灰度图像彩色化算法研究

❶ matlab怎么将灰度图转为彩色图

摘要 MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/darkMouse.jpg');%读取RGB格式的图像

❷ 什么是二值图像，什么是灰度图像，什么是彩色图像，他们有什么区别

二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。

灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

彩色图像是指每个像素由R、G、B分量构成的图像，其中R、G、B是由不同的灰度级来描述的。

区别：

视觉效果不一样：

灰度图：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。

二值图：图像的二值图，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

彩色图象：多光谱图象的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红、绿、蓝三个波段，是对人

眼的光谱量化性质的近似。

(2)灰度图像彩色化算法研究扩展阅读：

他们的应用：

1、一般二值化图像的应用领域在车牌识别，图像的字符提取。

2、灰度图像应用于医学图像与遥感图像。

3、彩色图像，建立图象成像。

灰度图像的得到过程：

灰度图像通常是在单个电磁波频谱（如可见光）内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。

但在医学图像与遥感图像等技术应用中，经常采用更多的级数以充分利用每个像素采样10或12位的传感器精度，并且避免计算时的近似误差，在这些应用领域每个像素采样16位即65536级得到流行。

❸ 彩色图像转换成灰度图像用什么算法灰度分割得细

现在的真彩3通道
图像
一般是24位的，该图像的
亮度
信息是8位的，所以是无法真正达到16位
灰度图像
的。当然你可以用
插值
实现，但这是对原有
图像信息
的改变，而不是原图像
实际
转换而来。

❹ matlab彩色图像灰度化

彩图变灰度图 rgb2gray

已知变换曲线的话 直接将原始图的灰度值代入函数式进行变换即可
需要注意的是图形数据类型

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

❺ 有没有大神指导一下用MATLBA实现灰度图像彩色化的具体步骤，万分感谢。

思路最简单：不同的灰度值对应不同的颜色，非常直观，具体实践中常用查表法实现，但写算法反而有点简单重复而繁琐，因为MATLAB直接赋给颜色反而不如C语言中好实现。
算法最简单：灰度做自变量，RGB三色分别做因变量，建立三个映射函数，这样由一个灰度矩阵就可以生成一个3维的彩色图像矩阵。写算法最简单，但颜色不是很直观。
宏观图常用：转到频域，不同频域的值赋给不同的颜色。

❻ 如何使用最大值法灰度化彩色图像

在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般有以下四种方法对彩色图像进行灰度化。

❼ 如何依据灰度图像处理技术和方法进行彩色图像处理

那就是通过通道来完成了，调节通道中各色通道的明度和对比度来调节画面颜色的多少与饱和度。。
通道中的明度变化意味着画面上该颜色存在的多少（百分比），
通道中的对比度变化意味着画面上该颜色的饱和度的变化（纯度）
可以试试看。
这样细说可以写一篇文章。建议你找本专业讲这方面知识的书。

❽ 怎样将灰度图像转换成彩色图像

不可逆，只能通过后期其他方法，但是都是不可逆的。
灰度本身就是去 rgb 三个分量，然后平均 有些算法有差异，但是还是类似
例如 有个点 rgb 是 10 200 30
那么灰度是 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
这也许就是所谓的不对称了

❾ VC++图像处理方面的书籍

《精通Visual C++图像编程》电子书下面是下载地址，看书的第271页，很详细，也很简单根本不用例程。

灰度有几种方式，伪彩就是把RGB系统换成HSL系统再改变H值就行了，如果要例子其实也有，去下个CxImage的代码，里面关于怎么灰度怎么转换色彩都有现成的代码。

❿ 灰度化的灰度化方法

一般有以下四种方法对彩色图像进行灰度化。
1.分量法
将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值，可根据应用需要选取一种灰度图像。
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)为转换后的灰度图像在（i,j）处的灰度值。如图4-1的彩色图像转为4-2三种灰度图。
图4-1 彩色图像

（a）R分量灰度图 （b）G分量灰度图 （c）B分量灰度图
图4-2 彩色图的三分量灰度图
2.最大值法
将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))
3.平均值法
将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。
f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3
4.加权平均法
根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j))