11 彩色增强

图像色彩增强之python实现——MSR,MSRCR,MSRCP,autoMSRCR 最近在做街景图象色彩校正方面的工作,对于过暗,过曝光,以及背光等现象,用过一些gamma校正以及其他的方法,最终选择基于Retinex原理的方法对这几种现象都有一定的增强效果。最开始的时候是基于Retinex的单尺度的SSR。原理很多博客都解释了,但是感觉看起来很复杂,我感觉就三个步骤: 1)将图像进行log变换 2)然后将log图像进行高斯模糊 3)利用原图和模糊之后的log图像做差分 之后很多... 阅读详情

更多MATLAB图像处理视频请点击  http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003594013  

   彩色增强在图像处理中应用十分广泛且效果显著。人的视觉系统对彩色相当敏感,人眼一般能区分的灰度级只有二十多个,而对不同亮度和色调的彩色图像分辨能力可达到灰度分辨能力的百倍以上。彩色增强就是根据人的这个特点,将彩色用于图像增强之中,从而提高了图像的可分辨性。

1.密度分割法

   密度分割法,也叫做密度分层,它是对图像亮度范围进行分割,使一定亮度间隔对应于某一类地物或几类地物从而有利于图像的增强和分类。如图 5-25 所
示,它是把黑白图像的灰度级从 0(黑)到 M0(白)分成 N 个区间 L i ,i=1,2,⋯,N。给每个区间 L i 指定一种彩色 C i ,这样,便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。此法比较直观简单,缺点是变换出的彩色数目有限。


grayslice(I,n):灰度分层法彩色图像处理函数,I为输入的灰度图像,n为分从层数

例:

I=imread('m83.tif');
imshow(I);
title('原图')
X=grayslice(I,16);
figure,imshow(X,hot(16));
title('彩色增强后的图')


附:关于MATLAB颜色的显示问题

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