图像特征色彩与质地分析

基于内容的图像搜索，依据色彩和质感特征进行检索。开发环境为VC，提取并存储相关特征于内存中，以加快搜索速度。该搜索系统能有效提升检索效率。

采用25个色彩分组对输入彩色图像进行粗略表示。2. 粗略表示利用基于直方图的窗口处理空间信息。3. 使用K-Means算法对粗略图像数据进行聚类。初学Matlab编程的用户可以查看“SampleUsage.m”文件以了解“colImgSeg.m”脚本的使用。熟悉Matlab编程的用户可以直接使用“colImgSeg.m”脚本。

使用matlab进行开发，实现将灰度图像转换为彩色图像的功能。

彩色图像处理中的色彩模型 在彩色图像处理中，理解不同的色彩模型至关重要。常见的色彩模型包括： RGB模型: 由国际照明委员会（CIE）制定，以红（700nm）、绿（546.1nm）和蓝（435.8nm）三种波长的光作为主原色，常用于计算机图形显示。 CMYK模型: 采用青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）和黑（Black）四种油墨颜色混合，常用于印刷出版行业。 HIS模型: 基于色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个参数描述颜色，更符合人类视觉感知。 HSV模型: 与HIS模型类似，使用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个参数描述颜色，常用于计算机视觉和图像分析。 YUV模型: 将亮度信息（Y）与色度信息（U、V）分离，常用于模拟彩色电视信号。 YIQ模型: 与YUV模型类似，也用于模拟彩色电视信号，但编码方式略有不同。 Matlab提供了丰富的工具箱和函数，方便用户对不同色彩模型的图像进行处理和分析。

这款工具能够快速转换RGB、HSI、HSV、YUV、YIQ等多种色彩空间，只需一段代码即可完成转换。使用说明包含在m文件中。

这段代码可以让您改变图像的色彩，提供红色、绿色、蓝色、黄色、青色和品红等多种选项。

Mahmoud Afifi、Brian Price、Scott Cohen和Michael S. Brown在CVPR 2019年会上发表了《当色彩恒常性出错：修正不正确白平衡的图像》。他们提供了一个参考代码，用于修复不正确白平衡的图像。使用此代码或数据集时，请引用他们的论文。快速开始： 1.运行install_.m 2.运行demo.m处理单个图像或运行demo_images.m处理目录中的所有图像。 3.检查evaluation_examples.m获取使用不同评估指标报告错误的示例。此外，代码还包括如何隐藏Set1图像的颜色图表的示例。 4.提供了一个Matlab GUI来交互调整参数，详见demo_GPU.m。对于Python实现，请参考相关说明。

本程序合集展示了使用Matlab进行图像处理的多种常见方法。以下是部分关键程序： 直方图：生成图像的灰度直方图，展示图像的亮度分布。 特征提取：提取图像中的关键特征，如边缘、角点、纹理等。 图像分割：使用阈值法或聚类方法对图像进行分割，以提取感兴趣的区域。 每个程序的实现都简单易懂，并提供清晰的注释，适合初学者与进阶用户学习使用。

这份资源展示了如何利用MATLAB进行图像分割并提取特征，已通过调试验证，希望能够为他人提供启发。