下载文档原格式
图像颜色增强处理（彩色变换）实验专题讲座课程：遥感科学与图像处理实验：图像颜色增强处理（彩色变换）姓名：学号：指导老师：一、实验名称图像颜色增强处理（彩色变换）二、实验目的对图像进行彩色变换；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，理解影像光谱增强中彩色变换的原理及其增强效果，将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式，提高图像的使用价值。
三、实验原理光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。
在使用单波段图像时，由于成像系统动态范围的限制，地物显示的亮度值差异较小。
又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10～20级左右，而对色彩和强度的分辨力可达100多种，因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨[1,2]。
1. 彩色合成（color composite）在通过滤光片、衍射光栅等分光系统而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成。
根据各波段的赋色不同，可以得到不同的彩色合成图像。
1)图像主成分变换融合主成分变换融合[2]是建立在图像统计基础上的多维线性变换,具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用, 可以更准确地揭示多波段数据结构内部的遥感信息, 常常是以高空间分辨率数据代替多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。
具体过程是: a. 对多波段遥感数据进行主成分变换( K- L 变换) ; b. 以高空间分辨率遥感数据替代变换以后的第一主成分; c. 进行主成分逆变换,生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。
2) 真彩色合成在通过蓝、绿、红三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三张图像上，若使用同样的三原色进行合成，可得到接近天然色的颜色，此方法称为真彩色合成。
3) 假彩色合成由于多波段摄影中，一副图像多不是三原色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合成称假彩色合成。
实验六遥感图像的HIS彩色空间变换一、HIS彩色空间变换的原理及方法HIS是在彩色空间中用色调、亮度和饱和度(Hue,I ntensity和Saturation)来表示的色彩模式，又称HLS,（hue, lightness, saturation）。
HIS变换是将其他色彩模式到HIS模式的变换及反变换方法。
在自动处理彩色是，通常采用彩色显示器显示系统进行，彩色显示器显示的彩色是由R（红）G（绿）B（蓝）信号的亮度来确定的，由于RGB表色系统不是线性的，所以通过这种操作调整显示色的色调比较困难。
在这种情况下，可采用将RGB信号暂时变换为假设的表色系统HIS, 调整明度和饱和度后，再返回到RGB信号上进行彩色合成。
把这种RGB空间和HIS空间之间的关系模型及所进行的相互变换的处理过程称HIS变换。
HIS变换也称彩色变换或蒙塞尔（Munsell）变换。
在图像处理中通常应用的有两种彩色坐标系（或彩色空间）：一是由RGB三原色构成的彩色空间（RGB坐标系或RGB空间）；另一种是由色调（Hue）、饱和度（Satuation）及亮度（Intensity）三个变量构成的彩色空间（IHS 坐标系或IHS空间）。
也就是说一种颜色既可以用RGB空间内的R、G、B来描述，也可以用IHS 空间的I、H、S来描述，前者是从物理学角度出发描述颜色，后者则是从人眼的主观感觉出发描述颜色。
IHS变换就是RGB空间与IHS空间之间的变换。
由于HIS变换是一种图像显示、增强和信息综合的方法，具有灵活实用的优点，因此产生了多种HIS变换式。
彩色空间模型是多种多样的,其中,应用最为普遍的是RGB(红、绿、蓝)模型。
它是面向硬件的,几乎大部分的监视器都采用这种彩色模型。
RGB相对应于监视器或扫描器的三个刺激值,它们组成三维正交坐标系统如图（右边）所示,在此系统中计算的任何颜色都落在RGB彩色立方体内。
它的优点是:(1)简单;(2)其它表色系统必须最后转化成RGB系统才能在彩色显示器上显示。
一、实验目的通过课堂的学习，已经对图像分割的相关理论知识已经有了全面的了解，知道了许多图像分割的算法及算子，了解到不同的算子算法有着不同的优缺点，为了更好更直观地对图像分割进行深入理解，达到理论联系实际的目的。
1、使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响；2、使用MatLab 软件进行图像的分割；3、能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能；4、能够掌握分割条件(阈值等)的选择；5、完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。
