第10章 彩色圖像處理

1、home第10章 彩色圖像處理彩色圖像處理 內(nèi)容提要:u 10.1 彩色圖像處理的基本問題u 10.2 顏色空間的表示及其轉換uRGB模型、Munsell模型、HSV模型、HSI模型、YUV模型等u RGB與HSV空間的相互轉換u RGB與YUV空間的相互轉換u RGB與HSI空間的相互轉換homeu 10.2 顏色空間的量化u 抖動技術、假彩色處理u 彩色圖像增強、真彩色增強、偽彩色增強n10.7 彩色圖像形態(tài)學（選學）n10.4.1 彩色形態(tài)學的基本方法n10.4.2 基于數(shù)學形態(tài)學的彩色圖像濾波n實驗：彩色空間的表示和轉換u 本章小結home 教學建議 本章的先修知識主要有： 光學、線性

2、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。 用MATLAB工具對彩色圖像進行處理 如進行顏色空間的變換等。home10.1 彩色圖像處理的基本問題 在許多場合下，灰度圖像是彩色圖像的一種簡化表示，反映了彩色圖像的明亮度的特征。 彩色圖像處理理論和技術充分利用視覺生理學、視覺心理學和視覺認知學等學科的成果，特別在電視廣播、機器人視覺、生物測定學、電子醫(yī)療設備、遙感測繪中的多光譜圖像處理、基于顏色的網(wǎng)絡圖像內(nèi)容檢索、智能交通、公安視頻監(jiān)控及安全檢查和軍事偵察等具有重要的理論研究和實際應用意義。 進行圖像的彩色分析，建立的研究彩色計量的學科。home從處理方法

3、分，彩色圖像處理可以分成從處理方法分，彩色圖像處理可以分成 （1）顏色空間的轉換； （2）單獨彩色平面的空間處理； （3）彩色向量處理。 在某些情況下，單獨彩色平面的空間處理與彩色向量處理，都會得出相同的處理結果 如求彩色圖像的鄰域平均運算。 本章主要討論對各個彩色平面進行空間鄰域濾波。home 從應用背景分，彩色圖像處理分成從應用背景分，彩色圖像處理分成 彩色圖像增強 彩色圖像壓縮和編碼 彩色圖像分割與邊緣檢測 彩色圖像形態(tài)學等。 幾乎灰度圖像處理需要研究的問題，都可以擴展到彩色圖像領域。home 彩色圖像處理的特有問題彩色圖像處理的特有問題 彩色空間和距離 顏色恒常性（color cons

4、tancy） 彩色靜態(tài)和動態(tài)場景分析 彩色目標跟蹤 基于顏色的網(wǎng)絡圖像內(nèi)容檢索 彩色圖像融合和偽彩色技術等。home 10.2 顏色空間的表示及其轉換顏色空間的表示及其轉換實際應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面向硬設備的應用RGB顏色空間，如：彩色顯示器、打印機等面向以彩色處理為目的的應用HSI顏色空間以及HSV顏色空間home 10.2.1 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點來表示一種顏色，如圖10.3 每個點有三個分量，分

5、別代表該點顏色的紅、綠、藍亮度值 亮度值限定在0，1。home圖圖10.1 RGB模型坐標模型坐標home圖圖10.2 10.2 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 home 10.2.2 Munsell模型模型n 某個顏色可以唯一地用一個色調（H）、色純度（C）及亮暗值（V）的顏色片來表示，如圖10.5所示。n 色調沿圓周分成10個區(qū)域，其中5個是主色調，5個是中間色調。n 分別是紅、紅黃、黃、黃綠、綠、藍綠、藍、藍紫、紫、紫紅。n 色純度表示了色的濃淡，從中心向外逐漸增強。n 顏色的亮暗分成10個等級，記為0到10級，其中0

6、級對應黑而10級對應白。home圖圖10.3 Munsell彩色空間彩色空間home Munsell顏色空間具有的特點 （1）坐標之間的心理感知獨立性。 可以獨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樣值上的歐氏測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)加色原理進行組合。home 10.2.3 HSV模型模型 HSV模型 由色度（H），飽和度（S），亮度（V）三個分量組成 與人的視覺特性比較接近。 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H和飽和度S分量與人的視覺感受密切相關。home圖10.4 HSV顏色模型

