冈萨雷斯数字图像处理第五章彩色图像处理.ppt

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 原图像 RGB分量图像 HSI分量图像 rgb=imread(Fig0646(a)(lenna_original_RGB).tif); fR=rgb(:,:,1); fG=rgb(:,:,2); fB=rgb(:,:,3); w=fspecial(average); fR_filtered=imfilter(fR,w); fG_filtered=imfilter(fG,w); fB_filtered=imfilter(fB,w); rgb_filtered=cat(3,fR_filtered,fG_filtered, fB_filtered); hsi=rgb2hsi(rgb); hsi(:,:,3)=imfilter(hsi(:,:,3),w); hsi_filtered=hsi2rgb(hsi); imwrite(hsi_filtered,R2.bmp) sub=double(rgb_filtered)-hsi_filtered; figure(1) subplot(221) imshow(rgb) subplot(222) imshow(rgb_filtered) subplot(223) imshow(hsi_filtered) subplot(224) imshow(sub) 用5×5均值模板平滑滤波 (1)原图 (2)RGB分量处理 (3)处理强度分量并转换为RGB (4)两种结果的差别 2. 彩色图像锐化 RGB彩色系统中，分别计算每一分量图像的拉普拉斯再去计算全彩色图像 HSI彩色系统中，只计算强度分量的拉普拉斯而色调和饱和度分量不变 使用经典的Laplacian滤波模板分别对每个分量图像进行锐化。 其主要Matlab程序实现如下： rgb=imread(‘Fig0646(a)(lenna_original_RGB).tif’)； fR=rgb(:,:,1); fG=rgb(:,:,2); fB=rgb(:,:,3); lapMatrix=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1]; fR_tmp=imfilter(fR,lapMatrix,replicate); fG_tmp=imfilter(fG,lapMatrix,replicate); fB_tmp=imfilter(fB,lapMatrix,replicate); rgb_tmp=cat(3,fR_tmp,fG_tmp,fB_tmp); rgb_sharped=imsubtract(rgb,rgb_tmp); 用拉普拉斯进行图像锐化 (a)RGB分量处理 (b)处理强度分量并转换为RGB (c)两种结果的差别 5.7 彩色分割 HSI彩色空间分割 为了在色调图像中分离出感兴趣的特征区，饱和度被用做一个模板图像。 以饱和度作为一个模板图像，从色调图像中分离出感兴趣的特征区。 由于强度不携带彩色信息，彩色图像分割一般不使用强度图像。 在HSI空间的图像分割。 假定兴趣是分割图中红色花朵。 注意：我们感兴趣的区域有相对高的色度值。 以饱和度作为一个模板图像：在饱和度图像中选择门限值等于最大饱和度的30%，任何比门限大的像素值赋1值(白 )，其他赋0值(黑)。 从色调图像中分离出感兴趣的特征区：用饱和度二值模板作用于色调图像就产生出红色花朵分割的结果。 其主要Matlab程序如下： S1=(S0.3*(max(max(S)))); F=S1.*H; a b c d e f 图 在HSI空间的图像分割。 (a)原RGB图像，(b)色调分量H，(c)饱和度分量S，(d)强度分量I， (e)二值饱和度模板（黑=0），（f）红色花的分割结果 (a)原像 (b)色调 (c)饱和度 (d)强度 (e)二值饱和度模板 (f) (b)*(e) (g) (f)的直方图 (h) (a)中红分量的分割 假设目标是在RGB图像中分割特殊彩色区域的物体,给定一个感兴趣彩色的有代表性的彩色点样品集，可得到一个彩色“平均”估计，这种彩色是我们希望分割的彩色。 虽然在HSI空间彩色图像较直观。 通常用RGB彩色向量进行分割。 方法： 令这个平均彩色用RGB向量a来表示。