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  • 文章目录彩色图像映射表颜色...matlab里边有一个colormap函数,能够将当前颜色映射表设置为某些预定义了的颜色映射表,包括 原始 parula jet hsv hot cool spring summer autumn winter gray

    彩色图像映射表

    matlab里边有一个colormap函数,能够将当前颜色映射表设置为某些预定义了的颜色映射表,包括

    原始parulajethsvhotcool
    defaultparulajethsvhotcool
    springsummerautumnwintergraybone
    springsummerautumnwintergraybone
    copperpinklinescolorcubeprismflag
    copperpinklinescolorcube在prismflag

    这些颜色映射表只包含了81种颜色,但是却绘出了各种风格的彩色图像。真彩色图像究竟应该如何定义?具有 2 8 ∗ 8 ∗ 8 2^{8*8*8} 2888种颜色的就是彩色图像?这 2 8 ∗ 8 ∗ 8 2^{8*8*8} 2888种颜色之间的欧式距离怎么确定?在讨论这些问题之前,我们必须确定一下颜色模型,在这个统一的基础之上,我们才能看出各个颜色模型的侧重点和构建原理,才能推出各个颜色模型之间的转换公式。


    颜色模型

    国际照明组织-CIE色度空间(Commission Internationale de L’Eclairage,色度图)

    许许多多的颜色模型源于各式各样的相关设备(彩色电视机、彩色显示屏、彩色打印机)的出现。
    物体的颜色既取决于外界的物理刺激,又取决于人眼的视觉特性,颜色的测量和标定应该符合人眼的视觉特性。
    标准化的目的主要有:

    • 方便查找补色、颜色生成
    • 促进相关设备的兼容以及彩色图片格式的统一化

    CIE色度图是现代色度学的基石,里边存在诸多技术细节,理解起来比较困难,此前一直觉得是自己想复杂了,可是现在发现是很多资料讲不清楚,浅尝辄止。
    17~18世纪,一系列实验证实了古希腊人“万物由原子构成”的猜想。受此启发,科学家们开始思考一个问题:能不能找到颜色的“原子”呢?

    1. [1704-Newton] 颜色的本质是光
    2. [1854-格拉斯曼颜色替代律] 同色异谱现象(如果A=B,C=D,那么AC=BD。其中,“=”代表颜色外观一致,即所谓的“颜色匹配”)
    3. [1855-Maxwell]红绿蓝三种色光混合,可以生成各种色调的颜色
    4. [1860-Helmholtz]人眼的红绿蓝三种视觉细胞的颜色响应假象曲线(现代修正图上的三个峰值对应的坐标分别为:420nm,534nm,564nm;三者的工作频段是相互交叠的,不是单独的窄带。也即,对红(绿,蓝)光敏感的视觉细胞不只响应红(绿,蓝)色光,而是对整个波段的光都有响应的响应。进一步的说:所有的颜色响应都是纠缠在一起的,没有办法择干净)

    这说明颜色叠加规律是线性的,想要复现某个颜色的时候,不需要复制一个一模一样的光谱。只需要掌握某种混合规律,就可以用另一种光谱得到一个相同的颜色。
    关于红绿蓝是不是颜色的“原子”这个问题(也即,”是不是所有的颜色都可以拆分成红黄蓝的组合“或“红黄蓝三色光相加,能不能生成所有人类能够感知到的颜色?”),科学家的答案是:能,然而也不能[1931-J.Guild:The Colorimetric Properties of the Spectrum-光谱色的色度特性]。实验结果是

    1. 任意一种光谱都可以拆解成(380nm~680nm)单色光的组合
    2. 任意一个单色光都可以拆解成三原色光的组合(虽然可能有负数值)
    3. 任意一种组合都只能形成一种颜色,一旦三原色光的配比值确定了,颜色外观也就确定了

    到现在为止,我们可以采用实验中所使用的RGB给颜色编号(用配比系数向量作为编号向量),这是科学家花费300年得出的结论:380nm~780nm之间的光谱曲线用3个数据就能唯一标识(归一化之后只需要两个)。那么原色光又是什么东西?该怎么确定呢?在“原子结构内蕴含的哲学思考”一文中再细细思考这个问题吧!


