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數(shù)字圖像處理——灰度圖像(視頻)轉(zhuǎn)化偽彩色圖像(視頻)（含源代碼）

2年前作者：YuKinGGG分類：Toy博客閱讀(97)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了數(shù)字圖像處理——灰度圖像(視頻)轉(zhuǎn)化偽彩色圖像(視頻)（含源代碼）。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

目錄

一，整體框架

指定圖像或視頻構(gòu)建索引表Byrgbgetindex

通過(guò)構(gòu)建的索引表進(jìn)行偽彩色轉(zhuǎn)換byindexgetrgb

通過(guò)函數(shù)映射進(jìn)行偽彩色轉(zhuǎn)換gray_differup2rgb

通過(guò)密度分割將灰度進(jìn)行映射midufenge

GUI界面 last

二，處理方法介紹

函數(shù)結(jié)構(gòu)

Byrgbgetindex

輸入內(nèi)容

Rgb_img

Bili

Junyuncha

Xianyancha

輸出內(nèi)容

Gray_Index

MissingNumbers

junhendijige

Xianyandijige

方法與流程

輸入?yún)?shù)規(guī)范化

構(gòu)建源顏色表

根據(jù)輸入的判定參數(shù)遍歷順序遍歷整個(gè)源顏色表?編輯?編輯?編輯

缺失灰度值用距離最近的灰度代替?編輯?編輯?編輯

將最終索引表按照灰度值升序排序?編輯?編輯?編輯

Byindexgetrgb

輸入內(nèi)容

輸入內(nèi)容

處理過(guò)程

Gray_differup2rgb

輸入內(nèi)容

輸出內(nèi)容

流程

Miudfenge

輸入內(nèi)容

輸出內(nèi)容

過(guò)程

三，GUI介紹

區(qū)域劃分

效果展示

四，源代碼

byrgbgetindex

byindexgetrgb

gray_differup2rgb

midufenge

last

一，整體框架

指定圖像或視頻構(gòu)建索引表Byrgbgetindex

通過(guò)構(gòu)建的索引表進(jìn)行偽彩色轉(zhuǎn)換byindexgetrgb

通過(guò)函數(shù)映射進(jìn)行偽彩色轉(zhuǎn)換gray_differup2rgb

通過(guò)密度分割將灰度進(jìn)行映射midufenge

GUI界面 last

二，處理方法介紹
1. 函數(shù)結(jié)構(gòu)
  1. 輸入?yún)?shù)格式調(diào)整（將字符串轉(zhuǎn)化為數(shù)字，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像）
  2. 處理參數(shù)返回結(jié)果
2. Byrgbgetindex
  1. 輸入內(nèi)容
    1. Rgb_img
      一張RGB圖像（兼容了灰度圖像
    2. Bili
      根據(jù)自定義標(biāo)準(zhǔn)，篩選出最終顏色的鮮艷與均勻占比
      
      1/(bili+1)為鮮艷顏色
    3. Junyuncha
      篩選顏色用到的自定義評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，GValue-GrayValue小于junyuncha的認(rèn)為此顏色滿足均勻標(biāo)準(zhǔn)。
      
      經(jīng)過(guò)實(shí)踐junyuncha設(shè)置為10-20效果更好
    4. Xianyancha
      按-R-G-B-R-的順序，挑選已挑選數(shù)量非最大的顏色，保證偏R，偏G，偏B的顏色相對(duì)均勻。差值比例大于鮮艷差的認(rèn)為滿足鮮艷標(biāo)準(zhǔn)
      
      經(jīng)過(guò)實(shí)踐鮮艷差設(shè)置為0.5-0.8效果更好
  2. 輸出內(nèi)容
    1. Gray_Index
      根據(jù)輸入圖像構(gòu)建出的索引表
    2. MissingNumbers
      完成篩選后，沒(méi)有對(duì)應(yīng)RGB組合的灰度值
      
      篩選條件越苛刻Missing_Gray的數(shù)量越多
    3. junhendijige
      最后被認(rèn)定為均衡并加入索引表的顏色在源顏色表的序號(hào)
      
      這個(gè)序號(hào)越接近源顏色表的總長(zhǎng)，認(rèn)為篩選條件設(shè)置越合理
    4. Xianyandijige
      最后被認(rèn)定為鮮艷并加入索引表的顏色在源顏色表的序號(hào)
      
      這個(gè)序號(hào)越接近顏色表的總長(zhǎng)，認(rèn)為篩選條件設(shè)置的越合理
  3. 方法與流程
    1. 輸入?yún)?shù)規(guī)范化
      格式轉(zhuǎn)換
    2. 構(gòu)建源顏色表
      將RGB通道顏色聚合為128個(gè)等級(jí)值
      
      統(tǒng)計(jì)顏色組合及其出現(xiàn)次數(shù)
      
