Color Map Generator Create Maps with Two Boundary Colors and One Center Color in MATLAB

我自己写的图像色彩平衡代码，其中h(i)为r、g、b的平均值，lh为h(i)的平均值，h(i)/lh-1为平衡基，s(i)为加权系数。

MATLAB开发-三维彩色条形图。任意着色的三维条形图，通过简单的编程实现多种色彩效果，提升数据可视化的表现力和观赏性。

To calculate the Signal-to-Noise Ratio (SNR) for a color image, simply open the image file in MATLAB and input the file path of the image. This process allows you to determine the SNR in decibels for the image based on its signal and noise characteristics.

边缘检测在图像处理中起着至关重要的作用。在本教程中，我们将展示如何使用OpenCV和MatLab在Lab色彩空间中实现边缘检测。具体步骤如下： 首先，将输入的RGB图像转换为Lab色彩空间。 在转换后的图像中，应用边缘检测算法，例如Canny边缘检测。 观察处理后的图像，分析边缘检测的效果。 通过此方法，Lab色彩空间的优势在于它更好地分离了色度和亮度信息，有助于提高边缘检测的准确性。 代码示例（OpenCV）： import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为Lab色彩空间 lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab) # 提取亮度通道 l, a, b = cv2.split(lab) # 应用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(l, 100, 200) # 显示结果 cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 此代码展示了如何使用OpenCV处理Lab色彩空间中的边缘检测。 MatLab代码示例： img = imread('image.jpg'); % 转换为Lab色彩空间 lab = rgb2lab(img); % 提取亮度通道 l = lab(:,:,1); % 应用Canny边缘检测 edges = edge(l, 'Canny'); % 显示结果 imshow(edges); 通过这些步骤，您可以在Lab色彩空间中准确地进行边缘检测，提升图像处理的质量。

用户可以在Munsell颜色图表中进行扫描，此代码将加载图像文件，以确定与每种Munsell颜色相关的La*b值。用户告诉代码每个图像上存在多少个色样，然后选择每个色样的中心点，并提供颜色名称。该代码对用户选择的点周围的框中的像素进行平均，可以在代码中调整框的大小。

彩色点图用于随机数据点可视化，模仿连续的2D概率分布。函数Coldotplot(x,y,s0,Ad)在散点图上创建大小与它们在点群中的密度相对应的点。较大的点在密集的区域也将具有更“热”的颜色。数据x和y是相同大小的向量，s0是每个数据点周围的局部半径参数（默认值= 0.5）。Ad是加权点区域的可视化参数（默认值= 1）。警告：对于非常大的x和y尺寸可能会很慢。这个基础版本可以进一步改进。%例子： N = 1000； x=randn(1,N); y=10*randn(1,N); s0 = 0.5; Ad=0.2； %绘制密度颜色图Coldotplot(x,y,s0,Ad)

Traffic_sign_recognition: 使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。采用支持向量机（SVM）对图像进行分类，提取交通标志的显著特征，提升识别准确性和可靠性。

该程序使用 Matlab 实现了 小波变换 彩色图像的 水印嵌入 和 提取。通过小波变换对图像进行多尺度分解，将水印信息嵌入到高频子带中，从而保证图像质量的同时实现水印的隐蔽性和鲁棒性。程序支持彩色图像的处理，并提供了水印提取功能，确保水印信息可以在图像受到一定程度攻击后仍然能够恢复。

该存储库包含阴影检测算法的Python实现，使用LAB颜色空间进行阴影检测。实现参考了论文：Ashraful Huq Suny和Nasrin Hakim Mithila的研究《使用LAB色彩空间从单个图像中进行阴影检测和去除》，IJCSI 2013（链接）。 在该实现中，我们使用LAB颜色空间来检测航空影像中的阴影区域，并将其作为阴影地面真相图进行进一步分析。通过对LAB颜色空间的运用，能够有效地从图像中识别并去除阴影，提高图像处理的精度和质量。