第七章 彩色图像处理1讲解
彩色图像 处理
式中
h值的范围[0，2π] s值的范围为[0，1] i值的范围为[0，1]
H值的范围[0°，360°] S值的范围[0，100] I值的范围[0，255]
H h 180 / S s 100 I i 255
(2) HSI转换到RGB。利用h、s、i将HSI转换为 RGB的公式为
2 彩色模型
彩色模型（彩色空间或彩色系统）的用 途是用一些标准的，通常可接受的方式 来促进彩色规范。 彩色模型实际上是某个三维颜色空间中 的一个可见光子集。
彩色模型
用于进行有关颜色的理论研究。 RGB模型、CIE XYZ模型、Lab 模型等。
与人眼对颜色感知的视觉模型相似 的模型，它主要用于色彩的理解。 HSI模型、HSV模型、HSL模型。
彩色图像处理的应用——去红眼
去红眼技术常用的颜色模型有： RGB模型、CIE Lab模 型、HSI模型。 在此，采用HSI模型进行处理。统计资料表明，人像中 的红眼有如下特征：
- h 4 4 s 0.3
去红眼
彩色图像处理的应用——肤色检测
根据肤色特征，利用肤色模型，将肤色在色度空间进 行聚类分析，便可完成肤色检测。常用的肤色检测模 型有： 高斯模型、混合高斯模型和直方图模型。色度 空间可用常见的RGB、CIE Lab、HSI、YCbCr等模型。
2.2 CMY和CMYK彩色模型
C 1 R M 1 G Y 1 B
CMY彩色模型主要用于彩色打印。 相减混色模型 CMYK – K:黑色
2.2 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。
第七讲 彩色图像处理
第七章 彩色图像处理本章主要包括三部分教学内容： 1. 颜色的描述 2．颜色模式转换 3. 图像主色调提取7．1颜色的描述色度学是—门研究彩色计量的科学，其任务在于研究人眼彩色视觉的定性和定量规律及应用。
彩色视觉是人眼的—种明视觉。
彩色光的基本参数明亮度、色调和饱和度,称颜色三要素。
明亮度是光作用于人眼时引起的明亮程度的感觉。
一般来说，彩色光能量大则显得亮，反之则暗。
色调反映颜色的类别，如红色、绿色、蓝色等。
饱和度是指彩色光所呈现颜色的深浅或纯洁程度。
色调与饱和度又合称为色度，它即说明彩色光的颜色类别，又说明颜色的深浅程度。
1730年牛顿利用三棱镜色散将白光分解成色谱，后来物理学认为可视光是波长在400nm~780nm 的电磁波，不同波长的可视光作用人眼产生颜色的感觉，如图7-1。
但是可视光如何作用于人眼而产生颜色的感觉，目前还不清楚。
1801年Young 提出了一种假设，认为视网膜上的视锥细胞有三种类型，即红视锥细胞、绿视锥细胞和蓝视锥细胞,分别对红、绿、兰三种光灵敏。
三种视锥细胞感应的光信号在人脑中产生颜色的心理感觉，这样即使不同光谱的光可能有相同颜色的感觉。
实验发现，人眼的颜色感觉取决于红、绿、蓝三种光分量的比例，而亮度感觉取决于红、绿、蓝三种光分量的代数和。
这个规律称为 Grassman 定律。
由此，利用红、绿、兰三种颜色可以组配不同的颜色，因而红、绿、兰称作颜色的三基色，记为R 、G 、B 。
白光(W)可由红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色相加而成，它们的光通量比例为 ΦR ：ΦG ：ΦB ＝ 1：4.5907：0.0601。
如果取光通量为1光瓦的红基色光为基准，要配出白光，需要4.5907光瓦的绿光和 0.0601光瓦的蓝光，而白光的光通量则为：Φw ＝1 + 4.5907 + 0.0601＝5.6508光瓦为简化计算，使用三基色单位制，记作[R]、[G]、[B]，它规定白光是由各为1个单位的三基色光组成，即：Ｗ = 1[R] + 1[G] + 1[B]符号=的含义是“可由…混合配出”。
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
彩色图像处理
• 从技术角度区分: • 计算机显示和印刷技术: RGB/CMY(K), HSI/HSV/HSL/HSB • 颜色度量 : XYZ , CIELAB/CIELUV • 广播电视: YUV/YCbCr/YIQ
青
灰度级 黄
彩色图像处理
颜色空间:RGB模型
• 便于采集和显示(传感器 显示三基色)
• RGB空间不符合人眼对颜色的感知心理，难以通过 RGB的值表示颜色的认知属性
• RGB颜色空间是不均匀的颜色空间，两种颜色之间的 知觉差异不能采用该颜色空间中两个颜色点的距离来 表示
• CMYK颜色空间是与RGB颜色空间相对应的空间，用 于彩色印刷和打印，采用的是相减混色原理
S彩E色IE 图TJ像U 处理
8
彩色图像处理
Which picture contains a red crayon?
