数字图象的色彩处理
数字图像处理11-rgb,hsi等色彩空间转换
自己编写 HSI 原始 RGB R 0 G 0 B 0 自己编写转为 HSI H 90 0 S 100 0 33.333 150 200 100 90 3 150 90 50 53.521 251.5789 1 213 252 54 84% 121 99 213 200 90 50 78% 150 200 100 I 0 255 MATLAB 自带转为 HSV PS 转为 HSV H 0 0 S 0 0 V 0 H S 0 0 V 0 R 0 转 RGB G 0 B 0
的优势。很容易得到的结论，就是 rgb 颜色对于人眼来说很难直观的分别，随便说一个 rgb 值，在正式使用其上色之前，无法对其进行直观上的理解，之后也很难做出“深一点”“灰 一点”这样方向的调整。但是 hsi 则不一样，h 代表色相，就是颜色具体的色彩倾向，s 代 表饱和度。饱和度越高，色彩越鲜艳，反之就越灰，饱和度为 0 时色彩空间表示的就是就是 灰度。而 i 值代表强度，也称作明度，也就是颜色明亮的程度。i 值越大颜色越亮，i 为 255 时就代表白色，为 0 时就代表黑色。这个空间与 hsv 空间也是存在部分相同点与差异的，之 后会提到二者的相似点与区别。 这里一共有四组数据，一组全为最小值，一组全为最大值，一组是比较整的随机参数，一组 是零散的随机参数。我们来配合运算的结果以及 MATLAB 中的程序来说明，这些数据呈这样 的原因。
个数中的最小值。 首先我们来纵向比较一下，四组不同的 rgb 值对应的 hsi 值的差别。很明显 hsi 色彩空间中 同一个颜色是可以由多个数值组合来表示的。 比如第一组值， 只要 i 为 0， hs 无论取什么值， 都是表示黑色，同理只要 i 取 255 就一定是表示白色。因此这里根据算法不同多种答案都是 正确的。 随后我们来横向比较一下。这里先来付上 MATLAB 自带的 rgb 转 hsv 的程序：
图像编码中的亮度、色彩处理技巧(二)
图像编码是将图像信息转化为数字信号的过程，它在计算机图形学、图像处理、多媒体等领域具有重要地位。
而在图像编码中，亮度和色彩处理技巧是其中的重要一环。
本文将从亮度和色彩处理的原理、技术和应用三个方面进行论述。
一、亮度处理技巧1. Gamma 矫正Gamma 矫正是一种常见的亮度处理技巧，它通过调整图像的亮度曲线来改变图像的亮度显示。
Gamma 值越大，图像的亮度越低，反之则越亮。
例如，在计算机显示中，Gamma 值一般为，通过增加或降低此值，可以改变显示器上图像的亮度。
2. 对比度增强对比度是指图像中不同区域之间亮度差异的程度。
对于某些灰暗或者低对比度的图像，可以通过增强对比度来提高其可视性。
常用的对比度增强方法包括直方图均衡化、自适应对比度增强等。
3. 图像滤波图像滤波是一种基于像素点周围像素的运算，利用不同的滤波算子对图像的亮度进行处理。
常见的图像滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波方法可以平滑图像的亮度变化，去除噪声或者突发的亮度变化。
二、色彩处理技巧1. 色彩分量转换色彩分量转换是将图像的 RGB（红-绿-蓝）颜色空间转换为其他颜色空间的过程。
常见的色彩分量转换方法有 RGB 到 HSV（色调-饱和度-亮度）以及 RGB 到 CMYK（青-品红-黄-黑）等。
通过色彩分量转换，可以对图像的色彩进行有效的处理。
2. 色彩校正色彩校正是一种调整图像色彩的技术，以使得图像中的颜色更加真实和逼真。
常见的色彩校正方法有颜色平衡、曲线校正、色阶调整等。
这些方法可以在不改变图像的亮度的情况下，对图像的色彩进行调整。
3. 色彩映射色彩映射是一种将一个颜色空间映射到另一个颜色空间的技术。
它可以用于色彩风格的转换、图像特效的增强等方面。
例如，将彩色图像转化为黑白图像，或者将图像的色彩映射为特定的调色板。
三、亮度、色彩处理技巧的应用1. 数字图像压缩在图像编码中，亮度和色彩处理技巧常被应用于数字图像的压缩过程中。
如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正
如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正图像处理技术在数字图像处理领域中扮演着重要的角色，其中包括了图像的色彩增强和颜色校正。
这些技术能够改善图像的视觉效果和色彩准确性，提高图像品质，并支持许多应用领域，如摄影、印刷、医学图像等。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正。
我们将讨论图像的色彩增强技术。
色彩增强可以使图像更加鲜艳、生动，并提高视觉效果。
以下是一些常见的色彩增强技术。
1. 色彩平衡：色彩平衡是通过调整图像的色彩分布来改善图像的整体色彩平衡。
主要有三个通道，即红、绿、蓝（RGB）。
通过调整这些通道的比例，可以更好地平衡图像的色彩。
色彩平衡可以通过调整白平衡等参数来实现。
2. 对比度调整：对比度调整是通过改变图像的亮度范围，使得图像的明暗对比更加明显。
这可以通过调整图像的灰度级范围来实现。
增加对比度可以使图像细节更加清晰，增强图像的深度感。
3. 色度饱和度调整：色度饱和度调整可以改变图像中颜色的饱和度。
通过增加或减少颜色的饱和度，可以使图像更加鲜艳或柔和。
这可以通过调整HSL（色相、饱和度、亮度）或HSV（色相、饱和度、值）空间中的参数来实现。
接下来，我们将介绍图像的颜色校正技术。
颜色校正旨在调整图像中的颜色，使其更接近真实场景中的颜色。
以下是一些常见的颜色校正技术。
