DVIP彩色圖象處理

第10章彩色圖像處理ColorImageProcessing門愛東教授

menad@第六章彩色圖像處理使用彩色圖像的主要推動因素在自動圖像處理中，顏色是一個強有力的描述符簡化目標物體的區(qū)分和從場景中提取目標人類視覺特性人可以辨別幾千種顏色的色調和強度，而對于灰度層次的鑒別只有幾十個級別彩色圖像處理的兩個主要領域全彩色處理用全彩色傳感器獲得全彩色圖像，如彩色電視攝像機和彩色掃描儀偽彩色處理對于特定的單一亮度或亮度范圍賦予一種顏色彩色圖像處理多為偽彩色處理，但全彩色圖像處理技術日益廣泛應用于印刷、可視化和互聯(lián)網(wǎng)等領域。2本章內容彩色基礎彩色模型偽彩色處理全彩色圖像處理基礎彩色變換平滑和尖銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮3本章內容彩色基礎彩色模型偽彩色處理全彩色圖像處理基礎彩色變換平滑和尖銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮4彩色基礎ColorFundamentals人的大腦感知和理解顏色所遵循的過程是一個生理心理想象，還沒有完全被人類了解，但是顏色的物理性質可以由實驗和理論結果支持的基本形式來表示。1666年艾薩克.牛頓(IsaacNewton)發(fā)現(xiàn)：當一束太陽光通過玻璃棱鏡時，出現(xiàn)的光束不是白的，而是從紫色到紅色連續(xù)彩色光譜組成。彩色譜可分為六個寬的區(qū)域：紫、藍、綠、黃、橘紅、紅色。5彩色基礎當觀察全彩色時，色譜末尾的顏色不是突變的，而是由一種顏色連續(xù)平滑的過渡到下一種顏色。視覺接收物體的顏色主要由物體反射光的性質決定，當然還由視覺特性、光源特性決定?？梢姽馐怯呻姶挪ㄗV中相對較窄的波段組成一個物體反射的光如果在所有可見光波長范圍內是平衡的，則呈現(xiàn)白色。反射某一有限范圍的可見光譜，呈現(xiàn)某種顏色。6人眼中的紅、綠、藍錐狀體的波長吸收函數(shù)彩色基礎7顏色基礎光特性是色度學的核心消色光(無色光AchromaticLight)：沒有顏色，屬性僅由亮度的灰度級決定，如黑白電視。彩色光(ChromaticLight)：電磁波譜400nm～700nm范圍，由三個基本量描述：輻射率(Radiance)—從光源輻射的總能量，用瓦特（W）度量光強(Luminance)—觀察者從光源接收的能量總和，用流明度量光從工作在遠紅外波譜范圍的光源中發(fā)出，它可能具有實際意義上的能量，但是觀察者卻很難感覺到，它的光強幾乎為零。亮度(Brightness)—主觀描述符，它具體化了彩色強度的概念，并是描述彩色感覺的一個關鍵參數(shù)。實際上不可度量。8彩色基礎人眼的錐狀細胞是負責彩色感覺的傳感器，實驗結果表明，人眼6～7百萬錐狀細胞中可分為三個主要的感覺類別，分別對應紅、綠、藍。65％人眼錐狀細胞對紅光敏感，33％對綠光敏感，2％對藍光敏感。設定基色(原色PrimaryColor）的波長值：紅（R）＝700.0nm綠（G）＝546.1nm藍（B）＝435.8nm為標準化而設定的三基色波長并不意味著RGB分量的單獨作用就能產生所有譜色，只能產生一定范圍內的譜色。9彩色基礎基色相加可以產生合成色(間色、二次色SecondaryColor)紫色（紅+藍）Magenta青色（綠+藍）Cyan黃色（紅+綠）Yellow以正確的比例把三基色或者一種二次色和其相反的基色混合可以產生白光。光基色與顏料著色劑基色之間的區(qū)別顏料基色紫色、青色、黃色顏料合成色紅色、黃色、藍色顏色著色混合符合相減原理顏料混合(原色相減)光混合(原色相加)10彩色基礎區(qū)別顏色特性的參數(shù)：亮度、色調和飽和度亮度(Brightness)：描述光作用于人眼所引起的明暗的感覺；色調(Hue)：和在復合光波中占主要地位的光波波長相關的屬性（觀察者感知到的主要顏色的類別）例如，我們稱一個物體為紅色或者黃色，是由它的色調決定的。飽和度(Saturation)：光波的相對純度，所呈現(xiàn)彩色的深淺程度；純譜色——赤橙黃綠青藍紫，是全飽和的粉紅、淡紫色是欠飽和的色調和飽和度合稱色度，顏色由亮度和色度表征。11彩色匹配Grassman