彩色图像处理
Which picture contains a red crayon?
彩色图像处理
颜色空间
彩色模型的用途是为了简化彩色说明规范, 彩色模型通常 用3D坐标系统表示
g ( x ,y ) l( x ,y ) r ( x ,y ) f( x ,y ) l(x, y)
l(x,y)r(x,y)
彩色图像处理
r(x, y)
f (x, y)
g(x, y)
➢ 不同光照条件的影响: l ( x , y )
蓝ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
光
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
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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。
7彩色图像处理PPT课件
16
600 nm 550 nm 450 nm (1931)
R:700 nm G:546.1 nm B:435.8 nm (1931)
R:575 nm G:535 nm B:445 nm (1965)
CIE standard color matching functions
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Physical Nature of Color
The color spectrum can be divided into six regions violet, blue, green, yellow, orange and red
The visible light is composed of a narrow band frequencies with wavelengths from 400 to 700 nm (10-9 m) in the electromagnetic energy spectrum.
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7
Physical Nature of Color
White light consists of a continuous spectrum of colors ranging from violet to red.
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三基色与生物成像原理
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Three Perception Cones
R:575 nm G:535 nm B:445 nm (1965)
Color Image Processing
Color Fundamentals Color Models Basics of Full-Color Image Processing Color Transformations
彩色图像处理
彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化彩色图像基础●为什么要研究彩色图像处理？✓符合人类视觉特点人类可以辨别几千种颜色色调和亮度只能辨别几十种灰度层次✓有用的描绘子简化目标物的区分目标识别：根据目标的颜色特征彩色图像基础●彩色图像处理可分为：✓全彩色处理数码相机数码摄像机彩色扫描仪✓伪彩色处理对不同的灰度或灰度范围赋予不同的颜色彩色图像基础当一束白光通过一个玻璃棱镜时，出现的光束不是白光，而是由一端为紫色到另一端为红色的连续彩色谱组成彩色图像基础●光特性是颜色科学的核心●描述彩色光的3个基本量：✓辐射率：从光源流出能量的总量，用瓦特(W)度量✓光强：观察者从光源接收的能量总和✓亮度：主观描绘子彩色图像基础●三原色✓红色（Red）、绿色（Green）、蓝色（Blue）●原色相加可产生二次色✓深红色：红＋蓝✓青色：绿＋蓝✓黄色：红＋绿彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●RGB●CMY和CMYK●HSI●YIQ●YUV●YCbCr彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●RGB✓CCD技术直接感知R,G,B三个分量✓是图像成像、显示、打印等设备的基础CMY和CMYK彩色空间●CMY(青、深红、黄)、CMYK (青、深红、黄、黑）✓运用在大多数在纸上沉积彩色颜料的设备，如彩色打印机和复印机✓CMYK打印中的主要颜色是黑色等量的CMY原色产生黑色，但不纯在CMY基础上，加入黑色，形成CMYK彩色空间彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●HSI(色调、饱和度、亮度）✓两个特点：I分量与图像的彩色信息无关H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相连的✓将亮度(I)与色调（H）和饱和度（S）分开✓避免颜色受到光照明暗(I)等条件的干扰✓仅仅分析反映色彩本质的色调和饱和度✓广泛用于计算机视觉、图像检索和视频检索彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