像色调的调整只对图像选定区域有效，如果图像中没有选定区域，系统将默认整个图像为选区。 二、讲授新课 （一）调整图像色彩与色调 1、亮度/对比度 “亮度/对比度”命令可以调节图像的亮度和对比度。选择菜单“图像 >调整 > 亮度/对比度”命令，弹出“亮度/对比度”对话框，可以设置亮度/对比度。2、自动对比度 “自动对比度”命令可以对图像的对比度进行自动调整。按Alt+Shift+Ctrl+L 组合键，可以对图像的对比度进行自动调整。 3、色彩平衡 “色彩平衡”命令用于调节图像的色彩平衡度。选择菜单“图像 > 调整 > 色彩平衡”命令，或按Ctrl+B组合键，可以弹出“色彩平衡” 对话框。 4、反相 选择菜单“图像 > 调整 > 反相”命令，或按Ctrl+I组合键，可以将图像或选区的像素反转为其补色，使其出现底片效果。 5、变化 “变化”命令用于调整图像的色彩。选择菜单“图像 > 调整 > 变化”命令，可以弹出“变化”对话框。 6、自动颜色 “自动颜色”命令可以对图像的色彩进行自动调整。按Shift+Ctrl+B组合键，可以对图像的色彩进行自动调整。 7、色调均化 “色调均化”命令，用于调整图像或选区像素的过黑部分，使图像变得明亮，并将图像中其他的像素平均分配在亮度色谱中。 8、色阶 “色阶”命令用于调整图像的对比度、饱和度及灰度。选择“色阶”命令，或按Ctrl+L组合键，弹出“色阶”对话框，可以弹出“色阶” 对话框。
学习Photoshop 图像处理技术的心得体会
Photoshop学习心得体会 转眼间，这学期即将结束。通过对图形图像处理这门课程的学习，使我受益匪。 我一直都喜欢Photoshop，因为它是款非常强大的软件，功能繁多，设计空间广阔。在你鼠标轻轻一动间，一个霏凡作品即有可能因你而生。它能把平白无奇的画面变成炫丽多姿的视觉盛宴。 虽然现在photo shop只是我选修的一科，经过老师的讲解，我了解到它是作为图形图像处理领域的首选软件，Photoshop的强大功能和众多的优点不用多说。用Photoshop做一些漂亮的图片，或对照片进行简单的加工并不是Photoshop设计人员的最终目的。而作品的灵魂是要有创意，然而创意这东西并不是那么好学，甚至根本学不会，学创意比学Photoshop本身要难得多。
Photoshop作品要有生命力就必须有一个好的创意。创意是我们老师上课强调的一项，他说学习photo shop不是在于把所有的工具都要深入去了解，只要把自己常用的会用就可以的了，因为只有有创意，也可以做出一副好的作品来的，老师为了说好色彩，在上课时就把运动会的事说了，让我们有一个所谓的概念。色彩应用是图形图像处理和制作的一个重要环节，色彩应用搭配的好能让人产生一种舒适的感觉，作品的美感也由此而生。相反如色彩应用搭配不当，则会让人产生不想看的心理，作品也就谈不上什么感染力。色彩的应用搭配不仅要平时留心观察身体的事物，还在于多练习。留心观察才会知道什么地方用什么色彩能达到最好效果。色彩应用搭配不可能一下子学好，而是一个比较慢长的过程（如西瓜和另一种水果的组合）。如果要手绘一些作品，卡通类型往往是比较容易的，因为这类图形只要用路径把线条勾出来（用到铅笔，钢笔等），再填充以颜色即可，而它的色彩要求很简单。写实类型的却非常难，虽然它的线条可能比较简单，然而要命的是它的色彩要求非常严格，而色彩又是非常难掌握的一个环节。比如要手绘一只逼真的鸡蛋美女一样，就是一件很难的事情。色彩稍微出一点差错，就会产生生硬的感觉，而达不到逼真的效果。也得会运用3D变换。例如：要把文字写在杯子上，就需要用到
四、灰度直方图是数字图像处理的重要工作。请简述灰度直方图规定化
四、灰度直方图是数字图像处理的重要工作。请简述灰度直方图规定化、均衡化的基本原理。并以分辨率为5*4，图像的深度6bit 的图像为例，自举例说明直方图均衡化的计算过程。 解答： 数字图像的直方图是作为图像每一个灰度级的统计概率分布"它提供了图像灰度分布的概貌,直方图增强技术正是利用修改给定图像直方图的方法来增强图像的,最后得到的图像增强程度取决于我们所采用的直方图。令变量r 和s 分别代表图像增强前后的像素灰度级，相应灰度级分布的概率密度分别为()r P r 和()s P s 。 为讨论方便，假设像素灰度值已经归一化在区间[0，1]，在灰度级坐标中r=0表示黑，r=1表示白。对区间[0，1]内任一个r 值按变换函数： s = T(r) （1） 进行变换，T （r ）满足两个条件：（1）单值单调递增函数；(2) 0≤T （r ）≤1。 条件（1）使灰度级保持从黑到白的次序，条件（2）保证映射变换后像素灰度值在允许的范围内。从s 到r 的反变换为：1()r T s -=，0≤s ≤1。 （2） 同样，规定变量s 也满足条件（1）和（2）。由概率理论知，若()r P r 和变换函数s = T(r) 已知，1()r T s -=是单值单调增加函数，则有： 1() ()[P () ]s r r T s dr P s r ds -== （3） 直方图增强技术就是通过变换函数T （r ）控制图像灰度级的概率密度函数而改变图像的外貌。 对于连续图像，变换函数为： ()(),01r r s T r P r dr r ==≤≤? （4） 此式右边为累积分布函数（CDF ），由该式对r 求导有： ()r ds P r dr = (5) 代入（3）得到: 1()1 ()[() ]1,01() r r T s r P s P r s P r -===≤≤ （6） 这说明，在变换后变量s 在定义域内, ()s P s 是均匀概率密度。在图像增强意义上，这 相当于像素的动态范围增加。 对于离散图像，灰度级k r 的概率值为： (),01,0,1,2, (1) r k k n P r r k L n = ≤≤=- （7） 其中，n 表示图像中像素的总数，k n 是在图像中出现这种灰度级的次数，L 表示灰度级
图像的直方图是图像的重要统计特征
