第08章彩色圖像處理

1、home第章 彩色圖像處理彩色圖像處理 內(nèi)容提要:8.1 人類(lèi)視覺(jué)與色度學(xué)基礎(chǔ)u 三基色原理、光度學(xué)基本知識(shí)8.2 顏色空間的表示及其轉(zhuǎn)換uRGB模型、Munsell模型、HSV模型、HSI模型、YUV模型u RGB與HSV空間的相互轉(zhuǎn)換u RGB與YUV空間的相互轉(zhuǎn)換u RGB與HSI空間的相互轉(zhuǎn)換home8.2 顏色空間的量化u 抖動(dòng)技術(shù)、假彩色處理u 彩色圖像增強(qiáng)、真彩色增強(qiáng)、偽彩色增強(qiáng)home 教學(xué)建議 本章的先修知識(shí)主要有： 光學(xué)、線性代數(shù)、圖像的量化等。 要求了解彩色圖像處理的基本概念和一些常用的彩色圖像處理技術(shù)。 用MATLAB工具對(duì)彩色圖像進(jìn)行處理 如進(jìn)行顏色空間的變換等。ho

2、me8.1 人類(lèi)視覺(jué)與色度學(xué)基礎(chǔ)人類(lèi)視覺(jué)與色度學(xué)基礎(chǔ) 人類(lèi)視覺(jué)的產(chǎn)生是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。 除了光源對(duì)眼睛的刺激，還需要人腦對(duì)光刺激的解釋。 人感受到的物體顏色主要取決于反射光的特性。 如果物體比較均衡地反射各種光譜，則看起來(lái)是白的。 如果物體對(duì)某些光譜反射得較多，則看起來(lái)物體就呈現(xiàn)相對(duì)應(yīng)的顏色。 色度學(xué)： 進(jìn)行圖像的彩色分析，建立的研究彩色計(jì)量的學(xué)科。home8.1.1 人類(lèi)的基本視覺(jué)特性人類(lèi)的基本視覺(jué)特性 視覺(jué)系統(tǒng)中存在著桿狀和錐狀細(xì)胞兩種感光細(xì)胞。 桿狀細(xì)胞為暗視器官 錐狀細(xì)胞是明視器官，在照度足夠高時(shí)起作用，并能分辨顏色。 錐狀細(xì)胞大致將電磁光譜的可見(jiàn)部分分為三個(gè)波段：紅、綠、藍(lán)。 這三種

3、顏色被稱為三基色home圖圖8.1 8.1 人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)三類(lèi)錐狀細(xì)胞的光譜敏感曲線人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)三類(lèi)錐狀細(xì)胞的光譜敏感曲線home 人類(lèi)視覺(jué)對(duì)顏色的主觀感覺(jué) 顏色的三種主觀感覺(jué)：色調(diào)、色飽和度和亮度。 色調(diào)（hue） 從一個(gè)物體反射過(guò)來(lái)的或透過(guò)物體的光波長(zhǎng) 是由顏色種類(lèi)來(lái)辨別的，如紅、橙、綠。 色飽和度（saturation） 即色純度，指顏色的深淺 例如：深紅和淺紅。 亮度（brightness） 顏色的明暗程度，從黑到白，主要受光源強(qiáng)弱影響。home 8.1.2 三基色原理三基色原理 由三基色混配各種顏色通常有兩種方法： 相加混色法。 彩色電視機(jī)上的顏色。 相減混色法。 彩色電影、幻燈片、繪

4、畫(huà)原料 相加混色和相減混色的主要區(qū)別： （1）相加法是由發(fā)光體發(fā)出的光相加而產(chǎn)生的各種顏色，而相減法是先有白色光，然后從中減去某些成份（吸收）得到各種顏色。 （2）相加混色的三基色是紅、綠、藍(lán)，而相減混色的三基色是黃、青、品紅。相加混色的補(bǔ)色就是相減混色的基色。 （3）相加混色和相減混色有不同的規(guī)律。home Grassman定律 指出了視覺(jué)對(duì)顏色的響應(yīng)取決于紅、綠、藍(lán)三輸入量的代數(shù)和。 （1）所有顏色都可以用相互獨(dú)立的三基色混合得到； （2）假如三基色的混合比相等，則色調(diào)和色飽和度也相等； （3）任意兩種顏色相混合產(chǎn)生的新顏色與采用三基色分別合成這兩種顏色的各自成份混合起來(lái)得到的結(jié)果相等；

