第六章 彩色图像处理
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
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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。
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。
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。
彩色图像处理
连接任2端点的直线上的各点表示将这2端点所 代表的颜色相加可组成的一种颜色
CMY和CMYK模型
CMY为颜料的原色：青色，深红，黄色 用于在纸上沉淀色彩的设备，如彩色打印机和复印
机等 实际为R、G、B的补色
C 1 R
M
1
G
imshow(im2double(g)>0.5);
彩色基础和色彩空间转换
光与色
白光通过棱镜时看到的色谱 可见光范围电磁波谱的波长组成
RGB彩色模型
CIE(国际照明委员会)三原色: 蓝: 435.8nm, 绿: 546.1nm, 红: 700nm
RGB模型的应用—彩色监视器
HSV模型
Hue,Saturation,Value 从RGB的模型的黑到白的对角线看过去所获得
IPT中常见的转换函数
dither(抖动)
在将RGB图像转变为索引图像时，dither函数可以使 用给定的颜色表完成转换，并使得转换的图像颜色 失真尽可能少
y=dither(x,map) 在将灰度图像转变为二值图像时，dither函数也同
样可以使失真尽可能小 bw=dither(gray_image)
Y 1 B
等量的CMY可产生黑色，为避免这样产生的黑色不 纯（打印机中的主要颜色），在CMY中加入了黑色 形成CMYK模型
HSI颜色模型
Hue色调，色相；描述纯色的属性 Saturation饱和度; 描述纯色被白光稀释的程度 Intensity亮度；无色光的强度概念
RGB与HSI
RGB到HSI的转换
索引图像(indexed image)
图像由数据矩阵和颜色表组成 数据矩阵大小为M×N 颜色表大小为K×3，K为颜色数
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
数字图像处理第六章色彩模型与彩色处理课件
Chapter 6 Color Image Processing
6.1 彩色基础
在颜料或着色剂中 ，原色的定义是这样 的：
白：减去一种原色 ， 反射或传输另两种 原色。故其原色是： 深红、青、黄。而二 次色是R、G、B。如 图6.4所示。
Chapter 6 Color Image Processing
Chapter 6 Color Image Processing
6.2 彩色模型
6.2.1 RGB彩色模型
下面介绍所谓 全RGB彩色子集。
Chapter 6
Color Image Processing
6.2 彩色模型
Chapter 6 Color Image Processing
6.2 彩色模型
6.3 伪彩色处理
6.3 伪彩色处理 给特定的灰度值赋以彩色。伪彩色的 目的是为了人眼观察和解释图像中的目标。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
6.3.1 强度分层
参见图6.18，图像被看成三维函数。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3.2 灰度级到 彩色转换
例6.5是一突出 装在行李内的爆炸物 的伪彩色应用。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
6.3.2 灰度级到彩 色转换
例6.5是一突出装 在行李内的爆炸物的伪彩 色应用。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
彩色图像处理课件
色彩映射通过将一种颜色空间的像素值映射到另一种颜色空间，实现图像的颜色转换和调整。在色彩映射过程中， 可以根据需要选择不同的映射函数和算法，以实现不同的颜色转换效果。
03
彩色图像处理应用
艺术创 作
数字绘画
利用彩色图像处理技术， 可以将传统绘画作品转化 为数字形式，进行更方便
