在MATLAB中实现将将灰度图像转换为伪彩色图像。

经典的Chan-Vese（CV）模型已在许多应用中采用。 为了提高其适用性和效率，已经开发了许多概括，例如Chan和Vese的矢量值图像两阶段模型。 矢量CV模型使用类似于将彩色图像转换为灰色图像的方法集成多通道信息。 当对象及其背景的强度接近时，此参数无效。 在这项研究中，经典的CV模型通过使用从通道到通道分割图像的策略将其用于彩色图像。 提出了一种多通道分段组合（MSC）方法来集成多级集合的信息。 为了克服通常的从信道到信道的方法不能很好地考虑不同信道之间的相关性的缺点，引入了一种新颖的多信道比率变换（MRT）。 并提出了一种变体HSV（VHSV）色彩空间，以使每个通道反射区域信息而不会失真。 实验结果表明，该方案可以更准确地进行分割，并且在时间成本上具有优势。 此外，该方法仅在具有八段彩色图像的情况下才有效，但是可以通过使用多相模型对其进行增强。

同时采集Kinect的深度图像和彩色图像，并且可实时将同一时刻采集的两种图像保存到相应目录。 同时采集Kinect的深度图像和彩色图像，并且可实时将同一时刻采集的两种图像保存到相应目录。

lenna.jpg 图像处理 经典图片 bmp lenna图 彩色 256*256 192kb

基于CIElab空间颜色K均值聚类的彩色图像分割。 如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。 具体步骤如下： i. Read image file data; ii. Transform color image from RGB to lab color space; iii. Format conversion; iv. Segmentation of image into n regions by K-mean clustering; v. Take out a component and B component of lab space; vi. Repeated clustering n times; vii. Displays segmented regions. ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「灵泉matlab」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_31434537/article/details/104562388

彩色图像的分割。算法主要是利用聚类算法，运用MATLAB编码。属于图像处理类别

问题1：采用高斯低通滤波器对彩色图像进行滤波操作, 取半径为5, 20, 50, 80和250, 分别输出空域和频域的结果图像。 问题2：自行选择一种频域的高通滤波器对彩色图像进行滤波操作, 取3组不同的参数进行实验，根据实验效果进行参数的比较分析。

matlab用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率

数字水印的经典算法源代码，对于研究数字水印编程有很大的指导意义，尤其是彩色图像编程网上更难找。

彩色图像实现matlab低通滤波，分别使用中值滤波和巴特沃斯滤波，可以自己调整每种方法里面的参数，做下比较哪种方法好一些。本程序已经经过调试，简单可实现，容易理解：分别对彩色图像的三层矩阵进行滤波，再合起来。