数字图像处理-第六章-色彩模型与彩色处理优秀PPT.ppt

数 字 图 像 处 理,Chapter 6,Color Image Processing,图像中应用彩色主要是因为：（,1,）简化区分目标；（,2,）人眼可以辨别几千种颜色色调和亮度，而对灰度辨别仅几十种，进行人工图像分析，彩色图像处理可分为,2,个主要领域,:,全彩色、伪彩色。,原则上讲，前面各章的灰度处理方法均可直接用于彩色处理。,Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,彩色可见光：,400700nm,，我们可以用,3,个基本量来描述光源的质量：,radiance,（辐射度 辐射通量）：,W,总能量,luminace,（光通量）：可见光,brightness,（亮度）：主观描述,Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,人眼的锥状细胞负责彩色传感的，大眼的,67,百万个锥状细胞分三类：,红：,65%,，,绿：,33%,，,蓝：,2%,。,P226,图,6.3,为人眼对的吸取实验。,Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,人眼的锥状细胞负责彩色传感的，大眼的,67,百万个锥状细胞分三类：,红：,65%,，,绿：,33%,，,蓝：,2%,。,图,6.3,为人眼对的吸取实验。,Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,CIE,（国际照明委员会）规定了如下三种波为主原色：蓝：,435.8nm,，绿：,546.1nm,，红：,700nm,。,红色，只是一个带，而不是单一一个波长,绿蓝也是一样。,原色相加二次色,R+B=,深红,=,红,+,蓝,G+B=,表色,=,绿,+,蓝,R+G=,黄,=,红,+,绿,R+G+B,可得白色，或一个二次色与其，补色白光，如图,6.4(a),Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,在颜料或着色剂中，原色的定义是这样的：,白：减去一种原色，反射或传输另两种原色。故其原色是：深红、青、黄。而二次色是,R,、,G,、,B,。如图,6.4,所示。,Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,通常区分颜色的特征是亮度，色调和饱和度。,亮度：明亮程度。,色调：光波混合中，与主波长相关的属性，指观察的主要颜色。,饱和度：纯色,+,白色多少,色调,+,饱和度色度，即颜色用色度和亮度来表征。,形成任何特殊颜色需要,R,，,G,，,B,，叫三色值，分别用,X,，,Y,，,Z,，表示。,一种颜色由三色值系数定义：,Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,颜色的另一种表示方法用,CIE,色度图。,该图以（红），（绿）函数表示颜色组成而。,如图,6.5,所示,Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,图中边界上的颜色为纯色，内部的表示混和色。等能量点白，等能量点的饱和度为,0,。,规律：连接任意两点的直线所定义的不同颜色，均可由这两类颜色相加得到同样，从等能量点到边界上任一点的连线，可以定义特定谱色的所有色调。还可以扩展到三种颜色，图中任何三点连成一三角形，内部所有颜色均可用三个顶点色来混合形成。,Chapter 6,Color Image Processing,6.1,彩色基础,图,6.6,的三角形是,KGB,监视器产生的颜色范围，不规则区域是彩色打印机的彩色域。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2,彩色模型,亦彩色空间或彩色系统。最通用的就是,RGB,模型（用于如摄像机等）。,CMY,（青，深红，黄）、,CMYK,（青，深红，黄，黑）是针对彩色打印机，而,HIS,（色调，饱和度，亮度）更符合人描述颜色，也适合本书给出的灰度处理技术。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.1 RGB,彩色模型,为方便，假定所有颜色都归一化。如果每一分量用,8,比特表示，共有,24,称为全彩色。例,6.1,（,P230,）介绍了彩色平面的概念。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.1 RGB,彩色模型,下面介绍所谓 全,RGB,彩色子集。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.2 CMY,和,CMYK,模型,等量的青，深红，黄产生黑色。而实际中，组合产生的黑色不纯，为产生真正的黑色，加入第四种颜色,黑色。,即,CMYK,模型（四色打印）,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,上述模型中适应人眼。这里介绍的,HIS,彩色模型恰好能满足这个要求。,H,：色调，,S,：饱和度，,I,：亮度,H+S,表示了彩色信息。,下面说明,HSI,可以从,RGB,信息中得来的。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,在图中，白（,1,，,1,，,1,），黑（,0,，,0,，,0,），其连线是垂直的。经过一彩色点，作该连线的平面，则该平面与垂直连线的交点位置即是强度值。强度轴上的饱和度是,0,，其上全部是灰度点。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,在图,6.12,中，连接白、青、黑三点组成一平面，则该平面（三角形）点有相的色调，理由是：三角形内任一点的颜色均为由顶点来得出，而黑白点不改变色调。旋转这个平面可以得到不同的色调，该平面与立方体的横截面决定的边界不是呈三角形就是六边形。这样我们可以用六边形来表示色调和饱和度。具体参见下页图所示：,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,我们用六边形来表示色调和饱和度。