5、（4）混合色的光亮度是原來(lái)各分量光亮度的總和。home 顏色向量C的計(jì)算 CIE(國(guó)際照明委員會(huì))的R、G、B顏色表示系統(tǒng)。 選擇標(biāo)準(zhǔn)紅色，綠色和藍(lán)色三種單色光作為表色系統(tǒng)的三基色。 顏色向量C 紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三刺激值所構(gòu)成的（R，G，B）向量的和構(gòu)成。 C=RR0+GG0+BB0 （8.1） R、G、B為C的三刺激值（tristimulus values） （R0，G0，B0）稱為原刺激值，是單位向量。home圖圖8.2 8.2 顏色的向量表示與光譜三刺激值顏色的向量表示與光譜三刺激值（a）顏色的向量表示 （b）光譜三刺激值 home 8.1.3 光度學(xué)基本知識(shí)光度學(xué)基本知識(shí)

6、光度學(xué) 光學(xué)中研究光的輻射、吸收、照射、反射、散射、漫射等度量的學(xué)科 同時(shí)結(jié)合視覺(jué)特征來(lái)確定光的度量及吸收的單位。 在可見(jiàn)光譜段以外的景物圖像可用類(lèi)似的方法。 可見(jiàn)光譜段以外所形成的圖像，其處理的各個(gè)過(guò)程也常常要變換成人眼可以觀察的圖像 例如熱成像、X光照片等home光度學(xué)中的基本概念 1. 光通量 光源以電磁波形式輻射出的光功率。單位：流明(lm) 2. 發(fā)光強(qiáng)度 發(fā)射到單位立體角的光通量增量與該單位立體角比值。單位：坎(cd) 3. 視敏度 人眼對(duì)可見(jiàn)光不同波長(zhǎng)的敏感程度。 4. 亮度 亮度是發(fā)光面的明亮程度的度量，它決定于單位面積的發(fā)光強(qiáng)度，單位為cd/m2。 5. 照度 照度指照射在單

7、位面積上的光通量，單位為勒（lx）。home8.2 顏色空間的表示及其轉(zhuǎn)換顏色空間的表示及其轉(zhuǎn)換實(shí)際應(yīng)用中常用的顏色空間有RGB、HSV、HSI、YUV、YIQ等。常用的顏色空間可分為兩類(lèi)面向硬設(shè)備的應(yīng)用RGB顏色空間，如：彩色顯示器、打印機(jī)等面向以彩色處理為目的的應(yīng)用HSI顏色空間以及HSV顏色空間home8.2.1 RGB模型模型 顏色模型 規(guī)定了顏色的建立、描述和觀察方式。 顏色模型都是建立在三維空間中的 與顏色空間密不可分。 RGB模型 用三維空間中的一個(gè)點(diǎn)來(lái)表示一種顏色，如圖8.3 每個(gè)點(diǎn)有三個(gè)分量，分別代表該點(diǎn)顏色的紅、綠、藍(lán)亮度值 亮度值限定在0，1。home圖圖8.3 RGB模

