這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了基于matlab的數字圖像處理之彩色圖像處理。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
一、實驗目的
（1）了解如何利用RGB分量生成簡單的圖像。
（2）熟練掌握RGB彩色模型轉換到HIS彩色模型的過程。
（3）熟練掌握RGB圖像的彩色分割。
（4）熟練掌握彩色圖像如何在向量空間中進行邊緣檢測。
二、實驗儀器（軟件平臺）
??? 計算機、MATLAB軟件
三、實驗原理
1、通過RGB生成簡單彩色圖像
通過給R、G、B三個分量賦值，利用三基色原理生成簡單的彩色圖像，每個分量單獨生成的圖像都是灰度圖像，只有三個分量疊加才能變成彩色圖像，比如利用cat()函數。
2、RGB空間轉換為HIS空間
|
圖 1 RGB空間轉換為HIS空間的原理文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-462537.html |
到了這里，關于基于matlab的數字圖像處理之彩色圖像處理的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！
本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。如若轉載，請注明出處： 如若內容造成侵權/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經查實，立即刪除！
目錄 一、實驗意義及目的 二、實驗內容 三、Matlab 相關函數介紹 四、算法原理 五、參考代碼及擴展代碼流程圖? （1）參考代碼流程圖 （2）擴展代碼流程圖 六、參考代碼 七、實驗要求 （1）對以上處理變換參數，查看處理效果； （2）更改偽彩色增強方法為熱金屬編碼或彩
常見的形態(tài)學處理包括腐蝕、膨脹、開運算、閉運算。不同的操作有不同的作用，同樣的操作在不同類型的圖片上也有不同效果，具體效果如下表格所示。要求熟練掌握對二值圖像的形態(tài)學處理。 不同操作對不同類型圖像處理效果 一、對二值圖像進行處理 1、結構元素 在開
（1）了解和掌握圖像處理工具 Matlab ，熟悉基于 Matlab 的圖像處理函數，并為下一步編程進行圖像處理打下基礎。 （2）理解色彩的概念，掌握圖像代數運算，幾何變換方法。 1.灰度線性變換就是將圖像中所有點的灰度按照線性灰度變換函數進行變換。 2.直方圖均衡化通過點運
1. 了解圖像傅里葉變換的意義和手段； 2. 熟悉理想低通濾波器、巴特沃斯低通濾波器、高斯低通濾波器的基本原理和性質； 3. 熟悉理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器、高斯高通濾波器的基本原理和性質； 4. 掌握MATLAB編程實現數字圖像的低高通濾波器的變換，并分析各參
彩色圖像的直方圖處理是一種重要的圖像處理技術，用于改善圖像的視覺效果，增強圖像的對比度，或為后續(xù)的圖像處理任務（如圖像分割、特征提取）做準備。彩色圖像通常由紅色（R）、綠色（G）、藍色（B）三個顏色通道組成，因此彩色圖像的直方圖處理相比單色圖像更
1、熟悉并掌握MATLAB工具的使用；? 2、實現圖像的讀取、顯示、存儲、平移、鏡像、放大、縮小及旋轉操作； 3、掌握常用的插值方法，并了解其優(yōu)缺點。 Matlab 2020B 1、讀入一幅RGB圖像，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個窗口內分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標
空間濾波，就是在原圖像上，用一個固定尺寸的模板去做卷積運算，得到的新圖像就是濾波結果。濾波，就是過濾某種信號的意思。過濾哪種信號取決于模板設計，如果是銳化模板，處理后就保留高頻信號，如果是平滑模板，處理后就保留低頻信號。 （1）模板運算 圖像處理
目錄 引言 一、彩色基礎 二、彩色模型 2.1 RGB彩色模型 2.2 CMY和CMYK彩色模型 ?2.3 HSI彩色模型 三、偽彩色圖像處理 3.1 灰度分層 3.2 灰度到彩色的變換 四、彩色變換 ?編輯色調與色彩校正 五、平滑與銳化 5.1 平滑 5.2 銳化 ????????在圖像處理中，彩色的運用受兩個主要因素
原圖： 讀取原圖（這里我的圖片名字是atm.png）： 我們先說原理，圖像旋轉的本質是向量的旋轉。 矩陣乘法的實質是進行線性變換，因此對一個向量進行旋轉操作也可以通過矩陣和向量相乘的方式進行。 因為圖像都是通過二維矩陣存放的（單通道），所以對圖像進行旋轉時
（1）掌握車牌閾值分割； （2）掌握基于形態(tài)學計算的圖像分割； （3）掌握圖像的二值化； （4）掌握基于像素投影的字符分割； （5）掌握字符識別原理。 （1）計算機； （2）Python 3.x及PyCharm軟件； （3）需進行車牌識別的圖片。 注： opencv-python 使用的是3.x 版本 (1) 圖像灰
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-462537.html