数字图像处理B+第六章+彩色图像处理

数字图像处理B第六章彩色图像处理上海大学通信与信息工程学院上海市教委本科重点课程2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B2第六章彩色图像处理2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B3提要6.1色彩及色度空间三基色原理颜色空间的表示及其转换颜色空间的量化6.2彩色图像增强图像平滑图像锐化6.3彩色图像分割HSI空间分割RGB空间分割2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B46.1色彩及色度空间

颜色是一门很复杂的学科，它涉及到物理学、生物学、心理学和材料学等多种学科。

颜色是人的大脑对物体的一种主观感觉，用数学方法来描述这种感觉是一件很困难的事。

现在已经有很多有关颜色的理论、测量技术和颜色标准，但是到目前为止，似乎还没有一种人类感知颜色的理论被普遍接受。

CIE（国际照明委员会）：原文为CommissionInternationale

de

L‘Eclairage（法）或InternationalCommission

on

Illumination（英）。这个委员会创建的目的是要建立一套界定和测量色彩的技术标准，可回溯到1930年。颜色是什么？

颜色是将视觉系统对某种物理刺激的响应在大脑中形成的印象。

颜色的本质是心理现象，所以即使看到物理上相同的对象，也会随其所处位置的状况或生理、心理的不同而产生不同变化。颜色感觉三个会影响我们对颜色感觉的元素:１．光源

２．物体

３．观察者2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B62023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B7人类视觉对颜色的主观感觉颜色的三种主观感觉：色调、色饱和度和亮度。色调（hue）–从一个物体反射过来的或透过物体的光波长–是由颜色种类来辨别的，如红、橙、绿。–不同波长的单色光会引起不同的彩色感觉，然而，同样的彩色感觉却可以来源于不同

的光谱成分的组合。色饱和度（saturation）即色纯度，指颜色的深浅例如：深红和浅红。亮度（intensity/brightness）亮度颜色的明暗程度，从黑到白，主要受光源强弱影响。饱和度亮度2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B8饱和度/web/color/RGB_Color.htm2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B96.1.1三基色原理

Grassman定律：由格拉斯曼（Grsassmann）总结的在颜色相加混合时的规律，指出了视觉对颜色的响应取决于红、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；(如1:2:3与2:4:6)（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。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B106.1.1三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:利用颜料、染料等的吸色性质来实现混色彩色电影、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。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B11颜色向量C的计算CIE的R、G、B颜色表示系统。选择标准红色，绿色和蓝色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。C=

R0+

G0+

B0R、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。注：当这三原色光的相对亮度比例为1.0000：4.5907：0.0601时就能匹配出等能白光，所以CIE选取这一比例作为红、绿、蓝三原色的单位量，即R0：G0：B0=1：1：1。尽管这时三原色的亮度值并不等，但CIE却把每一原色的亮度值作为一个单位看待。CIE规定的三原色对应的光的波长为：蓝：435.8nm绿：546.1nm红：700nm颜色的向量表示(色度坐标)(三角型上的每一点rgb之和为1，代表一种颜色)2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B12比如在590波长的橙色，由绿色和红色加权而成2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B13各种波长的光谱颜色RGB颜色匹配函数(color

matchingfunctions)横坐标表示，纵坐标表示用以匹配光谱各色所需要三基色刺激值，是以等能量白光为标准的系数，是观察者实验结果的平均值。为了匹配在438.1

nm和546.1

nm之间的光谱色，出现了负值，这就意味匹配这段里的光谱色时，混合颜色需要使用补色才能匹配。虽然使用正值提供的色域还是比较宽的，但像用RGB相加混色原理的CRT虽然可以显示大多数颜色，但不能显示所有的颜色。2023-07-2614CIE

1931色度图，三基色单位为[X][Y][Z]，称为标准色度观察者光谱三刺激值。E点代表白光，它的坐标为（0.33，0.33）；环绕在颜色空间边沿的颜色是光谱色，边界代表光谱色的最大饱和度，边界上的数字表示光谱色的波长，其轮廓包含所有的感知色调。r,g,b(可能为负)转换成x,y,z坐标,使x+y+z=1x表示红色分量y表示绿色分量上海市教委本科重点课程―数字图像处理Br,g,b

=

[1,1,1]时，x,y,z=?r,g,b(可能为负)转换成x,y,z坐标,使x+y+z=12023-07-2615上海市教委本科重点课程―数字图像处理B2023-07-26在380

nm到780

nm之间的（间隔5

nm）CIE

1931标准色度观察者XYZ函数RGB显示范围高质量打印范围16上海市教委本科重点课程―数字图像处理B2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B176.1.2颜色空间的表示及其转换实际应用中常用的颜色空间有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2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B18(1)RGB模型颜色模型规定了颜色的建立、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每个点有三个分量，分别代表该点颜色的红、绿、蓝亮度值亮度值限定在[0，1]。RGB模型坐标RGBMYCWR

