图像色彩变换与恢复
图像色彩变换与恢复
一、图像色彩变换
Pitie等人于2005年提出了一种N维概率密度函数变换方法并探讨了该方法在图像色彩变换中的应用[1]。其算法过程大致如下：
，取
对色彩空间进行旋转变换：，
，
、根据概率密度函数计算分布函数，采用直方图规定的方法得到旋转空间下的色彩变换函
，得到变换后图像
迭代直到
、输出最后的
相比传统的一步直方图规定化，该算法有两个改进，一个是采用软化操作避免了直方图的过度拉伸；二是采用旋转迭代操作，提高了匹配变换的精度。
图1是原图像按照目标图像进行一步直方图规定，带软化的直方图规定和迭代6次软化直方图规定的结果：
原图目标图像
一步规定化 一步软化规定化
6次迭代的结果
图1 色彩变换算法结果比较
从结果可以看出，一步直方图规定的结果与目标图像整体色彩感觉比较接近，但在高亮度区域出现了过饱和的现象，即直方图被过度的拉伸了；采用了软化改进后，过度拉伸的现象消失了，但色彩变换的精度有所降低，整体色彩与目标图像有一定差距；加入迭代后，结果图像不仅与目标图像怎么感觉接近，而且没有出现过饱和，得到了最好的变换结果。 以上图像三通道直方图的比较结果为：
目标图像直方图
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原图像直方图
一步直方图规定后的直方图
一步软化规定化后的直方图
6次迭代后的直方图 图2 直方图比较
可见，所有直方图里面，迭代算法的结果与目标图像的直方图最为接近。
以下是其他一些图像的迭代算法色彩变换结果，可见相对于原图，变换后图像的视觉质量都有一定程度的提高。实验结果进一步证明了算法的普适性。
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原图像 目标图像
变换图像
二、图像恢复
利用上一步的结果作为失真图像的色彩匹配图像，可以实现图像质量的恢复。我们参考文献[2]中的方法，分别从白平衡，曝光和对比度三个方面探讨图像恢复算法。
2.1 白平衡恢复
白平衡的点扩展函数恢复公式为：
(1) 其中，，
和分别表示图像像素p的RGB的色彩空间，等式左边是恢复的结果，采用全图一致的恢复参数恢复图像，对于当前恢复的通道k，恢复参数的最小平方估计为：
(2)
表示像素在彩色通道k 中的全部取值，表示失真图像，表示色彩匹配图像。
我们采取仿真的方法获取失真图像，白平衡失真模型为：
(3)
分别取t=0.25和-0.25，得到两种不同效果的白平衡失真，一种色调偏红，一种色调偏蓝。通过索引图像得到内容相似的高质量目标图像，以失真图像和目标图像为输入，通过色彩变换得到色彩匹配图像，然后通过恢复算法得到恢复图像，结果如下：
失真图像色彩变换图恢复结果
理想和估计恢复参数如下表：
可见，相对于失真图像，恢复图像的视觉质量都有所提高，基本消除了图像偏红或偏蓝的现象。参数估计算法实现了失真参数的有效估计。之所以不直接采用色彩变换的结果作为恢复图像是因为直方图规定操作会带来图像灰度级的减少，从而在图像的平滑区域（如天空）产生虚假边缘。采用了基于变质模型的恢复后，克服了这个缺点。
实际操作中，可以选取多幅内容相似的高质量图像作为彩色变换目标图像，先对每幅目标图像都进行一次色彩变换，然后取平均得到最后的变换结果，使变换的结果更具有鲁棒性。
2.1 曝光恢复
曝光失真的点扩展函数恢复公式为：
(4)
指代图像像素p 在某个通道的值，即三通道按照相同的参数进行失真恢复。恢复参数的最小平方估计为：
(5)
P 指代全部像素全部通道的求和。 曝光失真模型为：
(6)
分别取t=0.7和
1.5，得到曝光偏暗和偏亮的两种失真，类似方法的恢复结果为：
失真图像
色彩变换图
恢复结果
理想和估计恢复参数如下表： 可见，相对于失真图像，恢复图像的视觉质量都有所提高，基本消除了图像偏暗或偏亮的现象。参数估计算法实现了失真参数的有效估计。
2.1 对比度恢复
对比度失真的点扩展函数恢复公式为：
(7)
指代图像像素p 在某个通道的值，即三通道按照相同的参数进行失真恢复。恢复参数的最小平方估计为：
(8)
P 指代全部像素全部通道的求和。加权系数
用来防止像素在log 域中取值过大，实际中取
归一化像素值的平方效果比较好，归一化的方法是用图像三通道像素值除以全图RGB 的最大值。
对比度失真模型为： (9) 分别取t=0.75和1.1，得到对比度偏暗和偏亮的两种失真，类似方法的恢复结果为：
理想和估计恢复参数如下表：
可见，相对于失真图像，恢复图像的视觉质量都有所提高，基本消除了图像对比度偏暗或偏亮的现象。参数估计算法实现了失真参数的有效估计。相对而言对于对比度偏暗的恢复效果好于对比度偏亮，其原因可能是图像值域定义在0-255，实际对比度偏亮的失真值域超过了255，而估计时仍采用255，从而使估计出现了一定偏差。
三、结论
本实验实现和验证了一种基于检索参考图像的图像恢复方法。首先对于失真图像，以检索的质量较好且与失真图像具有相似内容的目标图像为基础，对失真图像进行一种迭代彩色直方图规定化，以使变换后的图像与目标图像有匹配的直方图分布。然后以失真图像和变换图像为输入，按照白平衡，曝光和对比度三种失真模型分别对图像进行恢复。实验结果表明，该流程能自动的对图像常见失真进行高性能恢复。下一步的工作将主要针对算法的联合调试及基于网络图像库的应用软件的开发。
参考文献
[1] F. Piti′e, A. C. Kokaram, and R. Dahyot. N-dimensional probability density function transfer and its application to colour transfer. In Proc. of ICCV, 2005.
