伪彩色处理方法总结

伪彩色处理是将黑白图像转换为彩色图像，方法分为空域变换及频域变换。空域变换其基本原理是构建颜色映射函数，将灰度值转换为彩色值。因为人眼对彩色图像的分辨能力大于黑白图像，所以伪彩色处理是为了增强人眼对图像的细节识别。

基本方法有：

方法一：密度分割法

密度分割法是将图像的灰度值人为的分割为若干段，并给每一段重新赋彩色值。该方法简单易上手，缺点是处理后的图像细节不够明显，重点不突出。

可以看见，因为颜色映射表设置的并不合理，导致色彩增强效果不好，在视觉上依然呈现出黑白图像。

clcclear allclose all[image1, map1]=imread('cartoon.bmp');figure;imshow(image1,map1)map1(1:32,1)=1/256;map1(33:64,1)=80/256;map1(65:96,1)=144/256;map1(97:128,1)=208/256;map1(129:160,1)=48/256;map1(161:192,1)=176/256;map1(193:224,1)=80/256;map1(225:256,1)=256/256;map1(1:32,2)=1/256;map1(33:64,2)=80/256;map1(65:96,2)=144/256;map1(97:128,2)=208/256;map1(129:160,2)=48/256;map1(161:192,2)=176/256;map1(193:224,2)=80/256;map1(225:256,2)=256/256;map1(1:32,3)=1/256;map1(33:64,3)=80/256;map1(65:96,3)=144/256;map1(97:128,3)=208/256;map1(129:160,3)=48/256;map1(161:192,3)=176/256;map1(193:224,3)=80/256;map1(225:256,3)=256/256;figure;imshow(image1,map1)

方法二：灰度级变换法

灰度级变换法是将灰度值放入颜色变换器中，从而得到新的颜色值，颜色变换器实质是函数变换。灰度级变换法又包括彩虹编码变换、热金属编码变换

（1）彩虹编码变换

彩虹编码变换为常见的灰度级变换法。其变换公式为：

Matlab代码如下：

clcclear allclose all[image1, map1]=imread('cartoon.bmp');figure;imshow(image1,map1)image2=double(image1);r=image2;g=r;b=r;r(r<96)=0;r(96<=r & r<128)=255*(r(96<=r & r<128)-96)/32;r(128<=r)=255;g(g<32)=0;g(32<=g & g<64)=255*(g(32<=g & g<64)-32)/32;g(64<=g & g<128)=255;g(128<=g & g<192)=255*(192-g(128<=g & g<192))/64;g(192<=g)=255*(g(192<=g)-192)/64;b(b<32)=255*b(b<32)/32;b(32<=b & b<64)=255;b(64<=b & b<96)=255*(96-b(64<=b & b<96))/32;b(96<=b & b<192)=0;b(192<=b)=255*(b(192<=b)-192)/64;r=uint8(r);g=uint8(g);b=uint8(b);image2=cat(3,r,g,b);figure;imshow(image2)

效果如下：

此外还有JET编码、HSV编码、热金属编码等，总体方法与彩虹编码类似，各有优劣。

方法三：频域滤波法

图像数据不仅可以在空间域表示（RGB空间、HSV空间、Lab空间等），也可以在频率域表示，后置将有利于许多问题的处理。将图像数据从空间域变换到频率域方法有很多，如傅里叶变换、余弦变换、K-L变换、Radon变换等。

因此，我们也可以先将灰度图像从空间域变换到频率域，再将图像数据放入滤波器中处理，最后将其从频率域反变换回空间域。

代码如下：

clear,clc,close all;
%%读取图像，进行傅里叶变换与频谱位移
image=imread('cartoon.bmp');                   
DFTI=fftshift(fft2(image));                    %%在频域中，将图像数据滤波成三层，这里采用最简单的高、低、中通滤波
HDFTI=DFTI;
LDFTI=DFTI;
MDFTI=DFTI;
HDFTI(HDFTI>80)=0;
LDFTI(LDFTI<20)=0;
MDFTI(MDFTI>10 & MDFTI<90)=0;%%将三层频谱转换成空域图像，再利用cat函数合成一张
H=uint8(abs(ifft2(ifftshift(HDFTI))));
L=uint8(abs(ifft2(ifftshift(LDFTI))));
M=uint8(abs(ifft2(ifftshift(MDFTI))));
C=cat(3,H,L,M);%%显示输出结果
subplot(151),subimage(image);title('原图');
subplot(152),subimage(H);title('高通滤波');
subplot(153),subimage(L);title('低通滤波');
subplot(154),subimage(M);title('带通滤波');
subplot(155),subimage(C);title('频域伪色彩增强');

结果如图：