冈萨雷斯数字图像处理第五章彩色图像处理

第五章彩色图像处理1.彩色基础2.MATLAB中彩色图像的表示方法3.彩色空间及其转换4.彩色图像处理基础5.彩色图像的空间滤波6.在RGB向量直接处理白光

在17世纪，牛顿通过三棱镜研究对白光的折射就已发现：

白光可被分解成一系列从紫到红的连续光谱，从而证明白光是由不同颜色（而且这些颜色并不能再进一步被分解）的光线相混合而组成的。5.1彩色基础5.1彩色基础可见光

可见光是由电磁波谱中相对较窄的波段组成，如果一个物体比较均衡地反射各种光谱，则人看到的物体是白的；而如果一个物体对某些可见光谱反射的较多，则人看到的物体就呈现相对应的颜色。例如，绿色物体反射具有500~570nm（纳米）范围的光，吸收其他波长光的多数能量。图

可见范围电磁波谱的波长组成人眼的吸收特性：

人眼的锥状细胞是负责彩色视觉的传感器，人眼的锥状细胞可分为三个主要的感觉类别。大约65%的锥状细胞对红光敏感，33%对绿光敏感，只有2%对蓝光敏感。由于人眼的这些吸收特性，被看到的彩色是所谓的原色红（R，red）、绿(G，green)和蓝（B，blue）的各种组合。

5.1彩色基础三原色原理

其基本内容是：任何颜色都可以用3种不同的基本颜色按照不同比例混合得到，即

C=aC1+bC2+cC3

式中a，b，c>=0为三种原色的权值或者比例，C1、C2、C3为三原色（又称为三基色）。5.1彩色基础三原色原理指出自然界中的可见颜色都可以用三种原色按一定比例混合得到；反之，任意一种颜色都可以分解为三种原色。作为原色的三种颜色应该相互独立，即其中任何一种都不能用其他两种混合得到。5.1彩色基础三原色原理

为了标准化起见，国际照明委员会（CIE）规定用波长为700nm、546.1nm、435.8nm的单色光分别作为红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色。红绿蓝三原色按照比例混合可以得到各种颜色，其配色方程为：

C=aR+bG+cB5.1彩色基础三原色原理原色相加可产生二次色。

例如：红色+蓝色=深红色(M，magenta)，绿色+蓝色=青色(C，cyan)，红色+绿色=黄色(Y，yellow)。以一定的比例混合光的三种原色或者以一种二次色与其相反的原色相混合可以产生白色(W，white)，即：红色+绿色+蓝色=白色。5.1彩色基础5.2MATLAB中彩色图像的表示方法

5.2.1RGB图像

5.2.2索引图像

5.2.3用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数RGB模型

RGB模型采用CIE规定的三基色构成表色系统。自然界的任一颜色都可通过这三种基色按不同比例混合而成。由于RGB模型将三基色同时加入以产生新的颜色，所以，它是一个加色系统。

设颜色传感器把数字图像上的一个像素编码成(R，G，B)，每个分量量化范围为［0，255］共256级。因此，RGB模型可以表示

256×256×256=16777216≈1670万种颜色。这足以表示自然界的任一颜色，故又称其为24位真彩色。一幅图像中的每一个像素点均被赋予不同的RGB值，便可以形成真彩色图像，如红色(255，0，0)、绿色(0，255，0)、蓝色(0，0，255)、青色(0，255，255)、品红(255，0，255)、黄色(255，255，0)、白色(255，255，255)、黑色(0，0，0)等，等比例混合三基色产生的是灰色。