1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像的灰度级分布来改善图像的对比度。
它可以使图像的直方图在整个灰度级范围内均匀分布，从而增强图像的细节和对比度。
2. 色彩映射：色彩映射可以将图像的颜色映射到另一个图像或颜色空间中的对应颜色。
这可以通过使用预定义的颜色映射表或根据特定的颜色映射算法来实现。
色彩映射可以用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，或者用于改变图像的颜色外观。
3. 基于模型的颜色校正：基于模型的颜色校正方法使用了一个颜色模型，该模型描述了颜色之间的关系。
图像的调色原理
图像的调色原理图像的调色原理是指在数字图像处理中，通过改变图像的颜色分布，使图像呈现出更加饱满、生动的效果。
调色是图像处理中的重要环节，它可以改变图像的整体色调、色彩鲜艳度以及色彩的分布等，从而提高图像的视觉效果。
图像的调色原理主要包括以下几个方面：1. 色彩空间：色彩空间是指图像色彩的表示方式。
在数字图像处理中常用的色彩空间有RGB、CMYK、HSV等。
其中，RGB色彩空间是由红、绿、蓝三原色构成的，通过调节三原色的强弱可以改变图像的颜色；CMYK色彩空间是由青、品红、黄、黑四原色构成的，它用于印刷领域，通过调整四原色的强弱可以实现更加真实的印刷效果；HSV色彩空间是由色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Value)三个分量构成的，它更贴近人类对色彩的感知。
2. 色彩调整：色彩调整是通过改变图像中像素的色彩值，来调整整体的色彩效果。
常见的色彩调整方式有亮度、对比度、色相、饱和度等。
通过增加亮度可以使图像看起来更加明亮；通过调整对比度可以增强图像的明暗差异；通过改变色相可以改变图像的整体颜色偏向；通过调整饱和度可以增强或减弱图像的颜色鲜艳度。
3. 色彩校正：色彩校正是指校正图像中颜色失真或偏离真实色彩的问题。
常见的色彩校正方法有白平衡校正、灰平衡校正、颜色匹配等。
白平衡校正可以消除因光源不同导致的图像偏色问题；灰平衡校正可以使图像的中性灰色更加接近真实的中灰；颜色匹配可以使多个图像中相同物体的颜色一致，从而实现色彩的统一。
4. 色彩分布调整：色彩分布调整是指调整图像中不同区域的颜色分布，从而改变图像的整体色调。
常见的色彩分布调整方法有直方图均衡化、曲线调整等。
直方图均衡化可以提高图像的对比度和亮度分布，使图像的整体效果更加均衡；曲线调整可以通过调整图像中不同灰度级的像素值，来改变图像的整体色调。
5. 着色和涂抹：着色和涂抹是一种通过手绘或者自动算法来改变图像颜色的方法。
它可以根据图像的内容和需求，精确地为图像中的物体或区域上色，从而达到色彩调整的效果。
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
数字图像处理的基本原理
数字图像处理的基本原理数字图像处理是一种人工智能技术，它可以将图像转换成数字，通过计算机对图像进行处理和分析，从而实现图像的增强、恢复、转换和图像分割等操作。
在现代社会中，数字图像处理技术被广泛应用于医学影像、无人机导航、机器人视觉、计算机视觉等领域。
本文将介绍数字图像处理的基本原理。
1. 像素与色彩空间像素是数字图像处理的最基本单位，它是图像中最小的可分辨的元素。
每个像素用一组具有固定像素间距的亮度和颜色值来表示。
常见的色彩空间有RGB、HSI、CMYK等，其中RGB是最常见的色彩空间。
RGB色彩空间是由红、绿、蓝三种原色组成的，通过这三种原色的不同组合可以形成任何一种颜色，因此也称为加色法。
在计算机中，RGB数值在0-255之间，代表了颜色的亮度值。
HSI色彩空间是色彩分离度更高的色彩空间，它通过色相H、饱和度S和亮度值I三个参数来描述颜色。
其中，色相指颜色的基本色调，饱和度指颜色的强烈程度，亮度值则指颜色的明暗程度。
2. 图像增强与滤波图像增强指对图像的亮度、对比度、色彩等进行调整和改进，以提高图像的质量和美观度。
图像增强通常包括增强对比度、降噪等技术。
增强对比度是一种常用的图像增强技术。
它通过调整图像的亮度和对比度来增强图像的清晰度和细节。
实现方法有直方图等效调整和线性拉伸等。
滤波是数字图像处理中常见的一种操作，它可以用来降噪和模糊图像，改变图像的纹理和特征等。
滤波操作可以根据处理目的选择合适的滤波器进行处理。
常见的滤波器有均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
3. 图像识别与分割图像识别是数字图像处理技术的另一种实现形式，它通常用于识别和分类目标。
图像分割是将图像中的内容分离出来，形成更具有意义的图像。
图像识别和分割的核心算法包括神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等。
神经网络是一种人工智能技术，通过模拟大脑神经元的工作原理，并通过训练来实现目标识别和分割。
支持向量机是一种常用的人工智能算法，它通过定义一个可重构的边界来实现分类和分割。
数字图像处理 第5章 灰度变换与色彩校正
图像处理
低分辨 传统方法插值 率图像
边缘检测 边缘以及 特殊处理 附近像素
插值图像
◎区域指导的图像插值算法
输入原始 图像f(x,y)
区域分割
2020/9/23
确定插值 位置
设计插值 公式
输出插值 图像g(x,y)
36
三、灰度变换技术
灰度变换——图像增强手段之一—— 点处理方式
0.03
14
r7=1
180
0.04
解：由变换函数公式得到对应的灰度等级：
s2
s0
s1
T (r
1
2
i0
ni
) CP(rk )
0 i0
ni n
0.17
