第6章彩色图像处理
第6章彩色图像处理资料
补充 YUV彩色空间
YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编 码方法(属于PAL) 。
Y为颜色的亮度 U 为色差信号，为红色的浓度偏移量成份 V 为色差信号，为蓝色的浓度偏移量成份 YUV格式有：4∶4∶4 ；4∶2∶2 ；
4∶1∶1 ；4∶2∶0
YUV与RGB间的转换
6.1 彩色基础 p252
将红、绿、蓝的量称为三色值，表示为X,Y,Z， 则一种颜色由三色值系数定义为：
x X X Y Z
y Y X Y Z
z Z X Y Z
x y z 1
CIE色度图
纯色在色度图边 界上，任何不在 边界上而在色度 图内的点都表示 谱色的混合色；
越靠近等能量点 饱和度越低，等 能量点的饱和度 为0；
Y 0.299 0.587 0.114R
U
0.147
0.289
0.436 G
V 0.615 0.515 0.1 B
R 1 0
1.1398 Y
G 1
0.3946
Hale Waihona Puke 0.5805UB 1 2.032 0.0005V
6.3 伪彩色图像处理
伪彩色(又称假彩色)图像处理是根据特定的 准则对灰度值赋以彩色的处理，即将灰度 图转换为彩色图。
6.2.2 CMY和CMYK模型
CMY模型和RGB模型间的关系：
C 1 R
M
1
G
Y 1 B
RGB三个值已归一化为[0,1]
等量的青色、品红和黄色应该产生黑色。但实 际产生的黑色不够纯正，另外加上价格因素， 引入黑色(打印的主色)，构成CMYK模型。
6.2.2 CMY和CMYK模型
第六章 彩色图像处理
把这一过程扩展到三种颜 色是很简单的。为了从色 度图中任何给定的三种颜 色决定得到的颜色范围， 简单地对三色点的每一个 画一条连线。其结果是一 个三角形，三角形内的任 何颜色都可以由三种原色 的不同混合产生。 以任意确定颜色为顶点的 三角形不能包围图6.5中
的所有颜色范围。
结果，HSI模型对于开发基于彩色描述的图像处理方法是 一个理想的工具，这种彩色描述对人来说是自然的、直观 的。然后人们便可发展和使用这些算法。
可以说RGB对图像彩色的产生是理想的(用彩色摄像机捕 获图像或者把图像显示在监视器屏幕上),但是对彩色描述 上的应用有较多的限制。
可以把任何RGB点转换为相应的HSl彩色模型的点
因为取三个数形成RGB彩色，每个安全色由表6.1中的三 个两位16进制数形成。例如，最纯净的红色是FF0000。 000000和FFFFFF分别表示黑色和白色。类似的结果可用 更熟悉的十进制表示得到。例如，最亮的红色在十进制表 示中为R=255(FF)和G=B=0。
图6.10(a)显示了由RGB转换而来的216种安全颜色。第 一行左上角方块数值是FFFFFF(白)，它右边的方块数值 为FFFFCC，第三块为FFFF99，等等。同一阵列的第二行 其值是FFCCFF．FFCCCC，FFCC99，等等。阵列中最 后一个方块为FF0000(可能是最亮的红色)。第二阵l列的 右边正好由cccccc开始，并阻相同的方式前进，剩下的4 个阵列也是一样。最后一个阵i列的最后一个方块(底部右 方)为000000(黑)。
量中。
图中，R，G，B位于3个角上；青、深红和黄位于另外3个角上，黑 色在原点处，白色位于离原点最远的角上。在该模型中，灰度等级沿 这两点的连线分布。在本模型中，不同的颜色处在立方体上或其内部， 并可用从原点分布的向量来定义。
第6章彩色图像处理
彩色图像增强：目的是突出图像中有用的信息，改善 图像的视觉效果
亦称彩色空间或彩色系统 。最通用的就是RGB模型 （用于如摄像机等）、 CMY（青，深红，黄）、 CMYK（青，深红，黄，黑）是针对彩色打印机，而 HSI（色调，饱和度，亮度）更符合人描述颜色，也适 合本书给出的灰度处理技术。
RGB彩色模型 • 它使用红、绿、蓝三原色 的亮度来定量的表示颜色， 也称加色混色模型。 • 一幅M×N的RGB彩色图 像可以用M×N×3的矩阵 表示。
④ 彩色图像的平滑（去噪，图像模糊） • RGB模型的平滑：每个分量的平均，即对各个分量图 像分别进行平滑。
1 K 1 1 g ( x, y ) f ( x, y ) K K ( x , y ) S xy 1 K
( x , y ) S x , y
R ( x, y )
第六章 彩色图像处理6.1概述• 彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息，人眼对彩 色图像的视觉感受比黑白或多灰度图像的感受丰富的多. • 图像中应用彩色主要是因为： ①简化区分目标； ②眼可以辨别几千种颜色色调和亮度，而对灰度辨别仅 几十种，利于人工图像分析。 •彩色图像处理可以分为两个主要领域：全彩色处理和 伪彩色处理
① 彩色平衡： • 问题：图像中物体的颜色偏离了原有的真实色彩，显 示的图像颜色看起来不正常. • 方法：针对某一种颜色，做处理，达到理想的视觉效 果。
• 缺点：过多深红色 • 方法：减弱红色和蓝 色，或者增大绿色分 量
① A=imread('baby.tif'); ② ② B=im2double(A); ③ ③ BR=B(:,:,1); ④ ⑥ CR=(BR+0.00001).^1.5; ④ BG=B(:,:,2); ⑦ CB=(BB+0.00001).^1.2; ⑤ ⑧ CG=BG; ⑤ BB=B(:,:,3); ⑦ C=cat(3,CR,CG,CB); ⑧ figure ⑨ ⑨ subplot(1,2,1) ⑩ ⑩ imshow(B) 11