●YIQ✓Y指亮度(Brightness),即灰度值✓I和Q指色调，描述色彩及饱和度✓用于彩色电视广播，被北美的电视系统所采用（属于NTSC系统）✓Y分量可提供黑白电视机的所有影像信息彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●YUV✓Y指亮度,与YIQ的Y相同✓U和V也指色调，不同于YIQ的I和Q✓用于彩色电视广播，被欧洲的电视系统所采用（属于PAL系统）✓Y分量也可提供黑白电视机的所有影像信息彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●YCbCr✓Y指亮度,与YIQ和YUV的Y相同✓Cb和Cr由U和V调整得到✓JPEG采用的彩色空间彩色空间转换1.RGB CMY2.RGB HSI3.RGB YIQ4.RGB YUV5.RGB YCbCr⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Y M C 111RGB和CMY值都归一化到[0,1]1、RGB CMY2⎩⎨⎧-=θθ360H ([()[⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=221arccos G R R θ()[B G R S min 31++-=()B G R I ++=31RGB图像和与之对应的HSI图像分量RGB图像色调饱和度强度2001200<≤H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I R 060cos cos 1G 00240120<≤H =H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I G 060cos cos 1B 00360240<≤H =H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I B 060cos cos 1R3、RGB YIQ ⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡211.0596.0299.0Q I Y 523.0274.0587.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-B G R 312.0322.0114.0⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 106.1272.0956.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-Q IY 703.1647.0621.04、RGB YUV⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡615.0148.0299.0V U Y 515.0289.0587.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-B G R 100.0437.0114.0⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 032.2395.00-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-V U Y 0581.0140.15、RGB YCbCr⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡05000.01687.02990.01Cr Cb Y 04187.03313.05870.0--⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤111281280B G R ⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 77200.134414.040200.1-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤-128128071414.00Cr Cb Y 00813.05000.01140.0-彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化伪彩色图像处理●什么叫伪彩色图像处理?✓也叫假彩色图像处理✓根据一定的准则对灰度值赋以彩色的处理✓区分：伪彩色图像、真彩色图像、单色图像●为什么需要伪彩色图像处理?✓人类可以辨别上千种颜色和强度✓只能辨别二十几种灰度伪彩色图像处理●应用✓为人们观察和解释图像中的灰度目标●怎样进行伪彩色图像处理？1.强度分层技术2.灰度级到彩色转换技术1、强度分层技术●把一幅图像描述为三维函数（x,y,f(x,y)）●分层技术：放置平行于(x,y)坐标面的平面●每一个平面在相交区域切割图像函数1、强度分层技术——定义()k c y x f =,k c 是与强度间隔第K级强度有关的颜色k V k V 是由在l=k-1和l=k 分割平面定义的令[0,L-1]表示灰度级，使l 0代表黑色（f(x,y)=0）,l L-1代表白色(f(x,y)=L-1)。
