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基于MATLAB的RGB-HSI值提取代码.zip

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简介：
本资源提供了一套使用MATLAB编写的代码，用于从图像中提取RGB色彩空间下的像素值并转换为HSI色彩模型表示。适合于计算机视觉与图像处理相关研究和学习。 直接运行main.m即可，自动输出数据到Excel，操作简单。之前尝试下载别人的代码总是被骗，现在自己弄了一个版本，亲测绝对可用。

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  • 基于MATLAB的RGB-HSI值提取代码.zip
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    本资源提供了一套使用MATLAB编写的代码，用于从图像中提取RGB色彩空间下的像素值并转换为HSI色彩模型表示。适合于计算机视觉与图像处理相关研究和学习。 直接运行main.m即可，自动输出数据到Excel，操作简单。之前尝试下载别人的代码总是被骗，现在自己弄了一个版本，亲测绝对可用。
     
  • MATLAB提取RGB值的程序
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    本程序利用MATLAB编写，旨在从图像中精确提取像素的RGB颜色值。适合于图像处理和计算机视觉领域的初学者与研究人员使用。 人眼通过红、绿、蓝三种可见光对视网膜的锥状细胞进行刺激来感知颜色，这三种光线在波长为580纳米（红色）、545纳米（绿色）和440纳米（蓝色）时达到峰值。我们通过对光源中不同强度的颜色比较来感受不同的色彩。这种理论被称为三刺激理论。 为了建立标准，国际照明委员会(CIE)于1931年规定了三种基本颜色的波长分别为：红色(R)700nm、绿色(G)546.1nm和蓝色(B)435.8nm。
     
  • RGB至YIQ、RGB至HSI及HSI至RGB、RGB至YcbCr、RGB至XYZ的颜色转换Matlab代码
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    本项目提供多种颜色空间之间的转换MATLAB代码，包括RGB到YIQ、HSI和YCbCr的变换，以及从HSI和XYZ反向转回RGB，适用于图像处理与分析。 实验目标是了解图像颜色空间的转换关系以及图像文件结构。实验内容包括完成以下四种颜色空间之间的转换： 1. RGB -> YIQ 2. RGB -> HSI 3. RGB -> YCbCr 4. RGB -> XYZ 选做部分：自行实现对 BMP 文件头的读取，并解析 BMP 图像文件。 程序需要从命令行中读取文件路径，然后输出四个不同的转换后的图像文件。这些文件的名字分别为： - 原始图像文件名-学号-YIQ.bmp - 原始图像文件名-学号-HSI.bmp - 原始图像文件名-学号-YCbCr.bmp - 原始图像文件名-学号-XYZ.bmp 实验过程中还需要了解BMP格式的详细结构。
     
  • RGB与HSI之间的MATLAB转换代码
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    本段代码提供了在MATLAB环境中将图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间以及逆向转换的功能，适用于色彩处理和分析。 用MATLAB编写的RGB和HSI相互转换的代码以及测试代码。
     
  • MATLAB中提取图像的RGB和HSV值
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    本教程详细介绍如何在MATLAB环境中读取并分析图像中的RGB及HSV颜色空间值。通过实例代码展示色彩信息提取技巧与应用方法。 利用MATLAB提取图像的RGB值和HIS值的代码如下： 对于RGB颜色空间： ```matlab % 读取图片 img = imread(your_image.jpg); % 提取RGB值，假设你想获取第10行第20列像素点的颜色信息。 rgb_value = img(10, 20, :); ``` 对于HIS（HSV）颜色空间： ```matlab % 先读入图片 img = imread(your_image.jpg); % 将RGB转换为HSV格式，注意这里的输出是double类型，并且范围在[0, 1]之间。 hsv_img = rgb2hsv(img); % 提取HIS值，同样假设获取第10行第20列像素点的颜色信息 his_value = hsv_img(10, 20, :); ``` 注意：上述代码中的your_image.jpg应该替换为实际图片文件的路径和名称。
     
  • RGB与HSI之间的转换代码
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    本段代码实现了RGB颜色模型与HSI（ hue, saturation, intensity）颜色模型间的相互转换。适用于图像处理和计算机视觉领域。 彩色图像的色彩模型包括从RGB到HSI之间的转换方法。展示HSI三个分量的具体内容是这一主题的重要部分。
     