第六章彩色图象处理
1960年规定作为彩电标准光源 ▪ E光源：等能光源, 无法直接产生, 但在光
度测量中往往把测量数据折算成相应的E光 源数据
第六章彩色图象处理
6.2 彩色模型
对不同的应用目的，产生了为其提供最 方便的几种彩色模型。
第六章彩色图象处理
1 RGB 彩色模型
CIE规定了以700nm(红)、546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)三个色光为三基 色。又称为物理三基色。
第六章彩色图象处理
品红(255,0,255)
蓝(0,0,255)
青(0,255,255) 白(255,255,255)
红(255,0,0)
黑(0,0,0)光学原理解释的色彩的形成
第六章彩色图象处理
电磁波谱与光谱特性
电磁波谱：各种电磁波按波长排列成的图 表
电磁辐射形成电磁波，电磁波的波谱范 围很广
无线电波、微波、红外线、可见光、紫 外线、γ射线和宇宙射线
可见光的波长从380nm～780nm，不同波 长呈现不同的颜色，太阳辐射电磁波波 谱范围主要是可见光
减色法
C=G+B=W-R(减红原色） M=R+B=W-G(减绿原色） Y=R+G=W-B(减蓝原色）
在印刷行业，以色料 减色法为基础的基本 模型为CMY，但是目 前生产不出理想品质 的油墨，所以实用的 模型是CMYK,其中K 是黑色。
第六章彩色图象处理
通常用以区别颜色特性，可以用它的三 个要素表征：色调(Hue)，饱和度 （Saturation)，亮度(Intensity).
❖ CIE（国际照明委员会）在进行大量的彩色测 试实验的基础上提出了一系列的彩色模型用 于对颜色进行描述。
第6章图像处理 课后答案
6.4 全彩色图像处理基础
全彩色图像处理研究分为两大类： 全彩色图像处理研究分为两大类： (1)第一类是分别处理每一分量图像，然后，从分别处 第一类是分别处理每一分量图像， 第一类是分别处理每一分量图像 然后， 理过的分量图像形成合成彩色图像。 理过的分量图像形成合成彩色图像。 (2)第二类是直接对彩色像素处理。 第二类是直接对彩色像素处理。 第二类是直接对彩色像素处理 因为全彩色图像至少有3个分量 个分量， 因为全彩色图像至少有 个分量，彩色像素实际上是 一个向量。 代表 代表RGB彩色空间中的任意向量： 彩色空间中的任意向量： 一个向量。令c代表 彩色空间中的任意向量 c的分量是一幅彩色图 的分量是一幅彩色图 像在一点上的RGB分量 像在一点上的 分量
6.2.3 HSI彩色模型
上述两种彩色系统对硬件实现很理想，遗憾的是， 上述两种彩色系统对硬件实现很理想，遗憾的是， RGB、CMY彩色模型不能很好地适应实际上人解 、 彩色模型不能很好地适应实际上人解 释的颜色。 释的颜色。 人观察一个彩色物体时，用色调、 人观察一个彩色物体时，用色调、色饱和度和亮度 描述它。色调是描述纯色的属性 是描述纯色的属性（ 描述它。色调是描述纯色的属性（如纯黄色或红 色）；饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度 ）；饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度 饱和度 亮度是一个主观的描述子 是一个主观的描述子， 量；亮度是一个主观的描述子，它体现了无色的强 度概念，并且是描述彩色感觉的关键参数。 度概念，并且是描述彩色感觉的关键参数。我们知 道强度（灰度）是单色图像最有用的描述子。 道强度（灰度）是单色图像最有用的描述子。 于是，有了HSI（色调、饱和度、亮度）模型，该 于是，有了 （色调、饱和度、亮度）模型， 模型可在彩色图像中从携带的彩色信息（ 模型可在彩色图像中从携带的彩色信息（色调和饱 和度）里消去强度分量的影响。 和度）里消去强度分量的影响。
第六章 彩色图像处理
z =1- (x+y)
从380 nm的紫色到781nm的红色等各种纯色的位置标 在舌形色度图周围的边界上。任何不在边界上而在色 度图内部的点都表示谱色的混合色。 图边界上的任何点都是全饱和的。离开边界并接近等 能量点，就在颜色中加入更多的白光，该颜色就变成 欠饱和。
16
例如，图中标记为绿 的点有62%的绿和25% 的红成分，从上式得 到蓝的成分约为13%。
• •
全彩色处理（图像用全彩色传感器获取）
伪彩色处理（对特定的单一亮度或亮度范围赋予一种颜色）
2
专题制图仪
3
嫦娥一号所拍月球三维照片
4
主要内容
彩色基础 彩色模型 伪彩色处理 彩色变换
平滑和锐化
彩色分割
彩色图像的噪声
5
6.1 彩色基础
Color Spectrum
Newton discovered that when a beam of sunlight passes through a glass prism, the emerging beam of light is not white but consists instead of a continuous spectrum of colors. No color in the spectrum ends abruptly, but rather each color blends smoothly into the next.
