9-第九章-彩色与多光谱图像处理 《数字图像处理》研究生课程
数字图像处理课后参考答案
数字图像处理第一章1、1解释术语(2) 数字图像:为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化,以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置与每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
(3)图像处理:就是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1、7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像与高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术,也发展除了一些特有的图像处理技术与方法。
1、8基本思路就是,或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方法显现图像中那些模糊了的细节,以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1、9基本思路就是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目,从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1、10基本思路就是,,在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能的减少图像的存储量,以满足图像存储与实时传输的应用需求。
1、11基本思路就是,通过数学方法与图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1、12基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。
第二章2、1解释下列术语(18)空间分辨率:定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目,用于表示图像中可分辨的最小细节,主要取决于采样间隔值的大小。
(19)灰度分辨率:就是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。
(20)像素的4邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。
彩色与多光谱图像处理
RGB色系：
蓝(0,0,255) 品红(255,0,255) 青(0,255,255) 白(255,255,255)
黑(0,0,0) 红(255,0,0)
绿(0,255,0)
黄(255,255,0)
2.1 RGB彩色模型
B (0,0,1) 蓝
品红 白 黑 (1,0,0) R 红 黄 灰度级 (0,1,0) 绿 青
(1) 最大值法 即将输入图像中的每个像素的R、G、B分 量值的最大者赋给输出图像中对应像素的R、G、 B分量的方法。用公式可表示为：
g R ( x, y) gG ( x, y) g B ( x, y) max(f R ( x, y), fG ( x, y), f B ( x, y))
3.YUV表色系—— 基本概念
在这种表色系统中
Y：亮度；U，V：色差信号 目的是为了可以使电视节目可用同时被黑白电视 及彩色电视接收。 电视信号在发射时，转换成YUV形式；接收时再
还原成RGB三基色信号，由显像管显示。
YUV表色系
—— 电视信号接收原理示意图
彩 色 电 视 信 号 Y,U,V Y 黑 白 电 视 信 号
色调用于描述纯色（如纯黄色、纯红色），反映了 观察者接收到的主要颜色。 饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量，与 加入到纯色（色调）中的白光成正比（由于加入了白 光，观察者接收到的不再是某种纯色，而是反应该纯 色属性的混合颜色）。
纯色（可见光谱中包含的一系列单色光）是全饱和 的，随着白光的加入饱和度会逐渐降低，也即变成欠 饱和。 色调与饱和度两者合起来称为色度，颜色用亮度和
（14） （15）
G 3I ( B R)
（16）
《数字图象处理》第09章彩色图像处理
图 9-6
HSI 调色板
第９章
彩色图像处理
HSI 模型与 RGB 模型之间可按下述方法相互转换。 (1) RGB 转换到 HSI 。首先，对取值范围为 ［ 0 ， 255 ］的 R 、 G 、 B 值按式 (9-5) 进行归一化处理， 得到 3 个［ 0 ， 1 ］范围内的 r 、 g 、 b 值： R G r g R G B R G B
第９章
彩色图像处理
100Y L 25 Y 0 16
1 3
1 1 3 3 X Y a 500 X 0 Y0