定理1.任何彩色可以用至多三種彩色光所匹配；2.混合彩色的亮度是等于其混合分量的亮度之和;3.人眼不能分解彩色混色的各分量;4.在一個亮度水平上的彩色匹配將在很寬的亮度范圍內保持;5.匹配的彩色相加后仍然保持匹配;6.匹配的彩色混合相減后仍然保持匹配;7.彩色匹配的傳遞定理;8.三種彩色匹配:直接的和間接的。12RGB制彩色表示—彩色矢量空間對于任意給定的彩色光F，其配色方程可寫成

F＝R[R]+G[G]+B[B]如果用相互垂直的三個坐標軸分別表示三個相互獨立的基色R、G、B，那么任意一個彩色就能用此三維空間中的一個彩色矢量來表征。后面再詳細講述。彩色矢量空間13RGB色度圖三色值(三刺激值TrstimulusValues)：R、G、B色度坐標或相對三色系數(shù)r、g、b：

m=R+G+B——稱為色模

r=R/mg=G/mb=B/m∵r:g:b=k'R:k'G:k'B，并且r+g+b=1∴混合色的色度唯一地由r、g、b中的兩個就可以明確地表示。因此各種彩色的色度可以采用二維表示法。RGB色度圖就是用r-g

直角坐標系來表示各種色度所畫出的平面圖形。RGB色度圖14CIERGB色度圖由[R]、[G]、[B]三點連成的三角形稱彩色三角形，其重心E即為等能白光E白的位置。在連接[R]和[G]的直線上，r、g之和恒為1，即b=0。在彩色三角形內r＋g≤1，r、g、b均為正值，說明由三基色相加混合配出的各種彩色均在三角形內。對于某些飽和度很高的色光（例如綠、藍色光），不論用怎樣的r、g、b比例關系，均無法用正三基色相加配出，而必須用“負”的基色光，或者說，色系數(shù)為負值。具有這類性質的彩色的色度坐標處在彩色三角形之外。譜色軌跡：根據(jù)各譜色光的色度坐標值可繪出可見光譜在r一g平面上的坐標位置。由它們連接而成的一條舌形曲線，稱為譜色軌跡。自然界中的彩色（也稱實色）都能用整個閉合曲線及其內部的相應點的坐標表示。坐標位置越靠近譜色軌跡，所對應的彩色越純，即飽和度越高；而越靠近E點，所對應的彩色的飽和度越低。15XYZ制彩色表示RGB計色制的缺點在色度圖上不能直接表示出亮度，計算某色光的亮度非常復雜和不方便。混色曲線r(λ)、g(λ)、b(λ)中有負值存在，計算和實際測量容易出差。譜色軌跡不全在坐標的第一象限內，作圖也感不便。XYZ制的基本思想：選三個基色單位[X]、[Y]、[Z]，它所組成的三角形將單色光頻譜全面包圍在內，而且使三個色坐標中的一個恰好等于色光的亮度。在XYZ制中，配色方程為F=X[X]+Y[Y]+Z[Z]三基色單位[X]、[Y]、[Z]滿足的三個條件：①用它們配出實際彩色時，三個色系數(shù)X、Y、Z均為正值。②為了便于計算，使合成彩色光的亮度僅由Y[Y]確定，并規(guī)定1[Y]的光通量為1光瓦。③當X=Y=Z時，仍代表等能白光E白。16XYZ制基色單位的導出從物理三基色單位[R]、[G]、[B]導出[X]、[Y]、[Z]XZ連線方程：0.9399r＋4.5306g＋0.0601＝0（零亮度條件）XY連線方程：r＋0.99g－1=0（RG直線延長線）YZ連線方程：1.45r＋0.55g＋1＝0（切線）物理RGB三基色到XYZ計算三基色的線性方程組

[X]=0.4185[R]-0.0912[G]+0.0009[B][Y]=-0.1587[R]+0.2524[G]-0.0025[B][Z]=-0.0828[R]+0.0157[G]+0.1786[B]17XYZ色度圖XYZ制中彩色表示式F=X[X]+Y[Y]+Z[z]=m'{x[X]+y[Y]+z[Z]}相對三色系數(shù)

m'=X+Y+Z

x=X/m'y=Y/m'z=Z/m'

x+y+z＝1

18彩色基礎色度圖：x和y的函數(shù)x=y=z，能量相等位置為白光舌形色度圖邊界位置的點為純色全飽和遠離邊界、靠近等能量位置的點飽和度0色度圖對彩色混合非常有用：色度圖中用任意兩點的直線段定義所有不同顏色的變化，這些顏色可以由這兩點的顏色相加得到。這一過程可以推廣得到三種顏色，三點連接的三角形內的任何顏色都可以由三點顏色的不同混合產生。19彩色基礎圖為彩色監(jiān)視器和彩色打印設備的典型彩色域任意確定顏色為頂點的三角形不能包圍CIE色度圖的所有顏色范圍。圖中三角形顯示了由RGB監(jiān)視器產生的典型顏色范圍，稱為彩色全域。三角形內不規(guī)則區(qū)域表示高質量彩色打印設備的彩色域。20本章內容彩色基礎彩色模型偽彩色處理全彩色圖像處理基礎彩色變換平滑和尖銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮21彩色模型ColorModels彩色模型的用途是為了簡化彩色說明規(guī)范彩色模型通常用3D坐標系統(tǒng)表示實際的彩色模型大多是面向硬件或者面向應用的RGB模型（紅、綠、藍）