《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
彩色图像处理
彩色图像处理1彩色基础彩色定义：彩色是物体的一种属性，他依赖于一下三个方面的因素。
（1）光源——照射光的谱性质或谱能量分布（2）物体——被照射物体的反射性质（3）成像接收器（眼睛或成像传感器）——光谱能量吸收性质2彩色模型彩色模型也称彩色空间或彩色系统，是用来精确标定和生成各种颜色的一套规则和定义，它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。
彩色模型通常可以采用坐标系统来描述，而位于系统中的每种颜色都可由坐标空间中的单个点来表示。
RGB模型：该模型是工业界的一种颜色标准，是通过对红绿蓝三个颜色亮度的变化以及他们相互之间的叠加来得到各种各样的颜色的，该标准几乎包括了人类视觉所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色模型之一。
CMY模型：采用青、品红、黄色三种基本原色按一定比例合成颜色的方法。
由于色彩的显示不是直接来自于光线的色彩，而是光线被物体吸收掉一部分之后反射回来的剩余光线所产生的，因此CMY模型又称减色法混合模型。
CMYK模型：CMY模型中加上黑色。
RGB与CMY之间的转换：在matlab中可以通过imcomplement（）函数方便的实现RGB和CMY之间的相互转换cmy=imcomplement(rgb);rgb=imcomplement(cmy);HSI模型：HSI模型是从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素——色调（hue）、饱和度（Sturation）和亮度（Intensity，有时也翻译作密度或灰度）来描述颜色@亮度是指人感觉光的明暗程度。
光的能量越大，亮度越大。
@色调是彩色最重要的属性，决定颜色的本质，由物体反射光线中占优势的波长来决定，不同的波长产生不同的颜色感觉。
@饱和度是指颜色的深浅和浓淡程度，饱和度越高，颜色越深。
饱和度的深浅和白色的比例有关，白色比例越多，饱和度越低。
从RGB到HSI的彩色转换及其实现figure;subplot(1,2,1);rgb=imread('plane.bmp');imshow(rgb);title('rgb');subplot(1,2,2);hsi=rgb2hsi(rgb);imshow(hsi);title('hsi');从HSI到RGB的彩色转换及其实现figuresubplot(1,2,1);hsi=imread('plane.bmp');imshow(hsi);title('hsi');subplot(1,2,2);rgb=hsi2rgb(hsi);imshow(rgb);title('rgb');HSV模型：是人们用来从调色板或颜色轮中挑选颜色（例如颜料、墨水等）所采用的的彩色系统之一。
彩色图像处理
彩色图像处理
1.基本内容 彩色基础 彩色模型 伪彩色处理 全彩色图像处理基础 彩色变换 平滑和尖锐化 彩色分割 彩色图像的噪声 彩色图像压缩
2.教学基本要求：了解彩色基础、RGB颜色模型以及HIS颜色模型，理解RGB颜色模型和HIS颜色模型的色度学基础和适用范围。
3.教学重点难点：彩色基础和模型、伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换；不同颜色空间的定义和选择。
4.教学建议：介绍彩色图像处理方法的应用实例。
第七章：小波变换和多分辨率处理 1.基本内容 背景 多分辨率展开 一维小波变换 快速小波变换 二维小波变换 小波包 2.教学基本要求：了解小波变换的概念，掌握一维和二维小波变换。
3.教学重点难点：快速小波变换。
4.教学建议：课外自学。
第八章：图像压缩 1.基本内容 基础 图像压缩模型 信息论要素 无误差压缩 有损压缩 图像压缩标准 2.教学基本要求：了解图像压缩理论及模型，无损压缩、有损压缩，图像编码常用方法，图像编码评价方法，图像编码的国际标准。
3.教学重点难点：重点掌握无损预测编码，有损预测编码，变换编码系统。
难点是变换选择，子图像尺寸选择，比特分配。
彩色图像处理-概述.
– [C] +1[C1]= 2 [ C2] +3 [ C3]
处
– [C] +1[C1] +2 [ C2]= 3 [ C3]
理
彩色图像处理-彩色视觉和描述
颜色是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的 主观感觉。颜色分两大类：非彩色和彩色。非彩色是 指黑色、白色和介于这两者之间深浅不同的灰色， 也
数 称为无色系列。彩色是指除了非彩色以外的各种颜色。 字 颜色有三个基本属性， 分别是色调、 饱和度和亮度。 图 基于这三个基本属性，提出了一种重要的颜色模型 象 处 HSI（Hue、 Saturation、 Intensity）。在HSI颜色模 理 型部分中， 我们将详细介绍这三个基本属性。
处
–则
1[C1]+2 [C2]= 1[C’1]+2 [C’2]
理
彩色图像处理-彩色视觉和描述
彩色匹配
彩色相减：当C1、C2混合色与C’1、C’2混合
色相匹配时，若C2与C’2相匹配，则C1和C’1 也匹配，即已知 [C1]+ [ C2]= [C’1]+
[ C’2]，若 [C’2]=[ C2]，则 [C’1]=[ C1]
