图像识别彩色变换

1、 /10彩色变换本节讨论的技术，总称为彩色变换，涉及在单一彩色模型的范围中处理彩色图像分最，而不是模型间的那些分最的转换(像623节的RGB到HSI,HS：到RGB的转换)。一公式如第3章的灰度变换技术，我们用卜式表达的彩色变换做模型:g(兀)=(651)这里，f(x,y)是彩色输入图像，g(x,y)是变换或处理过的彩色输出图像，T是在空间邻域(x,y)上对f的操作。这个公式和式(3.1.1)间的主要区别是在其描述上。这里，像素值是从彩色空间选择的3元组或4元组，用來描述图像，如图6.29(b)所示。类似在3.2节用过的引进基本灰度变换的过程。在这一章仅限r彩色变换：(6.5.2)这里,为标记

2、简单,和Sj是f(x,y)和g(x,y)在任何点处彩色分量的变最，TpT2,Tn是一个5対操作产生s：的变换或彩色映射函数集，注意到n个变换耳合并执行式(65.1)中的单一变换函数T。所选择的用于描述f和g像索的彩色空间决定n的值。如果选择RGB彩色空间，则n=3,r1?勺和:分别表示输入图像的红、绿.蓝分吊，如果选择CMYK或HSI彩色空间，则n二4或n=3。bullCEBl沁YclkwMng.entaHueSnturaLionInlcnsity图6.30(a)显示了一碗草莓和一个咖啡杯的高分辨率彩色图像。这是从大幅(4X5)彩色负片数字化的图像。图中的第二行包含原始的CMYK扫描分最图像。

3、在这些图像的每一个CMYK彩色分龟中，白用1表示，黑用0表示。这样，我们看到草莓是由大駁的深红和黄色组成的，因为对应这两种CMYK分最的图像最亮。黑色较少并通常限咖啡和草莓碗中的阴影。当CMYK图像彼转换为RGB时，如图中第三行所示，可以看到草莓包含人最的红色和很少的绿色与蓝色。图6.30的最后一行显示了用式(6.2.2)到式(6.2.4)计算出的图6.30(a)的HSI分崑图像。如期望的那样，强度分龟是全彩色原像的单色复现。另外，草莓在彩色方面相对较纯净。它们具有最高的饱和度或图像中色调被白光稀释得最少。最后注意到说明色度分起时的某些困难。问题包含这样一些事实：在HSI模型中，0。和360。

4、相遇处有一个不连续点.色调对J：0饱和度没定义(对白、黑和纯灰)。模型的不连续点多出现在草莓周閑，它们用接近白(1)和黑(0)的灰度值描述。其结果是不希望的高对比灰度级的混合去描述单颜色一一红色。图6.30中的任何彩色空间分鼠都可与式(6.5.2)相配合。理论上，任何变换都可在任何模型中执行。然而，实际上，某些操作对特定的模型比较适用。对给定的变换，表达式之间转换的代价必须转换为与彩色空间有关的判决，然后在该空间执行该转换。例如，假设耍改进图6.30(a)图像的亮度，使用ggy)二財(“)(6.5.3) /10这里0klo在HSI彩色空间，可以做简单变换:(6.5.4) #/10这里S二gS?

5、二p仅仅HSI亮度分量$被改变。在RGB彩色空间，3个分起都必须变换：(6.5.5)CMY空间耍求一个相似的线性变换集：阮二铳+(1亍二1,2,3(6.5.6)虽然HSI变换包含最少的操柞，把RGB或CMYK图像转换为HSI空间所耍求的计算大大抵消了简单变换的优点，即转换计算量比亮度变换本身计算量大。然而，不考虑所选择的彩色空间，其输出是相同的。图6.31(b)显示了采用式(6.5.4)到式(6.5.6),对图6.30(a)用k=07进行变换的结果。映射函数示于图631(c)到(e)abCdFIGURE6.31Adjustingtheiiilcnsilyofimageusingcolorira

6、rtsfonilatiorts.(n)Originalimage,(b)Rest11ofdecreasingilsiiitcnsitvbv30%(i.c.,lettingk=0.7).(c)-(e)IherequiredRGB.CMY.andHSIlrunsformalionfLiiKliciis.(OrigiiudcourlcsvofMedDataInlcrachvcjk111H,S/01注意式(6.5.4)到式(6.5.6)所定义的每一变换仅依赖其彩色空间的一个分量，这一点很重要。例如，红的输出分量S,在式(6.5.5)中独立绿和蓝输入，它只依赖红输入。正如在开始讨论提到的那样，这类变换是