ni 0.17 0.25 0.42
n
0.17 0.25 0.19 0.61
i0 n
s3
3 i0
ni n
0.17 0.25 0.19 0.18
2020/9/23
5
一、基本概念
1.阶调与色调
①阶调：
描述一种颜色区别与另一种颜色的特征
高光：图像中最亮的部分。灰度等级约在240 左右 中间调：图像中的主要部分。 暗调：图像中最暗的部分。灰度等级约在12 左右
层次：灰度亮化的等级（明暗程度）
注意：对灰度图像，阶调与层次的概念是相同的
阶调与层次的复制状况决定了图像中各种颜
HA(r)
dr
T ' (r) ds dr
0
255
CL
2020/9/23
s T (r)
A0
H A(r)dr
0
CP(r)
13
设：一幅像素总数为n，灰度等级为[0,L]的图像
《数字图象处理》实验指导书
《数字图象处理》实验和大作业指导书计算机科学与工程学院目录目录 (1)实验一：数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化 (2)实验二：数字图像变换与伽马校正 (3)实验三：数字图像的噪声去除 (4)实验四：图像的空间域锐化（拉普拉斯算子） (5)实验五：频率域低通和高通滤波 (6)实验六：数字图像复原 (7)实验七：人脸皮肤颜色分层 (8)大作业 (9)实验一：数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化一、实验目的：了解数字图像的存储格式，并学会对图像的某些视觉特征作简单处理。
二、实验要求：1．从最常用的“.BMP”图像格式中读取图像数据；2．对数字图像的表示方式（如RGB、YUV）及各种表示方式之间的转换有初步了解；3．根据输入参数改变数字图像的色彩、亮度、对比度。
三、实验步骤：1．根据BMP格式，将图像内容读入内存数组；2．通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵，改变数字图像的色彩；3．将数字图像的RGB表示转换为YUV表示；Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.70R-0.59G-0.11BV=-0.30R-0.59G+0.89B4．通过访问Y（亮度）通道，改变数字图像的亮度；5．通过Y（亮度）通道作灰度的线性变换，改变数字图像的对比度。
四、实验图像：实验二：数字图像变换与伽马校正一、实验目的：了解数字图像的灰度反变换和γ（0.4，0.6，0.8）校正。
二、实验要求：1. 对图像进行灰度变换。
2. 对图像进行γ校正。
三、实验步骤：1. 将BMP图像内容读入内存数组。
2. 调整图像的灰度，对图像进行灰度变换（反变换）。
3. 对图像进行γ较正,分别取值为0.4,0.6,0.8.四、实验图像：灰度变换γ较正实验三：数字图像的噪声去除一、实验目的：学会用滤波器去除图像中的噪声。
二、实验要求：1．用均值滤波器去除图像中的噪声； 2．用中值滤波器去除图像中的噪声； 3．比较两种方法的处理结果三、实验步骤：1．根据BMP 格式，将图像内容读入内存数组； 2．用均值滤波器去除图像中的噪声；3．用中值滤波器去除图像中的噪声；将两种处理方法的结果与原图比较； 4．注意两种处理方法对边缘的影响。
数字图像处理_实验报告书(八)彩色图像处理
rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B);figure,imshow(rgb),title('RGB彩色图像');截图：（2）编写MATLAB程序，将一彩色图像从RGB空间转换为HIS空间，并观察其效果。
如例9.2所示。
程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);g=rgb1(:,:,2);b=rgb1(:,:,3);I=(r+g+b)/3figure,imshow(I);tmp1=min(min(r,g),b);tmp2=r+g+b;tmp2(tmp2==0)=eps;S=1-3.*tmp1./tmp2;figure,imshow(S);tmp1=0.5*((r-g)+(r-b));tmp2=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));theta=acos(tmp1./(tmp2+eps));H=theta;H(b>g)=2*pi-H(b>g);H=H/(2*pi);H(S==0)=0;figure,imshow(H);截图：（3）编写MATLAB程序，将一彩色图像在RGB空间进行彩色分割，并观察其效果。
如例9.11所示。
程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);figure,imshow(r);g=rgb1(:,:,2);figure,imshow(g);b=rgb1(:,:,3);figure,imshow(b);r1=r;r1_u=mean(mean(r1(:)));[m,n]=size(r1);sd1=0.0;for i=1:mfor j=1:nsd1= sd1+(r1(i,j)-r1_u)*(r1(i,j)-r1_u);endendr1_d=sqrt(sd1/(m*n));r2=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2));ind=find((r>r1_u-1.25*r1_d)&(r<r1_u+1.25*r1_d));r2(ind)=1;figure,imshow(r2);截图：（4）编写MATLAB程序，将一彩色图像在向量空间进行边缘检测，并观察其效果。
