彩色圖像技術(shù)

彩色圖像技術(shù)第一頁，共七十頁，2022年，8月28日13.1.1彩色圖像的概念

人眼對于彩色的觀察和處理是一種生理和心理現(xiàn)象，其機理還沒有完全搞清楚，因而對于彩色的許多結(jié)論都是建立在實驗基礎(chǔ)之上的。對彩色圖像的處理是基于對其適當(dāng)?shù)拿枋龇椒ā５诙?，共七十頁?022年，8月28日13.1.2色彩的形成與分布光學(xué)原理解釋的色彩的形成第三頁，共七十頁，2022年，8月28日如下圖所示,可視光區(qū)的波長在400nm~700nm，當(dāng)光譜采樣限制到三個人類視覺系統(tǒng)敏感的紅、綠、藍光波段時，對這三個光譜帶的光能量進行采樣，就可以得到一幅彩色圖像。400nm700nm紫外光紅外光可見光區(qū)546.1nm435.8nm780nm13.1.2色彩的形成與分布第四頁，共七十頁，2022年，8月28日光的吸收率

藍紫色

紫藍色400450500550600650700nm

藍色

藍綠色

綠色

黃綠色

黃色

橙色

紅橙色

紅色藍綠紅13.1.2色彩的形成與分布第五頁，共七十頁，2022年，8月28日13.1.2色彩的形成與分布

綠

白紅

藍

黃

紫青第六頁，共七十頁，2022年，8月28日13.1.3彩色圖像的描述

顏色的描述是通過建立色彩模型來實現(xiàn)的，不同的色彩模型對應(yīng)于不同的處理目的。

CIE（國際照明委員會）在進行大量的色彩測試實驗的基礎(chǔ)上提出了一系列的顏色模型用于對色彩進行描述。

各種不同的顏色模型之間可以通過數(shù)學(xué)方法互相轉(zhuǎn)換。第七頁，共七十頁，2022年，8月28日13.1.3.1CIEXYZ

XYZ三刺激值的概念是以色視覺的三元理論為根據(jù)的，它說明人眼具有接受三原色(紅、綠、藍)的接受器，而所有的顏色均被視作該三原色的混合色。1931年CIE制定了一種假想的標(biāo)準(zhǔn)觀察者，配色函數(shù)設(shè)為XYZ三刺激值是利用這些標(biāo)準(zhǔn)觀察者配色函數(shù)計算得來的。如圖所示，x,y表示人類的可見顏色范圍。第八頁，共七十頁，2022年，8月28日13.1.3.2CIEL*a*b*

Lab顏色空間是在1976年制定的等色空間，以克服在x，y色度圖上相等的距離并不相當(dāng)于我們所覺察到的相等色差的問題。Lab的概念圖L:明亮度a:從綠色到紅色b:從藍色到黃色第九頁，共七十頁，2022年，8月28日13.1.3.2CIEL*a*b*

在比較色差時，設(shè)A為基準(zhǔn)色，B為試料色，A’為與B相同亮度的基準(zhǔn)色，ΔEab為色差程度，ΔEab大小決定了色差程度的大小，具體見表色差程度的鑒定ΔE*ab微量0~0.5輕微0.5~1.5能感覺到1.5~3.0明顯3.0~6.0很大6.0~12.0截然不同12.0以上第十頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2幾種常用的表色系

除了前面所介紹的兩個CIE的具有代表性的表色系外，對應(yīng)不同的研究目的，便產(chǎn)生了為其提供最方便的幾種彩色描述方法。第十一頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.1RGB色系CIE規(guī)定了以700nm(紅)、546.1nm(綠)、435.8nm(藍)三個色光為三基色。又稱為物理三基色。自然界的所有顏色都可以過選用這三基色按不同比例混合而成。第十二頁，共七十頁，2022年，8月28日R:200G:50B:120黃(255,255,0)黑(0,0,0)綠(0,255,0)青(0,255,255)藍(0,0,255)品紅(255,0,255)白(255,255,255)紅(255,0,0)13.2.1RGB色系第十三頁，共七十頁，2022年，8月28日這種彩色系統(tǒng)格式的設(shè)計反映了人類觀察彩色的方式。如：紅色又分為淺紅和深紅色等等。

