[所有分类]数字图像处理课件第2章：数字图像处理基础.ppt

YIQ模型颜色质量有影响,（NTSC)因色度信号较窄的带宽 YUV: PAL制式视频传输的组合颜色信息，原理同YIQ YCrCb 用于数字视频转换的一种颜色模型 三基色： 青 品红 黄 往硬拷贝上输出 减色系统 四个墨点CMYK 转换 Digital Image Processing ◆2.1 色度学基础 ◆2.2 人的视觉特性 ◆2.3 图像数字化 ◆2.4 数字图像表示形式和特点 ◆2.5 本章小结 第2章 数字图像处理基础 ▓ 本章要求 1. 了解三基色原理及颜色模型； 2. 了解人的视觉特性； 3. 了解图像数字化过程及分辨率变化对图像的影响； 4. 了解数字图像的表示形式和特点。 2.1 色度学基础 光的特征 可见光频率范围：红 橙 黄 绿 青 兰 紫 4.3X1014Hz－－－－7.5X1014 主频率：决定颜色 亮度：单位时间、单位角度、单位投射面上光源幅射能量 纯度：该频率的颜色表现 ? RGB三基色 人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此，红（R:700nm）、绿（G:546.1nm）、蓝（B:435.8nm）这三种颜色被称为三基色。 根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是三种基色按照不同比例的组合。 则任一彩色C可表示为： C = R（R）+ G（G）+ B（B） (2.1.1) 2.1 色度学基础 RGB模型： 在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表R、 G、B三个分量，并将R、G、B分别限定在[0,1]，则该单位正 方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。如下图 所示。 其中，r、g、b、c、m和y分别代表红色（red）、绿色 （green）、蓝色（blue）、青色（cyan）、品红（magenta） 和黄色（yellow）。 2.1 色度学基础 RGB颜色模型 2.1 色度学基础 2.1 色度学基础 YIQ颜色模型 （NTSC） 2.1 色度学基础 亮度（明度）信息包含在Y数中，色彩（色彩和纯度）结合在I和Q参数中 人眼睛对亮度较色彩敏感，亮度信息编码高于色彩信息 （带宽4.2MHz，1.8MHz） Y= 0.299 R+ 0.587 G+ 0.144 B I=R-Y Q=B-Y Y I Q = 0.299 0.587 0.144 0.596 -0.275 -0.321 0.212 -0.528 0.311 R G B R G B = 1.000 0.956 0.620 1.000 -0.272 -0.647 1.000 -1.108 1.705 Y I Q YUV 、 YCrCb系统 C M 绿(1,0,1) 蓝 品红 (0,1,0) 白 (0,0,0) 红 (0,1,1) 黑(1,1,1) 黄(0,0,1) 青(1,0,0) (1,1,0) Y C M Y 1 1 1 R G B = - 白色 CMY、CMYK颜色模型 2.1 色度学基础 HSI模型： HSI模型利用颜色的三个属性色调H（hue）、饱和度S（saturation）和亮度I（intensity）组成一个表示颜色的圆柱体 ，如下图所示。 2.1 色度学基础 RGB和HIS之间的模型转换： （1） RGB转换到HSI （2） HSI转换到RGB 常见数字图像处理流程，其中包含了RGB模型和HSI模型之间的转换。 RGB模型 HSI 模型变换 I分量图像处理 H分量 S分量 I分量 RGB 模型变换 原 图 像 结果图像 人 眼 与 图 像 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。 科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有75％来自视觉系统，也就是从图像中获得的。例如照片、绘图、视频等等。 2.2 人的视觉特性 人是如何看见物体的？ 2.2 人的视觉特性 视网膜成像－功能强大的成像系统 晶状体 视网膜 快速无极变焦，自动光圈调整，光轴可变，环境亮度自适应——一个功能很强大的成像系统！ 2.2 人的视觉特性 人 眼 的 结 构 1. 晶状体的调节能力2. 视网膜分布着无数的光接收细胞 锥细胞：· 约6000000～7000000个； ·