RGB颜色模型可用一个三维空间中的单位立方体来表示，如图所示。RGB立方体及rgbcube函数(1,0,0)(0,0,1)(0,1,0)RBG红绿蓝黑白青黄品红灰度级functionrgbcube(vx,vy,vz)vertices_matrix=[000;001;010;011;100;101;110;111];faces_matrix=[1562;1375;1243;2486;3784;5687];colors=vertices_matrix;patch('Vertices',vertices_matrix,'Faces',faces_matrix,...'FaceVertexCData',colors,'FaceColor','interp',...'EdgeAlpha',0)%Setupviewingpoint.ifnargin==0vx=10;vy=10;vz=4;elseifnargin~=3error('Wrongnumberofinputs.')endaxisoffview([vx,vy,vz])axissquareRGB图像一幅RGB图像就是彩色像素有一个M×N×3数组,其中每一个彩色像素点都是在特定空间位置的彩色图像对应的红,绿,蓝三个分量.红色分量图像绿色分量图像蓝色分量图像利用cat函数将分量图像合成彩色图像

rgb_image=cat(3,fR,fG,fB)从彩色图像中提取三幅分量图像

fR=rgb_image(:,:,1)fG=rgb_image(:,:,2)fB=rgb_image(:,:,3)5.1MATLAB中彩色图像的表示

5.2.1RGB图像

5.2.2索引图像

5.2.3用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数2.索引图像

索引图像:由数据矩阵X和色彩映射矩阵map组成

X是一个整数的数据矩阵矩阵map是一个大小为L×3，取值在[0，1]的double类的数组，其长度L同它所定义的颜色数目相等。

X与map之间的对应X为double型

X(i,j)↔map(1,:)，当X(i,j)<=1

X(i,j)↔map(n,:)，当X(i,j)<=n(n≥2)X为uint8或uint16

X(i,j)↔map(1,:),当X(i,j)≤0

X(i,j)↔map(n,:),当X(i,j)=n-1(n≥2)r1g1b1r2g2b2......rkgkbk......rLgLbL圆圈圈过的元素之值=k-1(X为uint8uint16)Xmap

索引图像X与对应示意图

索引图像文件的读取[X,map]=imread(filename,fmt)[X,map]=imread(filename,fmt)readstheindexedimageinfilenameintoXanditsassociatedcolormapinto

map.Thecolormapvaluesarerescaledtotherange[0,1].

索引图像的显示imshow(X,map)或image(X)colormap(map)

索引图像的存储imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)writestheindexedimageinXanditsassociatedcolormapmaptofilenameintheformatspecifiedby

fmt.IfXisofclassuint8oruint16,imwritewritestheactualvaluesinthearraytothefile.IfXisofclassdouble,theimwritefunctionoffsetsthevaluesinthearraybeforewriting,usinguint8(X-1).ThemapparametermustbeavalidMATLABcolormap.Notethatmostimagefileformatsdonotsupportcolormapswithmorethan256entries.

索引图像的近似表示IPT函数imapprox

[Y,newmap]=imapprox(X,map,n)

利用彩色映射newmap返回一个数组Y，该数组最多有n种颜色；X可以是uint8类,unit16类或double类；若n小于等于256，则Y是uint8，若n大于256，则Y为double类。

指定图像背景颜色IPT函数whitebgwhitebg(‘g’)whitebg(‘green’)whitebg([010])指定彩色图像的方法map(k,:)=[r(k),g(k),b(k)]

使用预定义彩色映射显示索引图像imshow(X,预定义彩色映射)5.2.1RGB图像

5.2.2索引图像

5.2.3用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数5.2MATLAB中彩色图像的表示方法3.用来处理RGB图像和索引图像的IPT函数函数目的dither采用“抖动”从RGB图像创建索引图像grayslice从灰度级亮度图像通过多级阈值创建索引图像gray2ind从灰度级亮度图像创建索引图像ind2gray从索引图像创建灰度级亮度图像rgb2ind从RGB图像创建索引图像ind2rgb从索引图像创建RGB图像rgb2gray从RGB图像创建灰度级亮度图像表5.3RGB、索引和灰度级亮度图像间转换的IPT函数

函数dither

处理灰度图bw=dither(gray_image)gray_image是一幅灰度图像bw是抖动的结果（一幅二值图像）处理彩色图像主要与函数rgb2ind结合使用，以减少图像中颜色数目f=imread('Fig0635(top_left_flower).tif');figure(1)imshow(f)[X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');figure(2)imshow(X1,map1)[X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither');figure(3)imshow(X2,map2)g=rgb2gray(f);g1=dither(g);figure(4)imshow(g)figure(5)imshow(g1)

函数grayslice格式一:X=grayslice(gray_image,n)格式二:X=grayslice(gray_image,v)

