一：基于模糊技術(shù)的圖像增強(qiáng)
（1）圖像的模糊特征平面
圖像的模糊特征平面：假設(shè)原始圖像為 I ( x , y ) I(x,y) I(x,y)，其中 x x x 和 y y y 分別表示圖像的水平和垂直方向的坐標(biāo)。模糊特征平面可以表示為 B ( x , y , θ ) B(x,y,\theta) B(x,y,θ)，其中 θ \theta θ 是一個(gè)旋轉(zhuǎn)角度參數(shù)，表示模糊核函數(shù)的旋轉(zhuǎn)角度。 B ( x , y , θ ) B(x,y,\theta) B(x,y,θ) 表示在 ( x , y ) (x,y) (x,y) 處應(yīng)用旋轉(zhuǎn)角度為 θ \theta θ 的模糊核函數(shù)時(shí)得到的圖像模糊程度
通常，模糊核函數(shù)可以表示為 h ( x , y , θ ) h(x,y,\theta) h(x,y,θ)，其中 ( x , y ) (x,y) (x,y) 表示模糊核函數(shù)中心的坐標(biāo)， θ \theta θ 表示旋轉(zhuǎn)角度。那么，模糊特征平面可以通過將原始圖像 I ( x , y ) I(x,y) I(x,y) 和模糊核函數(shù) h ( x , y , θ ) h(x,y,\theta) h(x,y,θ) 卷積得到
B ( x , y , θ ) = I ( x , y ) ? h ( x , y , θ ) B(x,y,\theta)=I(x,y)*h(x,y,\theta) B(x,y,θ)=I(x,y)?h(x,y,θ)
在實(shí)際應(yīng)用中，模糊特征平面常常被用來進(jìn)行圖像識別和分類等任務(wù)，因?yàn)樗梢詭椭覀兝斫夂兔枋鰣D像模糊程度的特征
（2）算法步驟
算法步驟：
①：將圖像從空間灰度域變換到模糊域
- F e F_{e} Fe?為指數(shù)模糊因子。一般情況下， F e F_{e} Fe?取值為2
- F d F_n5n3t3z Fd?為分?jǐn)?shù)模糊因子，定義為 F d = x max ? ? x c 2 1 / F e ? 1 F_n5n3t3z=\frac{x_{\max }-x_{c}}{2^{1 / F_{e}}-1} Fd?=21/Fe??1xmax??xc??，其中 x c x_{c} xc?為過渡點(diǎn)，其取值需要滿足 μ c = T ( x c ) = 0.5 \mu_{c}=T(x_{c})=0.5 μc?=T(xc?)=0.5且 x c ∈ X x_{c}\in X xc?∈X
μ m n = T ( x m n ) = [ 1 + x max ? ? x m n F d ] ? F e \mu_{m n}=T\left(x_{m n}\right)=\left[1+\frac{x_{\max }-x_{m n}}{F_n5n3t3z}\right]^{-F_{e}} μmn?=T(xmn?)=[1+Fd?xmax??xmn??]?Fe?
②：在模糊域，對模糊特征進(jìn)行一定的增強(qiáng)
- μ m n ′ \mu^{\prime}_{mn} μmn′?為增強(qiáng)后的模糊域像素灰度值
- r r r為正整數(shù)，表示迭代次數(shù)
{ μ m n ′ = I r ( μ m u ) = { 2 μ m u 2 , 0 ≤ μ m n < 0.5 1 ? 2 ( 1 ? μ m u ) 2 , 0.5 ≤ μ m u < 1 I r ( μ m n ) = I 1 ( I r ? 1 ( μ m u ) ) \left\{\begin{array}{ll}\mu_{m n}^{\prime}=I_{r}\left(\mu_{m u}\right)=\left\{\begin{array}{cl}2 \mu_{m u}^{2}, & 0 \leq \mu_{m n}<0.5 \\1-2\left(1-\mu_{m u}\right)^{2}, & 0.5 \leq \mu_{m u}<1\end{array}\right. \\I_{r}\left(\mu_{m n}\right)=I_{1}\left(I_{r-1}\left(\mu_{m u}\right)\right)\end{array}\right. ? ? ??μmn′?=Ir?(μmu?)={2μmu2?,1?2(1?μmu?)2,?0≤μmn?<0.50.5≤μmu?<1?Ir?(μmn?)=I1?(Ir?1?(μmu?))?