数字图像处理课件素材
要点二
灰度图像的直方图均衡化
解释如何使用直方图均衡化技术增强灰度图像的对比度。
进阶实验：彩色图像增强
色彩空间的转换
介绍如何将RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，以及这 种转换在图像处理中的意义。
色彩校正与调整
阐述如何通过调整图像的色相、饱和度和亮度，改善图 像的视觉效果。
遥感影像变化检测
利用数字图像处理技术，可以对 不同时相的遥感影像进行变化检 测，发现地物变化信息，为城市 规划、环境保护等领域提供决策 依据。
CHAPTER 04
数字图像处理工具与软件
Adobe Photoshop
总结词
专业的图像处理软件，功能强大，广泛应用于创意设计和广告行业。
详细描述
Adobe Photoshop 是一款功能强大的图像处理软件，提供了广泛的工具和功能，包括裁剪、调整色彩、滤镜、 图层编辑等。它还支持插件扩展，用户可以根据需求安装各种插件来增强其功能。
深度学习在图像增强中的应用
通过训练深度神经网络，实现对图像的超分辨率重建、去噪、去模糊等处理，提高图像质 量。
深度学习在图像生成中的应用
利用生成对抗网络（GAN）等技术，生成具有高度真实感的图像，为虚拟现实、游戏设 计等领域提供有力支持。
高动态范围图像处理
01
高动态范围成像技术
通过多曝光、合成等技术，实现高动态范围成像，捕捉更丰富的色彩和
图像的存储格式
常见的数字图像存储格式包括JPEG、 PNG、BMP等，每种格式有其特点和 适用场景。
图像的色彩空间与模式
色彩空间
色彩空间描述了颜色的组织和表示方式，常见的色彩空间有RGB、CMYK和 HSV等。
数字图像处理方法-图像增强2
求出：k1和k2 求出：l1和l2
第五章 图像增强
23
空域处理—彩色图像增强
彩色平衡实现的算法
9 分别对R、G、B图像实施变换：
*=
+
R(x, y) k1*R(x, y) k 2
B(x, y)* = l1*B(x, y) + l2
G(x, y)* = G(x, y)
9 得到彩色平衡图像
第五章 图像增强
直方图均衡化的技术要点：
公理：直方图p(rk )，为常数的图像对比度最好
目标：寻找一个灰度变换函数T(r)，使结果图像 的直方图p(sk )为一个常数
第五章 图像增强
3
空域处理—直方图增强
直方图均衡—灰度变换函数
1) 求出原图 f 的灰度直方图，设为h。h为一个256维的向 量。
2) 求出图像 f 的总体像素个数， Nf=m ×n
第五章 图像增强
32
空域处理—彩色图像增强
伪彩色增强
人类可以分辨比灰度层次更多的颜色种类 将灰度图像变换为彩色图像——伪彩色图像 方法：伪彩色变换，密度分割
伪彩色变换法—独立映射表变换法
9对灰度图像 f(x, y)，建立颜色映射表：
IR
=
T (I ) R
IG
=
T (I ) G
I = T (I )
B
B
9形成RGB图像各分量为： R (x , y ) = T R ( f (x , y
))
第五章 图像增强
G (x, y ) = TG( f (x, y ))
B(x, y) = TB( f (x, y
33
))
空域处理—彩色图像增强
伪彩色变换流程
数字图像处理色度学
CIE标准照明与标准光源
◦ 标准照明A：标准照明A所指的是由完全黑体在2856 K所发 出的光。
◦ 标准照明B和C：标准照明B代表由太阳直射，具有4870 K 同色温的光；标准照明C代表平均日光，即具有6770 K同 色温的光。
◦ 标准照明D65：标准照明D65代表一个时段的日光，其色温 为6500 K。
1931CIE-XYZ系统，就是在RGB系统的基础上， 用数学方法，选用3个理想的原色来代替实际的三 原色，从而将CIE-RGB系统中的光谱三刺激值和色 度坐标都变为正值。
10
CIE-XYZ系统与CIE-RGB系统的转换关系
◦ CIE-XYZ系统所选择的理想三原色并不是物理上真实的颜 色，而是虚拟的假想色。它们在CIE-rg色度图上的色度坐 标分别是：
其反射率在可见的光谱(380nm至780nm)均为1。 实用上，理想的均匀漫射体，即“工作标准”或俗 称的“标准白”，可用氧化镁(MgO)或硫酸钡 (BaSO4)压制而成。
25
Munsell色彩系统是等直观色感间隔的色彩系统。
17
其目的是要将1931CIE-XYZ色彩空间转变成和Munsell色彩 空间一样具有等直观色感间隔。
L*a*b*系统是非自照明的色彩空间。适用于不发光的物体。
L*
100Y
25
Y0
1
3
16
1 Y 100
a*
500
X X0
1
和不同亮度的一组色彩，将使用同样的色度坐标。
7
CIE-rg色度图
XYZ虚线圈成的三角形，即CIE-XYZ系统
8
RGB彩色立方体
9
1931CIE-RGB系统的光谱三刺激值是从实验得出 来的，本来可以用于颜色的测量以及色度学的计算， 但实验结果却出现了负刺激值，既不便于计算又不 便于理解。
数字图像处理第2章
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
颜色模型 人眼视觉的感受颜色可用色调(hue),饱和度 人眼视觉的感受颜色可用色调(hue),饱和度 ), (saturation)和亮度(brightness)来表示. (saturation)和亮度(brightness)来表示. 各种表示颜色的方法,称做颜色模型.目前使用最多 各种表示颜色的方法,称做颜色模型. 的是面向机器(如显示器,摄像机,打印机等)的RGB模型 的是面向机器(如显示器,摄像机,打印机等) RGB模型 和面向颜色处理(也面向人眼视觉) HSI(HSV)模型. 和面向颜色处理(也面向人眼视觉)的HSI(HSV)模型.