(9-4)
1 1 3 3 Y Z b 500 Y0 Z 0
S s 100 I i 255
式中： X0 、 Y0 、 Z0 为标准白色对应的 X 、 Y 、 Z 值。
第９章
彩色图像处理
4. HSI 颜色模型 HSI 模型是美国色彩学家孟塞尔 (H.A.Munseu) 于 1915 年提出的，它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调 、饱和度和强度三种基本特征量来感知颜色。 色调 H(Hue) ： 与光波的波长有关，它表示人的感官 对不同颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等，它也可表示一 定范围的颜色，如暖色、冷色等。 饱和度 S(Saturation) ： 表示颜色的纯度，纯光谱色是 完全饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看 起来就会越鲜艳，反之亦然。
第９章 9.1.2
彩色图像处理 颜色模型
为了科学地定量描述和使用颜色，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三类： 计算颜色 模型、视觉颜色模型和工业颜色模型。 计算颜色模型用于进行有关颜色的理论研究。常见的 RGB 模型、 CIE XYZ 模型、 Lab 模型等均属于此类型。
数字图像处理05_彩色图像处理
数字图像处理Ch05. 彩色图像处理Outline•概述•颜色理论–彩色视觉•颜色模型–工业模型–色度学模型–视觉模型•彩色图像处理–伪彩色图像处理–真彩色图像处理•为了简单起见，数字图像处理中的很多方法主要在灰度图像上做示例和推演。
•但是，在实际应用中，我们遇到更多的是彩色图像•彩色图像比灰度图像包含了更多的信息•对色彩进行感知也是人类视觉系统的一项固有的本领。
•随着电子技术、计算机技术的发展，彩色图像的记录设备和输出设备技术都非常成熟•彩色图像在印刷、多媒体、互联网等方面都已经称为主流。
•支持彩色图像处理的物质条件已经成熟，彩色图像处理技术的需求日益高涨。
•和灰度图像相比，彩色图像处理的首要问题是如何表达描述图像的颜色，即建立彩色模型。
•彩色图像处理技术：–伪彩色图像处理：•人对灰度辨别只有几十个级，却可辨别上千种色彩；•将灰度图转化为彩色图像可以提高人们对图像内容的观察效率–真彩色图像处理：•待处理的图像本身是用全彩传感器获得的•彩色图像对场景的描述能力更强，更复杂•彩色图像处理覆盖数字图像处理的各个方面：增强、滤波、分割、识别、压缩、水印。
颜色理论基础•光线没有颜色，只是某种功率频谱分布最早发现光的颜色秘密的是牛顿。
通过棱镜分光实验，牛顿发现白光是由不同颜色的光混合而成颜色理论•视觉的本领：将不同频率的电磁波感知为不同的颜色；•人的眼睛可以分辨几十种亮度，却可以分辨上千种颜色•除了光的颜色，人眼对物体的颜色的感知取决于物体反射光的特性。
如果物体对某些光谱反射比较多，则物体就呈现对应的颜色。
如果物体反射各种光的能力比较均衡，则物体呈白色颜色理论基础•彩色视觉：–物理成像过程–复杂的生理过程•人眼结构：–晶状体：强大的自动调焦能力–视网膜：人眼感知图像信号的窗口，分布着无数的感光细胞，其中可分为柱状细胞和锥状细胞•锥细胞：约6～7百万个–对颜色敏感，适应于强照度–又分为三种，分别对蓝色、红色、绿色敏感–细节分辨能力强，亮视觉•柱细胞：约7千万～1.5亿个–对颜色不敏感，适应于低照度–不能分辨色彩，只能分辨形状–响应快，角度宽–暗视觉•人眼有着非常大的亮度适应范围(10-19~110 lx)：–仅仅靠瞳孔调节是远远不够的（瞳孔调节可以使光通量改变约20倍）–还需要靠两类细胞的转换来实现，大约需要30分钟完全适应。
数字图像处理姚敏
图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世
绪 论
界而获得的。可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知 觉的实体。 本世纪20年代，巴特兰（Bartlane)电缆图片传输系统 大型计算机的出现，人们开始用计算机改善图像
1964、1965年美国喷射推进实验室（JPL：Jet
Propulsion Laboratory）进行了太空探测工作，用计算机来 处理发回的月球图片，以校正飞船上电视摄像机中各种不 同形式的固有的图像畸变。
绪 论
（3） （4）
细化
图像处理示例
人脸识别系统中眼睛定位
绪 论
图像处理示例
绪 论
图像处理示例
纸币识别
绪 论
图像处理示例
基于偏微分方程的图像分割
绪 论
原图像 初始化封闭曲线
迭代结束状态
分割结果
图像处理示例
基于偏微分方程的图像修复
绪 论
带有裂痕的林肯图像 修复后的林肯图像
带有划痕的旧照片图像
绪 论
Chinese_embassy
1.2 图像工程简介
医疗诊断：