的复制、修改和展示。
总结词
专业的图像处理软件，功能强大，适合 专业人士使用。
VS
详细描述
Adobe Photoshop是全球最知名的图像 处理软件之一，拥有丰富的编辑工具和特 效功能，支持各种图像格式和分辨率，可 进行精确的色彩调整和复杂的图层操作。 它还提供了广泛的插件和扩展功能，可与 其他Adobe软件无缝集成，适合专业设 计师和摄影师使用。
GIMP
总结词
免费的开源软件，功能齐全，适合初学者使用。
详细描述
GIMP是一款免费的开源图像处理软件，拥有与Adobe Photoshop相似的功能和工具。它支持各种图 像格式，提供丰富的滤镜和效果，可进行图层编辑、色彩调整、选取和绘画等操作。GIMP还具有良 好的用户界面和可定制性，适合初学者和预算有限的用户使用。
总结词：通过对肤色的调 整，使人像照片的肤色更 加健康、自然。
使用可选颜色工具，调整 红色和黄色通道，以影响 肤色。
详细描述
结合曲线工具，对肤色的 亮部和暗部进行精细调整。
案例三：广告海报的色彩搭配与增强
总结词：通过色彩搭配与增 强，突出广告海报的主题， 吸引观众的注意力。
04
使用饱和度工具，增强主要 色彩的饱和度，突出主题元素。
色彩调整
艺术家可以通过调整图像 的色彩，创造出独特的视 觉效果，丰富艺术作品的
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
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。
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
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》PPT课件
则原图像中绿色物体会呈红色，蓝色物体会呈绿色，红色物 体则呈兰色。
原图
RGB三通道图像
假彩色合成图1
RGB
新的 R G B
假彩色合成图2
RGB
新的 R G B
(五)彩色平衡(五)彩色平衡
图像的三原色“不平衡”
彩色图像所有物体的颜色都偏离了原有的真实色彩。颜色平衡 的目的就是纠正偏色，以得到色彩正常的图像。
外城.tif
花期.tif
(五)彩色平衡
(五)彩色平衡
判断偏色的方法： 1.灰平衡检查 2.高饱和度的颜色检查 现实中是纯色的物体，在图像中是否有偏色
调整方法：ps-图像-调整-色彩平衡
(五)Photoshop处理实例
Ps关于色彩处理的一些工具和命令 实例一----六 小作业
Adobe 拾色器
(三)伪彩色增强
(三)、伪彩色增强-原理
人眼的视觉特性 ： 分辨的灰度级介于十几到二十几级之间 ； 彩色分辨能力可达到灰度分辨能力的百倍以上。
伪彩色增强技术是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射 函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。使原图像细节更易辨认， 目标更容易识别。伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级-彩色变换 等。
G = 1.000 -0.272 -0.647 I
B
1.000 -1.108 1.705 Q
I
Y=0.5 Q
(二)彩色变换模型
面向视觉感知的彩色模型-HSI 模型
HSI（HSB）色彩空间:指从人的视觉系统出发，用
色调H（hue）、色饱和度S（saturation或chroma） 和亮度I（intensity或brightness或lightness）来 描述色彩。
《彩色图像处理》课件
人脸识别
02
利用彩色图像处理技术，对人脸图像进行特征提取、比对和分
析，实现人脸识别和身份验证。
指纹识别
03
通过对指纹图像进行彩色图像处理，提取指纹特征，实现指纹
识别和身份验证。
彩色图像处理在广告设计领域的应用
色彩校正
通过对图像进行色彩校正，调整颜色、亮度和对 比度，以达到更好的视觉效果和品牌形象。
数字摄影和艺术创作
利用彩色图像处理技术对数字 摄影作品和艺术作品进行后期 处理和创作。
安全和监控
利用彩色图像处理技术对监控 视频进行分析，如人脸识别、
行为分析等。
彩色图像处理的基本流程
特征提取
从彩色图像中提取出感兴趣的 特征，如边缘、角点等。
增强和变换
对彩色图像的色彩、对比度等 进行增强和变换，以突出某些 特征或改善视觉效果。