二、实验原理1、边缘检测算法的基本步骤：（1）滤波。
边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。
但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。
（2）增强。
增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。
一般通过计算梯度幅值完成。
（3）检测。
但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点。
最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。
（4）定位。
精确确定边缘的位置。
图像分割的算法有：1、阈值分割原理：2、锐化与边缘检测梯度对应一阶导数，对于一个连续图像函数f(x,y):梯度矢量定义:梯度的幅度:梯度的方向:图像锐化的空间域方法可表示为模板卷积的形式。
如可将邻域平均处理看作一个作用于图象f(m,n)的低通滤波器，该滤波器的脉冲响应为H(r, s),用离散卷积表示如下:1, ,2 ,1 ,0, ),(),(),(-=--=∑∑-=-=N n m s r H s n r m f n m f kk r llsk 、l 由邻域大小决定，一般取k=l=1（即3⨯3窗口）；H(r, s)为加权函数，称为掩模（mask ）或模板。
这种离散卷积运算等价于用模板中心点逐一对准每一象素f(m, n)，然后将模板元素和它所“压上”的图象元素对应相乘，再求和，其结果就是该中心点象素平滑后的输出(,)f x y 。
图像锐化也可以用类似的方法表示。
课程：数字图像处理课程作业实验报告实验名称：Color Image Processing实验编号：签名：姓名：学号：截止提交日期：年月日摘要：本次实验学习一些基本的彩色图像增强处理方法，主要有两部分：一是编写一个程序实现将一个灰度级范围显示为指定的彩色，其余的像素以 RGB 形式显示为与输入图像对应像素相同的灰度色；二是用直方图均衡化程序对 R, G 和 B分量图分别进行直方图均衡化，然后将结果图转换回 jpg 格式；用三个直方图构成一个平均直方图，以此直方图为基础得到单一的直方图均衡化强度变换函数。
将该函数分别单独作用到 R, G 和 B 分量图上，将结果图转换为 jpg 格式。
比较并两个图像的差异。
一、技术论述1、伪彩色处理伪彩色处理是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。
使原图像细节更易辨认，目标更容易识别，能够成为。
伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级一彩色变换和频率域伪彩色增强三种。
本次实验采用课本图6.23原理进行伪彩色处理，其功能框图如下：在RGB 颜色模型中，任何一种颜色都可以由红、绿、蓝三基色按不同比例来合成，因此灰度图像的伪彩色处理首先要设定红、绿、蓝三个变换函数，用下面的配色方程表示就是：)},({),(y x f T y x R R = （2.1） )},({),(y x f T y x G G = （2.2）)},({),(y x f T y x B B = （2.3）式中),(),,(),,(y x B y x G y x R 分别显示三色值，B G R T T T ,,对映射算子。
),(y x f 为一幅黑白平面图像上其对应点(x ，y)上的光点强度即灰度值。
通过公式可得到相应灰度值的R ，G ，B 颜色分量值。
本次实验要求将给定范围的灰度值转换为彩色，其他保持不变，这样就比较简单，只需找出要处理的灰度值范围，用彩色代替即可。
图像后期处理实验报告图像后期处理是指通过对图像进行一系列的处理操作，改变图像的颜色、亮度、对比度等，使得图像达到更好的显示效果或符合特定需求。
本实验使用Photoshop软件进行图像后期处理，并对其原理和效果进行研究和实验。
一、实验目的1. 熟悉图像后期处理的基本原理和方法；2. 掌握Photoshop软件的基本操作和功能；3. 实验通过对图像进行后期处理，提高图像的质量和观感。
二、实验步骤1. 图像灰度化：打开一幅彩色图像，将其转换为灰度图像。
采用图像--模式--灰度，即可完成灰度化操作。
2. 图像调整：使用调整图层，可以对图像的亮度、对比度、饱和度等进行调整。
通过调整滑块的数值，可以改变图像的明暗程度、色彩饱和度。
3. 图像滤镜：通过应用不同的滤镜，可以改变图像的外观效果。
例如，模糊滤镜可以在一定程度上减少图像的噪点和细节，而锐化滤镜可以增强图像的清晰度和边缘。
4. 图像修饰：通过添加各种修饰效果，可以让图像更加生动、有趣。
例如，可以添加文本、图标、边框等元素，或者进行剪裁、缩放、旋转等操作。
5. 图像输出：最后，将处理后的图像保存为所需格式，并进行合理的命名和存储。
三、实验效果1. 灰度化处理：将一幅彩色图像转换为灰度图像后，图像的色彩信息消失，只保留亮度信息。
