B(idx)=3*I(idx)-(R(idx)+G(idx)); idx=find((4*pi/3<=H)&(H<=2*pi)); G(idx)=I(idx).*(1-S(idx)); B(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx)-4*pi/3)./cos(5*pi/3-H(idx))); R(idx)=3*I(idx)-(G(idx)+B(idx)); rgb=cat(3,R,G,B); rgb=max(min(rgb...
hsi=cat(3,H,S,I);%将色调H(Hue)、饱和度S(Saturation)、强度I(Intensity)分量合并成hsi色彩空间矩阵 subplot(121),imshow(hsi),title('rgb转hsi');%显示结果图像 H=hsi(:,:,1)*2*pi; S=hsi(:,:,2); I=hsi(:,:,3); %得到R、G、B三个分量的初始矩阵,并赋为全0 R=zeros(size(hsi,1),...
subplot(333),imshow(b);title('b'); subplot(334),imshow(cat(3,r,g,b));title('rgb'); subplot(335),imshow(cat(3,r,b,g));title('rbg'); subplot(336),imshow(cat(3,g,r,b));title('grb'); subplot(337),imshow(cat(3,g,b,r));title('gbr'); subplot(338),imshow(cat(3,...
说明:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S) 和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,L...
[bottom top] 都为2×3的矩阵,则分别调整 R、G、B 3个分量。 1.4 histeq 函数 功能:直方图均衡化 格式:J=histeq(I,hgram) J=histeq(I,n) [J,T]=histeq(I,...) newmap=histeq(X,map,hgram) newmap=histeq(X,map) [new,T]=histeq(X,...) ...
2. **RGB分量提取与变换**：对读取的图像进行分量提取，得到R、G、B三个矩阵。接下来，对每个分量的像素值进行变换处理。具体地，对于小于100的像素值，将其置为0；对于大于200的像素值，将其改为255；其余像素值，将其乘以2后再减去60，实现图像亮度的调整与增强。3. **组合新图像**：使用`ca...
rgb=cat(3,R,G,B); rgb=max(min(rgb,1),0); PS:eps在matlab中指最小的不等于0的正数,是matlab uint16数中最接近0的数,或者可以理解为可以使(1+eps)>1为真的最小数。加eps也就是为了在尽可能不影响计算结果的前提下避免0/0的情况出现的方法!
很简单,对于索引图像,我们只要使用ind2rgb(X,map)函数就可以将矩阵X配合它的查找表map就可以生成RGB图返回了。其中X矩阵的数据类型就是将要得到的RGB矩阵中元素的数据类型。而对于灰度图,我们直接使用RGB = cat(3,I,I,I);代码将原图的三个副本进行串联就可以得到灰度的RGB图了。
G = I(:,:,2); B = I(:,:,3); %生成一个8x8的均值滤波器 w = fspecial('average',8); fR = imfilter(R,w,'replicate'); fG = imfilter(G,w,'replicate'); fB = imfilter(B,w,'replicate'); fc_filtered = cat(3,fR,fG,fB); %三分量平滑后合为一个整体 ...
t=0.1140; B=(double(g)-p*R-q*G)/t;%通过RGg计算得到的蓝色分量B，他和原图像中的蓝色分量是一致的 subplot131 imshow(RGB);title('原图像RGB') subplot132 imshow(g);title('灰度图g') subplot133 imshow(uint8(cat(3,R,G,B)));title({'从RGg表示恢复的RGB图像','（和原图像一致）'})