《光電圖像處理》彩色與多光譜圖像處理

1、光電圖像處理 彩色與多光譜圖像處理電子工程學(xué)院光電子技術(shù)系一、彩色視覺 二、彩色模型 三、彩色變換四、彩色圖像增強(qiáng)五、彩色圖像的平滑 主 要 內(nèi) 容六、彩色圖像的銳化 七、彩色圖像的邊緣檢測八、彩色圖像的分割九、多光譜圖像處理十、高光譜圖像處理 彩色視覺是人眼對射入的可見光光譜的強(qiáng)弱及波長成份的一種感覺。一、彩色視覺 1.1 三基色原理1. 三基色與三基色原理自然界中的絕大多數(shù)的顏色都可看作是由紅、綠、藍(lán)三種顏色組合而成；自然界中的絕大多數(shù)的顏色都可以分解成紅、綠、藍(lán)這三種顏色。這即是色度學(xué)中的三基色原理。一般就將紅、綠、籃這三種顏色稱為三基色。2. 相加混色 一般把三基色按不同比例相加進(jìn)行的

2、混色稱為相加混色。 紅色 + 藍(lán)色 = 品紅色 （1 a） 紅色 + 綠色 = 黃色 （1 b） 綠色 + 藍(lán)色 = 青色 （1 c） 紅色 + 綠色 + 藍(lán)色 = 白色 （1 d） 紅色 + 青色 = 白色 （2 a） 綠色 + 品紅色 = 白色 （2 b） 藍(lán)色 + 黃色 = 白色 （2 c） 所以，一般把青色、品紅色和黃色稱為紅、綠、籃三色的補(bǔ)色。 紅 黃 綠 30% 89% 59% 白 品紅 100% 青 41% 70% 藍(lán) 11% 圖1 相加混色的三基色及其補(bǔ)色的亮度比例紅藍(lán)綠青黃品紅白R:200 G:50B:120相加灰色中涉及到灰色比例問題：3. 相減混色 利用顏料和染料等的吸色

3、性質(zhì)可以實現(xiàn)相減混色。 相減混色就是從白光中慮去某種顏色而得到另一種顏色。 相減混色的基色為青、品紅色、黃。 白色 紅色 = 青色 （3 a） 白色 綠色 = 品紅色 （3 b） 白色 藍(lán)色 = 黃色 （3 c） 白色 綠色 紅色 藍(lán)色 = 黑色 （3 d） 對不同顏料配色過程的理解：品紅色顏料+黃色顏料=紅色顏料=白色綠色藍(lán)色 (4a)青色顏料+黃色顏料=綠色顏料 = 白色紅色藍(lán)色 (4b)品紅色顏料+青色顏料=藍(lán)色顏料=白色綠色紅色 (4c)品紅色顏料+青色顏料+黃色顏料=黑色顏料 =白色綠色紅色藍(lán)色 (4d) 品紅 藍(lán) 青 黑 紅 綠 黃 圖2 相減混色的三基色及其補(bǔ)色的關(guān)系 1.相關(guān)概

4、念 對于無彩色（消色）圖像來說，亮度（也即灰度）是唯一的屬性。 對于有彩色圖像來說，通常用亮度、色調(diào)及飽和度表示顏色的特性。1.2 CIE色度圖 在彩色圖像中： 亮度反映了該顏色的明亮程度。顏色中摻入的白色越多亮度就越大，摻入的黑色越多亮度就越小。 色調(diào)用于描述純色（如純黃色、純紅色），反映了觀察者接收到的主要顏色。 飽和度給出一種純色被白光稀釋的程度的度量，與加入到純色（色調(diào)）中的白光成正比（由于加入了白光，觀察者接收到的不再是某種純色，而是反應(yīng)該純色屬性的混合顏色）。純色（可見光譜中包含的一系列單色光）是全飽和的，隨著白光的加入飽和度會逐漸降低，也即變成欠飽和。 色調(diào)與飽和度兩者合起來稱為

5、色度，顏色用亮度和色度共同表示。 （5）（6.7.8）顯然有：（9）且2.CIE色度圖 設(shè)X、Y和Z分別表示形成某種特殊顏色時需要的紅、綠、藍(lán)三基色的量值；x、y和z分別表示形成某種特殊顏色C時紅、綠、藍(lán)三基色所占的比例系數(shù)，則有： 紅綠450610 6200.20.40.60.81x0.20.40.60.8紅藍(lán)綠520nmy510500490480470460380nm780530540550560570580590600Q640TCS空間能量位置（波長，以nm為單位）黃紫1等能量點CIE色度圖 二、彩色模型 目前常用的彩色模型可分成兩類： （1）面向諸如彩色監(jiān)視器、彩色視頻攝像機(jī)和彩色打印

