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文档简介
第4章 彩色图像增强对彩色的视觉感知是人类视觉系统的固有能力彩色图像是一种矢量图像。彩色图像增强技术可分成两大类:将灰度图像变换/转化为彩色图像以提高人们对图像内容的观察效率。直接对彩色图像进行增强,同时考虑彩色矢量的所有分量,但可对不同分量区别对待。第4章 彩色图像增强
4.0人的视觉特性(补充)
4.1 三基色与色度图
4.2 彩色模型及转换
4.3 伪彩色增强
4.4 真彩色增强
4.0人的视觉特性(补充)1.人眼的构造与机理角膜:保护作用虹膜:保护作用瞳孔:直径可调节,控制进入眼内光通量(照相机光圈作用)。晶状体:弹性透明,改变焦距视细胞:视网膜上有视细胞,
杆状细胞:明视细胞锥状细胞:暗视细胞
4.0人的视觉特性(补充)
视细胞
锥状细胞:明视细胞,在强光下检测亮度和颜色杆状细胞:暗视细胞,在弱光下检测亮度,无色彩感觉。
每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢,分辨率高,分辨细节、颜色;
多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢,分辨率低,仅分辨图像的轮廓。视感觉视感觉
4.0人的视觉特性(补充)
4.0人的视觉特性(补充)
2.人视觉特点:
1)人眼亮度感觉范围
亮度对比度c=Bmax/Bmin
总范围很宽:c=1010
数量级适应某一环境亮度后,适当平均亮度下:
c=102数量级很低亮度下:c=102)主观感觉亮度与实际亮度不同,主观感觉亮度与外界照度是对数关系。
4.0人的视觉特性(补充)影响主观亮度的两个事实:(主观亮度与客观亮度不完全一致)同时对比度:人眼对亮暗程度所形成的明暗感觉具有相对性。
4.0人的视觉特性(补充)
马赫带效应第四章彩色图增强
4.0人的视觉特性(补充)
4.1 三基色与色度图
4.2 彩色模型及转换
4.3 伪彩色增强
4.4 真彩色增强人类色觉的产生是一个复杂的过程。除了光源对眼睛的刺激,还需要人脑对光刺激的解释。人感受到的物体颜色主要取决于反射光的特性。-如果物体比较均衡地反射各种光谱,则看起来是白的。-如果物体对某些光谱反射得较多,则看起来物体就呈现相对应的颜色。
4.1 三基色与色度图1.三基色:红、绿、蓝在光源的刺激下,人可以感受颜色,颜色可分为无彩色和有彩色。人视网膜中锥细胞:65%对红光敏感,
33%对绿光敏感,
2%对蓝光敏感。
CIE规定:蓝光波长=435.8nm,绿光波长=546.1nm,红光波长=700nm4.1 三基色与色度图所有颜色都可看作由三个基本颜色(三基色threeprimarycolors:RGB)的不同组合(相加混色):
C
rR+gG+bB r+g+b=1
直接用RGB表示颜色,存在负的系数,导致该色不能物理实现,再现颜色范围缩小。CIE定义了三种标准基色XYZ
标准基色XYZ(三个刺激量)
对白光,有X=1,Y=1,Z=1
如果每种刺激量的比例系数为x,y,z,则有C=xX+yY+zZ。比例系数x,y,z也称为色系数4.1 三基色与色度图4.1 三基色与色度图三基色与三补色:红的补色:蓝绿绿的补色:品红蓝的补色:黄三基色光之和---白色色与补色叠加为黑色。相加混色法:由发光体发出的光相加而产生的各种颜色,相减混色法:先有白色光,然后从中减去某些成份(吸收)得到各种颜色。
4.1 三基色与色度图2.色度图人类描述彩色的三种基本特征量:
亮度:与物体的反射率成正比
色调:与光谱中光的波长相联系
饱和度:与一定色调光的纯度有关色调和饱和度合起来称为色度彩色可用亮度和色度共同表示人眼对于彩色的观察和处理是一种生理和心理现象,其机理还没有完全搞清楚,对于彩色的许多结论都是建立在实验基础之上的。4.1 三基色与色度图
色度图
横轴红色系数r,纵轴绿色系数g,蓝色系数由x+y+z=1求得, 各点为光谱中各颜色的色度坐标人眼不可见色光谱上没有4.1 三基色与色度图色度图
(1)在色度图中每点都对应一种可见的颜色。反过来,任何可见的颜色都在色度图中占据确定的位置,三角形内、舌形外为人眼不可见颜色。
(2)在色度图轮廓上的点代表纯颜色,移向中心表示混合的白光增加而纯度减少。
(3)在色度图中,过C点直线端点的两彩色互补。
(4)在色度图轮廓上的各点具有不同的色调,连接C点与轮廓上点的连线上所有点具有相同的色调。
(5)在色度图中连接任两端点的直线上的各点表示将这两端点所代表的彩色相加可组成的一种新彩色4.1 三基色与色度图三角形包含由三顶点可组成的彩色
RGB是其中一个子集。不同电视机制式的三角形色域范围不同,有不同的色彩特点。目前,高清电视的色域范围最大,色彩最丰富。例4.1.1
图中P点的坐标:r=0.48g=0.4b=1-(r+g)=0.12P点的色调:波长为590nm(橙色)
P的饱和度:CP/CQ=66%pQ4.1 三基色与色度图pQ
4.0人的视觉特性(补充)
4.1 三基色与色度图
4.2 彩色模型及转换
4.3 伪彩色增强
4.4 真彩色增强
第4章 彩色图像增强1.面向硬设备彩色模型
基于物理的模型,适合图像输出显示场合使用1)RGB模型正方体:RGB三分量。原点:黑色,对角顶点:白色六顶点:三基色和三补色对角线:无色4.2 彩色模型及转换黄(255,255,0)黑(0,0,0)绿(0,255,0)青(0,255,255)蓝(0,0,255)品红(255,0,255)白(255,255,255)红(255,0,0)
