Задайте два значения цвета RGB.

pureRed = uint8([255 0 0]);
darkRed = uint8([255 10 50]);

Вычислите различие цветов.

dE = deltaE(pureRed,darkRed)

dE = single
    18.6206

Чтение цветного изображения в рабочую область.

I1 = imread('peppers.png');
imshow(I1)

Измените локальную цветовую контрастность в изображении.

I2 = localcontrast(I1);
imshow(I2)

Вычислите различие изображений.

dE = deltaE(I1,I2);

Отобразите различие цветов как изображение. Максимальное значение dE превышает область значений [0, 1], ожидаемый от изображений типа данных single, поэтому отобразите изображение, используя полную область значений отображаемых данных. Яркие пиксели указывают на большое различие цветов и, следовательно, на большую степень усиления контрастности.

imshow(dE,[])

Считывайте и отображайте изображение ткани, окрашенной гемотоксилином и эозином (H&E).

he = imread('hestain.png');
imshow(he)

Преобразуйте изображение в цветовое пространство L * a * b *.

lab = rgb2lab(he);

Сделайте копию изображения, затем увеличьте сигнал канала a *. Красные тона на изображении становятся более насыщенными, в то время как общая яркость изображения и синие тона неизменны.

lab2 = lab;
scaleFactor = 1.2;
lab2(:,:,2) = scaleFactor*lab(:,:,2);

Вычислите различие цветов исходного и улучшенного изображения в цветовом пространстве L * a * b *.

dE = imcolordiff(lab,lab2,'isInputLab',true);

Отобразите различие цветов как изображение. Масштабируйте область значений отображения, чтобы соответствовать области значений значений пикселей в dE. Яркие области указывают на наибольшее цветовое различие и соответствуют розовым областям ткани.

imshow(dE,[])