X x X Y Z Y y X Y Z Z z X Y Z x y z 1
15
色度图 (C.I.E.Chromaticity Diagram)
第六章彩色图像处理
cR ( x , y ) R ( x, y ) G ( x, y ) c ( x, y ) c ( x , y ) G B ( x, y ) cB ( x , y )
6.3 彩色变换
彩色变换函数
g(x,y)=T[f(x,y)] 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
例：ห้องสมุดไป่ตู้色图像锐化，此处使用拉普拉斯算子来使图像锐化
>> fc=imread('Fig0619(a)(RGB_iris).tif'); >> w=fspecial(‘average’,25);
>> fc_filtered=imfilter(fc,w);
>> subplot(1,2,1),imshow(fc_filtered) >> xlabel('(a)模糊图像'); >> lapmask=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1]; >> subplot(1,2,2),imshow(fen) >> xlabel('(b)用拉普拉斯算子增强之后的效果');
饱和度：纯彩色被白光冲淡程度的度量，其中，纯光谱色是完全饱和的，
6.2 转换至其他彩色空间
例：RGB转换为HSI
>> f=imread('Fig0602(b)(RGB_color_cube).tif'); >> hsi=rgb2hsi(f); >> subplot(1,2,1),imshow(f) >> xlabel('(a)原RGB图像'); >> subplot(1,2,2),imshow(hsi >> xlabel('(b)RGB转换为HSI后的图像');
第六章 彩色图像处理 2
3.彩色分层
作用：突出图像中特殊的彩色区域、从其周围分离出目 标物。
基本思路是：(1)显示感兴趣的颜色以便从背景中把它们 分离出来；(2)像模板那样使用由彩色定义的区域，以便进一 步处理。 最直接的方法沿用灰度分层技术。然而，因为一个彩色 像素是一个n维参量，彩色变换函数比相对应的灰度变换函数 要复杂得多，事实上，所要求的变换比到目前为止考虑的彩 色分量变换也复杂得多。这是因为所有的彩色分层方法都要 求，每个像素变换后的彩色分量是所有n个原始像素彩色分量 的函数。 对一幅彩色图像分层的最简单的方法之一是，把某些感 兴趣区域以外的区域的彩色映射为不突出的自然色。
上图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 (4“×5”)彩色负片数字化的图像。 图中的第二行包含原始的CMYK扫描分量图像。在这些图像的每一个 CMYK彩色分量中，白用1表示，黑用0表示。这样，我们看到草莓是由大 量的深红和黄色组成的，因为对应于这两种CMYK分量的图像最亮。黑色 较少并通常限于咖啡和草莓碗中的阴影。 当CMYK图像被转换为RGB时，如图中第三行所示，可以看到草莓包含 大量的红色和很少的绿色与蓝色。 最后一行显示了用式计算出的HSI分量图像。如期望的那样，强度分量 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量 时的某些困难。问题包含这样一些事实：(1)在HSI模型中，0o和360o相遇 处有一个不连续点．(2)色调对于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围，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——红色。
第6章 彩色图像处理
哈尔滨工业大学（威海）
沿灰度轴向下看，圆点表示任意颜色点。图中与红 轴的夹角表示了色调，而向量的长度是饱和度
Digital Image Processing, 3rd ed.
C 1 R M 1 G Y 1 B
哈尔滨工业大学（威海）
Digital Image Processing, 3rd ed.
Gonzalez & Woods
HSI彩色模型
• HSI(色调、饱 和度、强度彩 色模型） • RGB模型对于图 像彩色的产生 RGB和HSI模型之间的关系 是理想的，但 对于彩色描述 上的应用有较 • 由于I(Intensity)分量与图像的 彩色信息无关，H(Hue)和 多的限制。并 S(Saturation)与人感觉颜色的 不适合用于彩 方式紧密相连，这些特点使得 色图像处理。 HSI模型非常适合借助人的视觉 系统来感知彩色特性的图像处理 算法。
哈尔滨工业大学（威海）
青 深红
灰度级
黄
Digital Image Processing, 3rd ed.