      統(tǒng)計(jì)chayis（單組rgb的最大值與最小值的差異）
      
      構(gòu)建表最終結(jié)果按照差異降序，出現(xiàn)次數(shù)升序排序
    3. 根據(jù)輸入的判定參數(shù)遍歷順序遍歷整個(gè)源顏色表
    4. 缺失灰度值用距離最近的灰度代替
    5. 將最終索引表按照灰度值升序排序
3. Byindexgetrgb
  1. 輸入內(nèi)容
    1. Gray_img
      灰度圖像數(shù)據(jù)
    2. Index
      顏色索引表
  2. 輸入內(nèi)容
    1. Rgb_img
      根據(jù)灰度圖像與索引表恢復(fù)的RGB圖像
  3. 處理過(guò)程
    1. 輸入格式規(guī)范
    2. 遍歷圖像內(nèi)容，根據(jù)灰度值查找索引表對(duì)應(yīng)的RGB組合填充RGB
    3. 對(duì)填充后的RGB通道分別進(jìn)行中值濾波
4. Gray_differup2rgb
  1. 輸入內(nèi)容
    1. GrayImg
      灰度圖像（兼容彩色圖像）
    2. Mode
      模式，1將高亮映射為暖色，0低亮映射為暖色
  2. 輸出內(nèi)容
    1. Result_rgbImg
      處理結(jié)果
  3. 流程
    1. 參數(shù)規(guī)范
    2. 按模式分別對(duì)灰度值進(jìn)行函數(shù)映射
      這里我們選用了線性的函數(shù)映射
5. Miudfenge
  1. 輸入內(nèi)容
    1. Image
      圖片信息，兼容彩色圖像
  2. 輸出內(nèi)容
    1. Colored_image
      分割結(jié)果
  3. 過(guò)程
    1. 參數(shù)規(guī)范
    2. 計(jì)算每一段像素寬度
    3. 定義每一段色彩值
    4. 執(zhí)行密度分割
三，GUI介紹
1. 區(qū)域劃分
  1. 輸入?yún)^(qū)域
  2. 處理區(qū)域
  3. 輸出區(qū)域
2. 效果展示
  1. 輸入?yún)^(qū)域
    1. 點(diǎn)擊上傳圖片或視頻圖像會(huì)直接顯示，視頻會(huì)顯示第一幀
    2. 處理區(qū)域
      1. 列表選擇處理方法
        
        選擇后點(diǎn)擊處理
        
        跳出彈窗指定參數(shù)這里我們默認(rèn)了一組適用性比較廣泛的參數(shù)
        
        點(diǎn)擊確定即可進(jìn)行處理
    3. 輸出區(qū)域
      1. 對(duì)于有結(jié)果需要展示的處理方法，會(huì)直接顯示原圖像與處理后的圖像
      3. 圖像與視頻均可處理

四，源代碼

byrgbgetindex

function [gray_index,missingNumbers,junhendijige,xianyandijige,lenlong] = byrgbgetindex(rgb_img, bili ,junyuncha ,xianyancha)

[~,~,k] = size(rgb_img);
if k == 1
    rgb_img(:,:,1)=rgb_img(:,:,1);
    rgb_img(:,:,2)=rgb_img(:,:,2);
    rgb_img(:,:,3)=rgb_img(:,:,3);
end

if ischar(bili)
    bili = str2double(bili);
end
if ischar(junyuncha)
    junyuncha = str2double(junyuncha);
end
if ischar(xianyancha)
    xianyancha = str2double(xianyancha);
end
b = reshape(rgb_img, [], 3);

% 獲取顏色組合和出現(xiàn)次數(shù)
[colors, ~, index] = unique(b, 'rows');
counts = accumarray(index, 1);

% 計(jì)算灰度值
grayValues = 0.2989 * colors(:, 1) + 0.5870*colors(:, 2) + 0.1140*colors(:, 3);

%%   調(diào)整創(chuàng)建初始索引表，
% 根據(jù)出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行排序
[sortedCounts, idx] = sort(counts, 'descend');
sortedColors = colors(idx, :);
sortedGrayValues = grayValues(idx);


% 由于單憑出現(xiàn)次數(shù)建立的索引表得到的圖像效果很差，所以為了使色彩更加鮮艷我以色彩差異（算是半個(gè)飽和度吧）為主建立了新的灰度預(yù)選表
maxValues = max(sortedColors, [], 2);
minValues = min(sortedColors, [], 2);
chayis = maxValues-minValues; %計(jì)算差異大小
[sortedfchayis, idxchayi] = sort(chayis, 'descend');
chayisortedCounts = sortedCounts(idxchayi, :);
chayisortedColors = sortedColors(idxchayi, :);
chayisortedGrayValues = sortedGrayValues(idxchayi);
newTable = table(sortedfchayis, chayisortedCounts, chayisortedColors(:, 1), chayisortedColors(:, 2), chayisortedColors(:, 3), chayisortedGrayValues, 'VariableNames', {'chayis', 'Counts', 'R', 'G', 'B', 'GrayValue'});
newTable = sortrows(newTable, {'chayis', 'Counts'}, {'descend', 'descend'});


% RGB聚合為128個(gè)等級(jí) 此時(shí)
% 將RGB聚合（奇數(shù)減一，偶數(shù)不變）

% 128分界線
newTable.R = newTable.R - mod(newTable.R, 2);
newTable.G = newTable.G - mod(newTable.G, 2);
newTable.B = newTable.B - mod(newTable.B, 2);


newTable.GrayValue = 0.2989 * newTable.R + 0.5870*newTable.G + 0.1140*newTable.B;



%%  篩選最終索引表
% 初始化結(jié)果列表和已選灰度值列表  
selectedRGB = [];
selectedGray = [];

usedGrays = [];


