第十讲 彩色图像处理

Lecture10

彩色图像处理ColorImageProcessing颜色视觉彩色图像处理的动机：1、颜色是一个强有力的描绘子，它常常可简化目标物的区分及从场景中抽取目标；2、人可以辨别几千种颜色色调和亮度，与此相对比的是，人眼只能辨别几十种灰度层次。彩色基础

人感受到的物体颜色主要取决于反射光的特性，所以如果物体比较均衡地反射各种光谱，则物体看起来是白色的。而如果物体对某些光谱反射得较多，则物体看起来就呈现相对应的颜色。PreviewTwoprincipalfactorsmotivatecolorimageprocessingresearch:1.ColorisapowerfuldescriptorSimplifiesobjectidentificationSimplifiesextractionfromascene.2.Humanscandiscernthousandsofcolorshadesandintensity(morethan7milliondifferentcolors),comparedtoaboutonlytwodozenshadesofgrayBeimportanttomanualimageanalysisColorFundamentalsTheprocessfollowedbythehumanbraininperceivingandinterpretingcolorisaphysiopsychologicalphenomenonthatisnotyetfullyunderstood.Physicalnatureofcolorcanbeexpressedonaformalbasissupportedbyexperimentalandtheoreticalresults.ColorSpectrumIn1666,Newtondiscoveredthatlightconsistsofacontinuousspectrumofcolors.Violet,Blue,Green,Yellow,Orange,andRedBlendssmoothlyintothenext.VisualSpectrumThecolorsperceivedinanobjectaredeterminedbythenatureofthelightreflectedfromtheobject.White:reflectslightthatisbalancedinallvisiblewavelengthsSomeshadesofcolor:reflectalimitedrangeofthevisiblespectrum1、基色与补色光的所有颜色都可看作是由以下三个基本颜色组合成。

基色波长补色红（R,red）700nm青(C,cyan，绿+蓝)

绿（G,green）546.1nm品红（M,magenta，红+蓝）

蓝（B,blue）435.8nm黄（Y,yellow，红+绿）

按一定的比例混合3基色或者将一个补色与相对的基色混合就可以产生白色。

基色+补色=红+绿+蓝=白

PrimaryColorsCIEStandardsetBlue=435.8nmGreen=546.1nmRed=700nmNosinglecolormaybecalledred,greenorblue.Note:ThreefixedRGBcomponentsactingalongcannotgenerateallspectrumcolors.

SecondarycolorsMagenta(redplusblue)

Cyan(greenplusblue)

Yellow(redplusgreen)

颜料：基色是指吸收一种光基色并让其他2种光基色反射的颜色。基色补色品红（红+蓝）绿青（绿+蓝）红

黄（红+绿）蓝以一定的比例混合颜料的3基色或者将一个补色与相对应的基色混合就可以得到黑色。基色+补色=品红+青+黄=黑2、颜色表示法：

（1）分量表示法：

a.HSI表示法：

色调(Hue)：观察者接收的主要颜色。

如：说物体为红色、橘黄色、黄色时，是指它的色调。

饱和度(Saturation)：颜色的纯度，与所加白光成反比。如：粉红（红+白）和淡紫色（紫+白）是欠饱和的。

亮度(Intensity)：色彩明亮度。颜色彩色色调与饱和度一起称为彩色，因此，颜色用亮度和彩色表征。DistinguishcolorsIn1854,GrassmannpointedthatHVScanonlydistinguishthreevariationsofcolor:BrightnessChromaticnotionofintensityHueThedominantwavelengthinamixtureoflightwavesDominantcolorasperceivedbyanobserver.SaturationTherelativepurityortheamountofwhitelightmixedwithahue.b.RGB表示法：

如果形成任何特殊颜色的红、绿、蓝的量称做三色值，并分别表示为X,Y,Z。一种颜色由三色值系数定义为：Tri-stimulusValuesTri-stimulusValuesTheamountsofred,green,andblueneededtoformanyparticularcolor.AredenotedbyX,Y,Z,respectively.Tri-chromaticCoefficientsBywhichacoloristhenspecified.Isdefinedas:(2)色度图法：(ChromaticityDiagram)确定颜色的另一种方法是用CIE色度图。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。ColorModelsMotivationTofacilitatethespecificationofcolorsinsomestandard,generallyacceptedway.NatureAspecificationofcoordinatesystemandasubspacewithinthatsystemwhereeachcolorisrepresentedbyasinglepoint.Alsotermedofcolorspaceorcolorsystem.PrefaceMostcolormodelsinusetodayareorientedeithertowardhardware(suchasforcolormonitorsandprinters)ortowardapplicationswherecolormanipulationsisagoal(suchascolorgraphics).RGBmodelforcolormonitors,

