《数字图像处理》第二次作业 ：MATLAB 彩色图像处理

matlab 数字图像处理

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> File Name: 《数字图像处理》第二次作业 ：MATLAB 彩色图像处理
> Author: 罗天涵
> Student-Id: 16121141
> Mail: luotianhan@126.com
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一. 熟悉matlab彩色图像处理函数

1.1 cat

函数说明
Matlab中的cat函数是concatenate的缩写，本意是“连接”的意思。cat函数的使用方法可以在Matlab的help中查找。

函数用法
- cat(1，A，B)在竖直方向合并。两个矩阵想要在竖直方向上合并，也就必须列相同。
- cat(2，A，B)在水平方向合并。同样的道理，两个矩阵要在水平方向上合并.
- cat(3，A，B)合并为3维矩阵
- cat(N，A，B)合并为n维矩阵

函数样例

>> a
a =
     1     2
     3     4
>> b
b =
     4     5
     6     7
>> cat(1,a,b)
ans =
     1     2
     3     4
     4     5
     6     7
>> cat(2,a,b)
ans =
     1     2     4     5
     3     4     6     7
>> cat(3,a,b)
ans(:,:,1) =
     1     2
     3     4
ans(:,:,2) =
     4     5
     6     7

1.2 rgbcube

函数说明

一幅RGB图像就是M×N×3大小的彩色像素的数组，其中的每个彩色像素点都是在特定空间位置的彩色图像所对应的红、绿、蓝三个分量。RGB图像也可以看做由三个灰度图像形成的“堆栈”，当发送到彩色监视器的红、绿、蓝输入端时，就在屏幕上产生彩色图像。RGB彩色空间常常用RGB彩色立方体加以显示，如图6-2所示。这个立方体的顶点是光的原色(红、绿、蓝)和二次色(青色、紫红色、黄色)

rgbcube就是从任意一个角度去观察rgb彩色立方体。

函数用法
rgbcube不是matlab的自带函数，而是冈萨雷斯的教材自定义的一个函数。所幸教材提供了代码和示范。

%       Blue-Magenta-White-Cyan          (  0,   0,  10) 蓝-洋红-白-青
%       Red-Yellow-White-Magenta         ( 10,   0,   0) 红-黄-白-洋红
%       Green-Cyan-White-Yellow          (  0,  10,   0) 绿-青-白-黄
%       Black-Red-Magenta-Blue           (  0, -10,   0) 黑-红-洋红-蓝

RGBCUBE（VX，VY，VZ）显示RGB颜色立方体，从点（VX，VY，VZ）查看。序列中的第一个颜色最接近视轴，其他颜色从该轴看，向右（或上方），然后顺时针移动。

函数样例

>> rgbcube(0,10,0); 

>> rgbcube(0,0,10);

1.3 colormap

函数说明
MATLAB figure的colormap中默认共有64种不同的颜色，所以colorbar的范围只能是[ 1， 64]）。所以矩阵中的数值范围也应该是[1， 64]。

函数用法

函数样例

1.4 rgb2ind ind2rgb

函数说明
将 RGB 图像转换为索引图像

函数用法

• [X,map] = rgb2ind(RGB,n)
  
  • 使用最小方差量化和抖动将 RGB 图像转换为索引图像 X。map 最多包含 n 个颜色。n 必须小于或等于 65,536。
• X = rgb2ind(RGB, map)
  
  • 使用逆颜色图算法和抖动，根据带颜色图 map 将 RGB 图像转换为索引图像 X
• [X,map] = rgb2ind(RGB, tol)
  
  • 使用均匀量化和抖动将 RGB 图像转换为索引图像 X。map 最多包含 (floor(1/tol)+1)^3 个颜色。tol 必须介于 0.0 和 1.0 之间。

函数样例

这里采用均匀量化抖动将彩色立方体转化为压缩图像，如图所示，颜色确实被压缩的比较厉害；我进行了下对比：

 RGB = imread('Fig0602(b)(RGB_color_cube).tif');
[X,map] = rgb2ind(RGB,128);
imshow(X,map)

可以发现，4096的色彩和抖动现象明显好于64个色彩的。在后面还原回去的时候也可以看得出来

1.5 gray2nd ind2gray

函数说明
将索引图像转化为灰度图像，将灰度图像转化为索引图像

函数用法

• [X,cmap] = gray2ind(I,c) 将灰度图像转换为带有颜色的 颜色图I的索引图像
  
  • 将灰度图像或者二值图像转换为带有颜色的 颜色图I的索引图像 。
  • C ： 色彩映射颜色的数量，指定为1到65536之间的正整数。
    
    • 如果输入图像是灰度，则默认值 c是64。
    • 如果输入图像是二进制的，则默认值 c是2。
• I = ind2gray(X,cmap)
  
  • I = ind2gray(X,cmap) 将X带有色彩映射 的索引图像转换cmap为灰度图像I。该 ind2gray功能在保持亮度的同时从输入图像中去除色调和饱和度信息。

函数样例

I1 = imread('cameraman.tif');
[X1, map1] = gray2ind(I1, 16);
[X2, map2] = imread('trees.tif');
I2 = ind2gray(X2,map2);
figure;% 开一个新的图像区域
subplot(2, 2, 1); imshow(I1); title('raw image');
subplot(2, 2, 2); imshow(X1, map1); title('ind image with 16 colors');
subplot(2, 2, 4); imshow(I2); title('raw image');
subplot(2, 2, 3); imshow(X2, map2); title('gray image convert by raw image');
grid on;

尽管选择了16种颜色，但这16种颜色终究还是灰色。
「后来发现下面两个图片的标题写反了」 彩色图像转灰色图像，效果也是很好的。注意和rgb2gray的不同。rgb2gray的参数是三唯的矩阵。

rgb2ntsc ntsc2rgb

函数说明

函数用法

函数样例

rgb2ycber ycbcr2rgb

函数说明

函数用法

函数样例

rgb2hsv hsv2rgb

函数说明

函数用法

函数样例

二. 彩色图像的中值滤波增强

说实话，之前写过了中值滤波后，这次再写，就调用之前写的函数即可。有个很大的问题就是算法的效率比较低。
我的思路比较简单，分离RGB后把之前的函数调用一下，最后再拼回去，就是滤波后的rgb图像

函数代码

function [outputArg1] = median_filter_rgbimg(inputArg1,n,padding_mode)
% inputArg1 RGB img
R =inputArg1(:,:,1);
G=inputArg1(:,:,2);
B =inputArg1(:,:,3);
R = median_filter_plus(R,n,padding_mode);
G = median_filter_plus(G,n,padding_mode);
B = median_filter_plus(B,n,padding_mode);
outputArg1 = cat(3,R,G,B);
end

测试代码

% media_filter_rgbimg_test
I = imread('./imgs/maxresdefault.jpg');
M3 = median_filter_rgbimg(I,3,'zero');
M9 = median_filter_rgbimg(I,9,'zero');
M16 = median_filter_rgbimg(I,16,'zero');
figure;% 开一个新的图像区域
subplot(2, 2, 1); imshow(I); title('raw image');
subplot(2, 2, 2); imshow(M3); title('3*3 滤波模板 ');
subplot(2, 2, 3); imshow(M9); title('9*9 滤波模板');
subplot(2, 2, 4); imshow(M16); title('16*16 滤波模板');
grid on;

可以看到，在滤波的作用下，图像的字体变得逐渐模糊。

可以看到，在滤波的作用下，图像的内容变得逐渐模糊。