第10章 彩色图像处理

1、home第10章 彩色图像处理彩色图像处理 内容提要:u 10.1 彩色图像处理的基本问题u 10.2 颜色空间的表示及其转换uRGB模型、Munsell模型、HSV模型、HSI模型、YUV模型等u RGB与HSV空间的相互转换u RGB与YUV空间的相互转换u RGB与HSI空间的相互转换homeu 10.2 颜色空间的量化u 抖动技术、假彩色处理u 彩色图像增强、真彩色增强、伪彩色增强n10.7 彩色图像形态学（选学）n10.4.1 彩色形态学的基本方法n10.4.2 基于数学形态学的彩色图像滤波n实验：彩色空间的表示和转换u 本章小结home 教学建议 本章的先修知识主要有： 光学、线性

2、代数、图像的量化等。 要求了解彩色图像处理的基本概念和一些常用的彩色图像处理技术。 用MATLAB工具对彩色图像进行处理 如进行颜色空间的变换等。home10.1 彩色图像处理的基本问题 在许多场合下，灰度图像是彩色图像的一种简化表示，反映了彩色图像的明亮度的特征。 彩色图像处理理论和技术充分利用视觉生理学、视觉心理学和视觉认知学等学科的成果，特别在电视广播、机器人视觉、生物测定学、电子医疗设备、遥感测绘中的多光谱图像处理、基于颜色的网络图像内容检索、智能交通、公安视频监控及安全检查和军事侦察等具有重要的理论研究和实际应用意义。 进行图像的彩色分析，建立的研究彩色计量的学科。home从处理方法

3、分，彩色图像处理可以分成从处理方法分，彩色图像处理可以分成 （1）颜色空间的转换； （2）单独彩色平面的空间处理； （3）彩色向量处理。 在某些情况下，单独彩色平面的空间处理与彩色向量处理，都会得出相同的处理结果 如求彩色图像的邻域平均运算。 本章主要讨论对各个彩色平面进行空间邻域滤波。home 从应用背景分，彩色图像处理分成从应用背景分，彩色图像处理分成 彩色图像增强 彩色图像压缩和编码 彩色图像分割与边缘检测 彩色图像形态学等。 几乎灰度图像处理需要研究的问题，都可以扩展到彩色图像领域。home 彩色图像处理的特有问题彩色图像处理的特有问题 彩色空间和距离 颜色恒常性（color cons

4、tancy） 彩色静态和动态场景分析 彩色目标跟踪 基于颜色的网络图像内容检索 彩色图像融合和伪彩色技术等。home 10.2 颜色空间的表示及其转换颜色空间的表示及其转换实际应用中常用的颜色空间有RGB、HSV、HSI、YUV、YIQ等。常用的颜色空间可分为两类面向硬设备的应用RGB颜色空间，如：彩色显示器、打印机等面向以彩色处理为目的的应用HSI颜色空间以及HSV颜色空间home 10.2.1 RGB模型模型 颜色模型 规定了颜色的建立、描述和观察方式。 颜色模型都是建立在三维空间中的 与颜色空间密不可分。 RGB模型 用三维空间中的一个点来表示一种颜色，如图10.3 每个点有三个分量，分

5、别代表该点颜色的红、绿、蓝亮度值 亮度值限定在0，1。home图图10.1 RGB模型坐标模型坐标home图图10.2 10.2 图像的图像的R R、G G、B B分解分解 （a）原图像 （b）R分量 （c）G分量 （d）B分量图 home 10.2.2 Munsell模型模型n 某个颜色可以唯一地用一个色调（H）、色纯度（C）及亮暗值（V）的颜色片来表示，如图10.5所示。n 色调沿圆周分成10个区域，其中5个是主色调，5个是中间色调。n 分别是红、红黄、黄、黄绿、绿、蓝绿、蓝、蓝紫、紫、紫红。n 色纯度表示了色的浓淡，从中心向外逐渐增强。n 颜色的亮暗分成10个等级，记为0到10级，其中0

6、级对应黑而10级对应白。home图图10.3 Munsell彩色空间彩色空间home Munsell颜色空间具有的特点 （1）坐标之间的心理感知独立性。 可以独立感知各颜色分量的变化； （2）线性伸缩性。 可感知的颜色差是与颜色分量的相应样值上的欧氏测度之间的距离成比例的。 （3）该空间在感知上并不是均匀的 也不能直接根据加色原理进行组合。home 10.2.3 HSV模型模型 HSV模型 由色度（H），饱和度（S），亮度（V）三个分量组成 与人的视觉特性比较接近。 重要性 消除了亮度成分V在图像中与颜色信息的联系 色调H和饱和度S分量与人的视觉感受密切相关。home图10.4 HSV颜色模型