彩色監(jiān)視器和彩色視頻攝像機CMY模型（青、深紅、黃）

彩色打印機YIQ/YUV模型彩色電視廣播HSI（色調、飽和度、強度）模型

描述和解釋顏色的方式22彩色模型——RGB模型RGB模型RGB模型為歸一化[0,1]的單位立方體

3維坐標：R、G、B

3個拐角：C、M、Y（青紫黃)

原點：黑色

(1,1,1)：白色RGB24比特彩色立方體23彩色模型——RGB模型RGB彩色模型中，所表示的圖像由3個獨立的圖像分量（紅、綠、藍）組成，可以獨立進行處理。RGB空間，用以表示每個象素的比特數(shù)叫做象素深度。如果RGB圖像分量都用8比特圖像表示，每一個彩色象素就有24比特深度。全彩色圖像常定義為24比特的彩色圖像。24比特RGB圖像中顏色總數(shù)24彩色模型——RGB模型上圖顯示了一副橫截面圖像，把三幅獨立的分量圖送入彩色監(jiān)視器觀察到結果分量圖為灰度圖像

0代表黑，255代表白獲得彩色圖像是該過程的相反過程，通過濾色片獲得彩色場景的RGB分量圖像，單色圖像的亮度和濾色片的響應成正比。下圖是R、G、B分別為0時彩色立方體橫截面。B=255B=0G-B平面R-B平面R-G平面G=025彩色模型——RGB模型雖然高端顯示卡和監(jiān)視器提供24比特RGB圖像的可接受重現(xiàn)，但現(xiàn)實所用的許多系統(tǒng)還限制在256種顏色。在應用的多種系統(tǒng)中，一種彩色子系統(tǒng)可以用合理的、和觀察者無關的硬件性能真實再現(xiàn)可保證的彩色，這種色彩子系統(tǒng)稱為安全RGB彩色子集，或者全系統(tǒng)安全彩色集。256種顏色中，40種用于各種操作系統(tǒng)進行不同處理，其余216種顏色是各種系統(tǒng)通用的。26彩色模型——RGB模型216種安全彩色用RGB值形成RGB三元數(shù)組給出(6)3=216可能值216安全色中RGB分量的可用值例如，

FF0000表示紅色(十進制表示R=256,G=B=0)

