一个将灰度图像转换为伪彩色图像的简单程序。 通过更改程序中使用的条件和值，您可以创建更完美的伪彩色图像。

在这个项目中，我们首先研究了基于高斯的隐马尔可夫随机场（HMRF）模型及其期望最大化（EM）算法。 然后我们将其推广到基于高斯混合模型的隐马尔可夫随机场。 该算法在MATLAB中实现。 我们还将此算法应用于彩色图像分割问题和 3D 体积分割问题。

使用基于模糊 c 均值的进化聚类进行图像分割目标函数：使用距离度量测量的簇内距离图像特征：3个特征（R，G，B值） 它还包含一个基于矩阵的输入样本示例

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在图像增强中，我们遇到了使用灰度图像的对比度增强，同样我们也可以在颜色空间中做同样的事情，但是这个问题会根据特定的颜色空间而有所不同，例如：RGB、CMYK 和 HSI

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("macro-photography-of-strawberry-934066.jpg") gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # otsu阈值 (t,thresh) = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 三角法阈值：由直方图凹凸性确定的阈值 (t,thresh1) = cv2.threshold(gray_im

在matlab中将灰度图像变成偽彩色图像

彩色图像感兴趣区域自动提取matlab源代码,效果很好哦。

彩色图像处理：从几何角度推导HSI模型与RGB模型的相互转换，与 https://blog.csdn.net/qq_45908742/article/details/124035854 中内容相同

利用自适应残差插值的彩色图像去马赛克。