f s ( m , n ) ← f s ( x , y ) = f ( x , y ) s( x , y ) =∑
m
∑
n
f ( m x , n y )δ ( x m x , y n y )
Digital Image Processing
2.3 图像数字化
x
y
图2.3.1 采样函数s(x,y)的图示 采样函数s(x,y) s(x,y)的图示
120°
0°
240°
Digital Image Processing
2.1 色度学基础
RGB和HIS之间的模型转换: RGB和HIS之间的模型转换: 之间的模型转换
(1) RGB转换到HSI RGB转换到 转换到HSI (2) HIS转换到RGB HIS转换到 转换到RGB 常见数字图像处理流程,其中包含了RGB模型和HSI模型之间 RGB模型和HSI模型之间 常见数字图像处理流程,其中包含了RGB模型和HSI 的转换. 的转换.
I分量 I分量图 像处理
数字图像处理 第4章 色彩模型及转换
实际上：不同比例的油墨三原色的组合可以在
标准胶印中产生一个中性灰
C：85%
M：82%
Y：78%
C：34%、
M：25%、
2020/9/23
Y：24%
32
印刷灰平衡：指黄品青三色油墨按不同网点面 积率配比在印刷品上生成中性灰
◎彩色构成 所有的色调都由青、品、黄三原色组成
◎底色去除UCR：一部分非彩色成分由黑色取代
色域映射算法应满足以下基本原则：
◎保持彩色图像的色调不变，即色相角不能偏移
◎保持最大的明度对比度。
◎202饱0/9/2和3 度的改变尽可能的小
36
2.RGB与HSI的色彩转换 ①RGB到HSI的颜色转换
红色=00或 3 60 0 当 ＢＧ
H 3600 - 当 ＢＧ
arccos
(R G) (R B)
道图像等。 2020/9/23
8
②色彩空间 对应着不同的色彩模型处理的色彩数据和文
件的集合 ③色彩模型与色彩空间之间的关系
色彩模型——呈色原理——确定的数值 色彩空间——呈色设备——不同的参数 色彩空间的选择和设置是色彩处理的基础
2.RGB色彩模型
基于自然界中3种原色光的混合原理，将红 、绿 和蓝3种原色按照从0（黑）到255（白色）的亮 度202值0/9/23在每个色阶中分配，从而指定其色彩的算法9
7
二、色彩模型与色彩空间
1.概念 ①色彩模式（颜色模型） ：
用数值表示颜色的一种算法
确定图像中能显示的颜色数、影响图像的通
道数和文件大小 光谱数据——可见光谱图像
调色板数据——索引彩色图像 常用的图像色彩模式有：
二值图像、灰度图像、多色调图像、索引彩色
数字画面调色技巧与经验分享
数字画面调色技巧与经验分享数字画面调色是数字图像处理中的一个重要步骤，它能够将原始图像通过调整色调、对比度和色彩饱和度等参数，以达到更加良好的视觉效果。
在数字影视、摄影和广告制作等领域，正确的调色能够提升作品的品质和观感。
本文将分享一些数字画面调色的技巧和经验，帮助读者更好地应用于实际创作中。
正确的白平衡是数字画面调色的基础。
白平衡是指将画面中的白色物体还原为纯白色的过程，它能够确保画面的色彩保真和自然度。
在拍摄过程中，我们可以使用自动白平衡功能或手动选取参考物体来调整白平衡。
在后期调色时，可以借助软件中的白平衡工具进行微调，以达到更好的效果。
调整色调和对比度是数字画面调色的重要环节。
色调决定了画面的整体色调，通过调整色调可以改变画面的氛围和风格。
对比度是指图像中亮度区域的区别程度，它能够增加画面的层次感和立体感。
在调整色调和对比度时，我们可以使用软件中的色调曲线和对比度工具，根据画面需要进行微调。
同时，应尽量保持色调和对比度的平衡，避免出现过分饱和或失真的情况。
适当增加饱和度能够使画面更加生动和鲜明。
饱和度是指图像中色彩的浓度和纯度，适度的饱和度能够提升画面的视觉效果。
在数字画面调色中，可以使用软件中的饱和度工具增加或减少画面的饱和度，并注意保持整体的色彩平衡。
使用色彩分级能够为画面添加特定的风格和情绪。
色彩分级是一种通过改变色调曲线和调整色彩通道来调整整个画面色调的技术。
在数字画面调色中，可以应用预设的色彩分级效果或自定义色彩分级，以达到理想的效果。
同时，对画面中的不同元素采取不同的处理方式，能够使画面更加丰富和有层次感。
通过修正色阶和去除噪点能够使画面更加清晰和细腻。
色阶是指图像中亮度的范围，通过调整色阶可以增加画面的细节展现和动态范围。