图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密度函数的近似。直方图虽然不能直接反映出图像内容，但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征，这些特征能反映出图像的特点。当图像对比度较小时，它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零，较暗的图像由于较多的像素灰度值低，因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上，其在高值灰度区间上的幅度较小或为零，而较亮的图像情况正好相反。通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大，这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰，可以通过变换使图像的灰度动态范围变大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。事实证明，通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。 均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰，可将图像的灰度范围拉开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。 前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的，从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强，此时可以采用对直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。 a=imread('花.jpg'); subplot(2,2,1); imshow(a); title('原始图像'); subplot(2,2,2); a=rgb2gray(a); imhist(a); title('原始图像直方图'); subplot(2,2,3);
实验1 图像直方图分析
实验1 图像直方图分析 模式识别与智能系统王衍平 2010043003 1 实验目的 本试验通过MATLAB编程，获取一幅RGB图像的灰度直方图信息，并根据灰度直方图获得图像中的像素亮度的分布情况。 2 实验步骤 （1）使用imread函数读取一幅RGB图像，并输出显示该图像； （2）使用size函数获取该图像的大小，然后分离三个颜色通道； （3）分别输出显示R、G、B三个颜色通道的图像； （4）分别绘制R、G、B三个颜色通道的灰度直方图； （5）绘制RGB三个颜色通道的灰度直方图于一幅图像中。 3 MATLAB程序代码 I=imread('D:\数字图像处理实验\001.bmp'); % 若果不是RGB图像，报错 if(size(I,3)~=3) error('rgbhist:numberOfSamples','Input image must be RGB.') end figure(1),imshow(I); title('原RGB图像'); S=size(I); % Size of array file. H=reshape(I,S(1)*S(2),S(3)); % 将每个颜色通道变为一列 H=double(H); % Convert to double precision. nHist=2^8-1; figure(2),imshow(I(:,:,1)); % 显示R通道上的图像 title('R通道上的图像'); figure(3),imshow(I(:,:,2)); % 显示G通道上的图像 title('G通道上的图像'); figure(4),imshow(I(:,:,3)); % 显示B通道上的图像 title('B通道上的图像'); figure(5),imhist(I(:,:,1),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('R通道上的灰度直方图'); figure(6),imhist(I(:,:,2),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('G通道上的灰度直方图'); figure(7),imhist(I(:,:,3),nHist); % 绘制图像R通道上的灰度直方图 title('B通道上的灰度直方图');
基于颜色特征的图像检索算法的实现
目录 摘要 (1) 关键字 (1) 1绪论 (1) 1.1 基于内容的图像检索的概念 (1) 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 (1) 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 (1) 1.4 基于内容的图像检索的关键技术 (2) 1.5 国内外研究现状 (3) 1.5.1 国外研究现状 (3) 1.5.2 国内研究现状 (4) 2 基于颜色特征的图像检索方法 (4) 2.1 颜色度量体系 (4) 2.2 颜色空间 (5) 2.2.1 RGB颜色空间 (5) 2.2.2 HSV颜色空间 (5) 2.2.3 CMY颜色空间 (6) 3 颜色特征的表达 (7) 3.1 颜色直方图 (7) 3.2 累加直方图 (8) 4 图像特征的相似性匹配 (9) 4.1 距离度量方法 (9) 4.2直方图的交集的方法 (9) 4.3 欧式距离法 (9) 5 图像检索算法实现 (10) 5.1程序开发运行环境 (10) 5.2 程序检索逻辑 (10) 5.3 算法具体实现 (11) 5.4 实例演示 (14) 6 全文总结与展望 (15) 6.1 全文总结 (15) 6.2 展望 (15) 致谢 (15) 参考文献 (16) 英文摘要 (16)