000000表示黑色

FFFFF表示白色27彩色模型——RGB模型由RGB轉換來的216種安全顏色256色RGB系統(tǒng)中的所有灰度RGB216種完全彩色立方體（僅表面有效，每面36種）28彩色模型——CMY模型CMY（Cyan青、Mauve紫、Yellow黃）是光的合成色(二次色)，它們是顏料基色。例如：當青色顏料涂覆的表面用白光照射時，從該表面反射的不是紅光，而是從反射的白光中減去紅光。（青色=白色-紅色）。此模型主要應用于硬拷貝設備，彩色打印機和復印機。CMYK：K（黑色）。等量的CMY產生不純的黑色，實際的打印過程中，黑色是起主要作用的顏色，為了產生真正的純黑色，提出了CMYK模型，即出版商所說的“四色打印”。RGB到CMY的轉換(假設彩色值歸一化為[0,1]范圍內)29彩色模型——HSI模型RGB和CMY模型產生彩色，以及從一種模型到另一種模型轉換是一種較簡單的過程，這些彩色系統(tǒng)對硬件實現(xiàn)很理想。但不能很好地適應于描述人對顏色的理解HSI模型(色調、飽和度、強度)色調（Hue）：描述純色的屬性；飽和度（Saturation）：給出一種純色光被白光稀釋的程度的度量；強度（Intensity）：亮度體現(xiàn)無色光的強度概念，是描述彩色感覺的關鍵參數(shù)，但是一種主觀描述，實際上不可能測量，而強度(灰度級)是單色圖像最有用的描述子，是可測量的，并易于解釋；HSI模型是基于人類視覺彩色感覺特性的理想的彩色圖像處理模型。30彩色模型——HSI模型強度（I）：從頂點(0,0,0)黑到頂點(1,1,1)白之間的連線，體現(xiàn)灰度級變化。這條軸之間的所有點都表示灰度31彩色模型——HSI模型色調（H）：由黑、白、顏色點a確定的平面具有相同的色調黑白分量只能改變飽和度，不能改變色調。沿強度I軸旋轉色調平面，可獲得不同色調。色調平面：青色32彩色模型——HSI模型飽和度（S）：為了決定顏色a的飽和度，在顏色a的色調平面做垂至于I軸的垂線。飽和度是顏色點a和I軸之間的垂直(最短)距離。這就是從RGB立方體中獲得HSI空間所需的強度、色調和飽和度值的方法。33彩色模型——HSI模型紅軸圖中顯示了基于彩色三角形和圓形的HSI模型黑點是任意的彩色點與紅軸的夾角給出色調向量的長度是飽和度所有彩色的強度由平面在垂直強度軸的位置給出。34RGB→HSI的彩色轉換其中假定RGB歸一化為[0,1]，則HSI中的S和I分量就在[0,1]范圍內了。這些公式可以用前面所示的HSI空間幾何關系推得，很繁瑣，參見相關書籍和Web。假定RGB歸一化為[0,1]，色調θ根據(jù)HIS空間的紅軸來度量，除以360°歸一化為[0,1]范圍內。35HSI→RGB的彩色轉換歸一化H乘以360°，色調H返回[0°,360°]HSI在原始色分割中有3個相隔120°的扇形(如圖)。RG扇形(0°≤H<120°)：當H位于這一扇區(qū)時，RGB分量由下式給出：36HSI→RGB的彩色轉換BR扇形(240°≤H<360°)：當H位于這一扇區(qū)時，首先從H中減去240°，即H=H-240°，然后計算RGB：GB扇形(120°≤H<240°)：當H位于這一扇區(qū)時，首先從H中減去120°，即H=H-120°，然后計算RGB：37HSI→RGB的彩色轉換色調對應于RGB立方體的HSI值圖像色調圖像：立方體前平面(紅色)沿45°線的值是不連續(xù)的，表示了色調最高值和最低值之間的過渡，最低值代表黑，最高值代表白。飽和度強度飽和度圖像顯示出從暗值漸進地向RGB立方體的白頂點過渡，表明彩色飽和度越來越小，一直逼近白色。強度圖像中的每一個像素值等于RGB立方體相應像素的平均值。38HSI分量圖像處理RGB圖像與之相應的HSI圖像分量處理：色調圖像中藍綠區(qū)域象素變?yōu)?，因此這兩個區(qū)域變成紅色。飽和度圖像中青色飽和度減半強度圖像白區(qū)域強度減半得到最后結果1234所有圓形的外部區(qū)域都是紅色，青區(qū)域的強度減少，中心區(qū)變灰而不是白色，體現(xiàn)了HSI模型獨立調控色調、飽和度和強度的能力。39本章內容彩色基礎彩色模型偽彩色處理全彩色圖像處理基礎彩色變換平滑和尖銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮40偽彩色處理PseudocolorProcessing根據(jù)特定的準則對灰度值覆以彩色的處理主要應用：人們目視觀察和解釋一幅圖像或者圖像序列中的灰度目標。利用彩色的原因是：人類可以辨別上千種顏色和強度，而能辨別的灰度只有20幾種。這一部分介紹兩種偽彩色處理強度分層IntensitySlicing灰度級到彩色轉換

Gray-leveltoColorTransformation41強度分層強度分層技術和彩色編碼是偽彩色圖像處理的最簡單例子之一。一幅圖像被描述為3D函數(shù)，作為空間坐標的強度；分層方法可以看成是放置一些平行于圖像坐標面的平面；然后每一個平面在相交的區(qū)域中切割圖像函數(shù)。分割后的不同部分賦予不同的彩色平面之上的任何灰度級的象素將被編碼成一種彩色；平面之下的像素將編碼為另一種彩色；平面之中的像素隨意賦予兩者色彩之一。其結果是一幅兩色圖像，相關的彩色狀態(tài)可由沿灰度軸上下移動切割平面來控制。42強度分層強度分層技術的另一種解釋任何輸入的灰度級根據(jù)其位于li

值的上面還是下面而賦予兩種顏色之一。當采用更多的灰度級時，映射函數(shù)采用階梯形式。多層強度分層令[0,L-1]表示灰度級，假定垂直于強度軸的P個平面定義為量級l1、l2、….、lp，P個平面將灰度級分為P+1個間隔：V1、V2、….、VP+1?；叶燃壍讲噬馁x值：ck

是與強度間隔Vk

第k級強度有關的顏色，Vk

是由在l=k-1和l=k分割平面定義的。43強度分層左圖是甲狀腺模型的單色圖像，右圖是強度分層為8個彩色的結果左瓣在單色圖像中是暗灰度的，以強度取出病變相對很困難，彩色圖像清楚的顯示了恒定強度的不同區(qū)域，每個區(qū)域用一種顏色標識。44強度分層當基于圖像的物理特征細分灰度級時，強度分層有著重要的作用。圖示為含有裂紋和孔隙的焊接物的X光圖像。當焊接物中有裂痕和孔隙時，X射線的全部強度都通過物體，圖像灰度為255，則意味著焊接點有問題。彩色編碼時將255灰度值賦予一種顏色，其它灰度值賦予另一種顏色。這樣極大地簡化了工人的檢測工作。45用顏色突出降雨水平強度與月平均降雨相對應的灰度圖像，中間1/3處稍亮一點的水平帶就是降雨區(qū)。對0～255的強度值賦予彩色，趨于藍色值意味著低降雨量，相反則為紅色彩色編碼圖像南美區(qū)域放大圖像46灰度級到彩色的轉換與簡單的強度分層技術相比，其它類型的變換更通用，也更能拓展偽彩色增強結果的范圍。其中之一方法為：對任何輸入象素的灰度級執(zhí)行3個獨立的變換；3個變換結果分別送入彩色電視監(jiān)視器的紅綠藍通道；這種方法產生一幅合成圖像，其彩色內容受變換函數(shù)特性所調制。注意：這些方法是圖像灰度值的變換，而不是位置函數(shù)的變換本節(jié)討論的方法是基于平滑的非線性函數(shù)47灰度級到彩色的轉換機場X光掃描系統(tǒng)獲得的行李單色圖像左圖為普通物品，右圖中有一塊模擬的塑料爆炸物。變換函數(shù)偽彩色增強圖像炸藥和衣箱有相似的變換映射時，爆炸物很難被觀測到48灰度級到彩色的變換將多幅單色圖像組合成為一幅彩色圖像所使用的偽彩色編碼處理過程如下。

