opencv之伪彩变换

我们在处理红外图像时，由于红外图像都是16位的数据，灰度范围较大，对比度不明显，经常通过直方图均衡的方式将图像增强进行8位的显示。

红外图像在一定程度上反映了环境中物体的温度变化——我们可以认为较暗的图像区域表示的是温度较低的区域（蓝色来表示），更加明亮的区域认为是温度较高的区域（红色来表示），进而将灰度图转变为彩色数据便于人类的视觉系统进行可视化。

用伪彩色更好地显示数据的其他例子是高度、压力、密度、湿度等等。

applyColorMap伪彩色函数

OpenCV定义了12种colormap（色度图），可以应用于8位的灰度图像，使用函数applyColorMap产生伪彩色图像。

applyColorMap定义

void applyColorMap(InputArray src, OutputArray dst, int colormap);
// InputArray src:   输入原始图像（只支持8位灰度图像）
// OutputArray dst:  输出结果伪彩色图像
// int colormap:     色度图的种类

applyColorMap用法

using namespace cv;
Mat im_gray = imread("pluto.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat im_color;
applyColorMap(im_gray, im_color, COLORMAP_JET);

下图显示了一个关于colormap（色度图）的视觉表示和COLORMAP_*的数值，左边的颜色模式表示较低的灰度值，右边的则表示较高的灰度值。

LUT颜色查找表

**1、定义一个映射：**色度图是从0-255值256种颜色映射。在OpenCV，我们需要创建一个大小为256×1的8位彩色图像来存储256个颜色值。

**2、对照颜色使用查找表：**在OpenCV，你可以申请一个信息存储在一个256×1的彩色图像使用查找表LUT图像。

LUT定义

void LUT(InputArray src, InputArray lut, OutputArray dst）;
// src表示的是输入图像(可以是单通道也可是3通道)
// lut表示查找表（查找表也可以是单通道，也可以是3通道，如果输入图像为单通道，那查找表必须为单通道，若输入图像为3通道，查找表可以为单通道，也可以为3通道，若为单通道则表示对图像3个，通道都应用这个表，若为3通道则分别应用 ）
// dst表示输出图像

LUT用法

#include<highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
	uchar lutData[256 * 3];
	int j = 0;
	for (int i = 0; i<256; i++)
	{
		if (i <= 100)
		{
			lutData[i * 3] = 0;
			lutData[i * 3 + 1] = 50;
			lutData[i * 3 + 2] = 50;
		}
		if (i > 100 && i <= 200)
		{
			lutData[i * 3] = 100;
			lutData[i * 3 + 1] = 10;
			lutData[i * 3 + 2] = 200;
		}
		if (i > 200)
		{
			lutData[i * 3] = 255;
			lutData[i * 3 + 1] = 200;
			lutData[i * 3 + 2] = 100;
		}
	
	}
	Mat lut(1, 256, CV_8UC3, lutData);
	Mat a = imread("test.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);
	Mat b;
	namedWindow("anjis", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("anjis1", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("anjis", a);
	LUT(a, lut, b);
	imshow("anjis1", b);
	waitKey();
}

附录

0 COLORMAP_AUTUMN

1 COLORMAP_BONE

2 COLORMAP_JET

3 COLORMAP_WINTER

4 COLORMAP_RAINBOW

5 COLORMAP_OCEAN

6 COLORMAP_SUMMER

7 COLORMAP_SPRING

8 COLORMAP_COOL

9 COLORMAP_HSV

10 COLORMAP_PINK

11 COLORMAP_HOT