数字图像处理-胡学龙等-第08章-彩色图像处理ppt课件.ppt

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1、上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.1.2 三基色原理三基色原理由三基色混配各种颜色通常有两种方法：相加混色法。彩色电视机上的颜色。相减混色法。彩色电影、幻灯片、绘画原料相加混色和相减混色的主要区别：（1）相加法是由发光体发出的光相加而产生的各种颜色，而相减法是先有白色光，然后从中减去某些成份（吸收）得到各种颜色。（2）相加混色的三基色是红、绿、蓝，而相减混色的三基色是黄、青、品红。相加混色的补色就是相减混色的基色。（3）相加混色和相减混色有不同的规律。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeGrassman（格拉斯曼）定律指出了视觉对颜色的响应取决于红

2、、绿、蓝三输入量的代数和。（1）所有颜色都可以用相互独立的三基色混合得到；（2）假如三基色的混合比相等，则色调和色饱和度也相等；（3）任意两种颜色相混合产生的新颜色与采用三基色分别合成这两种颜色的各自成份混合起来得到的结果相等；（4）混合色的光亮度是原来各分量光亮度的总和。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home颜色向量C的计算CIE(国际照明委员会）的R、G、B颜色表示系统。选择标准红色（波长：700nm)，绿色（波长：546.1nm)和蓝色（波长：435.8nm)三种单色光作为表色系统的三基色。颜色向量C红（R）、绿（G）、蓝（B）三刺激值所构成的（R，G，B）向量的和构成

3、。C=RR0+GG0+BB0 （8.1）R、G、B为C的三刺激值（tristimulus values）（R0，G0，B0）称为原刺激值，是单位向量。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图图8.2 8.2 颜色的向量表示与光谱三刺激值颜色的向量表示与光谱三刺激值（a）颜色的向量表示 （b）光谱三刺激值 上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.1.3 光度学基本知识光度学基本知识光度学光学中研究光的辐射、吸收、照射、反射、散射、漫射等度量的学科同时结合视觉特征来确定光的度量及吸收的单位。在可见光谱段以外的景物图像也可用类似的方法。可见光谱段以外所形成的图像

4、，其处理的各个过程也常常要变换成人眼可以观察的图像例如热成像、X光照片等上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home光度学中的基本概念1.光通量光源以电磁波的形式辐射出的光功率称为光通量，单位是流明（lm)2.发光强度设某个点光源向各方向都均匀辐射，则可定义发光强度为发射到单位立体角的光通量增强与该单位角的比值。单位：坎（cd)3.视敏度:人眼对不同波长的可见光的敏感程度不同，根据人眼对不同波长敏感程度可得到一曲线，称为视敏感曲线。4.亮度亮度是发光面的明亮程度的度量，它决定于单位面积的发光强度，单位为cd/m2。5.照度照度指照射在单位面积上的光通量，单位为勒（lx）。上上上上一

5、一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2 颜色空间的表示及其转换颜色空间的表示及其转换实际应用中常用的颜色空间（color space)有RGB、HSV、HSI、YUV、YIQ等。常用的颜色空间可分为两类面向硬设备的应用RGB颜色空间，如：彩色显示器、打印机等面向以彩色处理为目的的应用HSI颜色空间以及HSV颜色空间上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2.1 RGB模型模型颜色模型(color model)规定了颜色的建立、描述和观察方式。颜色模型都是建立在三维空间中的,与颜色空间密不可分。RGB模型用三维空间中的一个点来表示一种颜色，如图8.3每个点有三个

6、分量，分别代表该点颜色的红、绿、蓝亮度值亮度值限定在0，1。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图图8.3 RGB8.3 RGB模型坐标模型坐标任一基色均没有亮度，即原点为黑色；三基色都达到最高亮度则表示为白色；亮度较低且等量的三种基色产生灰色，所有这些点均落在彩色立方体的对角线上，称该对角线为灰色线；三个角对应三基色-红、绿、蓝其余三个角对应三补色-黄、青、品红上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图图8.4 8.4 图像的图像的R R、G G、B B分解分解 （a）原图像 （b）R分量 （c）G分量 （d）B分量图 上上上上一一一一页页页页下下下下一一

7、一一页页页页home8.2.2 Munsell模型模型n某个颜色可以唯一地用一个色调（H）、色纯度（C）及亮暗值（V）的颜色片来表示，如图8.5所示。n色调沿圆周分成10个区域，其中5个是主色调，5个是中间色调。n分别是红、红黄、黄、黄绿、绿、蓝绿、蓝、蓝紫、紫、紫红。n色纯度表示了色的浓淡，从中心向外逐渐增强。n颜色的亮暗分成11个等级，记为0到10级，其中0级对应黑而10级对应白。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图图8.5 8.5 MunsellMunsell彩色空间彩色空间上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeMunsell颜色空间具有的特点（1