abroadclassofcolorvideocamerasCMY(cyan,magenta,yellow)model,

CMYK(black)ColorprintingHSI(hue,saturation,intensity)Humandescribeandinterpretcolor颜色模型1、RGB模型：面向硬件的模型。面向彩色显示器、彩色视频摄像机。根据这个模型，每幅彩色图包括3个独立的基色平面。functionrgbcube(vx,vy,vz)%RGBCUBEDISPLAYanRGBcubeontheMATLABdesktop.%RGBCUBE(VX,VY,VZ)displaysanRGBcolorcube,viewedfrompoint%(VX,VY,VZ).Withnoinputarguments,RGBCUBEuses(10,10,4)%asthedefaultviewingcoordinates.Toviewindividualcolor%planes,usethefollowingviewingcoordinates,wherethefirst%colorinthesequenceistheclosesttotheviewingaxis,andthe%othercolorsareasseenfromthataxis,proceedingtotheright%(orabove),andthenmovingclockwise.%%-----------------------------------------------------------%COLORPLANE(vx,vy,vz)%-----------------------------------------------------------%Blue-Magenta-White-Cyan(0,0,10)%Red-Yellow-White-Magenta(10,0,0)%Green-Cyan-White-Yellow(0,10,0)%Black-Red-Magenta-Blue(0,-10,0)%Black-Blue-Cyan-Green(-10,0,0)%Black-Red-Yellow-Green(0,0,-10)%Setupparametersforfunctionpatch.vertices_matrix=[000;001;010;011;100;101;110;111];faces_matrix=[1562;1375;1243;2486;3784;5687];colors=vertices_matrix;%Theorderofthecubeverticeswasselectedtobethesameas%theorderofthe(R,G,B)colors(e.g.,(0,0,0)correspondsto%black,(1,1,1)correspondstowhite,andsoon.)%GenerateRGBcubeusingfunctionpatch.patch('Vertices',vertices_matrix,'Faces',faces_matrix,...'FaceVertexCData',colors,'FaceColor','interp',...'EdgeAlpha',0)%Setupviewingpoint.ifnargin==0

vx=10;vy=10;vz=4;elseif

nargin~=3

error('Wrongnumberofinputs.')endaxisoffview([vx,vy,vz])axissquare在RGB彩色模型中，所表示的图像由三个图像分量组成，每一个分量图像都是其原色图像，当送入RGB监视器时，这三幅图像在荧光屏上混合产生一幅合成的彩色图像，其中每一幅红、绿、蓝图像都是一幅8比特图像，全彩色图像常用来定义24比特的彩色图像。在24比特RGB图像中颜色总数是种。//输入图像转换为RGB分量

for(i=0;i<M;i++){

for(j=0;j<N;j++){temp=Image1->Canvas->Pixels[j][i];

rv=temp&0x000000FF;

gv=(temp&0x0000FF00)/256;

bv=(temp&0x00FF0000)/256/256;

image_in_r[i][j]=rv;

image_in_g[i][j]=gv;

image_in_b[i][j]=bv;}}Illustration2、HSI模型：面向视觉感知的模型色调（H）：与混合光谱中主要光波长相联系饱和度(S)：与色调的纯度有关，纯光谱色是完全饱和的，随着白光的加入饱和度逐渐减少。亮度(I)：与物体的反射率成正比，对彩色来说，颜色种掺入白色越多就越明亮，掺入黑色越多亮度就越小。适合于彩色图像处理算法研究。原因：I分量与图像的彩色（色调和饱和度）信息无关；H和S分量与人感受颜色的方式紧密相连。TheHSIColorModelHumandescribescolorintermsofhuesaturationandbrightness.Hue:describethepurecolor,pureyellow,orange,greenorred.Saturationmeasuresthedegreetowhichapurecolorisdilutedbywhitelight.Brightnessisasubjectivedescriptordifficulttobemeasured.TheHSIColorModel

