灰度圖像彩色化演算法研究

❶ matlab怎麼將灰度圖轉為彩色圖

摘要 MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/darkMouse.jpg');%讀取RGB格式的圖像

❷ 什麼是二值圖像，什麼是灰度圖像，什麼是彩色圖像，他們有什麼區別

二值圖像（Binary Image）是指將圖像上的每一個像素只有兩種可能的取值或灰度等級狀態，人們經常用黑白、B&W、單色圖像表示二值圖像。

灰度數字圖像是每個像素只有一個采樣顏色的圖像。

彩色圖像是指每個像素由R、G、B分量構成的圖像，其中R、G、B是由不同的灰度級來描述的。

區別：

視覺效果不一樣：

灰度圖：在RGB模型中，如果R=G=B時，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度圖像每個像素只需一個位元組存放灰度值（又稱強度值、亮度值），灰度范圍為0-255。一般常用的是加權平均法來獲取每個像素點的灰度值。

二值圖：圖像的二值圖，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。

彩色圖象：多光譜圖象的一種特殊情況，對應於人類視覺的三基色即紅、綠、藍三個波段，是對人

眼的光譜量化性質的近似。

(2)灰度圖像彩色化演算法研究擴展閱讀：

他們的應用：

1、一般二值化圖像的應用領域在車牌識別，圖像的字元提取。

2、灰度圖像應用於醫學圖像與遙感圖像。

3、彩色圖像，建立圖象成像。

灰度圖像的得到過程：

灰度圖像通常是在單個電磁波頻譜（如可見光）內測量每個像素的亮度得到的。用於顯示的灰度圖像通常用每個采樣像素8位的非線性尺度來保存，這樣可以有256級灰度。這種精度剛剛能夠避免可見的條帶失真，並且非常易於編程。

但在醫學圖像與遙感圖像等技術應用中，經常採用更多的級數以充分利用每個像素采樣10或12位的感測器精度，並且避免計算時的近似誤差，在這些應用領域每個像素采樣16位即65536級得到流行。

❸ 彩色圖像轉換成灰度圖像用什麼演算法灰度分割得細

現在的真彩3通道
圖像
一般是24位的，該圖像的
亮度
信息是8位的，所以是無法真正達到16位
灰度圖像
的。當然你可以用
插值
實現，但這是對原有
圖像信息
的改變，而不是原圖像
實際
轉換而來。

❹ matlab彩色圖像灰度化

彩圖變灰度圖 rgb2gray

已知變換曲線的話 直接將原始圖的灰度值代入函數式進行變換即可
需要注意的是圖形數據類型

I = imread('E:\Fig1a.jpg');
[d1,d2,d3] = size(I);
if(d3 > 1)
I = rgb2gray(I);%如果是灰度圖就不用先變換
end
I = double(I) / 255;
I1 = uint8(255 * I * 0.5 + 0.5);
imshow(I1);imwrite(I,'test.jpg')

❺ 有沒有大神指導一下用MATLBA實現灰度圖像彩色化的具體步驟，萬分感謝。

思路最簡單：不同的灰度值對應不同的顏色，非常直觀，具體實踐中常用查表法實現，但寫演算法反而有點簡單重復而繁瑣，因為MATLAB直接賦給顏色反而不如C語言中好實現。
演算法最簡單：灰度做自變數，RGB三色分別做因變數，建立三個映射函數，這樣由一個灰度矩陣就可以生成一個3維的彩色圖像矩陣。寫演算法最簡單，但顏色不是很直觀。
宏觀圖常用：轉到頻域，不同頻域的值賦給不同的顏色。

❻ 如何使用最大值法灰度化彩色圖像

在RGB模型中，如果R=G=B時，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度圖像每個像素只需一個位元組存放灰度值（又稱強度值、亮度值），灰度范圍為0-255。一般有以下四種方法對彩色圖像進行灰度化。

❼ 如何依據灰度圖像處理技術和方法進行彩色圖像處理

那就是通過通道來完成了，調節通道中各色通道的明度和對比度來調節畫面顏色的多少與飽和度。。
通道中的明度變化意味著畫面上該顏色存在的多少（百分比），
通道中的對比度變化意味著畫面上該顏色的飽和度的變化（純度）
可以試試看。
這樣細說可以寫一篇文章。建議你找本專業講這方面知識的書。

❽ 怎樣將灰度圖像轉換成彩色圖像

不可逆，只能通過後期其他方法，但是都是不可逆的。
灰度本身就是去 rgb 三個分量，然後平均 有些演算法有差異，但是還是類似
例如 有個點 rgb 是 10 200 30
那麼灰度是 80,80,80
你再退回去 可以很多 30 200 10 也可以 30 200 10也可以 甚至 0 240 0
這也許就是所謂的不對稱了

❾ VC++圖像處理方面的書籍

《精通Visual C++圖像編程》電子書下面是下載地址，看書的第271頁，很詳細，也很簡單根本不用常式。

灰度有幾種方式，偽彩就是把RGB系統換成HSL系統再改變H值就行了，如果要例子其實也有，去下個CxImage的代碼，裡面關於怎麼灰度怎麼轉換色彩都有現成的代碼。

❿ 灰度化的灰度化方法

一般有以下四種方法對彩色圖像進行灰度化。
1.分量法
將彩色圖像中的三分量的亮度作為三個灰度圖像的灰度值，可根據應用需要選取一種灰度圖像。
f1(i,j)=R(i,j)f2(i,j)=G(i,j)f3(i,j)=B(i,j)
其中fk(i,j)(k=1,2,3)為轉換後的灰度圖像在（i,j）處的灰度值。如圖4-1的彩色圖像轉為4-2三種灰度圖。
圖4-1 彩色圖像

（a）R分量灰度圖 （b）G分量灰度圖 （c）B分量灰度圖
圖4-2 彩色圖的三分量灰度圖
2.最大值法
將彩色圖像中的三分量亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。
f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))
3.平均值法
將彩色圖像中的三分量亮度求平均得到一個灰度值。
f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3
4.加權平均法
根據重要性及其它指標，將三個分量以不同的權值進行加權平均。由於人眼對綠色的敏感最高，對藍色敏感最低，因此，按下式對RGB三分量進行加權平均能得到較合理的灰度圖像。
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j))