2013-11-11 3 views
1

У меня есть один способ объединить 3 изображения с оттенками серого в одно цветное изображение, которое делается с использованием getRed(), getGreen() и getBlue() в Java, для каждого отдельного входного изображения, а затем с применением цвета к выходному изображению, которое работает достаточно хорошо. Я хочу найти другие способы для этого. Он не должен быть точным с точки зрения того, что море является синим и т. Д., Но его нужно окрашивать так, чтобы можно было различать различные области «карты». Я искал способы сделать это, но, к сожалению, на самом деле ему удалось найти альтернативный способ сделать это, и я хотел использовать что-то отдельно от значений getRGB().Как объединить 3 оттенка серого в цвет?

Я не ищу никого, чтобы кодоваться для меня, просто чтобы дать мне несколько указателей на то, что нужно искать.

Спасибо!

+0

Вам нужно определить, что вы имеете в виду, комбинируя 3 изображения в оттенках серого. Все методы комбинирования будут иметь дело с использованием getRed, зеленого и синего в некотором роде – Cruncher

+0

Вы пытаетесь спросить о дополнительных цветовых пространствах? Как: http://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space http://en.wikipedia.org/wiki/HSV_color_space Они могут быть полезны при обработке изображений .. Если вы мне не Конечно, SO - это место, чтобы спросить – odedsh

+0

Хорошо, что theyre landsat 7 изображений, сделанных на разных длинах волн, и я хочу объединить их, чтобы сделать одно ложное цветное изображение. Комбинируя, я имею в виду использование значений пикселей каждого для создания одного изображения, я сделал это сначала, используя значения красного пикселя от входа 1, значения зеленого пикселя от изображения 2 и значения синего пикселя из изображения 3 и соединяя их все вместе, создал довольно точный цветной образ. Я просто сейчас ищу различные способы сделать это. – user2517280

ответ

0

Ваш комментарий здесь очень важен: «но его нужно окрашивать так, чтобы различные области« карты »могли быть дифференцированы. Я искал способы сделать это, но, к сожалению, на самом деле удалось найти альтернативный путь «

Что вы делали с другими 4 изображениями или« каналами ». Обычно при создании сопоставления цветового пространства у одного есть 3 канала, а один конвертируется в другое трехканальное цветовое пространство. В вашем случае у вас 7 каналов, и вы хотите поместить всю эту информацию в 3 канала? Все зависит от того, что вы просматриваете. Гиперспектральные снимки станут хорошим местом для начала просмотра контейнеров для хранения данных изображений с более чем 3-мя каналами.

Вы можете конвертировать изображения в другое цветовое пространство, как другие предложили или выполнили любые другие преобразования. Похоже, что для того, чтобы различать разные части изображения, вам потребуется некоторая пост-обработка. Это будет зависеть от вашего преобразования.

Смежные вопросы