例如在多光譜圖像處理中，不同的傳感器在不同的波段產生獨立的單色圖像；附加處理可以是彩色平衡混合圖像。49灰度級到彩色的變換a~d顯示了4幅華盛頓的光譜衛(wèi)星圖像，包括波托馬克河。a~c是可見光紅綠藍圖像，d為近紅外圖像。e是前3幅圖像合成的RGB全彩色圖像。密度大的全彩色圖像區(qū)域很難判讀，但此圖像的特點是波托馬克河的各部分顏色不同。f是用近紅外圖像代替e中的紅色分量獲得。近紅外波段對場景中的生物分量有較強的反應，f中生物（紅色）和場景中人造目標特性之間有非常明顯的差別，由混凝土和柏油組成的部分在圖像中呈現(xiàn)淺藍色。abdcef50灰度級到彩色的變換該方法在復雜圖像中可視化感興趣物體時功能強大，特別是那些超出我們正常感知能力之外的事物。左圖為木星圖像，由Galileo宇宙飛船的幾幅傳感器圖像合成的偽彩色顯示，其中一些是人眼不可見的譜范圍。改變傳感器的物理和化學過程，有可能把感知的圖像組合成為有意義的偽彩色圖像。下圖，亮紅色表示活火山噴發(fā)的物質，周圍的黃色物質是陳舊的硫沉積物。51本章內容彩色基礎彩色模型偽彩色處理全彩色圖像處理基礎彩色變換平滑和尖銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮52全彩色圖像處理基礎全彩色圖像處理研究分為兩大類：第一類：基于各個彩色分量處理。分別處理每一分量，然后用分別處理過的分量圖像形成合成彩色圖像。第二類：基于向量的處理。各個彩色分量的像素組成一個向量，再直接對此向量進行處理。全彩色圖像至少有3個分量，彩色象素實際上是一個向量。令c代表RGB彩色空間的任意向量，c的分量是一幅彩色圖像在一點上的RGB分量。53全彩色圖像處理基礎彩色向量是坐標(x,y)的函數(shù)為了使基于彩色分量的處理和基于向量的處理等同，必須滿足兩個條件：圖像處理方法必須對向量和標量都能適用；對向量中每一分量的操作對于其他分量必須是獨立的。其中54全彩色圖像處理基礎假定處理是鄰域平均左圖：平均是把鄰域內所有象素的灰度級相加后用領域內象素總數(shù)去除。右圖：平均是把鄰域內所有向量相加并用鄰域內向量總數(shù)去除。對于均值濾波器來講，兩者是相等，后面還會講的，對于其它濾波器兩者就不一定相等，例如中值濾波。55本章內容彩色基礎彩色模型偽彩色處理全彩色圖像處理基礎彩色變換平滑和尖銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮56彩色變換——公式彩色變換，涉及在單一彩色模型的范圍中處理彩色圖像分量，而不是模型間那些分量的轉換（例如RGBHIS的轉換）彩色變換類似于前面講過的灰度級變換：g(x,y)=T[f(x,y)]f(x,y)：彩色圖像輸入g(x,y)：變換處理后的彩色圖像輸出T是在空間鄰域S(x,y)

上對f的操作象素值是從彩色空間選擇的三元數(shù)組（RGB、CMY、HSI）或者四元數(shù)組（CMYK），用來描述圖像。57彩色變換——公式ri

為f(x,y)

在點(x,y)

處的彩色分量si

為g(x,y)

在點(x,y)