7、120绿240蓝0红HSI红绿蓝1200240（a）HSV颜色模型 （b）颜色轮 （c）柱形彩色空间home10.2.4 HSI模型 色调（H）和饱和度（S）的含义与HSV系统一致，而强度（I）对应与颜色的亮度或灰度。 HSI彩色模型如图10.7(a)所示，而图10.7(b)显示的是标准HSI三角形三角形的顶点代表了三个归一化的彩色分量（R、G、B）的三角系数。色调H定义为颜色点P至中心的线段与R轴之间的夹角。home图图10.75 HSI彩色模型彩色模型 （a）HSI彩色模型坐标系统 （b）HSI彩色三角形home 10.2.5 YUV模型模型 YUV颜色模型在广泛性方面仅次于RGB模型。

8、在彩色电视系统中，采用的就是YUV色彩空间。 由于人眼对于亮度的敏感程度大于对于色度的敏感程度，所以完全可以让相邻的像素使用同一个色度值，而人眼的感觉不会引起太大的变化。 UV的基本思想是通过损失色度信息来达到节省存储空间的目的。 可以定义出许多YUV的格式 相邻两个像素使用一个色度值的YUYV，JPEG、MPEG中相邻四个像素使用一个色度值的YUV12等。home 其他的彩色模型 NTSC模型广泛应用于美国等国家的电视信号。 特点是信号的强度信息和颜色信息相分离，同一个信号可以方便地同时表示彩色图像和黑白图像。 在NTSC格式中，图像由三个分量表示：亮度用Y表示；色度用I表示；饱和度用Q表示

9、。 YCbCr模型广泛应用于数字视频。 在YCbCr模型中，Y为亮度，Cb和Cr共同描述图像的色调，其中Cb、Cr分别为蓝色分量和红色分量相对于参考值的坐标。home 10.2.8 RGB与与HSV空间的相互转换空间的相互转换 同一颜色可以用不同的彩色空间表示，可以相互转换。 MATLAB提供了相应的转换函数。 1从RGB转换到HSVTemp1=max(R,G,B) （10.2a）Temp2=min(R,G,B) （10.2b） 211TempTempRTempR211TempTempGTempG211TempTempBTempBhome其它且且且且且52132132112112151RTem

10、pRTempBGTempBTempGBTempBTempGRTempGTempRGTempGTempRBH （10.4）H=60H1 （10.5a）S=(Temp1-Temp2)/Temp1 （10.5b）V=Temp1/255 （10.5c）home图10.7 图像的HSV分解 （a）原RGB图像 （b） H分量 （a）原RGB图像 （b） H分量 （c）S分量 （d）V分量home 2从HSV转换到RGBGBBGBRGRBRGRGBBGBRGRBRGRH2/122/12)()(2/)()(arccos2)()(2/)()(arccos（10.6a） )max(),min(),max(BGR

11、BGRBGRS（10.6b） 255),max(BGRV （10.6c） home 10.2.9 RGB与YUV空间的相互转换BGRVUY081. 0419. 0500. 0500. 0332. 0169. 0114. 0587. 0299. 0home图10.8 图像的YUV分解 （a）原RGB图像 （b）Y分量 （c）U分量 （d）V分量 home 10.2.10 RGB与HSI空间的相互转换1从RGB空间转换到HSI空间GBBGBRGRBRGRBRGRBGBRGRBRGRH2/122/12)()(2/)()(arccos2)()(2/)()(arccos或),min(31BGRBGRS)

12、(31BGRIhome图10.10 图像的HSI分解 （a）原RGB图像 （b）H分量 （c）S分量 （d）I分量home 2. 从HIS空间转换到RGB空间 设S、I的值在0，1之间，R、G、B的值也在0，1之间，则从HSI到RGB的转换公式分成3段以利用对称性,以当H在0o，120o之间为例：)60cos(cos10HHSIR)(3RBIG)1 (SIBhome10.3 颜色空间的量化颜色空间的量化 以HSV模型为例，讨论颜色空间的量化过程。 H、S、V任何一个分量都可构成自己的直方图，其反映了图像颜色的统计分布。 HSV色彩空间各分量的独立性较强，并且主要由H色调直方图决定图像的颜色分布