③：逆變換后，得到新的模糊增強(qiáng)后的輸出圖像
z m n = I ? 1 ( μ m n ′ ) = x max ? ? F d [ ( μ m n ′ ) 1 F e ? 1 ] z_{m n}=I^{-1}\left(\mu_{m n}^{\prime}\right)=x_{\max }-F_n5n3t3z\left[\left(\mu_{m n}^{\prime}\right)^{\frac{1}{F_{e}}}-1\right] zmn?=I?1(μmn′?)=xmax??Fd?[(μmn′?)Fe?1??1]
（3）程序
matlab實(shí)現(xiàn)
Image=imread('Beautiful.jpg');
[height width]=size(Image);
Image=double(Image); xmax=max(max(Image));
xc=mean2(Image);
Fe=2; Fd=(xmax-xc)/(2^(1/Fe)-1);
u=(1+(xmax-Image)/Fd).^(-Fe);
times=2; %設(shè)置迭代次數(shù)
for k=1:times
for i=1:height
for j=1:width
if u(i,j)<0.5
u(i,j)=2*u(i,j)^2;
else
u(i,j)=1-2*(1-u(i,j))^2;
end
end
end
end
NewImage=xmax-Fd.*(u.^(-1/Fe)-1);
figure;imshow(uint8(NewImage));title('基于模糊技術(shù)的增強(qiáng)');
Python實(shí)現(xiàn)：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀入圖像
image = cv2.imread('Beautiful.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 獲取圖像高度和寬度
height, width = image.shape
# 將圖像轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)類型
image = image.astype(float)
# 計(jì)算最大灰度值和圖像的均值
xmax = np.max(image)
xc = np.mean(image)
# 計(jì)算 Fe 和 Fd
Fe = 2
Fd = (xmax - xc) / (2 ** (1 / Fe) - 1)
# 計(jì)算模糊增強(qiáng)函數(shù)
u = (1 + (xmax - image) / Fd) ** (-Fe)
# 設(shè)置迭代次數(shù)
times = 2
# 迭代更新模糊增強(qiáng)函數(shù)
for k in range(times):
for i in range(height):
for j in range(width):
if u[i, j] < 0.5:
u[i, j] = 2 * u[i, j] ** 2
else:
u[i, j] = 1 - 2 * (1 - u[i, j]) ** 2
# 計(jì)算增強(qiáng)后的圖像
new_image = xmax - Fd * ((u) ** (-1 / Fe) - 1)
# 顯示增強(qiáng)后的圖像
plt.imshow(new_image.astype(np.uint8), cmap='gray')
plt.title('基于模糊技術(shù)的增強(qiáng)')
plt.show()
二：基于偽彩色處理的圖像增強(qiáng)
（1）真彩色、假彩色和偽彩色
真彩色：是一種能夠顯示全部或大部分人類可見光譜的圖像呈現(xiàn)方式。在數(shù)碼攝影、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和顯示技術(shù)中，具有真彩色的圖像通常由紅、綠和藍(lán)三種原色光以不同強(qiáng)度的組合來呈現(xiàn)，每種原色的強(qiáng)度值用 8 位二進(jìn)制數(shù)存儲(chǔ)，因此在每個(gè)像素點(diǎn)上可以存儲(chǔ)更精細(xì)的顏色信息，呈現(xiàn)出更真實(shí)的顏色
假彩色：是指在圖像處理中為了突出某些特定的信息或者達(dá)到某種目的而對圖像進(jìn)行的一種虛構(gòu)的顏色著色方式，一般來說，這種顏色表示方式是人為設(shè)定的，不一定與真實(shí)顏色有任何關(guān)系。例如，在地球觀測中，有時(shí)使用假彩色來表示不同種類的地物或者地表特征，如植被、水域、城市等，這樣可以更清晰地區(qū)分不同的地物或者地表特征
