%% 生成RGB立方体
clc
clear
rgbcube(-10,-10,4);%3个参数表示观看图像视角的点坐标
axis on;grid on;
title(\'RGB立方体1\');

figure,rgbcube(10,10,4);%10,10,4是默认的坐标
axis on;grid on;
title(\'RGB立方体2\');

%其运行结果如下：

%不过貌似也看不出视角点的坐标就是(-10,-10,4)和(10,10,4),不过2个视角在xy平面对称倒是真的

%% 用较少的颜色来近似一幅索引图像
clc
clear
%[X,map]=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0604(a)(iris).tif\');
RGB=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0615(d)(Iris Original).tif\');
[X map]=rgb2ind(RGB,256);%一定要采用这句，不能用上面注释掉的那句，否则后面的结果根本都一样
imshow(X,map);%max(X(:))=255;
title(\'原始索引彩色图像(256色)\');
%其运行结果如下：

[Y,newmap]=imapprox(X,map,128);%用较少的128颜色来近似一幅索引图像
figure,imshow(Y,newmap);
title(\'索引图像(128色)\');
%其运行结果如下：

[Y,newmap]=imapprox(X,map,64);%用较少的64颜色来近似一幅索引图像
figure,imshow(Y,newmap);
title(\'索引图像(64色)\');
%其运行结果如下：

[Y,newmap]=imapprox(X,map,32);%用较少的32颜色来近似一幅索引图像
figure,imshow(Y,newmap);
title(\'索引图像(32色)\');
%其运行结果如下：

[Y,newmap]=imapprox(X,map,16);%用较少的16颜色来近似一幅索引图像
figure,imshow(Y,newmap);
title(\'索引图像(16色)\');
%其运行结果如下：

[Y,newmap]=imapprox(X,map,8);%用较少的8颜色来近似一幅索引图像
figure,imshow(Y,newmap);
title(\'索引图像(8色)\');
%其运行结果如下：

[Y,newmap]=imapprox(X,map,4);%用较少的4颜色来近似一幅索引图像
figure,imshow(Y,newmap);
title(\'索引图像(4色)\');
%其运行结果如下：

[Y,newmap]=imapprox(X,map,2);%用较少的2颜色来近似一幅索引图像
figure,imshow(Y,newmap);
title(\'索引图像(2色)\');
%其运行结果如下：

%% dither使用
clc
clear
RGB=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0604(a)(iris).tif\');
imshow(RGB);
title(\'dither真彩色(256_256_256)图像\');
%其运行结果如下：

GRAY=rgb2gray(RGB);
figure,imshow(GRAY);
title(\'灰度图像256色\');
%其运行结果如下：

BW=dither(rgb2gray(RGB));
figure,imshow(BW)
title(\'灰度抖动处理后图像\');
%其运行结果如下：

[IND,map]=rgb2ind(RGB,256);%将RGB图像转换成索引图像
%figure,imshow(IND,map);%显示索引图像
X=dither(RGB,map);%抖动处理
figure,imshow(X);%显示抖动图像
title(\'彩色抖动处理后图像\');
%其运行结果如下：

X=dither(RGB,jet(256));%jet函数为HSV空间的一个变种
figure,imshow(X);
title(\'HSV变换后抖动处理\');
%其运行结果如下：

I1=ind2gray(IND,map);
figure,imshow(I1);
title(\'恢复为灰度图像\');
%其运行结果如下：

I2=ind2rgb(IND,map);
figure,imshow(I2);
title(\'恢复为彩色图像\');
%其运行结果如下：

%% grayslice函数使用
clc
clear
I=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0615(a)(Aerial Original).tif.tif\');
imshow(I);
title(\'原始灰度图像(256色)\');
%其运行结果如下：

X=grayslice(I,16);%表示从原图像I中等分16份来创建索引图像
figure,imshow(X,jet(16));%jet(16)后是一个16*3的矩阵
title(\'HSV16份灰度索引\');
%其运行结果如下：

%% 综合运用前面的
clc
clear
RGB=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0619(a)(RGB_iris).tif\');
imshow(RGB);
title(\'原始真彩图像\');
%其运行结果如下：