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,我们用六边形来表示色调和饱和度。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,从,RGB,到,HIS,的彩色转换,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,从,HIS,到,RGB,的转换,在,0,，,1,内给出,HSIRGN,分三个区域（相隔,120,）,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,图,6.15,是三个对应于,RGB,立方体的图像的,HSI,值。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,图,6.16,是,RGB,及其二次色给出的图像，而（,b,）,（,c,）,（,d,）为其色调、饮和度和弱度图像。,Chapter 6,Color Image Processing,6.2,彩色模型,6.2.3 HIS,彩色模型,图,6.17,为简单的,HSI,图像处理的图像。,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3,伪彩色处理,给特定的灰度值赋以彩色。伪彩色的目的是为了人眼观察和解释图像中的目标。,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.1,强度分层,参见图,6.18,，图像被看成三维函数。,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.1,强度分层,可以简单地按如下方式来把灰度彩色,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.1,强度分层,灰度彩色实例：,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.1,强度分层,灰度彩色,实例：,焊接实例,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.1,强度分层,灰度彩色,实例：,用颜色突出降雨水平,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.2,灰度级到彩色转换,另一种更加通用的灰度级到彩色的转换是对输入灰度级必行,3,个独立的处理，得到,3,个结果红，绿，蓝通道。,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.2,灰度级到彩色转换,例,6.5,是一突出装在行李内的爆炸物的伪彩色应用。,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.2,灰度级到彩色转换,例,6.5,是一突出装在行李内的爆炸物的伪彩色应用。,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.2,灰度级到彩色转换,例,6.6,为多光谱彩色编码。,Chapter 6,Color Image Processing,6.3,伪彩色处理,6.3.2,灰度级到彩色转换,例,6.6,为多光谱彩色编码。,Chapter 6,Color Image Processing,6.4,全彩色图像处理基础,6.4,全彩色图像处理基础,全彩色图像处理分为,（,1,）处理每一分量，然后合成,（,2,）直接对彩色处理,全彩色至少有,3,个分量。,原则上前边的灰度处理可移植到彩色，而对每一分量进行处理。,令,c,代表,RG,彩色空间中的任意向量：,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5,彩色变换,6.5.1,公式,：类似于基本灰度变换过程。,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5,彩色变换,6.5.1,公式,图,6.30,是一幅彩色图像，,CMYK,分量图,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5,彩色变换,6.5.1,公式,RGB,分量图及,HSI,分量图。,假设要改变图像亮度，在,HSI,空间中，,在,RGB,空间，,3,个分量必须：,下页图显示了 的结果。,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5,彩色变换,6.5.1,公式,改变图像亮度实例：,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.2,补色,在图,6.32,彩色环上，与一种色调相对立的另一种色调称为补色。,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.2,补色,例,6.7,给出了在,RGB,空间及,HSI,空间下，补色的求法。,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.3,彩色分层,可以采用突出特殊区域的颜色来把目标分离出来。可以采用类似于前边的灰度分层技术，这里叫彩色分层。,最简单的情况，假设感兴趣的颜色中心在（），宽度为,W,的立方体中，则,如果用一圆球确定感兴趣的颜色,如果,RGB,彩色空间则 ，,CMYK,时，,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.3,彩色分层,例,6.8,为彩色分层的一个说明。,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.4,色调和彩色校正,背景：在图像形成、传输、显示过程中，存在非线性，可能造成颜色的不平衡，如,CRT,显示，扫描仪。,通过变换（彩色校正）来达到一定的平衡。,这里我们介绍另外一种常用的彩色模型。