13、。 人眼对视觉的分辨能力有一定的局限性，因此对整个颜色空间进行适当的量化是必要的。 如果对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图，则计算量要少得多。home HSV色彩空间中颜色特征的非等间隔量化315296729527162701915190156415576375412402113603162000HHHHHHHHHH或0 . 17 . 027 . 02 . 012 . 000SSSS0 . 17 . 027 . 02 . 012 . 000VVVVhome 把量化后的3个颜色分量合成为一维特征矢量VSQHQIVSVSHI39根据上式，H、S、V三个分量可获得72柄（Bin）的一维直方图。

14、其中，QS（分量S的量化级数）=3，QV（分量V的量化级数）=3。 home10.4 抖动技术抖动技术 利用仅能重现较少颜色种类的设备来显示含有丰富色彩图像的有效的方法。 产生抖动图像的基本原理： 采用能直接显示其色彩的像素模式来替换那些其色彩不能直接显示的像素。 利用了空间混色原理人的肉眼能将两种不同颜色的相邻像素融合成第三种颜色。 Bayer抖动法是有序抖动法中的一种。home有序抖动的基本原理 设v为输出像素值，c为输入像素值，d(x，y)为一MM的抖动矩阵，则抖动过程可用下式表示：),(),(0),(),(1),(yxdyxcyxdyxcyxvuMATLAB提供了抖动技术的函数：X =

15、 dither(RGB,map) 或 BW = dither(I)u上述函数通过颜色抖动，把真彩图像RGB转换成索引图像X或灰度图像I转换成二值图像。home图10.11 抖动处理 （a）原图像（24位显示） （b）抖动图像（16色显示）home 10.5 假彩色处理假彩色处理 处理的对象是三基色描绘的自然图像或同一景物的多光谱图像。 对自然图像，假彩色的处理 方法之一：将关注的目标物映射为与原色不同的假彩色，即原有的彩色图像变换成给定彩色分布的图像。 绿色草原置成红色，蓝色海洋换成绿色等。这样做的目的是使目标物置于奇特的环境中以引起观察者的注意。 方法之二：根据眼睛的色觉灵敏度，重新分配图像

16、成分的颜色。 眼网膜中视锥体和视杆体对可见光区的绿色波长比较敏感，于是可将原来非绿色描述的图像细节或目标物经假彩色处理变成绿色以达到提高目标分辨率的目的。home Rf、Gf、Bf为原基色分量；RF、GF、BF为假三基色分量；Tij为（i, j=1,2,3）转移函数。 自然图像的假彩色映射可定义为：fffFFFBGRTTTTTTTTTBGR333231232221131211home10.6 彩色图像增强彩色图像增强 10.6.1 真彩色增强真彩色增强 “真彩色”图像指接近人眼能够分辨的最大颜色数目的彩色图像 一般指能达到照片质量的24位彩色图像。 尽管对R、G、B各分量直接使用对灰度图的增强

17、方法可以增加图像中可视细节亮度，但得到的增强图中的色调有可能完全没有意义。home 一种真彩色增强方法基本步骤 在增强图像中对应同一个像素的R、G、B这三个分量都发生了变化，它们的相对数值与原来不同了。 若将RGB图转化为HSI图，亮度分量和色度分量就分开了，避免了相对数值发生变化。 （1）将原始彩色图R、G、B分量图转化为H、S、I分量图； （2）利用对灰度图增强的方法增强其中的某个分量图； （3）再将结果转换为用R、G、B分量图以便用彩色显示器显示。，home图10.12 图像的饱和度变化（a）原图像 （b）饱和度增强后的图像 （c）饱和度减弱后的图像 home图10.13 图像的亮度变化

18、（a）原图像 （b）亮度增强后的图像 （c）亮度减弱后的图像 home10.6.2 伪彩色增强伪彩色增强 人眼分辨灰度级能力较差，一般只有几十级，有时无法从图像的灰度中提取有用信息。 而人眼对彩色分辨率较强，达几百种甚至上千种。 伪彩色增强是将灰度或单一波段的图像变换为彩色图像。 彩色图像中的彩色根据黑白图像的灰度级或其他图像特征（如空间频率成分）人为给定。home伪彩色处理技术的应用 适用于航摄和遥感图片、云图等方面，也可以用于医学图像的判读等方面。 在质量较高的黑白底片和X光片中，往往有些灰度级相差不大，却包含着丰富的信息。 通常将图像中的黑白度级变换成不同的彩色，且分割越细，彩色越多，人眼所能提取信息也越多。 处理可以用通用计算机完成，也可以用便于实时观察的专用硬设备（伪彩色仪等）来实现。 home常用的伪彩色增强方法 伪彩色处理技术可