8、型坐標(biāo)模型坐標(biāo)home圖圖8.4 8.4 圖像的圖像的R R、G G、B B分解分解 （a）原圖像 （b）R分量 （c）G分量 （d）B分量圖 home8.2.2 Munsell模型模型n 某個(gè)顏色可以唯一地用一個(gè)色調(diào)（H）、色純度（C）及亮暗值（V）的顏色片來(lái)表示，如圖8.5所示。n 色調(diào)沿圓周分成10個(gè)區(qū)域，其中5個(gè)是主色調(diào)，5個(gè)是中間色調(diào)。分別是紅、紅黃、黃、黃綠、綠、藍(lán)綠、藍(lán)、藍(lán)紫、紫、紫紅。n 色純度表示了色的濃淡，從中心向外逐漸增強(qiáng)。n 顏色的亮暗分成11個(gè)等級(jí)，記為0到10級(jí)，其中0級(jí)對(duì)應(yīng)黑而10級(jí)對(duì)應(yīng)白。home圖圖8.5 Munsell彩色空間彩色空間home Munsell

9、顏色空間具有的特點(diǎn) （1）坐標(biāo)之間的心理感知獨(dú)立性。 可以獨(dú)立感知各顏色分量的變化； （2）線性伸縮性。 可感知的顏色差是與顏色分量的相應(yīng)樣值上的歐氏測(cè)度之間的距離成比例的。 （3）該空間在感知上并不是均勻的 也不能直接根據(jù)加色原理進(jìn)行組合。home8.2.3 HSV模型模型 HSV模型 由色度（H），飽和度（S），亮度（V）三個(gè)分量組成 與人的視覺(jué)特性比較接近。 重要性 消除了亮度成分V在圖像中與顏色信息的聯(lián)系 色調(diào)(度)H和飽和度S分量與人的視覺(jué)感受密切相關(guān)。home圖8.6 HSV顏色模型120綠240藍(lán)0紅HSI紅綠藍(lán)1200240（a）HSV顏色模型 （b）顏色輪 （c）柱形彩色空間

10、home8.2.4 HSI模型 色調(diào)（H）和飽和度（S）的含義與HSV系統(tǒng)一致，而強(qiáng)度（I）對(duì)應(yīng)與顏色的亮度或灰度。 HSI彩色模型如圖8.7(a)所示，而圖8.7(b)顯示的是標(biāo)準(zhǔn)HSI三角形三角形的頂點(diǎn)代表了三個(gè)歸一化的彩色分量（R、G、B）的三角系數(shù)。色調(diào)H定義為顏色點(diǎn)P至中心的線段與R軸之間的夾角。home圖圖8.7 HSI彩色模型彩色模型 （a）HSI彩色模型坐標(biāo)系統(tǒng) （b）HSI彩色三角形home8.2.5 YUV模型模型 YUV顏色模型在廣泛性方面僅次于RGB模型。 在彩色電視系統(tǒng)中，采用的就是YUV色彩空間。 由于人眼對(duì)于亮度的敏感程度大于對(duì)于色度的敏感程度，所以完全可以讓相鄰

11、的像素使用同一個(gè)色度值，而人眼的感覺(jué)不會(huì)引起太大的變化。 YUV的基本思想是通過(guò)損失色度信息來(lái)達(dá)到節(jié)省存儲(chǔ)空間的目的。 可以定義出許多YUV的格式 相鄰兩個(gè)像素使用一個(gè)色度值的YUYV，JPEG、MPEG中相鄰四個(gè)像素使用一個(gè)色度值的YUV12等。home 其他的彩色模型 NTSC模型廣泛應(yīng)用于美國(guó)等國(guó)家的電視信號(hào)。 特點(diǎn)是信號(hào)的強(qiáng)度信息和顏色信息相分離，同一個(gè)信號(hào)可以方便地同時(shí)表示彩色圖像和黑白圖像。 在NTSC格式中，圖像由三個(gè)分量表示：亮度用Y表示；色度用I表示；飽和度用Q表示。 YCbCr模型廣泛應(yīng)用于數(shù)字視頻。 在YCbCr模型中，Y為亮度，Cb和Cr共同描述圖像的色調(diào)，其中Cb、C