定义三种波长并不表明仅仅三个固定rgb分量可以组成所有颜色一幅彩色图像的像素值可看作是光强和波长的函数值fx但实际使用时将其看作是一幅普通二维图像且每个像素有红绿蓝三个灰度值会更直彩色图像处理彩色视觉和描述色匹配为组成某种颜色所需的红绿蓝的量称为3个刺激量分别用rgb表示
彩色图像处理-概述
*对彩色的感知是人类视觉系统固有的能力
PAL-YUV
YUV彩色电视信号传输时，将R、G、B改
组成亮度信号和色度信号。PAL制式将R、G、B
Photoshop图像处理立体化教程(Photoshop CS6)第7章 调整图像色彩和色调
行业提示：艺术照调色技巧
15
艺术照在拍摄时画面已经很漂亮了，后期一般只需调整色调即可。需要注意的是，在调整照片 色调时，需要根据客户在拍照前期选择的艺术照风格进行调整，否则图像的色调可能会与画面风格 不一致。常见的艺术照色调有冷色调、暖色调和单色调等。
高等教育立体化精品系列规划教材
第7章 调整图像色彩和色调
Photoshop图像处理立体化教程 （Photoshop CS6）（微课版）
内容导航
7.1 课堂案例：调整暖色婴儿照片
7.1.1 使用“自动色调”命令调整色调 7.1.2 使用“自动颜色”命令调整颜色 7.1.3 使用“自动对比度”命令调整对比度 7.1.4 使用“色相/饱和度”命令调整图像颜色 7.1.5 使用“色彩平衡”命令调整图像颜色
7.1.2 使用“自动颜色”命令调整颜色
4
（1）选择【图像】/【自动颜色】菜单命令，调整图像的颜色。 （2） 返回图像编辑区，发现调整后的颜色向深色过渡，效果如下图所示。
7.1.3 使用“自动对比度”命令调整对比度
5
（1） 选择【图像】/【自动对比度】菜单命令，调整图像的对比度。 （2） 返回图像编辑区，发现调整后的图像的对比度加强。
内容导航
7.1 课堂案例：调整暖色婴儿照片 7.2 课堂案例：提高数码照片质感 7.3 课堂案例：处理一组艺术照
行业提示：艺术照调色技巧 7.3.1 使用“曝光度”命令调整图像色彩 7.3.2 使用“自然饱和度”命令调整图像色彩 7.3.3 使用“黑白”命令制作黑白照 7.3.4 使用“阴影/高光”命令调整图像明暗度 7.3.5 使用“照片滤镜”命令调整图像色调
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色调沿圆周分成10个区域，其中5个是主色调，5个是中间色调。分别是红、
7.2.2 Munsell模型
Munsell颜色空间具有的特点
（1）坐标之间的心理感知独立性。 -- 可以独立感知各颜色分量的变化； （2）线性伸缩性。
-- 可感知的颜色差是与颜色分量的相应样值上的欧氏测度之间的距离成比例的。
（a）原图像
（b）R分量
（c）G分量
（d）B分量
7.2.1 RGB模型
当把图像分解为R、G、B图像后，每个分解后的二维图像都可以作为一个特定的
灰度图像进行处理，当然也包括求直方图。
[例] 求彩色图像的R、G、B颜色直方图。 设计下面程序： A= imread('D:\0067.jpg'); subplot(1,4,1),imshow(A)
表达式为：C=RR0+GG0+BB0 -- 其中：R、G、B为C的三刺激值（tristimulus values）。（R0，G0，B0）称 为原刺激值，是单位向量。
7.1.2 三基色原理
（a）颜色的向量表示
（b）光谱三刺激值
图7.2 颜色的向量表示与光谱三刺激值
7.1.3 光度学基本知识
光度学
（a）HSV颜色模型
（b）颜色轮
（c）柱形彩色空间
图7.6 HSV颜色模型
7.2.3 HSV模型
（a）HSV颜色模型
（c）柱形彩色空间
图7.6 HSV颜色模型
7.2.3 HSV模型
当把图像分解为H、S、V分量图像后，每个分解后的二维图像也可以作为一个
特定的灰度图像进行处理。可求彩色图像的H、S、V分量直方图。
（1） （2）
两种感光细胞
锥状细胞(2)是明视器官，在照度足够高时起作用，主要功能是分辨颜色。 -- 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。
-- 在人眼中的6～7万锥状细胞中大约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。
7.1.1 人类的基本视觉特性
CIE（国际照明委员会）在1931年选择红、绿、蓝3种颜色作为三基色。三基色
的特定波长：蓝＝435.8nm，绿＝546.1nm，红＝700nm。 CIE标准只是实验数据的近似。没有单一颜色可称为红、绿、蓝。 一般人的眼睛可以感知的电磁波的波长在400到700纳米之间，但还有一些人能 够感知到波长大约在380到780纳米之间的电磁波。正常视力的人眼对波长约为
7.2.4 HSI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彩色模型如左图所示，而右图显示的是标准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。
其中： Temp 1 max(R, G, B) Tem p2 min(R, G, B)
7.2.6 RGB与HSV空间的相互转换
（a）原RGB图像
（b）H分量
（c）S分量
（d）V分量
图7.8 图像的HSV分解
7.2.6 RGB与HSV空间的相互转换
2．从HSV转换到RGB转换公式