6、機(jī)的硬件設(shè)備。面向硬件設(shè)備的彩色模型主要有RGB模型、CMY（青、品紅、黃）模型和CMYK（青、品紅、黃、黑）模型。RGB模型主要用于彩色監(jiān)視器和彩色視頻攝像機(jī)； CMYK主要用于彩色打印機(jī)。 （2）面向諸如彩色動畫圖形創(chuàng)作等的彩色處理應(yīng)用。面向彩色處理應(yīng)用的模型主要是HSI模型（hue-saturation-intensity，即色調(diào)、亮度和飽和度）。 黃(255,255,0)黑(0,0,0)綠(0,255,0)青(0,255,255)藍(lán)(0,0,255)品紅(255,0,255)白(255,255,255)紅(255,0,0)RGB色系： (0,0,1) 藍(lán)品紅黑黃 白青 (1,0,0)

7、紅 (0,1,0) 綠RGB灰度級圖4 RGB彩色立方體示意圖 2.1 RGB彩色模型 HSI（hue-saturation-intensity）彩色模型比較適合于人用色調(diào)（H）、飽和度（S）和亮度（I）描述被觀察物體顏色的解釋，對于開發(fā)基于彩色描述的圖像處理方法是一個理想的工具。 HSI色系 亮度分量II 表示光照強(qiáng)度或稱為亮度，它確定了像素的整體亮度，而不管其顏色是什么。I: 小 大HSI色系 亮度(I)效果示意圖HSI色系 色度分量HH：表示色度，由角度表示。反映了該顏色最接近什么樣的光譜波長。0o為紅色，120o為綠色，240o為藍(lán)色。HSI色系 色度(H)效果示意圖H=0H=60H=

8、120H=180H=240H=300HSI色系 飽和度分量SS：表示飽和度，飽和度參數(shù)是色環(huán)的原點到彩色點的半徑長度。在環(huán)的外圍圓周是純的或稱飽和的顏色，其飽和度值為1。在中心是中性（灰）色，即飽和度為0。 P S H 。紅 青 。 。 黃藍(lán) 綠 。 。 品紅 圖6 HSI彩色模型中的色調(diào)和飽和度HSI色系 飽和度(S)效果示意圖S=0S=1S=1/4S=1/2 白 紅 H S 青 黑綠黃藍(lán)品紅 I I=1 I=0 I=0.5圖5 基于圓形彩色平面的HSI彩色模型 2.2 RGB彩色模型到HSI彩色模型的轉(zhuǎn)換 黑 品紅 綠 紅 黃 藍(lán)白 青圖7 RGB立方體旋轉(zhuǎn)示意圖 （10）（11）（12）

9、（13）（1）當(dāng)0H120：（14）（15）（16）2.3 HSI彩色模型到RGB彩色模型的轉(zhuǎn)換 （2）當(dāng)120H 240：（17）（18）（19）（20）（21）（3）當(dāng)240H RB，將會得到比較合理的灰度化結(jié)果。相關(guān)研究表明，當(dāng)G=0.587、R=0.299、B=0.114時，得到的灰度化圖像較合理，此時公式（26）就變?yōu)椋?(27) （a）原圖 （b）最大值法灰度化結(jié)果 （c）平均值法灰度化結(jié)果 （d）加權(quán)平均值法灰度化結(jié)果 圖10 彩色圖像的灰度化 3.3 真彩色轉(zhuǎn)變?yōu)?56色 將真彩色圖像轉(zhuǎn)化為256色圖像會有大量的顏色信息損失掉，因此，在轉(zhuǎn)換過程中要找到合適的映射關(guān)系，使得變化后

10、的256種顏色在原圖像中最具代表性或出現(xiàn)的頻率最高。兩種常用的轉(zhuǎn)化算法：中位切分法和流行色法。 1. 中位切分法 中位切分法的基本過程是： 首先，將RGB彩色空間中的3個坐標(biāo)軸進(jìn)行均勻量化，把每個坐標(biāo)軸分為256個級別，0為最暗，255為最亮，這樣真彩色圖像的各種顏色就可以用坐標(biāo)空間的各個量化點來表示。 然后，將彩色立方體劃分為2563個小立方體，使各立方體包含相同的顏色數(shù)。 最后，求出這2563個小立方體的中心點的顏色。 （a）原真彩色圖像 （b）轉(zhuǎn)變成的256色圖像 圖11 利用中位切分法轉(zhuǎn)換真彩色圖像成256色圖像的實例 2. 流行色法 流行色算法的基本過程是： 首先，對原彩色圖像中各顏

