数字图像处理基础2

数字图像处理基础
许昌学院公共选修课
图像运算——代数运算 1.3 图像运算 代数运算
算数运算——乘法 乘法 C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) 主要应用举例 图像的局部显示（抠图技术） 用二值蒙板图像与原图像做乘法 逻辑运算——非 非 g(x,y) = 255 - f(x,y) 主要应用举例 获得一个阴图像 ฀ 获得一个子图像的补图像
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图像运算——代数运算 1.3 图像运算 代数运算
算数运算——加法 加法运算的定义 ◦ C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) ◦ 注意：若结果值超出255，则结果值取255。 主要应用举例 ◦ 生成图像叠加效果 生成图像叠加效果 对于两个图像f(x,y)和h(x,y)的均值有： g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y) 推广这个公式为： g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y) 其中α+β= 1 可以得到各种图像合成的效果，也可以用于 两张图片的衔接。
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图像运算——点运算 1.3 图像运算 点运算
对数变换
公式： Ioutput=c*log(1+ Iinput ) c为一个常数 右图为c=3时的 对数变换曲线图
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图像运算——点运算 1.3 图像运算 点运算
作用：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许 动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失，此时 可以对原图进行对数变换（灰度压缩）以确保设备能够对原 图正常显示。
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图像运算——代数运算 1.3 图像运算 代数运算
算数运算——减法 减法运算的定义 C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) 主要应用举例 ◦ 显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化。如： 视频人脸检测； ◦ 去除不需要的叠加性图案。如:视频制作蓝屏技术。 去除不需要的叠加性（背景）图案 设： 背景图像b(x,y) ， 前景背景混合图像f(x,y) g(x,y) = f(x,y) – b(x,y) g(x,y) 即为去除了背景的图像。
红色+绿色=黄色（橙色） 绿色+蓝色=青色 蓝色+红色=紫色（品红色）。
◦ 当这三种原色以等比例叠加在一起 时，会变成灰色；若将此三原色的 强度均调至最大并且等量重叠时， 则会呈现白色。
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1.2 图像的颜色模型
减色原理
◦ 一般来说以反射光源或颜料着色时所使 用的色彩是属于“消减型”的原色系统， 此系统中包含了黄色、青色(Cyan)、品 红(Magenta)三种原色，是另一套“三 原色”系统。 ◦ 当这三种原色混合时可以产生其他颜色， 例如： 黄色⊕青色=绿色 黄色⊕品红色=红色 ◦若将此三原色的饱和 品红色⊕青色=蓝色 度均调至最大并且等 当这三种原色以等比例叠加在一起时，会 量混合时，理论上会 得到不同深度的灰色； 呈现黑色，但实际上 呈现的是浊褐色。
◦ 应用
图像科学计算。如图像色彩分析、色彩调整等。
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1.2 图像的颜色模型
RGB、CMYK、CIE-Lab颜色模型色域比较
◦ 色域比较
Lab颜色模型色域最大， 其次是RGB颜色模型， CMYK颜色模型色域最小。
◦ 可以被用来通过修改 a 和 b 分量的输出色阶来做精确的颜 色平衡，或使用 L 分量来调整 亮度对比。这些变换在 RGB 或 CMYK 中是困难或不可能的。
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HSI颜色空间 1.2 HSI颜色空间
由于人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程 度，为了便于色彩处理和识别，人的视觉系统经常采用HSI 色彩空间，它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在HSI 模式中，所有的颜色都是根据下列三种基本特征来进行描述。
◦ 色相（Hue）：是由物体发射或反射出来的颜色。它是根据色 彩在一个0-360的标准色盘上的位置来决定的，通常以颜色的 名称来辨识，例如红、橙和绿等等，红色在0度，绿色在120度， 蓝色在240度。它基本上是RGB模式全色度的饼状图。 ◦ 饱和度（Saturation）：表示色彩的纯度，有时也被称为彩度， 为0%时为灰色。白、黑和其他灰色色彩都没有饱和度的。在最 大饱和度时，每一色相具有最纯的色光。 ◦ 亮度（Intensity或Value）：是指颜色相对的亮度和暗度，通 常是用为0%（黑）到100%（白）的方式进行测定。
YUV颜色空间的由来
◦ 在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD 摄像机进行摄像，然后把摄得的彩色图像信号经分色、分别放 大校正后得到 RGB分量值，再经过矩阵变换电路得到亮度信号 Y和两个色差信号R－Y（即U）、B－Y（即V），最后发送端将 亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。这 种色彩的表示方法就是所谓的YUV色彩空间表示。