% 選擇灰度值
% 優(yōu)化，均勻選擇，一半G均衡為主為主，剩下的一半，RGB鮮艷各占一份
% 標(biāo)記 santi ={0，取均衡，1，取鮮艷}
%      diqiu ={0,紅，1,綠，2藍(lán)}
santi = 0;
santinum = 0;
junhendijige = 0;
xianyandijige = 0;
rnum = 0;
gnum = 0;
bnum = 0;
lenlong = height(newTable);
for i = 1:1:lenlong
    % 取出當(dāng)前 rgb 對(duì)應(yīng)的灰度值
    gray = newTable.GrayValue(i);
    
    % 檢查灰度是否已被選擇
    if ismember(gray, usedGrays)
        continue
    end
    
    if santi < bili
        if abs( newTable.G(i)-newTable.GrayValue(i)) <= junyuncha % 滿足條件的被選中
            % 將灰度添加到已選列表中
            usedGrays = [usedGrays; gray];
            % 將 RGB 添加到結(jié)果列表中
            selectedRGB = [selectedRGB; newTable.R(i), newTable.G(i), newTable.B(i)];
            selectedGray = [selectedGray; gray];
            santi = santi + 1; %santi 置1 下次選鮮艷
            santinum = santinum + 1;
            junhendijige = i;
            continue;
        end
    end
    if santi == bili
        if newTable.R(i)/newTable.G(i) - 1 >= xianyancha && rnum-gnum <= 0 && rnum-bnum <= 0  %滿足條件被選中 
            % 將灰度添加到已選列表中
            usedGrays = [usedGrays; gray];
            % 將 RGB 添加到結(jié)果列表中
            selectedRGB = [selectedRGB; newTable.R(i), newTable.G(i), newTable.B(i)];
            selectedGray = [selectedGray; gray];
            santi = 0; %santi 置0 下次選均勻
            rnum = rnum+1;
            xianyandijige = i;
            continue;
        elseif newTable.G(i)/newTable.B(i) - 1 >= xianyancha && gnum-bnum <= 0 && gnum-rnum <= 0  %滿足條件被選中
            % 將灰度添加到已選列表中
            usedGrays = [usedGrays; gray];
            % 將 RGB 添加到結(jié)果列表中
            selectedRGB = [selectedRGB; newTable.R(i), newTable.G(i), newTable.B(i)];
            selectedGray = [selectedGray; gray];
            santi = 0; %santi 置0 下次選均勻
            gnum = gnum+1;
            xianyandijige = i;
            continue;
        elseif newTable.B(i)/newTable.R(i) - 1 >= xianyancha && bnum-rnum <= 0 && bnum-gnum <= 0  %滿足條件被選中
            % 將灰度添加到已選列表中
            usedGrays = [usedGrays; gray];
            % 將 RGB 添加到結(jié)果列表中
            selectedRGB = [selectedRGB; newTable.R(i), newTable.G(i), newTable.B(i)];
            selectedGray = [selectedGray; gray];
            santi = 0; %santi 置0 下次選均勻
            bnum = bnum+1;
            xianyandijige = i;
            continue;
        end
    end


end


% 創(chuàng)建包含 0 到 255 的數(shù)組
allNumbers = 0:255;

% 找出 selectedRGB 中存在的數(shù)字
presentNumbers = unique(selectedGray);

% 找出缺失的數(shù)字
missingNumbers = setdiff(allNumbers, presentNumbers);

% 用距離最近的映射關(guān)系代替缺失的灰度值 
for i = 1:length(missingNumbers)
    for j = 1:length(missingNumbers)*2
        
        if mod(j,2) == 0 
            j = -j/2;
        else
            j = (j+1)/2;
        end
        if missingNumbers(i)+j < 0
            continue;
        end
        
        if ismember(missingNumbers(i)+j, selectedGray)
            selectedGray = [selectedGray; missingNumbers(i)];
            findout = find(selectedGray == missingNumbers(i)+j);
            selectedRGB = [selectedRGB; selectedRGB(findout,:)];
            break;
        end
    end
end

gray_index = table(selectedRGB(:, 1), selectedRGB(:, 2), selectedRGB(:, 3), selectedGray, 'VariableNames', {'R', 'G', 'B', 'Gray'});
gray_index = sortrows(gray_index, 'Gray', 'ascend');


end

????????

byindexgetrgb

function [rgb_img] = byindexgetrgb(gray_img, index)
[row, col, k] = size(gray_img);
rgb_img = zeros(row, col, 3, 'uint8');
if k == 3
    gray_img = rgb2gray(gray_img);
end
array_table = table2array(index);
gray_img_index = gray_img + 1;

linear_index = sub2ind(size(array_table), gray_img_index(:));
rgb_values = array_table(linear_index, :);

rgb_img(:,:,1) = reshape(rgb_values(:, 1), row, col);
rgb_img(:,:,2) = reshape(rgb_values(:, 2), row, col);
rgb_img(:,:,3) = reshape(rgb_values(:, 3), row, col);
rgb_img(:,:,1) = medfilt2(rgb_img(:,:,1), [3,3]);
rgb_img(:,:,2) = medfilt2(rgb_img(:,:,2), [3,3]);
rgb_img(:,:,3) = medfilt2(rgb_img(:,:,3), [3,3]);

end

????????