11、色出現(xiàn)的概率進(jìn)行統(tǒng)計。 然后，按照由大到小的順序選擇出前256種顏色。 最后，將其它顏色按照與這256種顏色就近的原則進(jìn)行轉(zhuǎn)換，用這256種顏色代替原真彩色圖像中的顏色。 （a）原真彩色圖像 （b）轉(zhuǎn)變成的256色圖像圖12 利用流行色法轉(zhuǎn)換真彩色圖像成256色圖像的實例 3.4 彩色平衡 彩色圖像數(shù)字化后，有時圖像中的顏色會看起來有些不正常，即景物中物體的顏色偏離了它原來的真實色彩，最明顯的例子是那些本來是灰色的物體被賦予了顏色。 產(chǎn)生這種情況的原因是由于顏色通道中不同的敏感度、增光因子、偏移量等使圖像的3個分量發(fā)生了不同的線性變換，導(dǎo)致圖像的三基色“不平衡”。 1. 白平衡法 所謂白平衡法

12、，就是將景物中的白色物體在圖像中還原為白色。 簡單白平衡法的基本過程是： 首先，依據(jù)式（28）計算出色偏圖像的亮度分量，求出圖像的最大亮度Imax和平均亮度 ；其次，設(shè)定一個較大的閾值T（如0.95），求出圖像中亮度值大于0.95Imax的點的集合；然后，認(rèn)為這些點對應(yīng)實際場景中白色的點，計算出這些點對應(yīng)的R、G、B分量的均值， 依據(jù)公式（29）確定出白平衡法的調(diào)整參數(shù)KR、KG、KB；最后，利用調(diào)整公式（30）對色偏圖像進(jìn)行調(diào)整。 （28）（29）（30） （a） 原色偏圖像 （b）白平衡法處理后的圖像 圖13 白平衡法對圖像的彩色平衡 （31） （32 ）2. 最大顏色值法 (自學(xué)) （a

13、） 原色偏圖像 （b）最大顏色值法處理后的圖像 圖14 最大顏色值法對圖像的彩色平衡 四、彩色圖像增強(qiáng) 在得到的彩色圖像中，有時會存在對比度低、顏色偏暗、局部細(xì)節(jié)不明顯等問題，為了改善圖像的視覺效果、突出圖像的特征，利于進(jìn)一步的處理，需要對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。 對于彩色圖像的增強(qiáng)依據(jù)處理對象的不同可分為：真彩色增強(qiáng)、偽彩色增強(qiáng)和假彩色增強(qiáng)三類。 4.1 真彩色增強(qiáng) 真彩色增強(qiáng)的處理對象是具有224種顏色的彩色圖像（又稱全彩色圖像）。 為了避免破壞圖像的彩色平衡，真彩色的增強(qiáng)通常選擇在HSI模型下進(jìn)行。 依據(jù)選擇增強(qiáng)分量和增強(qiáng)目的的不同，可將真彩色增強(qiáng)分為亮度增強(qiáng)、色調(diào)增強(qiáng)和飽和度增強(qiáng)三種。 1.

14、 亮度增強(qiáng) 亮度增強(qiáng)是僅對彩色圖像的亮度分量進(jìn)行處理的增強(qiáng)方法，它的目的是通過對圖像亮度分量的調(diào)整使得圖像在合適的亮度上提供最大的細(xì)節(jié)。 彩色圖像的亮度增強(qiáng)可以在其亮度分量上使用第四章介紹的灰度圖像的增強(qiáng)算法，如灰度變換法、直方圖增強(qiáng)法等。 （a）原彩色圖像 （b）對比度拉伸的 （c）直方圖均衡的 增強(qiáng)圖像 增強(qiáng)圖像 圖15 真彩色圖像的亮度增強(qiáng)實例 2. 色調(diào)增強(qiáng) 色調(diào)增強(qiáng)是通過增加顏色間的差異來達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的，一般可以通過對彩色圖像每個點的色度值加上或減去一個常數(shù)來實現(xiàn)。 由于彩色圖像的色度分量是一個角度值，因此對色度分量加上或減去一個常數(shù)，相當(dāng)于圖像上所有點的顏色都沿著圖8的彩色環(huán)逆