基于颜色特征的图像检索算法的实现 摘要：文章介绍了一种基于颜色特征的图像检索技术的算法并给出了程序实现。首先介绍了基于内容的图像检索技术、发展历史及基于内容的图像检索技术的特点和主要应用，并在此基础上探讨了该领域所用到的一些关键技术。文章着重探讨了图像的颜色空间、图像特征提取及图像相似性度量等内容，并利用matlab技术实现了一个简单图像检索的程序。文章最后则对当前基于内容图像检索技术研究热点和今后的发展方向进行简单的阐述。 关键字：基于内容的图像检索；颜色特征；颜色直方图；相似度度量方法 1 绪论 1.1 基于内容的图像检索的概念 基于内容的图像检索[1]（Content Based Image Retrieval, CBIR）是一项从图像数据库中找出与检索式内容相似的图像的检索技术。它利用从图像中自动抽取出来的底层特征，如颜色、纹理、轮廓和形状等特征，进行计算和比较，检索出符合用户需求的结果图像集。目前图像检索系统技术实现的基础是对底层特征信息的计算和比较，也即是“视觉相似”。 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 图像检索技术的发展[2]可以分为两个阶段，第一阶段始于70年代，当时的图像检索是通过人工的标注来实现的，随着计算机技术和通信网技术的发展，特别是因特网的快速发展，图像数据的容量越来越大了，这种“以关键字找图”的方法越来越不适应检索技术的发展了。由于图像内容的丰富内涵以及人们对图像内容进行抽象时的主观性不同的人对同一幅图像有不同的理解，这就引入了主观多义，不利于检索。为了克服文本标注检索的弊端，90年代研究者提出了基于内容的图像检索，其方法是:根据图像的颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系等作为索引，计算查询图像和目标图像之间的相似距离，然后按相似度匹配进行检索，这种技术很大程度地利用了人们的视觉客观特性，避免不同人对图像主观理解的不同而达不到理想的搜索效果。从研究方向的层面来看，基于内容的图像检索可分为三层：第一层是根据图像的底层特性来进行检索，如颜色、纹理，形状等等，涉及图像信息处理、图像分析和相似性匹配技术；第二层是基于图像对象语义，如图像中实体及实体之间的拓扑关系的检索，对象级检索技术建立在下层特征基础上，并引入了对象模型库、对象识别和人工智能等图像理解技术；第三层是基于图像的抽象属性如行为语义，情感语义和场景语义的推理学习来进行检索。需要用到知识库和更加有效的人工智能和神经网络技术。这三个层次由低到高，与人的认知接近，下一个层次通常包含了比上一个层次更高级的语义，更高层的语义往往通过较低层的语义推理获得。尽管经过了多年的研究，较为成熟的基于内容的图像检索技术目前仍处于底层水平，由于底层研究是上层研究的基础，为了给上层建立准确、有效的图像特征提取方法，底层的研究仍在不断的发展。 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 基于内容的图像检索技术有以下特点[3]： 一是它突破了传统的基于表达式检索的局限，从媒体内容中提取信息线索。
本科毕业设计---基于直方图的图像增强技术的研究
包头师范学院 本科毕业论文 题目：基于直方图的图像增强技术的研究学生姓名：赵良良 学院：信息科学与技术院系 专业：电子信息科学与技术 班级：07级本科 指导教师：刘晓虹 二〇一一年五月
摘要 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法，图像增强的主要目的就是要使增强后的图像具有更好的视觉效果，更合适于对图像进行后续的分析和处理。灰度直方图概括了图像中各灰度级的含量，提供了原图的灰度值分布情况，灰度直方图是图像增强的最好的研究内容。通过采取适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使用图像。本文主要研究了在MATLAB环境下，通过直方图的均衡化对图像进行增强处理。 关键词：图像增强；直方图；MATLAB
ABSTRACT Image enhancement is a kind of method in the digital image processing，its purpose is that visual effects of enhancement image is better and appropriate to continue analyzing and processing image. Histogram shows all gray scales of image and distribution of image. Histogram is the best contents of image enhancement for study. The blurry and undistinguished image can be processed to clear and useful image. This paper studies image enhancement by histogram balance in MATLAB. Key words：Image enhancement; Image Histogram; MATLAB
数字图像处理点运算和直方图处理
实验1 点运算和直方图处理 一、实验目的 1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法 2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。 3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。 4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS 7 应用软件：MATLAB 三、实验内容及步骤 1. 了解Matlab图像工具箱的使用。 2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作，要求完成下列3个题目中 的至少2个。 ⑴图1灰度范围偏小，且灰度偏低，改正之。 ⑵图2暗处细节分辨不清，使其能看清楚。 ⑶图3亮处细节分辨不清，使其能看清楚。 图1 图2 图3 3. 给出处理前后图像的直方图。 4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操 作，观察结果。 四、思考题 1. 点操作能完成哪些图像增强功能？ 2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦？为何灰度级会减少？ 五、实验报告要求