Gonzalez & Woods
产生彩色平面横截面的RGB图像
• 当送入RGB监视器时，这三 幅图像在荧光屏上混合产生 一幅合成的彩色图像。在 RGB空间，用以表示每一像 素的比特数叫做像素深度。 考虑RGB图像，其中每一幅 红、绿、蓝图像都是一幅8 比特图像，在这种条件下， 每一个RGB彩色像素称为24 比特深度。全彩色图像常用 来定义24比特的彩色图像。 24比特RGB图像中的颜色总 数是(28)3=16 777 216。
Gonzalez & Woods
色度图
• 色度图边界上的任何点 都是全饱和的，越靠近 中心点C饱和度越低， 中心点处各种光谱能量 相等而显示白色； • 要确定三个给定的颜色 所组合成的颜色，只需 将三点连成三角形，三 角形中任意颜色都可由 这三色组成，而其外的 颜色不能由这三色组成 。
彩色图像处理课件
白平衡
消除由于光照条件不同而 引起的色彩偏差，使得图 像的色彩更加真实自然。
色彩映射
通过建立输入图像和输出 图像之间的映射关系，实 现图像色彩的变换和调整。
色彩分离与合成
将彩色图像分离成不同的 颜色通道进行处理，然后 再合成彩色图像，以实现 色彩平衡的调整。
锐化与去噪
锐化滤波器
联合锐化与去噪
通过增强图像的高频分量来提高图像 的清晰度，使得图像的边缘和细节更 加突出。
混合压缩方法
JPEG压缩
结合有损和无损压缩技术，先通过色彩空间转换和量化进行有损压 缩，再利用预测编码和算术编码进行无损压缩。
渐进式JPEG
一种特殊的JPEG压缩方法，允许图像在下载时由模糊到清晰逐渐显 示。
有损至无损转换
首先应用有损压缩方法减少数据量，然后对压缩后的数据进行无损压 缩以确保数据的完整性。
01
02
03
直方图均衡化
通过拉伸像素强度分布来 增强图像对比度，使得图 像的亮度分布更加均匀。
对比度拉伸
通过线性或非线性的映射 函数，将原始图像的像素 值映射到更宽的范围，从 而增强图像的对比度。
自适应对比度增强
根据图像的局部特征动态 调整对比度增强算法，以 更好地突出图像的细节和 纹理。
色彩平衡调整
素划分为不同的区域。
适用范围
适用于目标和背景灰度差异较大 的图像。
基于边缘的分割
边缘检测
边缘连接
区域划分
利用边缘检测算子（如 Sobel、Canny等）提取
图像中的边缘信息。
将检测到的边缘点连接 起来，形成封闭的边界。
根据边界信息将图像划 分为不同的区域。
适用范围
适用于边缘明显且连续 的图像。
第6章彩色图像处理yjw
si
0.5，
rj
a
j
W 2
1
jn
r ， others i
第6章彩色图像处理yjw
i 1,2,, n
彩色分层：圆球体区域
si
0.5，
n j 1
rj a j
2
R02
ri ， others
i 1,2,, n
第6章彩色图像处理yjw
一副图像的色调范围是指颜色强度的基本分 布。
高主调图像的多数信息集中在高强度处， 低主调图像的多数信息集中在低强度处， 中主调图像的多数信息集中在高低强度之间，
第6章彩色图像处理yjw
例2：将彩色图像由hsi空间转换为rgb空间 beauty_hsi2rgb.m
第6章彩色图像处理yjw
2.1 灰度分层 2.2 灰度到彩色的变换
第6章彩色图像处理yjw
第6章彩色图像处理yjw
总结：令[0，L-1]表示灰度级，令l0代表黑色 [f(x,y)=0],并令lL-1代表白色[f(x,y)=L-1].假定垂 直于灰度轴的p个平面定义为灰度级l1,l2,…， lp.然后，假定0<p<L-1,p个平面将灰度分为 p+1个区间V1，V2，…，Vp+1，灰度级到彩色 赋值根据：f(x,y)=Ck, f(x,y)Vk.
