第四章数字图像处理彩色图像增强.ppt

颜色模型 颜色模型 颜色模型 1931年，国际照明委员会（CIE）规定用700nm、546.1nm、435.8nm的单色光作为红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色 R代表红光，为大红色相，红中具有黄味； G代表绿光，为比较香嫩的绿色色相 B代表蓝紫光，色相为蓝中带有紫味 根据三原色原理，任意彩色的颜色方程为： F=α(R) + β(G) + γ(B) 其中αβγ是红绿蓝三色的混合比例，称为三色系数 颜色模型指的是某个三维颜色空间中的一个可见光子集，它包含某个色彩域的所有色彩 CIE色度图 CIE色度图 CIE色度图 CIE色度图 CIE色度图 CIE色度图 RGB与CMY之间的转换 HSI模型 HSI模型是Munseu提出的， 它反映了人的视觉系统观察彩色的方式，在艺术上经常使用HSI模型。HSI模型中，H 表示色调(Hue)，S 表示饱和度(Saturation)， I 表示亮度(Intensity，对应成像亮度和图像灰度)。该模型的建立基于两个重要的事实： I 分量与图像的彩色信息无关。 H 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模型非常适合借助人的视觉系统来感知彩色特性的图像处理算法 HSI模型 HSI模型的三个属性定义了一个三维柱形空间。灰度阴影沿着轴线从底部的黑变到顶部的白，具有最高亮度。最大饱和度的颜色位于圆柱上顶面的圆周上。这种模型的优点在于它将亮度（I）与反映色彩本质特性的两个参数（色度（H）和饱和度（S））分开。 HSI到RGB HSV 颜色模型 HSV（Hue Saturation Value）颜色模型是面向用户的，对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集 HSV 颜色模型 HSV模型中，每一种颜色和它的补色相差180度，饱和度（色深）取值从0到1 HSV模型所代表的颜色域也是CIE原色空间的一个子集 圆锥的顶点处V=0,H和S无定义，代表黑色，圆锥的顶面中心处S=0，V=1，H无定义，代表白色，从该点到原点代表亮度渐暗的白色，即具有不同灰度的白色 任何V=1，S=1的颜色是纯色 HSV颜色模型的优点： 符合人眼对颜色的习惯 三个坐标是独立的 采用线性标尺 HSV 颜色模型 彩色增强技术 伪彩色增强 亮图像变换 伪彩色(Pseudo coloring)增强是把一幅灰度图像的每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。 伪彩色增强基本目的 由于人眼分辨不同彩色的能力比分别不同的灰度级的能力强，因此，把人眼无法区别的灰度变化，施以不同的彩色来提高识别率，这便是伪彩色增强的基本目的。 3. 频域滤波 c2 c3 c1 c4 对图像的灰度值动态范围进行分割，使分割后的每一灰度值区间甚至每一灰度值本身对应某一种颜色。如下图： m=8 m=16 m=64 将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。黑白图像中不同的灰度级赋予不同的彩色。 基本原理 不同的映射函数就能将灰度图像转化为不同的伪彩色图像。 黑白图像 2、灰度到彩色的变换 灰度级-彩色变换法 将每一个像元的灰度值通过三个独立变换分别产生红、绿、蓝三个分量图像，然后将其合成为一幅彩色图像。 频域滤波法 在不同的频率分量与颜色之间经过一定的变换建立一种对应关系。 频域滤波法输出图像的伪彩色与原图像的灰度级无关，而是取决于灰度图像中不同的频率成分。 ? 如果为了突出图像中高频成分（即图像的细节）而将其变为蓝色，则只需要将蓝通道滤波器设计成高通滤波器。 ? 如果要抑制图像中某种频率成分，那么可以设计一个带阻滤波器来达到目的。 * * 彩色图像：是一种矢量图像，比灰度图像包含更多的信息。 彩色图像增强技术分为两类： 伪彩色增强技术：对不同的灰度或灰度范围赋予不同的颜色. 真彩色增强技术：对彩色的不同分量区别对待。 人对彩色的分辨能力和敏感程度比灰度强 可见光波长范围为：400nm~760nm，能使人产生视觉，感到明亮和颜色 锥状细胞 每只眼睛中大约有600万到700万个锥状细胞，集中分布在视轴和视网膜相交点附近的黄斑区内。每个锥状细胞都连接一个神经末梢，因此，黄斑区对光有较高的分辨力，能充分识别图像的细节。锥状细胞既可以分辨光的强弱，也可以辨别色彩。白天视觉过程主要靠锥状细胞来完成，所以锥状机觉又称白昼视觉。 按感光化学特性，锥状细胞有三种，它们分别对红、绿、蓝颜色敏感，因此红绿蓝称为人类视觉的三基色。 三种锥状细胞的光谱敏感曲线如下： 杆状细胞 每只眼睛大约有7600万个到15000万个杆状细胞。它广泛分布在整个视网膜表面上，并且有若干个杆