彩色图像处理

1色基金会

颜色定义：颜色是对象的属性。这取决于以下三个因素。

（1）光源发出的光的光谱特性或光谱能量分布

（2）被照明物体的反射特性

（3）成像接收器（眼睛或成像传感器）.光谱能量吸收特性

双色模型

颜色模型，也称为颜色空间或颜色系统，是一组用于精确校准和生成各种颜色的规则和定义。它的目的是在某些标准下以一种普遍接受的方式简化颜色规格。颜色模型可以用一个坐标系来描述，系统中的每一种颜色都可以用坐标空间中的一个点来表示。

RGB模型：此模型是行业中的颜色标准。它通过改变红、绿、蓝三种颜色的亮度以及它们之间的叠加来获得各种颜色。这个标准包括了人类视觉所能感知到的几乎所有颜色，是应用最广泛的颜色模型之一。

CMY模型：用青色、洋红、黄色三种基本原色按一定比例合成颜色。由于所显示的颜色不是直接来自光的颜色，而是物体吸收部分光后物体反射的剩余光，因此CMY模型也被称为减法混色模型。

CMYK模型：在CMY模型中添加黑色。

RGB和CMY之间的转换：在MATLAB中，可以通过imcompletion（）函数轻松地在RGB和CMY之间进行转换

cmy=补体（rgb）；

rgb=补体（cmy）；

HSI模型：HSI模型从人类视觉系统出发，直接利用三种颜色元素的色调、饱和度和强度来描述颜色

@光的亮度是指人们感知到的亮度。光的能量越大，亮度就越大。

@色调是色彩最重要的属性，它决定着颜色的性质。它是由反射光的主波长决定的。不同的波长产生不同的颜色感知。

@饱和度是指颜色的深度和阴影。饱和度越高，颜色越暗。饱和深度与白色的比例有关，白色越多，饱和度越低。

RGB到HSI的颜色转换及其实现

数字化；

子图（1,2,1）；

rgb=imread（'平面.bmp).

图像显示（rgb）；标题（“rgb”）；

子图（1,2,2）；

hsi=rgb2hsi（rgb）；

imshow（hsi）；标题（“hsi”）；

HSI到RGB的颜色转换及其实现

数字的

子图（1,2,1）；

hsi=imread（'平面.bmp).

imshow（hsi）；标题（“hsi”）；

子图（1,2,2）；

rgb=hsi2rgb（hsi）；

图像显示（rgb）；标题（“rgb”）；

HSV模型：人们用来从调色板或色轮中选择颜色（如油漆、墨水等）的颜色系统之一。HSV代表色调、饱和度和值。该系统比RGB更接近人们的体验和色彩感知RGB到HSV的转换及其实现：输入的RGB图像可以是uint8、uint16或double，输出图像HSV是M*n*3双精度类型。

YUV模型：Y代表亮度，u和V代表色差，它们是颜色的两个组成部分。YUV模型的一个主要优点是它的亮度信号Y与色度信号U和V分开，如果只有Y信号分量而没有U和V分量，图像就是黑白灰度图像

YIQ型号：北美NTSC彩色系统，主要用于美国电视系统。这种格式具有与欧洲YUV 模式相同的优点：灰度信息和颜色信息分开。亮度表示灰度，而色调和饱和度存储颜色信息。

Matlab函数rgb2 NTSC（）可以实现从RGB到NTSC的转换。调用形式如下：YIQ=rgbntsc （RGB）；

输入的RGB图像可以是uint8

实验室模型：这是CIE（国际照明委员会）开发的颜色模型。这种型号与设备无关。它弥补了RGB模型和CMYK模型必须依赖于器件颜色特性的不足。另外，自然界中的任何颜色都可以在实验室空间中表达，这意味着用RGB和CMYK描述的颜色信息可以在实验室中进行映射。其中l代表亮度，a的整数代表红色，负极代表绿色。正数B表示黄色，负数表示蓝色。

全色图像处理基础

全彩色图像处理技术可分为两大类

（1）分别对三个平面分量进行处理，然后将三个处理后的分量组合成彩色图像。各分量的处理技术可应用于灰度图像处理技术

（2）直接处理彩色像素。因为全色图像至少包含三种成分