[2] Kevin Dale, Micah K. Johnson, Kalyan Sunkavalli, Wojciech Matusik and Hanspeter Pfister. Image Restoration using Online Photo Collections. In Proc. Of ICCV, 2009.
图像颜色RGB调整的MATLAB实现..
摘要 Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ（亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。 彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。 关键字：Matlab,图像处理，RGB
武汉理工大学本科生能力拓展训练任务书 学生姓名专业班级： 指导教师：工作单位：自动化学院 题目: 图像颜色RGB调整的MATLAB实现 初始条件： PC机，MATLAB 要求完成的主要任务: 对24bits彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。 设计图形界面（GUI）程序，使用三个滑动条实现R,G,B各分量上下可调。调整范围在0到1之间，即：滑动条被拖动时，产生一个0到1之间的系数，乘以该分量的原始值，得到调整后的分量值。显示原始图像，和调整后的图像。同 时显示原始的R,G,B三分量的灰度图像。 任务安排： （1）设计任务及要求分析 （2）方案比较及论证说明 （3）系统原理阐述，写入设计方案及结构图 （4）软件设计说明：软件思想，流程图，源程序及注释 （5）调试记录及结果分析 （6）总结 （7）参考资料5篇以上 （8）附录：程序清单 时间安排： 6月25日安排设计任务 6月28日收集资料，方案选择 7月1日程序设计 7月5日-8日程序调试 7月8日- 撰写报告 9月7日交设计报告 指导教师签名：年月日 系主任签（或责任教师）签名：年月日
matlab 图像的几何变换与彩色处理
实验四、图像的几何变换与彩色处理 一、实验目的 1理解和掌握图像的平移、垂直镜像变换、水平镜像变换、缩放和旋转的原理和应用； 2熟悉图像几何变换的MATLAB操作和基本功能 3 掌握彩色图像处理的基本技术 二、实验步骤 1 启动MATLAB程序，读入图像并对图像文件分别进行平移、垂直镜像变换、水平镜像变换、缩放和旋转操作 %%%%%%平移 >> flowerImg=imread('flower.jpg'); >> se=translate(strel(1),[100 100]); >> img2=imdilate(flowerImg,se); >> subplot(1,2,1); >> imshow(flowerImg); >> subplot(1,2,2); >> imshow(img2);
I1=imread('flower.jpg'); I1=double(I1); H=size(I1); I2(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=I1(H(1):-1:1,1:H(2),1:H(3)); I3(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=I1(1:H(1),H(2):-1:1,1:H(3)); Subplot(2,2,1); Imshow(uint8(I1)); Title('原图'); Subplot(2,2,2); Imshow(uint8(I3)); Title('水平镜像'); Subplot(2,2,3); Imshow(uint8(I2)); Title('垂直镜像'); img1=imread('flower.jpg'); figure,imshow(img1); %%%%%%缩放 img2=imresize(img1,0.25); figure,imshow(img2); imwrite(img2,'a2.jpg');
Matlab图像颜色空间转换
Matlab图像颜色空间转换 实验内容 用matlab软件编程实现下述任务: 读入彩色图像,提取其中得R、G、B颜色分量,并展示出来。 我们学习了多种表示图像得颜色空间,请编写程序将图像转换到YUV、YIQ、YCrCb、HIS、CMY等颜色空间,并展示出来。 颜色空间得转化关系参考以下公式: 原始图片 三个色调分量 YUV与RGB之间得转换 Y＝0、229R＋0、587G＋0、114B U＝－0、147R－0、289G+0、436B V=0、615R－0、515G－0、100B
YIQ与RGB之间得转换 Y＝0、299R＋0、587G＋0、114B I＝0、596R－0、275G－0、321B Q=0、212R－0、523G＋0、311B YCrCb与RGB之间得转换 Y = 0、2990R + 0、5870G + 0、1140B? Cr = 0、5000R 0、4187G 0、0813B + 128 Cb = 0、1687R 0、3313G + 0、5000B + 128
HSI与RGB之间得转换 I＝(R＋G＋B)/3 H＝arccos{ 0、5*((RG)+(RB)) / ((RG)^2 + (RB)(GB))^0、5} S=1[min(R,G,B)/ I ] CMY与RGB之间得转换
心得体会 查阅了很多资料,并且学习了关于matlab实现图像颜色空间转换得过程。不同得颜色空间在描述图像得颜色时侧重点不同。如RGB(红、绿、蓝三原色)颜色空间适用于彩色监视器与彩色摄像机,HSI(色调、饱与度、亮度)更符合人描述与解释颜色得方式(或称为HSV,色调、饱与度、亮度),CMY(青、深红、黄)、CMYK(青、深红、黄、黑。)主要针对彩色打印机、复印机等,YIQ(亮度、色差、色差)就是用于NTSC规定得电视系统格式,YUV(亮度、色差、色差)就是用于PAL规定得电视系统格式,YCbCr(亮度单一要素、蓝色与参考值得差值、红色与参考值得差值)在数字影像中广泛应用。近年来出现了另一种颜色空间lαβ,由于其把亮度与颜色信息最大限度得分离,在该颜色空间可以分别处理亮度或颜色而不相互影响。 通过这次实验,实现了五种颜色空间得转换,瞧到了不同得绚丽结果,掌握了一些基本得知识。 程序 clear rgb=imread('G:\Learning\MultiMedia\666、jpg'); rgb2hsi(rgb); rgb_r=rgb(:,:,1);
