基于Matlab的色彩测试分析

夜神月

以下内容摘自好友lyqmath新浪博客，在此借花献佛。

前言

下面这幅图像比较有意思，因为它不仅仅用来看是否色（盲）弱，还被俄罗斯军方用于招募军人进行初步筛选：

假如你不能马上分辨出以上图案：

          1  25   2 29

          3  45   4 56

          5  6    6  8

不能识别图1中的数字：那么你有极强的攻击性，要给予大量的体力训练和洗冷水澡和；               
不能识别图2中的数字：那么你的智力低于平均水平，不建议供职于需要操作复杂精密仪器的部门；
不能识别图3中的数字：极易沉醉于酒肉，要给予足够多的粮食供给，应给予更多的体力任务，不能和粮食供应后勤直接打交道；
不能识别图4中的数字：有些许的暴力倾向，但是可以委以重任，带领团队，有很好的纪律性；
不能识别图5中的数字：可能你是帅哥或美女，但是有潜在的同性恋倾向；
不能识别图6中的数字：有潜在的心理问题，需要进一步检查；
以上判断不能作为诊断标准！只能作为一个参考，上图得答案如下：  
个人感觉第5幅图像不易识别。

分析

既然是用来测定色盲的图像，则经过简单的图像色彩分析，可以得出大致的处理结果。之所以采用色相层，也是考虑到了颜色区间的分布特征。

结果颜色空间转换，在HSV颜色空间的色相层，可以大致看到第5幅图像好像为6，当然这也可能收到了已有答案的影响，有不少人认为是64或0.

再经过简单的形态学操作，看看是否可以支持这种推测。

代码

1. <font size="2">clc; clear all; close all;
   
2. I = imread('c:\\ceshi.jpg');
   
3. figure; imshow(I); title('原图像', 'FontWeight', 'Bold');
   
4. I1 = rgb2hsv(I);
   
5. h = I1(:, :, 1);
   
6. figure; imshow(h); title('色相层图像', 'FontWeight', 'Bold');
   
7. colormap(hsv)
   
8. h1 = imclose(h, strel('disk', 5));
   
9. h1 = imdilate(h1, strel('line', 6, 0));
   
10. h1 = imdilate(h1, strel('line', 6, 90));
    
11. figure; imshow(h1); title('形态学操作图像', 'FontWeight', 'Bold');
    
12. colormap(hsv)</font>

复制代码

总结

基于颜色区间作图像分割是一种简单直观的操作方法，同时借助颜色搭配可以得到很多视觉上不可思议的效果。如果能结合人体生物学，使用不同的颜色搭配，应该可以得到一些神奇的图像。

贝曰

可以图片看不到

再图片上右键查看图片可以看到图片，但是直接看不到，显示新浪博客交流，不知道是不是新浪的问题，还是网站的问题。

贝曰

夜神月

谢谢@贝曰 的提示，已经修改图片路径。