常见色彩模型的相互转换基于MATLAB

1、学号学号2013-2014学年第二学期图像通信课程设计报告设计题目：图像的各种颜色空间转换摘要所谓三基色原理，是指自然界常见的各种颜色光都可由红、绿、蓝三种色光按照不同比例相配而成。同样，绝大多数颜色也可以分解成红、绿、蓝三种色光。这就是色度学中的最基本的原理。彩色模型的用途是在某些标准下用通常课接受的方式简化彩色规范。常常涉及到用几种不同的彩色空间表示图形和图像的颜色，以应对不同的场合和应用。因此，在数字图像的生成、存储、处理及显示时，对应不同的彩色空间，需要作不同的处理和转换。现在主要的彩色模型有RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI模型等。本设计主要使用M

2、ATLAB编程的方法，实现RGB与其余四种模型之间的互化。即使用不同的色彩模型表示同一图形或图像。通过转换实现色彩模型的变换之后，可以让同一幅图像以各种模式在全球范围内流通，所以本设计具有一定的实际意义。一般的图像原始都为RGB加色混合色彩模型，它与剩下的几个色彩模型之间存在着函数对应关系，通过矩阵运算改变模型的参数就可以实现不同色彩模型之间的相互转换。例如CMY减色混合色彩模型，就是利用青色、深红色、黄色这三种彩色按照一定比例来产生想要的C1R彩色，CMY是RGB三基色的补色，它与RGB存在如下关系：M=1-G,使用MATLAB编程时，读入三个通道的数值，按照对应关系进行矩阵变换就可以转换成

3、CMY色彩模型。其他色彩模型转换原理与此相似。关键词：MATLAB,RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSI、色彩模型一、设计任务、目的和要求任务：实现RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI模型这几种不同色彩模型之间的相互转换要求：最终结果用图像显示二、总体方案设计系统运行环境：WINDOWS7操作系统编程软件平台：MATLAB2012b编码算法原理：将原图的三基色数值读入，根据不同色彩模型之间的相互关系，通过矩阵运算改变不同的亮度和色度等信息来实现色彩模型的转换，然后将变换后的图像导出流程图：三、设计实现1、RGB模型和CMY模型的互化变换公式：C1RM=1

4、-Gclc;clear;close;X=imread('1.jpg');%读取原始图形Image=im2double(X);%归一化处理subplot(131),imshow(Image),title('原图');%读取图像的RGB分量r=Image(:,:,1);g=Image(:,:,2);b=Image(:,:,3);%进行RGB到CMY的变换C=1-r;M=1-g;Y=1-b;CMY=cat(3,C,M,Y);subplot(132),imshow(CMY),title('RGB转CMY');%进行CMY到RGB的反变换r1=1-C;g1

5、=1-M;b1=1-Y;rgb1=cat(3,r1,g1,b1);subplot(133),imshow(rgb1),title('CMY转RGB');%数值分析反变换后和原图的差别x=rgb1-Image;disp(x);2、RGB模型和YUV色彩模型的互化变换公式：Y0.2990.5870.114RU=-0.147-0.2890.436GV0.615-0.515-0.100Bclearall;closeall;clc;%清除内存空间信息，以便程序运行img=imread('1.jpg');%读取原始图形img=im2double(img);%将图像映射到0,

6、1区间；m,n,dim=size(img);%获得原图像长、宽、维数的数据subplot(131),imshow(img),title('原图');%图像的RGBR=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);%RGB2YUVY=zeros(m,n);%亮度I=zeros(m,n);%彩度V=zeros(m,n);%浓度%定义乘法矩阵matrix=0.2990.5870.114;-0.147-0.2980.436;0.615-0.515-0.100;%用for循环实现图像中每一个点的矩阵变换，即实现模型变换fori=1:mforj=1:ntmp=m

7、atrix*R(i,j)G(i,j)B(i,j)'Y(i,j)=tmp(1);U(i,j)=tmp(2);V(i,j)=tmp(3);endend%使丫、U、V分量全部在0,255区间内Y(Y>255)=255;Y(Y<0)=0;UU>255)=255;U(U<0)=0;V(V>255)=255;V(V<0)=0;YUV=cat(3,Y,U,V);subplot(132),imshow(YUV),title('YUV');%YUV2RGBmatrix=inv(matrix);%使用inv函数，求反变换矩阵fori=1:mforj=1:

8、ntmp=matrix*Y(i,j)U(i,j)V(i,j)'R(i,j)=tmp(1);G(i,j)=tmp(2);B(i,j)=tmp(3);endendimg1(:,:,1)=R;img1(:,:,2)=G;img1(:,:,3)=B;%将R、G、B分量全部化为0,255区间内R(R>255)=255;R(R<0)=0;G(G>255)=255;G(G<0)=0;B(B>255)=255;B(B<0)=0;subplot(133),imshow(img1),title('反变换');%t匕较x=img-img;disp(x);3

9、、RGB模型和YIQ色彩模型的互化变换公式：Y0.2990.5870.114RI=0.596-0.2750.321GQ0.212-0.5230.311Bclearall;closeall;clc;img=imread('1.jpg');%读取矩阵img=im2double(img);%将图像映射到0,1区间。m,n,dim=size(img);%读取图像的长宽等信息subplot(131),imshow(img),title('原图');%图像的RGBR=img(:,:,1);G=img(:,:,2);B=img(:,:,3);%RGB2YIQY=zeros(m