處的彩色分量n

為彩色分量的個數(shù)RGB、CMY、HSI空間，n=3；CMYK空間，n＝4T:{T1,T2,….,Tn}

是一個對ri

操作產生si

的變換或者

n

個彩色變換映射函數(shù)集。圖像中各分量獨立，可以以每個彩色分量為基礎進行，在彩色變換中最簡單最常用。類似前面的基本灰度變換，在這章僅限于彩色變換58原始真彩色圖像是一碗草莓和一個咖啡杯的高分辨率彩色圖像CMYK彩色分量中，1表示白色，0表示黑色。草莓是由大量深紅色和黃色組成，對應這兩種CMYK分量的圖像最亮。RGB彩色分量圖像可以看出草莓包含大量的紅色和少量的綠色和藍色HSI彩色分量圖像中強度分量是全彩色原象的單色復原；草莓在彩色方面相對較純凈，具有較高的飽和度；色調方面0o和360o相遇處有不連續(xù)點，色調對于0飽和度沒有定義（白、黑和純灰）彩色變換59彩色變換——公式彩色變換舉例改變草莓圖像的亮度在HSI空間，作簡單變換RGB空間，3個分量都要進行變換CMY空間要求一個近似的線性變換集60彩色變換——公式HSI變換操作最少，但是RGB/CMYKHSI空間變換的計算量大大抵消了簡單變換的優(yōu)點，轉換計算量比亮度變換本身計算量大。不考慮所選擇的彩色空間，輸出結果相同(取k＝0.7)。原圖減少亮度30%后的結果(k=0.7)所要求的RGB、CMY和HIS變換函數(shù)61彩色變換——補色分量變換函數(shù)依賴所有的輸入圖像分量，不能以單獨的彩色分量為基礎進行變換。補色是與一種色調直接相對立的另一種色調。類似于灰度圖像的負值。如同灰度情況，補色對于增強嵌在彩色圖像暗區(qū)的細節(jié)，特別是在大小上占支配地位的細節(jié)很有用。62彩色變換——補色a:原始圖像；

b:RGB和HSI補色變換函數(shù)；

c:補色圖像；

d:使用HSI變換的補色的一種近似；本示例中，涉及補色計算的每一個分量變換僅僅是對應的輸入彩色分量的一個函數(shù)。不同于亮度變換，使用的RGB補色變換函數(shù)沒有直接的HSI空間的等效當量，是一種近似。彩色照片的負片，原圖像中相應的顏色用補色代替，紅色→青色、黑→白等。63彩色變換——彩色分層用于突出圖像中特殊的彩色區(qū)域，從其周圍分離出目標物?；舅悸芬蕴囟ǖ牟噬@示感興趣的顏色，以便從背景中把它們分離出來。象模板那樣使用由彩色定義的區(qū)域，以便進行進一步處理。彩色分層非常復雜所有彩色分層方法都要求，每個像素變換后的彩色分量是所有n個原始象素彩色分量的函數(shù)。對一幅彩色圖像分層最簡單的方法之一是把某些感興趣區(qū)域以外的部分的彩色映射為不突出的自然色，而感興趣區(qū)域的彩色映射為特定的數(shù)值。64彩色變換——彩色分層假設感興趣的顏色由寬為W，中心在原彩色(平均)點并具有分量(a1,a2,…,an)的立方體（或超立方體，n>3）所包圍，則必要的變換集為：這變換強迫其他顏色為參考彩色空間的中點(任意選取的中性點)，突出原型周圍的顏色。例如對于RGB彩色空間，一個合適的自然點是灰度和彩色的中點(0.5,0.5,0.5)。65彩色變換——彩色分層如果用一個圓球確定感興趣的顏色，則：R0

是封閉球形的半徑（或超級球形n>3)(a1,a2,…,an)是球形中心的分量(原彩色)上述立方體和球形表達式另外有用的變化：實現(xiàn)多彩色模型；在感興趣之外的區(qū)域減少彩色亮度，而不是賦予中性值。66彩色變換——彩色分層圖示為彩色分層的結果左圖為立方體變換，右圖為圓球變換。在每種情況中，從最突出的草莓中選擇具有RGB坐標(0.6863,0.1608,0.1922)的原始紅色；選擇W＝0.2549，R0＝0.1765；立方體和球形外邊的像素由彩色(0.5,0.5,0.5)代替；基于球形的變換在包含更多草莓的紅色區(qū)域的意義下稍好一些。67彩色變換——色調和彩色校正主要用于照片增強和彩色重現(xiàn)彩色處理系統(tǒng)（CMS）采用的模型是CIEL*a*b*模型，也稱作CIELAB(CIE1978)。其中68彩色變換——色調和彩色校正Xw、Yw