gray_differup2rgb

%% 
%   適用于醫(yī)學(xué)便于觀察——差異最大化的灰度圖像轉(zhuǎn)換
%       關(guān)注低亮度區(qū)域時(shí)：低亮度映射為紅色，高亮度映射為藍(lán)色；mode = 0
%       關(guān)注高亮度區(qū)域時(shí)：高亮度映射為紅色，低亮度映射為藍(lán)色；mode - 1
%	分別用三個(gè)矩陣保存，三個(gè)通道的灰度值。每個(gè)通道的灰度值，有不同的映射函數(shù)。
% 輸入灰度級(jí)        輸出彩色       
% 0～50  1/5         藍(lán)色        紅色
% 51～102 2/5        藍(lán)色+綠色   綠色+紅色
% 103～153 3/5       綠色        綠色
% 154～204  4/5      綠色+紅色   藍(lán)色+綠色
% 205～255   5/5     紅色        藍(lán)色
%% 
% 
% function [results_rgbImg] = gray_differup2rgb(grayImg,mode)
% 
% [row,col]=size(grayImg);
% R = zeros(row,col);
% G = zeros(row,col);
% B = zeros(row,col);
% 
% 
% if mode == 1
%     for i = 1:row
%         for j = 1:col
%             if grayImg(i,j)<=50 % [0,50]
%                 R(i,j)=0;
%                 G(i,j)=0;
%                 B(i,j)=255;
%                 
%             elseif grayImg(i,j)<=102 % (51,102] 
%                 R(i,j)=0;
%                 G(i,j)=5*(grayImg(i,j)-50);
%                 B(i,j)=255-5*(grayImg(i,j)-50);
%             elseif grayImg(i,j)<=153% (103, 153]
%                 R(i,j)=0;
%                 G(i,j)=255;
%                 B(i,j)=0;
%              
%             elseif grayImg(i,j)<=204% (154, 204]
%                 R(i,j)=5*(grayImg(i,j)-153);
%                 G(i,j)=255-5*(grayImg(i,j)-153);
%                 B(i,j)=0;
%          
%             else              % (205,255]
%                 R(i,j)=255;
%                 G(i,j)=0;
%                 B(i,j)=0;
%             end
%         end
%     end
%     
%     results_rgbImg = zeros(row,col);
%     for i=1:row
%         for j=1:col
%               results_rgbImg(i,j,1)=R(i,j);
%               results_rgbImg(i,j,2)=G(i,j);
%               results_rgbImg(i,j,3)=B(i,j);
%         end
%     end
%  
%     results_rgbImg=results_rgbImg/256;
% elseif mode == 0
%     for i = 1:row
%         for j = 1:col
%             if grayImg(i,j)<=50 % [0,50]
%                 
%                 R(i,j)=255;
%                 G(i,j)=0;
%                 B(i,j)=0;
%             elseif grayImg(i,j)<=102 % (51,102] 
%                 
%                 R(i,j)=5*(grayImg(i,j)-153);
%                 G(i,j)=255-5*(grayImg(i,j)-153);
%                 B(i,j)=0;
%             elseif grayImg(i,j)<=153% (103, 153]
%                 R(i,j)=0;
%                 G(i,j)=255;
%                 B(i,j)=0;
%             elseif grayImg(i,j)<=204% (154, 204]
%                 R(i,j)=0;
%                 G(i,j)=5*(grayImg(i,j)-50);
%                 B(i,j)=255-5*(grayImg(i,j)-50);
% 
%             else              % (205,255]
%                 R(i,j)=0;
%                 G(i,j)=0;
%                 B(i,j)=255;
%             end
%         end
%     end
%     
%     results_rgbImg = zeros(row,col);
%     for i=1:row
%         for j=1:col
%               results_rgbImg(i,j,1)=R(i,j);
%               results_rgbImg(i,j,2)=G(i,j);
%               results_rgbImg(i,j,3)=B(i,j);
%         end
%     end
%  
%     results_rgbImg=results_rgbImg/256;
%     
% end
% end
%%    改進(jìn)版本，速度有所提升
function results_rgbImg = gray_differup2rgb(grayImg, mode)
if ischar(mode)
    mode = str2double(mode);
end
[row, col, k] = size(grayImg);
R = zeros(row, col);
G = zeros(row, col);
B = zeros(row, col);

% 檢查輸入圖像是否為灰度圖像
if k == 3
    grayImg = rgb2gray(grayImg);
end



if mode == 1
    % [0,50]
    idx = grayImg <= 50;
    R(idx) = 0;
    G(idx) = 0;
    B(idx) = 255;
    
    % (51,102]
    idx = (grayImg > 50) & (grayImg <= 102);
    G(idx) = 5 * (grayImg(idx) - 50);
    B(idx) = 255 - 5 * (grayImg(idx) - 50);
    
    % (103, 153]
    idx = (grayImg > 102) & (grayImg <= 153);
    G(idx) = 255;
    B(idx) = 0;
    
    % (154, 204]
    idx = (grayImg > 153) & (grayImg <= 204);
    R(idx) = 5 * (grayImg(idx) - 153);
    G(idx) = 255 - 5 * (grayImg(idx) - 153);
    