  • HSI MATLAB代码-HSI在MATLAB中的应用
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    本资源提供HSI（高光谱成像）技术在MATLAB平台上的实现方法与应用案例，涵盖数据处理、分析及可视化等内容。 HSI在IT领域指的是高光谱成像（Hyperspectral Imaging），这是一种先进的遥感技术，能够捕捉到连续的、多个窄波段的光谱信息，在地球观测、环境监测、农业分析和医学成像等多个领域都有广泛应用。“HSI:Matlab”则表示使用Matlab编程环境来处理高光谱图像的数据分析与处理。作为一款强大的数学计算和数据分析工具，Matlab非常适合进行图像处理和模式识别工作。 在执行HSI分类任务时，利用Matlab的优势在于它具备丰富的内置函数及灵活的编程结构，能够方便地实现各种复杂的算法。“最小距离分类器”（Minimum Distance Classifier, MDC）是一种简单的分类方法。其原理是将未知样本点与训练集中的每个类别样本进行距离计算，并将其分配到最近的那个类别中去。尽管这种方法简单易懂，但在处理多维数据时可能会遇到“维数灾难”，即随着特征维度增加，分类性能可能下降。 提供的代码文件`MDC.m`实现的就是这种分类器功能。通常该函数包括以下步骤： 1. **数据预处理**：高光谱图像需要进行去噪、校正和平滑等操作以提高后续分类效果。 2. **特征选择**：由于HSI数据的高维度特性，可能需要挑选具有最大区分度的特征用于分类。 3. **训练集和测试集划分**：将数据分为训练集与测试集。前者用来构建模型，后者评估模型性能。 4. **距离计算**：通过欧氏距离、曼哈顿距离等常用方法来测量样本之间的差距。 5. **分类决策**：基于最近的距离分配类别标签给未标记的样本点。 6. **性能评估**：利用混淆矩阵、准确率、查准率和查全率等指标对模型效果进行评价。 “系统开源”标签表明这些代码是公开的，可供公众访问与修改。这为研究者及开发者提供了一个宝贵的资源平台，他们可以基于现有代码进一步开发或学习。文件列表中的`HSI-master`可能是整个项目的主目录，在其中可能包含执行分类器功能的函数以及数据文件如`data.mat`等。 总之，“HSI在Matlab中”的应用涵盖了高光谱图像处理、特征提取、分类算法及开源软件实践等多个方面，通过理解并实践相关代码可以深入学习如何使用Matlab进行高光谱图像分析和分类，从而提升自己在遥感图像处理领域的专业技能。
     
  • Matlab中读取BMP文件并处理HSI与RGB代码-BMP图像处理
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    本教程详解在MATLAB环境下读取BMP格式图像，并进行HSI（色调、饱和度、强度）和RGB（红绿蓝）色彩空间转换的编程方法。适合初学者学习图像处理基础技巧。 在Matlab中读取BMP文件并处理HSI和RGB颜色模型的图像需要编写特定代码来实现“写入”与“读取”非压缩8位.bmp格式的功能。对于8位彩色图像，程序应能够从其调色板中提取信息，并创建一个新图以展示所有可能的颜色组合：该图尺寸为256x256像素，其中每行i显示了调色板位置i对应的色彩。 接下来的任务是构建Matlab代码，用于读取8位彩色图像并转换成灰度模式。在处理HSI颜色模型时，设定k值（如0.1、0.2等）以计算S和I的值：例如当S=(1-k)/10且I=0.5，并为H选取从0到360之间的256个不同数值；同样地可调整参数设置来生成另一组颜色，比如让S范围在(0.1+k)/10内变化。此外还应考虑其他组合方式如令H为60+10*k且I保持不变，并对S的值进行遍历。 最终需要将这些HSI模型下的颜色转换至RGB模式下表示，并利用上述创建的新调色板制作一个展示所有生成色彩的新图像。
     
  • RGB特征提取的图像代码
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    本项目专注于开发基于RGB颜色模型的高效图像特征提取算法与代码实现，旨在优化图像处理和计算机视觉应用中的性能。 利用MATLAB提取图像的特征值主要针对的是图像的RGB特征值。给出了分别提取R、G、B三种不同特征分量的代码。
     
  • Matlab中的RGB到HSI转换函数
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    本文章介绍并实现了在MATLAB环境下将RGB颜色模型转换为HSI颜色模型的具体方法和步骤，并提供了详细的代码示例。 图像从RGB空间转换到HSI空间的Matlab函数可以用于处理颜色相关的计算机视觉任务。此过程通常涉及使用特定的颜色变换算法来实现不同色彩模型之间的互换。在进行此类操作时，用户可以通过查阅相关文档或资料获取具体的函数代码和参数设置方法。