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
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。
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。
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
彩色图像处理
CIE色度图
彩色监视器和打印机的彩色域
6.2 彩色模型
彩色模型: 描述彩色系统的规范。
RGB彩色模型: HSI彩色模型 CMY与CMYK彩色模型 YUV彩色模型
RGB彩色模型
RGB模型:有三个 图像分量,每一个都 是原色图像;每一个 像素的比特数称为像 素深度。像素深度为 24的图像有16777216 种颜色。
HSI彩色模型
• 从上述平面可以看到原色按120o 分割,二次色与 原色相差 60 o • 通常用与红色的夹角表示色调;用点到垂直轴的 距离表示饱和度。
HSI彩色模型—H分量
H:由与红色的夹角表示,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。
HSI彩色模型—H分量
B I (1 S ); G 1 ( R B)
S cos H R I (1 ) cos(60 H )
2. GB扇形(1200<=H<2400)
H H 120 then : R I (1 S ); B 1 (R G) S cos H G I (1 ) cos(60 H )
RGB彩色立方体
蓝(0,0,255) 深红(255,0,255) 青(0,255,255) 白(255,255,255)
黑(0,0,0)
绿(0,255,0)
红(255,0,0)
黄(255,255,0)
R:200 G:50 B:120
彩色平面示例
蓝(0,0,255)
黑(0,0,0) 红(255,0,0)
6.1 彩色基础
CIE主原色:(R红=700nm;G绿=546.1nm;B蓝= 435.8nm):
光 的 吸 收 率
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。
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 。
第六章 彩色图像处理
注: 当这三原色光的相对亮度比例为1.0000 : 4.5907 : 0.0601 时就能匹配出等能
白光,所以CIE选取这一比例作为红、绿、蓝三原色的单位量,即R0:G0: B0=1:1:1。尽管这时三原色的亮度值并不等,但CIE却把每一原色的亮度 值作为一个单位看待。
CIE规定的三原色对应的光的波长为:蓝:435.8nm 绿:546.1nm 红:700nm
数字图像处理
上海大学通信与信息工程学院 2015年1月
第六章 彩色图像处理
2018/8/11
2
提要
6.1 色彩及色度空间 三基色原理 颜色空间的表示及其转换 颜色空间的量化 6.2 彩色图像增强 图像平滑 图像锐化 6.3 彩色图像分割 HSI空间分割 RGB空间分割
Grassman定律:由格拉斯曼(Grsassmann)总结的在颜 色相加混合时的规律,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;
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。
不同波长的单色光会引起不同的彩色感觉,然而,同样的彩色感 觉却可以来源于不同的光谱成分的组合。
色饱和度(saturation)
即色纯度,指颜色的深浅
例如:深红和浅红。
亮度(intensity / brightness)
颜色的明暗程度,从黑到白,主要受光源强弱影响。
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6.1.1 三基色原理
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H 360
3 S 1 min( R, G, B) ( R G B)
1 I ( R G B) 3
注意:实现中的范围调整问题
不等于实验中的转灰度后的图像
6.2.3 HSI彩色模型
从HSI到RGB的彩色转换
假设HSI值已归一化到[0, 1]范围内。首先将H乘 以360,恢复到[0°, 360°]范围内。根据H的范 围使用不同公式。
6.2.3 HSI彩色模型
RGB及CMY适合颜色的生成和显示,但不 适合人为指定颜色。 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
6.2.3 HSI彩色模型
RGB和HSI模型间的关系
6.2.3 HSI彩色模型
6.2 彩色模型
彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)是为 了按照某种标准来指定颜色。 从本质上说,彩色模型是一个坐标系统, 在该系统下的一个子空间中,每种颜色都 对应其中一个点。
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 便于对颜色的控制。 RGB模型:在彩色显示器、彩色摄像机中 广泛使用 CMY / 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。
HSI模型中的 色调和饱和度
6.2.3 HSI彩色模型
基于(a)三角形和(b)圆 形彩色平面的HSI彩色 模型。三角形和圆形平 面垂直于灰度轴。
6.2.3 HSI彩色模型
从RGB到HSI的彩色转换
假设RGB值已归一化到[0, 1]范围内,则
如果B G 如果B G
1 ( R G ) ( R B) 1 2 cos 1/2 2 ( R G) ( R B)(G B)
数字图像处理
Digital Image Processing
第六章 彩色图像处理
电子科技大学中山学院计算机工程系 邹昆
Email:cszoukun@
第6章 彩色图像处理
在图像处理中,颜色的运用受两个主要因素 推动: 颜色是一个强有力的描绘子,它常常可简 化目标物的识别和提取。 人可以辨别几千种不同的颜色,但只能区 分出几十种灰度级,这使得颜色在人工图 像分析中显得特别重要。
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 (c) 饱和度 (d) 强度/灰度
6.2.3 HSI彩色模型
示例: 通过修改HSI分量 来改变图像外观
(a)-(c)修改后的HSI 分量图像 (d) 最终的RGB图像
补充内容
根据图像数据中是否包含调色板,可将图像 分为索引图像和非索引图像。 非索引图像:像素数据区存放的是颜色值。 真彩图像(24位以上)为非索引图,存放顺 序:B G R 索引图像:像素数据区存放的是颜色索引 值,其对应的颜色从调色板中获取。最常 见的索引图像为8位图像。
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。 其目的是为了方便人更清楚地分析灰度图 中的灰度层次。因为人眼对彩色的分辨能 力比对灰度的分辨能力更强。
6.1 彩色基础
注意:三原色并 不意味着所有颜 色均能由这三种 颜色按一定比例 混合得到
为何不一致? 眼内三种锥状体的光吸收情况 CIE(国际照明委员会)规定的三原色对应的光的波长为: 蓝:435.8nm 绿:546.1nm 红:700nm
6.1 彩色基础
三原色混色原理: 红+蓝=品红 绿+蓝=青 红+绿=黄 品红、青、黄称为合成色 它们是颜料的三原色
6.1 彩色基础
CIE色度图
如何看一种颜色的色 调和饱和度? 如何确定任何两种或 三种颜色之间的混色 ?