7、最简单的和最常用的彩色处理工具，并可以以每个彩色分量为基础进行。在这一节余下的部分，我们研究儿种选样的变换并讨论一种情况，在这种情况下，分量变换函数依赖所有的输入图像分量，因此，不能以单独彩色分量为慕础做变换。二补色在图6.32的彩色环上，与一种色调直接相对立的另一种色调称为补色。对补色的兴趣源一个事实，即补色类似J：3.2.1节的灰度负值。正如在灰度情况下那样，补色刈丁增强嵌在彩色图像喑区的细节，特别是在大小上占支配地位的细节很有用。 /10 /10FIGURE6.32omplementsonthecolorcircle.例6.7计算彩色图像的补色图6.33(a)和(c)显示了来自图6.30

8、(a)的图像和它的补色图像。用计算补色的RGB变换画在图6.33中。它们等同32.1节定义的灰度变换。注意，计算补色使人想到通常照片的彩色负片。原图像的红色在补色中用青色代替，当原始图像是黑色时，补色是白的，等等。补色图像中每种色调都可从原图像用图6.32的彩色图來预测。涉及补色计算的每一个RGB分駅变换仅是对应的输入彩色分磧的一个函数。不像图6.31的亮度变换，在这个例子中使用的RGB补色变换函数没有直接的HSI空间等效当呈。作为一个作业留给读者，说明补色的饱和度分呈不能单独从输入图像的饱和度分駅计算出来。图6.33(d)提供了一种使用图6.33(b)给出的色调、饱和度和亮度变换的补色的一利

9、近似。注意，输入图像的饱和度分屋是不可改变的，它对图633(c)和(d)之间的视觉差别有响应。010ahc|dFIGURE6.33ColorcomplciDcrittrasroriiunionxOriginalimage.CoinplnicnitransformationfuiKlions.CompicmenIol(;i)busedontheRGBmappingluiKlhmv(d)AjiapproximalionoftheRC；BcomplcnicniusinsHSIiransformalions,三彩色分层其他3）I所包围，则必要的变换集是这些变换用强迫其他颜色为参考彩色空间的中点（任意选

10、取的中性点）突出原型周閘的颜色。例如，対J：RGB彩色空间一个合适的自然点是灰度或彩色的中点（0.5,0.5,0.5）.如果用一个圆球确定感兴趣的颜色，式（65.7）变为:3(巧一aj/圧；=i其他,L=1,2厂i，71(6.5.8)这里R。是封闭球形的半径(或超级球形，n3),(apa2,an)是其中心的分量(原彩色)。式(6.5.7)和式(6.5.8)另外有用的变化包括实现多彩色模型和在感兴趣区之外的区域减小彩色亮度，而不是赋以中性值。例68彩色分层的一种说明式(6.5.7)和式(6.5.8)可用图6.30(a)中，以分离出草莓食品。图6.34(a)和(b)显示使用两种变换的结果，在每种情

11、况中，从最突出的草莓中选择具有RGB坐标(0.6863,0.1608,0.1922)的原始红色；选择W和R。，则重点区域不必扩展到不希壑的图像区域。实际值W二0.2549,R。二0.1765可用交互的方式确定。注意，式(6.5.8)基丁球形的变换在包含更多的草莓红色区域的意义下稍好一些。半径为0.1765的球形不完全包圉宽度为0.2549的立方体，但它本身也不被立方体完全包围。abFIGURE6.34Colorslicingtransformationsthatdeloci(a)redswithinanRGBcubeofwidthW=0.2549centeredat(0.6863,0.160&

12、0922).and(b)redswithinanRGBsphereofradius0765centeredalthesamepoint.Pixelsoutsidethecubeandspherewerereplacedbycolor(D.5?0.5,0.5)四.色调和彩色校正彩色变换可在多数台式计算机上进行。与数字摄像机、平面扫描仪及喷墨打印机相配合，I就由个人计算机构成了数字暗室，该系统可以进行色调调整和彩色校正，高级彩色重现系统不需耍配备传统的湿式处理(暗室)设备就可进行这些处理。虽然色调和彩色校正在其他成像域也很有用，但现在讨论的焦点集中在最通用的照片増强和彩色重现上。在本节研究的变换效

13、呆归根到底是在打印中评价。因为此前研究、改进和评价的那些变换都是在监视器上，在所用的监视器和最终输出设备之间保持高度的彩色一致性是必耍的。事实上，监视器上的彩色应该准确地显示任何数字扫描的原图像以及最后打印输出，这可用独立设备的彩色模型实现，该模型与监视器的色移、输出设备以及其他设备有关。这一方法随用來把设备映射到模型及模型本身的彩色分布质最变化。许多彩色处理系统(CMS)选择的横型是CIEL*a*b*模型，也称做CIELAB(CIEI978,Robertson1977)oL*a*b*彩色分量由下式给出:这里=500“任)_H*)犷=200保）人肉(6.5.9)(6.5.10)(6.5.11)