函数gray2ind

函数ind2gray

函数rgb2ind

函数ind2rgb

函数rgb2gray1.颜色模型为了科学地定量描述和使用颜色，人们提出了各种颜色模型。目前常用的颜色模型按用途可分为三类：计算颜色模型、视觉颜色模型和工业颜色模型。

计算颜色模型用于进行有关颜色的理论研究。常见的RGB模型、CIEXYZ模型、Lab模型等均属于此类型。视觉颜色模型是指与人眼对颜色感知的视觉模型相似的模型，它主要用于色彩的理解，常见的有HSI模型、HSV模型和HSL模型。

5.3彩色空间转换工业颜色模型侧重于实际应用，包括彩色显示系统、彩色传输系统及电视传输系统等。如印刷中用的CMYK模型、电视系统用的YUV模型、用于彩色图像压缩的YCbCr模型等。1.NTSC彩色空间NTSC彩色制式在美国用于电视系统。这种形式的一个主要优势是灰度信息和彩色信息是分离的，所以同一个信号既可用于彩色电视机，也可以用于黑白电视机。在NTSC制式中，图像数据由三个部分组成：亮度（Y）、色调（I）和饱和度（Q）。NTSC彩色空间与RGB彩色空间之间的转换NTSC图像与RGB图像之间的转换IPT函数

函数rgb2ntscyiq_image=rgb2ntsc(rgb_image)函数ntsc2rgbrgb_image=ntsc2rgb(yiq_image)2.YCbCr彩色空间YCbCr彩色空间广泛应用于数字视频。在这种格式中，亮度信息用单个分量Y表示，彩色信息用两个色差分量和来存储。Cb是蓝色分量和一个参考值的差，Cr是红色分量和一个参考值的差。RGB转换成YCbCrYCbCr图像与RGB图像之间的转换IPT函数函数rgb2ycbcryiq_image=rgb2ycbcr(rgb_image)函数ycbcr2rgbrgb_image=ycbcr2rgb(yiq_image)HSI模型是美国色彩学家孟塞尔(H.A.Munseu)于1915年提出的，它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调、饱和度和强度三种基本特征量来感知颜色。

色调H(Hue)：与光波的波长有关，它表示人的感官对不同颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等，它也可表示一定范围的颜色，如暖色、冷色等。

饱和度S(Saturation)：表示颜色的纯度，纯光谱色是完全饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就会越鲜艳，反之亦然。3.HSI彩色空间强度I(Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的明亮程度。

HSI模型的建立基于两个重要的事实：①I分量与图像的彩色信息无关；②H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。

若将RGB单位立方体沿主对角线进行投影，可得到图所示的六边形，这样，原来沿主对角线的灰色都投影到中心白色点，而红色点(1，0，0)则位于右边的角上，绿色点(0，1，0)位于左上角，蓝色点(0，0，1)则位于左下角。图HSI颜色模型(1,0,0)(0,0,1)(0,1,0)RBG红绿蓝黑白青黄品红灰度级图(b)是HSI颜色模型的双六棱锥表示，I是强度轴，色调H的角度范围为［0，2π］，其中，纯红色的角度为0，纯绿色的角度为2π/3，纯蓝色的角度为4π/3。饱和度S是颜色空间任一点距I轴的距离。当然，若用圆表示RGB模型的投影，则HSI色度空间为双圆锥3D表示。注意：当强度I=0时，色调H、饱和度S无定义；当S=0时，色调H无定义。

HSI模型也可用圆柱来表示，如图所示。若将其展开，并按图进行定义，可得到HSI调色板。HSI调色板圆柱HSI模型HSI模型与RGB模型之间可按下述方法相互转换。

(1)RGB转换到HSI。functionhsi=rgb2hsi(rgb)rgb=im2double(rgb);r=rgb(:,:,1);g=rgb(:,:,2);b=rgb(:,:,3);%Implementtheconversionequations.num=0.5*((r-g)+(r-b));den=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));theta=acos(num./(den+eps));H=theta;H(b>g)=2*pi-H(b>g);%B>G时，H