4.2 彩色模型及转换归一化为单位立方体RGB模型缺点:不直观,从RGB值不能看出具体颜色。不均匀。对硬件设备有依赖性,与设备相关。4.2 彩色模型及转换2)CMY模型三基色光叠加产生光的三补色:
蓝绿(C,绿加蓝)
品红(M,红加蓝)
黄(Y,红加绿) 颜料的三基色正好是光的三补色,而颜料的三补色正好是光的三基色
R=1–C
G=1–M B=1–Y4.2 彩色模型及转换3)归一化彩色模型 用RGB的不同组合来表达彩色
该模型对观察方向、物体几何、照明方向和亮度的变化具有不变性。4.2 彩色模型及转换4)彩色电视机模型
PAL使用YUV模型:
Y:亮度Y=0.229R’+0.587G’+0.114B’U:B-Y,色度分量U=-0.147R’-0.289G’+0.436B’V:R-Y色度分量V=0.615R’-0.515G’-0.100B’
NTSC用YIQ模型:
Y:亮度Y=0.229R’+0.587G’+0.114B’I:U转33度I=0.596R’-0.275G’+0.321B’Q:V转33度Q=0.212R’-0.523G’+0.311B’
R’G’B’:RGB经伽马校正R’+G’+B’=14.2 彩色模型及转换4.面向视觉感知的彩色模型1)HSI模型
H:色调,光波长相联系
S:饱和度,与一定色调的纯度有关
I:密度(亮度)与物体的反射率成正比,HSI特点:
1)色调+饱和度=色度,亮度I与色度分开,亮度分量与图像的彩色信息无关。
2)色调H和饱和度S的概念互相独立,并与人的感知一至。
角度:H
色度
0o为红色,
120o为绿色,
240o为蓝色。4.2 彩色模型及转换HSI模型:双三棱锥(或圆柱体)垂直方向:密度I(亮度),0-1,剖面三角形(变化)矢量长度:饱和度S。轴心S=0,无色。H无定义。顶点,H无定义。4.2 彩色模型及转换H=0ºH=60ºH=120ºH=180ºH=240ºH=300º色度H
饱和度S
亮度I
4.2 彩色模型及转换(a)原图像(b)H分量(c)S分量(d)I分量4.2 彩色模型及转换HSI模型和RGB模型的转换:4.2 彩色模型及转换2)HSV模型H代表色调,S代表饱和度,V代表亮度值
HSV模型的坐标系统也是圆柱坐标系统,但一般用六棱锥来表示
4.0人的视觉特性(补充)
4.1 三基色与色度图
4.2 彩色模型及转换
4.3 伪彩色增强
4.4 真彩色增强
第4章 彩色图像增强4.3 伪彩色增强人的眼睛对灰度级的分辨率低(几十种),对颜色分辨率高(几千种不同的颜色)。伪彩色:原图无彩色,人工赋予彩色。赋色过程是着色过程。伪彩色增强:对原灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的彩色,以更明显地区分它们。伪彩色增强从图像处理的角度看,输入是灰度图像,输出是彩色图像
4.3 伪彩色增强1.亮度切割 用一个平行于图像坐标平面XY的平面去切割图像亮度函数 对每一个输入灰度值,如果它在切割灰度值lm之上就赋予某一种颜色,如果它在lm之下就赋予另一种颜色例:医学图像,卫星云图4.3 伪彩色增强2.从灰度到彩色的变换 对原图中像素的灰度值用三个独立变换来处理,将不同的灰度映射为不同的彩色.例:变换函数:变换后原始图中灰度值偏小的像素将主要呈现绿色,灰度值偏大的像素主要呈现红色可将三个变换结果分别送到RGB三个电子枪,显示调制的混合图像。4.3 伪彩色增强3.频域滤波 根据图像中各区域的不同频率含量给区域赋予不同的颜色用低通、带通(或带阻)和高通滤波器滤波
反变换后分别送到RGB显示,使边缘和区域不同色应用伪彩色技术早期在遥感图像处理中得到广泛的应用不仅适用于航摄和遥感图片,也可以用于X光片及云图判读的等方面。
4.0人的视觉特性(补充)
4.1 三基色与色度图
4.2 彩色模型及转换
4.3 伪彩色增强
4.4 真彩色增强
第4章 彩色图像增强4.4 真彩色增强处理策略
1)将一幅彩色图像看作三幅分量图像的组合体,在处理过程中先对每幅图像(按照对灰度图像处理的方法)单独处理,再将处理结果合成为彩色图像
2)将一幅彩色图像中的每个像素看作具有三个属性值,即像素属性现在为一个矢量,需利用对矢量的表达方法进行处理,可进行模板处理。4.4 真彩色增强1.彩色单分量增强(分别增强)在HSI空间对单个分量进行增强
(1)将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(灰度映射)增强其中的一个分量图(3)再将一个增强了的分量图和两个原来的分量图一起转换为用R,G,B分量图来显示。4.4 真彩色增强
1、亮度增强
在上述增强的第2个步骤选用了亮度分量图
2、饱和度增强
与图像的亮度增强相似
3、色调增强
对每个像素的色调值加一个常数(角度 值),将会使每个目标的颜色在色谱上移动
4.4 真彩色增强(a)原图像(b)亮度增强后的图像(c)亮度减弱后的图像I增强效果
4.4 真彩色增强a)原图像b)饱和度增强后的图像(c)饱和度减弱后的图像S增强效果4.4 真彩色增强
S增强效果
4.4 真彩色增强
I增强效果
4.4 真彩色增强H增强效果4.4 真
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