3
第6章彩色图像处理yjw
例1：将彩色立方体由rgb空间转换为hsi空间 rgbcube_rgb2hsi.m
第6章彩色图像处理yjw
从HIS到RGB的转换
RG扇区 0 H 120
B I 1 S
R
I
1
S cosH
cos60 H
G 3I R B
第6章彩色图像处理yjw
第六章 彩色图像处理_2012
彩色图像处理Two principal motivating factors for using color in image processing:1.Color is a powerful descriptor that often simplifies objectidentification and extraction from a scene.2.Humans can discern thousands of color shades and intensities,but just only two dozen of shades of grays.Color image processing includes three major areas:1. Full-color: the images in question typically are acquired witha full-color sensor, such as a color TV camera or scanner.2. false-color:processing intentionally the natural color imagesor multi-spectral sensor images into false color images.3. pesudo-color processing: assigning a color to a particularmonochrome intensity or range of intensities.6.1 color fundamentalsSix bands in color spectrum:Violet, blue, green, yellow, orange and red, each colors blends smoothly into next.The colors of object are often determined by the nature of the light reflected from the object, for example, green objects reflect light with wavelengths primarily in the 500 to 700 nm range.The electromagnetic spectrum of chromatic light ranges from about 400 to700nm, three basic features used to describe the quality of a chromatic light: radiance, luminance, and brightness.Radiance:the amount of energy that flows from the light source, measured in watts (W);Luminance:a measure of the amount of energy an observer perceives from a light source, measured in lumens (lm);Brightness:a subjective descriptor practically impossible to measure.蓝紫色紫蓝色蓝色蓝绿色绿色黄绿色黄色橙色红橙色红色蓝绿红光的吸收率400 450 500 550 600 650 700nmIt is important to keep in mind that having three specific primary color wavelengths for the purpose of standardization does not mean that these three fixed RGB components acting alone can generate all spectrum colors.Secondary colors of light: magenta (red plus blue), cyan(green plus blue), and yellow(red plus green).Secondary colors is the primary colors of pigments or colorants (is defined as one that subtracts or absorbs a primary color of light and reflects or transmits the other two.). So, the three primary colors is also the second colors of pigments.Mixing the three primaries, or a secondary with its opposite primary color, in the right intensities produce white light.Likely, a proper combination of the three pigment primaries, or a secondary with its opposite primary, produces black.brightness, hue, saturationThree characteristics generally used to distinguish one color from another are brightness, hue, and saturation.•Brightness embodies the achromatic notion of intensity.•Hue is an attribute associated with the dominant wavelength in a mixture of light waves and represents dominant color as perceived by an observer.•Saturation refers to the relative purity or the mount of white light (inversely proportional) mixed with a hue.Hue and saturation taken together are called chromaticity. Tristimulus value(三色激励值): the amounts of red, green and blue needed to form any particular color, denoted by X, Y and Z, respectively.Induced brightness•The perceived brightness of the central grating depends on both the orientation and phase of the surroundInduced brightness•The perceived brightness and the contrast of visual stimuli are influenced by surrounding stimuli (Biederlack, Castelo-Branco et al. 2006)••The perceived brightness also increases with the phase offset, which is correlated with the synchrony of neural activityColor gamut of RGB monitor and color printing deviceFrom triangle with threefixed colors as verticeswe can observe that notall colors can beobtained with three fixedprimaries.6.2 Color model (space orsystem)The purpose of a color model is to facilitate the specification of colors in some standard and accepted way, usually can be classified as:1.Hardware-oriented:RGB: for color monitors and a broad class of color video cameras; CMY (or CMYK: cyan, magenta, yellow and black): color printing;2. Application-oriented:HSI (hue, saturation and intensity): corresponds closely with the way humans describe and interpret color. It also decouples the color and gray-scale information, making it suitable for many of the gray-scale technique.6.2.1 RGB color modelBit depth(or pixel depth): the number of bits used to represent each pixel in RGB space.Full color:24-bit RGB color image. The total of colors is (28)3= 16,777,216.RGB 24-bit color cube:Three hidden surface planesin the left color cubeGenerating the RGB image of the cross-sectional color plane (127, G, B)而饱和度S，则由彩色点到灰度轴（或平面色环的原点的距离决定。
6彩色图象处理
• 216 种安全彩色用 RGB 值形成 • RGB 三元数组给出 (6)3 = 216 可能值
216 安全色中 RGB 分量的可用值
– 例如， FF0000 表示红色 (十进制表示 R=256, G=B=0) 000000 表示黑色 FFFFF 表示白色
SEIE-TJU
10
RGB 制彩色表示—彩色矢量空间
• 对于任意给定的彩色光 F，其配色方程可写成 F ＝ R[R] + G[G] + B[B] • 如果用相互垂直的三个坐标轴分别表示三个相互独立的 基色R、G、B，那么任意一个彩色就能用此三维空间中 的一个彩色矢量来表征。后面再详细讲述。
彩色矢量空间
• RGB 色度图就是用 r-g 直角坐标系来表示各种色度所画出 的平面图形。
SEIE-TJU 12
CIE RGB 色度图
• 由 [R]、[G]、[B] 三点连成的三角形称彩色三角形，其重心 E 即为等 能白光 E白 的位置。
– 在连接 [R] 和 [G] 的直线上，r、g 之和恒为 1，即 b = 0。 – 在彩色三角形内 r＋g≤1，r、g、b 均为正值，说明由三基色相加混合配出 的各种彩色均在三角形内。 – 对于某些饱和度很高的色光（例如绿、蓝色光），不论用怎样的 r、g、b 比例关系，均无法用正三基色相加配出，而必须用“负”的基色光，或 者说，色系数为负值。具有这类性质的彩色的色度坐标处在彩色三角形 之外。
– 颜料基色 紫色、青色、黄色 – 颜料合成色 红色、黄色、蓝色 – 颜色着色混合符合相减原理
颜料混合
(原色相减)
SEIE-TJU
9
彩色匹配 Grassman 定理
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 任何彩色可以用至多三种彩色光所匹配； 混合彩色的亮度是等于其混合分量的亮度之和; 人眼不能分解彩色混色的各分量; 在一个亮度水平上的彩色匹配将在很宽的亮度范围内保持; 匹配的彩色相加后仍然保持匹配; 匹配的彩色混合相减后仍然保持匹配; 彩色匹配的传递定理; 三种彩色匹配: 直接的和间接的。
Ch06 彩色图像处理
更简单
6.2.2 HSI色彩空间与HSV色彩空间
➢ 不同色彩空间各分量图比较
(a)原图
(b)R分量
(c)G分量
(d)B分量
(e)C分量
(f)M分量
(g)Y分量
(c)H分量
(d)S分量
(e)I分量
∗ ∗ ∗
6.2.3 色彩空间
伪色彩图像
➢ 常用于将多个光谱图像合成伪彩色图像
f1
变换T1
g1
hr
f2
.