[1800,3600]，而2-H

[1800,3600]H=H/(2*pi);num=min(min(r,g),b);den=r+g+b;den(den==0)=eps;S=1-3.*num./den;H(S==0)=0;I=(r+g+b)/3;%Combineallthreeresultsintoanhsiimage.hsi=cat(3,H,S,I);figure(2)subplot(2,2,1)imshow(H)title(‘色调图像)subplot(2,2,2)imshow(S)title(‘饱和度图像')subplot(2,2,3)imshow(I)title(‘强度图像')subplot(2,2,4)imshow(hsi)title(‘HIS图像')ºìÉ«·ÖÁ¿（2）从HSI转换到RGB：a.当H在之间时：b.当H在之间时：c.当H在之间时：functionrgb=hsi2rgb(hsi)H=hsi(:,:,1)*2*pi;S=hsi(:,:,2);I=hsi(:,:,3);%Implementtheconversionequations.R=zeros(size(hsi,1),size(hsi,2));G=zeros(size(hsi,1),size(hsi,2));B=zeros(size(hsi,1),size(hsi,2));%RGsector(0<=H<2*pi/3).idx=find((0<=H)&(H<2*pi/3));B(idx)=I(idx).*(1-S(idx));R(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx))./...cos(pi/3-H(idx)));G(idx)=3*I(idx)-(R(idx)+B(idx));%BGsector(2*pi/3<=H<4*pi/3).idx=find((2*pi/3<=H)&(H<4*pi/3));R(idx)=I(idx).*(1-S(idx));G(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx)-2*pi/3)./...cos(pi-H(idx)));B(idx)=3*I(idx)-(R(idx)+G(idx));%BRsector(4*pi/3<=H<=2*pi).idx=find((4*pi/3<=H)&(H<=2*pi));G(idx)=I(idx).*(1-S(idx));B(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx)-4*pi/3)./...cos(5*pi/3-H(idx)));R(idx)=3*I(idx)-(G(idx)+B(idx));rgb=cat(3,R,G,B);rgb=max(min(rgb,1),0);HIS图像RGB图像例题：正确显示彩色图像的R，G，B分量。解：彩色图像中的各分量可以用灰度图形式表示，例如浅色表示分量值较大，而深色表示分量值较小。显示彩色图像R，G，B分量的源程序如下：f=imread('.jpg');fR=f(:,:,1);fG=f(:,:,2);fB=f(:,:,3);g=cat(3,fR,fG,fB);subplot(231)imshow(f)title(‘原始图像')subplot(232)imshow(fR,[])title(‘红色分量')subplot(233)imshow(fG,[])title(‘绿色分量')subplot(234)imshow(fR,[])title(‘蓝色分量')subplot(235)imshow(g,[])title(‘分量合成图像')本程序运行结果如下：gR=g;gG=g;gB=g;gR(:,:,2)=0;gR(:,:3)=0;gG(:,:,1)=0;gG(:,:3)=0;gB(:,:,1)=0;gB(:,:2)=0;subplot(131)imshow(fR,[])title(‘红色分量')subplot(132)imshow(fG,[])title(‘绿色分量')subplot(133)imshow(fR,[])title(‘蓝色分量')例题：RGB彩色立方体图像的HSI分量图像。f=imread('rgbcube.tif');subplot(221)imshow(f,[])title('原图')hsi1=rgb2hsi(f);subplot(222)imshow(hsi(:,:,1),[])title('色调分量')subplot(223)imshow(hsi(:,:,2),[])title('饱和度分量')subplot(224)imshow(hsi(:,:,3),[])title('亮度分量')CMY模型也是一种常用的表示颜色的方式。印刷工业常采用CMY色彩系统，它是通过颜色相减来产生其它颜色的，所以，称这种方式为减色合成法(SubtractiveColorSynthesis)。