在数字画面调色中，可以使用软件中的色阶工具对画面进行调整。
同时，去除噪点可以提升画面的质量和细节表现，在调色过程中可以借助去噪工具来实现。
总结起来，数字画面调色是数字图像处理中必不可少的环节，正确的调色能够提升作品的品质和观感。
研究生 数字图像处理 第21章 彩色和多光谱图像处理
RGB和HSI空间中的点一一对应。
HSI RGB
HSI
H在0°～120°之间 H在120°～240°之间
RGB HSI
H在240°～360°之间
R =
R G B
I S cos H I 1 3 cos(60 H )
I (1 S ) 3
I S cos( H 120 ) 1 cos(180 H ) 3
R = 700 nm G = 546.1 nm B = 435.8 nm 不表明只要用三基色就可以组成所有颜色。 “光”和“色”的差别及联系。 “色”包括： 亮度――能量， 色调――波长， 饱和度――纯度。 色度
――－补充完
2019/1/17 《数字图像处理》 6
人眼中感光细胞：
杆状细胞――约 1 亿 3 千万，无彩色感，对亮度敏感，灵敏度高， 具有单色和夜视的功能； 锥状细胞――约 700万，有彩色感，对波长敏感，对亮度灵敏度低， 具有彩色辨别能力，需要较好光照。 假说：锥状细胞还可以进一步分为：
2019/1/17 《数字图像处理》
输入标 准3刺激
只要输出刺激相同， 则两物体彩色相同： R1＝R2－－同色同谱 R1≠R2 －－同色异谱
9
颜色 波长
红色 700
橙色 620
黄色 580
绿色 546
青色 480
蓝色 436
紫色 380
2. 三色成像
胶片相机： 三层不同的摄影乳剂合成（R，G，B）。
三基色光的混合
黄
绿
青
CCD/CMOS 相机：
光电图像传感器（R，G，B）， 可分为三 CCD 和单CCD 摄像机。
红 品红 蓝
CCD：Charged Coupled Device CMOS：Complementary Metal-Oxide-Semiconductor
数字图像处理-常用的色彩模型
1
颜色是什么
• •
人 ， 察 光 化 经 眼 原 如 解 全 。 或 不 力 可 決
类解析颜色是根据光源 光线反射的主体，和观 者 的眼睛和脑 线进入眼睛在视网膜转 成神经中枢的信号，再 由 视觉神经到达脑部。 睛回 忆三种红、绿、蓝 色和头 脑解析颜色，就 同綜合以 上三种信号。 析颜色的变 化极大，完 是根据外在的 环境而定 当一样的颜色经 由日光 是烛光所看到的颜 色会 一样。然而，人类的 势 可适应于光线的来源， 以让我门在两种情況下 定同一种颜色。
测量颜色也可以利用称为分光光度計的特殊仪器测量。不管何时需要精确的颜色管理时， 例如在汽车的颜色等等，都可以用此种测量方式
•
11
纸张和色彩
•
每在彩色打印机的商业打印环境中，常常需要使用一般纸以外的打印材料，例如 金属片和相片纸等。不同颜色、平滑度的材料，会产生不同的打印效果。同样的， 如果您使用高品质的平滑或光面白色打印用纸，可以让打印结果拥有相片一般的 效果
10
测量颜色和比色法
•
•
每一个人有不同的方式解析颜色。我门的环境 对我门解析的影响也是极为巨大的。那么我门 应该如何传达正确有关颜色的讯息给其它的人？ 既然颜色包括电磁波，它门可以根据物理原理 而比较。我门可由建立标准的光线来源开始。 一張轻巧的桌子或是观察者都是标准的光线来 源。几种不同的标准光线来源是可以被建立的， 例如光线来源是相当于影响云或是天空的平均 免于太阳的光线( 5,000 克尔文氏绝对温度颜 色温度)。颜色是由那些标准的光线来源所测 量 的。
2
颜色是什么
•
•
•
如 同 气 味 、声音、味觉和其它的感觉，每个人对颜色的解析度 也 极为不同。我门可能解析颜色为温暖的、寒冷的、重的、轻 的、 柔软的、強硬的、放松的、明亮的或是暖和的。然而，在 每一个 个案中的颜色解析是根据一个人的文化、语言、年龄、 性別、居 住环境和过去的经验等等。两个人永远不会对单一一 个颜色有完 全一致的印象。甚至在显而易見的光线中，每个人 对光线的敏感 度也不一样。 物 件 的 尺 寸 也 会 造 成 其 差 异 性 。每个人可能都有此经验， 当我门 根据样品的色卡选购衣服或是器具，往往会发現产品原 本的颜色 和从样品中看到的颜色是有差异的。 現 在 对 光 线 的 定 义 是 解 析 物 件 照 明 的 传 递 意 义 。当我 门的眼睛被 物件的反射光线所刺激，我门解析对光线的认知如 同光线。
