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摘要各种红外仪器获得的原始红外图像大多是灰度图像，获得的红外灰度图像较为模糊，因此需要将灰度图像增强处理。目前，采用伪彩色编码方法是获得彩色红外图像，提高红外图像分辨率最直接有效的方法。本文将多种基于RGB 颜色空间和HSI 颜色空间伪彩色编码方法进行总结归纳，指出了各种伪彩色编码的优缺点，为红外仪器成像中的红外图像伪彩色编码提供参考和帮助，与此同时，在灰度级-彩色变换法（相位调制）基础上加以改良，利用matlab软件仿真来得到改良后的效果图。27074
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关键词 图像增强 伪彩色编码 matlab
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Research and implementation of pseudo color coding for infrared image
Abstract
Most of the original infrared images obtained from various infrared instruments are gray image, the obtained infrared gray images are mistiness. Currently the most direct and effective way of getting color infrared image and improving infrared image's resolution is the application of pseudo-color coding method. On the basis of summarizing the traditional pseudo-color coding methods on the RGB and HSI, this article has pointed out their advantages and disadvantages. This method gives a reference for infrared image's pseudo-color coding in the imaging of infrared instruments.Besides，it uses matlab software simulation to obtain the improved images on the basis of gray scale color transformation method（phase-modulated）。
Keywords image enhancement pseudo color matlab
目 次
1绪论1
1.1 课题提出及其任务1
1.2 伪彩色图像增强处理1
1.3 本文研究学习的重点3
2色彩与图像4
2.1色彩基础 4
2.2图像6
3 伪彩色增强处理的方法及其运用9
3.1 伪彩色处理方法9
3.2 典型伪彩色处理方法的运用15
4相位调制红外图像伪彩色编码的实现19
4.1 windows平台下的相位调制红外图像伪彩色编码的实现19
结论 23
致谢 24
参考文献25
1 绪论
1.1 课题提出及其任务
在日常生活中，我们都有这样的经验，即我们人眼对黑白图像的感知远远不如彩色图像，这表现上在对一些红外图像的识别当中（医学彩超、遥感图像）。我们通常是把灰度图像根据灰度级别映射到彩色空间中（基于颜色模型），当我们把图像分割得越细，那么我们在一幅图像中得到的彩色种类就越多，那么我们从图像中得到的信息量也就越大，因而得到图像增强之后的效果也就越好。将红外图像伪彩化，并且使彩色特性鲜明，使得图像层次更加明显，这一直是图像增强中的重要组成部分。
现在主要有751种方法来对图像进行伪彩色增强，分别为频率域滤波法、密度分层法、像素自身变换法[1]、灰度级彩色变换[2]、互补色编码法、连续色编码法[3]，在这751种方法中，除了灰度级彩色变化法效果较好外，其他方法均存在着灵敏度较低。
本文通过相位调制密度伪彩色编码，可以让灰度图像的颜色更鲜明，信息量更丰富，图像的细节更容易辨认。与此同时，该方法能够更好地运用到医学临床诊断等图像增强处理领域。
1.2 伪彩色图像增强处理
1.2.1 图像处理
数学是处理图像的基础，处理图像就是要编写各种算法，去实现相应的功能。处理方法分为两大类[4]：