图片美化
利用彩色图像处理技术，对图片进行美化处理， 如磨皮、美白、瘦脸等，提高图片质量和观感。
创意设计
通过彩色图像处理技术，实现创意设计和艺术效 果，如动态海报、数字绘画等。
THANKS
谢谢
视频捕捉
将纸质图像扫描成数字格式，转换为彩色图 像。
网络下载
从互联网上下载彩色图像资源。
彩色图像的预处理技术
01
02
03
04
灰度转换
将彩色图像转换为灰度图像， 减少颜色信息，突出图像的明
暗对比。
噪声消除
去除图像中的噪声和干扰，提 高图像的清晰度和质量。
尺寸调整
去雾处理
去除图像中的雾气和阴影，提高图像 的可见度和清晰度。
03
CHAPTER
彩色图像的分割与识别
彩色图像的分割算法
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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。
在RGB彩色模型中，所表示的图像由3个图像分量组成，每一 个分量图像都是其原色图像。在RGB空间，用以表示每一像 素的比特数叫做像素深度。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彩色像素称为有24比 特深度。
图6.13(b)显示了相同的六边形和任意的一个彩色点(用一点显示)。
该点的色调由来自某参考点的一个角度来决定。通常(不总是)与红轴的0o
角指定0色调，从这里开始色调逆时针增长。饱和度(距垂直轴的距离)是
从原点到该点的向量长度。注意，原点是由彩色横截面与垂直强度轴定义
的。HSI彩色空间的重要分量是垂直强度轴、到一彩色点的向量长度和这
可用下面的公式得到：
色饱和度分量由下式绐出： 最后，强度分量由下式给出：
从HSI到RGB的转换 在[0，1]内给出HSI值，现在要在相同的值域找到RGB值，
可利用H值公式。在原始色分割中有3个相隔120o的扇形 (见图6.13)。从H乘以360o开始，这时色调值返回原来的 [0o，360o]的范围。 RG扇形(0o≤H<120o)：当H位于这一扇形区时，RGB分 量由下式给出：
第六章 彩色图像处理
彩色图像处理分为两个领域：全彩色和伪彩色图像处理。 6.1彩色基础
1666年，艾萨克·牛顿(Isaac.newton) 6个宽的区域：紫色、蓝色、绿色、黄色、橘红色和红色
人类和某些其他动物接收的一个物体的颜色由物体反射光 的性质决定。
可见光是由电磁波谱中相对较窄的波段组成的。
蓝=435.8nm，
绿=546.1nm，
红=700nm。
二次色：光和颜料混合
通常用以区别颜色的特性是亮度、色调和色饱和度。
色调与饱和度一起称为彩色，颜色用亮度和彩色表征。
形成任何特殊颜色需要的红、绿、蓝的量称做三色值，并 分别表示为置X，Y和Z。一种颜色由三色值系数定义为：
确定颜色的另一种方法是用CIE色度图。该图以x(红)和y(绿) 函数表示颜色组成。对于x和y的任何值，其相应的(蓝)值可从
关于图6.l2立方体结构和相应HSI空间的关键一点是，垂 直强度轴和位于垂直于该轴的平面的彩色点轨道表示HSI 空间。当平面沿强度轴向上或向下移动时，由平面与立方 体表面构成的横截面决定的边界不是呈三角形就是六边形。
在这个平面中可以看到原色是按120o分隔的，二次色与原色相隔
60o，这意味着二次色之间也相隔120o。
光特性是颜色科学的核心。 用3个基本量用来描述彩色光源的质量：辐射率，光强和
亮度。
辐射率是从光源流出能量的总量，通常用瓦特(w)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，它实际上是不可能度量的。它
具体化了彩色强度的概念并是描述彩色感觉的一个关键参
这里再次假设所有的彩色值都归一化为[0，1]范围。式
(6.2.1)显示了从涂覆青色颜料的表面反射的光不包含红色(即
公式中C=1-R)。与此相似，纯深红色不反射绿色，纯黄色不
反射蓝色。式(6.2.1)还显示RGB值可以很容易地通过1减去
CMY值从CMY集中得到，在图像处理中，这一模型主要用于
产生硬拷贝输出，因此，从CMY到RGB反向操作通常没有实
注意，不是所有8比特灰色都包含在216种安全色中，这 一点很重要。
图6.11显示了RGB安全彩色立方体。不像图6.8所示的全 色立方体是实心的，图6.11的立方体仅在表面有效。正如 图6.l0(a)所示，每一平面都有36种颜色，所以安全彩色 立方体{所有表面由216种不同的颜色覆盖。