和

Zw

是白色三激勵值參考——在CIE標準D65照明下典型的完美漫反射白色。L*a*b*彩色空間比色的——與感覺色相匹配的編為相同的碼；感覺一致的——在各種色調中感覺彩色差別一致；獨立于設備的；雖然沒有直接可顯示的格式(需要變換到另外的彩色空間)，但其色域包括可見光譜，并可準確描述任何顯示、打印或輸出設備的彩色；L*a*b*是一個優(yōu)秀的亮度和彩色分離器L*表示亮度；a*表示紅減綠；b*表示綠減藍；69彩色變換——色調和彩色校正標定圖像系統(tǒng)的主要意義：允許對灰度和不平衡的彩色進行交互和獨立的校正。先校正圖像灰度范圍（稱為“主調型”）再解決彩色不平衡問題（例如：過飽和、欠飽和）高主調圖像的多數(shù)信息集中在高亮度處，低主調圖像的色彩主要位于低亮度處，中間主調圖像的色彩主要位于其中間。如同在單色圖像下，彩色圖像亮度最好在高亮和最暗之間等同分布。70彩色變換——色調和彩色校正灰度變換顯示用于校正3個通常的灰度不平衡的例子對于平淡圖像，采用S型曲線，中點固定，高亮和陰影區(qū)分別被加亮和變暗；對于亮和暗圖像，用平方率變換校正；等量的調整RGB分量，沒有改變圖像的色調。71彩色變換——色調和彩色校正對CMYK圖像進行彩色平衡。對一種顏色的感覺受到周圍彩色的影響基于彩色輪，任何彩色的比例可以用減少圖像中補色總量的方式增加。變換是校正圖像所要求的函數(shù)，使其反函數(shù)用來產生相關聯(lián)的彩色不平衡。72彩色變換——直方圖處理直方圖均衡能夠自動的確定一種變換，試圖產生具有均勻灰度值的直方圖。灰度直方圖處理變換可以以自動的方式作用于彩色圖。彩色圖像由多個分量組成，必須采用適用于多個分量的直方圖技術：獨立的進行各個彩色圖像分量的直方圖均衡是不明智的，這樣做將產生不正確的彩色。保留彩色本身（色調）不變，均勻的擴展彩色的強度。73彩色變換——直方圖處理HSI彩色空間的直方圖均衡原始圖像包含大量暗彩色，使強度中值減少到0.36。不改變色調和飽和度，均衡強度后的結果如左下圖所示。強度均衡處理雖然沒有改變圖像的色調和飽和度，卻影響了整體圖像的彩色感覺，圖像有效加亮了，并且一些調味品和木桌紋理現(xiàn)在都清楚了。右下圖是先增加圖像的飽和度分量，再進行直方圖均衡的結果。74本章內容彩色基礎彩色模型偽彩色處理全彩色圖像處理基礎彩色變換平滑和尖銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮75彩色圖像平滑灰度級圖像平滑可以看作是空間濾波處理。在這一處理中濾波器模板的系數(shù)都是1。當模板滑過圖像時，圖像被平滑了，每一象素由模板定義的鄰域中象素的平均值代替。將圖像平滑的概念擴展到全彩色圖像處理，用彩色分量向量代替灰度標量值。Sxy

表示在RGB彩色圖像中定義的一個中心在(x,y)的鄰域坐標集合76彩色圖像平滑用鄰域平均值平滑可以在每個彩色平面的基礎上進行，其結果與RGB彩色向量執(zhí)行平均是相同的。abcd用鄰域平均進行彩色圖像平滑：a)為原始圖像；b～d為該圖像的RGB平面。簡單的單獨平滑RGB彩色平面的每一個，然后混合處理過的平面，形成一幅平滑過的全彩色結果。5×5均值濾波器模板77彩色圖像平滑abcRGB圖像的HSI分量(a)色調(b)飽和度(c)亮度(強度)HSI彩色模型的優(yōu)點是解除了強度和彩色信息的關系。這使得許多灰度處理技術適合彩色處理，并且僅對HSI強度分量進行平滑可能更有意義。僅對HSI描述的強度分量進行平滑，并把結果變換為RGB圖像加以顯示。5×5均值濾波器模板78彩色圖像平滑(左圖)對RGB平面分別平滑后混合的圖像(中圖)僅對HSI模型強度分量進行圖像平滑后，轉化為RGB圖像的顯示結果(右圖)兩幅圖像的差值RGB模型中，兩個不同顏色的象素平均是兩種彩色的混合，而不是基色混合；HSI模型中，僅對強度平滑，保留了圖像的原彩色，即原色調和飽和度。5×5均值濾波器模板79彩色圖像尖銳化拉普拉斯方法用于圖像尖銳化處理從向量的分析可知，向量的拉普拉斯被定義為一向量，其分量等于輸入向量獨立標量的拉普拉斯微分。RGB系統(tǒng)中：通過分別計算每一分量圖像的拉普拉斯，去計算全彩色圖像的拉普拉斯處理。80彩色圖像尖銳化(左圖)對RGB分量圖像分別進行拉普拉斯處理，并混合它們產生尖銳化的全彩色結果。(中圖)僅對HSI模型強度分量進行圖像尖銳化后，轉化為RGB圖像的顯示結果(右圖)兩幅圖像的差別HSI僅對強度分量拉普拉斯處理，而色調和飽和度分量保持不變；RGB模型中，兩個不同顏色的象素平均是兩種彩色的混合，而不是基色混合；81本章內容彩色基礎彩色模型偽彩色處理全彩色圖像處理基礎彩色變換平滑和尖銳化彩色分割彩色圖像的噪聲彩色圖像壓縮82彩色分割如果基于彩色分割一幅圖像，并且想在單獨的平面上處理，首選HSI。HSI彩色空間分割為了在色調圖像中分離出感興趣的區(qū)域，飽和度被用作一個模板圖像。彩色圖像分割中，強度圖像不常使用，因為它不攜帶彩色信息。右圖是典型的HSI空間的彩色。83HSI彩色空間分割假定感興趣區(qū)域是圖像左下角的微紅色區(qū)域，雖然它是用偽彩色產生的，但是可以象全彩色圖像那樣處理，通常不會有損失。b~d