图像颜色增强处理——彩色变换实验报告
图像颜色增强处理（彩色变换） 实验专题讲座 课程：遥感科学与图像处理 实验：图像颜色增强处理（彩色变换） 姓名： 学号： 指导老师：
一、实验名称 图像颜色增强处理（彩色变换） 二、实验目的 对图像进行彩色变换；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，理解影像光谱增强中彩色变换的原理及其增强效果，将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式，提高图像的使用价值。 三、实验原理 光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。 在使用单波段图像时，由于成像系统动态范围的限制，地物显示的亮度值差异较小。又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10～20级左右，而对色彩和强度的分辨力可达100多种，因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨[1,2]。 1. 彩色合成（color composite） 在通过滤光片、衍射光栅等分光系统而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成。根据各波段的赋色不同，可以得到不同的彩色合成图像。 1)图像主成分变换融合 主成分变换融合[2]是建立在图像统计基础上的多维线性变换,
具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用, 可以更准确地揭示多波段数据结构内部的遥感信息, 常常是以高空间分辨率数据代替多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。具体过程是: a. 对多波段遥感数据进行主成分变换( K- L 变换) ; b. 以高空间分辨率遥感数据替代变换以后的第一主成分; c. 进行主成分逆变换,生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。 2) 真彩色合成 在通过蓝、绿、红三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三张图像上，若使用同样的三原色进行合成，可得到接近天然色的颜色，此方法称为真彩色合成。 3) 假彩色合成 由于多波段摄影中，一副图像多不是三原色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合成称假彩色合成。 进行遥感影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩色影像能否显示较丰富的信息或突出某一方面的信息。以陆地卫星Landsat 的TM影像为例，当4，3，2波段分别被赋予红、绿、蓝颜色进行彩色合成时，这一合成方案就是标准假彩色合成，是一种最常用的合成方案。实际应用时，常常根据不同的应用目的在试验中进行分析、调试，寻找最佳合成方案，以达到最好的目视效果。 2. 单波段密度分割 将一副图像的整个亮度值变量L按照一定量分割为若干等量间
VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换要点
VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换 PhotoShop的图像处理功能很强，其中有一个功能是将灰度图像转换为彩色图像，数字图像处理中，也经常要遇到灰度图像与彩色图像相互转换的问题，如何自己解决这个问题，值得大家探讨，现将我解决这类问题的方法陈述如下： 工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图象，这个问题比较好解决，一般情况下彩色图像每个像素用三个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度（红、绿、蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0~255之间，数值越大，该点越白，既越亮，越小则越黑。转换公式为Gray(i,j)=0.11*R(i,j)+0.59*G(i,j)+0.3*B(i,j)，其中Gray(i,j)为转换后的黑白图像在（i,j）点处的灰度值，我们可以观察该式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。 至于灰度图像转换为彩色图像，技术上称为灰度图像的伪彩色处理，这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差不大，但包含了丰富的信息的话，人眼则无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像人眼可以提取更多的信息量。在转换过程中，经常采用的技术是灰度级-彩色变换，意思就是对黑白图像上的每一个像素点，取得该点的灰度值并送入三个通道经过实施不同的变换，产生相应的R、G、B的亮度值，即所求彩色图像对应像素点的彩色值，具体变换公式很多，我采用的是最常用的一种，变换曲线图如下： 上图中，三个图分别代表了三个变换通道，R、G、B指的是变换后对应点的R、G、B分量值，L指的是各个分量的最大值为255，G（x,y）为相应点的灰度值。理论上就这些，下面是我用VC实现的源代码，图一为我的灰度位图，图二为伪彩色处理后的结果图。我这个实现函数中是如何得到灰度位图的数据的就不多讲了，有兴趣的朋友可参考我在天极网上九月十号发表的《VC灰度位图处理》一文，那里应该讲的很