8、）坐标之间的心理感知独立性。可以独立感知各颜色分量的变化；（2）线性伸缩性。可感知的颜色差是与颜色分量的相应样值上的欧氏测度之间的距离成比例的。（3）该空间在感知上并不是均匀的也不能直接根据加色原理进行组合。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2.3 HSV模型模型在许多应用系统中，大量应用在许多应用系统中，大量应用HSV模型模型HSV（Hue,Saturation,Value)模型由色度（H），饱和度（S），亮度（V）三个分量组成与人的视觉特性比较接近。重要性消除了亮度成分V在图像中与颜色信息的联系色调H和饱和度S分量与人的视觉感受密切相关。上上上上一一一一页页页页下

9、下下下一一一一页页页页home图8.6 HSV颜色模型（a）HSV颜色模型 （b）颜色轮（color wheel)（c）柱形彩色空间在颜色轮上，主要颜色沿一个园均匀分布，次要颜色位于主要颜色之间，例绿色位于黄色和青色之间，因此黄色和青色可产生绿色，每种颜色与它的补色相对。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeHSV颜色空间目前广泛应用于计算机图像形学、科学计算可视化等领域。是一个均匀颜色空间；在所有的颜色空间中，HSV模型对应于画家配色模型，比HSI更接近于人对颜色的主观感受，因此很适合基于颜色的图像相似比较。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2.4

10、 HSI模型色调（H）和饱和度（S）的含义与HSV系统一致，而强度（I）对应与颜色的亮度或灰度。HSI彩色模型如图8.7(a)所示，而图8.7(b)显示的是标准HSI三角形三角形的顶点代表了三个归一化的彩色分量（R、G、B）的三角系数。色调H定义为颜色点P至中心的线段与R轴之间的夹角。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图图8.7 HSI8.7 HSI彩色模型彩色模型 （a）HSI彩色模型坐标系统 （b）HSI彩色三角形上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeH:表示色调，由角度表示。反映了该颜色最接近什么样的光谱波长。0度为红色，120度为绿色，240度为

11、蓝色。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeI表示亮度，它确定了像素的整体亮度，而不管其颜色是什么，与灰度图像的灰度值类似。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2.5 YUV模型模型YUV颜色模型在广泛性方面仅次于RGB模型。在彩色电视系统中，采用的就是YUV色彩空间。由于人眼对于亮度的敏感程度大于对于色度的敏感程度，所以完全可以让相邻的像素使用同一个色度值，而人眼的感觉不会引起太大的变化。YUV的基本思想是通过损失色度信息来达到节省存储空间的目的。可以定义出许多YUV的格式相邻两个像素使用一个色度值的YUYV，JPEG、MPEG中相邻四个像素使用一个

12、色度值的YUV12等。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home其他的彩色模型NTSC模型广泛应用于美国等国家的电视信号。特点是信号的强度信息和颜色信息相分离，同一个信号可以方便地同时表示彩色图像和黑白图像。在NTSC格式中，图像由三个分量表示：亮度用Y表示；色度用I表示；饱和度用Q表示。YCbCr模型广泛应用于数字视频。在YCbCr模型中，Y为亮度，Cb和Cr共同描述图像的色调，其中Cb、Cr分别为蓝色分量和红色分量相对于参考值的坐标。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2.6 RGB与与HSV空间的相互转换空间的相互转换同一颜色可以用不同的彩色空间表示

13、，自然可以相互转换。1从RGB转换到HSV 上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeMATLAB提供了相应的转换函数：hsvmap=rgb2hsv(rgbmap)HVS=rgb2hsv(rgb)上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图8.8 图像的HSV分解 （a）原RGB图像 （b）H分量 （a）原RGB图像 （b）H分量 （c）S分量 （d）V分量上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home2从HSV 转换到RGB上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeMATLAB提供了相应的转换函数:rgbmap=hsv2rgb(hsvmap

14、)RGB=hsv2rgb(hsv)上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2.7 RGB与YUV空间的相互转换上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图8.9 图像的YUV分解 （a）原RGB图像 （b）Y分量 （c）U分量 （d）V分量 上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2.8 RGB与HSI空间的相互转换1从RGB空间转换到HSI空间上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图8.10 图像的HSI分解 （a）原RGB图像 （b）H分量 （c）S分量 （d）I分量上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页ho