=

8

bitsG

=

8

bitsB

=

8

bits2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B19彩色深度24位=16777216色图像的R、G、B分解•（a）原图像（b）R分量•（c）G分量（d）B分量图2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B20CMY和CMYK色彩模型C=Cyan青M=Magenta洋红

Y=Yellow黄K=Black黑CMYK专门为印刷设计，用于描述入射光线被印刷品反射的场合。C、M、Y三种颜色合成后应

该产生黑色，但是由于在实

际中油墨中存在杂质，最终

会产生一种很暗的，不纯净

的棕色。为了解决这个问题，人们在这个色彩模型中加入

了第四种颜色，黑色，被称

为关键色（K）。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B212023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B22(2)Munsell模型

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

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。–分别是红、红黄、黄、黄绿、绿、蓝绿、蓝、蓝紫、紫、紫红。色纯度表示了色的浓淡，从中心向外逐渐增强。

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。Munsell彩色空间2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B232023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B24Munsell颜色空间具有的特点（1）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。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B25(3)HSV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HSV颜色模型（a）颜色轮（b）

HSV颜色模型（c）柱形彩色空间2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B26(4)HSI(Hue,Saturation,Intensity)模型

色调（H）和饱和度（S）的含义与HSV系统一致，而强度（I）对应于颜色的亮度或灰度。HSI彩色模型坐标系统2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B27HSI彩色模型HSV与HSI模型示意图2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B28RGB立方体的HSI分量2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B29RGB

CubeHueSaturationIntensity(5)YUV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(PAL)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色度值的YUV12等。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B302023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B31其他的彩色模型NTSC模型(YIQ)，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。

随着世界上数字分量视频标准的发展，YCbCr已经逐渐发展起来了。YCbCr颜色空间是YUV空间的缩放和偏移版本。Y定义为具

有8位，标称颜色范围为16~235，Cb、Cr标称颜色定义范围为

16~240.2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B32颜色空间的转换

同一颜色可以用不同的彩色空间表示，自然可以相互转换。MATLAB提供了相应的转换函数。Rgb2hsv,

hsv2rgbRgb2grayRgb2ycbcr,

ycbcr2rgb…RGB与HSV空间的相互转换1、从RGB转换到HSVTemp1=max(R,G,B)

Temp2=min(R,G,B)H=60H1S=(Temp1-Temp2)/Temp1V=Temp1/2552023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B33图像的HSV分解（c）S

分量2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B34（d）V

分量（a）原RGB图像（b）

H分量2、从HSV转换到RGB2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B35RGB与YUV、YCbCr空间的相互转换RGB转YUVRGB转YCbCr(数字)–

Y

=

0.257*R

+

0.504*G

+

0.098*B

+

16–

Cb

=

-0.148*R

-

0.291*G

+

0.439*B

+

128–

Cr

=

0.439*R

-

0.368*G

-

0.071*B

+

128注：数字YCbCr是YUV空间经过尺度和偏置处理后的版本2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B36图像的YUV分解（a）原RGB图像量（b）Y分（c）U分量（d）V分量2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B37RGB与HSI空间的相互转换1．从RGB空间转换到HSI空间2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B38图像的HSI分解（a）原RGB图像2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B39（b）H

分量（c）S

分量（d）I

分量2.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：2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B402023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B416.1.3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。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。HSV色彩空间中颜色特征的非等间隔量化2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B42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）（8*3*3）的一维直方图。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B43其中，QS（分量S的量化级数）=3，QV（分量V的量化级数）=3。H

S

V0

0

00

0

10

0

22023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B446.2彩色图像增强在图像的自动分析中，色彩是一种能够简化目标提取和分类的重要信息。虽然人眼只能分辨几十种不同深浅的灰度级，但却能够分辨几千种不同颜色。通常采用的色彩增强方法可以分为伪彩色、假彩色和全彩色增强三种。•伪彩色所处理的图像本身是黑白图像，期望通过技

术手段使其用彩色呈现出来，以提高图像的分辨质量。•假彩色通常用于多光谱图像的彩色显示。•全彩色是对彩色图像进行增强处理，以得到效果更好的彩色图像，包括与黑白图像增强相对应的图像平滑、图像锐化等处理。6.2.1图像伪彩色与假彩色伪彩色是对灰度图像中不同灰度值区域分别赋予不同的颜色，使人眼更便于区分不同的灰度级。1、灰度分层法伪彩色处理假设黑白图像f(x,y)的灰度范围为0≤f(x,y)≤L，如果把该灰度范围分为k段灰度等级，用l0,l1,…,lk表示各个区段的分界点，l0<l1<,…,<lk，且l0=0,lk=L。映射每一段灰度成一种颜

色，映射关系为2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B45能够赋值的色彩数最多与灰度级的数目相同，也可以小于灰度级数这种映射关系也成为调色板Colormap。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B46灰度图像的伪彩色表示A