偽彩色：每個(gè)像素的顏色不是由每個(gè)基色分量的數(shù)值直接決定的，而是把像素值當(dāng)作彩色查找表(CLUT)的表項(xiàng)入口地址，去查找一個(gè)顯示圖像時(shí)使用的R，G，B強(qiáng)度值，用查找出的R，G，B強(qiáng)度值產(chǎn)生的彩色稱為偽彩色。彩色查找表CLUT是一個(gè)事先做好的表，表項(xiàng)入口地址也稱為索引號。例如16種顏色的查找表，0號索引對應(yīng)黑色，15號索引對應(yīng)白色
通俗易懂地說，偽彩色就是在黑白灰度圖像的基礎(chǔ)上，通過顏色的變化突出圖像的特定信息。例如，一張黑白皺巴巴的紙看上去可能很普通，但如果將圖像變換成偽彩色，加入顏色的更豐富表現(xiàn)，則可能會(huì)呈現(xiàn)出更多的信息。同樣，對于一張醫(yī)學(xué)圖像，通過偽彩色的增強(qiáng)方式，就能凸顯出人體不同器官或疾病的具體位置和特征
（2）偽彩色處理圖像增強(qiáng)概述
A：為什么需要彩色增強(qiáng)處理圖像？
假設(shè)我們想在地圖上顯示不同地區(qū)的溫度，我們可以把地圖上的溫度數(shù)據(jù)疊加為灰度圖像，此時(shí)較暗的區(qū)域代表溫度比較低、較亮的區(qū)域溫度比較高。這樣的表示其實(shí)有一定缺陷，第一個(gè)原因人類視覺系統(tǒng)對灰度強(qiáng)度的變化不靈敏，能夠區(qū)分的灰度級一般只有二十幾個(gè)，而對不同亮度和色調(diào)的彩色圖像的分辨力能力卻可以達(dá)到灰度分辨能力的數(shù)百倍以上；第二個(gè)原因是因?yàn)槲覀?font color="0000ff">可以用不同的顏色代表不同的意義，比如用藍(lán)色代表溫度較低、紅色代表溫度較高
因此彩色增強(qiáng)處理圖像的主要目的是為了改善圖像的視覺效果和識別能力。對于很多實(shí)際應(yīng)用中的圖像，例如醫(yī)學(xué)影像、衛(wèi)星遙感圖像等，單純的灰度圖像可能不足以滿足人類視覺的需求，而加入彩色信息則可以讓圖像更容易被人眼識別和理解。具體來說，彩色增強(qiáng)處理圖像具有以下好處：
- 提高圖像的對比度和亮度：彩色增強(qiáng)可以通過增加飽和度、調(diào)整色彩平衡等方式改善圖像的對比度和亮度，使得圖像更加清晰和易于觀察
- 突出圖像的特征和細(xì)節(jié)：彩色增強(qiáng)可以通過調(diào)整色彩和飽和度等參數(shù)，突出圖像中的特征和細(xì)節(jié)，例如目標(biāo)區(qū)域、紋理等，從而更好地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)
彩色增強(qiáng)在圖像增強(qiáng)中應(yīng)用十分廣泛，常見的彩色增強(qiáng)技術(shù)主要分為如下兩類：
- 假彩色增強(qiáng)：將一幅彩色圖像映射為另一幅彩色圖像，從而達(dá)到增強(qiáng)彩色對比，使圖像更加醒目
- 偽彩色增強(qiáng)：將圖像灰度分級，然后對每個(gè)灰度值區(qū)間中的像素賦一種顏色，從而映射為彩色圖像
B：偽彩色增強(qiáng)基本原理
偽彩色增強(qiáng)基本原理：偽彩色增強(qiáng)是一種將灰度圖像轉(zhuǎn)化為彩色圖像的方法，它的基本原理是將灰度圖像中的每個(gè)像素的灰度值映射到一個(gè)偽彩色表（也稱為顏色映射表）上，從而生成一張帶有偽彩色的圖像。通常情況下，偽彩色表會(huì)根據(jù)不同的應(yīng)用需求而定制，以達(dá)到最佳的圖像增強(qiáng)效果
% 讀入衛(wèi)星圖
I = imread(SatelliteMap.jpg);
% 定義顏色映射
map = jet(256);
% 將灰度圖像轉(zhuǎn)換為偽彩色圖像
PesudoImage) = ind2rgb(I, map);
% 顯示偽彩色圖像
subplot(1,2,1),imshow(I),title('原圖');
subplot(1,2,2),imshow(PesudoImage),title('偽彩色圖');
C：偽彩色處理圖像增強(qiáng)方法
①：密度分割法
