使用matlab程序理解印刷彩色图像分色

程序思路：

使用imread()函数读入彩图，获得M×N×3的矩阵(M,N为图像横纵向分辨率);
将该矩阵按照位平面进行拆分为RGB三个通道分量（灰度图）;
使用cat()函数将三个矩阵合并;
调整分色数据输出;

程序：

%印刷分色
%wangwenshuai 2021/4/1
clc;

%读取图片
img = imread('test10.png');

%将三个位平面拆分
[m,n] = size(img);
R = img(:,:,1);
G = img(:,:,2);
B = img(:,:,3);

%分色后输出
subplot(2,3,1);
imshow(R);
title('红色通道灰度图');


subplot(2,3,2);
imshow(G);
title('绿色通道灰度图');


subplot(2,3,3);
imshow(B);
title('蓝色通道灰度图');

%使用cat函数合成矩阵模拟拼色效果
RG = cat(3,G,R,B);
subplot(2,3,4);
imshow(RG);

GR = cat(3,R,B,G);
subplot(2,3,5);
imshow(GR);

IMG = cat(3,R,G,B);
subplot(2,3,6);
imshow(IMG);

运行结果：

注意：

彩图经过分色后，并不是三张RGB的彩图，而是三张灰度图，且其阶调各不相同。回归到印刷当中，若采用四色印刷，分色后将得到四张灰度图，不同版对应灰度图中的颜色浅淡可以理解成印刷时墨量的多少。

若采用多色印刷，则需建立多个特征通道，并明确其对应关系。（具体操作见ps软件）

举例：

当原对应于Y版的灰度图被错误地当作BK版对应灰度图处理，将会导致颜色的偏差，阶调的损失（见上图）。

最后

以上就是温柔蓝天为你收集整理的使用matlab程序理解印刷彩色图像分色的全部内容，希望文章能够帮你解决使用matlab程序理解印刷彩色图像分色所遇到的程序开发问题。

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