基于matlab彩色圖像及增強處理設計方法(編輯修改稿)
2025-07-21 15:46 本頁面
【文章內容簡介】 示器的紅、綠、藍電子槍，便可以在彩色顯示器的屏幕上合成一幅彩色圖像。原理框圖如圖22所示： 圖22原理框圖真彩色是指圖像中的每個像素值都分成 R、G、B 三個基色分量，每個基色分量直接決定其基色的強度，這樣產(chǎn)生的色彩稱為真彩色。也有稱自然物體的彩色叫真彩色。真彩色圖像就是能真實反映自然物體本來顏色的圖像。 圖23色彩空間示意圖圖像增強技術主要是針對灰度圖來作用，其手段是修改直方圖。在圖像處理中色彩的運用是很重要的，原因有兩個。第一：在自動圖像分析中色彩是一個有力的描述工具，它通?？墒箯囊粋€場景中識別和抽取目標的處理得到簡化；第二：人們對圖像進行分析時，人眼區(qū)別的灰度層次大約只有二十幾種，但卻能夠識別成千上萬的色彩。 真彩色增強是對彩色圖像進行的增強，一般在某個顏色空間里進行，常采用的顏色空間有 RGB、HSI 和 HSV。 圖像增強按增強效果可以分為平滑和銳化。平滑是保留圖像的低頻而抑制高頻的處理方法，它能夠濾除圖像中的噪聲，同時也使圖像變得模糊。銳化是加強和突出高頻，從而使得圖像細節(jié)突出，輪廓清晰。平滑和銳化可以在空間中實現(xiàn)，也可以在頻域里完成。在空域中，通過一定的模板和圖像的卷積來實現(xiàn)增強原理，模板不同會有不同的效果。常用的銳化算子有 Prewitt、Soble 和拉普拉斯算子等。在頻域中，采用低通濾波來實現(xiàn)平滑，采用高通濾波來實現(xiàn)銳化。如理想低通濾 波。巴特沃斯低通濾波器等[2]。 Gamma 校正也是數(shù)字圖像處理中常用的圖像增強技術。Gamma 因子決定了輸入圖像到輸出圖像的灰度映射方式，即決定了增強低灰度還是增強高灰度。當Gamma 等于1時，為線性變換[13]。 下圖是一種常用的彩色增強方法，原理如框圖 24 所示圖24彩色圖像增強方法原理框圖其原理可敘述為：（1） 將R、G、B分量圖轉化為H、S、I分量圖。對任何3個在[0,1]范圍內的R、G、B值，其對應HSV模式中的V、S、H分量可由下面給出的公式計算：V=1/3*(R+G+B)S=13*[min(R,G,B)]/(R+G+B)H=accos{{[(R+G)+(RB)]/2/[(RB)^2+(RB)*(GB)^(1/2)}/360} (2)利用對灰度增強的方法增強其中需要增強的分量。（3） 在將結果轉換為R、G、B分量圖來顯示。 若設HSV的值在[0,1]之間，R、G、B的值在[0,1]之間，由從HSV到HSB的轉換會成為 [0,1/3]區(qū)間： B=V*(1S) R =V*[1+S*cos(2*pi*H)/cos(pi*32*pi*H)] G=3*V(B+R) [1/3,2/3]區(qū)間： R =V*(1S) G=V*[1+S*cos(2*pi*H2*pi/3)/cos(2*pi*H)] B=3*V(G+R) [2/3,1]區(qū)間： G =V*(1S) B =V*[1+S*cos(2*pi*H4*pi/3)/cos(pi*3/52*pi*H)] R=3*V(GB)在運算過程中，目標圖像的對比度場可能存在著對比度放大， 并且整個過程中噪聲是存在的?？赡茉诮Y果圖像中原本平坦的內部并不平坦，存在一些亮點或暗點，這種情況在灰度圖像中尚可以接受，因為它符合原來的黑白色調，但是在彩色圖的亮度分量處理結果中就不合適了, 因為亮度分量中原本很大的對比度過分放大, 但同時要保證細微的對比度信息得到充分的放大，故而在運算過程中要對對比度進行調整。HSB顏色空間的模型有其優(yōu)勢和特點，HSB模型中，亮度與色度是分開的，其次，HSB模型中，色調和飽
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