.
.
.
fk
变换T2
.
.
.
.
变换Tk
g2
gk附加处来自理hghb
g=[ hr ,hg , hb ]
6.3.2 频域滤波伪彩色处理
➢ 首先对灰度图像(, )进行离散傅里叶变换得到(, )
➢ 然后用三个独立的频域滤波器分别对(, )进行滤波
++
= + + /3
其中 = cos−1
0.5[ − +(−)]
(−)2 +(−)(−）
1/2
6.2.2 HSI色彩空间与HSV色彩空间
HSI色彩空间与RGB色彩空间转换
➢ 当、、分量已知时，求、、有：
✓00 ≤ < 1200 时：
• =
➢ 对灰度图像像素值(, )进行三次独立变换，将(, )通过映
射 (=1，2，3)变换为 (, )(=r, g, b)
➢ 每个变换结果做为RGB空间的一个色彩分量
红色变换
f
绿色变换
蓝色变换
gr
第六章图像色彩处理
第六章图像⾊彩处理第六章图像⾊彩处理本章介绍Photoshop 中的图像⾊彩处理的知识和⽅法。
由于在第⼀章中我们已经学习了图像和⾊彩的基础知识，所以本章不再赘述。
这⾥主要通过介绍图像⾊彩调整命令的知识以及实例来完成这⼀部分知识的学习。
通过本章学习，你可以：◆了解图像⾊彩处理的知识◆理解图像⾊彩调整命令，掌握技巧并学会运⽤它来处理图像◆体验成功进⾏图像⾊彩处理的乐趣 6.1 Ph otoshop 图像⾊彩调整命令同学们对艺术照都不陌⽣吧?在艺术照⾥的⼈物个个看起来都是那么的漂亮,与真实的⼈物⼤不⼀样。
⽐如实际上⽪肤⽐较⿊的⼈在照⽚上看上去很⽩，实际上⽪肤⽐较粗糙的⼈在照⽚上看上去⽪肤很细腻等。
那同学们想不想知道这些都是如何制作出来的呢？今天起我们就来对这些神奇的艺术照进⾏探密吧。
灵活运⽤Photoshop 的图像调整功能，是我们学习图像编辑处理的关键⼀环。
有效地对图像的⾊彩和⾊调进⾏控制，我们才能制作出⾼品质的图像作品。
Photoshop 为我们提供了⼗分完善和强⼤的⾊彩调节功能，这些功能能够帮助我们创造出绚丽多彩的图像世界！图像⾊调调整主要是指调整图像的明暗程度。
相关的命令有⾊阶、曲线、⾊彩平衡、亮度/对⽐度等，它们都位于Photoshop 的【图像】/【调整】⼦菜单中。
6.1.1 ⾊阶利⽤“⾊阶”命令可以通过调整图像的暗调、中间调和⾼光的强度级别来校正图像。
如图6.1.1所⽰。
6.1.2 曲线“曲线”命令可以精确调整图像，赋予那些原本应当报废的图⽚新的⽣命⼒。
该命令是⽤来改善图像质量的⾸选⼯具，它不但可调整图像整体或单独通道的亮度、对⽐度和⾊彩，还可调节图像任意局部的亮度。
如图6.1.2所⽰。
6.1.3 ⾊彩平衡图6.1.1图6.1.2利⽤“⾊彩平衡”命令可以快速调整偏⾊的图⽚。
它可以单独调整图像的暗调、中间调和⾼光的⾊彩，使图像恢复正常的⾊彩平衡关系。
如图6.1.3所⽰。
6.1.4 亮度/对⽐度“亮度/对⽐度”命令是调整图像⾊调的最简单⽅法。
彩色图像处理(冈萨雷斯 )
二阶差分：
一阶差分可以判断边缘是否存在，二阶差分还可 以根据正负号判断像素点在图像边缘亮的一侧还 是暗的一侧。
彩色边缘检测
d和h是两幅M*M的彩色图像（M 为奇数），由前面三个分量图像 组成。
如果用式：M (x, y) mag(f )
g
2 x
g
2 y
计算每个分量的梯度，并相加形
便可以通过分别计算每一幅分量图像的拉普拉斯来计算全彩色图像的 拉普拉斯。
用拉普拉斯进行图像锐化
原图像
RGB分量处理
处理强度分量并转换 两种结果的差别 为RGB
HSI彩色空间的分割
◆如果我们希望以彩色为基础分割一幅图像，并且想在各个平面上执 行这一处理，会很自然地首先想到HSI空间，因为在色调图像中描绘彩色 很方便。典型地，为了在色调图像中分离出感兴趣的孤立区域，将饱和 度用作一幅模板图像。在彩色图像分割中不常使用亮度图像，因为它不 携带彩色信息。
i 1
x
y
令： G( ) m ( cos fi sin fi )2
i 1
x
y
展开：
m
2 (cos 2
fi
2
sin 2
m
2
fi 2sin cos
m fi fi )
i1 x
i1 y
i1 x y
彩色边缘检测
那图像为何可以压缩呢？因为它有很多冗余信息。 常见图像、视频、音频数据中存在的冗余类型如下：
1. 空间冗余 2. 时间冗余 3. 视觉冗余
彩色图像压缩
