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1、第 六 讲 彩色图像处理,西安电子科技大学机电工程学院 王 义 敏,为什么研究彩色图像？,第一、颜色是一个强有力的描绘子：,1、简化目标物的区分和从场景中提取目标,第二、符合人类视觉的特点（对人工图像分析很重要）,2、目标识别：根据目标的颜色特征。,1、可辨别的灰度层次约有四十种,2、对颜色的辨别能力和亮度,- 光波波长改变1-2nm，人眼即可感觉到,-人眼同时可辨别几千种不同色彩和亮度的颜色,- 目标物的颜色变小时，色觉颜色也变，面积小到一定程度，颜色变为灰色,- 目标物的色度相同而背景色度不同，感觉到不同的颜色,- 一个纯黑白物在特定条件下表现为不同的颜色（Benham黑白园板）,Note
2、：1、视觉是一种生理和心理现象，其机理在探索中。对彩色(颜色)的许多结论是建立在实验和理论结果支持的基础上。 2、对彩色图像的处理是基于对其适当的描述方法。,一、彩色基础,人眼中红绿蓝锥状体的波长吸收系数,人类视觉对红、绿、蓝三种颜色的光最为敏感。从而构成了三基色假说。,三基色假说(格拉斯曼定律)：,三基色是这样的三种颜色，它们相互独立，其中任一色均不能由其它二色混合产生。但它们又是完备的，即其它所有的颜色都可以由三基色按照不同的比例混合而得到。,任何颜色均可有RGB产生： C=a(R)+b(G)+c(B),两种基色系统：加色系和减色系统,方法一：区别颜色的三特性：亮度、色调和饱和度,二、颜色
3、的描述,亮度：包含无色的强度的概念。主观描述不可测量,色调：光波混合中和主波长有关的属性，观察者接受的主要颜色。,饱和度：色彩的纯度，纯度高则鲜明，纯度低则黯淡。 如粉红色(红+白)欠饱和，纯谱色是全饱和。,色调与饱和度一起成为彩色。,三色值系数：,X、Y、Z分别表示某种颜色中红绿蓝的量，即三色值。,方法二：CIE色度图,1、RGB彩色模型（面向硬件）,笛卡尔坐标系中以700nm(红)、546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)为三基色。,三、彩色模型,R:200,G:50,B:120,1、CCD直接感知的是RGB三个分量； 2、图像成像、显示、打印等设备的基础。,RGB正方体模型的展开,
4、2、HSI模型,符合人描述和解释颜色的方式。如：红色分为浅红和深红色等,H：色调，I：亮度，S：饱和度,I：亮度,H：色调,S：饱和度 （圆周为1，中心为0）,Note：亮度与色调和饱和度分开；仅分析反应色彩本质的色调和饱和度，广泛用于计算机视觉、图像检索和视频检索。,HIS模型,色调（H） 的效果示意图,HSI模型的优势,1、从人的视觉系统出发，有H、S、I描述色彩,2、相比REG彩色空间模型，更符合人的视觉特点,3、在图像处理和计算机视觉中的大量算法都可在 HIS空间中方便的使用,4、H、S、I可以分开处理而且相互独立 I分量与图像的彩色信息无关；HS分量与人感受颜色的方式紧密相连。,5、
5、HIS色彩空间中可以简化图像分析和处理的工作量,6、HIS和RGB是同一物理量的不同表示方法，因而可以相互转化,3、RGB和HIS之间的转换,RGBHSI,HSI RGB,注意：300360之间为非可见光谱色，没有定义,RGB分量和与之对应的HIS图像分量,RGBHSI,RGB分量和与之对应的HIS图像分量,HSIRGB,色调,青色区域饱 和度减半,白区强度减半,RGB,伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理，是区别于真彩色处理和对单色图像赋以彩色的处理。,四、伪彩色处理,应用：人类视觉观察和解释图像中的灰度目标。,伪彩色处理方法：,1、强度分层,2、灰度级到彩色的转换,1、强度分层
6、技术,图像的描述,强度分层技术的几何解释,对切割平面以下部分编码为一种色彩，以上部分编码为一种色彩，获得一幅两色图像。,分层技术总结：,垂直于灰度轴的P个平面（分为p+1个间隔）的量级定义为：,灰度到彩色的幅值关系：,Ck是与强度间隔为Vk的第k级强度有关的颜色，Vk由l=k-1和l=k分割平面定义。,例1 强度分层,甲状腺模型及其强度分层图,甲状腺模型的单色图像,强度分为8个彩色的图像,单色灰度图像很难分辨出病变，强度分层图像很容易辨别病变部位。,例2 焊缝缺陷的检测,焊缝X光的单色图像,彩色编码的图像,在灰度级是已知的前提下，强度分层在可视化方面是简单而有力的手段。简化工作，降低失误率。,