CMY模式的原色为青色(Cyan)、品红色(Magenta)、黄色(Yellow)。青色、品红色、黄色是该表色系统的三基色，它们分别对应三种墨水。青色吸收红光，品红色吸收绿光，黄色吸收蓝光，印刷好的图像被白光照射时会产生合适的反射，从而形成不同的色彩。部分颜色的CMY编码为：白色(0，0，0)，因为白色光不会被吸收；黑色(255，255，255)，因为白光的所有成分都会被吸收；黄色(0，0，255)，因为入射白光中的蓝色成分容易被墨水吸收，从而留下了红色和绿色成分，使人感觉到黄色。4.CMY颜色模型CMY与RGB的转换关系为式中：C、M、Y，R、G、B都归一化到［0，1］范围。在实际应用中，由于黑色(Black)用量较大，印刷中往往直接用黑色墨水来产生黑色，从而节约青色、品红色、黄色三种墨水的用量。因此，常常用CMYK来表示CMY模型。式中：x、y、z称为标准计色系统下的色度坐标，可表示为显然，x＋y＋z≡1。5．CIEXYZ模型

采用RGB模型表示各种不同颜色时，存在有负值表示颜色。为此，CIE1931年制定了XYZ模型，其中，X、Y、Z分别表示三种标准原色。对于可见光中的任一种颜色F，可以找到一组权值使：x、y、z中，只有两个是相互独立的，因此，表示某种颜色只需两个坐标即可。据此，CIE制定了如图所示的色度图，图中横轴代表标准红色分量x，纵轴代表标准绿色分量y，标准蓝色分量z=1－(x＋y)。

该图以x（红）和y（绿）表示颜色组成，对于x和y的任何值，其相应的蓝值可由公式得到（见右图），图中标记为绿的点有62％的绿和25％的红成分，由公式得到蓝的成分约为13％。从观察可知：色度图中每点都对应一种可见的颜色；色度图边界上的点代表纯颜色；白色的等能量点C由3原色各1/3组合而成；颜色点P的色调：由CP连线与色度图边界交点Q决定；颜色点P的饱和度：由CP/CQ决定；三角形内的任意颜色由三角形三顶点上的三色组合而成。CIEXYZ模型与RGB模型之间可以相互转换，其转换公式为Lab颜色模型是CIE于1976年制定的等色空间。Lab颜色由亮度或光亮度分量L和a、b两个色度分量组成。其中，a在正向的数值越大表示越红，在负向的数值越大则表示越绿；b在正向的数值越大表示越黄，在负向的数值越大表示越蓝。Lab颜色与设备无关，无论使用何种设备(如显示器、打印机、计算机或扫描仪)创建或输出图像，这种模型都能生成一致的颜色。Lab模型与XYZ模型的转换公式为5.Lab颜色模型式中：X0、Y0、Z0为标准白色对应的X、Y、Z值。什么叫伪彩色图像处理?也叫假彩色图像处理根据一定的准则对灰度值按照一种线性或非线性函数关系映射成相应的彩色区分：伪彩色图像、真彩色图像、单色图像应用为人们观察和解释图像中的灰度目标怎样进行伪彩色图像处理？

1. 强度分层技术

2. 灰度级到彩色转换技术5.4伪彩色处理

若将灰度图像级用M个切割平面去切割。就会得到M+1个不同灰度级的区域S1，S2，…，SM，SM+1。对这M+1个区域中的像素人为分配给M+1种不同颜色，就可以得到具有M+1种颜色的伪彩色图像。优点是简单易行，便于用软件或硬件实现。

(a)单色图像(b)强度分为8个彩色的结果

(a)降雨的灰度图像(b)对强度值赋予的彩色

(c)彩色编码图像(d)南美区域的放大图伪彩色处理的灰度分层方法I=imread('moon.tif');imshow(I);x=grayslice(I,16);figure;imshow(x,hot(16));hot是M软件预定义的色图矩阵，如：cool，copper

其变换过程为：将灰度图像送入具有不同变换特性的红、绿、蓝3个变换器，再将输出分别送到彩色显像管的红、绿、蓝电子枪，从而在彩色显像管里合成某种色彩。可见，不同大小灰度级一定可以合成不同色彩。2.灰度级到彩色转换

从图中可见，若f（x,y）=0，则IB(x,y)=L,IR(x,y)=IG(x,y)=0，从而显示蓝色。同样，若f(x,y)=L／2，则IG(x,y)=L，IR(x,y)=IB(x,y)=0，从而显示绿色。若f(x,y)=L,则IR(x,y)=L，IB(x,y)=IG(x,y)=0，从而显示红色。因此不难理解，若灰度图像f(x,y)灰度级在0～L之间变化，IR

