伪色彩和假色彩图像处理的实现.doc

燕山大学
课 程 设 计 说 明 书

题目: 伪色彩和假色彩图像处理的实现

学院（系）： 里仁学院
年级专业： 09仪表1班
学 号： 091203021051
学生姓名： 李东超
指导教师： 赵彦涛 程淑红
教师职称： 讲师 副教授

燕山大学课程设计（论文）任务书
院（系）：里仁学院 基层教学单位：
学 号
091203021051
学生姓名
李东超
专业（班级）
09仪表1班
设计题目
伪色彩和假色彩图像处理的实现
设
计
技
术
参
数

由黑白图像转换成彩色图像，或者由彩色图像转变成另外一种彩色图像。
尽量实现不同方法的黑白图像与彩色图像或彩色图像与彩色图像之间的变换。

设
计
要
求

自己设定变换目的，实现黑白图像与彩色图像或彩色图像与彩色图像之间的变换，有较强的目的性，并且比较结果说明其作用。设计中应具有自己的设计思想，设计体会。

工
作
量

了解Matlab的基本操作，查找与课程设计相关的资料，编写程序并调试，写论文，准备课程设计答辩。
工
作
计
划

6月25日，熟悉Matlab的基本操作
6月26日，查找与课程设计课题相关的资料
6月27日，设计程序并调试
6月28日，调试程序并写论文
6月29日，整理论文，课程设计答辩

参
考
资
料
1、 数字图像处理学 电子公告也出版社 贾永红 2003
2、 数字图像处理（Matlab版） 电子工业出版社 冈萨雷斯 2006
3、 其他数字图像处理和matlab变成发面的书记及相关学习资料

指导教师签字

基层教学单位主任签字

说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。2012年6月29 日

燕 山 大 学 课 程 设 计 说 明 书
目 录
摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1
第一章 伪彩色增强的基本原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1
1.1伪彩色增强的目的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1
1.2 伪彩色增强的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4
第二章 假彩色增强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6
第三章 程序设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7

3.1 源程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7

3.2 图像。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8

第四章 学习心得。。。12

参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13

摘要
. 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、复员、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，以实现人类更好的理解外部世界。
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-伪彩色变换法的程序设计。

第一章 伪彩色增强的基本原理

彩色图像处理被划分为三个主要领域，即：全彩色、假彩色和伪彩色处理，我们主要讨论的是伪彩色处理。伪彩色处理的问题是分配彩色给某种灰度（强度或强度范围），以增强辨识能力。伪彩色处理的方法主要有灰度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等方法。

1.1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。原理框图

1.2 伪彩色增强的方法
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内容的最直接的视觉特征，它指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从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范围为：
0≤f(x,y)≤L

用k+1灰度等级把该灰度范围分为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）≤Ii）；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。
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)的灰度范围分段，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。 　

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Rx，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。下图为进行伪彩色图像处理的流程图:
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，在频率域内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。

单分量频域变换流程图

三基色分量频域变换流程图
第二章．假彩色增强
伪彩色增强的对象是灰度图像，与伪彩色增强不同，假彩色图像增强所处理的对象是一幅自然彩色图像或多光谱图像。它是通过映射函数将彩色图像或多光谱图像变换成新的三基色分量，经彩色合成在增强图像中各目标呈现出于原图像中不同彩色的技术。
假彩色增强的目的有两个：一是使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中，从而更受人注目；二是使景物呈现出于人眼色觉相匹配的颜色，以提高对目标的分辨率。如人眼视网膜中锥状细胞对绿色最敏感，因此，若把原来颜色不易辨认的目标经假彩色处理呈现绿色，必能大大提高对目标的分辨率。此外，人眼对蓝光强弱的对比灵敏度最大，若把图像某些细节物体按像素明暗程度经假彩色处理，成为饱和度深浅不一的蓝色，也将提高它的分辨率。
对于自然景色图像，通用的线性假彩色映射可表示为：
(3-1)