    % (205,255]
    idx = grayImg > 204;
    R(idx) = 255;
    G(idx) = 0;
    B(idx) = 0;
    
elseif mode == 0
    % [0,50]
    idx = grayImg <= 50;
    R(idx) = 255;
    G(idx) = 0;
    B(idx) = 0;
    
    % (51,102]
    idx = (grayImg > 50) & (grayImg <= 102);
    R(idx) = 5 * (grayImg(idx) - 153);
    G(idx) = 255 - 5 * (grayImg(idx) - 153);
    
    % (103, 153]
    idx = (grayImg > 102) & (grayImg <= 153);
    G(idx) = 255;
    B(idx) = 0;
    
    % (154, 204]
    idx = (grayImg > 153) & (grayImg <= 204);
    G(idx) = 5 * (grayImg(idx) - 50);
    B(idx) = 255 - 5 * (grayImg(idx) - 50);
    
    % (205,255]
    idx = grayImg > 204;
    R(idx) = 0;
    G(idx) = 0;
    B(idx) = 255;
end

results_rgbImg = cat(3, R, G, B)/255;

end

????????

midufenge


function [colored_image] = midufenge(image)
%PINLUCHENGFEN 輸入灰度圖，選擇成分：傅里葉變換濾除目標(biāo)成分

[~,~,k] = size(image);
if k == 3
    image = rgb2gray(image);
end


gray_image_double = double(image)/255;
[row, col] = size(gray_image_double);

% 定義分割段數(shù)
N = 5;
% 計(jì)算灰度值的最大值和最小值
max_value = max(max(gray_image_double));
min_value = min(min(gray_image_double));
% 計(jì)算每一段的像素值域?qū)挾?step = (max_value - min_value) / N;
% 定義每一段的彩色值
colors = [0 0 1; 0 1 1; 0 1 0; 1 1 0; 1 0 0]; % 藍(lán)->青->綠->黃->紅

% 執(zhí)行密度分割法
colored_image = zeros(row, col, 3);
for i = 1:N
    start_gray = min_value + (i - 1) * step;
    end_gray = min_value + i * step;
    
    % 找到屬于當(dāng)前段的像素值
    mask = (gray_image_double >= start_gray) & (gray_image_double < end_gray);
    
    
    % 將彩色圖像賦值給對(duì)應(yīng)的像素
    for j = 1:row
        for k = 1:col
            if mask(j,k) == 1
                colored_image(j,k,1) = colors(i,1);
                colored_image(j,k,2) = colors(i,2);
                colored_image(j,k,3) = colors(i,3);
            end
        end
    end
    
end

end

????????文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-827451.html

last

myGUIApp();

function myGUIApp()
    % 創(chuàng)建主窗口
    mainFig = figure('Name', 'My GUI App', 'Position', [200,200,800,600]);
    %%
    % 定義handles結(jié)構(gòu)體，用于不同回調(diào)函數(shù)之間的變量共享
    handles = struct();
    handles.inputimg = []; % 輸入圖片
    handles.inputvid = []; % 輸入視頻
    handles.outimg = []; % 處理結(jié)果圖片
    handles.outvid = []; % 處理結(jié)果視頻
    handles.pathname = [];
    handles.outindex = [];
    handles.missingNumbers = [];
    handles.junhendijige = [];
    handles.xianyandijige = [];
    handles.lenlong = [];
    %%
    % 創(chuàng)建輸入?yún)^(qū)域
    inputPanel = uipanel('Parent', mainFig, 'Title', '待處理圖像或視頻', 'Position', [0.05, 0.6, 0.4, 0.35]);
    imageAxes = axes('Parent', inputPanel, 'Position', [0.05, 0.15, 0.9, 0.8]);
    loadImageButton = uicontrol('Parent', inputPanel, 'Style', 'pushbutton', 'String', '讀取圖像', 'Position', [20, 20, 100, 30], 'Callback', @loadImageCallback);
    loadVideoButton = uicontrol('Parent', inputPanel, 'Style', 'pushbutton', 'String', '讀取視頻', 'Position', [140, 20, 100, 30], 'Callback', @loadVideoCallback);
    
    % 創(chuàng)建處理區(qū)域
    processPanel = uipanel('Parent', mainFig, 'Title', '處理方法選擇', 'Position', [0.55, 0.6, 0.4, 0.35]);
    methodPopup = uicontrol('Parent', processPanel, 'Style', 'popupmenu', 'String', {'生成索引表', '通過(guò)索引表構(gòu)建RGB圖像', '亮度冷暖圖','密度分割法'}, 'Position', [20, 20, 150, 30]);
    processButton = uicontrol('Parent', processPanel, 'Style', 'pushbutton', 'String', '處理', 'Position', [180, 20, 100, 30], 'Callback', @processImageCallback);

    % 創(chuàng)建輸出區(qū)域
    outputPanel = uipanel('Parent', mainFig, 'Title', '結(jié)果展示', 'Position', [0.05, 0.1, 0.9, 0.45]);
    resultAxes = axes('Parent', outputPanel, 'Position', [0.05, 0.15, 0.4, 0.7]);
    resultAxes1 = axes('Parent', outputPanel, 'Position', [0.55, 0.15, 0.4, 0.7]);
    infoEdit = uicontrol('Parent', outputPanel, 'Style', 'edit', 'Max', 2, 'HorizontalAlignment', 'left', 'Position', [0.5, 0.15, 0.45, 0.7]);
    %%
    % 圖像讀取回調(diào)函數(shù)
    function loadImageCallback(~, ~)
        % 獲取當(dāng)前的handles結(jié)構(gòu)體
        handles = guidata(gcf);