[(R G ) ( R B)] / 2 arccos BG 2 1/ 2 [(R G ) ( R B)(G B)] H [(R G ) ( R B)] / 2 2 arccos BG 2 1/ 2 [(R G ) ( R B)(G B)]
-- 光学中研究光的辐射、吸收、照射、反射、散射、漫射等度量的学科。
-- 同时结合视觉特征来确定光的度量及吸收的单位。
在可见光谱段以外的景物图像也可用类似的方法
-- 可见光谱段以外所形成的图像，其处理的各个过程也常常要变换成人眼 可以观察的图像，例如热成像、X光照片等
7.1.3 光度学基本知识
7.1.2 三基色原理
Grassman(格拉斯曼）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。
所有颜色都可以用相互独立的三基色混合得到；
假如三基色的混合比相等，则色调和色饱和度也相等； 混合起来得到的结果相等； 混合色的光亮度是原来各分量光亮度的总和。
赫尔曼·格拉斯曼
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
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，如左上图。
图7.3 RGB模型坐标
-- 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7.4 图像的R、G、B分解
第7章 彩色图像处理
Chapter 7 Color image processing
By：韩东泽
7.0 内容提要
7.1 人类视觉与色度学基础 人类视觉基础、三基色原理、光度学基本知识 7.2 颜色空间的表示及其转换
RGB模型、Munsell（孟赛尔）模型、HSV模型、HSI模型、YUV模型
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。
7.1.2 三基色原理
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。 由三基色混配各种颜色通常有两种方法：
7.2.6 RGB与HSV空间的相互转换
1．从RGB转换到HSV转换公式
H=60H1
Temp 1 R R' Temp 1 Temp2
S=(Temp1-Temp2)/Temp1
Temp 1 G G' Temp 1 Temp2
V=Temp1/255
Temp 1 B B' Temp 1 Temp2
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
7.3 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
7.1 人类视觉与色度学基础
人类色觉产生的原因
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。
subplot(1,4,2),imhist(A(:,:,1))
subplot(1,4,3),imhist(A(:,:,2)) subplot(1,4,4),imhist(A(:,:,3))
7.2.2 Munsell模型
某个颜色可以唯一地用一个色调（H）、色纯度（C）及亮暗值（V）的颜 色片来表示，如图7.5所示。 红黄、黄、黄绿、绿、蓝绿、蓝、蓝紫、紫、紫红。 色纯度表示了色的浓淡，从中心向外逐渐增强。 颜色的亮暗分成11个等级，记为0到10级，其中0级对应黑而10级对应白。
7.2.5 YUV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。
-- 相加混色法、相减混色法
相加混色和相减混色的主要区别：
-- 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。 -- 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。 -- 相加混色和相减混色有不同的规律。
5 B ' 1 G ' 1 R ' H1 3 B ' 3 G ' 5 R '
R Tem p 1且G Tem p2 R Tem p 1且G Tem p2 G Tem p 1且B Tem p2 G Tem p 1且B Tem p2 B Tem p 1且R Tem p2 其它
7.2 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，如：HSI 颜色空间以及HSV颜色空间。
7.2.1 RGB模型
光度学中的基本概念
光通量---流明（lm）
-- 单位时间内某一波段的辐射能量和该波段的相对视见率的乘积。 发光强度—坎（cd） -- 光源在单位立体角内辐射的光通量，它描述了光源到底有多亮。 视敏度
亮度—cd/m2
-- 亮度是发光面的明亮程度的度量，它决定于单位面积的发光强度，单位为cd/m2。 照度 -- 照度指照射在单位面积上的光通量，单位为勒（lx）。
-- 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。
Hale Waihona Puke 色度学（colorimetry）-- 进行图像的彩色分析，建立研究彩色计量的学科。
7.1.1 人类的基本视觉特性
我们之所以能看到这个五彩缤纷的世界，到底是谁在起作用？
人的视觉系统中存在着杆状细胞和锥状细胞两种感光细胞。 杆状细胞(1)为暗视器官，主要功能是辨别亮度信息。