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Photoshop中色彩工具的使用
色彩模式的转换 色阶 色彩曲线 色调、饱和度 亮度、对比度
色彩模式的转换
RGB Index RGB CMYK RGB BW
色阶
直方图代表了整个图像或是选定区域内的色阶分布，而水平轴表 示色阶值，由0到255的变化。垂直轴表示拥有的其色阶的像素个 数。看上去像一座座山吧？山高的地方，表示此色阶处的像素较 多，相反的，就表示像素较少了。 山分布在右边，说明图像明亮部较多。
3.HSB颜色模式
从心理学的角度来看，颜色有三个要素：色泽 (Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Brightness)。 HSB颜色模式便是基于人对颜色的心理感受的 一种颜色模式。它是由RGB三基色转换为Lab 模式，再在Lab模式的基础上考虑了人对颜色 的心理感受这一因素而转换成的。因此这种颜 色模式比较符合人的视觉感受，让人觉得更加 直观一些。它可由底与底对接的两个圆锥体立 体模型来表示，其中轴向表示亮度，自上而下 由白变黑；径向表示色饱和度，自内向外逐渐 变高；而圆周方向，则表示色调的变化，形成 色环。
用底色的色相和饱和度以及混合颜色的 光度，创建结果颜色。此模式创建与 “颜色”模式相反的效果。
下节课内容：抠像技巧
对比度和亮度
色彩平衡
色调和饱和度
★ 色调：是当人眼看到一种或多种波长的光时 所产生的彩色感觉，它反映颜色的种类，是决 定颜色的基本特性，如红色、棕色就是指色调； ★ 饱和度：指的是颜色的纯度，即掺入白光的 程度，或者说是指颜色的深浅程度，对于同一 色调的彩色光，饱和度越深颜色越鲜明或说越 纯。通常我们把色调和饱和度通称为色度
色彩曲线
色彩曲线是用来调整图象的色调范围的色彩工具，与 色阶（Levels）的概念有些相似，都是利用图象的明暗、 中间色调来调整色彩。 一般把曲线调节为一个比 较缓和的S形可以增强画 面的色彩饱和度
如图所示，直线的上部是明亮部，下部是暗部。将图 象色彩曲线稍做调整，就可以看到图象明亮的部分更 亮，暗的部分更暗。同色阶（Levels）类似，还可以从 通道菜单中选择单一颜色通道进行调整。
色彩配对与 Gamma 值校正
色温2ຫໍສະໝຸດ Lab颜色模式Lab颜色是由RGB三基色转换而来的，它是由 RGB模式转换为HSB模式和CMYK模式的桥梁。 该颜色模式由一个发光率(Luminance)和两个 颜色(a,b)轴组成。它由颜色轴所构成的平面上 的环形线来表示颜色的变化，其中径向表示色 饱和度的变化，自内向外，饱和度逐渐增高； 圆周方向表示色调的变化，每个圆周形成一个 色环；而不同的发光率表示不同的亮度并对应 不同环形颜色变化线。它是一种具有“独立于 设备”的颜色模式，即不论使用任何一种监视 器或者打印机，Lab的颜色不变。
数字图象的色彩处理
色彩的构成因素
色料色彩的构成 色光色彩的构成
常用的色彩模式
RGB CMYK LAB HSB YUV Index BW
1.RGB颜色模式
虽然可见光的波长有一定的范围，但我们在处理颜色时并不需要 将每一种波长的颜色都单独表示。因为自然界中所有的颜色都可 以用红、绿、蓝(RGB)这三种颜色波长的不同强度组合而得，这 就是人们常说的三基色原理。因此，这三种光常被人们称为三基 色或三原色。有时候我们亦称这三种基色为添加色 (Additive Colors)，这是因为当我们把不同光的波长加到一起的时 候，得到的将会是更加明亮的颜色。把三种基色交互重叠，就产 生了次混合色：青(Cyan)、洋红(Magenta)、黄(Yellow)。这同时 也引出了互补色(Complement Colors)的概念。基色和次混合色是 彼此的互补色，即彼此之间最不一样的颜色。例如青色由蓝色和 绿色构成，而红色是缺少的一种颜色，因此青色和红色构成了彼 此的互补色。在数字视频中，对RGB三基色各进行8位编码就构成 了大约16.7万种颜色，这就是我们常说的真彩色。顺便提一句， 电视机和计算机的监视器都是基于RGB颜色模式来创建其颜色 的。
4.YUV颜色模式