7、例3 降雨量的观察,强度与月平均降雨量对应的灰度图像,南美区域放大图,彩色编码图像,对强度值赋予颜色,2、灰度级到彩色转换,灰度级到彩色变换图,灰度级到彩色的变换是基于平滑的非线性函数。,例4 行李中爆炸物的检测,行李的X光单色图像,彩色编码图像,例5 木星的伪彩色图像,木星的伪彩色图像,靠近木星的伪彩色图像,红色部分为活火山喷出的物质 周围黄色物质为陈旧的硫沉积物,全彩色处理研究分为两大类：,五、全彩色处理,1、分别处理每一分量图像，再合成彩色图像；,2、直接处理彩色像素。此时像素作为一个向量,1、变换函数,六、彩色变换,g(x,y)：变换后的彩色输出图像,f(x,y)：彩色输入图像,T：在
8、空间邻域（x,y）上对f的操作。,2、彩色变换,ri、si：任何点处彩色分量的变量,在RGB、 HIS彩色空间 ，n=3；,草莓和咖啡杯的全彩色图像,草莓由深红 和黄色组成,草莓包含大量的红色，绿色和蓝色很少,强度分量是全彩色原像的单色复现；草莓的饱和度最高，色调被白光稀释的最少,3、补色,定义：在图示彩色环上，与一种色调直接对立的另一种色调称为补色,作用：增强嵌在彩色图像暗区的细节，特别是在大小上占支配地位的细节。,例6 计算彩色图像的补色,基于RGB变换的补色图像,变换函数,用HIS变换的RGB补色的近似,4、彩色分层,突出图像中特殊才彩色区域，以便分离出目标物。,基本思路：,1、显示感兴
9、趣颜色以便从背景中分离；,2、在彩色定义的区域中使用处理技术。,方法：若感兴趣颜色有宽度W，中心在原彩色(平均)点并具有分量(a1,a2,an)的立方体中，其变换集为：,若感兴趣的颜色是半径为R0的封闭球形，则其变换集为：,例7、彩色分层技术,RGB=（0.6863,0.1608,0.1922） W=0.2549的立方体区域,RGB=（0.6863,0.1608,0.1922） R0=0.1765的封闭球形区域,5、色调和彩色校正,目的：试验性地调整图像亮度和对比度，以便在合适的亮度上提供最大的细节，彩色本身并不改变。,例8 灰度变换,HIS空间中仅改变亮度分量，RGB和CMY(K)空间中用相
10、同的变换函数映射各个分量。,例9 彩色平衡,6、HIS空间下的直方图均衡,均匀扩展彩色强度，保留彩色本身(色调)不变。,例10 直方图均衡,1、彩色图像平滑,六、平滑和尖锐化,原则：在彩色图像邻域中对分量向量做均值处理。,令Sxy表示在RGB彩色图像中定义一个中心在(x,y)的邻域的坐标集，在该领域中中RGB分量的平均值为：,例11 彩色图像平滑,RGB,Red,Green,Blue,HIS分量图像,H,S,I,5X5平均模板平滑图像的结果,RGB平滑图,HIS强度分量平滑后 的RGB图像,二者差异,彩色图像的平滑处理,2、彩色图像尖锐化,向量的拉普拉斯微分算子：输入向量的独立标量分量的拉普拉
11、斯微分,RGB彩色图像中向量c的拉普拉斯变换为：,例12 拉普拉斯尖锐化,RGB锐化图像,HIS仅对强度锐化后的RGB图像,二者差异,彩色图像的锐化处理,1、HSI彩色空间分割(效果差),七、彩色分割,H色调图像描述彩色很方便； S饱和度作为模板分离出感兴趣目标； 强度不包含彩色信息而不常用。,2、RGB向量空间分割(效果更好),目的：分割出特殊彩色区域的目标。,首先获得目标的有代表性的彩色点样品集，其次在某一种距离测度上，给满足相似性度量的像素点集编码即可。,选择在欧式空间的距离度量：,设选择的彩色平均向量为a，距离阈值为D0，则：,满足D(a,z) D0的点集构成一个球心在a，半径为D0的实心球。,更一般选择的距离测度为：,例13 HIS空间分割(微红色区域),例14 RGB 空间分割(微红色区域),选择方形区域做样本，计算中心a，盒子的尺度为标准差的1.25倍,HIS分割记过,1、HSI彩色空间分割(效果差),八、彩色图像噪声,欢 迎 提 任 何 问 题,7.4 用彩色信息进行图像识别,本节中，我们 给出一个实例对 基于彩色信息的 图像识别加以讨 论。,7.4 用彩色信息进行图像识别,的NNF,7.4 用彩色信息进行图像识别,的NNF,7.4 用彩色信息进行图像识别,两种算法的效果比较,