密度分割法：這是偽彩色處理技術(shù)中最基本、最簡單的一種方法。該方法的主要原理是將輸入圖像的灰度值分成若干個(gè)密度區(qū)間，每個(gè)密度區(qū)間分配一種顏色，生成一副帶有偽彩色的圖像。如下圖，設(shè)一幅灰度圖像 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)可以看作坐標(biāo) ( x , y ) (x,y) (x,y)的一個(gè)密度函數(shù)，把此圖像的灰度分為若干區(qū)間，即相當(dāng)于用一些和坐標(biāo)平面平行的平面在相交區(qū)域切割此密度函數(shù)
實(shí)現(xiàn)如下效果
matlab實(shí)現(xiàn)：
clear all;close all;
I = double(rgb2gray(imread('feibu.png')));
[M N] = size(I);
I2 = zeros(M, N, 3); %初始化三通道
for x = 1 : M
for y = 1 : N
if I(x, y) <= 127 % R
I2(x, y, 1) = 0;
elseif I(x, y) <= 191
I2(x, y, 1) = 4 * I(x, y) - 510;
else
I2(x, y, 1) = 255;
end
if I(x, y) <= 63 % G
I2(x, y, 2) = 254 - 4 * I(x, y);
elseif I(x, y) <= 127
I2(x, y, 2) = 4 * I(x, y) - 254;
elseif I(x, y) <= 191
I2(x, y, 2) = 255;
else
I2(x, y, 2) = 1022 - 4 * I(x, y);
end
if I(x, y) <= 63 % B
I2(x, y, 3) = 255;
elseif I(x, y) <= 127
I2(x, y, 3) = 510 - 4 * I(x, y);
else
I2(x, y, 3) = 0;
end
end
end
imshow(uint8(I2));
Python實(shí)現(xiàn)：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖像
I = cv2.imread('feibu.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
M, N = I.shape
# 初始化三通道
I2 = np.zeros((M, N, 3), dtype=np.float32)
# RGB 轉(zhuǎn)換
for x in range(M):
for y in range(N):
if I[x, y] <= 127: # R
I2[x, y, 0] = 0
elif I[x, y] <= 191:
I2[x, y, 0] = 4 * I[x, y] - 510
else:
I2[x, y, 0] = 255
if I[x, y] <= 63: # G
I2[x, y, 1] = 254 - 4 * I[x, y]
elif I[x, y] <= 127:
I2[x, y, 1] = 4 * I[x, y] - 254
elif I[x, y] <= 191:
I2[x, y, 1] = 255
else:
I2[x, y, 1] = 1022 - 4 * I[x, y]
if I[x, y] <= 63: # B
I2[x, y, 2] = 255
elif I[x, y] <= 127:
I2[x, y, 2] = 510 - 4 * I[x, y]
else:
I2[x, y, 2] = 0
# 顯示圖像
I2 = I2.astype(np.uint8)
plt.imshow(I2)
plt.show()
②：彩色變換法
彩色變換法：這種變換方法是對輸入圖像的灰度值實(shí)現(xiàn)3種獨(dú)立變換，按灰度值映射成不同大小的紅、綠、藍(lán)三基色值。然后，同他們分別去控制彩色顯示器的紅、綠、藍(lán)電子槍，以產(chǎn)生相應(yīng)的彩色顯示
下面是最常用的映射關(guān)系
實(shí)現(xiàn)如下效果
matlab實(shí)現(xiàn)：
clc; % 清空命令窗口
% 讀取名為feibu.png的圖像并轉(zhuǎn)換為灰度圖像
I=imread('feibu.png');
I=rgb2gray(I);
% 顯示灰度圖像
figure(1),imshow(I);
% 將灰度圖像轉(zhuǎn)換為double類型的數(shù)組，并獲取圖像的尺寸和灰度級數(shù)
I=double(I);
[M,N]=size(I);