调整图像的色彩和色调
第8章调整图像的色彩和色调 教学目标： 1.了解图像的色彩与色调的多种相关命令 2.能根据不同的需要应用多种调整命令 3.掌握图像色彩或色调细微的调整方法和技巧 4.能对图像进行特殊颜色的处理。 教学重点和难点：曲线调整方法 一、导入新课 图像的色调和色彩是影响一幅图像品质最为重要的两个因素。对色调和色彩有缺陷的图像进行调整会使其更加完美。 在系统中图像的色调是依照色阶的明暗层次来划分的，明亮的部分形成高色调，而阴暗的部分形成低色调，中间的部分形成半色调。图像的色调是指图像的明暗度，调整图像的色调就是对图像明暗度的调整。 图像色调的调整只对图像选定区域有效，如果图像中没有选定区域，系统将默认整个图像为选区。 二、讲授新课 （一）调整图像色彩与色调 1、亮度/对比度 “亮度/对比度”命令可以调节图像的亮度和对比度。选择菜单“图像 >调整 > 亮度/对比度”命令，弹出“亮度/对比度”对话框，可以设置亮度/对比度。2、自动对比度 “自动对比度”命令可以对图像的对比度进行自动调整。按Alt+Shift+Ctrl+L 组合键，可以对图像的对比度进行自动调整。 3、色彩平衡 “色彩平衡”命令用于调节图像的色彩平衡度。选择菜单“图像 > 调整 > 色彩平衡”命令，或按Ctrl+B组合键，可以弹出“色彩平衡” 对话框。 4、反相 选择菜单“图像 > 调整 > 反相”命令，或按Ctrl+I组合键，可以将图像或选区的像素反转为其补色，使其出现底片效果。 5、变化 “变化”命令用于调整图像的色彩。选择菜单“图像 > 调整 > 变化”命令，可以弹出“变化”对话框。 6、自动颜色 “自动颜色”命令可以对图像的色彩进行自动调整。按Shift+Ctrl+B组合键，可以对图像的色彩进行自动调整。 7、色调均化 “色调均化”命令，用于调整图像或选区像素的过黑部分，使图像变得明亮，并将图像中其他的像素平均分配在亮度色谱中。 8、色阶 “色阶”命令用于调整图像的对比度、饱和度及灰度。选择“色阶”命令，或按Ctrl+L组合键，弹出“色阶”对话框，可以弹出“色阶” 对话框。
图像伪彩色处理方法研究讲解
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：王瑞学号：39 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：图像伪彩色处理方法研究 指导教师：赵英亮陈平职称: 副教授2013 年 12 月 26 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：王瑞学号：39 学生姓名：齐杨学号：36 学生姓名：穆志森学号：26 课程设计题目：专业综合实践之多维信息处理部分： 图像伪彩色处理方法研究 起迄日期：2013年12月16 日～2013年12月27日 课程设计地点：电子信息工程专业实验室 指导教师：赵英亮陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013年12月15 日
目录 1.1伪彩色图像处理原理 (1) 1.2伪彩色增加的目的 (2) 1.3伪彩色图像处理增强的方法 (2) 2.1 源程序执行原理 (4) 2.2 源程序 (5) 2.3实验结果 (6) 3.1学习心得 (7) 参考文献 (8)
1.1伪彩色图像处理原理 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术，又称为计算机图像处理。扩展了人眼的视觉范围，使之跳出传统的可视界限，在人类生活发展的各个方面至关重要。如何用计算机系统解释图像，形成了图像的理解或称为计算机视觉的理解外部世界。 所谓伪彩色图像处理，就是将图像中的黑白灰度级编程不同的彩色，如过分层越多，人眼所能提取的信息也多，从而达到图像增强的效果。这是一种视觉效果明显，又不太复杂的图像增强技术。伪彩色图像处理技术不仅适用于航空摄影和遥感图片，也可用于x光片及云母的判读等处理中。实现伪彩色处理的主要方法主要有密度分割法、灰度级-伪彩色变换法、频域伪彩色处理等多种方法。我们在这里主要介绍了各种方法的基本原理并重点介绍了灰度级-伪彩色变换法的序设计。 伪彩色图像处理（又称假彩色）有三种：第一种是把真实景物图像的像素逐个地映射为另一种颜色，使目标在原图像中更突出；第二种是把多光谱图像中任意三个光谱图像映射为可见光红、绿、蓝三种可见光谱段的信号，再合成为一幅彩色图像；第三种是把黑白图像，用灰度级映射或频谱映射而成为类似真实彩色的处理，相当于黑白照片的人工着色方法。 伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼可以提取更多的信息量。 伪彩色虽然能将黑白灰度转化为彩色，但这种彩色并不是真正表现图像的原始颜色，而仅仅是一种便于识别的伪彩色。伪彩色处理技术的实现方法有多种，如灰度分层法、灰度级-彩色变换法、频域滤波法等等。
颜色空间大全