是它的HSI分量圖像。e顯示了通過門限產生的二值圖像，門限值等于最大飽和度的10％，在飽和度圖像中：大于門限的象素賦值1（白）其他象素賦值0（黑）f用色調圖像產生的模板g結果圖像的直方圖，感興趣的區(qū)域被分組到最高端，接近1.0。h是以門限值0.9門限化后的二值圖像用該圖像中白點的空間位置識別具有感興趣色調的原象點。bcdfehg詳細的圖像分割理論見后面的第10章84RGB向量空間分割HSI空間的彩色分割更直觀，但是通常RGB彩色向量得到的結果更好。在RGB圖像中分割特殊彩色區(qū)域的物體。給定一個感興趣的彩色點樣品集，可得到一個彩色“平均”估計——希望分割的彩色，用向量表示。用距離域值判斷某一確定范圍內有沒有這種顏色。分割的目標是對給定圖像中每一個RGB像素進行分類，因為在確定的范圍會有某種顏色或者沒有這種顏色。為了執(zhí)行這一比較，有一個相似性度量是必要的。最簡單的度量之一是歐式距離。85RGB向量空間分割歐氏距離z代表RGB空間任一點，如果它們之間的距離小于特定的閾值D0

，即D(z,a)≤D0，則認為a和z是相似的。滿足D(z,a)≤D0的點的軌跡是半徑為D0的實心球。球內和表面上的點符合特定的彩色準則；球外面的點則不符號準則。在圖像中對這兩類點集進行編碼，比如黑或白，產生一幅二值分割圖像。86RGB向量空間分割歐氏距離的推廣形式C是所希望分割的彩色典型的樣本協(xié)方差矩陣D(z,a)≤D0

的點的軌跡描述了一個實心的三維球體，其最大的特點是：主軸在最大數(shù)據(jù)范圍的方向旋轉當C=I(單位矩陣)，則3×3單位矩陣簡化上式為歐氏距離。距離始終為正值且單調，可以用距離的平方D2

代替距離D，避免開方運算。但即使如此，計算代價也很高。87RGB向量空間分割距離計算代價很高，折中方案是使用邊界盒盒的中心在a上；沿每一顏色軸的尺度選擇與沿每一個軸取樣的標準差成比例；標準差計算只使用一次樣本彩色數(shù)據(jù)。給定任意彩色點，根據(jù)它是否在盒子內部或表面來進行分割，同距離法一樣，但是計算要簡單的多。是前面介紹的彩色分層的擴展：88RGB向量空間分割用包含在長方形中的彩色點計算平均向量a以及RGB分量的標準差。盒子中點在a，沿紅軸擴展盒子的尺度到綠軸和蘭軸的尺度同樣擴展。位于盒子表面和內部的點如果符合條件D(z,a)≤D0，則為白色，否則為黑色。RGB向量空間分割產生更加準確的結果。89彩色邊緣檢測邊緣檢測對于圖像分割是一個重要的工具(第10章詳述)邊緣增強部分使用了梯度算子邊緣檢測。問題：前面討論的梯度對向量沒有定義。如果想到分別計算圖像的梯度，然后合成彩色圖像將導致錯誤的結果。例如：RGB圖像邊緣在圖像中處于相同的方向，則圖像那一點的梯度更強。只有兩個邊緣在相同的方向上，合成圖像將產生錯誤的結果。90彩色邊緣檢測解決辦法：重新定義向量在任意點(x,y)處的梯度（DiZenzo1986）。(上圖)RGB分量梯度同方向和產生的合成彩色圖像(下圖)RGB分量梯度不同方向和產生的合成彩色圖像91彩色邊緣檢測是RGB彩色空間沿R、G、B軸的單位向量定義向量的點乘92彩色邊緣檢測

的最大變化率方向可以由角度給出(DiZenzo1986）(x,y)點在方向上變化率的值由下式給出tan()=tan()，如果0是上式的一個解，則0/2也是。F()=F(+)，F(xiàn)僅需對值在半開區(qū)間[0,)計算。兩個相隔90°的值說明該方程涉及每一點(x,y)的兩個正交方向，沿著這些方向之一，F(xiàn)最大，沿其它方向其值最小。上述推導繁瑣，見Zenzo

論文。上述偏導數(shù)用前面討論過的Sobel

算子計算。93彩色邊緣檢測a為原始RGB圖像b為計算剛才討論的RGB彩色圖像的向量梯度c為計算每一個RGB分量圖像的梯度，然后相加得到的梯度d為b和c的