L=256;
% 使用雙重循環(huán)遍歷每個(gè)像素，并根據(jù)其灰度級別進(jìn)行處理，生成偽彩色圖像
for i=1:M
for j=1:N
if I(i,j)<=L/4
R(i,j)=0;
G(i,j)=4*I(i,j);
B(i,j)=L;
elseif I(i,j)<=L/2
R(i,j)=0;
G(i,j)=L;
B(i,j)=-4*I(i,j)+2*L;
elseif I(i,j)<=3*L/4
R(i,j)=4*I(i,j)-2*L;
G(i,j)=L;
B(i,j)=0;
else
R(i,j)=L;
G(i,j)=-4*I(i,j)+4*L;
B(i,j)=0;
end
end
end
% 使用雙重循環(huán)遍歷每個(gè)像素，并將偽彩色值存儲(chǔ)到OUT數(shù)組中
for i=1:M
for j=1:N
OUT(i,j,1)=R(i,j);
OUT(i,j,2)=G(i,j);
OUT(i,j,3)=B(i,j);
end
end
% 將OUT數(shù)組的值除以256，生成0到1之間的浮點(diǎn)數(shù)，用于顯示偽彩色圖像
OUT=OUT/256;
% 顯示偽彩色圖像
figure(2),imshow(OUT)
Python實(shí)現(xiàn)：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 讀取名為feibu.png的圖像并轉(zhuǎn)換為灰度圖像
img = cv2.imread('feibu.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 顯示灰度圖像
plt.figure()
plt.imshow(gray, cmap='gray')
# 將灰度圖像轉(zhuǎn)換為double類型的數(shù)組，并獲取圖像的尺寸和灰度級數(shù)
gray = gray.astype(np.float64)
M, N = gray.shape
L = 256
# 使用雙重循環(huán)遍歷每個(gè)像素，并根據(jù)其灰度級別進(jìn)行處理，生成偽彩色圖像
R, G, B = np.zeros_like(gray), np.zeros_like(gray), np.zeros_like(gray)
for i in range(M):
for j in range(N):
if gray[i,j] <= L/4:
R[i,j] = 0
G[i,j] = 4 * gray[i,j]
B[i,j] = L
elif gray[i,j] <= L/2:
R[i,j] = 0
G[i,j] = L
B[i,j] = -4 * gray[i,j] + 2 * L
elif gray[i,j] <= 3 * L/4:
R[i,j] = 4 * gray[i,j] - 2 * L
G[i,j] = L
B[i,j] = 0
else:
R[i,j] = L
G[i,j] = -4 * gray[i,j] + 4 * L
B[i,j] = 0
# 將RGB數(shù)組沿第三個(gè)軸合并為單個(gè)數(shù)組
out = np.dstack((R, G, B))
# 將OUT數(shù)組的值除以256，生成0到1之間的浮點(diǎn)數(shù)，用于顯示偽彩色圖像
out = out / 256.0
# 顯示偽彩色圖像
plt.figure()
plt.imshow(out)
plt.show()
③：頻域偽彩色處理
頻域偽彩色處理：頻率域偽彩色增強(qiáng)時(shí)，先把灰度圖像??(??,??)中的不同頻率成分經(jīng)傅里葉變換（FFT）到頻率域。類似于灰度變換法，對對三種獨(dú)立分量進(jìn)行濾波，接著進(jìn)行傅里葉逆變換（IFFT）得到三幅代表不同頻率分量的單色圖像，接著對他們進(jìn)行附加處理，最后將三基色加載到彩色顯示器的紅、綠、藍(lán)顯示通道
通常情況，每個(gè)濾波器的濾波性能不一樣，典型的處理方法是采用低通、帶通、高通三種濾波器把圖像分成低頻、中頻、高頻三個(gè)頻域分量，然后分別給予不同的三基色
實(shí)現(xiàn)如下效果
matlab實(shí)現(xiàn)：
clc;
I=imread('feibu.png'); % 讀取名為“feibu.png”的圖像，并將其賦值給變量I
I=rgb2gray(I); % 將I從RGB格式轉(zhuǎn)換為灰度格式
figure(1),imshow(I);
[M,N]=size(I); % 獲取灰度圖像的尺寸，分別賦值給變量M和N