7、120綠240藍0紅HSI紅綠藍1200240（a）HSV顏色模型 （b）顏色輪 （c）柱形彩色空間home10.2.4 HSI模型 色調（H）和飽和度（S）的含義與HSV系統(tǒng)一致，而強度（I）對應與顏色的亮度或灰度。 HSI彩色模型如圖10.7(a)所示，而圖10.7(b)顯示的是標準HSI三角形三角形的頂點代表了三個歸一化的彩色分量（R、G、B）的三角系數(shù)。色調H定義為顏色點P至中心的線段與R軸之間的夾角。home圖圖10.75 HSI彩色模型彩色模型 （a）HSI彩色模型坐標系統(tǒng) （b）HSI彩色三角形home 10.2.5 YUV模型模型 YUV顏色模型在廣泛性方面僅次于RGB模型。

8、在彩色電視系統(tǒng)中，采用的就是YUV色彩空間。 由于人眼對于亮度的敏感程度大于對于色度的敏感程度，所以完全可以讓相鄰的像素使用同一個色度值，而人眼的感覺不會引起太大的變化。 UV的基本思想是通過損失色度信息來達到節(jié)省存儲空間的目的。 可以定義出許多YUV的格式 相鄰兩個像素使用一個色度值的YUYV，JPEG、MPEG中相鄰四個像素使用一個色度值的YUV12等。home 其他的彩色模型 NTSC模型廣泛應用于美國等國家的電視信號。 特點是信號的強度信息和顏色信息相分離，同一個信號可以方便地同時表示彩色圖像和黑白圖像。 在NTSC格式中，圖像由三個分量表示：亮度用Y表示；色度用I表示；飽和度用Q表示

9、。 YCbCr模型廣泛應用于數(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，其中Cb、Cr分別為藍色分量和紅色分量相對于參考值的坐標。home 10.2.8 RGB與與HSV空間的相互轉換空間的相互轉換 同一顏色可以用不同的彩色空間表示，可以相互轉換。 MATLAB提供了相應的轉換函數(shù)。 1從RGB轉換到HSVTemp1=max(R,G,B) （10.2a）Temp2=min(R,G,B) （10.2b） 211TempTempRTempR211TempTempGTempG211TempTempBTempBhome其它且且且且且52132132112112151RTem

10、pRTempBGTempBTempGBTempBTempGRTempGTempRGTempGTempRBH （10.4）H=60H1 （10.5a）S=(Temp1-Temp2)/Temp1 （10.5b）V=Temp1/255 （10.5c）home圖10.7 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轉換到RGBGBBGBRGRBRGRGBBGBRGRBRGRH2/122/12)()(2/)()(arccos2)()(2/)()(arccos（10.6a） )max(),min(),max(BGR

11、BGRBGRS（10.6b） 255),max(BGRV （10.6c） home 10.2.9 RGB與YUV空間的相互轉換BGRVUY081. 0419. 0500. 0500. 0332. 0169. 0114. 0587. 0299. 0home圖10.8 圖像的YUV分解 （a）原RGB圖像 （b）Y分量 （c）U分量 （d）V分量 home 10.2.10 RGB與HSI空間的相互轉換1從RGB空間轉換到HSI空間GBBGBRGRBRGRBRGRBGBRGRBRGRH2/122/12)()(2/)()(arccos2)()(2/)()(arccos或),min(31BGRBGRS)

12、(31BGRIhome圖10.10 圖像的HSI分解 （a）原RGB圖像 （b）H分量 （c）S分量 （d）I分量home 2. 從HIS空間轉換到RGB空間 設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的轉換公式分成3段以利用對稱性,以當H在0o，120o之間為例：)60cos(cos10HHSIR)(3RBIG)1 (SIBhome10.3 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程。 H、S、V任何一個分量都可構成自己的直方圖，其反映了圖像顏色的統(tǒng)計分布。 HSV色彩空間各分量的獨立性較強，并且主要由H色調直方圖決定圖像的顏色分布

13、。 人眼對視覺的分辨能力有一定的局限性，因此對整個顏色空間進行適當?shù)牧炕潜匾摹?如果對HSV空間進行適當?shù)牧炕笤儆嬎阒狈綀D，則計算量要少得多。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個顏色分量合成為一維特征矢量VSQHQIVSVSHI39根據(jù)上式，H、S、V三個分量可獲得72柄（Bin）的一維直方圖。