X光（x-ray）、 CT技术，癌细胞识别、 MRI (Magnetic resonance imaging)、等。
绪 论
1.2 图像工程简介
通讯：
绪 论
可视电话，视频点播，电视会议，按需电视，远程教 育等。
1.2 图像工程简介
修复后的旧照片图像
图像处理示例
基于偏微分方程的图像修复
绪 论
叠加有文字的图像
文字去除后的图像
图像处理示例
基于二维混沌映射的小波域数字水印效果
绪 论
水印原图 置乱后的水印
数字图像处理(许录平着)课后答案(全)
+a
+b
−b +a −a
h ( x, y )e − jux e − jvy dxdy e − jux dx ∫ e − jvy dy
−b
jua
+b
− e e − jvb − e jvb − ju − jv sin ua sin vb = 4E uv =E e
（3） H (u, v ) =
− jua
图像通信
图像输入
处理和分析
图像输出
图像存储
各个模块的作用分别为： 图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数 码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计 算机处理的数字图像。 图像存储模块：主要用来存储图像信息。 图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。 图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。 图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件和数字计算机，以完成图 像信息处理的所有功能。
《数字图像处理》各章要求及必做题参考答案
第一章要求 了解图像及图像处理的概念、图像的表达方法、图像处理系统的构成及数字图像处理技术的应用。 必做题及参考答案 1.4 请说明图像数学表达式 像？ 解答：
I = f (x, y, z, λ , t,) 图像数学表达式 中， （x,y,z）是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是光点（x,y,z） 的强度（幅度） 。 上式表示一幅运动 (t) 的、彩色/多光谱 (λ) 的、立体（x,y,z）图像。
⎡10 ⎢0 则 F1 = H 4 f1 H 4 = ⎢ ⎢0 ⎢ ⎣0 ⎡16 ⎢0 F3 = H 4 f 3 H 4 = ⎢ ⎢0 ⎢ ⎣0
数字图像处理复习资料(11春季)
数字图像处理课程复习大纲——————上大（11春季）已扩展第1章绪论要求：掌握《数字图像处理》理论及技术的基础性概念；掌握数字图像处理这门学科的基本理论及技术架构；熟悉其应用领域，硬件系统及设备1.1.数字图像及应用数字图像，各种电磁波谱及各种图像成像技术，以及图像处理在各种行业当中的应用，不同波段的图像，图像类型，图像应用领域1.信息是事物存在的一种形式，数据是信息的“符号”载体；2.图像：用各种观测系统①以不同的形式和手段观测世界②而获得的，可以直接或间接作用于人眼③并进而产生视知觉的实体④3.图像在计算机里的表示形式就是所谓的“数字图像”。
4.数字图像处理的应用主要有三方面的因素需要考虑：存储器的容量，计算速度，传输带宽。
5.图像的分类：按灰度分：二值图像和多灰度图像；按色彩分：单色图像和彩色图像；按运动分类：静态图像和动态图像；按时空分布分类：二维图像，三维图像和多维图像。
6.图像处理的基本内容：图像信息的获取，图像的存储，图像的传输，图像处理。
1.2.图像工程概述图像处理3层次，数字图像处理于其他学科的关系1.图像工程的三个层次：图像理解，图像分析，图像处理；2.图像：主要特点为由一系列的具有不同灰度值的像素所组成；图形：主要特点为由一组数学公式描述。
1.3.图像表示和显示图像与函数，像素，图像的矩阵表示，图像的解析表示，图像输出设备1.一幅图像一般可以用一个2-D函数f(x, y)来表示（计算机中为一个2-D数组）。
2.一幅图像可分解为许多个单元。
每个基本单元叫做图像元素，简称像素。
3.将一个区域分成3*3个单元以输出10种不同的灰度。
用“区域”来代替“像素”。
4.抖动技术：通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质量。
1.4.数字图像存储格式存储器件，图像文件格式主题词：不同波段的图像，数字图像，数字图像处理系统，图像成像技术；3-D图像，彩色图像，多光谱图像，立体图像，序列图像，深度图像，纹理图像，投影重建图像，合成图像；图像处理，图像分析，图像理解；图像的矩阵表示，半调输出，抖动技术，BMP，GIF，TIFF，JPEG1.图像文件格式：一种是矢量形式，另一种是光栅形式。
最新数字图像处理与分析第9章彩色与多光谱图像处理教学文案
9.1.1 三基色原理
2. 相加混色
一般把三基色按不同比例相加进行的混色称为相加混色。
红色 + 蓝色 = 品红色
（9.1 a）