[X1,map1]=rgb2ind(RGB,8,\'nodither\');%将rgb图转换成索引图
figure,imshow(X1,map1);
title(\'8色无抖动处理后索引图像\');
%其运行结果如下：

[X2,map2]=rgb2ind(RGB,8,\'dither\');%将rgb图转换成索引图
figure,imshow(X2,map2);
title(\'8色有抖动处理后索引图像\');%有抖动和无抖动的具体区别在哪呢？
%其运行结果如下：

I=rgb2gray(RGB);%转换成了灰度图像
I1=dither(I);%将灰度图像抖动处理后就是二值图像了
figure,imshow(I1);
title(\'采用抖动处理后的灰度图像\');
%其运行结果如下：

%% rgb2***函数使用
clc
clear
RGB=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0602(b)(RGB_color_cube).tif\');
imshow(RGB);
title(\'rgb原图\');
%其运行结果如下：

NTSC=rgb2ntsc(RGB);
figure,imshow(NTSC);
title(\'RGB转换成NTSC后\');
%其运行结果如下：

RGB2=ntsc2rgb(NTSC);
figure,imshow(RGB2);
title(\'NTSC转换成RGB后\');
%其运行结果如下：

YCBCR=rgb2ycbcr(RGB);
figure,imshow(YCBCR);
title(\'RGB转换成YCBCR后\');
%其运行结果如下：

RGB3=ycbcr2rgb(YCBCR);
figure,imshow(RGB3);
title(\'YCBCR转换成RGB后\');
%其运行结果如下：

HSV=rgb2hsv(RGB);
figure,imshow(HSV);
title(\'RGB转换成HSV后\');
%其运行结果如下：

RGB4=hsv2rgb(HSV);
figure,imshow(RGB4);
title(\'HSV转换成RGB后\');
%其运行结果如下：

HSI=rgb2hsi(RGB);
figure,imshow(HSI);
title(\'RGB转换成HSI后\');
%其运行结果如下：

RGB5=hsi2rgb(HSI);
figure,imshow(RGB5);
title(\'HSI转换成RGB后\');
%其运行结果如下：

%很明显同时显示9幅图用内存太大，电脑容易卡死

%% interplq函数的使用
clc
clear
z=interp1q([0 255]\',[0 255]\',[0:255]\');%线性插值，z=[0 1 2 ... 255];

%% spline函数的使用
clc
clear
x=0:10;
y=sin(x);
subplot(121),plot(x,y,\'+\',x,y,\'r\');%画xy图像，并标出x和y点
xx=0:.25:10;
yy=spline(x,y,xx);
subplot(122),plot(x,y,\'o\',xx,yy,\'b\');%也是画xy图像，标出x和y点，但是这中间插值了隔.25的数，只是没被标出来
%其运行结果如下：

%% ice函数的使用
clc
clear
f=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0619(a)(RGB_iris).tif\');
g=ice(\'image\',f);%将f由指定映射交互式进行变换
%其运行结果如下：

f1=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0617(a)(JLK Magenta).tif\');
g=ice(\'image\',f1,\'space\',\'CMY\');%修改CMY彩色空间
%其运行结果如下：

%% 彩色图像平滑
clc
clear
fc=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0604(a)(iris).tif\');
imshow(fc);
title(\'原始真彩图像(平滑处理)\');
%其运行结果如下：

fr=fc(:,:,1);%取分量r
fg=fc(:,:,2);%取分量g
fb=fc(:,:,3);%取分量b

h=rgb2hsi(fc);
H=h(:,:,1);%取分量h
S=h(:,:,2);%取分量s
I=h(:,:,3);%取分量i

w=fspecial(\'average\',15);
I_filtered=imfilter(I,w,\'replicate\');
h=cat(3,H,S,I_filtered);%cat函数是拼接数组的函数，这里将在第3维上进行拼接。
f=hsi2rgb(h);%平滑亮度分量后的rgb图像
f=min(f,1);%保证元素值最大为1,因为按公式转换为rgb后可能出现大于1的情况
figure,imshow(f);
title(\'仅平滑亮度分量所得到的RGB图像\');
%其运行结果如下：

fc_filtered=imfilter(fc,w,\'replicate\');
figure,subplot(121),imshow(fc_filtered);
title(\'分别平滑rgb后得到的rgb图像\');

h_filtered=imfilter(h,w,\'replicate\');
f=hsi2rgb(h_filtered);
f=min(f,1);
subplot(122),imshow(f);
title(\'分别平滑hsi后得到的rgb图像\');
%其运行结果如下：

