数字彩色图像基础课件

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数字彩色图像基础注：本部分内容参考了林福宗《多媒体技术基础》第四、五、六章《数字媒体技术基础》第二讲2上一讲内容回顾数字媒体导论数字媒体的基本概念数字媒体技术的原理数字媒体标准简介数字媒体的应用3本讲内容提要视觉系统对颜色的感知图像的颜色模型图像的基本属性图像的种类数字图像的描述图像文件格式作业2颜色的特性及度量颜色空间及其转换5视觉系统对颜色的感知视觉系统对颜色感知的特性眼睛本质上是一个照相机人的视网膜（humanretina）通过神经元感知外部世界的颜色，每个神经元是一个对颜色敏感的锥体（cone）

人的视网膜有对红、绿、蓝颜色敏感程度不同的三种锥体细胞红、绿和蓝三种锥体细胞对不同频率的光的感知程度不同，对不同亮度的感知程度也不同从理论上说，自然界中的任何一种颜色都可以由R，G，B这三种颜色值之和来确定，它们构成一个三维的RGB矢量空间（三原色）R，G，B的数值不同，混合得到的颜色就不同67图像的颜色模型什么是颜色模型（colormodel）定量的描述颜色的一套规则和定义人们提出了各种颜色模型。目前常用的颜色模型按用途可分为面向硬件显示设备的RGB颜色模型面向彩色图像打印的CMY颜色模型电视信号传输中的YUV颜色模型面向彩色图像处理的HIS颜色模型面向特定应用的自定义颜色模型。。。与颜色空间等价9显示彩色图像用RGB相加混色模型-2任何一种颜色都可用三种基本颜色按不同的比例混合得到颜色＝R(红的百分比)＋G(绿的百分比)＋B(蓝的百分比)三种颜色的光强越强，到达我们眼睛的光就越多，它们的比例不同，我们看到的颜色也就不同。没有光到达眼睛，就是一片漆黑当三基色等量相加时，得到白色；等量的红绿相加而蓝为0时得到黄色；等量的红蓝相加而绿为0时得到品红色；等量的绿蓝相加而红为0时得到青色。这些三基色相加的结果如图所示

相加混色三种色彩叠加可形成1670万种颜色，即真彩色10打印彩色图像用CMY相减混色模型-1一个不发光波的物体称为无源物体，它的颜色由该物体吸收或者反射哪些光波决定用彩色墨水或颜料进行混合，绘制的图画是一种无源物体，用这种方法生成的颜色称为相减色在白光照射下，青色颜料能吸收红色而反射青色，黄色颜料吸收蓝色而反射黄色，品红颜料吸收绿色而反射品红。也就是：白色-红色=青色白色-绿色=品红白色-蓝色=黄色

另外，如果把青色和黄色两种颜料混合，在白光照射下，由于颜料吸收了红色和蓝色，而反射了绿色，对于颜料的混合我们表示如下：颜料(黄色+青色)=白色-红色-蓝色=绿色颜料(品红+青色)=白色-红色-绿色=蓝色颜料(黄色+品红)=白色-绿色-蓝色=红色以上的都是相减混色,相减混色就是以吸收三基色比例不同而形成不同的颜色的。所以又把青色、品红、黄色称为颜料三基色。颜料三基色的混色在绘画、印刷中得到广泛应用11打印彩色图像用CMY相减混色模型-2CMY相减混色模型用三种基本颜色即青色(cyan)、品红(magenta)和黄色(yellow)的颜料按一定比例混合得到颜色的方法，通常写成CMY，称为CMY模型从理论上说，任何一种颜色都可以用青色(cyan)、品红(magenta)和黄色(yellow)混合得到在相减混色中,当三基色等量相减时得到黑色；……。三基色相减结果如图所示按每个像素每种颜色用1位表示，相减法产生的8种颜色如表所示C(青色)M(品红)Y(黄色)相减色000白001黄010品红011红100青101绿110蓝111黑