12、r分別為藍(lán)色分量和紅色分量相對(duì)于參考值的坐標(biāo)。home 8.2.6 RGB與與HSV空間的相互轉(zhuǎn)換空間的相互轉(zhuǎn)換 同一顏色可以用不同的彩色空間表示，可以相互轉(zhuǎn)換。 MATLAB提供了相應(yīng)的轉(zhuǎn)換函數(shù)rgb2hsv(), hsv2rgb()。 1從RGB轉(zhuǎn)換到HSVTemp1=max(R,G,B) （8.2a）Temp2=min(R,G,B) （8.2b） 211TempTempRTempR211TempTempGTempG211TempTempBTempBhome其它且且且且且52132132112112151RTempRTempBGTempBTempGBTempBTempGRTempGTemp

13、RGTempGTempRBH （8.4）H=60H1 （8.5a）S=(Temp1-Temp2)/Temp1 （8.5b）V=Temp1/255 （8.5c）home圖8.8 圖像的HSV分解 （a）原RGB圖像 （b） H分量 （a）原RGB圖像 （b） H分量 （c）S分量 （d）V分量home 2從HSV轉(zhuǎn)換到RGBGBBGBRGRBRGRGBBGBRGRBRGRH2/122/12)()(2/)()(arccos2)()(2/)()(arccos（8.6a） )max(),min(),max(BGRBGRBGRS（8.6b） 255),max(BGRV （8.6c） home 8.2.7

14、 RGB與YUV空間的相互轉(zhuǎn)換BGRVUY081. 0419. 0500. 0500. 0332. 0169. 0114. 0587. 0299. 0home圖8.9 圖像的YUV分解 （a）原RGB圖像 （b）Y分量 （c）U分量 （d）V分量 home 8.2.8 RGB與HSI空間的相互轉(zhuǎn)換1從RGB空間轉(zhuǎn)換到HSI空間21/221/2()()/ 2arccos()()()()()/ 22arccos()()()RGRBBGRGRB GBHRGRBBGRGRB GB),min(31BGRBGRS)(31BGRIhome圖8.10 圖像的HSI分解 （a）原RGB圖像 （b）H分量 （c）

15、S分量 （d）I分量home 2. 從HIS空間轉(zhuǎn)換到RGB空間 設(shè)S、I的值在0，1之間，R、G、B的值也在0，1之間，則從HSI到RGB的轉(zhuǎn)換公式分成3段以利用對(duì)稱性,以當(dāng)H在0o，120o之間為例：)60cos(cos10HHSIR)(3RBIG)1 (SIBhome8.3 顏色空間的量化顏色空間的量化 以HSV模型為例，討論顏色空間的量化過(guò)程。 H、S、V任何一個(gè)分量都可構(gòu)成自己的直方圖，其反映了圖像顏色的統(tǒng)計(jì)分布。 HSV色彩空間各分量的獨(dú)立性較強(qiáng)，并且主要由H色調(diào)直方圖決定圖像的顏色分布。 人眼對(duì)視覺(jué)的分辨能力有一定的局限性，因此對(duì)整個(gè)顏色空間進(jìn)行適當(dāng)?shù)牧炕潜匾摹?如果對(duì)HSV

16、空間進(jìn)行適當(dāng)?shù)牧炕笤儆?jì)算直方圖，則計(jì)算量要少得多。home HSV色彩空間中顏色特征的非等間隔量化315296729527162701915190156415576375412402113603162000HHHHHHHHHH或0 . 17 . 027 . 02 . 012 . 000SSSS0 . 17 . 027 . 02 . 012 . 000VVVVhome 把量化后的3個(gè)顏色分量合成為一維特征矢量SVVIHQ QSQVVSHI39根據(jù)上式，H、S、V三個(gè)分量可獲得72柄（Bin）的一維直方圖。其中，QS（分量S的量化級(jí)數(shù)）=3，QV（分量V的量化級(jí)數(shù)）=3。 home8.4 抖動(dòng)技

