彩色图像处理课件教材

主要内容10.1颜色基础10.2颜色模型与颜色空间变换10.3彩色图像处理基础10.4彩色图像的常规处理10.5彩色平衡处理10.6彩色补偿处理10.1颜色基础可见光的波长范围约为380nm—780nm.1666年,Newton红、橙、黄、绿、青、蓝、靛、紫red,orange,yellow,green,cyan,blue,indigo,violet10.1颜色基础10.1颜色基础颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，它具有色调、饱和度和亮度三个特性。物体的颜色不仅取决于物体本身，还与光源、周围环境的颜色，以及观察者的视觉系统有关系。具有不同光谱分布的光产生的颜色感觉是有可能一样的。我们称两种光的光谱分布不同而颜色相同的现象为“异谱同色”。10.1颜色基础色调（hue）又称为色相，是当人眼看到一种或多种波长的光时所产生的彩色感觉，它反映颜色的种类。饱和度（saturation）是指颜色的纯度，可用来区别颜色的深浅程度。混入的白光越少，饱和度越高，颜色越鲜明。亮度（intensity）是视觉系统对可见物体辐射或者发光多少的感知属性。通常把色调和饱和度称为色度（chromaticity）。亮度表示颜色的明亮程度，而色度则表示颜色的类别与深浅程度。10.1颜色基础1802年，ThomasYoung提出假设：人眼有三种相当于红、绿、蓝三种基色的颜色感知器。19世纪60年代，Maxwell认识到人眼对色调与饱和度比亮度的敏感度低。三色学说：某种波长的光可以通过三种不同波长的光混合而复现，红、绿、蓝三种单色光可作为基本的颜色—原色。生理学试验表明，视网膜上的光感受器可分锥细胞和杆细胞，锥细胞对彩色敏感，杆细胞对亮度敏感。锥细胞可分为3类，分别对红、绿、蓝敏感，约各占65%、33%、2%。10.1颜色基础吸收率445nm535nm575nm红、绿、蓝视锥细胞对可见光谱的吸收特性10.1颜色基础光的三基色：red,green,blue颜料的三基色:magenta(洋红色),cyan(青色),yellowMagenta=Red+BlueCyan=Blue+GreenYellow=Red+Green加色法减色法10.1颜色基础C=R（R）+G（G）+B（B）颜色匹配试验1931,CIE三基色:Green435.8nmBlue546.1nmRed700.0nm10.1颜色基础1931CIERGB颜色匹配曲线三色刺激值通过颜色匹配实验，用红、绿和蓝三基色光匹配成白光时，所需要的红、绿和蓝基色光的光通量之比为1:4.5907:0.0601。规定三基色光的单位，分别用(R)、(G)和(B)表示。10.1颜色基础CIErg色度图rg10.1颜色基础利用RGB三原色混合某些色彩时，会出现负的三刺激值，导致这些颜色不能物理实现。1931CIEXYZ系统，就是选用三个理想的原色来代替实际的三原色，从而将CIE-RGB系统中的光谱三刺激值和色度坐标r、g、b均变为正值。

rgbX1.275-0.2780.003Y-1.7392.767-0.028Z-0.7430.1411.602理想三原色X，Y，Z的三刺激值：10.1颜色基础1931CIE标准颜色匹配函数XYZ三色刺激值X=0.490R+0.310G+0.200BY=0.177R+0.812G+0.011BZ=0.010G+0.990B纯光谱色混合色10.1颜色基础三刺激值（tristimulusvalues）：产生某种颜色所需红、绿、蓝的数量，分别用X，Y，Z组成。色度图（ChromaticityDiagram）GRB10.1颜色基础RGB显示器的颜色显示范围高质量打印设备的颜色显示范围10.1颜色基础CIE1931xyY色度图的感知非均匀性XYZ系统和在它的色度图上表示的两种颜色之间的距离与颜色观察者感知的变化不一致。为了解决颜色空间的感知一致性问题，1976年国际照明委员会CIE1931XYZ系统进行了非线性变换，制定了CIE1976L*a*b*颜色空间的规范。10.1颜色基础CIELAB颜色系统是使用最广泛的物体颜色度量方法，是建立在四色理论上的均匀颜色空间。四色理论：认为是红、黄、绿和蓝四种基色，组成红－绿（暧色）和黄－蓝（冷色）两对对立色调，黑-白是另外一对。L*值代表光亮度，其值从0(黑色)～100(白色)。a*和b*代表色度坐标，其中a*代表红-绿轴，b*代表黄-蓝轴，它们的值从0～10。a*=b*=0表示无色，因此L*就代表从黑到白的比例系数。10.1颜色基础CIELAB颜色空间10.1颜色基础CIELAB空间给定光亮度下的所有颜色10.2颜色模型与颜色空间变换颜色模型也称颜色空间、颜色系统，用以定量地描述颜色。每一种颜色在颜色空间中表现为一点颜色模型大致可分为三类：面向计算的、面向设备的、面向视觉的颜色模型颜色模型之间可相互转换10.2颜色模型与颜色空间变换计算颜色模型，又称色度学颜色模型，用于色差计算、分析和颜色管理系统CIEXYZ,CIELab,CIELuv面向设备的颜色模型，侧重于实际应用，用于存储、显示、TV等RGB、CMY/CMYK、YUV、YIQ、YCbCr面向视觉的颜色模型，与人眼对颜色感知的视觉模型相似。HSI、HSV、HSL10.2.1RGB颜色模型RGB(Red,Green,Blue)R:200G:50B:120OriginImageGreenRedBlue10.2.1RGB颜色模型10.2.2CMY/CMYK颜色模型CMYK

