Matlab图像处理-RGB色彩提取原理方法
本教程适合Matlab数字图像处理的初学者。目前有一些手机相机软件有“魔法色彩”功能,可以将彩色照片变为只显示某一种具体颜色的灰色照片。本文中所提到的RGB色彩提取纯粹为实现个人兴趣而编写,正规教材中可能并无相关资料。文中较为全面直观地给出在Matlab中对图像进行RGB色彩提取的方法原理和Matlab源代码,并配合必要的代码注释,希望能帮助Matlab和数字图像处理的初学者入门。
操作方法
(01)打开图像[FileName, FilePath]=uigetfile('*.jpg;*.png;*.tif;*.img;*.gif;','请选择图像数据');str=[FilePath FileName];Image=imread(str);% 以对话框的形式选择打开一幅图像
(02)设置参数Gray=rgb2gray(Image);R=Image(:,:,1); G=Image(:,:,2); B=Image(:,:,3);diff_R=0; diff_G=0; diff_B=0; % 设置红、绿、蓝三种颜色提取阈值(越大越严格)
(03)红色提取Image_R=Image;RP_R=Image(:,:,1); RP_G=Image(:,:,2); RP_B=Image(:,:,3);XYR=~((R-G)>diff_R&(R-B)>diff_R); % 提取红色条件是R分量与G、B分量差值大于设定Mask=Gray(XYR); % 灰照片掩膜RP_R(XYR)=Mask; RP_G(XYR)=Mask; RP_B(XYR)=Mask; % 使得非红色区域变为灰色Image_R(:,:,1)=RP_R; Image_R(:,:,2)=RP_G; Image_R(:,:,3)=RP_B;
(04)绿色提取Image_G=Image;GP_R=Image(:,:,1); GP_G=Image(:,:,2); GP_B=Image(:,:,3);XYG=~((G-R)>diff_G&(G-B)>diff_G); % 提取绿色条件是G分量与R、B分量差值大于设定Mask=Gray(XYG); % 灰照片掩膜GP_R(XYG)=Mask; GP_G(XYG)=Mask; GP_B(XYG)=Mask; % 使得非绿色区域变为灰色Image_G(:,:,1)=GP_R; Image_G(:,:,2)=GP_G; Image_G(:,:,3)=GP_B;
(05)蓝色提取Image_B=Image;BP_R=Image(:,:,1);BP_G=Image(:,:,2);BP_B=Image(:,:,3);XYB=~((B-R)>diff_B&(B-G)>diff_B); % 提取绿色条件是G分量与R、B分量差值大于设定Mask_B=Gray(XYB); % 灰照片掩膜BP_R(XYB)=Mask_B; BP_G(XYB)=Mask_B; BP_B(XYB)=Mask_B; % 使得非蓝色区域变为灰色Image_B(:,:,1)=BP_R; Image_B(:,:,2)=BP_G; Image_B(:,:,3)=BP_B;
(06)显示结果subplot(2,2,1),imshow(Image); title('Image');subplot(2,2,2),imshow(Image_R); title('Red Pass');subplot(2,2,3),imshow(Image_G); title('Green Pass');subplot(2,2,4),imshow(Image_B); title('Blue Pass');% 显示原图与R/G/B三色提取结果对比图并显示标签
(07)保存结果imwrite(Image_R,'Image_R.jpg','jpeg');imwrite(Image_G,'Image_G.jpg','jpeg');imwrite(Image_B,'Image_B.jpg','jpeg');% 将R/G/B三色提取结果写成jpg文件保存到当前目录
原理详解
(01)本文中提到的RGB色彩提取方法最为关键的也最为难以严格界定的地方是对于R/G/B三种颜色的判别规则,本文中提到的判别规则是更具R/G/B中某一颜色分量明显不小于其它分量时,即判别某像素点为某种颜色,并通过设置判别阈值,来控制判别条件的颜色与否。为了保持图片的完整性(即三种色彩提取结果中彩色相加后能得到原图),本例中默认设置阈值为0,为了得到更为单纯的颜色,可适当增大阈值。如下图是将R/G/B三色提取阈值设置为0的提取结果:
(02)如下图是将R/G/B三色提取阈值设置为128的提取结果,从图中可看到,当阈值设置越大(判定条件愈加严格),提取结果更接近R/G/B纯色。
特别提示
本文中提出的R/G/B三色判别规则为个人想法,更好的颜色判别规则有待大家发现,欢迎大家对本文提出的方法进行互动讨论。
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