◆ 1. 空间冗余：一幅图像表面上各采样点的颜色之间往往存在着空 间连贯性，比如下图，两只老鼠的颜色，背后的墙，灰色的地板，颜色都 一样。这些颜色相同的块就可以压缩。
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6.5 彩色变换
6.5.1 公式
g ( x, y) T [ f ( x, y)] f (x, y)是彩色输入图像，其值是一个向量。
g(x, y)是彩色输出图像。 在HSI彩色空间，H、S、I分量独自做变换。 如：I=k*I 0<k<1 H和S没有变换
6.5.2 补色p271
彩色反转(求补色)(底片效果)
RGB三个值已归一化为[0,1]
等量的青色、品红和黄色应该产生黑色。但实 际产生的黑色不够纯正，另外加上价格因素， 引入黑色(打印的主色)，构成CMYK模型。
6.2.2 CMY和CMYK模型
深红、青、黄称为合成色，是颜料的三原色。
6.2.3 HSI彩色模型 p257
HSI模型与人眼对颜色 的描述很相似，如淡紫、 深红等等。 H：Hue 色调 S：Saturation 饱和度 I：Intensity 强度/灰度
灰度级
黄
6.2.1 RGB彩色模型
稳定RGB 色集合（稳定Web色）216种
RGB安全彩色立方体
只有表面有效，内部空心， 每面36种颜色，共计216种
6.2.2 CMY和CMYK模型
C(Cyan 青)M(Magenta 品红)Y(Yellow 黄) 是颜料的三原色。 青色颜料C：吸收红光
品红颜料M：吸收绿光
黄色颜料Y：吸收蓝光 例如：当白光照到青色颜料上，红光被吸 收，返回绿光和蓝光，所以呈现青色。 CMY / CMYK模型主要用于打印设备
6.2.2 CMY和CMYK模型
CMY模型和RGB模型间的关系：
C 1 R M 1 G Y 1 B
针对HSI模型中的I分量(对应一幅灰度图)进行直 方图处理，H分量和S分量保持不变
原图
RGB空间直方图均衡化
HSI空间直方图均衡化
6.6 平滑和锐化
可对RGB分量分别处理;
HSI空间上只有对I处理
5×5均值滤波
6.6 平滑和锐化
可对RGB分量分别处理。
使用模板：
1 1 1 1 1 12 1 4 1 1 1
色调和饱和度统称为色度。
6.1 彩色基础 p252
将红、绿、蓝的量称为三色值，表示为 X,Y,Z，则一种颜色由三色值系数定义为：
X x X Y Z
Y y X Y Z
Z z X Y Z
x y z 1
CIE色度图
纯色在色度图边 界上，任何不在 边界上而在色度 图内的点都表示 谱色的混合色； 越靠近等能量点 饱和度越低，等 能量点的饱和度 为0 ；
数字图像处理
Digital Image Processing
第六章 彩色图像处理
主要内容
6.1 彩色基础
6.2 彩色模型
6.3 伪彩色处理
6.4 全彩色处理基础
6.1 彩色基础 p250
彩色光大约覆盖电磁波谱400～700nm的范围，三个基本 量用来描述彩色光源的质量：辐射量、光强和亮度。
补色：彩色环中相对的颜色为补色。 一种颜色和它的补色相加等于白色。
6.5.2 补色 p271
255 R( x, y ) g ( x, y ) L 1 f ( x, y ) 255 G ( x, y ) 255 B ( x, y )
6.1 彩色基础
三原色混色原理:
红+蓝=品红
绿+蓝=青
红+绿=黄
6.2.1 RGB彩色模型
RGB立方体中，不同颜色位于立方体的表面或内部，原 点处表黑色，白色位于离原点最远的角上。 在RGB模型中，图像由三个图像分量组成，每一个分量 图像都是其原色图像。三幅图像合成彩色图像。
青 深红
CMY(青/深红/黄)/ CMYK模型：用于彩色打印
HSI模型：与人描述和解释颜色的方式最接近，便于 人为指定颜色；同时该模型将颜色和灰度信息分开， 便于应用灰度图像处理技术来处理彩色图像。 YCbCr模型：广泛用于数字视频中。
6.2.1 RGB模型
在RGB模型中，图像由三个图像分量组成，每一个分 量图像都是其原色图像。三幅图像合成彩色图像。 像素深度：用以表示每一个像素的比特数。 24比特深度的图像通常称为全彩色或真彩色图像
独立地处理彩色图像的RGB分量图像，然后 组合成为一幅彩色图像。
将每个像素的RGB值看成一个整体，即一个 3维向量，直接处理彩色像素。
R ( x, y ) c( x, y ) G ( x, y ) B ( x, y )
6.4 全彩色图像处理基础