(Cyan,Magenta,Yellow,Black)Blackisthepredominantcolorinprinting.RGB→CMYRGB→CMYK负像（ColorNegatives）

R1–R G1–G B1–B10.2.2CMY/CMYK颜色模型10.2.3HSI颜色模型色调（Hue）：用矢量与红轴的夹角表示。如H=0o,Red;H=120o,Green;H=240o,Blue.饱和度（Saturation）：用矢量长表示，三角形边上点的S=1，中心S=0.强度（Intensity）：截平面在I轴上的位置，最底端I=0，最上端I=1.10.2.3HSI颜色模型—饱和度效果图S=0S=1S=1/4S=1/2H=0º10.2.3HSI颜色模型—亮度效果图I=0I=1I=1/4I=1/2S=1.0,H=0º10.2.3HSI颜色模型—RGBtoHSI10.2.3HSI颜色模型—HSItoRGB10.2.3HSI颜色模型—HSItoRGB10.2.3HSI颜色模型—HSItoRGB10.2.4HSV颜色模型Hue,Saturation,Value在圆锥顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色；圆锥顶面中心处，S=0，V=1，H无定义，代表白色；从圆锥顶点到顶面圆心的连线，代表从黑到白的不同灰度。HSV对应于画家的配色方法：在纯色中加入白色改变色浓，加入黑色改变色深。10.2.4HSV颜色模型—RGBtoHSV10.2.4HSV颜色模型—HSVtoRGB10.2.5HSL颜色模型Hue,Saturation,LightnessL=0.5时，HSL颜色饱和度最高。V=1.0时，HSV颜色饱和度最高。RGB与HSL之间的转换略去，请自行推导，或参见林福宗《多媒体技术基础》。YUV、YIQ与YCbCr颜色空间人眼对彩色细节的分辨能力远比对亮度细节的分辨能力低，通常把RGB空间表示的彩色图像变换到YUV或者YIQ颜色空间。每一种彩色空间都产生一种亮度分量和两种色度分量，而且亮度信号(Y)和色度信号(U、V)是相互独立的。彩色电视信号中采用YIQ或者YUV空间一是为了兼容黑白电视，二是为了实现压缩。YCbCr主要用于数字电视。10.2.6YUV颜色模型YUV将亮度信号与色度信号分离。Y表示亮度，U、V表示色差。U和V的比值决定色调，而(U2+V2)1/2代表颜色的饱和度。用于PAL制式的电视系统10.2.7YIQ颜色模型YIQ模型与YUV模型类似，用于NTSC制式的电视系统。I和Q分量相当于将YUV空间中的UV分量做了一个33度的旋转。10.2.8YCbCr颜色模型YCbCr常用于彩色图像压缩，Y为亮度，Cb和Cr共同描述图像的色调，分别为蓝色分量和红色分量相对参考值的坐标。OverviewofColorModels

设备相关的颜色模型，依赖于硬件的原色.RGB:数码相机、扫描仪、显示器.CMY/CMYK:打印机，使用CMYK颜料（coloredpigments）HSI:使用HSI描述颜色，与人类视觉系统没有直接联系.感知（Perceptual）颜色模型，采用颜色匹配（CMF）CIERGB:tristimulusvaluesobtainedbyCIERGBCMF’sCIEXYZ:tristimulusvaluesobtainedbyCIEXYZCMF’s

感知均匀颜色模型，基于CIEXYZCIEL*u*v*:LightnessandapproximatelyuniformuvCIEL*a*b*:Lightnessandapproximatelyuniformab10.3彩色图像处理基础两类处理方法：1、单独处理颜色空间的每一个通道，再复合成结果图像；2、把像素的颜色看作颜色空间中的一个点，也可以看作是一个向量，在向量空间中处理图像。输入图像(RGB)HSI输出图像(RGB)H*S*I*分离通道通道处理通道合成10.3彩色图像处理基础输入图像(RGB)RGB输出图像(RGB)R*G*B*VersusRedGreenBlueHistogramequalizedIntensityhistogramequalized10.4.1彩色图像的常规处理—彩色变换例1：消除红眼（redeye）算法:（基于HSI颜色空间实现图像分割）（1）RGBHSI（2）if-pi/4<Hue<pi/4

andSaturation>0.3 makeitgray:Saturation0（3）HSIRGB10.4.2彩色图像的常规处理—图像分割10.4.2彩色图像的常规处理—图像分割例2：检测皮肤算法：（在RGB向量空间中实现图像分割）（1）基于感兴趣区域（RegionofInterest,ROI）采样；（2）统计样本的颜色特征：平均值和标准差；（3）定义合适的包围盒；判断当前像素颜色，若处于包围盒内，则保留；否则去除。10.4.2彩色图像的常规处理—图像分割三种常用的包围盒10.4.2彩色图像的常规处理—图像分割10.4.2彩色图像的常规处理—图像分割10.4.3彩色图像的常规处理—图像平滑10.4.4彩色图像的常规处理—图像锐化10.5彩色平衡问题的提出：当一幅彩色图像数字化后，在显示时颜色经常看起来有些不正常，这是因为颜色通道的不同敏感度、增