红色 + 绿色 = 黄色 所以，一（般9.1把b青）色、
绿色 + 蓝色 = 青色 品红色和（黄9色.1称c）为红、 红色 + 绿色 + 蓝色 = 白绿色、篮三色（的9.补1 色d）。
560
570
黄
580
0.4
490
0.2 480
T S
C
等能量点 紫
590
600
610
620
红
640 780
447600 450 蓝
380nm
0.2
0.4
0.6
0.8
红
x
1
9.1.2 CIE色度图
得到光谱色的互补色，只要从该颜色点过C点作一条直线，求其 与对侧光谱曲线的交点，即可得到补色的波长。D的补色为E。
数字图像处理与分析第9章 彩色与多光谱图像处理
第九章 彩色与多光谱图像处理
9.1 彩色视觉 9.6 彩色图像锐化 9.2 彩色模型 9.7 彩色图像边缘检测 9.3 彩色变换 9.8 彩色图像分割 9.4 彩色图像增强 9.9 多光谱图像处理 9.5 彩色图像平滑 9.10 高光谱图像处理
9.1 彩色视觉
9.2 彩色模型
目前常用的彩色模型可分成两类： （1）面向诸如彩色监视器、彩色视频摄像机和彩色打
印机的硬件设备。面向硬件设备的彩色模型主要有RGB模 型、CMY（青、品红、黄）模型和CMYK（青、品红、黄、 黑）模型。RGB模型主要用于彩色监视器和彩色视频摄像 机； CMYK主要用于彩色打印机。
数字图像处理ch9colorimageprocessing
22
9.2.1 RGB模型（RGB Color Model）
一幅m*n（m，n为正整数，分别表示图像 的高度和宽度）的RGB彩色图像可以用一个 m*n*3的矩阵来描述，图像中的每一个像素点对 应于红、绿、蓝三个分量组成的三元组。 在Matlab中，不同的图像类型，其图像矩阵 的取值范围也不一样。例如若一幅RGB图像是 double类型的，则其取值范围在[0, 1]之间，而 如果是uint8或者uint16类型的，则取值范围分 别是[0, 255]和[0, 65535]。
26
结果：
9.2.2 CMY和CMYK模型
• 在用彩色打印机将彩色图像打印输出时，使用的是CMY和 CMYK彩色模型。 • 红、绿、蓝称为加色基色，RGB模型称为加色混色模型。 • 在CMY彩色模型中，青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（ Yellow）是在白光中减去红、绿、蓝而得到的，它们分别是红、 绿、蓝的补色，所以，青、品红、黄称为减色基色，CMY模型 称为减色混色模型。 • 大多数在纸上沉积彩色颜料的设备，如彩色打印机和复印件， 要求输入CMY数据或在内部做RGB到CMY的转换。 • 转换操作（假设所有的彩色值都归一化为[0，1]范围） ：
γ 射 线 可见光 X 射线 紫外 红外线 线 无线电波 微波 超 短 中 长 短 波 波 波 1km 100km 红 0.76(m)
0.01nm 1nm 紫 0.38 0.43
0.1μ 10μ 0.1cm 10cm 10m 电磁波谱分布 蓝 青 绿 黄 橙 0.47 0.5 0.56 0.59 0.62
9
9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）
三原色原理
其基本内容是： 任何颜色都可以用3种不同的基本颜色按照不 同比例混合得到，即 C=aC1+bC2+cC3 (9.1) 式中a，b，c >=0 为三种原色的权值或者比例， C1、C2、C3为三原色（又称为三基色）。
遥感数字图像处理基础 知识点
第一章数字图像处理根底1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为假设干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的根本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规那么网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差3颜色空间模型：RGB 模型CMYK模型HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规那么映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
(完整版)数字图像处理题库
[题目]数字图像[参考答案]为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔地划分成多个等级（层次），也即均匀量化，以此来用二维数字阵列表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数（灰度值）的图像形式称为数字图像。
图像处理[参考答案]是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
