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灰度图像转化为伪彩色图像 VC
liudan1212
2011-01-20 06:29:09
256的灰度图像,如何转化为RGB的伪彩色图像呢? 期待高人回答。
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灰度图像转化为伪彩色图像 VC
256的灰度图像,如何转化为RGB的伪彩色图像呢? 期待高人回答。
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fengbingchun
2011-01-24
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用opencv的cvCvtColor函数
xiuxianshen
2011-01-24
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Google些伪彩的算法,这个应该是些比较基础的,没有太大的难度,实在写不出来也可以去看看LS说的cvCvtColor的源码
renxu350
2011-01-22
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处理完之后可以保存成BMP格式文件
renxu350
2011-01-22
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放大4倍的原因是RGB颜色表对应的灰度值是255被4等分后的灰度值
renxu350
2011-01-22
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比如:
灰度值 = 000 对应 ARGB = 0x00000000
灰度值 = 063 对应 ARGB = 0x00FF0000
灰度值 = 127 对应 ARGB = 0x0000FF00
灰度值 = 191 对应 ARGB = 0x000000FF
灰度值 = 255 对应 ARGB = 0x00FFFFFF
在这些灰度值之间的灰度值,使用线性过渡插值得到对应的RGB值,
示范一下,比如 000 ~ 063 之间:
BYTE gGrayScale[600][800];//由原图片得到
DWORD gARGB[600][800];
//外面套一个600X800(图片尺寸)的for循环,不写了,LZ应该懂的
int i = 600;
int j = 800;
//循环里面是这样的,采用逐级判断:
if(gGrayScale <= 63)
{
gARGB[i][j] = ((gGrayScale[i][j]) * 4) << 16;//先放大4倍,然后左移16位
}
if(gGrayScale <= 127)
{
gARGB[i][j] = ((gGrayScale[i][j]) * 4) << 8;//先放大4倍,然后左移8位
}
if(gGrayScale <= 191)
{
gARGB[i][j] = ((gGrayScale[i][j]) * 4);//放大4倍,不需要移位
}
//最后的值是在 192 - 255 之间
gARGB[i][j] = (((gGrayScale[i][j]) * 4) << 16) + (((gGrayScale[i][j]) * 4) << 8) + ((gGrayScale[i][j]) * 4);
关于图片的操作有 CreateDIBitmap() 等等函数,具体请查阅MSDN
liudan1212
2011-01-22
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这个我也考虑到了,但就是对图片的具体操作不知道如何进行,原本一个字节,现在三个字节,如何存储,如何显示呢?
renxu350
2011-01-20
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使用索引出的RGB值建立新的RGB图像
renxu350
2011-01-20
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可以预先建立一个RGB颜色表,
然后使灰度值作为索引值,索引RGB颜色表中的值
基于
vc
的
伪
彩色增强
总的来说,这个基于
VC
的
伪
彩色增强项目展示了如何利用C语言和Windows API进行图像处理,提供了将
灰度图像
转化
为
伪
彩色图像
的实用方法。
基于
VC
平台的PTW格式红外图像处理研究
接着,对8位BMP图像进行了一系列处理,包括图像增强以提升图像的对比度和亮度;点运算,通过改变每个像素的值来改变图像的整体效果;边缘检测,通过检测像素梯度变化来突出图像的轮廓;以及
伪
彩色处理,将
灰度图像
转换为
彩色图像
sis.rar_多波段_遥感_遥感影像显示_遥感影像读取
例如,通过设置合适的颜色映射,可以将单波段的
灰度图像
转化
为
彩色图像
,或者将多波段数据组合成假
彩色图像
,使用户能直观地看到地表特征。
vc
编程实现
灰度图像
与
彩色图像
变换.pdf
标题中提到的“
vc
编程实现
灰度图像
与
彩色图像
变换”涉及到在
VC
(Visual C++)环境下进行图像处理的基本方法。
VC
图像编程指导(包含图像处理基础知识)
- **
灰度图像
**:使用多个比特(通常是8比特)表示每个像素的灰度值,范围从0(纯黑)到255(纯白)。
包含介绍
VC
图像处理教程
- **
灰度图像
**:使用一个字节(8位)表示每个像素的灰度值,范围从0(纯黑)到255(纯白)。- **
彩色图像
**:采用RGB模型表示颜色,其中R代表红色,G代表绿色,B代表蓝色。
VC
数字图像处理编程
###
VC
数字图像处理编程知识点详解#### 一、数字图像处理概述数字图像处理是计算机科学中的一个重要分支,它涉及到图像的捕获、处理、分析和理解等多个方面。
VC
数字图像处理编程讲座(全程)
- **直方图修正**: 改善图像的亮度分布。- **平滑和锐化**: 减少噪声和平滑图像表面,或者增加细节清晰度。- **
伪
彩色**: 通过将不同的灰度级映射到不同颜色来增强图像。
2023年数字图像处理实验报告全C.doc
伪
彩色及
彩色图像
处理是数字图像处理中的一个重要分支。通过对
灰度图像
赋予不同的颜色,可以使图像更易于分析和解释。
彩色图像
处理则更多地关注如何改善或调整
彩色图像
的视觉表现,比如色相、饱和度和亮度的调整。
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