1、0课 程 设 计 任 务 书1设计目的：综合运用颜色特征及阈值分割的知识，通过理论推导应用于图像中特定颜色的提取显示处理，利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。2设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：复杂的彩色图像仅用单一的颜色信息几乎不能分割，使用三个颜色信息就能提取出所要求的目标区域，从而实现图像的分割。拍摄不同颜色的、多个物体组成的彩色图像，通过设定 R、 G、B 的不同范围，利用阈值分割算法，实现在给定范围内的像素的分割。3设计工作任务及工作量的要求包括课程设计计算说明书(论文) 、图纸、实物样品等：（1）查阅文献资料
2、，了解相关知识；（2）确定设计方法；（3）编写 MATLAB 程序，并上机调试；（4）撰写课程设计说明书。1课 程 设 计 任 务 书4主要参考文献：1、姜慧研,冯锐杰. 基于改进的变分水平集和区域生长的图像分割方法的研究J.电子学报.2012,40(8).2、姜慧研,崔晓亮,周晓杰.基于改进的双快速行进法的图像分割方法J.系统仿真学报,2008,(03):803-806.3、何宁,张朋.基于边缘和区域信息相结合的变分水平集图像分割方法J.电子学报,2009,(10):2215-2219.doi:10.3321/j.issn:0372-2112.2009.10.019.4、吴舟舟,李树广.基于
3、分级边缘间距的实时车牌检测J.中国图象图形学报A,2007,(02):315-321.doi:10.3969/j.issn.1006-8961.2007.02.023.5设计成果形式及要求：提供课程设计说明书一份；MATLAB 程序；6工作计划及进度：22015 年1 月 5 日 1 月 7 日：查阅资料；1 月 7 日 1 月 10 日：确定设计方案；1 月 10 日 1 月 12 日：编写程序，上机调试；1 月 12 日 1 月 15 日：完成课程设计说明书；1 月 16 日：答辩。系主任审查意见：签字： 年 月 日目录一、彩色图像的 RGB 模型 .11、理论基础 .12、MATLAB
4、的实现 .23、颜色直方图 .24、图像分割 .35、阈值分割 .56、参数设置 .5二、设计方法及步骤 .51、读取图像，并令其转为 uint8 数据类型，计算图像像素。 .52、读取原图像的各颜色分量直方图，选出适当阈值进行分割。 .53、设置红色分量的阈值。 .64、 同理，设置绿色与蓝色分量的阈值。 .65、 留下感兴趣的颜色，删除其他颜色 .6三、总体程序 .631、提取 RGB 颜色 .62、提取 RGB 颜色，并使不满足的颜色删除 .7四、设计结果 .9五、设计体会 .9六、参考文献 .100一、彩色图像的 RGB 模型RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿
5、(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB 即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。1、理论基础目前的显示器大都是采用了 RGB 颜色标准，在显示器上，是通过电子枪打在屏幕的红、绿、蓝三色发光极上来产生色彩的，目前的电脑一般都能显示 32 位颜色，约有一百万种以上的颜色。电脑屏幕上的所有颜色，都由这红色绿色蓝色三种色光按照不同的比例混合而成的。一组红色绿色蓝色就是一个最小的显示单位。屏幕上的任何一个颜色都可以由一组 RGB 值来记录和表达。因此这红色绿色蓝色又称为三原色光，用英文表
6、示就是 R(red)、G(green)、B(blue)。在电脑中，RGB 的所谓“多少”就是指亮度，并使用整数来表示。通常情况下，RGB 各有 256 级亮度，用数字表示为从 0、1、2.直到 255。注意虽然数字最高是 255，但 0 也是数值之一，因此共 256 级。如同 2000 年到 2010 年共是 11 年一样。按照计算，256 级的 RGB 色彩总共能组合出约 1678 万种色彩，即256256256=16777216。通常也被简称为 1600 万色或千万色。也称为 24 位色(2 的 24 次方)。在 led 领域利用三合一点阵全彩技术， 即在一个发光单元里由 RGB 三色晶片
