实验八: 彩色图像处理
目录
一、实验目的
二、实验原理
1. 常见彩色图像格式
2. 伪彩色图像
3. 彩色图像滤波
三、实验内容
四、源程序和结果
(1) 主程序（matlab
(2) 函数FalseRgbTransf
(3) 函数hsi2rgb
(4) 函数rgb2hsi
(5) 函数GrayscaleFilter
(6) 函数RgbFilter
五、结果分析
1. 实验内容1
2. 实验内容2
3. 实验内容3
4. 实验内容4
一、实验目的
- 理解不同的彩色图像格式。
- 掌握伪彩色图像增强、真彩色图像变换基本知识。
- 掌握彩色图像的空间滤波基本操作。
二、实验原理
1. 常见彩色图像格式
RGB：RGB 是一种广泛使用的颜色模型，代表红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种颜色。在 RGB 图像格式中，每个像素都由这三个颜色通道的值来确定其颜色。通过不同的红、绿、蓝的强度组合，可以表示出丰富的色彩。优点是直观、易于理解和实现，在显示器、图像采集设备等中应用广泛。缺点是它不太符合人类对颜色的感知方式。
HSI：HSI 即色调（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Intensity）。色调表示颜色的种类，如红色、绿色等；饱和度表示颜色的纯度，饱和度越高，颜色越鲜艳；亮度则反映了颜色的明暗程度。HSI 格式的优点是它更接近人类对颜色的描述和感知方式，在一些需要基于颜色特征进行处理和分析的应用中具有优势。例如，在图像识别、颜色分类等任务中，HSI 格式可能更便于处理。
2. 伪彩色图像
伪彩色图像是将灰度图像或者单一波段的图像通过特定的映射关系转换为彩色图像的一种图像表示形式，但这种色彩的分配并非基于真实的颜色信息，而是根据设定的规则来进行映射。
通过这种变化，可以突出显示图像中不同区域的差异，使原本不太容易分辨的细节变得更加明显，提高了图像的可读性和可理解性。
3. 彩色图像滤波
对于一般RGB图像滤波，首先读取彩色图像并将其分解为R、G、B三个分量图像。然后，分别对每个分量图像进行滤波处理。最后，将滤波后的分量图像重新组合成彩色图像并显示结果。
但是需要注意的是，彩色图像的空间滤波可能会涉及到颜色空间的转换（如RGB与HSI相互转换）和处理，具体的实现方式可能因应用需求和图像特点而有所不同。此外，还可以根据需要选择其他滤波方法或进一步调整滤波参数来获得更好的滤波效果。
三、实验内容
- 伪彩色图像增强处理：选择任意