F=fft2(I); % 對灰度圖像進(jìn)行二維傅里葉變換，得到其頻率域表示
fftshift(F); % 對傅里葉變換結(jié)果進(jìn)行移位操作，將其零頻分量移到中心位置
REDcut=100; % 設(shè)置紅色通道的高頻截止頻率
GREENcut=200; % 設(shè)置綠色通道的低頻截止頻率
BLUEcenter=150; % 設(shè)置藍(lán)色通道的帶通中心頻率
BLUEwidth=100; % 設(shè)置藍(lán)色通道的帶寬
BLUEu0=10; % 設(shè)置藍(lán)色通道的帶通中心頻率在頻域上的橫坐標(biāo)
BLUEv0=10; % 設(shè)置藍(lán)色通道的帶通中心頻率在頻域上的縱坐標(biāo)
% 對每個(gè)頻率分量進(jìn)行處理，計(jì)算三個(gè)顏色通道的頻率響應(yīng)
for u=1:M
for v=1:N
D(u,v)=sqrt(u^2+v^2); % 計(jì)算當(dāng)前頻率分量的頻率值
REDH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/REDcut)^2); % 計(jì)算紅色通道的頻率響應(yīng)
GREENH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(GREENcut/D(u,v))^2); % 計(jì)算綠色通道的頻率響應(yīng)
BLUED(u,v)=sqrt((u-BLUEu0)^2+(v-BLUEv0)^2);
BLUEH(u,v)=1-1/(1+BLUED(u,v)*BLUEwidth/((BLUED(u,v))^2-(BLUEcenter)^2)^2); % 計(jì)算藍(lán)色通道的頻率響應(yīng)
end
end
RED=REDH.*F; % 對紅色通道的頻率響應(yīng)與圖像頻率域表示進(jìn)行點(diǎn)乘
REDcolor=ifft2(RED); % 對點(diǎn)乘結(jié)果進(jìn)行傅里葉逆變變換，得到紅色通道的空間域表示
GREEN=GREENH.*F;
GREENcolor=ifft2(GREEN);
BLUE=BLUEH.*F;
BLUEcolor=ifft2(BLUE);
REDcolor=real(REDcolor)/256;
GREENcolor=real(GREENcolor)/256;
BLUEcolor=real(BLUEcolor)/256;
for i=1:M
for j=1:N
OUT(i,j,1)=REDcolor(i,j);
OUT(i,j,2)=GREENcolor(i,j);
OUT(i,j,3)=BLUEcolor(i,j);
end
end
OUT=abs(OUT);
figure,imshow(OUT);
Python實(shí)現(xiàn)：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖像
I = cv2.imread('feibu.png')
# 將圖像從RGB格式轉(zhuǎn)換為灰度格式
I = cv2.cvtColor(I, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 顯示灰度圖像
plt.figure()
plt.imshow(I, cmap='gray')
# 獲取灰度圖像的尺寸
M, N = I.shape
# 對灰度圖像進(jìn)行二維傅里葉變換，得到其頻率域表示
F = np.fft.fft2(I)
# 對傅里葉變換結(jié)果進(jìn)行移位操作，將其零頻分量移到中心位置
F = np.fft.fftshift(F)
# 設(shè)置紅色通道的高頻截止頻率
REDcut = 100
# 設(shè)置綠色通道的低頻截止頻率
GREENcut = 200
# 設(shè)置藍(lán)色通道的帶通中心頻率
BLUEcenter = 150
# 設(shè)置藍(lán)色通道的帶寬
BLUEwidth = 100
# 設(shè)置藍(lán)色通道的帶通中心頻率在頻域上的橫坐標(biāo)
BLUEu0 = 10
# 設(shè)置藍(lán)色通道的帶通中心頻率在頻域上的縱坐標(biāo)
BLUEv0 = 10
# 對每個(gè)頻率分量進(jìn)行處理，計(jì)算三個(gè)顏色通道的頻率響應(yīng)
for u in range(M):
for v in range(N):