这样更便于观察图像中的细节和纹理。
2. 亮度对比度调整：通过调整图像的亮度和对比度，可以改变整个图像的明暗程度和色彩饱和度。
例如，增加亮度可以使图像更加明亮，而减小对比度可以降低图像的清晰度。
3. 滤镜效果：通过应用不同的滤镜，可以改变图像的外观。
例如，应用模糊滤镜后，图像的细节会变得模糊化，而应用锐化滤镜后，图像的边缘会更加清晰。
四、实验结论图像后期处理是一种通过对图像进行处理和调整，改变图像的外观、色彩和质量的技术。
本实验通过使用Photoshop软件进行图像后期处理，并对其原理和效果进行研究和实验，掌握了图像后期处理的基本方法和操作技巧。
彩色图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解彩色图像处理的基本概念，掌握彩色空间转换、图像滤波等基础理论知识。
2. 学生能掌握图像处理软件的基本操作，对彩色图像进行各种处理，如调整亮度、对比度、饱和度等。
3. 学生了解色彩心理学，理解色彩在图像处理中的应用和影响。
技能目标：1. 学生能运用所学知识，独立完成彩色图像的拍摄、处理和优化。
2. 学生能运用图像处理软件进行创意设计，提高图像的艺术效果。
3. 学生能通过实际操作，掌握图像处理技巧，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习彩色图像处理，培养对美的感知和鉴赏能力，提高审美素养。
2. 学生在学习过程中，培养创新思维和团队协作能力，增强问题解决能力。
3. 学生了解图像处理在现实生活中的应用，认识到学习图像处理的实用价值，激发学习兴趣。
本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，以实用性和趣味性为核心，旨在提高学生的图像处理技能，培养学生的创新能力和审美素养。
通过分解课程目标为具体学习成果，使学生在学习过程中明确自身任务，教师可根据目标进行教学设计和评估，确保教学效果。
二、教学内容1. 彩色图像基础理论：包括彩色视觉原理、彩色空间（RGB、CMYK、HSV 等）及其转换方法、图像的亮度和色彩调整。
- 教材章节：第一章 彩色图像基础2. 图像处理软件操作：介绍常用的图像处理软件（如Photoshop、GIMP 等），教授基本操作、工具使用和快捷键。
- 教材章节：第二章 图像处理软件基础3. 彩色图像处理技术：图像滤波、色彩平衡、色彩校正、特效处理等。
- 教材章节：第三章 彩色图像处理技术4. 创意图像设计：结合色彩心理学，教授如何进行创意设计，提高图像艺术效果。
- 教材章节：第四章 图像创意设计5. 实践操作与案例分析：安排实际操作环节，分析经典案例，巩固所学知识。
- 教材章节：第五章 实践操作与案例分析教学内容安排和进度：1. 第1周：彩色图像基础理论2. 第2周：图像处理软件操作3. 第3-4周：彩色图像处理技术4. 第5周：创意图像设计5. 第6周：实践操作与案例分析三、教学方法针对彩色图像处理课程的特点，采用以下多元化的教学方法，旨在激发学生的学习兴趣，提高教学效果：1. 讲授法：通过生动的语言和形象的表达，讲解彩色图像处理的基本概念、原理和技术。
彩色多元光谱图像的处理及分析方法随着科技的不断发展，彩色多元光谱图像的处理和分析方法不断深入研究。
彩色多元光谱图像是一种同时包含多个波段信息的图像，可以提供丰富的信息，并在许多领域得到广泛应用，比如医学、地质学、环境保护等。
本文将探讨彩色多元光谱图像的处理和分析方法。
一、彩色多元光谱图像的概念彩色多元光谱图像是指通过不同色彩表示同时获取激光雷达等多波段的光谱信息图像。
彩色多元光谱图像通常包含多个波段的信息，可以根据需要进行绘图和分析，以便更精确地观察数据。
与单波段图像相比，彩色多元光谱图像可以显示更多的细节信息，从而使分析更加精细。
二、彩色多元光谱图像的处理方法1.图像增强图像增强是图像处理的常见方式，它可以改善彩色多元光谱图像的质量和可视性。
图像增强的方法有很多种，例如直方图均衡、灰度级变换和滤波器等。
其中，直方图均衡是一种简单直观的增强方法，可以改善光谱数据的对比度，使得数据更加清晰。
它可以通过使光谱能量均匀分配到所有像素来实现。
这种方法非常适用于黑白图像，但对于彩色多元光谱图像，需要将每个波段的直方图分别进行均衡化。
2.降维由于彩色多元光谱图像包含多个波段的信息，数据量非常大。
降维可以将多维数据转变为较低维度的数据，简化数据分析，并且降低成本。
常用的降维方法有主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）。
PCA可以通过线性变换将高维数据投影到低维空间中，最小化信息损失，使得数据的方差最大。
ICA则更加注重数据的独立性，通过寻找数据的统计独立性来实现降维。
3.图像分类彩色多元光谱图像处理的一个重要应用是图像分类，也即分割图像中的不同类别。
这个过程通常涉及许多技术，例如支持向量机、神经网络和决策树等。
支持向量机是一种广泛用于图像分类的算法。
它利用超平面将数据分成两个或多个类别，并将最佳超平面尽可能地远离各类数据。
神经网络是一种基于生物学神经的模型，通过模拟大量的神经元之间的连接来解决分类问题。
