信息与通信工程学院。
数字图像处理实验报告。
班级。姓名。
学号。彩色图像处理。
1．实验目的。
1.考虑下列500*500的rgb彩色图像，框内的颜色如图所示，假定将该图像转换到hsi空间，用25*25的平均模板模糊h分量图像，再转换回rgb空间，会看到什么结果？（b）重复（a），只是这次处理的是s分量。
要求做实验，并简单分析结果。
2.对原始图像 进行彩色图像处理，使以下问题得到改善：
1）整个画面光线偏暗
2）画面在色彩上偏紫
3）**上有很多的雀斑
4）右下角偏亮。
2．实验环境。
windows7
matlab r2012a
3．实验思路。
实验1：1）生成所需图像，框内的颜色为绿红蓝绿；
2）将该rgb图像转换到hsi空间；
3）用25*25的平均模板模糊h分量图像，再转换回rgb空间，并观察此时图像的变化情况；
4）重复（2）（3），这次处理的是s分量，观察图像的变化情况。
实验2：1）将原图像转化为double型；
2）提升原图像的整体亮度；
3）对原图像进行饱和度处理，使**偏紫得到改善；
4）通过rgb平滑去除色斑；
5）通过find函数降低**右下角的亮度；
4．实验结果。
实验1：结果分析：h分量为与红轴的夹角，s分量为圆上的点到圆心的距离，i分量为高。
（1）理论上，对h做均值滤波时，s和i的值是不变的，若掩膜内红蓝分量相同时，转化到rgb空间为绿色，若掩膜内红绿分量相同时，转换到rgb空间时依次为为红黄绿，若掩膜内蓝绿分量相同时，转换到rgb空间时依次为蓝青绿，若掩膜内红绿蓝分量都有时，则转换到rgb空间时，依次为蓝青绿黄红，观察实验结果，与理论相同；
（2）理论上，对s做均值滤波时，h,s和i分量的值都不变，做掩膜也不会影响这几个分量，因此转换到rgb空间上观察和原图结果相同，观察实验结果，与理论相同。
实验2：1）原图像：
2）通过亮度提升完善原图偏暗的情况：
3）对**进行饱和度调整，完善原图像偏紫的问题：
4）对**进行rgb平滑，去除原图像中的色斑：
5）降低原图像右下角亮度，得到最终结果：
5．实验中遇到的问题及解决办法。
1）由于实验1相对简单，并未遇到大问题；
2）在做实验2的时候，直接对原图进行处理，导致程序不能执行，后来将原图修改为double型以后，成功解决了该问题；
3）在做实验2的时候，由于亮度提升太高，导致结果与预期相差很大，后来降低了亮度提升的幅度以后，解决了这个问题；
4）实验2的最终效果不是很好，想了很多办法也没有解决，希望老师可以在课上具体讲解一下。
6．实验总结及心得体会。
实验总结：根据实验要求，按照书本以及网上的资料提供的基本方法，得到上面的实验结果，经过分析，最终得到的实验结果和要求基本一致，综上所述，完成了本次实验。
心得体会：在这次实验的开始，找到了实验的相关内容，因此实验的目标比较明确，不过在编写**的时候仍然遇到了一些问题，后来经过查阅资料，解决了这些问题。但是实验2的效果仍然不是很理想。
通过这次实验，对彩色图像的处理有了更加深刻的理解，较好的掌握了彩色空间的转换，尤其是rgb与hsi空间之间的相互转换。同时掌握了如何提升和降低彩色图像的亮度，以及对彩色图像的rgb平滑处理，调整彩色图像的饱和度。此外，对课内知识也有了更加形象的认识。
7．源程序。
实验1：clear all;
生成红绿蓝的格子图案。
a = ones(250,250);
b = zeros(250,250);
r = cat(1,cat(2,b,a),cat(2,b,b));
g = cat(1,cat(2,a,b),cat(2,b,a));
b = cat(1,cat(2,b,b),cat(2,a,b));
rgb = cat(3,r,g,b);
hsi=rgb2hsi(rgb将rgb图像转换为hsi空间。
h=hsi(:,1);
s=hsi(:,2);
i=hsi(:,3);
k = fspecial('**erage',[25 25]);25*25的平均模板
h = imfilter(h,k,'replicate');模糊h分量。
hsi1 = cat(3,h,s,i);
rgb1=hsi2rgb(hsi1将hsi图像转化为rgb空间。
s = imfilter(s,k,'replicate');模糊s分量。
hsi2 = cat(3,h,s,i
rgb2=hsi2rgb(hsi2将hsi图像转化为rgb空间。
显示图像。subplot(2,2,1),imshow(rgb), title('原图');
subplot(2,2,2),imshow(rgb1,title('h模糊后的图像');
subplot(2,2,3),imshow(rgb2,title('s模糊后的图像');
实验2：i=imread(''
i=im2double(i将原图像转化为double型。
hsi= rgb2hsi(i将rgb图像转换到hsi空间。
fh=hsi(:,1);
fs=hsi(:,2);
fi=hsi(:,3);
c=find(fi<0.6);%找出fi<0.6的元素，并将这些元素的线性索引值按列返回向量c中。
fi(c)=fi(c)*1.3亮度提升。
i1=cat(3,fh,fs,fi构建多维数组。
f1=hsi2rgb(i1将hsi图像转化为rgb空间。
p = rgb2hsi(f1将rgb图像转换到hsi空间。
fh1=p(:,1);
fs1=p(:,2);
fi1=p(:,3);
fs1=fs1*0.95**饱和度调整。
i2=cat(3,fh1,fs1,fi1构建多维数组。
f2=hsi2rgb(i2将hsi图像转化为rgb空间。
r= f2(:,1);
g= f2(:,2);
b= f2(:,3);
w = fspecial('**erage',[5,5]);5*5平均模板。
r1 = imfilter(r,w,'replicate');
g1 = imfilter(g,w,'replicate');
b1 = imfilter(b,w,'replicate');
f3= cat(3,r1,g1,b1);
r2 = f3(:,1);
g2 = f3(:,2);
b2 = f3(:,3);
r2 =imfilter(r2,w,'replicate');滤波处理。
f4 = cat(3,r2,g2,b2构建多维数组。
hsi = rgb2hsi(f4将rgb图像转化为hsi空间。
h = hsi(:,1);
s = hsi(:,2);
i = hsi(:,3);
d=find(i==1);
i(d)=0.7;
c=find(i>0.7);
i(c)=i(c)*0.93在亮度过强区域减亮度。
hsi=cat(3,h,s,i构建多维数组。
f5=hsi2rgb(hsi将hsi图像转化为rgb图像。
显示图像。subplot(2,3,1),imshow(i), title('原图');
subplot(2,3,2),imshow(f1), title('整体亮度提升');
subplot(2,3,3),imshow(f2), title('**饱和度调整');
subplot(2,3,4),imshow(f3), title('rgb平滑图像');
subplot(2,3,5),imshow(f4), title('进一步处理');
subplot(2,3,6),imshow(f5), title('最终处理结果');
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