7、组成全彩像素。随着这一技术的不断成熟，led 显示技术会给人们带来更加丰富真实的色彩感受。图 1.1 RGB 彩色立方示意图12、MATLAB 的实现在 MATLAB 中一幅 RGB 图像可表示为一个 M*N*3 的三维矩阵。其中每一个彩色像素都在特定空间位置的彩色图像中对应红、绿、蓝 3 个分量。分量图像的数据类型决定了他们的取值范围。若一幅 RGB 图像的数据类型是uint8，则每个分量图像的取值范围是0,255。分量的提取： PR=RGB_image(:,:,1)；提取红色分量PG=RGB_image(:,:,2)； 提取绿色分量PB=RGB_image(:,:,3)；提取蓝色分量3、颜
8、色直方图颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，2.颜色直方图颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本
9、色调;直方图只包含了该图像中某一颜色值出现的频数，而丢失了某象素所在的空间位置信息;任一幅图像都能唯 一的给出一幅与它对应的直方图，但不同的图像可能有相同的颜色分布，从而就具有相同的直方图，因此直方图与图像是一对多的关系;如将图像划分为若干个子区域，所有子区域的直方图之和等于全图直方图;一般情况下，由于图像上的背景和前景物体颜色分布明显不同，从而在直方图上会出现双峰特性，但背景和前景颜色较为接近的图像不具有这个特性。2主色调直方图方法：考虑到量化直方图的上述问题便产生了主色调直方图的方法。因一幅图像中，往往少数几种颜色就涵盖了图像的大多数像素，而且不同颜色在图像中的出现概率是不同的，因此，可以
10、通过统计图像中各种颜色出现的概率，选出最频繁出现的几种做为主色。使用主色并不会降低颜色匹配的效果，因为颜色直方图中出现频率很低的哪些颜色往往不是图像的主要内容，从某种程度上讲，是对图像内容表示的一种噪声。颜色直方图可以是基于不同的颜色空间和坐标系。最常用的颜色空间是 RGB颜色空间，原因在于大部分的数字图像都是用这种颜色空间表达的。然而，RGB 空间结构并不符合人们对颜色相似性的主观判断。因此，有人提出了基于 HSV 空间、Luv 空间和 Lab 空间的颜色直方图，因为它们更接近于人们对 颜色的主观认识。其中 HSV 空间是直方图最常用的颜色空间。它的三个分量 分别代表色彩（Hue）、饱和度（
11、Saturation）和值（Value）。RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴 极 射线管,彩色光栅图形的显示器都使用 R、G、B 数值来驱动 R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B 三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来的光线中的 R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。RGB 色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同的扫描仪扫描同一幅图像，会得到不同色彩的图像数据；不同型号 的显示器显示同一幅图像，也会有不同的色彩显示结果。显示器和扫描仪使 用的 RGB 空
12、间与 CIE 1931 RGB 真实三原色表色系统空间是不同的，后者是与设备无关的颜色空间。4、图像分割图像分割就是将图像中具有特殊含义的不同区域区分开来，这些区域互不相交，每一个区域满足一致性。 用数学形式可以表达为： 设图像为 g(x,y),其中 0xMax(x),0yMax(y)。将图像进行分割 就 是将图像分割为满足以下条件的子区域 g1,g2,g3。1)，即所有子区域组成了整幅图像； 2)是连通的区域； 33)，即任意两个子区域不存在公共元素； 4)区域满足一定的均匀一致性条件。均匀一致性(或相似性)一般指同一区域内的像素点之间灰度值差异较小或灰度的变化缓慢。可以反映图像颜色的统计分
13、布和基本色调;直方图只包含了该图像中某一颜色值出现的频数，而 丢失了某象素所在的空间位置信息;任一幅图像都能唯一的给出一幅与它对应的直方图，但不同的图像可能有相同的颜色分布，从而就具有相同的直方图，因此直方图与图像是一对多的关系;如将图像划分为若干个子区域，所 有子区域的直方图之和等于全图直方图;一般情况下，由于图像上的背景和前景物体颜色分布明显不同，从而在直方图上会出现双峰特性，但背景和前景颜色较为接近的图像不具有这个特性。主色调直方图方法：考虑到量化直方图的上述问题便产生了主色调直方图的方法。因一幅图像中，往往少数几种颜色就涵盖了图像的大多数像素， 而且不同颜色在图像中的出现概率是不同的，
