第7章 彩色图象处理

灰度值的区域赋予不同的颜色以更加明显地区分 它们。
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48
7.3 伪彩色增强
(1) 亮度切割 将图象看作2-D亮度函数 用1个平行于图象坐标平面的平面去切割图 象亮度函数，从而把亮度函数分成2个灰度值区间
L c m +1 lm cm x, y 0
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50
50
(a)原始图像
(b)8层伪彩色
(c)64层伪彩色
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7.3 伪彩色增强
(2) 从灰度到彩色的变换（映射） 利用（点—点）幅度变换函数 对灰度值用3个独立变换来处理 不同范围的灰度值由不同颜色增强
R G B
f 0 0
f 0
f
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7.3 伪彩色增强
(2) 从灰度到彩色的变换 将3个变换的结果分别输入3个电子枪
红色变换 IR ( x, y )
f ( x, y )
绿色变换
IG ( x, y )
蓝色变换
IB ( x, y )
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54
对灰度：几十 对彩色：几千
分类 (1) (2) 伪彩色增强方法 真彩色增强方法
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7.3 伪彩色增强
特点
对原来灰度图象中不同灰度值的区域赋予 不同的颜色以更明显地区分他们 不同灰度区域 ＝＝> 赋予不同颜色 ―伪” (1) 亮度切割
典型方法
(2)
(3)
利用变换函数
频域滤波
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伪彩色处理
伪彩色：原图并没有颜色，人工赋予的颜色。 伪彩色图像增强方法通过对原来灰度图像中不同
G I (1 S )
S cos(H 240 ) B I 1 cos(300 H )
R 3I (G B )
注意：300~360之间为非可见光谱色，没有定义。
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7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
HSV模型
一般用六棱锥（hexcone）来表示
530
在色度图中：
(1) 每点都对应一种颜色
0.4
540 550 绿 560 570 黄 580 590 600 C 紫 400 0.4 0.6 0.8 1.0 红 620 700~770 530 X
490 480 470 460 蓝 0.2
0.2
0.0
(2) 边界上的点代表纯颜色，中心点处纯度为零 (3) 连接任两端点的直线上的各点表示将这两端点所代表 的颜色相加可组成的一种颜色 (4) 过C点直线端点的两彩色为互补色 (5) 三角形包含由三顶点可组成的彩色
绝大部分图形显示器中。
如果采用其他色系进行了处理，最终一定要
转换到RGB色系，才能正常显示结果。
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7.2.1 面向硬设备的彩色模型
CMY模型：
主要用于彩色打印，这三种补色可分别由从 白光中减去三种基色而得到
从CMY到RGB的转换为
R 1 C
G 1 M
B 1 Y
24
25
CMY模型


