密度分层法的基本过程是： 首先 ， 用平行于坐标平面的平面序列L1 ， L2 ， ,LN把密度函数分割为几个互相分隔的灰度区间 。
然后 ， 给每一区域分配一种颜色 。
这样就将一幅灰度图像映射为彩色图像了,67,高等课讲,图18 密度分层法空间示意图 图19 密度分 。

21、层法平面示意图,68,高等课讲,a） 原灰度图像 （b） N=4的伪彩色图像 图20 密度分层法增强实例,密度分层法,69,高等课讲,2. 灰度级-彩色变换法 灰度级-彩色变换伪彩色增强法的基本思想是：对图像中每个象素点的灰度值采用不同的变换函数进行3个独立的变换 ， 并将结果映射为彩色图像的R、G、B分量值 ， 由此就可以得到一幅RGB空间上的彩色图像 。
由于灰度级-彩色变换法在变换过程中用到了三基色原理 ， 与密度分层法相比 ， 该算法可有效地拓宽结果图像的颜色范围,70,高等课讲,图21 灰度级-彩色变换法示意图,71,高等课讲,a） 原灰度图像 （b） 得到的伪彩色图像 图22 灰度级-彩色变换法实例 。

22、,72,高等课讲,3. 频率滤波法 频率滤波伪彩色增强法的基本思想是： 首先对原灰度图像进行傅立叶变换 ， 然后用3种不同的滤波器分别对得到的频率（谱）图像进行独立的滤波处理 ， 处理完后再用傅立叶逆变换将得到三种不同频率的图像映射为单色图像 ， 经过一定的后处理 ， 最后把这三幅灰度图像分别映射为彩色图像的R、G、B分量 ， 这样就可以得到一幅RGB空间上的彩色图像,73,高等课讲,与密度分层法和灰度级-彩色变换法两种算法相比 ， 频率滤波法输出的伪彩色与灰度图像的灰度级无关 ， 仅与灰度图像不同空间频率成分有关,74,高等课讲,图23 频率滤波法变换示意图,75,高等课讲,a） 原灰度图像 （b）得到的伪彩色图像 图 。

23、24 频率滤波法增强实例,76,高等课讲,4.3 假彩色增强,假彩色增强是从一幅初始的彩色图像或者从多谱图像的波段中生成增强的彩色图像的一种方法 ， 其实质是从一幅彩色图像映射到另一幅彩色图像 ， 由于得到的彩色图像不再能反映原图像的真实色彩 ， 因此称为假彩色增强,77,高等课讲,其意义在于： 画家通常把图像中的景物赋以与现实不同的颜色 ， 以达到引人注目的目的 。
对于一些细节特征不明显的彩色图像 ， 可以利用假彩色增强将这些细节赋以人眼敏感的颜色 ， 以达到辨别图像细节的目的 。
在遥感技术中 ， 利用假彩色图像可以将多光谱图像合成彩色图像 ， 使图像看起来逼真、自然 ， 有利于对图像进行后续的分析与解译,78,高等课讲,33 。

24、,假彩色增强可以看作是一个从原图像到新图像的线性坐标变换,79,高等课讲,五、彩色图像的平滑,与灰度图像的平滑相比 ， 彩色图像的平滑处理相对比较复杂 ， 除了处理的对象是向量外 ， 还要注意图像所用的彩色空间 ， 因为随着所用彩色空间的不同 ， 所处理的向量表示的含义也不同,80,高等课讲,34,35,5.1 基于RGB彩色模型的彩色图像平滑,设位于点(x,y)处的颜色向量为， 则由灰度图像的平滑公式可以得到彩色图像的平滑公式为,该平滑公式还可写成,81,高等课讲,a）原图像 （b） 图(a)的R分量,c）图(a)的G分量 （d）图(a)的B分量 图25 RGB彩色图像及其各分量图像,82,高等课讲,5.2 基 。

25、于HSI彩色模型的彩色图像平滑,HSI模型的彩色图像的3个分量H、S、I分别表示图像的色调、饱和度和亮度信息 ， 如果象处理RGB图像那样利用式(35)对图像进行平滑 ， 那么得到的图像的颜色将会因为颜色分量的混合而发生变化 。
所以 ， HSI模型的彩色图像仅对图像的亮度信息进行混合才有意义,83,高等课讲,原图像 (a)原图的 (b)原图的 ( C)原图的 H分量 S分量 I分量 图26 彩色图像的HSI分量图像,84,高等课讲,a）RGB模型平滑结果 （b）HSI模型平滑结果 （c）两种结果的差异图像 图27 彩色图像的平滑结果图像及其比较,85,高等课讲,36,六、彩色图像的锐化,86,高等课讲,a 。

26、）RGB模型锐化结果 （b）HSI模型锐化结果 （c）两种结果的差异图像 图28 RGB模型与HSI模型彩色图像锐化结果图像及其比较,87,高等课讲,37,38,七、彩色图像的边缘检测,88,高等课讲,39,40,41,89,高等课讲,42,43,90,高等课讲,原图像 (a) 彩色图像不正确的 (b)彩色图像正确的 边缘检测结果 边缘检测结果 图29 彩色图像的边缘提取,91,高等课讲,八、彩色图像的分割,92,高等课讲,8.1 HSI模型的彩色图像分割,93,高等课讲,94,高等课讲,a） （b） （c,d） （e） （f,95,高等课讲,图30 HSI模型彩色图像分割示例,g） （h,H 。

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标题：内容充实|彩色与多光谱图像处理【内容充实】( 四 )