灰度图像伪彩色增强处理系统

资 源 简 介

伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。由于人眼对彩色的分辨能力远远高于对灰的分辨能力，所以将灰度图像转化成彩色图像表示，就可以提高对图像细节的辨别力。伪彩色处理的基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到色彩空间的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。对黑白图像中不同灰度级赋予不同的彩色。本项目通过MATLAB环境实现，主要功能包括基于强度分层法的伪彩色处理、灰度级到彩色变换法。通过对原始灰度图像的每个像素点进行特定的数学映射，将其单一的亮度属性分解并在R

详 情 说 明

基于MATLAB的灰度图像伪彩色增强处理系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的图像处理工具，旨在通过伪彩色增强技术提升灰度图像的可读性与视觉表现力。由于人类视觉系统对彩色信号的灵敏度远高于灰度等级（人眼仅能识别约几十个灰度级，但能识别成千上万种颜色），本系统通过将单色灰度图像映射到颜色空间，能够显著增强图像中微小灰度变化的辨识度。该系统在医疗影像分析、红外热成像显示、卫星遥感地貌识别以及工业无损检测等领域具有重要的应用价值。

功能特性

1. 测试图像生成功能：系统内置了基于数学函数（正弦与余弦组合）生成的渐变几何测试图像，用于精确评估不同算法在处理连续灰度变化时的表现。
2. 强度分层伪彩色处理：通过将灰度范围离散化，实现对特定灰度区间的色彩量化处理。
3. 灰度级-彩色变换处理：利用连续数学函数建立灰度与RGB通道的映射关系，生成平滑的彩色过渡效果。
4. 多维度可视化采集：提供六窗口对比显示界面，涵盖原始图像、算法处理结果、灰度统计特性及其映射逻辑曲线。
5. 定量指标计算：自动计算原始图像的信息熵，辅助分析图像的数据复杂度和信息量。

系统要求

• 软件环境：MATLAB及其配套的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。
• 硬件环境：支持MATLAB运行的通用计算机。

实现逻辑与算法细节

1. 图像预处理与生成

系统首先利用 meshgrid 函数创建一个 512×512 的矩阵，并通过正弦函数 $0.5 + 0.5 cdot sin(10pi X) cdot cos(10pi Y)$ 生成一个具有丰富灰度层次和几何规律的测试图像，将其归一化至 uint8 类型的 [0, 255] 范围。

2. 强度分层法 (Intensity Slicing)

该方法将 [0, 255] 的灰度空间等分为 8 个层级，每个步长为 32。

• 颜色映射原理：定义了一个包含 8 种颜色的查找表，色彩跨度从深蓝（低灰度）依次经过蓝色、青色、绿色、黄色、橙色、红色，最终到达深红（高灰度）。
• 实现逻辑：通过遍历这 8 个区间，利用逻辑掩码（mask）提取对应灰度级的像素点，并在对应的三通道矩阵中填充预设的 RGB 颜色值。这种方法适合处理等值线分明的图像。

3. 灰度级-彩色变换法 (Gray-level to Color Transformation)

为了实现比分层法更平滑的视觉效果，系统采用连续函数映射逻辑。

• 映射函数：

* R 通道：采用 $f(x) = sin(x cdot pi / 2)$，偏重增强图像的高灰度区域。 * G 通道：采用 $f(x) = sin(x cdot pi)$，侧重突出图像的中等灰度细节。 * B 通道：采用 $f(x) = cos(x cdot pi / 2)$，主要负责保留低灰度信息的可见性。

• 实现逻辑：将归一化的灰度值（0-1之间）作为自变量代入上述三角函数，生成 R、G、B 三个分量，最后合并为标准的彩色图像。这种方法消除了分层法产生的颜色断层。

4. 统计与可视化展示

系统构建了一个 2×3 的图形界面来全面展示处理过程：

• 原始灰度图与直方图：展示输入信号的视觉效果及其像素分布特征。
• 分层法结果图：展示离散化色彩映射的视觉反馈。
• 变换法结果图：展示基于正余弦函数产生的连续色彩增强效果。
• 映射曲线图：通过波形图展示 R、G、B 通道对应的三角函数映射逻辑。
• 标准Jet映射对比：调用标准 colorbar(jet) 效果作为行业基准参照。

使用方法

1. 启动 MATLAB 软件。
2. 将项目相关的脚本文件放置在 MATLAB 的工作路径下。
3. 运行主程序。
4. 程序将自动生成测试图像并执行算法处理，最后弹出可视化窗口显示所有处理结果和对比图。
5. 在命令行窗口中可以查看到计算得到的原始图像信息熵数值。