、IB

、IG会有不同输出，从而合成不同的彩色图像。突出装在行李内的爆炸物的伪彩色应用多光谱图像彩色编码(a)红图像(b)绿图像(c)蓝图像(d)近红外图像(e)RGB图像（由(a)(b)(c)合成）(f)由(d)(b)(c)合成（生物显示红色，混凝土显示浅蓝色）(a)木星的伪彩色图像(b)靠近的图像知识回顾1、如何表示图像中一点的彩色值?在常用的颜色空间中，哪个颜色空间最接近人的视觉系统的特点？图像中一点的彩色值用颜色三维空间中的一个点来表示，每个点有三个分量，不同的颜色空间各分量的含义不同。许多实用系统中，大量应用的是HSI模型，这个模型是由色度（H），饱和度（S

），亮度（I）三个分量组成的，与人的视觉特性比较接近。该模型的重要性在于：一方面消除

了亮度成分I在图像中与颜色信息的联系，另一方面色调H

和饱和度S

分量与人的视觉感受密切相关。基于人的视觉系统的颜色感觉特性，这些特征使HSI模型成为一个研究图像处理的重要工具。2、色调、色饱和度和亮度的定义是什么？在表征图像一点颜色时，各起什么作用？HSI模型由色度（H

），饱和度（S

），亮度（I）三个分量组成的，与人的视觉特性比较接近。色调（H）表示颜色的种类，用角度来标定，用-180～180或0

～360

度量。

色饱和度（S

）表示颜色的深浅，在径向方向上的用离开中心线的距离表示。用百分比来度量，从0%到完全饱和的100%。

亮度（I）表示颜色的明亮程度，用垂直轴表示。也通常用百分比度量，从0%（黑）到100%（白）。3、什么是彩色的减性模型和加性模型？哪一种模型更适合用于显示、图片和打印场合？由三基色混配各种颜色通常有两种方法：相加混色法和相减混色法。相加混色和相减混色的主要区别表现在以下三个方面：

（1

）相加混色是由发光体发出的光相加而产生的各种颜色，而相减混色是先有白色光，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。也就是说，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。

彩色电视机显示的颜色是通过相加混色产生的。而彩色电影和幻灯片等与绘画原料、打

印机打印图片等是通过相减混色产生各种颜色的。5.5彩色变换彩色图像处理包括：（1）分别处理每一个分量图像，再合成（2）直接对彩色像素处理用于灰度级图像和RGB彩色图像的空间掩模1.彩色变换公式

或式中：ri、si为f(x，y)和g(x，y)在图像中任一点的彩色分量值；{T1，T2，…，Tn}为变换函数集。n的值由颜色模型而定，若选择RGB模型，则n=3；r1、r2、r3分别表示输入图像的红、绿、蓝分量；选择CMYK模型，则n=4。全彩色CMYK图像RGB图像HSI图像要改进图像的亮度HSI彩色空间，RGB彩色空间，CMY彩色空间，用彩色变换调整图像亮度。(a)原图(b)减少亮度30%的结果。(c)~(e)所要求的RGB、CMY和HIS变换函数。IH，S2.补色与一种色调直接相对立的另一种色调称为补色。类似彩色照片的负片

RGB彩色图像g(x,y)=1-f(x,y)(a)原像(b)补色变换函数(c)基于RGB的变换(d)基于HSI的变换3.色调和彩色校正对灰度进行变换主调型：一幅图像的灰度范围。高主调图像的多数信息集中在高亮度处。

RGB和CMY空间，用相同的变换函数映射3个彩色分量

HSI彩色空间，则仅改进亮度分量等量地调整红、绿、蓝分量没有改变图像色调彩色平衡4.直方图处理均匀地扩展彩色强度，保留彩色本身（即色调）不变独立地进行彩色图像分量的直方图均衡，将产生不正确的彩色(a)原像(b)变换函数(c)只均衡强度分量(d)增加饱和度分量，再调整强度分量5.6平滑和锐化1.彩色图像平滑

R