14、其中，QS（分量S的量化級數(shù)）=3，QV（分量V的量化級數(shù)）=3。 home10.4 抖動技術抖動技術 利用僅能重現(xiàn)較少顏色種類的設備來顯示含有豐富色彩圖像的有效的方法。 產(chǎn)生抖動圖像的基本原理： 采用能直接顯示其色彩的像素模式來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抖動法是有序抖動法中的一種。home有序抖動的基本原理 設v為輸出像素值，c為輸入像素值，d(x，y)為一MM的抖動矩陣，則抖動過程可用下式表示：),(),(0),(),(1),(yxdyxcyxdyxcyxvuMATLAB提供了抖動技術的函數(shù)：X =

15、 dither(RGB,map) 或 BW = dither(I)u上述函數(shù)通過顏色抖動，把真彩圖像RGB轉換成索引圖像X或灰度圖像I轉換成二值圖像。home圖10.11 抖動處理 （a）原圖像（24位顯示） （b）抖動圖像（16色顯示）home 10.5 假彩色處理假彩色處理 處理的對象是三基色描繪的自然圖像或同一景物的多光譜圖像。 對自然圖像，假彩色的處理 方法之一：將關注的目標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，藍色海洋換成綠色等。這樣做的目的是使目標物置于奇特的環(huán)境中以引起觀察者的注意。 方法之二：根據(jù)眼睛的色覺靈敏度，重新分配圖像

16、成分的顏色。 眼網(wǎng)膜中視錐體和視桿體對可見光區(qū)的綠色波長比較敏感，于是可將原來非綠色描述的圖像細節(jié)或目標物經(jīng)假彩色處理變成綠色以達到提高目標分辨率的目的。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）轉移函數(shù)。 自然圖像的假彩色映射可定義為：fffFFFBGRTTTTTTTTTBGR333231232221131211home10.6 彩色圖像增強彩色圖像增強 10.6.1 真彩色增強真彩色增強 “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 一般指能達到照片質量的24位彩色圖像。 盡管對R、G、B各分量直接使用對灰度圖的增強

17、方法可以增加圖像中可視細節(jié)亮度，但得到的增強圖中的色調有可能完全沒有意義。home 一種真彩色增強方法基本步驟 在增強圖像中對應同一個像素的R、G、B這三個分量都發(fā)生了變化，它們的相對數(shù)值與原來不同了。 若將RGB圖轉化為HSI圖，亮度分量和色度分量就分開了，避免了相對數(shù)值發(fā)生變化。 （1）將原始彩色圖R、G、B分量圖轉化為H、S、I分量圖； （2）利用對灰度圖增強的方法增強其中的某個分量圖； （3）再將結果轉換為用R、G、B分量圖以便用彩色顯示器顯示。，home圖10.12 圖像的飽和度變化（a）原圖像 （b）飽和度增強后的圖像 （c）飽和度減弱后的圖像 home圖10.13 圖像的亮度變化

18、（a）原圖像 （b）亮度增強后的圖像 （c）亮度減弱后的圖像 home10.6.2 偽彩色增強偽彩色增強 人眼分辨灰度級能力較差，一般只有幾十級，有時無法從圖像的灰度中提取有用信息。 而人眼對彩色分辨率較強，達幾百種甚至上千種。 偽彩色增強是將灰度或單一波段的圖像變換為彩色圖像。 彩色圖像中的彩色根據(jù)黑白圖像的灰度級或其他圖像特征（如空間頻率成分）人為給定。home偽彩色處理技術的應用 適用于航攝和遙感圖片、云圖等方面，也可以用于醫(yī)學圖像的判讀等方面。 在質量較高的黑白底片和X光片中，往往有些灰度級相差不大，卻包含著豐富的信息。 通常將圖像中的黑白度級變換成不同的彩色，且分割越細，彩色越多，人眼所能提取信息也越多。 處理可以用通用計算機完成，也可以用便于實時觀察的專用硬設備（偽彩色儀等）來實現(xiàn)。 home常用的偽彩色增強方法 偽彩色處理技術可