6.1 彩色基础
一般彩色显示器和 打印设备的色阶
6.1 彩色基础
习题6.2: 考虑任何两种有效的颜色c1和c2,其在图6.5 所示色度图中坐标为(x1, y1)和(x2, y2),推导出 计算构成给定颜色所需c1和c2百分比的通用表 达式,其中该颜色位于连接这两种彩色的直 线上。
6.1 彩色基础
6种颜色? No!
白光通过棱镜时看到的色谱
电磁波谱中的可见光部分
6.1 彩色基础
人眼所感知到的物体的颜色由物体反射光 的特性所决定。 人眼内的锥状体分为三类,分别对红、绿、 蓝光敏感。 对红光敏感的锥状体占65% 对绿光敏感的锥状体占33% 对蓝光敏感的锥状体占2%(敏感度最高)
RG扇区(0°≤H≤120°):
B I (1 S )
S cos H R I 1 cos(60 H )
G 3I ( R B)
其他两种情况见书P237
6.2.3 HSI彩色模型
图6.8对应的HSI分量。(a) 色调 (b) 饱和度 (c) 强度/灰度
//取与颜色c最接近的调色板索引值,适用于索引图像 BYTE GetNearestIndex(const CImage* pImgSrc,RGBQUAD c) { if ((!pImgSrc)||(pImgSrc->IsIndexed()==false)) return 0;
int ncolors = pImgSrc->GetMaxColorTableEntries();//取调色板颜色数目 RGBQUAD *prgbColors = new RGBQUAD[ncolors]; pImgSrc->GetColorTable(0,ncolors,prgbColors);//取调色板 long distance = 200000; int i,j = 0; long k; RGBQUAD color; for(i=0;i < ncolors;i++){ color = prgbColors[i]; k = (color.rgbBlue - c.rgbBlue)*(color.rgbBlue - c.rgbBlue)+ (color.rgbGreen - c.rgbGreen)*(color.rgbGreen - c.rgbGreen)+ (color.rgbRed - c.rgbRed)*(color.rgbRed - c.rgbRed); if (k == 0){ j = i; break; } if (k < distance){ distance = k; j = i; } } delete prgbColors; return (BYTE)j;
BYTE* p = (BYTE*)image->GetPixelAddress(x,y);//取像素值地址 RGBQUAD rgb; if( image->IsIndexed() ) {// 如果是索引图 int ncolors = image->GetMaxColorTableEntries();//取调色板颜色数 RGBQUAD *pColorTable = new RGBQUAD[ncolors]; image->GetColorTable(0, ncolors, pColorTable );//取调色板 rgb = pColorTable[*p];//得到像素值 delete [] pColorTable; } else{ // 非索引图,24位以上 rgb.rgbBlue = *p++; rgb.rgbGreen = *p++; rgb.rgbRed = *p++; if(image->GetBPP() > 24) rgb.rgbReserved = *p; }
用CImage快速存取像素值
使用GetPixel和SetPixel虽然方便,但效率 很低。 快速取像素方法:用GetPixelAddress函数 取像素地址(BYTE型指针)。判断是否为索 引图,不是索引图则用指针直接取RGB值, 每次取一个BYTE,即RGB当中一个分量。 是索引图则用指针取索引值,并获取调色 板,根据索引值从调色板中获取RGB值。
第6章 彩色图像处理
彩色图像处理分为两大类: 全彩色处理 图像为彩色图 伪彩色处理 图像为灰度图,为每个灰度前面章节中所介绍的图像处理方法,某些可 以直接应用于彩色图像处理,而其他的需要 做适当修改后才可应用于处理彩色图像。
本章内容可分为三大块: 颜色基础知识和颜色模型 伪彩色处理 全彩色处理
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
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。
6.1 彩色基础
颜色的特性: 亮度:与灰度图像的灰度值类似 色调:任何一种颜色的光都是由若干波长不同的 光混合而成,其中比重最大的那种光的颜色即为 色调。 饱和度:由色调所对应光在混合光中的比重决定。 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。 色调和饱和度统称为色度。
//设置坐标为(x,y)的像素的颜色为c,适用于索引图像和非索引图像(非索 引图像取和c值最接近的值) void SetPixelColor(CImage* pImgSrc,long x,long y,RGBQUAD c) { if ((!pImgSrc)||(x < 0)||(y < 0)||(x >= pImgSrc->GetWidth())||(y >= pImgSrc->GetHeight())) return; if (pImgSrc->IsIndexed())//索引图像 SetPixelIndex(pImgSrc,x,y,GetNearestIndex(pImgSrc,c)); else {//非索引图像 BYTE* iDst = (BYTE*)pImgSrc->GetPixelAddress(x,y); *iDst++ = c.rgbBlue; *iDst++ = c.rgbGreen; *iDst++ = c.rgbRed; if(pImgSrc->GetBPP() > 24) *iDst = c.rgbReserved; } }