10、,n);%亮度I=zeros(m,n);%彩度Q=zeros(m,n);%浓度matrix=0.2990.5870.114;0.596-0.275-0.321;0.212-0.5230.311;%用for循环实现图像中每一个点的矩阵变换，即实现模型变换fori=1:mforj=1:ntmp=matrix*R(i,j)G(i,j)B(i,j)'Y(i,j)=tmp(1);I(i,j)=tmp(2);Q(i,j)=tmp(3);endendYUV=cat(3,Y,I,Q);subplot(132),imshow(YUV),title('YUV');%显示变换后的图形%YUV

11、2RGBmatrix=inv(matrix);fori=1:mforj=1:ntmp=matrix*Y(i,j)I(i,j)Q(i,j)'R(i,j)=tmp(1);G(i,j)=tmp(2);B(i,j)=tmp(3);endend%将R、G、B三个分量赋予到img矩阵中img(:,:,1)=R;img(:,:,2)=G;img(:,:,3)=B;subplot(133),imshow(img),title('反变换');得到反变换的图形%将反变换图形与原始图形进行比较x=img1-img;disp(x);4、RGB色彩模型和YCbCr色彩模型的互化变换公式：Y0.2

12、990.5870.114R0Cb=-0.1687-0.33130.500G+128Cr0.500-0.4187-0.0813B128clc;clear;close;src=imread('1.jpg');subplot(141),imshow(src),title('原图');%得到以double形式存在的R、G、B分量r=double(src(:,:,1);g=double(src(:,:,2);b=double(src(:,:,3);%convert.y=floor(0.299*r+0.587*g+0.114*b+0);%floor(pi)=3;floor(

13、3.5)=3;floor(-3.2)=-4;向负方向舍入Cb=floor(-0.1687*r-0.3313*g+0.5*b+128);Cr=floor(0.5*r-0.4187*g-0.0813*b+128);%对所得的各个分量进行调整，使之介于0,255区间内y(y>255)=255;y(y<0)=0;Cb(Cb>255)=255;Cb(Cb<0)=0;Cr(Cr>255)=255;Cr(Cr<0)=0;%将丫、Cb、Cr分量化为8位无符号整数并存放在dst矩阵中dst(:,:,1)=uint8(y);dst(:,:,2)=uint8(Cb);dst(:,

14、:,3)=uint8(Cr);subplot(142),imshow(dst),title('自编之rgb至UYCBCR');YCBCR=rgb2ycbcr(src);subplot(143),imshow(YCBCR),title('matlab自带转换函数');%查找资料，得到反变换矩阵，并借此进行反变换r1=1.0*y+0+1.402*(Cr-128);g1=1.0*yb1=1.0*y0.34413*(Cb-128)-0.71414*(Cr-128);1.772*(Cb-128)+0;%对所得的各个分量进行调整，使之介于0,255区间内r1(r1>2

15、55)=255;r1(r1<0)=0;g1(g1>255)=255;g1(g1<0)=0;b1(b1>255)=255;b1(b1<0)=0;%将1、g1、b1分量化为8位无符号整数并存放在dst2矩阵中dst2(:,:,1)=uint8(r1);dst2(:,:,2)=uint8(g1);dst2(:,:,3)=uint8(b1);subplot(144),imshow(dst2),title('反变换');显示反变换图形5、RGB色彩模型和HSI色彩模型的互化H=,其中,9B<G360-9B>G0=arccos0.5?R-G+(R-

16、B)R-G+(R-B)(G-B)1/2变换公式:S=1-(R+G+BFmin(R,G,B)I=1/3*(R+G+B);clear;clc;close;x=imread('1.jpg');rgb=im2double(x);r=rgb(:,:,1);g=rgb(:,:,2);b=rgb(:,:,3);%提取彩色图像R、G、B三个色彩通道的分量%构建rgb至Uhis模型的转换公式num=0.5*(r-g)+(r-b);den=sqrt(r-g).A2+(r-b).*(g-b);theta=acos(num./(den+eps);H=theta;H(b>g)=2*pi-H(b&g

17、t;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);%将色调H(Hue)、饱和度S(Saturation)、强度I(Intensity)分量合并成hsi色彩空间矩阵subplot(121),imshow(hsi),title('rgb转hsi');%显示结果图像H=hsi(:,:,1)*2*pi;S=hsi(:,:,2);I=hsi(:,:,3);%得到R、G、B三个分量的初始矩阵，并赋为全0R=zer

18、os(size(hsi,1),size(hsi,2);G=zeros(size(hsi,1),size(hsi,2);B=zeros(size(hsi,1),size(hsi,2);%当H分量在0到2/3pi之间时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);%当H分量在2/3pi到4/3pi之间时idx=find(2*pi/3<=H)&

19、(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);%当H分量在4/3pi到2pi之间时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);rgb1=cat(3,R,G,B);%合并矩阵得到结果subplot(122),imshow(rgb1),title('hsi转rgb');四、测试和调试1、RGB模型和C