,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.4,色调和彩色校正（续）,其中，是参考的白色的三刺激质（在,D65,下，完美漫反射白色）,所谓三刺激值是形成某种颜色所需要的三原色的数量。,这种彩色模型特点：比色的（感觉相同，编码相同），感觉一致的，独立于设备的。,在图像操作（色调和对比度编辑）和图像压缩方面很有用。,颜色类的变换主要有：,（,1,）灰度变换，,（,2,）彩色平衡：,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.4,色调和彩色校正,（,1,）灰度变换，,例,6.9,在,RGB,中，,3,分量同时变,HSI,中，仅改变亮度。,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.4,色调和彩色校正,（,2,）彩色平衡：含义，白色彩色,具体调整，如,RGB,图像中有过多的深红色，则：（,1,）移去红蓝，（,2,）增加其补色,绿，例子见例,6.10,Chapter 6,Color Image Processing,6.5,彩色变换,6.5.5,直方图处理,将前边灰度直方图处理方法移植到彩色图像处理中，如直方图均衡。,例,6.11,在,HSI,彩色空间的直方图均衡。,Chapter 6,Color Image Processing,6.6,平滑和尖锐化,6.6,平滑和尖锐化,6.6.1,彩色图像平滑,例如，在,RGB,彩色空间中，令 表示中心在 的邻域的坐标集，在该邻域中，,RGB,分量的平均值：,例,6.12,为彩色图像平滑例子，图示见下页：,Chapter 6,Color Image Processing,6.6,平滑和尖锐化,6.6,平滑和尖锐化,6.6.1,彩色图像平滑,例,6.12,为彩色图像平滑例子，图示：,Chapter 6,Color Image Processing,6.6,平滑和尖锐化,6.6,平滑和尖锐化,6.6.1,彩色图像平滑（续）,例,6.12,为彩色图像平滑例子，图示：,Chapter 6,Color Image Processing,6.6,平滑和尖锐化,6.6,平滑和尖锐化,6.6.1,彩色图像平滑（续）,例,6.12,为彩色图像平滑例子，图示：,Chapter 6,Color Image Processing,6.6,平滑和尖锐化,6.6,平滑和尖锐化,6.6.2,彩色图像尖锐化,本节考虑用拉普拉斯的方法进行尖锐化，在,RGB,彩色系统中，向量,C,的拉氐变换：,例子见例,6.13,图,6.41,Chapter 6,Color Image Processing,6.6,平滑和尖锐化,6.6,平滑和尖锐化,6.6.2,彩色图像尖锐化,拉普拉斯方法图像尖锐化实例,6.13,Chapter 6,Color Image Processing,6.7,彩色分割,6.7,彩色分割,把一幅图像分成区域的处理。,6.7.1 HSI,彩色空间分割,可利用色调不同进行分割,饱和度可作为一个模板。,例,6.14,是一个,HIS,空间进行分割的例子。,Chapter 6,Color Image Processing,6.7,彩色分割,6.7.1 HSI,彩色空间分割,一个,HIS,空间进行分割的例子：例,6.14,Chapter 6,Color Image Processing,6.7,彩色分割,6.7.2 RGB,向量空间分割,上面的例,6.14,分割效果不是特别理想，而在,RGB,彩色可得更好的结果。,假如，某目标在,RGB,图像中，“平均”彩色估计用向量,a,来表示，此时，用欧氏距离来进行判定。令,z,代表,RGB,空间的一点。,欧氏距离,为一半径为,D0,的实心球。,据此可进行编码。,把上式进行推广，得到距离测度：,是我们要分割的彩色的样本协方差矩阵。,Chapter 6,Color Image Processing,6.7,彩色分割,6.7.2 RGB,向量空间分割,描述了一个实心三维球，见图,6.43(b),当 时，转化为球。,还可以是一个正方体来描述（图,6.43,（,c,）,Chapter 6,Color Image Processing,6.7,彩色分割,6.7.2 RGB,向量空间分割,例,6.15,为在,RGB,空间的彩色分割。,Chapter 6,Color Image Processing,6.7,彩色分割,6.7.3,彩色边缘检测,边缘检测是一种重要的分割工具。,以梯度算子为例，我们可能直接想到的是对每一彩色分量利用梯度算子，然后相加合成一幅梯度图像。,图,6.45,给出了一个具体实例，在,外梯度相同，但直观看，（,d,）应比（,h,）强，产生了错误结果。,因此，需要一个新的用于向量的梯度定义。,Chapter 6,Color Image Processing,6.7,彩色分割,6.7.3,彩色边缘检测,令,r,g,b,是,RGB,彩色空间沿,R,，,G,，,B,轴的单位向量，可定义：,Chapter 6,Color Image Processing,6.7,彩色分割,6.7.3,彩色边缘检测,例,6.16,是边缘检测的具体例子：,Chapter 6,Color Image Processing,6.8,彩色图像的噪声,6.8,彩色图像的噪声,例,6.17,是把,RGB,图像噪声转换为,HSI,的效果说明。,Chapter 6,Color Image Processing,6.8,彩色图像的噪声,6.8,彩色图像的噪声,例,6.17,是把,RGB,图像噪声转换为,HSI,的效果说明。,Chapter 6,Color Image Processing,6.8,彩色图像的噪声,6.8,彩色图像的噪声,例,6.17,是把,RGB,图像噪声转换为,HSI,的效果说明。,Chapter 6,Color Image Processing,6.8,彩色图像的噪声,6.8,彩色图像的噪声,在彩色空间中，采用滤波器来减少、消除噪声，但处理方法上，有些就不能直接套用灰度的处理方法。如，中值滤波，需采用向量排序方案，确定中值。,Chapter 6,Color Image Processing,6.9,彩色图像压缩,6.9,彩色图像压缩,具体内容见第八章,彩色图像压缩实例如右图所示：,