        % 打開(kāi)文件選擇對(duì)話框
        [FileName,handles.pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.jpeg;*.png;*.bmp','Image files (*.jpg, *.jpeg, *.png, *.bmp)'},'選擇一張圖像');

        % 如果用戶取消選擇圖像，則返回
        if isequal(FileName,0)
            return;
        end

        % 讀取圖像并在axes中顯示
        handles.inputimg = imread(fullfile(handles.pathname, FileName));
    
        % 將讀取到的變量存儲(chǔ)到handles結(jié)構(gòu)體中
        
        handles.inputvid = [];
    
        imshow(handles.inputimg, 'Parent', imageAxes);

        % 存儲(chǔ)更新后的handles結(jié)構(gòu)體
        guidata(gcf, handles);
    end
    %%
    % 視頻讀取回調(diào)函數(shù)
    function loadVideoCallback(~, ~)
        % 獲取當(dāng)前的handles結(jié)構(gòu)體
        handles = guidata(gcf);
        
        % 打開(kāi)文件選擇對(duì)話框
        [FileName,handles.pathname] = uigetfile({'*.avi;*.mp4;*.mov','Video files (*.avi, *.mp4, *.mov)'},'選擇一個(gè)視頻');
    
        % 如果用戶取消選擇視頻，則返回
        if isequal(FileName,0)
            return;
        end
    
        % 讀取視頻并存儲(chǔ)為一個(gè)VideoReader對(duì)象
        handles.inputvid = VideoReader(fullfile(handles.pathname, FileName));
        handles.outvid = VideoWriter(fullfile(handles.pathname, 'output.avi')); % 創(chuàng)建用于保存處理后幀的新視頻
        
        % 將讀取到的變量存儲(chǔ)到handles結(jié)構(gòu)體中
        handles.inputimg = [];
        % 在axes中顯示第一幀圖像
        frame = read(handles.inputvid, 1);
        imshow(frame, 'Parent', imageAxes);
        
        % 存儲(chǔ)更新后的handles結(jié)構(gòu)體
        guidata(gcf, handles);
    end

    %%
    function processImageCallback(~, ~)
        % 獲取當(dāng)前的handles結(jié)構(gòu)體
        handles = guidata(gcf);
        
        % 獲取選擇的處理方法
        methodIndex = get(methodPopup, 'Value');
        methodList = {'生成索引表', '通過(guò)索引表構(gòu)建RGB圖像', '亮度冷暖圖','密度分割法'};
        selectedMethod = methodList{methodIndex};
        %%
        if size(handles.inputvid) == 0
            % 根據(jù)選擇的方法調(diào)用相應(yīng)的處理函數(shù)
            if strcmp(selectedMethod, '生成索引表')
                handles.outindex = [];
                handles.missingNumbers = [];
                handles.junhendijige = [];
                handles.xianyandijige = [];
                handles.lenlong = [];
                % 彈出對(duì)話框獲取方法1的參數(shù)值
                prompt = {'非飽和占比:', '非飽和指標(biāo):', '飽和指標(biāo):'};
                dlgtitle = '輸入?yún)?shù)';
                dims = [1 35];
                definput = {'15', '2','0.5'};
                params = inputdlg(prompt, dlgtitle, dims, definput);

                % 調(diào)用方法1的處理函數(shù)，并傳遞用戶輸入的參數(shù)值
                [handles.outindex,handles.missingNumbers,handles.junhendijige,handles.xianyandijige,handles.lenlong] = byrgbgetindex(handles.inputimg, params{:});
            elseif strcmp(selectedMethod, '通過(guò)索引表構(gòu)建RGB圖像')
                % 調(diào)用方法2的處理函數(shù)，并傳遞用戶輸入的參數(shù)值
                handles.outimg = []; % 處理結(jié)果圖片
                handles.outimg = byindexgetrgb(handles.inputimg, handles.outindex);
            
                % 在結(jié)果區(qū)域顯示處理結(jié)果
                [~,~,k] = size(handles.inputimg);
                if k == 3 
                    gray_img = rgb2gray(handles.inputimg);
                else
                    gray_img = handles.inputimg;
                end
                
                imshow(gray_img, 'Parent', resultAxes);
                imshow(handles.outimg, 'Parent', resultAxes1);
            elseif strcmp(selectedMethod, '亮度冷暖圖')
                handles.outimg = []; % 處理結(jié)果圖片
                % 彈出對(duì)話框獲取方法3的參數(shù)值
                
                prompt = {'關(guān)注成分選擇:'};
                dlgtitle = '輸入?yún)?shù)';
                dims = [1 35];
                definput = {'1'};
                params = inputdlg(prompt, dlgtitle, dims, definput);

