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在MATLAB处理图像的图像处理工具包中，我们看到它集合了许许多多支持着图像处理操作的函数。它能支持以下图像处理操作：几何操作、图像恢复与增强、图像变换、邻域和区域操作、线性滤波和滤波器设计、图像分析和统计变换(DCT 变换等)、二值图像操作等[7]。
2.3 伪彩色增强
在伪彩色(pseudo-color)图像中，像素值可以作为一个单独的索引值或代码值来进行讨论，这个代码值，我们可以把它当成是色彩查找表CLUT(Color Look-Up Table)中某一项的入口地址来使用的，在这个地址中，我们能够顺着它得出实际图像的RGB三种值的大小[8]。那么伪彩色便是通过这类查找映射手段而产生的色彩。用这种方法虽然你能产生正正确确的颜色，但是它和原图的色彩信息差异还是比较大的。
在我们这片论文中的讲到的伪彩色增强，它是一种能够将灰度图像中不同的黑白灰度级映射成相应不同的色彩的处理手法[9]。当我们使用这项技术时，需要对原有的灰度图像进行分层，理论上来讲，我们分的层数越多，呈现出来的色彩信息就越丰富，起到的色彩增强效果也就越明显。这种增强技术处理过的图片增强效果较好，同时，它在色彩增强技术中算是一种较为简单，且在软件和硬件都易实现的一种增强技术了。
伪彩色增强技术，它在日常生产生活中，常用于航空，医学领域，如高空查找与摄影遥感，或者是X光片增强处理。这种方法不光可以在计算机上对图像进行处理，想在硬件方面实现这方面功能也不是很难。
那么，我们这里研究的是伪彩色增强的三种主要方法有，它们分别是：密度分割法、彩色变换法、频率域伪彩色增强法。
1)密度分割法
密度分割法就是将一副灰度图像的灰度级别，从 到 分成N个区间 ，然后可以将每个区间 指定一种特定的色彩 。这么做，便能将一份灰度图像通过处理转化成一幅伪彩色图像[8]。这种方法非常的简单、直观且好用。而它的缺点则是变换出的彩色数目是十分有限。
灰度，作为一个可以直观描述黑白图像内容的视觉特征，它决定着黑白图像中像素点颜色的深浅，它的范围一般是在0~255波动，255代表白色，0代表黑色，而区间中间的数字代表的是由黑至白的这一段过渡的颜色，通过这样一个范围取件，就能够表示出灰度等级不同的区域了。
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