15、時針或順時針旋轉(zhuǎn)一定的角度。 由于彩色處理色相分量圖像的操作必須考慮灰度級的“周期性”，即對色調(diào)值加上120和加上480是相同的。 互補(bǔ) 。紅色 青色 。 。 品紅 綠色 。 。 黃色 。藍(lán)色圖8 顏色間的互補(bǔ)關(guān)系 反色是指與某種色調(diào)互補(bǔ)的另一種色調(diào)。 原圖像 （a）色度值加上 （b）色度值減去 120的圖像 120的圖像圖16 真彩色圖像的色度增強(qiáng)實例 3. 飽和度增強(qiáng) 飽和度增強(qiáng)可以使彩色圖像的顏色更為鮮明。 飽和度增強(qiáng)可以通過對彩色圖像每個點的飽和度值乘以一個大于1的常數(shù)來實現(xiàn)；反之，如果對彩色圖像每個點的飽和度值乘以小于1的常數(shù)，則會減弱原圖像顏色的鮮明程度。 原圖像 （a）飽和度值乘

16、 （b）飽和度值乘 以3的圖像 以0.3的圖像 圖17 真彩色圖像的飽和度增強(qiáng)實例 4.2 偽彩色增強(qiáng) 彩色增強(qiáng)的處理對象是灰度圖像。 偽彩色增強(qiáng)就是將一幅具有不同灰度級的圖像通過一定的映射轉(zhuǎn)變?yōu)椴噬珗D像，來達(dá)到增強(qiáng)人對圖像的分辨能力。 偽彩色增強(qiáng)可分為空域增強(qiáng)和頻域增強(qiáng)兩種，在這兩種算法中，密度分層法、灰度級-彩色變換法和頻率濾波法是三種較為常用的算法。 1. 密度分層法 密度分層法（又稱強(qiáng)度分層法）是將灰度圖像中任意一點的灰度值看作該點的密度函數(shù)。 密度分層法的基本過程是： 首先，用平行于坐標(biāo)平面的平面序列L1，L2，,LN把密度函數(shù)分割為幾個互相分隔的灰度區(qū)間。 然后，給每一區(qū)域分配一種

17、顏色。 這樣就將一幅灰度圖像映射為彩色圖像了。 圖18 密度分層法空間示意圖 圖19 密度分層法平面示意圖第N+1種彩色CN+1第二種彩色C2第一種彩色C1L2L10LNL1L20彩色 灰度 LNC1C2CNCN+1 （a） 原灰度圖像 （b） N=4的偽彩色圖像 圖20 密度分層法增強(qiáng)實例 密度分層法 2. 灰度級-彩色變換法 灰度級-彩色變換偽彩色增強(qiáng)法的基本思想是：對圖像中每個象素點的灰度值采用不同的變換函數(shù)進(jìn)行3個獨立的變換，并將結(jié)果映射為彩色圖像的R、G、B分量值，由此就可以得到一幅RGB空間上的彩色圖像。 由于灰度級-彩色變換法在變換過程中用到了三基色原理，與密度分層法相比，該算法

18、可有效地拓寬結(jié)果圖像的顏色范圍。 圖21 灰度級-彩色變換法示意圖 紅色變換綠色變換藍(lán)色變換 （a） 原灰度圖像 （b） 得到的偽彩色圖像 圖22 灰度級-彩色變換法實例 3. 頻率濾波法 頻率濾波偽彩色增強(qiáng)法的基本思想是： 首先對原灰度圖像進(jìn)行傅立葉變換，然后用3種不同的濾波器分別對得到的頻率（譜）圖像進(jìn)行獨立的濾波處理，處理完后再用傅立葉逆變換將得到三種不同頻率的圖像映射為單色圖像，經(jīng)過一定的后處理，最后把這三幅灰度圖像分別映射為彩色圖像的R、G、B分量，這樣就可以得到一幅RGB空間上的彩色圖像。 與密度分層法和灰度級-彩色變換法兩種算法相比，頻率濾波法輸出的偽彩色與灰度圖像的灰度級無關(guān)，