=

magic(5)image

(A)colormap(gray(256))axis

imageaxis

ijA

=172418152357141646132022101219213111825292023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B47人甲状腺X射线图像2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B48经8彩色灰度分层后结果k=8级数太少有伪轮廓!k=64k=162023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B49其中R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别表示伪彩色中的三基色分量，TR、TG、TB表示三基色与原灰度值f(x,y)的变换关系2、灰度变换法伪彩色处理根据三基色原理，任一色彩可由红、绿、蓝三基色按适当的比例合成。可以利用变换法对黑白图像进行伪彩色处理:2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B50热成像图像的伪彩色处理->2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B51有模拟爆炸物的衣服袋x线图像衣服袋x线图像2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B52伪彩色图像变换曲线灰度变换法伪彩色例子3、频域伪彩色处理频域伪彩色处理中的彩色取决于黑白图像的空间频率。可将原始黑白图像中我们感兴趣的空间频率成分以某种特定的彩色来表示。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B534、假彩色处理将原始多光谱图像变换成彩色图像的处理过程叫做假彩色处理。假彩色处理通常用于多光谱图像，但也可以用于真彩色图像，即将一种色彩变成另外一种更便于人眼辨识的色彩。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B54多光谱图像的假彩色处理例子Washington

D.C.

areaVisible

redl=

0.63-0.69

mmNear

infraredl=

0.76-0.90

mmPlant

discrimination

Biomass

and

shoreline

mappingVisible

greenl=

0.52-0.60

mmMeasuring

plant234Color

composite

imagesRed

=

1Green

=

2Blue

=

3Blue

=

1Green

=

2Red

=

4Visible

bluel=

0.45-0.52

mmMax

water

penetration12023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B55嫦娥一号拍摄的首幅月面图像局部域的假彩色地形图2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B566.2.2全彩色图像增强1、全彩色图像处理基础分别处理每一分量图像，然后，从分别处理过的分量图像合成彩色图像。直接对彩色像素处理。因为全彩色图像至少有3个分量，彩色像素实际上是一个向量，处理必须针对向量进行，由此也将形成不同于单色图像的处理方法。2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B57全彩色图像及其各种分量2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B58彩色图像CMYK分量RGB分量HSI分量(Images

from

Rafael

C.

Gonzalez

andRichard

E.Wood,

Digital

Image

Processing,

2nd

Edition.)2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B592、直方图变换构建一个统一的灰度级变换用于彩色图像的三个RGB分量，实现彩色图像的增强。均匀地扩展彩色强度，保留彩色本身(即色调)不变。因而，

HSI彩色空间更适合进行直方图均衡，当然也适合于其他的直方图变换增强技术。6.2.2全彩色图像增强彩色图像的直方图变换2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B60统一的灰度级变换用于彩色图像的三个RGB分量基于HSI的彩色图像直方图均衡2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B613、图像平滑灰度级图像平滑可以看作是空间滤波处理,这一平滑概念很容易扩展到全彩色图像处理，只要用向量代替灰度标量即可：6.2.2全彩色图像增强2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B62平滑处理例子（a）RGB

55平滑,（b）仅对强度分量55平滑,（c）a和b的差RGB分量2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B63HSI分量4、图像锐化图像锐化的主要方法是求梯度和拉氏算子。分别对RGB进行锐化只对亮度分量进行锐化(a)

（b）

（c）

（d）彩色图像锐化（拉氏算子叠加原图像）,(a)原图像,（b）RGB分量锐化,（c）仅对强度分量锐化,（d）b和c的差2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B646.2.2全彩色图像增强2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B656.3彩色图像分割分割是把一幅图像分成不同区域的处理，属于图像增强的后续处理。由于分割通常是针对感兴趣目标的特点进行的，如果感兴趣目标的某个特点在某一色彩空间的一个分量中是唯一而显著的，那么我们就可以采用该分量进行图像分割。如果目标的特点可以通过某几个分量的组合或变换来体现，我们可以用几个分量的组合进行图像分割。分割中最常用到的色彩空间仍然是HSI和RGB空间。当然，由于处理对象的复杂性，要找到唯一而显著的特征非常不容易，往往需要经过反复的试验。6.3.1

HSI空间分割在HSI空间中，色调图像描述彩色非常方便。在彩色图像分割中强度图像则不常单独使用，因为它不携带彩色信息。在HSI空间的图像分割。(a).原像；

(b).色调；(c).饱和度；(d).强度；

(e).二值化的饱和度分量；

(f).(b)和(e)相乘；(g).(f)的直方图；(h).(f)的二值化，是(a)中左下红分量的分割2023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B662023-07-26上海市教委本科重点课程―数字图像处理B676.3.2

RGB空间分割在灰度图像分割时，可以选取感兴趣目标的平均灰度，然后选取该灰度的上下临近区域作为目标分割的灰度分割区域，以分割整个目标。即如果平均灰度为a，我们可以选取[a-

a,aa+

a]作为整个目标的灰度取值范围进行目标分割。这个可以用候选目标灰度的某个统计量，如标准差来选取。对于RGB彩色空间，色彩是一个向量，分割的目标是对给定图像中每一个RGB像素进行分类，确定在预定范围内会有某种颜色或者没有这种颜色。这时，我们可以在RGB色彩空间的某个三维区域