图像在人类对事物的判断上来说起到很大的认识作用,通过图像本身所代表的信息,人们可以了解到图像要表达的本身含义和信息。随着科学的进步和计算机技术的发展,计算机成为了处理图像的重要工具,这样使得图像处理越来越受到重视。

目前图像增强技术被应用于卫星遥感,医学、人脸识别等领域。多数采用的都是灰度图像,色彩都是按灰度等级来区分,对于不同领域图像处理的侧重点有所不同,所实现的方法也有很大的差异,大多数采用软件编程的方式实现图像的增强技术,以软硬件协同设计的方式都很少采用,基于的伪彩色增强技术是一种新型的图像处理方式,该方式可以运用于医疗、工业检测,生物医学等领域,具有现实的意义。

灰度图像伪彩色化在医学影像诊断中的应用较为普遍。例如，目前数字影像彩超人体检测设备对灰度图像处理有很高要求，由于人眼对黑白颜色观察能力不是很强，不能从灰度级的黑白图像中获得尽可能多的有用信息。例如，假设将伪彩色图像增强手段应用于人体彩超检测图像后续处理中，将进行实时处理这一快速、连续的动态过程，因此用彩色所替代原始图像中微小的灰度变化，从而使人眼可以分辨。实际上，目前的伪彩色处理的结果可能与原来的结果大不一样，是由于结果具有不确定性，图像处理的效果还不符合人们口常观察的习惯，这是没有被临床上认可的原因。如果将伪彩色增强应用于心血管造影，对该技术的提高具有深远的意义;对观察室壁运动、了解心肌梗塞病人以及测量心室容积和计算左室射血分数均有帮助。

经实际调研发现，国内通用的X线、MRI,CT, B超、大地测量、卫星云图、卫星遥感以及红外热像仪等探测仪器的伪彩色图像处理，由于数字化处理选用伪彩色处理模式的缺陷和限制，普遍存在色彩灵敏度偏低的现象，不能较好地满足实际应用的需要。甚至部分使用者认为伪彩色图像灵敏度低于黑白图像，还不如直接观察黑白图像。例如医院用的X光片，经过伪彩色处理后，其伪彩色图像某些细节的部分反而看不清楚了，实际上并没有真正起到伪彩色应起到的作用。但是，从所涉及到的医用影像诊断学的专业医生的意见来看，他们普遍认为医用影像诊断的伪彩色化处理的质量太低，如此价格昂贵检测设备的结果与期望值差别太大。实际应用中，人们往往需要伪彩色图像符合自己的视觉习惯，来方便医生对病人的观察。

遥感是目前应用很广泛的探测技术，己经在远距离目标锁定、军事打击、农作物监测、目标定位、植被检测、土地资源评估、实时跟踪、旱情评估、天气预报、地震观测、灾后重建、地形测绘等，这项技术给国民经济带了巨大贡献，应用前景一片光明。经过近几年的发展，遥感图像技术日趋完善，发展到全数字阶段了，获取高分辨率的遥感图像己成为现实。遥感图像应用完成了单纯的定性分析到数字分析和评定标准相结合的转变，和模糊性到集约型的转变。遥感的前提和基础是获取图像，后续的图像处理是关键，最后的应用是目的。

红外热成像技术也利用到了伪彩色图像增强技术，他利用红外探测器将物体表面的温度分布场转换成电信号进而转换成人眼可看见的图像，通过伪彩色变化，以不同颜色表示出目标辐射场的分布，红外目标的辐射场与目标的发射率和温度场分布有关。红外测温成像系统的建立，实现了快速测温，红外图像清晰，测温结果准确度高，可以广泛应用在复杂环境背景下的快速移动等传统测温方式难以应用的场合，并且逐步取缔传统测温议。近年来，红外热成像、测温系统更是朝着多功能化方向发展。

人类彩色杆状灵敏细胞对灰度级黑白图像却不敏感，但能分辨上千种彩色色调和亮度。红外热成像测温仪接收到目标的辐射场分布所显示的图像为灰度图像，但是由于灰度图像对人眼不敏感，从这些灰度图像中查找信息较为困难。为了更直观地加强人眼分辨能力，显示图像的层次，对获取的图像进行伪彩色化，将原图像变成彩色，这样图像信息就丰富了。图像在远距离的传送的过程中，图像的默写细节不可避免要会损失，这个时候就需要对受损的图像进行图像增强处理使其更适合人眼的观察。

目前，伪彩色编码技术在卫星遥感图像处理、工业检测、医疗诊断、信息工程、生物医学等领域己得到了广泛的应用。随着科学技术的进步，其应用领域将进一步扩大。所以，仪器设备的高性能性价比、实时调制性和简单方便的可操作性是当今研究开发的基本点，也是所开发的产品能否占领市场的关键。

基于Matlab软件平台进行灰度图像伪彩色化处理。方案如下：

1、查阅相关资料，学习Matlab软件的操作方法和Matlab语言的编程方式。

2、学习研究密度分层法，灰度级-彩色变换法，彩虹码，热金属码，基于直方图的HIS空间的伪彩色变换法等伪彩色处理方法。

3、根据灰度图像的直方图对灰度图像进行彩色化并于传统方法比较。设计matlab程序，实现灰度图像彩色化，并对彩色化结果进行评价。

完成本课题首先要学习MATLAB的基本知识，掌握编程设计方法和基本原理。然后完成灰度图像的伪彩色化。方案如下：

1. 2016年1月初至2016年2月末：在Matlab软件中读取灰度图像并画出其直方图；对直方图进行分析，通过直方图求出HSI；

2.2016年3月初至2016年4月初： 根据公式，将HSI转换成RGB，实现灰度图像的伪彩色化；

3.2016年4月中旬至2016年4月末 用传统的伪彩色化方法如密度分层法等对图像彩色化；

4. 2016年5月将我们的方法与传统的方法对比比较，完成毕业论文。

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