17、術(shù)抖動(dòng)技術(shù) 利用僅能重現(xiàn)較少顏色種類(lèi)的設(shè)備來(lái)顯示含有豐富色彩圖像的有效的方法。 產(chǎn)生抖動(dòng)圖像的基本原理： 采用能直接顯示其色彩的像素模式來(lái)替換那些其色彩不能直接顯示的像素。 利用了空間混色原理人的肉眼能將兩種不同顏色的相鄰像素融合成第三種顏色。 Bayer抖動(dòng)法是有序抖動(dòng)法中的一種。home有序抖動(dòng)的基本原理 設(shè)v為輸出像素值，c為輸入像素值，d(x，y)為一MM的抖動(dòng)矩陣，則抖動(dòng)過(guò)程可用下式表示：),(),(0),(),(1),(yxdyxcyxdyxcyxvuMATLAB提供了抖動(dòng)技術(shù)的函數(shù)：X = dither(RGB,map) 或 BW = dither(I)u上述函數(shù)通過(guò)顏色抖動(dòng)，把

18、真彩圖像RGB轉(zhuǎn)換成索引圖像X，或灰度圖像I轉(zhuǎn)換成二值圖像。home圖8.11 抖動(dòng)處理 （a）原圖像（24位顯示） （b）抖動(dòng)圖像（16色顯示）home 8.5 假彩色處理假彩色處理 處理的對(duì)象是三基色描繪的自然圖像或同一景物的多光譜圖像。 對(duì)自然圖像，假彩色的處理 方法之一：將關(guān)注的目標(biāo)物映射為與原色不同的假彩色，即原有的彩色圖像變換成給定彩色分布的圖像。 綠色草原置成紅色，藍(lán)色海洋換成綠色等。這樣做的目的是使目標(biāo)物置于奇特的環(huán)境中以引起觀察者的注意。 方法之二：根據(jù)眼睛的色覺(jué)靈敏度，重新分配圖像成分的顏色。 眼網(wǎng)膜中視錐體和視桿體對(duì)可見(jiàn)光區(qū)的綠色波長(zhǎng)比較敏感，于是可將原來(lái)非綠色描述的圖像

19、細(xì)節(jié)或目標(biāo)物經(jīng)假彩色處理變成綠色以達(dá)到提高目標(biāo)分辨率的目的。home Rf、Gf、Bf為原基色分量；RF、GF、BF為假三基色分量；Tij為（i, j=1,2,3）轉(zhuǎn)移函數(shù)。 自然圖像的假彩色映射可定義為：fffFFFBGRTTTTTTTTTBGR333231232221131211home8.6 彩色圖像增強(qiáng)彩色圖像增強(qiáng) 8.6.1 真彩色增強(qiáng)真彩色增強(qiáng) “真彩色”圖像指接近人眼能夠分辨的最大顏色數(shù)目的彩色圖像 一般指能達(dá)到照片質(zhì)量的24位彩色圖像。 盡管對(duì)R、G、B各分量直接使用對(duì)灰度圖的增強(qiáng)方法可以增加圖像中可視細(xì)節(jié)亮度，但得到的增強(qiáng)圖中的色調(diào)有可能完全沒(méi)有意義。home 一種真彩色增強(qiáng)方法基本步驟 這是因?yàn)椋涸谠鰪?qiáng)圖像中對(duì)應(yīng)同一個(gè)像素的R、G、B這三個(gè)分量都發(fā)生了變化，它們的相對(duì)數(shù)值與原來(lái)不同了。 若將RGB圖轉(zhuǎn)化為HSI圖，亮度分量和色度分量就分開(kāi)了，避免了相對(duì)數(shù)值發(fā)生變化。 （1）將原始彩色圖R、G、B分量圖轉(zhuǎn)化為H、S、I分量圖； （2）利用對(duì)灰度圖增強(qiáng)的方法增強(qiáng)其中的某個(gè)分量圖； （3）再將結(jié)果轉(zhuǎn)換為用R、G、B分量圖以便用彩色顯示器顯示。，home圖8.12 圖像的飽和度變化（a）原圖像 （b）飽和度增強(qiáng)后的圖像 （c）飽和度減弱后的圖像 home圖8.13 圖像的亮度