7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
从HSI转换到RGB：
(1) 当H在[0, 120]之间：
B I (1 S )
S cos H R I 1 cos(60 H )
G 3I ( B R )
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7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
从HSI转换到RGB：
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7.2 彩色模型
7.2.1 面向硬设备的彩色模型
诸如彩色显示器或打印机之类的硬设备 (RGB模型，CMY模型)
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
以彩色处理为目的的应用 (HSI模型，HSV模型)
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7.2.1 面向硬设备的彩色模型
RGB模型：
建立在笛卡儿坐标系统里，其中三个轴分别 为R，G，B， 模型的空间是个正方体，原点对应黑色，离 原点最远的顶点对应白色 从黑到白的灰度值分布在从原点到离原点最 远顶点间的连线上，而立方体内其余各点对应不 同的颜色，可用从原点到该点的矢量表示
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7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
HSI模型表示：
39
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
从RGB转换到HSI：
I R G B 3
S 1 3 ( R G B)
1
min( R, G , B )
1 2 {P.169}
40
R G R B 2 H arccos 2 R G R B G B
RGB空间的彩色图像
CMY空间的彩色图像
图 RGB与CMY空间的转换
26
26
7.2.1 面向硬设备的彩色模型
I1，I2，I3模型：
将彩色用RGB的不同组合来表达
I 1 R G B 3
I 2 R B 2
I 3 2G R B 4
I1是最佳特征，I2是次佳特征
bB + C rR + gG
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7.1.2 三基色与色匹配
国际照度委员会CIE设定的彩色R，G，B
14
7.1.2 三基色与色匹配
亮度：如果用红绿蓝三色来计算白色的亮度
，其比例系数是特定的红绿蓝频谱所用加权函数的 函数。考虑到人类视觉和显示设备对不同彩色的不 同敏感程度，在匹配时各个系数取值不同，绿色系
数相当大，红色系数居中，蓝系数最小。
•CRT: Y709=0.2125R+0.7154G+0.0721B
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7.1.3 色度图
彩色的三种基本特性量：
亮度：与物体的反射率成正比，对应色的明亮度， 加入白色越多，越明亮。 色调：与光谱中光的波长相联系,掺入白色光色调不变 饱和度：与一定色调光的纯度有关 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
V
H同HSI模型
max( R, G , B ) min( R, G , B ) S max( R G B )
H = 0°红 H P S
蓝 H = 240°
白 V= 0 绿 H = 120°
max( R, G, B) V 255
黑 V= 1
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7.3 伪彩色增强
原理
人眼对颜色比对灰度有较大的分辨能力
•三种补色：
绿
黄
白
•品红（M，magenta，即
红加蓝）
青
•蓝绿（C，cyan，即绿
红
紫
蓝
加蓝） •黄（Y，yellow，即红加
绿）
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7.1.2 三基色与色匹配
三色混合/匹配： 相加配对：C rR + gG + bB
R，G，B：三原色 r，g，b：比例系数，r + g + b = 1
仅相加不能配对时： C rR + gG – bB
Y 1.0 520 0.8 510 530
0.6
500
0.4
540 550 绿 560 570 黄 580 590 600 C 紫 400 0.4 0.6 0.8 1.0
18
490 480 470 460 蓝 0.2
0.2
620 红 700~770 530 X
0.0
Y 1.0
7.1.3 色度图
520 510 0.8 0.6 500
第 7章
彩色图象处理
7.1 彩色视觉和描述
7.2 彩色模型
7.3 伪彩色增强 7.4 真彩色处理
7
7.1 彩色视觉和描述
7.1.1 7.1.2
彩色视觉基础 三基色与色匹配
7.1.3
色度图
8
7.1.1 彩色视觉基础
彩色和颜色
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 能够同样吸收所有波长光的表面看起来是灰色的， 反射的光多显浅灰色，反射的光少显深灰色 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
第 7章 彩色图象处理
1
2
（a）Picker甲状腺模型的单色图像
（b）强度分成8层后进行伪彩色图像处理
3
彩色图像的基本概念
人眼对于彩色的观察和处理是一种 生理 和
心理 现象，其机理还没有完全搞清楚，因而
对于彩色的许多结论都是建立在实验基础之
上的。
4
彩色图像的基本概念—色彩的形成
光学原理解释的色彩的形成 •这些不同颜色的光线实际上是不同频率的电磁波， 人眼将不同频率的电磁波感知为不同的颜色
同组合，如白色可由红、绿、蓝相加而得
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7.1.2 三基色与色匹配
三种感受器：视网膜上有3种不同的感受彩色的锥细
胞
光 的 吸 收 率
反应曲线：分布较宽，互相重叠
蓝
绿
红
400
450
500
550
600
650
700nm
蓝 紫 色
紫 蓝 色
蓝 色
蓝 绿 色

绿 色
黄 绿 色
黄 色
橙 色
红 橙 色
红 色
11
彩色图像的基本概念—色彩的分布
变型
I '2 R B
I '3 2G R B 2
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7.2.1 面向硬设备的彩色模型
归一化颜色模型：
对观察方向、物体几何、照明方向和亮度变 化具有不变性
( R G) 2 l1 ( R, G, B) ( R G ) 2 ( R B) 2 (G B) 2 ( R B) 2 l 2 ( R, G , B ) ( R G ) 2 ( R B) 2 (G B) 2