颜色空间大全 HSV颜色空间 HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三个面，所代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于角度0° ，绿色对应于角度120°，蓝色对应于角度240°。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180° 。饱和度S取值从0到1，所以圆锥顶面的半径为１。HSV 颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集，这个模型中饱和度为百分之百的颜色，其纯度一般小于百分之百。在圆锥的顶点(即原点)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灰色，即具有不同灰度的灰色。对于这些点，S=0,H的 值无定义。可以说，HSV模型中的V轴对应于RGB颜色空间中的主对角线。在 圆锥顶面的圆周上的颜色，V=1，S=1,这种颜色是纯色。HSV模型对应于画家配 色的方法。画家用改变色浓和色深的方法从某种纯色获得不同色调的颜色，在一种纯色中加入白色以改变色浓，加入黑色以改变色深，同时加入不同比例的白色，黑色即可获得各种不同的色调。 HSI颜色空间 HSI色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调(Hue)、色饱和度(Saturation或Chroma)和亮度 (Intensity或Brightness)来描述色彩。HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述。用这种描述HIS色彩空间的圆锥模型相当复杂，但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。通常把色调和饱和度通称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度。由于人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，为了便于色彩处理和识别，人的视觉系统经常采用HSI色彩空间，它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HSI色彩空间可以大大简化图像分析和处理的工作量。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转换关系。 其他颜色模型： RGB颜色空间 RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来的光线中的R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同的扫描仪扫描同一幅图像，会得到不同色彩的图像数据；不同型号的显示器显示同一幅图像，也会有不同的色彩显示结果。显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的，后者是
数字图像处理——彩色图像实验报告
6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果：
彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像
(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果： 原图 转换到NTSC彩色空间
彩色空间转换
实验五彩色空间转换一、 实验目的 掌握MATLAB 中彩色空间的转换 二、实验步骤 1、由RGB 空间转换到YIQ： 读入5.jpg 图像； clc;clear; f = imread('5.jpg') yiq_image=rgb2ntsc(f); imshow(yiq_image) 显示结果如下： 2、由YIQ 彩色空间转换到RGB 空间下： rgb_image=ntsc2rgb(yiq_image); figure,imshow(rgb_image) 转换结果如图：
2、YCbCr 和RGB 彩色空间的相互转换 ycbcr_image=rgb2ycbcr(f); figure,imshow(ycbcr_image) rgb_image=ycbcr2rgb(ycbcr_image); figure,imshow(rgb_image) 效果如下图： 3、HSV 和RGB 彩色空间的相互转换 >> hsv_image=rgb2hsv(f); >> figure,imshow(hsv_image); >> rgb_image=hsv2rgb(hsv_image); >> figure,imshow(rgb_image); 效果如下图： 4、CMY 和RGB 彩色空间的相互转换 >> cmy_image=imcomplement(f); >> figure,imshow(cmy_image); >> rgb_image=imcomplement(cmy_image); >> figure,imshow(rgb_image); 效果如下图：
5、RGB 彩色空间到HSI 彩色空间的转换 hsi=rgb2hsi(f); figure,subplot(141),imshow(hsi) subplot(142),imshow(hsi(:,:,1)) subplot(143),imshow(hsi(:,:,2)) subplot(144),imshow(hsi(:,:,3)) 效果如下图： 三、实验总结 通过本次实验我掌握了MATLAB 中彩色空间的转换的基本方法。本次实验与上次实验联系比较紧密。但本次实验于上次实验相比，难度上有了一些变化，尤其是在RGB 彩色空间到HSI 彩色空间的转换的时候，出现了一点问题。由于在系统中本身没有rgb2hsi这个函数，所以运行时出现了错误，但通过，上网查找资料终于解决了这一问题。总体来说本次实验收获还是比较大的。
色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换
