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1、一、实验名称彩色图像及伪彩色处理二、实验目的及要求掌握彩色图像的基础知识、彩色模型的概念和伪彩色处理的基本原理和基本方法，加深对其的感性认识，巩固所学理论知识。编写MATLAB程序，实现对灰度图像的伪彩色处理。三、实验内容显示图像一律要求加上相关标题。（1）彩色图像的分析调入并显示一幅彩色图像，然后拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；利用NTSC彩色空间该彩色图像的亮度、色调和饱和度性质。（2）彩色图像的直方图均衡①调入并显示一幅彩色图像及其直方图，然后分别显示这幅图像的R，G，B分量的直方图。②分别R，G，B分量进行直方
2、图均衡处理，显示各分量均衡后的直方图；③将处理完毕的各个分量合成彩色图像并显示其结果和直方图；④利用NTSC彩色空间显示合成后的彩色图像的亮度、色调和饱和度性质，并观察处理前后图像的亮度、色调和饱和度性质的变化。用到的函数说明如下：imhist(I)%显示图像I的直方图。J=histeq(I,n)%指定直方图均衡后的灰度级数n，默认值为64，本次实验用256。（3）伪彩色处理分别采用2、8、16、32个灰度级进行伪彩色处理，并使用hot模式进行彩色化显示，观察并比较结果。用到的函数说明如下：G2C=grayslice(I,m);
3、%该函数用多重（即m－1个）等间隔阈值将灰度图像I转换为索引图像，即m色图像。imshow(X,map);%用指定的调色板来显示图像常用map如下：四、实现代码及运行效果图（1）彩色图像的分析调入并显示一幅彩色图像，然后拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；利用NTSC彩色空间该彩色图像的亮度、色调和饱和度性质。[A,map]=imread('lena.jpg');A1=A(:,:,1);A2=A(:,:,2);A3=A(:,:,3);subplot(2,2,1),imshow(A,map),title('ntsc图')su
4、bplot(2,2,2),imshow(A1),title('亮度')subplot(2,2,3),imshow(A2),title('色度')subplot(2,2,4),imshow(A3),title('饱和度')（2）彩色图像的直方图均衡①调入并显示一幅彩色图像及其直方图，然后分别显示这幅图像的R，G，B分量的直方图。[A,map]=imread('lena.jpg');R=A(:,:,1);G=A(:,:,2);B=A(:,:,3);AA=cat(2,R,G,B);subplot(3,2,1),imshow(A,map
5、),title('原图')subplot(3,2,2),imhist(AA),title('直方图')subplot(3,2,3),imhist(R),title('直方图R')subplot(3,2,4),imhist(G),title('直方图G')subplot(3,2,5),imhist(B),title('直方图B')②分别R，G，B分量进行直方图均衡处理，显示各分量均衡后的直方图；[A,map]=imread('lena.jpg');R=A(:,:,1);G=A(:,:,2);B=A(:,:,3);R1=histeq
6、(R,256);G1=histeq(G,256);B1=histeq(B,256);subplot(2,2,1),imhist(R1),title('均衡化直方图R1')subplot(2,2,2),imhist(G1),title('均衡化直方图G1')subplot(2,2,3),imhist(B1),title('均衡化直方图B1')③将处理完毕的各个分量合成彩色图像并显示其结果和直方图；[A,map]=imread('lena.jpg');R=A(:,:,1);G=A(:,:,2);B=A(:,:,3);R1=histe
7、q(R,256);G1=histeq(G,256);B1=histeq(B,256);rgb_image=cat(3,R1,G1,B1);AA=cat(2,R1,G1,B1);subplot(2,1,1),imshow(rgb_image),title('合成后的彩色图')subplot(2,1,2),imhist(AA),title('合成后的直方图AA')(4)④利用NTSC彩色空间显示合成后的彩色图像的亮度、色调和饱和度性质，并观察处理前后图像的亮度、色调和饱和度性质的变化。I=imread('lena.jpg');A=r
8、gb2ntsc(I);R=A(:,:,1);G=A(:,:,2);B=A(:,:,3);subplot(2,2,1),imshow(A),title('ntscͼ')subplot(2,2,2),imshow(R),title('ת³ÉntscºóµÄRͼ