相减混色相减色

13图像属性-2阿尔法(α)通道在每个像素用32位表示的图像表示法中的高8位，其余24位是颜色通道，红色、绿色和蓝色分量各占一个8位的通道

α通道是一个256级灰阶的图像，用于表示每个像素的透明度（可将图像分成不同的层）例如，用两幅图像A和B混合成一幅新图像，新图像(New)的像素为：Newpixel=(alphaA)(pixelAcolor)+(alphaB)(pixelBcolor)在视频制作中，可把广告的图标、报道题花等图案作为标记或栏目标题叠加在画面上，使用α通道可对不同部分产生不同的透明效果14图像属性-3真彩色与伪彩色真彩色(truecolor)每个像素的颜色值用红(R)、绿(G)和蓝(B)表示的颜色通常用24位表示，其颜色数224＝16777216种。也称24位颜色(24-bitcolor)或全彩色(fullcolor)伪彩色(pseudocolor)在RGB真彩色出现之前，由于技术上的原因，计算机在处理时并没有达到每像素24位的真彩色水平，为此人们创造了索引颜色，即伪彩色将像素值当作彩色查找表(colorlook-uptable，CLUT)的表项入口地址，查找显示图像时要使用的R，G，B值，用查找出的R，G，B值产生的彩色。例如16种颜色的查找表，0号索引对应黑色，...，15号索引对应白色使用查找得到的R，G，B数值显示的彩色是真的，但不是图像本身真正的颜色，它没有完全反映原图的颜色15图像的种类-1矢量图(vectorgraphics)–图形一般是由点、线条、曲面等组成的画面，多数是由绘图软件绘制出来的把图形看作一段段具有一定宽度、一定长度和方向性的线段组成，文件记录的是每个线段的起点和终点以及线段的色彩、宽度等信息，该文件可以看成是众多矢量表示的集合。每一个矢量都是独立的图像对象，可以自由无限制的重新组合优点目标图像的移动、缩小或放大、旋转、拷贝、属性(如线条变宽变细、颜色)变更都很容易做到存储空间小局限性很难用来描述真实世界的彩色照片17图像的种类-3矢量图与位图的差别18图像的描述—矩阵黑白图像（二值图像）每个像素只能是黑或者白，像素值为0/1灰度图像每个像素由一个量化的灰度级来表示，一般为8bits的灰度级（0-255,0为纯黑,255为纯白）彩色图像每个像素的信息由RGB三基色构成1819图像文件格式图像文件格式是存储图形或图像数据的数据结构数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的开发商支持。因此，要进行图像处理，必须了解图像文件的格式，即图像文件的数据构成每一种图像文件均有一个文件头，在文件头之后才是图像数据21BMP文件格式-2BMP文件组成

BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息(调色板)和图形数据四部分组成

BMP文件头

BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型、文件大小和位图起始位置等信息。

其结构定义如下:

typedef

struct

tagBITMAP

{

WORDbfType;

//

位图文件的类型标识，必须为0x424D,即字符串”BM”

DWORD

bfSize;

//

位图文件的大小，以字节为单位

WORDbfReserved1;

//

位图文件保留字，必须为0

WORDbfReserved2;

//

位图文件保留字，必须为0

DWORD

bfOffBits;

//

位图数据的起始位置，以相对于位图

//

文件头的偏移量表示，以字节为单位

}

BITMAP;

22BMP文件格式-3位图信息头

BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸等信息。

typedef

struct

tagBITMAPINFOHEADER{

DWORD

biSize;

//

本结构所占用字节数

LONGbiWidth;

//

位图的宽度，以像素为单位

LONGbiHeight;

//

位图的高度，以像素为单位

WORD

biPlanes;

//

目标设备的级别，必须为1

WORD

biBitCount//

每个像素所需的位数，必须是1(双色),

//

4(16色)，8(256色)或24(真彩色)之一

DWORD

biCompression;

//

位图压缩类型，必须是

0(不压缩),

//

1(BI_RLE8压缩类型)或2(BI_RLE4压缩类型)之一

DWORD

biSizeImage;

//

位图的大小，以字节为单位

LONGbiXPelsPerMeter;

//

位图水平分辨率，每米像素数

LONGbiYPelsPerMeter;

//

位图垂直分辨率，每米像素数

DWORD

biClrUsed;//

位图实际使用的颜色表中的颜色数

DWORD

biClrImportant;//

位图显示过程中重要的颜色数

}

BITMAPINFOHEADER;23BMP文件格式-4颜色表（调色板）颜色表用于说明位图中的颜色，它有若干个表项，每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构，定义一种颜色。RGBQUAD结构的定义如下:

typedef

struct

tagRGBQUAD

{

BYTErgbBlue;//

蓝色的亮度(值范围为0-255)

BYTErgbGreen;

//

绿色的亮度(值范围为0-255)

BYTErgbRed;

//

红色的亮度(值范围为0-255)

BYTErgbReserved;//

保留，必须为0

}

RGBQUAD;颜色表中RGBQUAD结构数据的个数有biBitCount来确定:

当biBitCount=1,4,8时，分别有2,16,256个表项;

当biBitCount=24时，没有颜色表项。位图信息头和颜色表组成位图信息，BITMAPINFO结构定义如下:

typedef

struct

tagBITMAPINFO

{

BITMAPINFOHEADER

bmiHeader;

//

位图信息头

RGBQUAD

bmiColors[1];