15、me2.从HSI空间转换到RGB空间设S、I的值在0，1之间，R、G、B的值也在0，1之间，则从HSI到RGB的转换公式分成3段以利用对称性,以当H在0o，120o之间为例：上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.2.9 RGB与YIQ空间的相互转换上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home在YCbCr模型中，Y为亮度，Cb和Cr共同描述图像的色调，其中Cb、Cr分别为蓝色分量和红色分量相对于参考值的坐标。8.2.9 RGB与YCbCr空间的相互转换

16、上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.3 颜色空间的量化颜色空间的量化以HSV模型为例，讨论颜色空间的量化过程。H、S、V任何一个分量都可构成自己的直方图，其反映了图像颜色的统计分布。HSV色彩空间各分量的独立性较强，并且主要由H色调直方图决定图像的颜色分布。人眼对视觉的分辨能力有一定的局限性，因此对整个颜色空间进行适当的量化是必要的。即选择有一定代表性的颜色，丢弃那些无显著视觉意义的信息，从而在解决某些问题时能节约大量的计算空间。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home如果对HSV空间进行适当的量化后再计算直方图，则计算量要少得多。在实际应用中，需要将H

17、SV三个分量进行量化以减少特征值的数量。HSV色彩空间中颜色特征的量化有两种方式：一种等间隔量化，另一种非等间隔量化上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home一幅图像色调H的范围为【0,360】，饱和度S的范围为【0,1】，亮度V的范围为【0,1】在等间隔量化中，依据各自的范围分别按相应的要求均匀等分，然后将之归类，最后以类别作为特征量。比如色调H(0-360),可以均分为6等分，然后将之归类，即每60为一类，这样总共可分为6等份，即为六维特征量。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home非等间隔量化可依据以下几个方面进行：（1）人的视觉分辨能力，将色调H空间划分为

18、8份，饱和度S和亮度V空间划分为3份；（2）根据H、S、V的不同范围和人的主观感知进行色彩量化。（3）根据光学理论，颜色与光的波长和频率有关，而不同色光的波长和频率范围是不同的，因而决定了将色调进行不等间隔量化的准确性。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeHSV色彩空间中颜色特征的非等间隔量化上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home把量化后的3个颜色分量合成为一维特征矢量根据上式，H、S、V三个分量可获得72柄（Bin）的一维直方图。其中，QS（分量S的量化级数）=3，QV（分量V的量化级数）=3。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.

19、4 抖动技术抖动技术利用仅能重现较少颜色种类的设备来显示含有丰富色彩图像的有效的方法。产生抖动图像的基本原理：采用能直接显示其色彩的像素模式来替换那些其色彩不能直接显示的像素。利用了空间混色原理人的肉眼能将两种不同颜色的相邻像素融合成第三种颜色。Bayer抖动法是有序抖动法中的一种。在屏幕上显示图像效果较好的一种抖动方法。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home有序抖动的基本原理设v为输出像素值，c为输入像素值，d(x，y)为一MM的抖动矩阵，则抖动过程可用下式表示：uMATLAB提供了抖动技术的函数：X=dither(RGB,map)或 BW=dither(I)u上述函数通过

20、颜色抖动，把真彩图像RGB转换成索引图像X或灰度图像I转换成二值图像。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图8.11 抖动处理 （a）原图像（24位显示）（b）抖动图像（16色显示）上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.5 假彩色（假彩色（false color)处理处理处理的对象是三基色描绘的自然图像或同一景物的多光谱图像。对自然图像，假彩色的处理方法之一：将关注的目标物映射为与原色不同的假彩色，即原有的彩色图像变换成给定彩色分布的图像。绿色草原置成红色，蓝色海洋换成绿色等。这样做的目的是使目标物置于奇特的环境中以引起观察者的注意。方法之二：根据眼睛

21、的色觉灵敏度，重新分配图像成分的颜色。眼网膜中视锥体和视杆体对可见光区的绿色波长比较敏感，于是可将原来非绿色描述的图像细节或目标物经假彩色处理变成绿色以达到提高目标分辨率的目的。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页homeRf、Gf、Bf为原基色分量；RF、GF、BF为假三基色分量；Tij为（i,j=1,2,3）转移函数。自然图像的假彩色映射可定义为：上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home假彩色图像增强实质是从一副彩色图像映射到另一幅彩色图像，由于得到的彩色图像不再能反映原图像的真实色彩，因此称为假彩色增强。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home

22、8.6 彩色图像增强彩色图像增强8.6.1 真彩色真彩色(True color)增强增强“真彩色”图像指接近人眼能够分辨的最大颜色数目的彩色图像一般指能达到照片质量的24位彩色图像。尽管对R、G、B各分量直接使用对灰度图的增强方法可以增加图像中可视细节亮度，但得到的增强图中的色调有可能完全没有意义。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home一种真彩色增强方法基本步骤在增强图像中对应同一个像素的R、G、B这三个分量都发生了变化，它们的相对数值与原来不同了。若将RGB图转化为HSI图，亮度分量和色度分量就分开了，避免了相对数值发生变化。（1）将原始彩色图R、G、B分量图转化为H、S、