                % 調(diào)用方法3的處理函數(shù)，并傳遞用戶輸入的參數(shù)值
                handles.outimg = gray_differup2rgb(handles.inputimg , params{:});
                % 在結(jié)果區(qū)域顯示處理結(jié)果
                [~,~,k] = size(handles.inputimg);
                if k == 3 
                    gray_img = rgb2gray(handles.inputimg);
                else
                    gray_img = handles.inputimg;
                end
                imshow(gray_img, 'Parent', resultAxes);
        
                imshow(handles.outimg, 'Parent', resultAxes1);
     
            elseif strcmp(selectedMethod, '密度分割法')
                handles.outimg = []; % 處理結(jié)果圖片
                

                % 調(diào)用方法4的處理函數(shù)，并傳遞用戶輸入的參數(shù)值
                handles.outimg = midufenge(handles.inputimg);
                % 在結(jié)果區(qū)域顯示處理結(jié)果
                [~,~,k] = size(handles.inputimg);
                if k == 3 
                    gray_img = rgb2gray(handles.inputimg);
                else
                    gray_img = handles.inputimg;
                end
                imshow(gray_img, 'Parent', resultAxes);
                imshow(handles.outimg, 'Parent', resultAxes1);
            end
        end
        %%
        if size(handles.inputimg) == 0
            % 根據(jù)選擇的方法調(diào)用相應(yīng)的處理函數(shù)
            if strcmp(selectedMethod, '生成索引表')
                handles.outindex = [];
                handles.missingNumbers = [];
                handles.junhendijige = [];
                handles.xianyandijige = [];
                handles.lenlong = [];
                % 彈出對(duì)話框獲取方法1的參數(shù)值
                prompt = {'非飽和占比:', '非飽和指標(biāo):', '飽和指標(biāo):'};
                dlgtitle = '輸入?yún)?shù)';
                dims = [1 35];
                definput = {'15', '2','0.5'};
                params = inputdlg(prompt, dlgtitle, dims, definput);

                % 調(diào)用方法1的處理函數(shù)，并傳遞用戶輸入的參數(shù)值
                frameSequence = cell(1, 5);
                if handles.inputvid.NumFrames < 5
                    concatenatedImage = readFrame(handles.inputvid);
                else
                    for i = 1:5
                        frame = readFrame(handles.inputvid);
                        frameSequence{i} = frame;
                    end
                    concatenatedImage = cat(2, frameSequence{:});
                end
                
                [handles.outindex,handles.missingNumbers,handles.junhendijige,handles.xianyandijige,handles.lenlong] = byrgbgetindex(concatenatedImage, params{:});
            elseif strcmp(selectedMethod, '通過(guò)索引表構(gòu)建RGB圖像')
                % 調(diào)用方法2的處理函數(shù)，并傳遞用戶輸入的參數(shù)值

                
                open(handles.outvid); % 打開(kāi)新視頻文件
                while hasFrame(handles.inputvid)
                    frame = readFrame(handles.inputvid);
                    [~,~,k] = size(frame);
                    % 對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行處理
                    if k == 3 
                        frame = rgb2gray(frame);
                    end
                    imshow(frame, 'Parent', resultAxes);
                    frame = byindexgetrgb(frame, handles.outindex);
                    imshow(frame, 'Parent', resultAxes1);
                    % 將處理后的幀寫入新視頻
                    writeVideo(handles.outvid, frame);
                    pause(0.0333); % 控制幀率為30fps
                        
                end
                close(handles.outvid); % 關(guān)閉新視頻文件
            
            elseif strcmp(selectedMethod, '亮度冷暖圖')
                % 彈出對(duì)話框獲取方法3的參數(shù)值
                prompt = {'關(guān)注成分選擇:'};
                dlgtitle = '輸入?yún)?shù)';
                dims = [1 35];
                definput = {'1'};
                params = inputdlg(prompt, dlgtitle, dims, definput);

                % 調(diào)用方法3的處理函數(shù)，并傳遞用戶輸入的參數(shù)值
                open(handles.outvid); % 打開(kāi)新視頻文件
                while hasFrame(handles.inputvid)
                    frame = readFrame(handles.inputvid);
                    [~,~,k] = size(frame);
                    % 對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行處理
                    if k == 3 
                        frame = rgb2gray(frame);
                    end
                    imshow(frame, 'Parent', resultAxes);
                    frame = gray_differup2rgb(frame , params{:});
                    imshow(frame, 'Parent', resultAxes1);
                    % 將處理后的幀寫入新視頻
                    writeVideo(handles.outvid, frame);
                    pause(0.0333); % 控制幀率為30fps
                        
                end
                close(handles.outvid); % 關(guān)閉新視頻文件
     
            elseif strcmp(selectedMethod, '密度分割法')
                

                % 調(diào)用方法4的處理函數(shù)，并傳遞用戶輸入的參數(shù)值
                open(handles.outvid); % 打開(kāi)新視頻文件
                while hasFrame(handles.inputvid)
                    frame = readFrame(handles.inputvid);
                    [~,~,k] = size(frame);
                    % 對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行處理
                    if k == 3 
                        frame = rgb2gray(frame);
                    end
                    imshow(frame, 'Parent', resultAxes);
                    frame = midufenge(frame);
                    imshow(frame, 'Parent', resultAxes1);
                    % 將處理后的幀寫入新視頻
                    writeVideo(handles.outvid, frame);
                    pause(0.0333); % 控制幀率為30fps
                        
                end
                close(handles.outvid); % 關(guān)閉新視頻文件
            end
        end