    过去以Munsell color system为代表的表色法,是根据物体最后呈现出来的颜色外观来编号的,也就是所谓的“显色系统表色法”,他会根据人对颜色的心理感受(色调/色相Hue、明度Value、饱和度/纯度Chroma)来对颜色进行编号和排序,因此我猜想文章开头给出的那18个Matlab预定义的Colormap也是其中的一种。
    而以CIE 1931系统为代表的的表色法,是根据三原色的混合规律来编码各个颜色的,叫做“混色系统表色法”。颜色的色调、明度、饱和度等特性在这个表色法里边表现不明显。
    虽然CIE 1931系统一眼看去,既不直观又不顺眼,但是他有一个堪称“必杀技”的优点:可以精确地预测混色结果。也就是说:如果已知两个颜色的光谱数据,就可以用简单的计算方法,准确地知道他们混合之后的新颜色长什么样(前提是实验测出了精确的可供你查询的色度表,比如公认的CIE色度图),色度图的主要规律如下:

    1. [颜色混合线性规律]两个颜色混合后的新颜色,一定位于两者连线之上
    2. [所有人眼能识别出来的颜色,都有单色光相加而成,色度图中任意两点画出来的线段,就是“人眼能看见的所有颜色”]
    3. [经过CIE的刻意设计] 确定了一个等能白光E点和一个标准白光C点(C相当于中午阳光的颜色,比E的色温高一点),两者附近有一大片,都是各种不同的白色,他们的饱和度都为0(因此又称为消色),位于边界处的颜色都是饱和度最高的颜色(边界由左上角曲线和右下角斜线构成,曲线表示所有单色光,斜线表示谱外光的轨迹)

    CIE模型只是一个标准,可是实际的灯光设备、显示器未必会遵循上述标准进行制作,或者可能由于发光器件的特性没有办法完全实现上述标准(存在不同程度的误差),具体情况还得具体分析,而且实际应用不会对精确度有很高的要求。主要涉及如下几个方面:

    1. 彩色显示器设计
    2. 彩色打印机设计

    RGB颜色模型

    HSV颜色模型

    CMKY颜色模型

    YUV颜色模型

    YUV,是一种颜色编码方法,常使用在各个视频处理组件中。YUV在对照片或视频编码时,考虑到人类的感知能力,允许降低色度的带宽。“Y”表示明亮度(Luminance、Luma),“U”和“V”则是色度、浓度(Chrominance、Chroma)。
    Y’UV、YUV、YCbCr、YPbPr 几个概念其实是一回事儿。由于历史关系,Y’UV、YUV 主要是用在彩色电视中,用于模拟信号表示。YCbCr 是用在数字视频、图像的压缩和传输,如 MPEG、JPEG。今天大家所讲的 YUV 其实就是指 YCbCr。
    Y’UV 设计的初衷是为了使彩色电视能够兼容黑白电视。对于黑白电视信号,没有色度信息也就是(UV),那么在彩色电视显示的时候指显示亮度信息。
    Y’UV 不是 Absolute Color Space,只是一种 RGB 的信息编码,实际的显示还是通过 RGB 来显示。Y’,U,V 叫做不同的 component 。


    颜色编码

    参考文献

    [1] CMF色彩学大杀器·CIE色度图:http://www.360doc.com/content/17/0226/12/31887026_632123788.shtml
    [2] 色彩学大杀器·CIE色度图(中):http://www.360doc.com/content/17/0305/12/31887026_634131798.shtml

    展开全文
  • 采用彩虹编码的伪彩色增强matlab代码,基于灰度映射方案,运行过没有问题。因为新学图像处理没有多久,入门作品。
  • 灰度图像 伪彩色处理 matlab

    热门讨论 2010-06-26 11:05:10
    图像处理中常要把灰度图像转换成伪彩色来进行分割,使用次函数科进行伪彩色变换。
  • 映射(Cat映射),也称为Arnold映射,由俄国数学家弗拉基米尔·阿诺德(Vladimir Igorevich Arnold)提出,在Arnold授课的时候经常使用猫的图像作为例子,故称为“猫映射”。这是一种在有限区域内进行反复折叠、...

    效果图

    在这里插入图片描述
    猫映射(Cat映射),也称为Arnold映射,由俄国数学家弗拉基米尔·阿诺德(Vladimir Igorevich Arnold)提出,在Arnold授课的时候经常使用猫的图像作为例子,故称为“猫映射”。这是一种在有限区域内进行反复折叠、拉伸变换的混沌映射方法,一般应用于多媒体混沌加密中。

    Arnold也算一种比较主要的置乱算法,算法由以下变换公式产生:
    在这里插入图片描述
    其中xn,yn表示变换前灰度图中像素的位置,xn+1,yn+1表示变换之后的像素位置,a,b为参数,n表示当前变换的次数,N为图像的长或宽(由于该算法只适用于长宽相等的图像,所以我们不讨论M不等于N的情况),mod为模运算。