1．对点操作的原理进行说明。 2．给出程序清单和注释。 3．对处理过程和结果进行分析（包括对处理前后图像的直方图的分析）。实验代码以及解析 点操作： I = imread('POINT1.BMP'); %读入图像 j=rgb2gray(I); %将图像转为灰度图像 INFO=IMFINFO('POINT1.BMP') %获取图片的格式、尺寸、颜色数量、修改时间等信息[l,r]=size(j); %图片大小 figure; %建立一个图形框 subplot(221) imshow(j) %在两行两列的第一个位置放置图片j title('POINT1.BMP') %给该图片加上标题POINT1.BMP for m=1:l for n=1:r %从第一个像素循环到最后一个像素 p1(m,n)=j(m,n)*1.2; %把各点乘上1.2得到p1图 end end for m=1:l for n=1:r p2(m,n)=j(m,n)*2; %%把各点乘上2得到p2图 end end for m=1:l for n=1:r p3(m,n)=j(m,n)*2+50; %把各点乘上2再加50得到p2图 end end subplot(222) imshow(p1) title('j(m,n)*1.2') %p1图放在第二个位置且冠名j(m,n)*1.2 subplot(223) imshow(p2) title('j(m,n)*2') %p1图放在第三个位置且冠名j(m,n)* 2 subplot(224) imshow(p3) title('j(m,n)*2+50') %p1图放在第四个位置且冠名j(m,n)*2+50 figure; %建立一个新的窗口并且依次显示以上四个图的直方图subplot(221),imhist(j,64); title('原图直方图') %64代表把0-250的灰度范围分为64份
基于颜色特征的图像检索
基于颜色特征的图像检索
摘要 随着多媒体及网络技术的发展，互联网中的图像等多媒体信息的数量在迅速增加。如何在庞大的多媒体数据资源海洋中搜索到自己所需要的图像，随之成为一个函待解决的问题。近年来基于内容的图像检索技术己经成为了研究的热点，该技术具有传统文本检索方式所无法比拟的优越性，目前已被应用于多媒体通信、生物识别、知识产权保护等方面，具有广阔的发展前景。 本课题设计了基于颜色特征的图像检索系统，该系统主要包括两个关键步骤：颜色特征的提取和相似度匹配。本文中首先采用应用广泛的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进行非等间隔量化形成特征矢量；然后用欧式距离度量函数进行图像的相似性匹配；最后在MATLAB平台下编程实现了基于颜色特征的检索系统。根据用户输入的样本图像与图像库中的图像进行特征匹配，找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。 关键词：图像检索；直方图；颜色特征；MATLAB I
ABSTRACT With the development of multimedia technology, In Internet the number of images and other multimedia information in the rapidly increasing. How to locate the useful image in the vast multi-media is a great technology problem. In recent years, Content-based image retrieval has become a research focus, the technology has the superiority which the traditional text retrieval methods can not match.It has been widely used in multimedia communications, biometrics, intellectual property protection and so on, and has broad prospeets for development. This topic is designed based Color Image Retrieval System, which includes two key steps: color feature extraction and similarity matching. In this article was first used widely HSV color space to represent color feature image. We carried out color components quantification of non-interval to form feature vector; Then use the Euclidean distance metric function to match the similarity function of the image. Finally, this system should be implemented under the platform of the MATLAB by programming. Under user input sample image to conduct feature matching with image which in library images. In this system, It also can identify the images that have a short distance to the sample images, And in accordance with the distance between the images displayed to the user in the order from small to big. Keywords：Image Retrieval；Histogram Algorithm；Color Features；MATLAB II