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第九章 彩色与多光谱图像处理 ;色度学基础　　灰度图像的像素值是光强，即二维空间变量的函数f(x，y)。如果把灰度值看成是二维空间变量和光谱变量的函数f(x，y，λ)，则为多光谱图像，也就是通常所说的彩色图像。计算机显示一幅彩色图像时，每一个像素的颜色是通过三种基本颜色(红、绿、蓝)合成的，即利用了最常见的RGB颜色模型。要理解颜色模型，首先应了解人的视觉系统。 彩色视觉是人眼对射入的可见光光谱的强弱及波长成份的一种感觉。;三色原理　　在人的视觉系统中存在着杆状细胞和锥状细胞两种感光细胞。杆状细胞为暗视器官，主要功能是辨别亮度信息；锥状细胞是明视器官，在照度足够高时起作用，其功能是分辨颜色。锥状细胞将电磁光谱的可见部分分为三个波段： 红、绿、蓝。由于这个原因，这三种颜色被称为三基色，图9-1表示了人类视觉系统三类锥状细胞的光谱敏感曲线。;;　　根据人眼的结构，所有颜色都可看做是三种基本颜色——红(Red，R)、绿(Green，G)和蓝(Blue，B)按照不同的比例组合而成的。国际照明委员会(CIE)早在1931年就规定三种基本色的波长分别为R:700 nm，G:546.1 nm，B:435.8 nm。　　一幅彩色图像的像素值可看做是光强和波长的函数值f(x，y，λ)，但实际使用时，将其看做是一幅普通二维图像，且每个像素有红、绿、蓝三个灰度值会更直观些。;9.1.1 三基色原理;9.1.1 三基色原理;;;9.1.1 三基色原理; ◆对不同颜料配色过程的理解： 品红色颜料+黄色颜料=红色颜料=白色–绿色–蓝色 (9.4a) 青色颜料+黄色颜料=绿色颜料 = 白色–红色–蓝色 (9.4b) 品红色颜料+青色颜料=蓝色颜料=白色–绿色–红色 (9.4c) 品红色颜料+青色颜料+黄色颜料=黑色颜料 =白色–绿色–红色–蓝色 (9.4d) ;;1、相关概念 ◆对于无彩色（消色）图像来说，亮度（也即灰度）是唯一的属性。 ◆对于有彩色图像来说，通常用亮度、色调及饱和度表示颜色的特性。; ◆在彩色图像中： 亮度反映了该颜色的明亮程度。颜色中掺入的白色越多亮度就越大，掺入的黑色越多亮度就越小。 色调用于描述纯色（如纯黄色、纯红色），反映了观察者接收到的主要颜色。 饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量，与加入到纯色（色调）中的白光成正比（由于加入了白光，观察者接收到的不再是某种纯色，而是反应该纯色属性的混合颜色）。; ◆纯色（可见光谱中包含的一系列单色光）是全饱和的，随着白光的加入饱和度会逐渐降低，也即变成欠饱和。 ◆色调与饱和度两者合起来称为色度，颜色用亮度和色度共同表示。 ;;红;9.2　彩色模型 ;9.2.1 RGB彩色模型 ; (0,0,1) 蓝 ;9.2.1 HSI彩色模型 ;9.2.1 HSI彩色模型 ;9.2.1 HSI彩色模型 ;9.2.1 HSI彩色模型 ;9.2.2 HSI彩色模型 ;HSI色系 —— 饱和度分量S;9.2.2 HSI彩色模型 ;9.2.2 HSI彩色模型 ; 白;9.2.3 RGB彩色模型到HSI彩色模型的转换 ;（9.10）;（1）当0o≤H120o：;（2）当120o≤H 240o：;（9.20）;9.2.5 其它彩色模型简介 ;9.2.5 其它彩色模型简介 ;9.2.5 其它彩色模型简介 ;9.2.5 其它彩色模型简介 ;　　　　9.2 颜色变换 9.2.1 基本变换　　颜色变换模型为;;9.3.1 反色变换;;9.3.2 彩色图像的灰度化 ;9.3.2 彩色图像的灰度化 ;9.3.2 彩色图像的灰度化 ;9.3.2 彩色图像的灰度化 ;9.3.2 彩色图像的灰度化 ; （a）原图 （b）最大值法灰度化结果 ;9.3.3 真彩色转变为256色 ;9.3.3 真彩色转变为256色 ; （a）原真彩色图像 （b）转变成的256色图像 图9.11 利用中位切分法转换真彩色图像成256色图像的实例 ;9.3.3 真彩色转变为256色 ;（a）原真彩色图像 （b）转变成的256色图像 图9.12 利用流行色法转换真彩色 图像成256色图像的实例 ;9.3.4 彩色平衡 ;1. 白平衡法 所谓白平衡法，就是将景物中的白色物体在图像中还原为白色。 简单白平衡法的基本过程是： 首先，依据式（9.28）计算出色偏图像的亮度分量，求出图像的最大