14、因此，可以通过统计图像中各 种颜色出现的概率，选出最频繁出现的几种做为主色。使用主色并不会降低 颜色匹配的效果，因为颜色直方图中出现频率很低的哪些颜色往往不是图像 的主要内容，从某种程度上讲，是对图像内容表示的一种噪声。颜色直方图可以是基于不同的颜色空间和坐标系。最常用的颜色空间是 RGB颜色空间，原因在于大部分的数字图像都是用这种颜色空间表达的。然而，RGB 空间结构并不符合人们对颜色相似性的主观判断。因此，有人提出了基于 HSV 空间、Luv 空间和 Lab 空间的颜色直方图，因为它们更接近于人们对 颜色的主观认识。其中 HSV 空间是直方图最常用的颜色空间。它的三个分量 分别代表色彩（H
15、ue）、饱和度（Saturation）和值（Value）。RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴 极射线管,彩色光栅图形的显示器都使用 R、G、B 数值来驱动 R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B 三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来的光线中的 R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。RGB 色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同的扫描仪扫描同一幅图像，会得到不同色彩的图像数据；不同型号的显4示器显示同一幅图像，也会有不同的色彩显示结果。显示器和扫描仪使 用
16、的RGB 空间与 CIE 1931 RGB 真实三原色表色系统空间是不同的，后者是与设备无关的颜色空间。5、阈值分割 阈值分割的基本思想是确定一个阈值，然后把每个像素点的灰度值和阈 值相比较，根据比较的结果把该像素划分为两类前景或背景。图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一
17、个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。6、参数设置RGB 三个颜色分量取值0,255，通过设置各分量的阈值，来提取感兴趣的颜色分量。二、设计方法及步骤1、读取图像，并令其转为 uint8 数据类型，计算图像像素。a=imread(G:u=3339291454,635252588a=uint8(a);b=a;m,n,d=siz
18、e(a);figure(1);imshow(a);2、读取原图像的各颜色分量直方图，选出适当阈值进行分割。%读取 RGB 各分量的直方图 figure(2);subplot(131);imhist(a(:,:,1);title(红色分量);5subplot(132);imhist(a(:,:,2);title(绿色分量);subplot(133);imhist(a(:,:,3);title(蓝色分量);3、设置红色分量的阈值。通过设置 RGB 不同的阈值，来提取出需要的颜色信息 %提取红色分量for i=1:mfor j=1:nif a(i,j,1)255 %设置红色分量的提取阈值b(i,j,
19、1)=a(i,j,1);else b(i,j,1)=0; endendendfigure(3);subplot(131);imhist(b(:,:,1);title(提取后红色分量);4、同理，设置绿色与蓝色分量的阈值。5、留下感兴趣的颜色，删除其他颜色%提取红分量，不满足阈值的变为白色for i=1:mfor j=1:nif (a(i,j,1)-a(i,j,2)level)b(i,j,2)=a(i,j,2);b(i,j,3)=a(i,j,3);else b(i,j,1)=255;b(i,j,2)=255;b(i,j,3)=255;endendendsubplot(222);imshow(b);title(提取红分量后);%显示提取红分量后的图三、总体程序1、提取 RGB 颜色clc,clear;%原图像a=imread(G:u=3339291454,635252588a=uint8(a);b=a;m,n,d=size(a);figure(1);imshow(a);