13.2.2HSI色系第十四頁，共七十頁，2022年，8月28日I

表示光照強度或稱為亮度，它確定了像素的整體亮度，而不管其顏色是什么。

13.2.2HSI色系I:小大第十五頁，共七十頁，2022年，8月28日亮度(I)效果示意圖第十六頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.2HSI色系H：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為藍色。第十七頁，共七十頁，2022年，8月28日色度（H）的效果示意圖H=0oH=60oH=120oH=180oH=240oH=300o第十八頁，共七十頁，2022年，8月28日

S：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。13.2.2HSI色系S第十九頁，共七十頁，2022年，8月28日飽和度（S）的效果示意圖S=0S=1S=1/4S=1/2第二十頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.2HSI色系黑白IS思考問題：在這個圓柱體上，紅色的點順（逆）時針旋轉(zhuǎn)會變成什么樣？上下移動呢？向圓心方向移動呢？第二十一頁，共七十頁，2022年，8月28日

紅點的上下移動第二十二頁，共七十頁，2022年，8月28日

紅點的順（逆）時針轉(zhuǎn)動第二十三頁，共七十頁，2022年，8月28日

紅點向圓心方向移動第二十四頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.3HSI與RGB色系的相互轉(zhuǎn)換1.RGB到HSI的轉(zhuǎn)換第二十五頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.3HSI與RGB色系的相互轉(zhuǎn)換2.HSI到RGB的轉(zhuǎn)換1）第二十六頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.3HSI與RGB色系的相互轉(zhuǎn)換2）第二十七頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.3HSI與RGB色系的相互轉(zhuǎn)換3）注意：300~360之間為非可見光譜色，沒有定義第二十八頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.4YUV電視信號表色系在這種表色系統(tǒng)中

Y：亮度；U，V：色差信號目的是為了可以與黑白電視兼容。電視信號在發(fā)射時，轉(zhuǎn)換成YUV形式，接收時再還原成RGB三基色信號，由顯像管顯示。第二十九頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.4YUV電視信號表色系Y,U,VYYY,0,0彩色電視信號黑白電視信號黑白電視機彩色電視機第三十頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.4YUV電視信號表色系思考一個問題：當(dāng)彩色的視頻信號傳輸給黑白電視機時，既然是三取一，可否直接選擇R或G或B信號來作為其輸入？第三十一頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.4YUV電視信號表色系RGB第三十二頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.5YUV與RGB色系的轉(zhuǎn)換1.RGB到Y(jié)UV的轉(zhuǎn)換第三十三頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.5YUV與RGB色系的轉(zhuǎn)換2.YUV到RGB的轉(zhuǎn)換特點：這兩個色系的轉(zhuǎn)換非常簡單，所以可滿足轉(zhuǎn)換的快速性要求。第三十四頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.6YCbCr表色系這是常用于彩色圖像壓縮時的一種表色系。

Y:代表亮度；

Cb、Cr：代表色差。

第三十五頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.6YCbCr表色系與YUV表色系統(tǒng)不同的是它充分考慮了色彩組成時RGB三色的重要因素。

YUV考慮的是色系轉(zhuǎn)換的簡單；YCbCr考慮的是壓縮時可以充分取出冗余量。第三十六頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.7YCbCr與RGB表色系的轉(zhuǎn)換1.RGB到Y(jié)CbCr的轉(zhuǎn)換第三十七頁，共七十頁，2022年，8月28日13.2.7YCbCr與RGB表色系的轉(zhuǎn)換2.YCbCr到RGB的轉(zhuǎn)換第三十八頁，共七十頁，2022年，8月28日13.3彩色圖像處理在灰度圖像處理中我們討論了灰度級的修正，圖像的平滑濾波，圖像的銳化處理等方法，在彩色圖像中仍舊需要也可以進行這些處理。處理的方法是，將同樣的操作在R,G,B三個分量上分別進行。第三十九頁，共七十頁，2022年，8月28日13.3.1彩色補償1.問題的提出：