23、I分量图；（2）利用对灰度图增强的方法增强其中的某个分量图；（3）再将结果转换为用R、G、B分量图以便用彩色显示器显示。，上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home依据选择增强分量和增强目的的不同，可将真彩色增强分为亮度增强、色调增强、饱和度增强三种。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图8.12 图像的饱和度变化（使彩色图像的颜色更为鲜明）（a）原图像 （b）饱和度增强后的图像 （c）饱和度减弱后的图像增加饱和度：图像的色彩更饱和，且有反差增强、边缘清晰的感觉；减少饱和度：原来饱和度较低的部分已成为灰色，整个图像比较平淡；上上上上一一一一页页页页下下下下一一

24、一一页页页页home饱和度增强可通过彩色图像每个点的饱和度值乘以一个大于1的常数来实现；反之，如果对彩色图像每个点的饱和度值乘以小于1的常数，则会减弱原图像颜色的鲜明程度。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home亮度增强是仅对彩色图像的亮度分量进行处理的增强方法，目的是通过对图像亮度分量的调整使得图像在合适的亮度上提供最大的细节。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home图8.13 图像的亮度变化（a）原图像 （b）亮度增强后的图像 （c）亮度减弱后的图像增加亮度分量：图像亮度明显增强，如果亮度分量过大，则图

25、像有点过白；减少亮度分量：图像的亮度明显降低，如果亮度分量过小，则会使整幅图像偏暗。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home色调增强：通过增强颜色间的差异来达到图像增强的目的，一般可以通过对彩色图像每个点的色度值加上或减去一个常数来实现。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.6.2 伪彩色（伪彩色（Pseudo-color）增强）增强人眼分辨灰度级能力较差，一般只有几十级，有时无法从图像的灰度中提取有用信息。而人眼对彩色分辨率较强，达几百种甚至上千种。伪彩色增强是将灰度或单一波段的图像变换为彩色图像，

26、来达到增强人对图像的分辨能力。其处理对象是灰度图像。彩色图像中的彩色根据黑白图像的灰度级或其他图像特征（如空间频率成分）人为给定。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home伪彩色处理可以通过通用计算机完成，也可以用便于实时观察的专用硬设备（伪彩色仪）来实现，伪彩色处理技术可以在空间域或频率域中实现。常用的伪彩色增强方法上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home常用的伪彩色增强方法有三种：1.利用色彩阶梯变化曲线空间域伪彩色处理技术。把一幅图像按其灰度L不同加上色彩C以示区别。每个灰度区间指定一种颜色Ci.2.三基色变化法空间域伪彩色处理技术。把图像的灰度进行红、绿、

27、蓝三色独立变换，然后把三个变换结果分别单独加到红、绿、蓝三个电子枪上，就产生了一幅色彩合成图像。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home3.频率域伪彩色增强首先对原灰度图像进行傅里叶变换，然后用3种不同的滤波器分别对得到的频率图像进行独立滤波处理，处理完后再用傅里叶反变换将得到三种不同频率的图像映射为单色图像，经过一定的后处理，最后把这三幅灰度图像分别映射为彩色图像的R、G、B分量，这样就可得到一幅RGB空间的彩色图像。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页

28、home伪彩色处理技术的应用适用于航摄和遥感图片、云图等方面，也可以用于医学图像的判读等方面。在质量较高的黑白底片和X光片中，往往有些灰度级相差不大，却包含着丰富的信息。通常将图像中的黑白度级变换成不同的彩色，且分割越细，彩色越多，人眼所能提取信息也越多。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home8.7彩色图像的灰度化将彩色图像转变为灰度图像的处理称为彩色图像的灰度化处理。将彩色图像转换为灰度图像的实质，就是通过对图像RGB分量的变换，使得每个像素点的RGB分量值相等。灰度化方法：最大值法、平均值法、加权平均值法。上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一

29、一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home第第10章章 数字图像处理的应用数字图像处理的应用内容提要内容提要:n10.1 图像处理在数字水印上的应用n10.2 基于形态学的图像颗粒度分析系统n10.3 基于内容的图像检索（CBIR）n10.4 数字化医院中的图像存档与通信系统n10.5 PHOTOSHOP图像处理软件简介上上上上一一一一页页页页下下下下一一一一页页页页home10.1 图像处理在数字水印上的应用n10.1.1 概述n10.1.2 数字水印的衡量标准n10.1.3 数字水印的分类n10.1.4 实现数字水印的一般步骤n10.1.5 图像水印举例