2.CMY和CMYK模型
数。
人眼的锥状细胞是负责彩色视觉的传感器，在人眼中的 6～7百万锥状细胞中可分为3个主要的感觉类别，它们对 应红、绿和蓝。大约65％的锥状细胞对红光敏感，33％ 对绿光敏感，只有2％对蓝光敏感(但是蓝锥状细胞对蓝光
更敏感)。
为标准化起见，CIE(国际照明委员会)在1931年设计了下面 的特定波长值为主原色：
回顾一下本章早些时候的讨论：图6.16(b)中灰度值对应于 角度；例如，因为红色对应0o，则图6.16(a)中的红区域映 射到色调图像中的黑区域。类似地，图6.16(c)中的灰度级 对应饱和度(显示时划分等级为[0，255])，图6.16(d)中的 灰度级是平均强度。
为了分别改变RGB图像任何区域的彩色，可以改变图
统真实再现。该系统可以显示所希望的彩色，用可接受的
标准符号来表示这些颜色是很有用的。已知256种颜色中
的40种用各种操作系统进行不同的处理，仅留下216种颜
色是各种系统通用的。这216种颜色成为事实上的安全彩
色，特别是在网络应用中更是如此。无论在何时应用，希
望大多数人观察到的颜色都一样。
216种安全彩色的每一种如以前一样都可以由RGB值形成， 但每一个值仅可能取0，51，102．153，204或255。 这样，RGB三元组数值给出(6)3=216可能值(注意所有 值都可被3除)。通常这些值可用16进制数系统来表示。
GB扇区(1200≤H<240o)：如果给定的H值在这一扇区， 首先从H中减去120o，即：
然后RGB分量为：
BR扇区(240o≤H<360o)：最后，如果H在这一扇区，从 H中减去240o： 然后RGB分量为：
例6.2 对应于BGB立方体的图像的HSI值
图6.15显示了图6.8中所示的RGB图像的色调、饱和度和强 度。
6.2彩色模型
彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用途是在某些
标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。
本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于 系统中的每种颜色都由单个点来表示。
现在所用的大多数彩色模型都是面向硬件的(如：彩
色监视模型中，每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分
例6．1 产生隐藏面和RGB彩色立方体的横截面
安全彩色
彩色子系统，其合理的与观察者无关的硬件性能可保证彩 色的真实再现。这种彩色子系统称为安全RGB彩色子集， 或者全系统安全彩色集。在网络应用中叫做无损web彩 色，或者无损监视彩色。
假定256种颜色是最小颜色数，这些颜色可用任何系
6.16(b)色调图像中相应区域的值。然后与没有变化的S和I，图
像一起用式(6.2.5)到式(6.2.15)描述的步骤，把新的H图像变
换回到RGB。
为了在任何区域改变彩色的饱和度(纯度)，除了在HSI空间
改变饱和度外可遵循相同的步骤。类似的讨论可用于改变任何区
域的平均强度。当然，这些改变可同时进行。
问题引出：正如我们所见到的那样，在RGB和CMY模型 下产生彩色和从一种模型转换到另一种模型是一种较简单 的过程。如上所述，这些彩色系统对硬件实现很理想。
另外，RGB系统与人眼很强地感觉红、绿、蓝三原色
的事实能很好地匹配。
遗憾的是，RGB，CMY和其他类似的彩色模型不能很
好地适应实际上人解释的颜色。例如，首先，它没有涉及
一向量与红轴的角度。
因此，如图6.13(c)和(d)所示，HSI平面以刚刚讨论的六边形、三角
形，甚至一个圆形的形式出现并不奇怪。实际上选择什么形状并没关系，
因为这些形状中的任何一个都可以通过几何变换变为其他两种。图6.14显
示了基于彩色三角形和圆形的HIS模型。
从RGB到HSl的彩色转换 给定一幅RGB彩色格式的图像，每一个RGB像素和H分量
例如，图6.17(a)的图像是把对应于图6.16(b)的蓝、绿区域的像素变为0得
到的。图6.17(b)的图像是图6.16(c)分量图像S中青色区域的饱和度减少一半得到
的图像。图6.17(c)是把图6.16(d)的强度图像中心的白区域强度减少一半的图像。
把改进的HSI图像变换回RGB的结果显示在图6.17(d)中。正如预期的那样，在