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1、精选优质文档-倾情为你奉上摘 要红眼效应是指用闪光灯拍摄人物照片时,在人眼瞳孔中央形成的红眼现象。本文主要用matlab实现了一个红眼消除系统,该系统需要手动选定红眼区域，然后对红眼部分进行红眼修正和平滑操作。绪 论红眼效应是指照相机在闪光灯模式下拍摄人像照片时，在照片中的人眼瞳孔处呈现红色斑点的现象。其成因是人的瞳孔在环境光比较暗时会放大，近距离闪光灯的强光经过放大的瞳孔，照在视网膜后的微血管组织上，反射回红色的光线，造成实际成像的照片呈现“红眼”状。“红眼”和一般人们所认知的眼睛颜色差别很大，降低了照片的质量，给摄影对象留下了遗憾。由于照相的机会往往无法重复获得，因此，消除照片中的红眼现象
2、很有必要。红眼主要受环境亮度（环境光较暗时红眼现象更明显）、对象年龄（小孩的红眼现象更明显）、闪光灯光线反射入镜头的角度（角度越小，红眼效应越强）和特定的人群或人种（在白种人中出现红眼现象的机会更多）的影响。人们根据红眼的成因，采用了一些方法来消除其对照片的影响，如提高环境亮度、使用外置闪光灯、缩短与被摄对象的距离、使被摄对象不直视照相机镜头等等。不少照相机都具有红眼减弱（Red-eye Reduction）功能，其工作方式就是在成像闪光之前加闪一次，使被摄对象的瞳孔在预闪后缩小，成像时红眼效应就会减轻一些。但该功能往往不能确保消除红眼现象，而且要求被摄对象在预闪时必须直视照相机，年龄较小的孩
3、子注意力不易集中，常常达不到预期效果。本文给出了一种消除红眼的思路。红眼图像取自数码相片，为RGB彩色，把它转换到HSI模型下，检测到红眼时，调低饱和度S，这样使得红眼效果减弱甚至被消除。在这里有必要介绍一下这两种颜色模型，以及它们之间的转换关系。1 颜色模型为了科学地定量描述和使用颜色，人们提出了各种颜色模型。目前常用的颜色模型按用途可分为三类：计算颜色模型、视觉颜色模型和工业颜色模型。计算颜色模型用于进行有关颜色的理论研究。常见的RGB模型、CIE XYZ模型、Lab模型等均属于此类型。视觉颜色模型是指与人眼对颜色感知的视觉模型相似的模型，它主要用于色彩的理解，常见的有HSI模型、HSV模
4、型和HSL模型。工业颜色模型侧重于实际应用，包括彩色系统、彩色传输系统及电视传输系统等。如印刷中用的CMYK模型、电视系统中用的YUV模型、用于彩色图像压缩的YCbCr模型。1.1 RGB模型RGB模型也称为加色法混色模型。它是以RGB三色光互相叠加来实现混色的方法，因而适合于显示器等发光体的显示。其混色规律是：以等量的红、绿、蓝基色光混合。设颜色传感器把数字图像上的一个像素编码成（R,G,B），每个分量量化范围为0,255共256级。因此，RGB模型可以大约表示成1670万种颜色。这足以表示自然界的任一颜色，故又称其为24位真彩色。RGB模型与显示器等设备有着很好的对应关系，RGB显示器中，
5、有三种荧光粉能够分别发出红、绿、蓝三种颜色，三个相邻的荧光点构成一个像素，这些荧光点受到三束强度分别为c1 、c2、c3的电子束的轰击，会发生不同的亮度，通过物理上的叠加或混合，使可显示出相应的颜色。1.2 HSI模型HSI模型是美国色彩学家蒙塞尔于1915年提出的，它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调、饱和度和强度三种基本特征量来感知颜色。色调H（Hue）与光波的波长有关，它表示人的感官对不同的颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等，它可以表示一定的范围的颜色，如暖色、冷色等。饱和度S(Saturatuin)表示颜色的纯度，纯光谱色是完全饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就
6、会越鲜艳，反之亦然。强度I(Intensity)，对应成像亮度和图像灰度，是颜色的明亮程度。HSI模型的建立是基于两个重要的事实：a、I分量与图像的彩色信息无关；b、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HIS模型非常适合彩色特性检测与分析。HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理量的不同表示法,因而它们之间存在着如下转换关系。(l)RGB转换到HSI对任何3个0,l范围内的RGB值,其对应的HSI空间中的ISH分量的计算公式如式（1-1）下所示： 式（1-1）式中式中计算出的H值的范围为0，180,对应于GB.在Gg)=2*pi-H(bg);H=H/(2*pi);num=m
7、in(min(r,g),b);den=r+g+b;den(den=0)=eps;S=1-3.*num./den;H(S=0)=0;I=(r+g+b)/3;%Combine all three results into an hsi image.hsi=cat(3,H,S,I);function rgb=hsi2rgb(hsi)% HSI转换到RGBH=hsi(:,:,1)*2*pi;S=hsi(:,:,2);I=hsi(:,:,3);%Implement the conversion equations.R=zeros(size(hsi,1),size(hsi,2);G=zeros(size(
8、hsi,1),size(hsi,2);B=zeros(size(hsi,1),size(hsi,2);% RG sector (0=H2*pi/3).idx=find(0=H)&(H2*pi/3);B(idx)=I(idx).*(1-S(idx);R(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx)./cos(pi/3-H(idx);G(idx)=3*I(idx)-(R(idx)+B(idx);%BG sector (2*pi/3=H4*pi/3).idx=find(2*pi/3=H)&(H4*pi/3);R(idx)=I(idx).*(1-S(idx);G(idx)=I(
9、idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx)-2*pi/3)./cos(pi-H(idx);B(idx)=3*I(idx)-(R(idx)+G(idx);%BR sector.idx=find(4*pi/3=H)&(H=2*pi);G(idx)=I(idx).*(1-S(idx);B(idx)=I(idx).*(1+S(idx).*cos(H(idx)-4*pi/3)./cos(5*pi/3-H(idx);R(idx)=3*I(idx)-(G(idx)+B(idx);rgb=cat(3,R,G,B);rgb=max(min(rgb,1),0);%本程序的功能是去除用户指定区域的红眼clear all;clc;%内存清理file, path = uigetfile(*.bmp, Image);%获取图像名及存储位置if isequal(file,0) %未选择图像，退出 disp(取消选择);else file=path,file; %获取图像路径 filename,map=imread(file); %读取图像 if ndims(filename)=3 %是否为灰度图像,是退出并显示图像 disp(非彩色图像); imshow(filename); else
