1、MATLAB中彩色图像的表示
RGB图像
令 fR、fG、fB 分别表示三幅 RGB 分量图像。一幅 RGB 图像就是使用 cat 运算符通过堆叠这些分量图像形成的：
rgb_image = cat(3, fR, fG, fB);
下面命令提取三幅分量的图像：
fR = rgb_image(:, :, 1);
fG = rgb_image(:, :, 2);
fB = rgb_image(:, :, 3);
索引图像
索引图像有两个分量：一个整数数据矩阵 X 和一个彩色映射矩阵 map。
map 是一个大小为 m x 3 的 double 类数组，其值是区间 [0, 1] 上的浮点数。map 的长度 m 等于其定义的颜色数。map 的每一行指定单一颜色的红、绿、蓝分量。
显示一幅索引图像：
imshow(X, map)
% or
image(X)
colormap(map)
处理 RGB 和索引图像的函数
dither 采用抖动从 RGB 图像创建索引图像
grayslice 采用阈值处理从灰度图像创建索引图像
gray2ind 从灰度图像创建索引图像
ind2gray 从索引图像创建灰度图像
rgb2ind 从 RGB 图像创建索引图像
ind2rgb 从索引图像创建 RGB 图像
rgb2gray 从 RGB 图像创建灰度图像
语法
bw = dither(gray_image);
X = grayslice(gray_image, n);
[X, map] = gray2ind(gray_image, n);
gray_image = ind2gray(X, map);
[X, map] = rgb2ind(rgb_image, n, dither_option, 8);
rgb_image = ind2rgb(X, map);
gray_image = rgb2gray(rgb_image)
2、彩色空间转换
NTSC
NTSC 彩色制式用于模拟电视，其灰度信息和彩色数据是分离的。
yiq_image = rgb2ntsc(rgb_image)
rgb_image = ntsc2rgb(yiq_image)
YCbCr
YCbCr 彩色空间广泛用于数字视频中，亮度信息用单个分量 Y 表示，彩色信息存储为两个色差分量 Cb 和 Cr。
ycbcr_image = rgb2ycbcr(rgb_image)
rgb_image = ycbr2rgb(ycbcr_image)
HSV
HSV (色调、饱和度、数值)
hsv_image = rgb2hsv(rgb_image)
rgb_image = hsv2rgb(hsv_image)
CMY、CMYK
青色、深红色、黄色是光的二次色。大多数将颜料淀积于纸上的设备，如彩色打印机和复印机，要求输入 CMY 数据。
cmy_image = imcomplement(rgb_image)
rgb_image = imcomplement(cmy_image)
HSI
HSI（色彩，饱和度，强度）模型是开发基于彩色描述的图像处理算法的一种理想工具。
% rgb2hsi
function hsi = rgb2hsi(rgb)
rgb = im2double(rgb);
r = rgb(:, :, 1);
g = rgb(:, :, 2);
b = rgb(:, :, 3);
num = 0.5*((r-g)+(r-b));
den = sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));
theta = acos(num./(den+eps));
H =theta;
H(b > g) = 2*pi - H(b > g);
H = H/(2*pi);
num = min(min(r, g), b);
den = r+g+b;
den(den == 0) = eps;
S = 1 - 3.*num./den;
H(S == 0) = 0;
I = (r+g+b)/3;
hsi = cat(3, H, S, I);
% hsi2rgb
function rgb = hsi2rgb(hsi)
H = hsi(:, :, 1) * 2 * pi;
S = hsi(:, :, 2);
I = hsi(:, :, 3);
R = zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2));
G = zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2));
B = zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2));
idx = find((0 <= H) & (H < 2*pi/3));
B(idx) = I(idx) .* (1-S(idx));
R(idx) = I(idx) .* (1+S(idx) .* cos(H(idx)) ./ cos(pi/3 - H(idx)));
G(idx) = 3*I(idx) - (R(idx) + B(idx));
idx = find((2*pi/3 <= H) & (H < 4*pi/3));
R(idx) = I(idx) .* (1-S(idx));
G(idx) = I(idx) .* (1+S(idx) .* cos(H(idx) - 2*pi/3) ./ cos(pi - H(idx)));
B(idx) = 3*I(idx) - (R(idx)+G(idx));
idx = find((4*pi/3 <= H) & (H < 2*pi));
G(idx) = I(idx) .* (1-S(idx));
B(idx) = I(idx) .* (1+S(idx) .* cos(H(idx) - 4*pi/3) ./ cos(5*pi/3 - H(idx)));
R(idx) = 3*I(idx) - (G(idx)+B(idx));
rgb = cat(3, R, G, B);
rgb = max(min(rgb, 1), 0);
与设备无关的彩色空间（略）
-
CIE 和 sRGB 彩色空间转换
-
ICC 彩色剖面
3、彩色变换
自定义函数 ice（交互颜色编辑）（略）
4、彩色图像的空间滤波
彩色图像平滑
概念上，使用一个线性空间滤波器来平滑一幅 RGB 图像的步骤如下：
1、抽取三幅分量图像：
fR = rgb_image(:, :, 1);
fG = rgb_image(:, :, 2);
fB = rgb_image(:, :, 3);
2、分别对每幅分量图像滤波
fR_filtered = imfilter(fR, w, 'replicate');
fG_filtered = imfilter(fG, w, 'replicate');
fB_filtered = imfilter(fB, w, 'replicate');
3、重建滤波后的 RGB 图像
fc_filtered = imfilter(fc, w, 'replicate');
彩色图像锐化
步骤与平滑相同
示例
lapmask = [1 1 1; 1 -8 1; 1 1 1];
fb = tofloat(fb);
fen = fb - imfilter(fb, lapmask, 'replicate');
5、直接在 RGB 向量空间处理
使用梯度进行彩色边缘检测
自定义函数 colorgrad (待补充)
在 RGB 向量空间中进行图像分割
自定义函数 colorseg（待补充）
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