题目]数字图像处理[参考答案]是指利用计算机技术或其他数字技术，对一图像信息进行某此数学运算及各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。
一、绪论(名词解释，易，3分)[题目]图像[参考答案]是指用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉的实体。
一、绪论(简答题，难，6分)[题目]什么是图像？如何区分数字图像和模拟图像？[参考答案]“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉。
图像是图和像的有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述，或者说图像是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。
模拟图像是空间坐标和亮度(或色彩)都连续变化的图像；数字图像是空间坐标和亮度(或色彩)均不连续的、用离散数字(一般是整数)表示的图像。
[题目]简述研究图像恢复的基本思路。
[参考答案]基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面日，从而获得与景物真实面貌相像的图像。
一、绪论(简答题，易，5分)[题目]简述研究图像变换的基本思路。
[参考答案]基本思路是通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理的过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
一、绪论(简答题，易，5分)[题目]简述一个你所熟悉的图像处理的应用实例。
数字图像处理课件ppt
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
《数字图像处理》分章试题集(整理版)
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。
2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是____________________，如图像测量等。
3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是__________________，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。
其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是________________。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
解答:1. 像素2. 从图像到非图像的一种表示3. 从图像到图像的处理4. 虚拟图像5. 图像重建四.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
2. 什么是图像识别与理解？3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
4. 简述数字图像处理的至少4种应用。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
解答:1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
CxX yY zZ
（9.5）
且 x X X Y Z
y Y X Y Z
z Z X Y Z
（9.6-8）
显然有： xyz1
（9.9）
9.1.1 三基色原理
1 y绿
图9.3 CIE色度图
520nm
0.8 510
530 540
绿
550
空间能量位置 （波长，以nm为单位）
0.6 500 Q
0.4
490 0.2
红(255,0,0)
黑(0,0,0)
绿(0,255,0)
黄(255,255,0)
9.2.1 RGB彩色模型
品红
(1,0,0) R红
B
(0,0,1)
蓝
青
白
黑
灰度级
(0,1,0)
G
绿
黄
图9.4 RGB彩色立方体示意图
9.2.1 HSI彩色模型
HSI（hue-saturation-intensity）彩色模型比 较适合于人用色调（H）、饱和度（S）和亮度（I） 描述被观察物体颜色的解释，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。
（2）面向诸如彩色动画图形创作等的彩色处理应用。 面向彩色处理应用的模型主要是HSI模型（huesaturation-intensity，即色调、亮度和饱和度）。
9.2.1 RGB彩色模型
RGB色系：
品红(255,0,255)
蓝(0,0,255)
青(0,255,255)
白(255,255,255)
9.2.2 HSI彩色模型