    有了正变换公式,我们还需要反变换公式。
    公式如下:
    在这里插入图片描述
    两个变换矩阵正好是求逆的关系。

    数字图像可以看为一个二维矩阵,经过Arnold变换之后图像的像素位置会重新排列,这样图像会显得杂乱无章,从而实现了对图像的置乱加密效果。

    代码1:输入图片只能是灰度图,且长宽一样

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    img=imread('3.jpg');%读取图片,相对路径,图像必须是正方形,否则不具备Arnold变换的条件,可进行拓延处理
    imshow(img,[])
    [h,w]=size(img);
    
    %置乱与复原的共同参数,就相当于密码,有了这几个参数,图片就可以复原
    n=10;%迭代次数
    a=3;b=5;
    N=h;%N代表图像宽高,宽高要一样
    
    %置乱操作
    imgn=zeros(h,w);
    for i=1:n
        for y=1:h
            for x=1:w           
                xx=mod((x-1)+b*(y-1),N)+1;   %mod(a,b)就是a除以b的余数
                yy=mod(a*(x-1)+(a*b+1)*(y-1),N)+1;        
                imgn(yy,xx)=img(y,x);                
            end
        end
        img=imgn;
    end
    figure;
    imshow(imgn,[])%治乱后的图片
    
    %复原
    img=imgn;
    for i=1:n
        for y=1:h
            for x=1:w            
                xx=mod((a*b+1)*(x-1)-b*(y-1),N)+1;
                yy=mod(-a*(x-1)+(y-1),N)+1  ;        
                imgn(yy,xx)=img(y,x);                   
            end
        end
        img=imgn;
    end
    figure
    imshow(imgn,[])%复原的图片
    

    代码2:基于代码1稍微修改了一下,但是本质一样的

    和代码1区别:
    1、加入保存置乱图片和读取置乱图片的功能。
    2、支持彩色图片,但是复原后只能是灰度图。
    3、支持长宽不一致图片读入,但是复原后会造成部分失真。

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    img=imread('1.jpg');%读取图片,相对路径,图像必须是正方形,否则不具备Arnold变换的条件,可进行拓延处理
    mysize=size(img);%当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素时矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数。
    if numel(mysize)>2%如果是彩色图像
       img=rgb2gray(img); %将彩色图像转换为灰度图像
       fprintf("图像为彩色图");
    end
    imshow(img,[])
    [h,w]=size(img);
    if h>w
        img = imresize(img, [w w]);
        fprintf("图像长宽不一样,图像可能失真");
    end
    if h<w
        img = imresize(img, [h h]);  
        fprintf("图像长宽不一样,图像可能失真");
    end
    [h,w]=size(img);
    
    %置乱与复原的共同参数,就相当于密码,有了这几个参数,图片就可以复原
    n=10;%迭代次数
    a=3;b=5;
    N=h;%N代表图像宽高,宽高要一样
    
    %置乱操作
    imgn=zeros(h,w);
    for i=1:n
        for y=1:h
            for x=1:w           
                xx=mod((x-1)+b*(y-1),N)+1;   %mod(a,b)就是a除以b的余数
                yy=mod(a*(x-1)+(a*b+1)*(y-1),N)+1;        
                imgn(yy,xx)=img(y,x);                
            end
        end
        img=imgn;
    end
    imgn = uint8(imgn);
    
    figure
    imshow(img,[])%治乱后的图片
    imwrite(imgn,'zhiluan.jpg');
    
    
    
    %复原
    
    img2=imread('zhiluan.jpg');%读取图片
    for i=1:n
        for y=1:h
            for x=1:w            
                xx=mod((a*b+1)*(x-1)-b*(y-1),N)+1;
                yy=mod(-a*(x-1)+(y-1),N)+1  ;        
                imgn(yy,xx)=img2(y,x);                   
            end
        end
        img2=imgn;
    end
    imgn = uint8(imgn);
    figure
    imshow(imgn,[])%复原的图片
    imwrite(imgn,'fuyuan.jpg');
    

    效果图

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 算法:通过三个不同函数(这里是三个分段线性函数),将一个灰度值... matlab代码:%题目:基于灰度变换的伪彩色方法 %意义:将亮度低的映射为蓝色(冷色),亮度高的映射为红色(暖色)。 %方法:分别用三个矩阵保存...