UV色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换收藏 CIE 1931 XYZ 色彩空间（也叫做CIE 1931 色彩空间）是其中一个最先采用数学方式来定义的色彩空间，它由国际照明委员会（CIE）于1931年创立。人类眼睛有对于短（S）、中（M）和长（L）波长光的感受器（叫做视锥细胞），所以原则上只要三个参数便能描述颜色感觉了。在三色加色法模型中，如果某一种颜色和另一种混合了不同份量的三种原色的颜色，均使人类看上去是相同的话，我们把这三种原色的份量称作该颜色的三色刺激值。CIE 1931 色彩空间通常会给出颜色的三色刺激值，并以X、Y和Z来表示。 因为人类眼睛有响应不同波长范围的三种类型的颜色传感器，所有可视颜色的完整绘图是三维的。但是颜色的概念可以分为两部分：明度和色度。例如，白色是明亮的颜色，而灰色被认为是不太亮的白色。换句话说，白色和灰色的色度是一样的，而明度不同。 CIE xyY空间是由XYZ值导出的空间，Y 是颜色的明度或亮度。x和y是CIE xy色度坐标，它们是所有三个三色刺激值X、Y 和Z 的函数所规范化的三个值中的两个： 反变换：（Y是亮度，x和y是色度坐标，已知） 在这里，x和y是色度坐标，CIE 1931色度图如下：
---------------------------------------------------------------------------------- LUV色彩空间全称CIE 1976(L*,u*,v*)（也作CIELUV）色彩空间，L*表示物体亮度，u*和v*是色度。于1976年由国际照明委员会(International Commission on Illumination)提出，由CIE XYZ空间经简单变换得到，具视觉统一性。类似的色彩空间有CIELAB。对于一般的图像，u*和v*的取值范围为-100到+100，亮度为0到100。 ----------------------------------------------------------------------------------- 转换： RGB to LUV 1，RGB to CIE XYZ:
C#实现颜色空间转换
实验一颜色空间转换 下载链接：https://www.360docs.net/doc/8714987235.html,/share/link?shareid=139708&uk=521254270 一、实验目的 理解颜色空间的原理,并实现各颜色空间的转换算法. 二、实验内容和步骤 请编程实现以下转换算法: 1.RGB ←→CMY 2.RGB ←→ HSL 3.RGB ←→ HSV 三、实验要求 1. 实现语言不做要求, C, C++, Java, Matlab均可 2. 要求按照课本上的算法实现 3. 请关键语句都加上注释 四、实验结果（本次实验采用C#语言） 1．实验界面截图： （1）初始截图 （2）操作后截图
2.实验代码
using System; using System.Collections.Generic; using https://www.360docs.net/doc/8714987235.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace RGBChange { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } //选择转换模式 private void comboBox1_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e) { if (comboBox1.Text == "RGB-->CMY" || comboBox1.Text == "RGB--->HSL" || comboBox1.Text == "RGB-->HSV") { label6.Text = "请输入数据，R:[0,255],G:[0,255],B:[0,255]"; label1.Text = "R:"; label2.Text = "G:"; label3.Text = "B:"; } if (comboBox1.Text == "CMY-->RGB" ) { label6.Text = "请输入数据，C:[0,360],M:[0,1],Y:[0,1]"; label1.Text = "C:"; label2.Text = "M:"; label3.Text = "Y:"; } if (comboBox1.Text == "HSV--->RGB" ) { label6.Text = "请输入数据，H:[0,360],S:[0,1],:[0,1] "; label1.Text = "H:"; label2.Text = "S:"; label3.Text = "V:"; }
彩色变换原理教学内容
彩色变换原理
1、原理 在使用单波段图像时，由于成像系统动态范围的限制，地物显示的亮度值差异较小。又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10～20级左右，而对色彩和强度的分辨力可达100多种，因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨。 1. 彩色合成（color composite） 在通过滤光片、衍射光栅等分光系统而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成。根据各波段的赋色不同，可以得到不同的彩色合成图像。 1) 真彩色合成 在通过蓝、绿、红三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三张图像上，若使用同样的三原色进行合成，可得到接近天然色的颜色，此方法称为真彩色合成。 2) 假彩色合成 由于多波段摄影中，一副图像多不是三原色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合成称假彩色合成。 进行遥感影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩色影像能否显示较丰富的信息或突出某一方面的信息。以陆地卫星Landsat的TM影像为例，当4，3，2波段分别被赋予红、绿、蓝颜色进行彩色合成时，这一合成方案就是标准假彩色合成，是一种最常用的合成方案。实际应用时，常常根据不同的应用目的在试验中进行分析、调试，寻找最佳合成方案，以达到最好的目视效果。