%% 彩色图像锐化
clc
clear
fc=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0604(a)(iris).tif\');
subplot(121),imshow(fc);
title(\'原始真彩图像(锐化处理)\');

w=fspecial(\'average\',15);
fc_filtered=imfilter(fc,w,\'replicate\');
subplot(122),imshow(fc_filtered);
title(\'分别平滑rgb3分量后\');
%其运行结果如下：

lapmask=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1];
fen=imsubtract(fc_filtered,imfilter(fc_filtered,lapmask,\'replicate\'));
figure,imshow(fen);
title(\'拉普拉斯增强图像\');
%其运行结果如下：

LPA=imfilter(fc,lapmask,\'replicate\');
figure,subplot(121),imshow(LPA);
title(\'对原图拉普拉斯算子后\');

fen=imsubtract(fc,imfilter(fc,lapmask,\'replicate\'));
subplot(122),imshow(fen);
title(\'用拉普拉斯算子增强真彩色\');
%其运行结果如下：

%% 
clc
clear
fc=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0604(a)(iris).tif\');
imshow(fc);
title(\'原始真彩图像(边缘检测)\');
%其运行结果如下：

[VG,A,PPG]=colorgrad(fc);%VG为向量梯度，A为向量角度，PPG为计算每一维梯度后合成
figure,subplot(121),imshow(VG);
title(\'在rgb空间计算梯度图像\');

subplot(122),imshow(PPG);
title(\'分别在rgb计算梯度然后相加\');
%其运行结果如下：

figure,imshow(abs(VG-PPG),[]);
title(\'2种梯度的绝对值\');

%% 
clc
clear
f=imread(\'.\images\dipum_images_ch06\Fig0627(a)(jupitermoon_original).tif\');
imshow(f);
title(\'原始真彩图像(分割)\');
%其运行结果如下：

figure,mask=roipoly(f);%roipoly为选择感兴趣的多边形
title(\'交互选取采用点\');

red=immultiply(mask,f(:,:,1));%immultipy函数为2幅图像对应的元素相乘
green=immultiply(mask,f(:,:,2));
blue=immultiply(mask,f(:,:,3));
g=cat(3,red,green,blue);%将对应的3个分量重新组合
figure,imshow(g);

%g2=immultiply(mask,f);%为什么直接这样相乘是错误的呢
%figure,imshow(g2);

[M,N,K]=size(g);%这里k为3
I=reshape(g,M*N,3);%I为M*N行，3列的数组
idx=find(mask);
I=double(I(idx,1:3));
[C,m]=covmatrix(I);%计算出协方差矩阵C和均值m

d=diag(C);%方差
sd=sqrt(d)\'%标准差

E25=colorseg(\'euclidean\',f,25,m);%使用高斯距离进行彩色分割
figure,subplot(221),imshow(E25);
title(\'使用高斯距离25的分割\');

E50=colorseg(\'euclidean\',f,50,m);
subplot(222),imshow(E50);
title(\'使用高斯距离50的分割\');

E75=colorseg(\'euclidean\',f,75,m);
subplot(223),imshow(E75);
title(\'使用高斯距离75的分割\');

E100=colorseg(\'euclidean\',f,100,m);
subplot(224),imshow(E100);
title(\'使用高斯距离100的分割\');
%其运行结果如下：

M25=colorseg(\'mahalanobis\',f,25,m,C);%使用马氏距离分割
figure,subplot(221),imshow(M25);
title(\'使用马氏距离25的分割\');

M50=colorseg(\'mahalanobis\',f,50,m,C);
subplot(222),imshow(M50);
title(\'使用马氏距离50的分割\');

M75=colorseg(\'mahalanobis\',f,75,m,C);
subplot(223),imshow(M75);
title(\'使用马氏距离75的分割\');

M100=colorseg(\'mahalanobis\',f,100,m,C);
subplot(224),imshow(M100);
title(\'使用马氏距离100的分割\');