在某些應(yīng)用中，目標(biāo)是分離出主要或完全是顏色不同的各種類型的物體。由于常用的彩色圖像設(shè)備具有較寬而且相互覆蓋的光譜敏感區(qū)，加上待拍攝圖像的染色是變化的，所以很難在三個分量圖中將物體分離出來。這種現(xiàn)象稱為顏色擴散。第四十頁，共七十頁，2022年，8月28日13.3.1彩色補償2.彩色補償算法1）在畫面上找到主觀視覺看是純紅、綠、藍的三個點。如果畫面上沒有，則做靶圖（包括純紅、綠、藍）進行拍攝。它們的理想值為：第四十一頁，共七十頁，2022年，8月28日13.3.1彩色補償2）計算R*,G*,B*的值

考慮到彩色補償之后圖像的亮度不變，對R*,G*,B*的計算如下：第四十二頁，共七十頁，2022年，8月28日13.3.1彩色補償3）構(gòu)造變換矩陣

將所取到的三個點的GRB值分別如下所示構(gòu)成彩色補償前及補償后的兩個矩陣A1和A2。第四十三頁，共七十頁，2022年，8月28日13.3.1彩色補償4）進行彩色補償

設(shè)分別為新、舊圖像的像素值，則：其中：第四十四頁，共七十頁，2022年，8月28日

13.3.1彩色補償3.彩色補償?shù)淖饔茫?/p>

可以通過不同的顏色通道提取不同的目標(biāo)物。第四十五頁，共七十頁，2022年，8月28日

13.3.2彩色平衡1.問題的提出：

當(dāng)一幅彩色圖像數(shù)字化后，在顯示時顏色經(jīng)?？雌饋碛行┎徽?。這是因為色通道的不同敏感度、增光因子、偏移量等原因?qū)е?。稱之為三基色不平衡。將其校正的過程就是彩色平衡。第四十六頁，共七十頁，2022年，8月28日

13.3.2彩色平衡2.彩色平衡算法：1）從畫面中選出兩點顏色為灰色的點，設(shè)為：第四十七頁，共七十頁，2022年，8月28日

13.3.2彩色平衡

2)設(shè)以G分量為基準(zhǔn)，匹配R和B分量，則：

第四十八頁，共七十頁，2022年，8月28日

13.3.2彩色平衡3)由

求出：k1和k2求出：l1和l2第四十九頁，共七十頁，2022年，8月28日

13.3.2彩色平衡4)用得到的圖像就是彩色平衡后的圖像。第五十頁，共七十頁，2022年，8月28日

13.3.2彩色平衡注意:1)隨機選出的兩個灰色點,可能不是很準(zhǔn)確,一般對有經(jīng)驗的人來說足夠了。但是，存在問題是不能全自動地進行彩色平衡處理.2)計算時，我們是按照整個畫面以完全相同的規(guī)則來進行平衡的。所以有時會超出[0，255]的范圍。這時，需要進行規(guī)則化處理，使其值調(diào)整到[0，255]范圍內(nèi)。第五十一頁，共七十頁，2022年，8月28日13.4用彩色信息進行圖像識別對灰度圖像：灰度跳變的視覺反映是邊界的存在。對彩色圖像：顏色跳變的視覺反映是邊界的存在。第五十二頁，共七十頁，2022年，8月28日13.4用彩色信息進行圖像識別本節(jié)中，我們給出一個實例對基于彩色信息的圖像識別加以討論。第五十三頁，共七十頁，2022年，8月28日13.4用彩色信息進行圖像識別的NNF第五十四頁，共七十頁，2022年，8月28日13.4用彩色信息進行圖像識別的NNF第五十五頁，共七十頁，2022年，8月28日13.4用彩色信息進行圖