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在LabVIEW的图像处理领域，归一化（Normalization）和伪彩（Pseudo-coloring）是两个不同的概念，虽然它们都涉及图像像素值的调整，但目的和实现方式截然不同。归一化用于调整像素值的范围，以优化对比度或适应特定计算，而伪彩用于给单通道灰度图像赋予颜色，以增强可视化效果。

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详细说明

1. 归一化（Normalization）

归一化主要用于调整图像的像素值范围，使其适应特定的计算需求或改善图像对比度。常见的方法包括：

• 线性归一化：将像素值映射到指定范围（如0到255或0到1），计算公式如下：

  I′=I−Imin⁡Imax⁡−Imin⁡×(new_max−new_min)+new_minI′=Imax​−Imin​I−Imin​​×(new_max−new_min)+new_min

  其中，Imin⁡Imin​ 和 Imax⁡Imax​ 分别是原始图像的最小和最大像素值，new_minnew_min 和 new_maxnew_max 是目标范围。

• 直方图均衡化：基于图像像素值的分布，使图像具有更均匀的亮度分布，提高对比度。

• Z-score 归一化：将像素值标准化为均值为0，标准差为1的形式，常用于机器学习或统计分析中。

在LabVIEW中，归一化可通过**Vision Development Module（VDM）**中的 IMAQ Normalize 函数实现。

2. 伪彩（Pseudo-coloring）

伪彩处理（也称伪彩色映射）是将单通道灰度图像转换为彩色图像，以增强人眼对不同灰度级别的感知能力。常用于医学影像、热成像、工业检测等领域。

• 基本原理：
  伪彩映射通过查找表（LUT, Lookup Table）将灰度值转换为RGB颜色。例如，温度图像可能采用“热图”风格（低温为蓝色，高温为红色）。

• 常见伪彩映射方式：

  • 热图（Heatmap）：从蓝色到红色表示温度或强度的变化。

  • HSV 色彩映射：根据灰度值分配色相（Hue），用于边缘检测或频谱分析。

  • 伪彩色增强：应用于X光、CT等医学影像，使病变区域更易观察。

在LabVIEW中，可以使用 IMAQ ColorImageFromLUT 或 IMAQ Cast Image 进行伪彩处理。

总结

归一化和伪彩在LabVIEW图像处理中的作用不同：归一化用于调整像素值范围，优化对比度和计算需求，而伪彩用于将灰度图像转换为彩色，以增强可视化效果。 两者可以结合使用，例如先归一化再进行伪彩映射，以提升图像的可读性和分析效果。