        % 將handles變量存儲(chǔ)到主窗口中
        guidata(gcf, handles);
    end
end

到了這里，關(guān)于數(shù)字圖像處理——灰度圖像(視頻)轉(zhuǎn)化偽彩色圖像(視頻)（含源代碼）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?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)！

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彩色圖像處理之彩色圖像直方圖處理的python實(shí)現(xiàn)——數(shù)字圖像處理
彩色圖像的直方圖處理是一種重要的圖像處理技術(shù)，用于改善圖像的視覺(jué)效果，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，或?yàn)楹罄m(xù)的圖像處理任務(wù)（如圖像分割、特征提?。┳鰷?zhǔn)備。彩色圖像通常由紅色（R）、綠色（G）、藍(lán)色（B）三個(gè)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
2024年01月23日
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數(shù)字圖像處理第六章——彩色圖像處理
目錄引言一、彩色基礎(chǔ) 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(diào)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(yùn)用受兩個(gè)主要因素
2024年02月09日
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基于matlab的數(shù)字圖像處理之彩色圖像處理
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?（1）了解如何利用RGB分量生成簡(jiǎn)單的圖像。（2）熟練掌握RGB彩色模型轉(zhuǎn)換到HIS彩色模型的過(guò)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(jìn)行邊緣檢測(cè)。二、實(shí)驗(yàn)儀器（軟件平臺(tái)） ??? 計(jì)算機(jī)、MATLAB軟件三、實(shí)驗(yàn)原理
2024年02月06日
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matlab數(shù)字圖像處理——圖像的讀寫，灰度、二值圖像
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1.結(jié)合數(shù)字圖像處理的知識(shí)，直觀感受圖像處理的基本實(shí)現(xiàn)過(guò)程 2.熟悉MATLAB工具的使用 3.了解圖像的讀寫和顯示二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容實(shí)驗(yàn)內(nèi)容一：圖像讀取（1）利用編程實(shí)現(xiàn)讀取圖像利用imread讀取文件夾images中的圖像；查看讀取到的圖像數(shù)據(jù)矩陣，對(duì)比灰度圖像、
2024年02月07日
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（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)
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,
2023年04月20日
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Matlab對(duì)圖像和視頻的簡(jiǎn)單處理（圖像視頻文件讀取和輸出，轉(zhuǎn)灰度圖，取指定幀的圖像）
語(yǔ)法介紹：參數(shù)介紹： filename ：要讀取的圖像文件名，可以是完整的路徑。 fmt ：可選參數(shù)，指定圖像的格式。默認(rèn)情況下，imread會(huì)嘗試猜測(cè)文件格式。常用的格式包括 ‘bmp’、‘gif’、‘jpeg’、‘png’、\\\'tiff’等。返回值： A ：返回讀取的圖像數(shù)據(jù)矩陣，它可以是灰度
2024年02月06日
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【數(shù)字圖像處理】灰度圖像中添加高斯噪聲、椒鹽噪聲、斑點(diǎn)噪聲以及利用不同方法（中值、排序、維納濾波）去除各種噪聲的matlab程序
圖像處理問(wèn)題描述： 1、圖像中分別加入不同方差的高斯噪聲、不同噪聲密度椒鹽噪聲和不同方差的斑點(diǎn)噪聲（Gaussian noise, salt ?pepper noise and speckle noise） 2、分別通過(guò)函數(shù)medfilt2、ordfilt2和?Wiener 2 去除圖像中添加的一些噪聲（Gaussian noise, salt ?pepper noise and speckle noise）。各部
2024年02月07日
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嵌入式教學(xué)實(shí)驗(yàn)箱_數(shù)字信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)箱_操作教程：5-16 灰度圖像線性變換（LCD顯示）
學(xué)習(xí)灰度圖像線性變換的原理，掌握?qǐng)D像的讀取方法，并實(shí)現(xiàn)在LCD上顯示線性變換前后的圖像。一般成像系統(tǒng)只具有一定的亮度范圍，亮度的最大值與最小值之比稱為對(duì)比度。由于形成圖像的系統(tǒng)亮度有限，常出現(xiàn)對(duì)比度不足的弊病，使人眼觀看圖像時(shí)視覺(jué)效果很差，通過(guò)灰
2024年02月03日
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偽彩色圖像處理
? ??偽彩色處理(pseudocoloring)是指根據(jù)一定準(zhǔn)則給灰度值賦予彩色值的處理。宏觀來(lái)說(shuō)就是將黑白圖像轉(zhuǎn)化為彩色圖像，或者是將單色圖像變換成給定彩色分布的圖像。由于人眼對(duì)彩色的分辨能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于對(duì)灰度的分辨能力，所以將灰度圖像轉(zhuǎn)化成彩色表示，就可以提高對(duì)圖
2024年02月13日
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圖像處理之圖像灰度化
圖像灰度化彩色圖像中的每個(gè)像素的顏色有R、G、B三個(gè)分量決定，而每個(gè)分量有255中值可取，這樣一個(gè)像素點(diǎn)可以有1600多萬(wàn) (255 255 255)的顏色的變化范用。而灰度圖像是R、G、B三個(gè)分量相同的一種特殊的彩色圖像(R=G=B)，其一個(gè)像素點(diǎn)的變化范圍為255種，所以在數(shù)字圖像處理
2024年02月15日
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