    算法:通过三个不同函数(这里是三个分段线性函数),将一个灰度值映射三个不同灰度值,分别保存在三个不同的矩阵中,

    再把三个矩阵的值分别赋值到一个新矩阵的三个通道中,这个新矩阵就是伪彩色图像矩阵,这样就由一张灰度图,得到一张伪彩色图片。

    三个映射函数如下:


    1. matlab代码:

    %题目:基于灰度变换的伪彩色方法
    %意义:将亮度低的映射为蓝色(冷色),亮度高的映射为红色(暖色)。
    %方法:分别用三个矩阵保存,三个通道的灰度值。每个通道的灰度值,有不同的映射函数。
    % 输入灰度级        输出彩色
    % 0~63  1/4         蓝色
    % 64~127 2/4        紫色
    % 128~191 3/4       黄色
    % 192~255  4/4      红色
    clc;
    clear;
    grayImage=rgb2gray(imread('D:\Code\Image\girl.jpg'));
    figure,imshow(grayImage);
    [row,col]=size(grayImage);
    range=255;%每个通道的最大灰度值
    
    R = zeros(row,col);
    G = zeros(row,col);
    B = zeros(row,col);
    for i=1:row
         for j=1:col
            if grayImage(i,j)<=range/4% [0,64]偏蓝
                R(i,j)=0;
                G(i,j)=4*grayImage(i,j);
                B(i,j)=range;
                else if grayImage(i,j)<=range/2% (64,128] 偏紫
                     R(i,j)=0;
                     G(i,j)=range;
                     B(i,j)=-4*grayImage(i,j)+2*range;
                    else if grayImage(i,j)<=3*range/4% (128, 192]
                            R(i,j)=4*grayImage(i,j)-2*range;
                            G(i,j)=range;
                            B(i,j)=0;
                         else
                            R(i,j)=range;
                            G(i,j)=4*(range-grayImage(i,j));
                            B(i,j)=0;
                        end
                    end
            end
        end
    end
    
    out = zeros(row,col);
    for i=1:row
        for j=1:col
                  out(i,j,1)=R(i,j);
                  out(i,j,2)=G(i,j);
                  out(i,j,3)=B(i,j);
        end
    end
    
    out=out/256;
    figure,imshow(out);

    2. C++实现:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	Mat grayImg = imread("D:/Code/Image/girl.jpg", 0);
    	imshow("原图", grayImg);
    
    	Mat R = grayImg.clone();
    	Mat G = grayImg.clone();
    	Mat B = grayImg.clone();
    
    	int rows = grayImg.rows;
    	int cols = grayImg.cols;
    	for (int i = 0; i < rows; i++)
    	{
    		for (int j = 0; j < cols; j++)
    		{
    			int current = grayImg.at<uchar>(i, j);
    			if (0 < current && current <= 64)
    			{
    				R.at<uchar>(i, j) = 0;
    				G.at<uchar>(i, j) = 4 * current;
    				B.at<uchar>(i, j) = 255;
    			}
    			else if (64 < current && current <= 128)
    			{
    				R.at<uchar>(i, j) = 0;
    				G.at<uchar>(i, j) = 255;
    				B.at<uchar>(i, j) = -4 * (current - 64) + 255;
    			}
    			else if (128 < current && current <= 192)
    			{
    				R.at<uchar>(i, j) = 4 * (current - 128);
    				G.at<uchar>(i, j) = 255;
    				B.at<uchar>(i, j) = 0;
    			}
    			else
    			{
    				R.at<uchar>(i, j) = 255;
    				G.at<uchar>(i, j) = -4 * (current - 255);
    				B.at<uchar>(i, j) = 0;
    			}
    
    
    		}
    	}
    
    	Mat channels[3];  //定义对象数组,分别存储三个通道
    	Mat pseuMat;      //融合三个通道,存储在一个Mat里
    	channels[0] = B;
    	channels[1] = G;
    	channels[2] = R;
    
    	merge(channels, 3, pseuMat);
    	imshow("效果图", pseuMat);
    
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

    效果如下


    展开全文
  • Matlab:如何将暗光环境下的成像可视化以及灰度图映射彩色图像? 主题内容:将小鼠体内的放射性元素成像与小鼠图像进行融合。(原图的格式采用tiff格式,本文涉及的素材均已上传(提取码: sxf4)) 一:将暗光...

    Matlab:如何将暗光环境下的成像可视化以及灰度图映射成彩色图像?

    主题内容:将暗光环境下的小鼠体内的放射性元素成像与小鼠图像进行融合。(原图的格式采用tiff格式,本文涉及的素材及代码均已上传(提取码: sxf4))

    在这里插入图片描述

    一:将暗光环境下的成像可视化?

