在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。 锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。 已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。 对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤； b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法； c）利用HFI完成增强过程。 但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。 提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。 设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法； 2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略； 3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。 该算法的性能优于其他许多类似的增强算法。可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。

此双边滤波代码可以自动判断rgb图像与灰度图像，并进行图像滤波处理 代码简单易懂，适用于matlab图像处理初学者

此代码可以自动调节滤波窗口，并适用于彩色图像 代码有备注，简单易懂 红外图像中值滤波处理效果更佳 本人实测结果良好

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将彩色图像（或颜色映射图像）叠加到灰度图像上，以使用灰度图像作为透明度索引来可视化颜色图（密度、流量或您正在处理的任何内容），以获得更好的可视化效果。 它适用于 RGB 图像（MxNx3 矩阵）或使用 colromap 的简单灰度图像（通常为“jet”，但也可以定义其他图像）。 例子： SUPERIMPOSEIMAGE(im, map) 使用 MAP 中的颜色信息描绘灰度图像 IM 假彩色。 如果 MAP 是灰度图像，则它使用“jet”默认颜色图。 如果它是真彩色图像（矩阵 NxMx3），则使用其颜色。 SUPERIMPOSEIMAGE(..., 'colormap', cm) 使用用户定义的颜色图而不是默认的 'jet'。 例如“骨头”、“热”等。 SUPERIMPOSEIMAGE（...，'alpha'，alpha）通过调整IM的亮度来控制其透明度。 alpha > 1 会降低假

数字图像处理：Ch5 彩色图像处理.pptx

分析了目前基于混沌系统的彩色图像加密算法，其中发现在混沌彩色图像加密过程中安全性方面的不完善，并在此基础上提出了一种新型的基于级联混沌的多重像素置乱彩色图像加密算法。该算法采用了Kent-Logistic的级联混沌与Henon离散混沌的复合系统，同时结合Arnold映射和像素排列切割的多重像素置乱方法，使得图像像素值和像素位置全盘置乱扩散，从而达到明文图像信息完全隐藏的密文效果。仿真实验表明，该算法不仅能有效抵抗选择明文（密文）攻击、统计特性分析、差分攻击，而且还具有加密效果好、密钥空间大等优点。

为了提高彩色图像加密的安全性和加密性能，设计了一种基于多混沌系统的彩色图像加密方法。将一个彩色图像分解为R、G、B三个灰度图像，使用MD5算法动态生成加密算法的初始值，然后使用三种不同的基于混沌的加密结构对三个图像进行加密。对R图像使用Feistel结构加密，其中Feistel结构的S-盒由Logistic混沌序列和Hyperhenon混沌序列组合产生；对G图像使用由Lorenz系统产生加密序列对图像进行代替和置换操作的加密结构；对B图像使用由分段线性混沌映射产生加密序列，然后加密图像的加密结构，再把加密后的图像结合起来生成加密后的图像。理论分析和实验结果表明，该加密方法能够较为有效地保证彩色图像加密的安全性。

这是一种分形棋盘覆盖算法，适用于任何大小的棋盘，包括一个特殊的随机初始网格。 由于L domino总是覆盖没有特殊网格的子板的交叉点，模块功能设计基于直接和间接递归结合分治策略，用于彩色图片的加密和解密应用。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码