这是电视系统中常用的颜色模式，即电视 中所谓的分量(Component)信号。该模式由一 个亮度信号Y和两个色差信号U、V组成。它是 利用了人眼对亮度信号敏感而对色度信号相对 不敏感的特点，将RGB颜色通过亮度信号公式 Y=039R＋050G＋011B转换为一个亮度 信号Y和两个色差分量信号U(R－Y)、V(B－Y)， 即对色差信号进行了频带压缩。毫无疑问，这 是以牺牲信号的质量为代价的。
饱和度混合模式
用底色的光度和色相以及混合颜色的饱 和度，创建结果颜色。在无(0) 饱和度 （灰色）的区域上用此模式绘画不会引 起变化。
颜色混合模式
用底色的光度以及混合颜色的色相和饱 和度，创建结果颜色。这可以保护图象 中的灰色色阶，而且对于给单色图象上 色以及给彩色图象着色都是很有用的。
光 度混合模式
山分布在左边，说明图像的暗部较多。 山分布在中间，说明图像的中色调较多，缺少色彩对比。 山像梳子状，说明图像色阶有跳阶的现象，某些色阶像素缺乏， 无法表达渐变、平滑等效果。 当你觉得图像太亮，太刺眼时，可以将INPUT LEVES中的亮部色 阶数值改小一些，或者把亮部色阶滑块往左边拉一点，这样图像 就会将亮部色阶调暗一些了
叠加混合模式
对颜色执行正片叠底模式或屏幕模式， 这取决于底色。在保护底色的高光和暗 调时，图案或颜色会叠加现有象素。底 色不被替换，但会与混合颜色混合以反 映原颜色的亮度或暗度。
柔光混合模式
使颜色变暗或变亮，这取决于混合颜色。 效果与将发散的聚光灯照在图象上相似。 如果混合颜色（光源）比50% 灰色亮， 则图象会变亮，就象被减淡一样。如果 混合颜色比50% 灰色暗，则图象会被变 暗，就象被加深一样。用纯黑色或纯白 色绘画，会产生明显较暗或较亮的区域， 但不会产生纯黑色或纯白色。
图层混合模式
打开“模式”下拉式菜单可以选择图层 混合模式来决定图层中的象素与其它图 层中的象素如何混合
正常混合模式
编辑或绘画每个象素，使它成为结果颜 色，这是默认的模式。在处理位图或索 引颜色图象时，“正常”模式也称为阈 值。
溶解混合模式
编辑或绘画每个象素，使它成为结果颜 色。但是，这种结果颜色是对具有底色 或混合颜色的象素的随机替换，取决于 象素位置的不透明度。 此模式在画笔或喷枪工具以及较大画笔 上使用效果最好。
变 暗混合模式
查看每个通道中的颜色信息，并选择底 色或混合颜色中较暗的作为结果颜色。 比混合颜色亮的象素被替换，而比混合 颜色暗的象素不改变。
变亮混合模式
查看每个通道中的颜色信息，并选择底 色或混合颜色中较亮的作为结果颜色。 比混合颜色暗的象素被替换，而比混合 颜色亮的象素不改变。
差值混合模式
正片叠底混合模式
查看每个通道中的颜色信息，并将底色 与混合颜色相乘。结果颜色总是较 暗的颜色。将任何颜色与黑色相乘产生 黑色。将任何颜色与与白色相乘则颜色 保持不变。当用黑色或白色以外的颜色 绘画时，绘画工具的连续线条产生逐渐 变暗的颜色。
屏幕混合模式
查看每个通道的颜色信息，并将混合颜 色的互补色与底色相乘。结果颜色总是 较亮的颜色。用黑色执行屏幕模式使颜 色保持不变，用白色执行屏幕模式则生 成白色。效果与多个幻灯片互相在上面 投影相似。
强光混合模式
对颜色执行正片叠底模式或屏幕模式， 这取决于混合颜色。这种效果与将耀眼 的聚光灯照在图象上相似。
颜色减淡混合模式
查看每个通道中的颜色信息，使底色变 亮以反映混合颜色。与黑色混合不会产 生变化。
颜色加深混合模式
查看每个通道中的颜色信息，使底色变 暗以反映混合颜色。与白色混合不会产 生变化。
查看每个通道中的颜色信息，并从底色 中减去混合颜色，或从混合颜色中减去 底色，这取决于哪一个颜色的亮度值较 大。与白色混合会使底色值反相；与黑 色混合不产生变化。
排除混合模式
创建一种与“差值”模式相似但对比度 较低的效果。与白色混合会使底色值反 相；与黑色混合不产生变化。
色相混合模式
用底色的光度和饱和度以及混合颜色的 色相，创建结果颜色。
5.CMYK颜色模式
这是彩色印刷使用的一种颜色模式。它由青 (Cyan)、洋红(Magenta)、黄(Yellow)和黑 (Black)四种颜色组成。其中黑色之所以用K来 表示，是为避免和RGB三基色中的蓝色(Blue， 用B表示)发生混淆。该种模式的创建基础和 RGB不同，它不是靠增加光线，而是靠减去光 线，因为和监视器或者电视机不同的是，打印 纸不能创建光源，它不会发射光线，只能吸收 和反射光线。因此通过对上述四种颜色的组合， 便可以产生可见光谱中的绝大部分颜色了。