HueandSaturation3、模型间的转换：（1）从RGB转换到HSI:ConvertingColorsfromRGBtoHSIfunctionhsi=rgb2hsi(rgb)%RGB2HSIConvertsanRGBimagetoHSI.%HSI=RGB2HSI(RGB)convertsanRGBimagetoHSI.Theinputimage%isassumedtobeofsizeM-by-N-by-3,wherethethirddimension%accountsforthreeimageplanes:red,green,andblue,inthat%order.IfallRGBcomponentimagesareequal,theHSIconversion%isundefined.Theinputimagecanbeofclassdouble(withvalues%intherange[0,1]),uint8,oruint16.%%Theoutputimage,HSI,isofclassdouble,where:%hsi(:,:,1)=hueimagenormalizedtotherange[0,1]by%dividingallanglevaluesby2*pi.%hsi(:,:,2)=saturationimage,intherange[0,1].%hsi(:,:,3)=intensityimage,intherange[0,1].%Extracttheindividualcomponentimages.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);ConvertingColorsfromHSItoRGBConvertingColorsfromRGBtoHSI（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)%HSI2RGBConvertsanHSIimagetoRGB.%RGB=HSI2RGB(HSI)convertsanHSIimage%toRGB,whereHSI%isassumedtobeofclassdoublewith:%hsi(:,:,1)=hueimage,assumedto%beintherange%[0,1]byhavingbeendividedby2*pi.%hsi(:,:,2)=saturationimage,intherange%[0,1].%hsi(:,:,3)=intensityimage,intherange%[0,1].%%Thecomponentsoftheoutputimageare:%rgb(:,:,1)=red.%rgb(:,:,2)=green.%rgb(:,:,3)=blue.%ExtracttheindividualHSIcomponentimages.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));%CombineallthreeresultsintoanRGBimage.Clipto[0,1]to%compensateforfloating-pointarithmeticroundingeffects.rgb=cat(3,R,G,B);rgb=max(min(rgb,1),0);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：%RGBimage.m%该程序产生冈萨雷斯《数字图像处理》（第二版）P.260图6.38f=imread('E:\chenpc\data\thry\chpt6\Fig6.38(a).jpg');fR=f(:,:,1);fG=f(:,:,2);fB=f(:,:,3);g=cat(3,fR,fG,fB);subplot(121)imshow(f,[])title('原图')subplot(122)imshow(g,[])title('分量合成图')figuresubplot(131)imshow(fR,[])title('红色分量')subplot(132)imshow(fG,[])title('绿色分量')subplot(133)imshow(fB,[])title('蓝色分量')本程序运行结果如下：例题：正确显示彩色图像H，S，I分量。解：源程序如下：%HSIimage.m%该程序产生冈萨雷斯《数字图像处理》（第二版）%P.260图6.39f=imread('E:\chenpc\data\thry\chpt6\Fig6.38(a).jpg');subplot(121)imshow(f,[])title('原图')f=rgb2hsi(f);fH=f(:,:,1);fS=f(:,:,2);fI=f(:,:,3);g=cat(3,fH,fS,fI);g=hsi2rgb(g);%为正确显示彩色图像，需把HSI转换为RGB形式subplot(122)imshow(g,[])title('分量合成图')figuresubplot(131)imshow(fH,[])title('色调分量')subplot(132)imshow(fS,[])title('饱和度分量')subplot(133)imshow(fI,[])title('亮度分量')本程序运行结果如下：例题：RGB彩色立方体图像的HSI分量图像。解：完成本例题的源程序：%fig6d9m.m%本程序产生冈萨雷斯《数字图像处理》（MATLAB版）P.214FIGURE6.9f=imread('E:\chenpc\data\mtlb\chpt06\rgbcube.tif');subplot(221)imshow(f,[])title('原图')hsi=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')ManipulatingHSIComponentImagesManipulatingHSIComponentImages彩色增强技术

人眼的视觉特性：分辨的灰度级介于十几到二十几级之间；彩色分辨能力可达到灰度分辨能力的百倍以上。

彩色增强技术是利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像或改变彩色图像已有彩色的分布，改善图像的可分辨性。彩色增强方法可分为伪彩色增强和假彩色增强两类。

伪彩色(falsecolor)增强

伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。使原图像细节更易辨认，目标更容易识别。伪彩色增强的方法主要有密度分割法、灰度级一彩色变换和频率域伪彩色增强三种。

Pseudo-colorImageProcessingMotivationHumanscandiscernthousandsofcolorshadesandintensities,comparedtoaboutonlytwodozenshadesofgray.TheprincipaluseisforhumanvisualizationandInterpretationofgray-scaleeventsinanimageorse