HSI色系 —— 色度(H)效果示意图
H=0º
H=60º
H=120º
H=180º
H=240º
H=300º
9.2.2 HSI彩色模型
HSI色系 —— 饱和度分量S
S：表示饱和度，饱和度参数是色环的原点 到彩色点的半径长度。
在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其 饱和度值为1。在中心是中性（灰）色，即 饱和度为0。
9.2.1 HSI彩色模型
HSI色系 —— 亮度分量I
I 表示光照强度或称为亮度，它确定了像 素的整体亮度，而不管其颜色是什么。
I: 小
大
9.2.1 HSI彩色模型
HSI色系 —— 亮度(I)效果示意图
9.2.1 HSI彩色模型
HSI色系 —— 色度分量H
H：表示色度，由角度表示。反映了该颜色 最接近什么样的光谱波长。0o为红色，120o 为绿色，240o为蓝色。
图9.1 相加混色的三基色及其补色的亮度比例
9.1.1 三基色原理
2. 相加混色
相加灰色中涉及到灰色比例问题：
R:200 G:50 B:120
9.1.1 三基色原理
2. 相减混色
利用颜料和染料等的吸色性质可以实现相减混色。
◆相减混色就是从白光中虑去某种颜色而得到另一种颜色。
◆ 相减混色的基色为青、品红色、黄。
480
560
570
黄
580
T S
C
等能量点 紫
590
600 610 620
红 640
780
470 460
450
蓝
380nm
0.2
0.4
0.6
0.8
红
x
1
9.2 彩色模型
目前常用的彩色模型可分成两类： （1）面向诸如彩色监视器、彩色视频摄像机和彩色
打印机的硬件设备。面向硬件设备的彩色模型主要有RGB 模型、CMY（青、品红、黄）模型和CMYK（青、品红、黄、 黑）模型。RGB模型主要用于彩色监视器和彩色视频摄像 机； CMYK主要用于彩色打印机。
9.1.2 CIE色度图
◆纯色（可见光谱中包含的一系列单色光）是全饱和 的，随着白光的加入饱和度会逐渐降低，也即变成欠饱和。
◆色调与饱和度两者合起来称为色度，颜色用亮度和 色度共同表示。
9.1.2 CIE色度图
2、CIE色度图
设X、Y和Z分别表示形成某种特殊颜色时需要的红、 绿、蓝三基色的量值；x、y和z分别表示形成某种特殊颜 色C时红、绿、蓝三基色所占的比例系数，则有：
红色 + 绿色 + 蓝色 = 白色
（9.1 d）
红色 + 青色 = 白色 绿色 + 品红色 = 白色 蓝色 + 黄色 = 白色
（9.2 a） （9.2 b） （9.2 c）
9.1.1 三基色原理
2. 相加混色
红黄绿 30% 89% 59%
白
品红 100% 青
41%
70%
蓝 11%
绿
黄白 青
红紫 蓝
(9.4a) (9.4b) (9.4c)
=>白色–绿色–红色–蓝色 (9.4d)
9.1.1 三基色原理
2. 相减混色
品红 蓝
青
黑
红
绿
黄
图9.2 相减混色的三基色及其补色的关系
9.1.2 CIE色度图
1、相关概念 ◆对于无彩色（消色）图像来说，亮度（也即灰
度）是唯一的属性。 ◆对于有彩色图像来说，通常用亮度、色调及饱
和度表示颜色的特性。
9.1.2 CIE色度图
◆在彩色图像中： 亮度反映了该颜色的明亮程度。颜色中掺入的白色越 多亮度就越大，掺入的黑色越多亮度就越小。 色调用于描述纯色（如纯黄色、纯红色），反映了观 察者接收到的主要颜色。 饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量，与加 入到纯色（色调）中的白光成正比（由于加入了白光，观 察者接收到的不再是某种纯色，而是反应该纯色属性的混 合颜色）。
《数字图像处理》研究生课程
第九章 彩色与多光谱图像处.1 三基色原理
2. 相加混色
一般把三基色按不同比例相加进行的混色称为相加混
色。
红色 + 蓝色 = 品红色 所以，一般把青（色9、.1 a）
红色 + 绿色 = 黄色 品红色和黄色称为（红9.、1 b）
绿色 + 蓝色 = 青色 绿、篮三色的补（色9。.1 c）
9.2.2 HSI彩色模型
绿。 青。
。黄 P
S
H
·
。红
蓝
。 品红
图9.6 HSI彩色模型中的色调和饱和度
9.2.2 HSI彩色模型
HSI色系 —— 饱和度(S)效果示意图
S=0
S=1/4
S=1/2
S=1
9.2.2 HSI彩色模型
白 I=1
青 I=0.5
绿
黄
H
红
I
S
蓝
品红
I=0
黑
图9.5 基于圆形彩色平面的HSI彩色模型
白色 – 红色 = 青色 白色 – 绿色 = 品红色 白色 – 蓝色 = 黄色 白色 – 绿色 – 红色 – 蓝色 = 黑色
（9.3 a） （9.3 b） （9.3 c） （9.3 d）
9.1.1 三基色原理
◆对不同颜料配色过程的理解：
品红色颜料+黄色颜料=红色颜料=>白色–绿色–蓝色 青色颜料+黄色颜料=绿色颜料 => 白色–红色–蓝色 品红色颜料+青色颜料=蓝色颜料=>白色–绿色–红色 品红色颜料+青色颜料+黄色颜料=黑色颜料