彩色图像的增强
摘要：
全彩色图像处理分为两大类。第一类是分别处理每一分量的图像，然后，从分别处理过的分量图像形成合成彩色图像。第二类是直接对彩色像素进行处理。
因为全彩色图像至少有三个分量，彩色像素实际上是一个向量。例如，在RGB系统中，每一个彩色点可以用RGB坐标系统原点延伸的向量来解释。
令c代表RGB彩色空间中的任意向量，c(x,y)的分量是一幅彩色图像在一点上的RGB分量。彩色分量是坐标(x,y)的函数，表示为：
cR x,y R x,y
c x,y cG x,y G x,y
c x,y B x,y
B
对于大小为MxN（M，N是正整数，分别表示图像的高度和宽度）的图像，有MxN个这样的向量，c(x,y)，x=0，1，2...，M-1;y=0，1，2...，N-1;
可以用标准的灰度图像处理方法去分别处理彩色图像的每一个分量。但是，单独的彩色分量的处理结果并不总等同于在彩色向量空间的直接处理，在这种情况下，就必须采用新的方法。为了使每一个彩色分量处理和基于向量的处理等同，必须满足两个条件：第一，处理必须对向量和标量都可用，第二，对向量的每一分量的操作对于其他分量必须是独立的。假设该处理是邻域平均的，邻域灰度空间处理的平均是将邻域内的所有像素灰度级相加然后用邻域内像素总数去除，全彩
色处理的平均是把邻域内所有向量相加并用邻域内向量总数去除每一个分量。但平均向量的每一个分量是对应其分量的图像像素的平均。这与在每个彩色分量基础上做平均，然后形成向量得到的结果是相同的。
关键词：全彩色、平滑、锐化、边缘检测 1.灰度级到彩色转换
这种转换方法是依据三基色原理：每一彩色由红、绿、蓝三基色适当比例合成。变换法的实现过程：对输入图像的灰度值实行三种独立的变换TR（），TG（），TB（），得到对应的红、绿、蓝三基色。然后，根据要求场合不同，利用这三基色量对应的电平值控制图像显示器的红、绿、蓝三色电子枪，得到伪彩色图像的显示输出。 利用变换法对灰白图像进行伪彩色处理表达式： R（x，y）=TR f(x,y) G（x，y）=TG f(x,y) B（x，y）=TB f(x,y)
其中R(x，y)，G（x，y），B（x，y）分别表示伪彩色中三基色分量的数值；f（x，y）为处理前图像的灰度值；TR，TG，TB表示三基色与原灰度值f（x，y）的变换关系。
图c：伪彩色图像处理的能力框图
程序如下：
a=imread('i_horse.bmp');%灰度到彩色的转换 a=rgb2gray(a); c=zeros(size(a));
pos=find((a>=60)&(a<105)); c(pos)=a(pos); b(:,:,1)=c; c=zeros(size(a));
pos=find((a>=105)&(a<150)); c(pos)=a(pos); b(:,:,2)=c; c=zeros(size(a)); pos=find(a>=150); pos=find(a>=150); c(pos)=a(pos); b(:,:,3)=c; b=uint8(b);
subplot(1,2,1),imshow(a,[]),title('原始图像');
subplot(1,2,2),imshow(b,[]),title('灰度彩色变换后图像');
实验结果：
实验分析：
灰度图像变换成伪彩色图像，图像内容的层次变得较清晰，改善了图像的视觉效果。 2.彩色图像的两种平滑滤波
彩色图像实现平滑滤波共两种方法：
(1)彩色图像用传统的邻域单独平滑R、G、B三个分量图像，再对平滑后的分量图像合成。
(2)将RGB图像转换到HSI模型，仅对强度分量I进行平滑处理，而保持色度和饱和度分量不变，再将其转换到RGB空间进行显示。 最后可计算两种平滑滤波的差。
1
c x,y c x,y k x,y sxy
式中，
1
Rx,y k x,y Sxy 1
c x,y G x,y k x,y S
xy
1
Bx,y k x,y Sxy
可以看出，如标量图像那样，该向量分量可以用传统的灰度邻域处理单独的平滑RGB图像的每一平面得到。
rgb1=imread('006.jpg'); rgb=im2double(rgb1); fR=rgb(:,:,1); fG=rgb(:,:,2); fB=rgb(:,:,3); figure(); imshow(fR);
figure(); imshow(fG); figure(); imshow(fB); figure(); imshow(rgb);
w=fspecial('average'); fR_filtered=imfilter(fR,w); fG_filtered=imfilter(fG,w); fB_filtered=imfilter(fB,w); figure();
imshow(fR_filtered); figure();
imshow(fG_filtered); figure();
imshow(fB_filtered);
rgb_filtered=cat(3,fR_filtered,fG_filtered,fB_filtered); figure();
imshow(rgb_filtered); I1=(fR+fG+fB)/3;
tmp1=min(min(fR,fG),fB); tmp2=fR+fG+fB; tmp2(tmp2==0)=eps; S=1-3.*tmp1./tmp2;
tmp1=0.5*((fR-fG)+(fR-fB));
tmp2=sqrt((fR-fG).^2+(fR-fB).*(fG-fB)); theta=acos(tmp1./(tmp2+eps)); H1=theta;
H1(fB>fG)=2*pi-H1(fB>fG); H1=H1/(2*pi); H1(S==0)=0; figure(); imshow(H1); figure(); imshow(S); figure(); imshow(I1);
w=fspecial('average'); I=imfilter(I1,w); figure(); imshow(I); H=H1*2*pi;
R=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2)); G=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2));
B=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2)); ind=find((H>=0)&(H<2*pi/3)); B(ind)=I(ind).*(1.0-S(ind));
R(ind)=I(ind).*(1.0+S(ind).*cos(H(ind))./cos(pi/3.0-H(ind))); G(ind)=1.0-(R(ind)+B(ind)); ind=find((H>2*pi/3)&(H<4*pi/3)); H(ind)=H(ind)-pi*2/3; R(ind)=I(ind).*(1.0-S(ind));
G(ind)=I(ind).*(1.0+S(ind).*cos(H(ind))./cos(pi/3.0-H(ind))); B(ind)=1.0-(R(ind)+G(ind)); ind=find((H>=4*pi/3)&(H<2*pi)); H(ind)=H(ind)-pi*4/3; G(ind)=I(ind).*(1.0-S(ind));
B(ind)=I(ind).*(1.0+S(ind).*cos(H(ind))./cos(pi/3.0-H(ind))); R(ind)=1.0-(G(ind)+B(ind)); hsi_rgb=cat(3,R,G,B); figure(); imshow(hsi_rgb);
diff=(abs(hsi_rgb-rgb_filtered)); figure(); imshow(diff);
实验结果如下：
R分量 G分量
B分量 原始彩色图像
R分量平滑 G分量平滑
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