如何将 RGB 直方图转换为色谱？

Question

如何转换图像的 RGB 直方图以创建显示组合颜色以及正确颜色波长范围的直方图？

示例代码：

pkg load image
f=imread('/tmp/marbles.jpg');
f=uint8(f); %need to convert back to uint8 to show picture

%Split into RGB Channels
f_red = f(:,:,1);
f_green = f(:,:,2);
f_blue = f(:,:,3);

%Get histValues for each channel
[y_f_red, x] = imhist(f_red);
[y_f_green, x] = imhist(f_green);
[y_f_blue, x] = imhist(f_blue);
subplot (2,1,1); imshow(f);
subplot (2,1,2); plot(x, y_f_red, 'r', x, y_f_green, 'g', x, y_f_blue, 'b');

示例图像以及代码生成的单独 RGB 直方图：

我试图让直方图看起来像下图，但颜色从红色变为蓝色：

另一个图像示例：

PS：我使用的是 Octave 4.0，它与 MATLAB 非常相似。

Answer 1

在标准颜色表示（如 RGB 或 HSV）和光谱波长之间进行转换存在巨大障碍：许多颜色不能用单一波长的光表示。品红色、粉红色、棕色或任何灰度颜色等颜色表示不同波长的混合。因此，生成等效光谱波长是一项复杂得多的工作（您可能会发现一些有用的想法和链接 here 和 here）。

创建颜色本身的直方图可能是一种更好的方法（如my other answers 之一所示），但如果您真的想以一种简单的方式将颜色与波长相关联，您可以尝试以下方法...

第一步是将 RGB 值转换为 HSV 值，然后创建色调通道的直方图。我将调整my answer from here 的一部分来做到这一点。下一步将使用来自this answer 的一些相当粗略的近似值将色调映射到光的波长：

rgbImage = imread('test_image.png');  % Load image
hsvImage = rgb2hsv(rgbImage);         % Convert the image to HSV space
hPlane = 360.*hsvImage(:, :, 1);      % Get the hue plane scaled from 0 to 360

binEdges = 0:270;                     % Edges of histogram bins
N = histc(hPlane(:), binEdges);       % Bin the pixel hues from above
wavelength = 620-(170/270).*(0:269);  % Approximate wavelength

hBar = bar(wavelength, N(1:end-1), 'histc');  % Plot the histogram

set(hBar, 'CData', 270:-1:1, ...    % Change the color of the bars using
    'CDataMapping', 'direct', ...   %   indexed color mapping (360 colors)
    'EdgeColor', 'none');           %   and remove edge coloring
colormap(hsv(360));                 % Change to an HSV color map with 360 points
axis([450 620 0 max(N)]);           % Change the axes limits
set(gca, 'Color', 'k');             % Change the axes background color
set(gcf, 'Pos', [50 400 560 200]);  % Change the figure size
xlabel('Wavelength (nm)');          % Add an x label
ylabel('Bin counts');               % Add a y label

---

注意：要使上述内容在 Octave 中正常工作，可能需要将 set(hBar, ... 行更改为以下内容：

set(hBar, 'FaceColor', 'flat', 'EdgeColor', 'none');
set(get(hBar, 'Children'), 'CData', 270:-1:1, 'CDataMapping', 'direct');

---

这是直方图：

然而，这有一个问题。如果我们完全按照my other answer 中的代码来绘制所有色调值的直方图，我们会得到：

请注意，当我们丢弃部分色调范围以转换为波长（它们不对应于光谱中的单个波长）时，会有一大群洋红色、粉红色和微红色像素被排除在外。将这些纳入结果将需要更复杂的从色调到波长的转换。

Answer 2

您不能将 RGB 转换为 波长，除非满足图像和光线的某些物理特性。无论如何，您可以通过反转来伪造它：

• RGB values of visible spectrum

如果不知道怎么看：

• Reverse complex 2D lookup table

但结果与物理波长直方图不同...为此，您需要通过旋转棱镜光学器件或一组带通滤光片获取多波段图像...

附言。 HSV 远非准确...

顺便说一句。 最简单的方法是从光谱颜色创建调色板并将输入图像转换为它（索引颜色），然后创建按波长（和/或颜色索引）排序的直方图...

Answer 3

基于 gnovices 的回答，但使用图像而不是条形图（在我的系统上需要 0.12 秒）：

rgbImage = imread ("17S9PUK.jpg");
hsvImage = rgb2hsv(rgbImage);

hPlane = 360 .* hsvImage(:, :, 1); 
binEdges = 1:360;
N = histc (hPlane(:), binEdges);

cm = permute (hsv (360), [3 1 2]);
img = repmat (cm, max(N), 1);

row_index = max(N) - N';
sp = sparse (row_index(row_index>0), (1:360)(row_index>0), true);
mask = flipud (cumsum (sp));

img(repmat (logical(1 - full(mask)), [1 1 3])) = 0;
image (img)
set (gca, "ydir", "normal");
xlabel('hue');
ylabel('Bin counts');