# 計(jì)算當(dāng)前頻率分量的頻率值
D = np.sqrt((u - M/2)**2 + (v - N/2)**2)
# 計(jì)算紅色通道的頻率響應(yīng)
REDH = 1 / (1 + (np.sqrt(2) - 1) * ((D / REDcut) ** 2))
# 計(jì)算綠色通道的頻率響應(yīng)
GREENH = 1 / (1 + (np.sqrt(2) - 1) * ((GREENcut / D) ** 2))
# 計(jì)算藍(lán)色通道的頻率響應(yīng)
BLUED = np.sqrt((u - BLUEu0)**2 + (v - BLUEv0)**2)
BLUEH = 1 - 1 / (1 + (BLUED * BLUEwidth / ((BLUED ** 2) - (BLUEcenter ** 2))) ** 2)
BLUEH = np.nan_to_num(BLUEH, nan=1)
# 對紅色通道的頻率響應(yīng)與圖像頻率域表示進(jìn)行點(diǎn)乘
F[u, v] = REDH * F[u, v], GREENH * F[u, v], BLUEH * F[u, v]
# 對點(diǎn)乘結(jié)果進(jìn)行傅里葉逆變變換，得到彩色圖像的空間域表示
out = np.fft.ifft2(F)
# 分離三個(gè)顏色通道，并將其縮放到0-1之間
red = np.real(out[:, :, 0])
（3）總結(jié)
總結(jié)：偽彩色圖像增強(qiáng)是將灰度圖像通過將不同的灰度級別映射到不同的顏色上，生成偽彩色圖像的一種方法。它主要應(yīng)用于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和醫(yī)學(xué)影像處理等領(lǐng)域。通過將灰度圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像，可以更加直觀地觀察圖像中的細(xì)節(jié)，使得圖像在視覺上更具吸引力和易于理解
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-419453.html
目前，偽彩色圖像增強(qiáng)方面的研究主要集中在以下幾個(gè)方面文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-419453.html
- 彩色變換算法的優(yōu)化：目前，有很多種不同的彩色變換方法，但它們都存在一定的局限性和不足之處。因此，研究人員致力于開發(fā)更加優(yōu)化的彩色變換算法，以提高圖像增強(qiáng)效果
- 基于深度學(xué)習(xí)的偽彩色圖像增強(qiáng)：近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在偽彩色圖像增強(qiáng)方面得到了廣泛應(yīng)用。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以將圖像的特征提取和彩色變換過程集成在一個(gè)端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使得圖像增強(qiáng)效果更加優(yōu)秀
- 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的偽彩色圖像增強(qiáng)：在醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，由于多種成像技術(shù)的存在，圖像通常存在多個(gè)模態(tài)。因此，研究人員探索了將不同的成像模態(tài)融合在一起進(jìn)行偽彩色圖像增強(qiáng)的方法，以提高圖像的質(zhì)量和可視性
- 偽彩色圖像增強(qiáng)的應(yīng)用：偽彩色圖像增強(qiáng)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像處理、圖像分析、地理信息系統(tǒng)等領(lǐng)域，使得圖像處理和分析更加直觀、高效和準(zhǔn)確
到了這里，關(guān)于（數(shù)字圖像處理MATLAB+Python）第五章圖像增強(qiáng)-第四、五節(jié)：基于模糊技術(shù)和基于偽彩色處理的圖像增強(qiáng)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