2. 单波段密度分割 将一副图像的整个亮度值变量L按照一定量分割为若干等量间隔，每一间隔赋予一种颜色，以不同的颜色控制成像系统的彩色显示，就可得到一副假彩色密度分割图像。 3.彩色变换 ⑴RGB 和HSI 模型是二种最常用的颜色模型。RGB 模型基于三基色原理，面向硬件，便于颜色的采集和显示。HSI模型基于色调(Hue)-饱和度(Saturation)-亮度(Intensity)理论，符合人类观察和感受颜色的视觉及心理学特点，便于从主观出发对颜色进行操作。 RGB 向HSI 模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将RGB 中的亮度因素分离，将色度分解为色调和饱和度， 并用角向量表示色调.(图2) ⑵ RGB 转换至HSI的几种常见方法 表1 列出几种常用的RGB-HSI转换公式 表1 几种算法的转换公式
数字图像处理之彩色图像的处理
实验六彩色图像的处理 一、实验目的 1、掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、掌握彩色图像的直方图处理方法。 二、实验内容及步骤 1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。 close all RGB=imread('flowers.tif'); [R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure imshow(R_i,map) [R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)
思考： 将RGB 图像’flowers.tif ’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？ close all
RGB=imread('flowers.tif'); [R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引图像 Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8色的索引图像'); Subplot(222);imshow(R_i2,map);title('32色的索引图像'); Subplot(223);imshow(R_i3,map);title('256色的索引图像'); Subplot(224);imshow(R_i4,map);title('1024色的索引图像'); 结论：随着索引值的增加图像的质量也有增加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模糊的情况出现。 2、RGB图像与不同颜色空间的转换。 (1) RGB与HSI颜色空间的转换 HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI 空间并显示各分量，hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。 close all
几种典型的颜色空间
几种典型的颜色空间 （一）CIE色度模型 国际照明委员会（CIE，Commission Internationale de L'Eclairage / International Commission on Illumination）的色度模型是最早使用的模型之一。它是三维模型，其中，x和y两维定义颜色，第3维定义亮度。 CIE 在1976 年规定了两种颜色空间。一种是用于自照明的颜色空间，叫做CIE LUV（图06-02-2）。 图06-02-2 CIE 1976 Lu’v’色度图 另一种用于非自照明的颜色空间，叫做CIE 1976 L*a*b*，或者叫CIE LAB。CIE LAB 系统使用的坐标叫做对色坐标(opponent color coordinate)，如图06-02-3 所示。CIELAB 使用b*, a *和 L*坐标轴定义CIE 颜色空间。其中，L*值代表光亮度，其值从0(黑色)~100(白色)。b*和a*代表色度坐标，其中a*代表红-绿轴，b*代表黄-蓝轴，它们的值从0到10。a* = b*= 0表示无色，因此L*就代表从黑到白的比例系数。使用对色坐标（opponet color coordinate）的想法来自这样的概念：颜色不能同时是红和绿，或者同时是黄和蓝，但颜色可以被认为是红和黄、红和蓝、绿和黄以及绿和蓝的组合。 图06-02-3 CIE LAB 颜色空间 CIE XYZ 是国际照明委员会在1931 年开发并在1964年修订的CIE 颜色系统(CIE Color System)，该系统是其他颜色系统的基础。它使用相应于红、绿和蓝三种颜色作为三种基色，而所有其他颜色都从这三种颜色中导出。通过相加混色或者相减混色，任何色调都可以使用不同量的基色产生。CIE 1931 色度
彩色变换原理
1、原理 在使用单波段图像时，由于成像系统动态范围的限制，地物显示的亮度值差异较小。又由于人眼对黑白图像亮度级的分辨能力仅有10～20级左右，而对色彩和强度的分辨力可达100多种，因此将黑白图像转换成彩色图像可使地物的差别易于分辨。 1. 彩色合成（color composite） 在通过滤光片、衍射光栅等分光系统而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成。根据各波段的赋色不同，可以得到不同的彩色合成图像。 1) 真彩色合成 在通过蓝、绿、红三原色的滤光片而拍摄的同一地物的三张图像上，若使用同样的三原色进行合成，可得到接近天然色的颜色，此方法称为真彩色合成。 2) 假彩色合成 由于多波段摄影中，一副图像多不是三原色的波长范围内获得的，如采用人眼看不见的红外波段等，因此由这些图像所进行的彩色合成称假彩色合成。 