彩色图像处理 PPT

彩色图像处理内容提要:11.1人类视觉与色度学基础三基色原理、光度学基本知识11.2颜色空间的表示及其转换RGB模型、HSV模型、HSI模型、YUV模型RGB与HSV空间的相互转换RGB与YUV空间的相互转换RGB与HSI空间的相互转换11.3颜色空间的量化抖动技术、假彩色处理彩色图像增强、真彩色增强、

伪彩色增强11.1人类视觉与色度学基础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。色度学（colorimetry）进行图像的彩色分析，建立的研究彩色计量的学科。11.1.1人类的基本视觉特性视觉系统中存在着杆状和锥状细胞两种感光细胞。杆状细胞为暗视器官锥状细胞是明视器官，在照度足够高时起作用，并能分辨颜色。锥状细胞大致将电磁光谱的可见部分分为三个波段：红、绿、蓝。这三种颜色被称为三基色图

人类视觉系统三类锥状细胞的光谱敏感曲线人类视觉对颜色的主观感觉颜色的三种主观感觉：色调、色饱和度和亮度。色调（hue）从一个物体反射过来的或透过物体的光波长是由颜色种类来辨别的，如红、橙、绿。色饱和度（saturation）即色纯度，指颜色的深浅例如：深红和浅红。亮度（brightness）颜色的明暗程度，从黑到白，主要受光源强弱影响。11.1.2三基色原理由三基色混配各种颜色通常有两种方法：相加混色法。彩色电视机上的颜色。相减混色法。彩色电影、幻灯片、绘画原料相加混色和相减混色的主要区别：（1）相加法是由发光体发出的光相加而产生的各种颜色，而相减法是先有白色光，然后从中减去某些成份（吸收）得到各种颜色。（2）相加混色的三基色是红、绿、蓝，而相减混色的三基色是黄、青、品红。相加混色的补色就是相减混色的基色。（3）相加混色和相减混色有不同的规律。Grassman定律指出了视觉对颜色的响应取决于红、绿、蓝三输入量的代数和。（1）所有颜色都可以用相互独立的三基色混合得到；（2）混合色的光亮度是原来各分量光亮度的总和；（3）任意两种颜色相混合产生的新颜色与采用三基色分别合成这两种颜色的各自成份混合起来得到的结果相等。光的物理知识光是人的视觉系统能够感知到的电磁波波长在400nm到700nm之间(1nm=10-9m)光可以由它的光谱能量分布来表示各种波长的能量 大致相等， 为白光各波长的能量 分布不均匀， 为彩色光包含一种波长 的能量，其他 波长都为零， 是单色光光谱能量分布定义颜色十分麻烦光谱与颜色的对应关系是多对一两种光的光谱分布不同而颜色相同的现象称为“异谱同色”必须采用其他的定义颜色的方法， 使光本身与颜色一一对应三色学说颜色视觉及真实感图形学的生理基础，颜色科学中最基本、最重要的理论颜色具有恒常性，颜色之间的对比效应能使人区分不同颜色颜色具有混合性，牛顿在十七世纪后期用棱镜把太阳光分散成光谱上的颜色光带，证明白光由很多颜色光混合而成十九世纪初Yaung提出某种波长的光可以通过三种不同波长的光混合而复现出来的假说红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色把三种原色按照不同的比例混合就能准确的复现其他任何波长的光三原色等量混合产生白光