1.2 图像的颜色模型
原色 加色原理和减色原理 常用的颜色模型（色彩空间）
◦ ◦ ◦ ◦ ◦ RGB CMYK像处理基础
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1.2 图像的颜色模型
原色
◦ 定义
是指不能透过其他颜色的混合调配而得出的“基本 色”。
◦ 特性
以不同比例将原色混合，可以产生出其他的新颜色。
理论上只用上述三种颜色相 混合就可以形成黑色。但实 际印刷时青色、品红色和黄 色很难叠加形成真正的黑色， 最多不过是褐色而已。因此 才引入了K——黑色。黑色 的作用是强化暗调，加深暗 部色彩 应用：印刷
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1.2图像的颜色模型 1.2图像的颜色模型
CMYK色彩空间
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1.2 图像的颜色模型
常用的颜色模型
◦ RGB颜色模型
RGB是色光的色彩模式。即红 (Red)、 绿 (Green)、蓝 (Blue)三原色的简称。 三原色光模式是一种加色模型，三种色彩叠加形成了其它的 色彩。因为三种颜色都有256个亮度水平级，所以三种色彩叠 加就形成224，约1670万种颜色了。也就是真彩色，通过它们 足以在现绚丽的世界。 原因：三原色的选取不是出于物理原因，而是由于人类生理 原因造成的。人的眼睛内有几种辨别颜色的锥形感光细胞， 分别对红色、绿色和蓝色的光最敏感。这三种光可以分别对 三种锥形细胞产生刺激，根据每种感光细胞受到刺激的强度 就产生了不同色彩的视觉效果。 应用：显示器、电视机、各种投影设备
Iinput
Ioutput=255- Iinput
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Ioutput
图像运算——点运算 1.3 图像运算 点运算
实例2：彩色图像的反转变换
Ioutput_R=255- Iinput_R Ioutput_G=255- Iinput_G Ioutput_B=255- Iinput_B
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图像运算——代数运算 1.3 图像运算 代数运算
代数运算 ◦ 算数运算 加、减、乘、除 ◦ 逻辑运算 非、与、或、异或 算数运算——加法 加法运算的定义 ◦ C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) ◦ 注意：若结果值超出255，则结果值取255。 主要应用举例 ◦ 生成图像叠加效果
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1.2 图像的颜色模型
RGB色彩模式和CMY（K）色彩模式是互补的
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1.2 图像的颜色模型
◦ CIE-Lab颜色模型
L：亮度； a，b：色彩分量
◦ 特点
色域范围大；几乎可以描绘出人眼视觉所能察 觉的所有颜色 理论上存在，和物理世界是不对应的； 感知均匀性，它的 L 分量密切匹配人类亮度感 知。 三个分量之间几乎两两正交，极大的减少了降 低了色彩信息的关联性。
Ioutput
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Iinput
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图像运算——点运算 1.3 图像运算 点运算
幂次变换：Ioutput = c·Iinput γ
◦ ฀ ◦ ฀ ◦ ฀ c和γ是正常数 γ<1提高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮 γ>1降低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗
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S = 1−
1 G≥B θ −1 2 [( R − G ) + ( R − B )] θ = cos H = 2 ( R − G ) + ( R − B)(G − B ) G≤B 2πθ
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彩色模型间转换
HSI到RGB的转换
当0 o ≤ H ≤ 120 o 时
C：Cyan ＝ 青色 M：Magenta ＝ 品红色，又称为‘洋红色’ Y：Yellow ＝ 黄色 K：Black ＝ 黑色，为了避免与RGB的Blue蓝色混淆而改称Ｋ
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1.2 图像的颜色模型
黄 色 ⊕ 青 色 = 绿 色 黄 色 ⊕ 品 红 色 = 红 色 品 红 色 ⊕ 青 色 = 蓝 色
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1.2 图像的颜色模型
影响
显示器不能显示出人眼所能识别的所有色彩（Lab>RGB） 显示器显示出来的色彩打印机不一定能够打印出来 （CMYK<RGB) 打印出的色彩要比显示器显示的色彩降低一个灰阶 （CMYK<RGB)
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YUV颜色空间 1.2 YUV颜色空间
YUV颜色空间的特性
◦ 采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V 是分离的。