它是将源图像的三基色Rf,Gf,Bf转换成另一组新的三基色分量RF,GF和BF。

第三章 程序设计
2.1 源程序
（1）灰度分割法程序
I=imread('');
figure(1);
imshow(I);
title('原始图像');
J=zeros(256,256,3);
I=double(I);
for i=1:256
for j=1:256
if 0<=I(i,j)&&I(i,j)<=45
R(i,j)=1;G(i,j)=8;B(i,j)=255;
else if 46<=I(i,j)&&I(i,j)<=81
R(i,j)=2;G(i,j)=48;B(i,j)=254;
else if 82<=I(i,j)&&I(i,j)<=97
R(i,j)=4;G(i,j)=112;B(i,j)=252;
else if 98<=I(i,j)&&I(i,j)<=103
R(i,j)=8;G(i,j)=160;B(ij)=248;
else if 120<=I(i,j)&&I(i,j)<=135
R(i,j)=16;G(i,j)=192;B(i,j)=240;
else if 136<=I(i,j)&&I(i,j)<=151
R(i,j)=32;G(i,j)=224;B(i,j)=224;
else if 152<=I(i,j)&&I(i,j)<=167
R(i,j)=64;G(i,j)=248;B(i,j)=192;
else if 168<=I(i,j)&&I(i,j)<=183
R(i,j)=128;G(i,j)=255;B(i,j)=160;
else if 184<=I(i,j)&&I(i,j)<=199
R(i,j)=160;G(i,j)=255;B(i,j)=128;
else if 200<=I(i,j)&&I(i,j)<=215
R(i,j)=192;G(i,j)=248;B(i,j)=64;
else if 216<=I(i,j)&&I(i,j)<=231
R(i,j)=224;G(i,j)=224;B(i,j)=32;
else if 232<=I(i,j)&&I(i,j)<=237
R(i,j)=240;G(i,j)=192;B(i,j)=16;
else if 238<=I(i,j)&&I(i,j)<243
R(i,j)=248;G(i,j)=160;B(i,j)=8;
else if 244<=I(i,j)&&I(i,j)<=249
R(i,j)=252;G(i,j)=112;B(i,j)=4;
else if 250<=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)<=79
R(i,j)=255;G(i,j)=8;B(i,j)=1;
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
end
J(:,:,1)=R;J(:,:,2)=G;J(:,:,3)=B;
figure(2);
imshow(uint8(J));
title('变换后图像');

（2）灰度级—彩色处理法程序
I=imread('Miss256G.bmp');
figure(1);
imshow(I);
title('原始图像');
J=zeros(256,256,3);
I=double(I);
for i=1:256
for j=1:256
if 0<=I(i,j)&&I(i,j)<=63
R(i,j)=0;G(i,j)=4*I(i,j);B(i,j)=255;
else if 63<=I(i,j)&&I(i,j)<=127
R(i,j)=0;G(i,j)=255;B(i,j)=511-4*I(i,j);
else if 128<=I(i,j)&&I(i,j)<=191
R(i,j)=4*I(i,j)-511;G(i,j)=255;B(i,j)=0;
else if 192<=I(i,j)&&I(i,j)<=255
R(i,j)=255;G(i,j)=1025-4*I(i,j);B(i,j)=0;
end
end
end
end
end
end
J(:,:,1)=R;J(:,:,2)=G;J(:,:,3)=B;
figure(2);
imshow(uint8(J));
title('变换后图像');
（3）假彩色处理法程序
clear;
i=imread('ccouple.bmp');
j(:,:,1)=i(:,:,3);
j(:,:,2)=i(:,:,1);
j(:,:,3)=i(:,:,2);
subplot(2,1,1),imshow(i),title('原图像');
subplot(2,1,2),imshow(j),title('假彩色图像');
2.2 图像
（1）灰度分割法

原始图像2 变换后图像
（2）灰度级—彩色处理法

原始图像 变换后图像

（3）假彩色处理法

第四章 学习心得
在做数字图像处理课程设计以前，我一直认为这门学科很简单，但是通过课程设计的学习，我明白了学习跟掌握是两个完全不同的层次，纸上学来终是浅，实践方是万无源。在课设学习过程中，我们通过讨论得到了一个较好的结果，更使我们体验到团队学习工作的重要性，因为大家往一处使劲握们才能获得最后的成功，也增进了彼此的友谊与对对方的了解。通过总结课设过程我明白了：情不能被它的表面现象蒙蔽，只要我们以严肃认真对待，终有海阔天空的时候。这一经验必将会在我们的工作生活中发挥巨大作用。
最后要感谢我们的导师，是他让我们在思维短路时茅塞顿开，有了研究的方向，.顺利的完成了这一课题的研究。.

参考文献
1.数字图像处理学 电子工业出版社 贾永红 2003
2.数字图像处理(Matlab版) 电子工业出版社 冈萨雷斯 2006
3.其他数字图像处理和matlab编程方面的书籍及相关学习资料

燕山大学课程设计评审意见表

指导教师评语：

成绩：

指导教师：

2012年 6月29 日

答辩小组评语：

成绩：
评阅人：

2012年 6月 29 日
课程设计总成绩：
答辩小组成员签字：

2012年 6月 29 日

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