//

颜色表

}

BITMAPINFO;25BMP文件格式-6总结Windows所使用的BMP文件，在开始处有一个文件头，大小为54字节。文件头保存了包括文件格式标识、颜色数、图象大小、压缩方式等信息对24位色不压缩的BMP，文件头中的信息基本不需要注意，只有“大小”这一项对有用。图象的宽度和高度都是一个32位整数，在文件中的地址分别为0x0012和0x0016。54个字节以后，如果是16色或256色BMP，则还有一个颜色表，但24位色BMP没有这个，可不考虑。接下来就是实际的像素数据了。24位色的BMP文件中，每三个字节表示一个像素的颜色。注意，通常使用RGB来表示颜色，但BMP文件则采用BGR，就是说，顺序被反过来了每一行的字节数一行的字节数必须是4的整数倍，如果不是，则需要补齐BMP文件的数据存放是从下到上，从左到右的。也就是说，从文件中最先读到的是图像最下面一行的左边第一个像素，然后是左边第二个像素，接下来是倒数第二行左边第一个像素，左边第二个像素。依次类推，最后得到的是最上面一行的最右边的一个像素26作业2用VC或者C/C++实现一个包含如下功能的程序打开24位彩色bmp文件,显示该图像将图像内容顺时针旋转90度后显示出来将图像分成等大小的4块，将第1和第3块像素互换后保存将旋转后的图像转换成灰度图像显示，并保存对灰度图像求Sobel边缘图，显示出来，并保存对灰度图像进行Gaussian平滑，并保存（需要体会平滑的作用）对灰度图像进行2值化（可尝试使用不同的阈值，如30，50，128，160）要求不可借助其它SDK，只能用C/C++来实现，可参考网上代码作业提交：源程序+原始图像+各结果图像（可拷贝到word文件中）29颜色的三个特性-2色调表示法色调（Hue）在颜色圆上用圆周表示，圆周上的颜色具有相同的饱和度和明度，但它们的色调不同,如图所示30颜色的三个特性-3饱和度(Saturation)指颜色的纯洁性可用来区别颜色明暗的程度当一种颜色掺入其他光成分越多时，就说该颜色越不饱和一种颜色+其他光成分=颜色不饱和完全饱和的颜色是指没有渗入白光所呈现的颜色单一波长的光谱色是完全饱和的颜色半径表示法见图(a)，沿径向方向上的颜色具有相同的色调和明度，但它们的饱和度不同图(b)所示的七种颜色具有相同的色调和明度，但具有不同的饱和度，左边的饱和度最浅，右边的饱和度最深

(a)半径表示法(b)饱和度表示法31颜色的三个特性-4明度(Brightness)视觉系统对可见物体辐射光或发射光多少的感知属性同一物体因受光不同会产生明度上的变化。有色表面的明度取决于亮度和表面的反射率感知的明度与反射率不成正比，认为是一种对数关系明度的主观感觉值目前无法用物理设备测量可用亮度(luminance)即辐射的能量来度量一个极端是黑色(没有光)，另一个极端是白色，在这两个极端之间是灰色32颜色的三个特性-5明度（Brightness）明度常用垂直轴表示，见图(a)在图(b)中，七种颜色具有相同色调和饱和度不同的明度底部的明度最小顶部的明度最大(a)垂直轴表示法(b)示例33饱和度和亮度的关系同一色调越亮或越暗越不纯。在饱和的彩色光中增加白光的成分，相当于增加了光能，因而变得更亮了，但是它的饱和度却降低了。若增加黑色光的成分，相当于降低了光能，因而变得更暗，其饱和度也降低了。34颜色的三个特性-6亮度（luminance）由于明度很难度量，因此国际照明委员会定义了一个比较容易度量的物理量，称为亮度(luminance)。亮度的值是可度量的，它用单位面积上反射或者发射的光的强度表示光的强度用“intensity”表示，但在许多中文工具书和科技文献中把“intensity”和“luminance”都翻译成“亮度”总结：色调与光波的波长有直接关系，亮度和饱和度与光波的幅度有关。35颜色空间-1表示颜色的一种数学方法对人，可以通过色调、饱和度和明度来定义颜色对显示设备，用红、绿和蓝发光体的发光量来描述颜色对打印或印刷设备，使用青色、品红色、黄色和黑色的反射和吸收来产生指定的颜色通常用三维模型表示颜色常用代表三个参数的三维坐标来指定，这些参数描述颜色在颜色空间中的位置36颜色空间-2例：如图表示用色调、饱和度和明度构造的HSB(hue,saturation，andbrightness)

颜色空间色调用角度标定，红色标为0°,青色标为180°饱和度的深浅用半径大小表示明度用垂直轴表示HIS（Intensity）

色调-饱和度-明度颜色空间37HIS/HSB

（A）HSI圆锥空间模型（B）线条示意图：圆锥上亮度、色度和饱和度的关系。（C）纵轴表示亮度：亮度值是沿着圆锥的轴线度量的，沿着圆锥轴线上的点表示完全不饱和的颜色，按照不同的灰度等级，最亮点为纯白色、最暗点为纯黑色。（D）圆锥纵切面：描述了同一色调的不同亮度和饱和度关系。（E）圆锥横切面：色调H为绕着圆锥截面度量的色环，圆周上的颜色为完全饱和的纯色，色饱和度为穿过中心的半径横轴。38颜色空间-339肤色模型（Skinmodel）肤色检测在人脸检测、手势识别、人体跟踪、敏感图像过滤等问题中得到广泛应用它通常被作为预处理环节来降低问题求解的计算复杂度由于种族、光照、背景等因素的影响，准确分割人体肤色区域仍是一个有挑战性的问题40肤色模型（Skinmodel）肤色在不同颜色空间上的分布计算机表示中最常用的RGB颜色空间RGBisdevelopedwithCRTasanadditivecolorspaceIthashighcorrelation,non-uniformityandmixingofchrominanceandluminancedata.ThereforeRGBisnotsuitableforcoloranalysisandcolorbasedrecognition41肤色