图像处理和分析教程 章毓晋 第4章

4.4 真彩色增强
彩色单分量增强
gi ( x, y ) Ti [ fi ( x, y )] i 1, 2, 3
在HSI空间有可能只使用三个变换之一 (1) 将R，G，B分量图转化为H，S，I分量 图 (2) 利用对灰度图增强的方法增强其中的一 个分量图 (3) 再将一个增强了的分量图和两个原来的 分量图一起转换为用R，G，B分量图 来显示
C rR + gG + bB r+g+b=1
第4章 4-4
4.1 三基色与色度图
三基色
为组成某种彩色C所需的三个刺激量
X 0.4902 R 0.3099G 0.1999 B
Y 0.1770 R 0.8123G 0.0107 B
Z 0.0000 R 0.0101G 0.9899 B
(G B ) 2 l3 ( R, G, B ) ( R G ) 2 ( R B ) 2 (G B ) 2
第4章 4-10
4.2 彩色模型及转换
面向视觉感知的彩色模型
HSI模型
H表示色调，S表示饱和度，I表示密度 色调与混合光谱中主要光波长相联系 饱和度与一定色调的纯度有关 亮度与密度相对应，并与物体的反射率成正 比，如果无彩色时就只有亮度一个维量的变化
3 S 1 min( R, G, B) ( R G B)
I (R B G ) 3
第4章 4-14
4.2 彩色模型及转换
面向视觉感知的彩色模型
HSV模型
H代表色调，S代表饱和度，V代表（亮度）值 HSV模型的坐标 系统也是圆柱坐标系统，
但一般用六棱锥来表示
第4章
4-15
4.3 伪彩色增强
人的眼睛只能分辨几十种不同深浅的灰度 级，不过却能分辨几千种不同的颜色 对原来灰度图像中不同灰度值的区域赋予不 同的彩色以更明显地区分它们是一种常用的彩色 增强方法。因为这里原图是无彩色的，所以人工 赋予的彩色常称为伪彩色。这个赋色过程实际是 一种着色过程 从图像处理的角度看，输入是灰度图像，输 出是彩色图像
对矢量的平均结果可由对其各个分量用相同 方法进行平均再结合起来得到
第4章 4-24
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4.3 伪彩色增强
从灰度到彩色的变换
对每个原始图中像素的灰度值用三个独立变 换来处理，从而将不同的灰度映射为不同的彩色
变换后原始图中灰度值偏小的像素将主要呈 现绿色，而灰度值偏大的像素主要呈现红色
第4章
4-18
4.3 伪彩色增强
频域滤波
根据图像中各区域的不同频率含量给区域赋 予不同的颜色
使用低通、带通（或带阻）和高通滤波器
第4章 4-21
4.4 真彩色增强
彩色单分量增强
1、亮度增强
在上述增强的第2个步骤选用了亮度分量图
2、饱和度增强{图4.4.1}
与图像的亮度增强有相似
3、色调增强{图4.4.2}
对每个像素的色调值加一个常数（角度 值），将会使每个目标的颜色在色谱上移动
第4章 4-22
4.4 真彩色增强
全彩色增强
第 4章
彩色图像增强
4.1 三基色与色度图 4.2 彩色模型及转换 4.3 伪彩色增强
4.4 真彩色增强
第4章 4-3
4.1 三基色与色度图
三基色
颜色可分为无彩色和有彩色
视网膜中存在三种基本的颜色感知锥细胞
所有颜色都可看作是三个基本颜色，即三基 色或三原色（three primary colors）——红（R）， 绿（G）和蓝（B）——的不同组合
第4章 4-16
4.3 伪彩色增强
亮度切割
用一个平行于图像坐标平面XY的平面去切割 图像亮度函数
对每一个输入灰度值，如果它在切割灰度值 lm 之上就赋予某一种颜色，如果它在 lm 之下就赋 予另一种颜色
f ( x, y ) cm
第4章
f ( x, y )Rm 如 m 0, 1, , M
4-17
第4章 4-11
4.2 彩色模型及转换
面向视觉感知的彩色模型
HSI模型 第一，在 HSI 模型中，亮度分量与色度分量 是分开的，I分量与图像的彩色信息无关 第二，在HSI模型中，色调H和饱和度S的概 念互相独立并与人的感知紧密相连