Maxwell用旋转圆盘证实了Yaung假设。1862年，Helmhotz在上面的基础上提出颜色视觉机制学说，即三色学说，也称为三刺激理论用三种原色能够产生各种颜色的三色原理是当今颜色科学中最重要的原理和学说CIE色度图三色学说原理说明任何一种颜色可以用红、绿、蓝三原色按照不同比例混合来得到。还有如何使三原色按某唯一比例混合复现给定颜色的问题。颜色匹配－混合光与给定光的颜色相同CIE－国际照明委员会选取的标准红、绿、蓝三种光(700,546,435.8)CIE-RGB系统光的颜色匹配式子：权值r、g、b为颜色匹配中所需要的R、G、B三色光的相对量1931年，CIE给出 等能标准三原色 匹配任意颜色的 光谱三刺激值曲线CIE-XYZ系统CIE-RGB曲线一部分三刺激值是负数，这表明我们不可能靠混合红、绿、蓝三种光来匹配对应的光计算不便，不易理解1931年CIE-XYZ系统，利用三种假想的标准原色X、Y、Z，使颜色匹配三刺激值都是正值：c=xX+yY+zZ任何颜色都能由标准三原色混合匹配（三刺激值是正的）色度图复现颜色的三原色比例值是否唯一？三刺激空间－用三原色的单位向量定 义三维颜色空间颜色刺激表示为三刺激空间中以原点为起点的向量，向量的方向代表颜色三刺激空间色度平面色度图在三刺激空间上取通过（R）、（G）、（B）坐标轴单位向量的截面，截面的方程为（R）＋（G）＋（B）＝1。该截面与三个坐标平面的交线构成一个等边三角形，称为色度图颜色刺激向量与色度图有且仅有唯一交点，色度图可以唯一的表示三刺激空间中的所有颜色值色度图上每一个点代表不同的颜色，对于三刺激空间中坐标为X、Y、Z的颜色刺激向量Q，它与色度图交点的坐标（x，y，z）即三刺激值也被称为色度值CIE色度图CIE色度图－色度图投影到XY平面上马蹄形区域的边界和内部代表了所有可见光的色度值边界弯曲部分代表了光谱在某种纯度为百分之百的色光色度图与三刺激值是描述颜色的标准精确方法，应用较复杂CIE色度图Z=1-X-Y二维表示11.2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11.2.1RGB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每个点有三个分量，分别代表该点颜色的红、绿、蓝亮度值亮度值限定在[0，1]。图RGB模型坐标图

图像的R、G、B分解

（a）原图像（b）R分量（c）G分量（d）B分量图

彩色模型CMYK模式（相减混色模型，用于不发光物体）三次色（青色Cyan，品红Magenta和黄色Yellow）。K为真正黑色。颜色1颜色2颜色3混合结果黄色Y洋红M红R青色C黄色Y绿G青色C洋红M蓝B彩色模型彩色模型采用CMYK模式的原因白光

RGB和CMY颜色模型的区别11.2.2HSV模型

HSV模型由色度（H），饱和度（S），亮度（V）三个分量组成HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察，就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩，水平轴表示饱和度，亮度沿垂直轴测量。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。图HSV颜色模型（a）HSV颜色模型（b）颜色轮（c）柱形彩色空间HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。我们可以从一种纯色彩开始，即指定色彩角H，并让V=S=1，然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变，同样增加白色可以减小S而V不变。例如，要得到深蓝色，V=0.4S=1H=240度。要得到淡蓝色，V=1S=0.4H=240度。彩色模型在绘画艺术上，饱和度的概念可描述如下：是一种纯色加上白色染料后的结果，此时色彩的饱和度发生变化而色彩的亮度不发生变化。同样在绘画艺术上，亮度的概念可描述如下：是一种纯色加上黑色染料后的结果，此时色彩的亮度发生变化而色彩的饱和度不发生变化。HSB空间的坐标体系11.2.3HSI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(a)所示，而图(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。图HSI彩色模型

（a）HSI彩色模型坐标系统（b）HSI彩色三角形11.2.4YUV模型YUV颜色模型在广泛性方面仅次于RGB模型。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。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。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。11.2.5RGB与HSV空间的相互转换同一颜色可以用不同的彩色空间表示，自然可以相互转换。1．从RGB转换到HSV

Temp1=max(R,G,B)

Temp2=min(R,G,B)

H=60H1

S=(Temp1-Temp2)/Temp1

V=Temp1/255图

图像的HSV分解

（a）原RGB图像（b）H分量

（c）S分量（d）V分量从HSV颜色坐标到RGB颜色坐标的转换其中％为取余数运算，即f为h除以60的余数11.2.6RGB与YUV空间的相互转换图

图像的YUV分解

（a）原RGB图像（b）Y分量

（c）U分量

（d）V分量

11.2.7RGB与HSI空间的相互转换1．从RGB空间转换到HSI空间图

图像的HSI分解

（a）原RGB图像（b）H分量

（c）S分量（d）I分量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：11.3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。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。HSV色彩空间中颜色特征的非等间隔量化把量化后的3个颜色分量合成为一维特征矢量根据上式，H、S、V三个分量可获得72柄（Bin）的一维直方图。I=HQsQv+SQv+V其中，QS（分量S的量化级数）=3，QV（分量V的量化级数）=3。11.4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。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M×M的抖动矩阵，则抖动过程可用下式表示：图

抖动处理

（a）原图像（24位显示）（b）抖动图像（16色显示）11.5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。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：11.6彩色图像增强11.6.1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。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。，图

图