进行遥感影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩色影像能否显示较丰富的信息或突出某一方面的信息。以陆地卫星Landsat的TM影像为例，当4，3，2波段分别被赋予红、绿、蓝颜色进行彩色合成时，这一合成方案就是标准假彩色合成，是一种最常用的合成方案。实际应用时，常常根据不同的应用目的在试验中进行分析、调试，寻找最佳合成方案，以达到最好的目视效果。 2. 单波段密度分割 将一副图像的整个亮度值变量L按照一定量分割为若干等量间隔，每一间隔赋予一种颜色，以不同的颜色控制成像系统的彩色显示，就可得到一副假彩色密度分割图像。 3.彩色变换 ⑴RGB 和HSI 模型是二种最常用的颜色模型。RGB 模型基于三基色原理，面向硬件，便于颜色的采集和显示。HSI模型基于色调(Hue)-饱和度(Saturation)-亮度(Intensity)理论，符合人类观察和感受颜色的视觉及心理学特点，便于从主观出发对颜色进行操作。 RGB 向HSI 模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极 坐标的双锥体的转换。基本要求是将RGB 中的亮度因素分离，将色度分解为色调和饱和度，并用角向量表示色调.(图2) ⑵RGB 转换至HSI的几种常见方法 表1 列出几种常用的RGB-HSI转换公式 表1 几种算法的转换公式
将彩色图像转为单色的几种方法
将彩色图像转为单色的几种方法 时间：2006-11-10 来源：科印传媒《数码印刷》 者：王尚伟 作
【内容提要】自从彩色胶片出现以来，摄影师们已经开始不断地从彩色负片或 彩色透明片中来获得单色照片了。尽管他们的首选总会是单色负片，但这时的确已经可以在不使用单色胶 片的情况下来获取色彩了。用彩色负片来制得单色印刷照片的过程是非常容易的。
自从彩色胶片出现以来，摄影师们已经开始不断地从彩色负片或彩色透明片中来获得单色照片了。尽管 他们的首选总会是单色负片，但这时的确已经可以在不使用单色胶片的情况下来获取色彩了。 用彩色负片来制得单色印刷照片的过程是非常容易的。图像可以很简单地成像在一个特殊的暗室纸张或 暗室多级通用纸张上。多级通用纸张的反差调整会在单色照片上产生很好的暗调范围，有时与从黑白负片中 得到的照片相比已没有什么区别。如果是彩色透明片遇到这种情况就会更加复杂。在除去毛边的高质量胶片 上重新拍摄透明片来得到一个单色的中间底片，其中的两个步骤：过度曝光和冲洗不足是关键。然后把这个 底片在暗室下印刷到正规的单色纸张上即可。如果这些步骤做得都很正确就会得到非常好的效果。 随着数字成像技术的不断发展，现在有一种更好的方法把彩色图像转化成单色。首先，不管这张图片是 如何得到的， 普通胶片也好， 数码相机也好， 都需要输入到电脑里并且保存为 RGB 格式的数码图像。 利用 Adobe Photoshop 或其他具有数码图像处理功能的软件（都具有把彩色图像转化为灰度图的相似转换工具）来实现。 如图 1 所示，起初彩色图像是使用胶片扫描仪将彩色透明片扫描到 Photoshop 中去，并且以 RGB 色彩模式保 存。我们可以有下面一系列的方法把彩色数字文件转化成灰度图（如图 2 所示)。
RGB到Lab颜色空间转换
RGB到Lab颜色空间转换 一、引言 随着印刷行业从模拟到数字的变化，色彩的准确再现问题已经变得十分关键。我们需要使用色彩管理，以确保更好、更快、更准确地获得彩色图像。要做到图像处理等过程中的色彩统一性和与设备无关性，就必须实行标准化、规范化的色彩管理。 所谓色彩管理，就是解决图像在各色空间之间的转换问题，使图像的色彩在整个复制过程中失真最小。其基本思路是：首先选择一个与设备无关的参考色空间，然后对设备进行特征化，最后在各个设备的色空间和与设备无关的参考色空间之间建立关系，从而使数据文件在各个设备之间转换时有一个明确的关系可寻。虽然不可能让不同设备上的所有颜色完全相同，但可以使用颜色管理来确保大多数颜色相同或相似，从而达到在某种意义上一致的颜色复制效果。 二、色彩空间转换 色彩空间转换是指把一个色彩空间中的颜色数据转换或表示成另一个色彩空间中的相应数据，即用不同的色彩空间中的数据表示同一颜色。在本文中，是将与设备相关的RGB色彩空间转换到与设备无关的CIELab色彩空间。任何一个与设备有关的色彩空间都可以在CIELab色彩空间中测量、标定。如果不同的与设备相关颜色都能对应到CIELab色彩空间的同一点，那么，它们之间的转换就一定是准确的。 色彩空间转换的方法有很多种，本文主要介绍三维查表插值法和多项式回归法。 1.三维查表插值法 三维查找表法是目前研究色彩空间转换较为常用的算法。三维查找表算法的核
心思想是，将源色彩空间进行分割，划分为一个个规则的立方体，每个立方体的八个顶点的数据是已知的，将所有源空间的已知点构成一张三维查找表。当给定源空间中任意一个点时，能够找到与之相邻的八个数据点构成一个小立方体格子的节点，通过这个小立方体的八个顶点进行插值，得到目标空间对应的数据。 一般查找表法都是与插值法结合起来使用，变成带有插值算法的三维查找表法，这种方法可分为三个步骤： ①分割：将源色彩空间按一定的采样间隔分区，建立三维查找表； ②查找：对于一个已知的输入点，搜索源空间，找出包含它的由八个栅格点构成的立方体； ③插值：在一个立方体的栅格内，计算出非栅格点上的颜色值。 根据源空间的不同分割方式，常见的插值算法有：三线性插值、三棱柱插值、金字塔插值和四面体插值方法。 2.多项式回归法 多项式回归算法是指假设色彩空间的联系可以通过一组联立的方程估算出来。多项式回归算法的唯一必要条件就是源空间的点数应该大于所选择的多项式的项数。此算法的重点在于计算出多项式的系数，再将源色彩空间的数据代入多项式，就可以根据方程求出转换后的结果。 多项式回归算法的特点是简单、实现起来较为方便，且有着不错的转换效果；但使用项数少时精度较低，当项数过大时计算量大、且精度也不一定高。 3.色差 在评价彩色复制质量和控制彩色复制过程时，例如在实施色彩管理和评价印刷品颜色时，往往需要计算颜色的色差来实现控制颜色的目的。目前印刷业普遍采用