图6.29 灰度图像和RGB彩色图像的空间模板
6.3 伪彩色图像处理
r sin( f / 255 r ) * 255 g sin( f / 255 g ) * 255 b sin( f / 255 b) * 255
其中： r
0;g 0.2;b 0.6;
6.3 伪彩色图像处理
多幅单色图像合成一幅彩色图像
辐射量是从光源流出能量的总量，用瓦特度量。
光强用流明度量，它给出了观察者从光源接收的能量 总和的度量。
亮度是一个主观描绘子，它是不可度量的。它包含无 色的强度的概念，是描述彩色感觉的一个关键参数。
6.1 彩色基础 p252
颜色的特性
亮度：具体表达了无色的强度概念。
色调：光波混合中与主波长有关的属性。表示观察 者感知的主要颜色。 饱和度：一种颜色混合白光的数量。也可理解该纯 色光被白光冲淡的多少，白光越多饱和度越低。
拉普拉斯锐化
G 3I ( R B)
(2)GB扇区(120°≤H<240°)： H H 120
R I (1 S )
(3)BR扇区(240°≤H≤360°)： H H 240
注意matlab的cos参数是弧度
6.2.3 HSI彩色模型
RGB图像和对应的 HSI分量图像 (a) RGB图像 (b) 色调
6.3.1 灰度分层 p263
6.3 伪彩色图像处理
6.3.1 灰度分层 p263
(a)含有裂纹和孔隙的焊接 物X光照片。
(b)彩色编码图像；阈值为250
6.3 伪彩色图像处理
6.3.2灰度级到彩色的转换
对任何输入像素的灰度级执行三个独立的 变换，结果分别送入彩色监视器的红绿蓝 通道，产生一幅合成图像。
不同的传感器在不同的谱段产生独立的单色图像， 然后合成为一幅彩色图像进行显示。
p267
多光谱图像彩色编码
华盛顿的光谱卫星图像， 包括波托马克河部分
a)-c)可见光的红绿蓝图像
d)近红外图像
e)前三幅合成的彩色图像
f)近红外代替红分量后图
6.4 全彩色图像处理基础 p267
全彩色图像处理方法分为两类：
6.1 彩色基础
典型彩色域
三角形内区域表示由RGB 监视器产生的颜色范围。 三个单一的、确定的原 色不能得到所有的颜色。 在三角形内不规则区域 表示高质量的彩色打印 设备的彩色域。
6.2 彩色模型
彩色模型的设计通常是为了便于硬件实现或便泛使用
6.5.3 彩色分层 p272
作用：突出图像中特殊的彩色区域、从其周围分 离出目标物。
该例取颜色中心(0.683,0.1608,0.1922)；半径0.1765
6.5.4 色调和彩色校正
幂律变换
0.4
6.5.4 色调和彩色校正
幂律变换
1.5
6.5.5 直方图处理
将彩色图像看成3幅灰度图进行直方图处
(c) 饱和度
(d) 强度/灰度
Matlab函数 补充
rgb2hsv(I)：将rgb模型转成hsv模型 hsv2rgb(I)：将hsv模型转成rgb模型 注意HSV模型的H、S与HIS模型的类似； V=max(红色、蓝色、绿色)；
补充 YUV彩色空间
YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编 码方法(属于PAL) 。 Y为颜色的亮度 U 为色差信号，为红色的浓度偏移量成份 V 为色差信号，为蓝色的浓度偏移量成份 YUV格式有：4∶4∶4 ；4∶2∶2 ； 4∶1∶1 ；4∶2∶0
6.2.3 HSI彩色模型 p260
从RGB到HSI的彩色转换
假设RGB值已归一化到[0, 1]范围内，则
1 若B G ( R G ) ( R B) 1 2 H 360 若B G cos 1/2 2 ( R G) ( R B)(G B) 0 若 R G B 饱和度 3 S 1 min( R, G, B) ( R G B)
色调
s0
强度
当R=B=G=0
1 I ( R G B) 3
注意：matlab的 acos求出的是弧度
6.2.3 HSI彩色模型 p260-p261
从HSI到RGB的彩色转换 (1)RG扇区(0°≤H<120°)：
B I (1 S )
S cos H R I 1 cos(60 H )
YUV与RGB间的转换
0.587 0.114 R Y 0.299 U 0.147 0.289 0.436 G V 0.615 0.515 0.1 B
0 1.1398 Y R 1 G 1 0.3946 0.5805 U B 1 2.032 0.0005 V