    • 采用矩阵的点称对原图像素值进行可视化变换。
    pet=imread('E:/photograph.tif');%小鼠图像
    pet=double(pet);%将像素转换成double类型
    pet1=pet.^(0.4+0.05*6);
    imshow(uint8(pet1));%显示可视化图像,这里将类型还原成整数类型显示
    
    tumor=imread('E:/tumors.tif');%放射扫描图像
    tumor=double(tumor);
    imshow(uint8(tumor.^(0.4+0.05*5)));
    

    在这里插入图片描述

    二:如何进行灰度图的颜色映射?

    • 由于小鼠图像的通道为1(灰度图通道数为1),首先将通道数转换成3

      tumor_dyed_color(:,:,1)=pet1(:,:,1);%其余2个通道的颜色值均与1通道保持一致
      tumor_dyed_color(:,:,2)=pet1(:,:,1);
      tumor_dyed_color(:,:,3)=pet1(:,:,1);
      
    • 设定ROI(Region Of Interest),而不是把将放射元素成像全部映射为彩色。

      lower_tensity=1000; %选取灰度值大于1000,小于1300的像素点进行颜色映射。
      upper_tensity=1300;
      

      采用map.txt进行颜色映射,map内有从0255种颜色值,通过不同的灰度值映射成不同的0255颜色值。

      在这里插入图片描述

      对应的转换关系为:

    在这里插入图片描述

    map=round(255*load('E:/map.txt'));%将map转换为整数类型
    >>
    level_num=(range/len);%计算level_num
    ind=round((tumor(i,j)-lower_tensity)/level_num);%将ROI范围内像素对应的灰度值映射到map的对应颜色值
    >>
    tumor_dyed_color(i,j,1)=map(ind,1);%进行3个颜色通道的映射
    tumor_dyed_color(i,j,2)=map(ind,2);
    tumor_dyed_color(i,j,3)=map(ind,3);
    

    三:代码的整合:

    pet=imread('E:/photograph.tif');
    pet=double(pet);
    pet1=pet.^(0.4+0.05*6);
    si=size(pet1);
    pet=zeros(si(1),si(2),3);
    tumor_dyed_color=zeros(si(1),si(2),3);%设置空图
    
    tumor_dyed_color(:,:,1)=pet1(:,:,1);%通道数转换
    tumor_dyed_color(:,:,2)=pet1(:,:,1);
    tumor_dyed_color(:,:,3)=pet1(:,:,1);
    
    tumor=imread('E:/tumors.tif');
    tumor=double(tumor);
    tumor=tumor.^(0.4+0.05*5);
    size_tumor=size(tumor);
    
    lower_tensity=1000; %设定ROI
    upper_tensity=1300;
    
    map=round(255*load('E:/map.txt'));
    s=size(map);
    len=s(1);
    range=upper_tensity-lower_tensity+1;
    level_num=(range/len);
    
    for i=1:size_tumor(1)%扫描图像
        for j=1:size_tumor(2) %感兴趣像素检测
            if tumor(i,j)>lower_tensity&&tumor(i,j)<upper_tensity
                ind=round((tumor(i,j)-lower_tensity)/level_num);
                               if ind==0 %colormap中的色彩行标
                                         ind=1;
                               end
    			tumor_dyed_color(i,j,1)=map(ind,1);%map投影到显示图
    			tumor_dyed_color(i,j,2)=map(ind,2);
    			tumor_dyed_color(i,j,3)=map(ind,3);
            end
        end
    end
    imshow(uint8(tumor_dyed_color));
    pause(0)
    
    

    四:最终的效果展示:

    在这里插入图片描述

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    千次阅读 2020-03-17 18:59:43
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    千次阅读 2019-01-08 18:51:26
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  • (1)默认的一些颜色映射 matlab colormap https://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/51711618 (2)使用colormapeditor工具进行修改 (1) clear all; clc; % 读取影像 filename1 = 'a.tif'; filename2 ...
  • matlab颜色映射colormap() pcolor()

    万次阅读 多人点赞 2016-06-19 11:21:13
    粉红的彩色度  gray 线性灰度  bone 带一点蓝色的灰度  jet hsv  的一种变形(以蓝色开始和结束)  copper ...
  • MATLAB学习笔记 彩色变换

    千次阅读 2017-06-29 15:33:23
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  • matlab开发-立方体超彩色发电机,美观多用。最通用的彩色地图生成器!生成适合灰度转换的颜色映射
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