图像处理第12章.ppt

第12章 彩色图像处理 12.1 彩色视觉和色度图 例12.1.1 PAL和NTSC两种制式的色度三角形 12.2 彩色模型 2、HSI模型和RGB模型的转换 上式对H的算法较麻烦，为减少计算： 从HSI转换到RGB： 12.3 伪彩色增强 12.4 真彩色处理 作业 在使用拉普拉斯算法进行的彩色图像锐化中，因为： 所以，直接按矢量进行锐化滤波和分别按分量进行锐化滤波在结合起来也是等价的。 说明：只有线性处理操作两种结果才会等价。 12.4.2 单分量变换增强 一幅彩色图可以看作是由三幅分量图像结合而成。对任意一幅分量的增强都会使其所属的彩色图像的视觉效果发生变化。 1、基本原理和步骤 对彩色图像的映射变换增强可用下式表示： 式中，[T1，T2，T3]给出对fi(x,y)进行变换而产生gi(x,y)的映射函数集合，实际中这些函数可以相同也可以不相同。 对单分量增强的基本步骤： (1) 将R，G，B分量图转化为H，S，I分量图； (2) 利用对灰度图增强的方法增强其中的某个分量图； (3) 再将结果转换为R，G，B分量图。 2、亮度增强 亮度增强可通过上述第（2）步通过增强亮度分量图来实现。这里可使用灰度变换、直方图均衡化等方法。 虽然亮度增强不改变原图的彩色内容，但增强后的图会使得人对色调或饱和度的感受有所不同。 3、饱和度增强 饱和度增强的实现方式和亮度增强的方式类似。 增加饱和度：彩色更浓，反差增加、边缘清晰； 减小饱和度：部分区域成为灰色，整体比较平淡。 图12.4.1 饱和度改变的效果 (a) (b) (c) (a)原图； (b)仅增加饱和度分量； (c)减小饱和度。 4、色调增强 根据HSI模型的表示方法，色调对应一个角度且是循环的。如果在增强时对每个像素的色调增加一个常数（角度值），将会使其颜色在色谱上移动。 色调+ 小常数：图象变“暖”或变“冷”； 色调+大常数：对图象感受会发生比较激烈的变化。 图12.4.2 一组饱和度和色调都变化的图像 12.4.3 全彩色增强 单分量变换增强的优点是由于使用HSI彩色空间将亮度、饱和度和色调分解开来，对增强的操作比较简单易行； 缺点是总会产生整体彩色感知的变化。所以在有的增强工作中，需要同时考虑彩色的所有分量。 1、彩色切割增强 自然图象中对应同一个物体或物体部分的象素，他们的彩色在彩色空间中应该是聚集在一起的。在彩色空间将与需增强部分对应的聚类确定出来并进行增强。让与这个聚类对应的像素保持原来的颜色，而让图像中的其他像素取某个单一的颜色，就能达到增强图像视觉效果的目的。这与伪彩色增强中的亮度切割方法类似，所以称为彩色切割。 例：采用RGB彩色空间 先计算三个彩色分量的平均值： 算得平均值后可确定各个彩色分量的分布宽度d R、d G、d B。根据平均值和分布宽度可确定对应区域W的彩色空间的彩色包围矩形： #W代表区域W中的像素个数。 * * * 本章内容 彩色视角原理和描述 常用彩色模型 伪彩色图像增强技术 真彩色图像处理 12.1.1 彩色视觉基础 彩色和颜色并不等同。颜色可分为无彩色和有彩色两大类。 无彩色：指白色、黑色和各种深浅程度不同的灰色。（ 以白色为一端，通过一系列从浅到深排列的各种灰色，到达另一端的黑色，这些灰色可以组成一个黑白系列。），一般认为反射少于入射光的4%就认为是黑色，反射在80%~90%以上认为是白色； 彩色：除去上述黑白系列以外的各种颜色（通常所说的颜色一般多指彩色） 彩色视觉的物理基础 视网膜上的3种锥细胞： ? 锥细胞：对入射的辐射有不同的频谱响应曲线（对颜色很敏感→有彩色） 色觉产生过程： 彩色视觉的生理基础 ? 与化学过程有关 ? 与神经处理过程有关 光源 视网膜 反射 折射 传递信息 分析、解释 12.1.2 三基色与色匹配 三基色是彩色的基本单元，它们的组合可产生许多彩色，这称为色匹配。三基色对应视网膜中三种不同的感受彩色的锥细胞。 1、三基色 红（R，red）： 700 nm 绿（G，green）：546.1 nm 蓝（B，blue）： 435.8 nm 图12.1.1 三种感受细胞的波长响应曲线 2、色匹配 相加配对： 其中 表示匹配；r，g，b为比例系数，r + g + b = 1。 仅相加不能配对时： 在匹配某些颜色时，只靠把R、G、B相加并不总能得出相等的配对，此时可将三原色之一加到被匹配颜色一方（即写成负值），以达到相等的颜色配对，例如： 12.1.3 色度图 1、色度和色度系数 描述彩色特性的三种（基本）感知量： 色调和饱和度合起来称为色度； 彩色可用亮度和色度共同表示。 组成彩色的三个刺激量