第4章
4-12
4.2 彩色模型及转换
面向视觉感知的彩色模型
HSI模型
图中各点给出光谱 中各颜色的色度坐标
第4章
4-6
4.1 三基色与色度图
色度图
(1) 在色度图中每点都对应一种可见的颜色。反过 来，任何可见的颜色都在色度图中占据确定的位置Fra Baidu bibliotek
(2) 在色度图轮廓上的点代表纯颜色，移向中心表 示混合的白光增加而纯度减少 (3) 在色度图中，过C点直线端点的两彩色互补 (4) 在色度图轮廓上的各点具有不同的色调 (5) 在色度图中连接任两端点的直线上的各点表示 将这两端点所代表的彩色相加可组成的一种新彩色
计算彩色空间的聚类中心坐标
mR
mG mB
1 RW ( x, y ) #W ( x , y )W
1 #W
( x , y )W

GW ( x, y )
1 BW ( x, y ) #W ( x , y )W
确定各个彩色分量的分布宽度 确定与区域W对应的聚类的范围
第4章 4-23
4.4 真彩色增强
彩色滤波增强
以邻域平均为例，设彩色像素C(x, y)的邻域 为W，则彩色图像平滑的结果为
R ( x, y ) ( x , y )W 1 1 Cave ( x, y ) C ( x , y ) G ( x , y ) #W ( x , y )W #W ( x , y )W B ( x, y ) ( x , y )W
（下载更新的讲稿和教程修改表）
第4章 4-25
白 B
B M C R H P R Y G P H G
I
黑 (a) (b)
第4章
4-13
4.2 彩色模型及转换
面向视觉感知的彩色模型
HSI模型和RGB模型的转换
(R G ) (R B ) arccos BG 2 2 (R G ) (R B)(G B) H (R G ) ( R B ) 2 arccos BG 2 2 (R G ) (R B)(G B)
第4章 4-7
4.2 彩色模型及转换
面向硬设备的彩色模型
基于物理的模型，非常适合在图像输出显示 等场合使用 RGB模型
RGB模型的空间是个正方体， 原点对应黑色，离原点最远 的顶点对应白色 归一化为单位立方体
第4章 4-8
4.2 彩色模型及转换
面向硬设备的彩色模型
CMY模型
利用三基色光叠加可产生光的三补色：蓝绿 （ C ，即绿加蓝），品红（ M ，即红加蓝），黄 （Y，即红加绿） 颜料的三基色正好是光的三补色，而颜料的 三补色正好是光的三基色 R=1–C
第4章
4-19
4.4 真彩色增强
处理策略
一种是将一幅彩色图像看作三幅分量图像的 组合体，在处理过程中先对每幅图像（按照对灰 度图像处理的方法）单独处理，再将处理结果合 成为彩色图像
另一种是将一幅彩色图像中的每个像素看作 具有三个属性值，即像素属性现在为一个矢量， 需利用对矢量的表达方法进行处理
第4章 4-20
图像处理和分析教程
章毓晋
第 4章
彩色图像增强
对彩色的视觉感知是人类视觉系统的固 有能力 彩色图像是一种矢量图像 彩色图像增强技术可分成两大类 • 将灰度图像变换/转化为彩色图像以提高 人们对图像内容的观察效率 • 直接对彩色图像进行增强，同时考虑彩 色矢量的所有分量，但可对不同分量区别对待
第4章 4-2
对白光，有X = 1，Y = 1，Z = 1 如果每种刺激量的比例系数为x，y，z，则有 C = xX + yY + zZ。比例系数x，y，z也称为色系数
第4章 4-5
4.1 三基色与色度图
色度图
横轴对应红色的色系数r，纵轴对应绿色的 色系数g，蓝色的色系数可由x + y +z =1求得，它 在与纸面垂直的方向上
第4章
G=1–M
B=1–Y
4-9
4.2 彩色模型及转换
面向硬设备的彩色模型
归一化彩色模型
用RGB的不同组合来表达彩色
( R G )2 l1 ( R, G, B ) ( R G ) 2 ( R B ) 2 (G B ) 2
( R B )2 l2 ( R, G, B ) ( R G ) 2 ( R B ) 2 (G B ) 2