19、僅與灰度圖像不同空間頻率成分有關(guān)。 圖23 頻率濾波法變換示意圖 濾波1濾波2濾波3IFFTIFFTIFFT后處理后處理后處理 （a） 原灰度圖像 （b）得到的偽彩色圖像 圖24 頻率濾波法增強(qiáng)實例 4.3 假彩色增強(qiáng) 假彩色增強(qiáng)是從一幅初始的彩色圖像或者從多譜圖像的波段中生成增強(qiáng)的彩色圖像的一種方法，其實質(zhì)是從一幅彩色圖像映射到另一幅彩色圖像，由于得到的彩色圖像不再能反映原圖像的真實色彩，因此稱為假彩色增強(qiáng)。其意義在于： 畫家通常把圖像中的景物賦以與現(xiàn)實不同的顏色，以達(dá)到引人注目的目的。 對于一些細(xì)節(jié)特征不明顯的彩色圖像，可以利用假彩色增強(qiáng)將這些細(xì)節(jié)賦以人眼敏感的顏色，以達(dá)到辨別圖像細(xì)節(jié)的目

20、的。 在遙感技術(shù)中，利用假彩色圖像可以將多光譜圖像合成彩色圖像，使圖像看起來逼真、自然，有利于對圖像進(jìn)行后續(xù)的分析與解譯。 (33) 假彩色增強(qiáng)可以看作是一個從原圖像到新圖像的線性坐標(biāo)變換。 五、彩色圖像的平滑 與灰度圖像的平滑相比，彩色圖像的平滑處理相對比較復(fù)雜，除了處理的對象是向量外，還要注意圖像所用的彩色空間，因為隨著所用彩色空間的不同，所處理的向量表示的含義也不同。（34） (35)5.1 基于RGB彩色模型的彩色圖像平滑 設(shè)位于點(x,y)處的顏色向量為 ，則由灰度圖像的平滑公式可以得到彩色圖像的平滑公式為： 該平滑公式還可寫成： （a）原圖像 （b） 圖(a)的R分量 （c）圖(a

21、)的G分量 （d）圖(a)的B分量 圖25 RGB彩色圖像及其各分量圖像 5.2 基于HSI彩色模型的彩色圖像平滑 HSI模型的彩色圖像的3個分量H、S、I分別表示圖像的色調(diào)、飽和度和亮度信息，如果象處理RGB圖像那樣利用式(35)對圖像進(jìn)行平滑，那么得到的圖像的顏色將會因為顏色分量的混合而發(fā)生變化。 所以，HSI模型的彩色圖像僅對圖像的亮度信息進(jìn)行混合才有意義。 原圖像 (a)原圖的 (b)原圖的 ( C)原圖的 H分量 S分量 I分量 圖26 彩色圖像的HSI分量圖像 （a）RGB模型平滑結(jié)果 （b）HSI模型平滑結(jié)果 （c）兩種結(jié)果的差異圖像圖27 彩色圖像的平滑結(jié)果圖像及其比較 （36

22、） 六、彩色圖像的銳化 （a）RGB模型銳化結(jié)果 （b）HSI模型銳化結(jié)果 （c）兩種結(jié)果的差異圖像圖28 RGB模型與HSI模型彩色圖像銳化結(jié)果圖像及其比較（37）（38） 七、彩色圖像的邊緣檢測 （39）（40）（41）（42）（43） 原圖像 (a) 彩色圖像不正確的 (b)彩色圖像正確的 邊緣檢測結(jié)果 邊緣檢測結(jié)果 圖29 彩色圖像的邊緣提取 八、彩色圖像的分割 8.1 HSI模型的彩色圖像分割 （a） （b） （c） （d） （e） （f） 圖30 HSI模型彩色圖像分割示例 （g） （h） HSI模型的彩色圖像分割 8.2 RGB模型的彩色圖像分割 （a） （b） （c）圖31 R

23、GB模型彩色圖像分割示例 九、多光譜圖像處理 （a） （b）圖32 多光譜圖像與RGB彩色圖像示意圖 9.1 多光譜圖像的基本概念 圖像可以看作是兩個空間變量和一個光譜變量構(gòu)成的三維灰度值函數(shù)。 多光譜圖像是由可見光、近紅外、短波紅外、中波紅外、熱紅外等多個波段的圖像疊加而成，所以稱為多光譜圖像。 表9.1 MMS與TM的主要技術(shù)參數(shù) 遙感器波段波長m空間分辨率（m）MSS45670.50.6 綠色0.60.7 紅色0.70.8 近紅外0.81.1 近紅外80808080TM12345670.450.52 藍(lán)色0.520.60 綠色0.630.69 紅色0.760.90 近紅外1.551.75短波紅外10.412.5熱紅外2.082.35 短波紅外303030303012030多光譜掃描儀 美國陸地衛(wèi)星45號專題制圖儀（46）（47）9.2 多光譜圖像的處理 圖33 幾何校正示意圖 （48a）（48b）輸