14、h(q)二q0.008856S787q+16/116qw0.008856(6.5.12)Xw，丫円和命是参考的白色三激励值在CIE标准D65（图6.5的CIE色度图中，由x=0.3127,y=0.3290定义）照明下典型的完美漫反射白色。L*a*b*彩色空间是比色的（即与感觉色和匹配的编相同的码）.感觉一致的（即在各种色调中感觉彩色差别一致一见MacAdams的经典论文19421）和独立丁设备的。虽然没有直接可显示的格式（需耍变换到另外的彩色空间），其色域包括全部可见光谱并可以准确描述任何显示、打印或输入设备的彩色。类似HSI系统，L*a*b*系统是一个优秀的亮度和彩色分离器（L*表示亮度，a

15、*表示红减绿，b*表示绿减蓝），使得它在图像操作（色调和对比度编辑）和图像压缩方面很有用。标定图像系统的主要意义是，它允许对灰度和不平衡的彩色交互和独立地校正一它是按两个顺序操作，在诸如过饱和及矢饱和这样的彩色不规则问题解决之前，先校正图像灰度范朗。一幅图像的灰度范围也叫做“主调型”,它提供一般彩色强度的分布信息。高主调图像的多数信息集中在高亮度处，低主调图像的彩色主耍位丁低亮度处，中间主调图像位其中问。正像在单色情况下，最好是彩色图像亮度在高亮度和阴影之间等同分布。下而的例子说明了对,灰度和彩色不平衡校正的各种彩色变换。例6.9灰度变换改善图像色调的变换通常交互地选择。其概念是实验性地调整图

16、像亮度和对比度以在合适的亮度上提供最大的细节，彩色本身并不改变。在RGB和CMY（K）空间，这意味着用相同的变换函数映射3（或4）个彩色分杲；在HSI彩色空间，则仅改进亮度分量。图6.35显示了典型的用J校正3个通常的灰度不平衡（即平淡的、亮的和暗的图像）的变换。在图6.35的第一行，S形曲线对提升对比度较理想见图3.2（a）,它们中点固定，因此高亮和阴影区可分别被加亮和变暗（该曲线反过來可用校正对比度过大）。图中的第二和第三行中的变换校正亮的和暗的图像，并使人想起图3.6的平方率变换。虽然彩色分量是离散的，如现在实际的变换函数，但它们本身以连续駅显示和操作一典型情况是，从分段线性或高阶（对平

17、滑的映射）多项式构造。注意，图6.35中图像的关键部分是直接可见的，它们还可以用图像彩色分量的直方图确定。例6.10彩色平衡在一幅图像的灰度特性已正确地确立了之后，就可着手进行彩色平衡的工作了。虽然彩色平衡可以客观地通过分析（用光谱仪）一幅图像中已知彩色來决定，当存在白色区域，即这里RGB或CMY（K）分量应当相等时，准确的视觉鉴定是可能的。正如在图6.36所看到的，对视觉彩色鉴别，皮肤色调是优秀的对象，因为人对一定的肤色高度敏感。鲜明的彩色，如 /10亮红色物体，当做视觉彩色鉴别时没有什么价值。)rigin;rTC4：lvdFIGURE6.36Colorbalancingcorrection

18、sfbCMYKcolorimagesHeavyinblack1Weakinblack01HeavyinmagunuiIlcinyincvhhWeakinOHBWtf：ikinmugenki1M(J1lleayinvdlow9Weakinwllow01(J1 /10当存在彩色不平衡时，有很多方法来校正它。在调整一幅图像的彩色分起时，完成的每一个步骤都影响图像的全部彩色平衡，这一点很重耍。这就是说，对一种颜色的感觉受到周围彩色的影响。尽管图6.32的彩色轮可用预测一个彩色分鼠如何影响其他彩色，例如，基J：彩色轮，任何彩色的比例可用减小图像中相对色（或补色）总起的方式增加。类似地，可以提高两个直接邻

19、接的彩色比例或减小两个邻接的彩色补色的百分比。例如，假定在RGB图像中有过多的深红色，则可以用（1）移去红和蓝，或（2）増加绿的方法减少它。图6.36显示了用校正简单的CMYK输出不平衡的变换。注意，变换是校正图像所耍求的函数。使其反函数用来产生相关联的彩色不平衡。同时说明图像类似J：暗室环境下的彩色印相，并且作为识别彩色打印问题的参考工貝很有用。例如，过度的深红色导致太多的红色(左下图像)或太少的青色(如第二行最右边的图像)。五.直方图处理与前边章节的交互式增强方法不同，3.3节的灰度直方图处理变换可以以自动的方式作用r彩色图像。回忆一下，直方图均衡自动地确定一种变换，这种变换试图产生具有均匀的灰度值的直方图。在单色图像情况卜，显示出(见图3.17)处理低、高和中等主调的图像很合理、成功，因为彩色图像是由多个分量组成的，所以，必须考虎适应多J一个分最的直方图的灰度级技术