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Chap 9 彩色图像表示 图像表示 基本概念（彩色空间及其模式） 灰度图象：通常每个象素用一个字节来表示。 灰度级：表示象素的灰度范围，如1Byte/pixel是256级灰度。 分辨率：用来描述数字图象所表示的空间细节的程度（高或低），如与设备无关的分辨率表示：象素的个数MxN，以及与设备有关的表示，如dpi(dot per inch)，pixel/mm line. 亮度和对比度：是人眼感知物体的主观度量。亮度即明亮程度通常用照度度量，而对比度与物体相对于背景的亮度差别有关，一般用差别与背景的亮度的比值来衡量。 颜色视觉 图像表示 彩色图象：通常真彩色用三字节的R，G，B来表示，即8:8:8=24位。 R、G、B （三基色波长（CIE）Blue: 435.8nm, Green: 546.1nm,Red: 700nm） 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色模型 颜色视觉：颜色基础： RGB模式 (相加混色模型，用于发光物体) 图像表示 HSB模型: 基于人类对颜色的感觉，HSB模型描述颜色的三个基本特征。又称为HSI空间。 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色基础 图像表示 色相（或色度Hue） 是从物体反射或透过物体传播的颜色。在 0 到 360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。 饱和度（Saturation） 有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从 0%（灰色）到 100%（完全饱和）的百分比来度量。在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。 亮度（Brightness） 是颜色的相对明暗程度，通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。 图像表示 图像表示 图像表示 在绘画艺术上，饱和度的概念可描述如下： 是一种纯色加上白色染料后的结果，此时色彩的饱和度发生变化而色彩的亮度不发生变化。 同样在绘画艺术上，亮度的概念可描述如下： 是一种纯色加上黑色染料后的结果，此时色彩的亮度发生变化而色彩的饱和度不发生变化。 HSB空间的坐标体系 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色基础 颜色视觉：颜色基础 图像表示 另外，彩色有多种不同的表示方式，例如，YUV（PAL制式）,YIQ（NTSC制式）,HSI表示。 伪彩色与假彩色处理 伪彩色处理。 假彩色处理。 伪彩色与假彩色处理 伪彩色处理 灰度分层法 该方法比较简单、直观。缺点是变换出的彩色数目有限 假彩色处理 假彩色处理 假彩色处理 假彩色处理 彩色增强：伪彩色增强（函数映射） 定义三个映射函数为 、 、 ，输入灰度图象为 ，则三基色分量为： 彩色增强：伪彩色增强（函数映射） 伪彩色处理灰度变换法示意图 TG(·) f(x,y) TR(·) TB(·) R(x,y) G(x,y) B(x,y) 彩色增强：伪彩色增强（函数映射） L L L/4 3L/4 L/2 0 G B R 伪彩色处理灰度变换曲线 彩色增强：伪彩色增强 灰度分层法 特 例 彩色增强：伪彩色增强 映射函数 彩色增强：伪彩色增强（频域滤波） 频域增强方法的定义 图象傅立叶变换所得频谱经三个不同频率特性的滤波器（常用带通或带阻滤波器）滤波，再经傅立叶逆变换得到的灰度值分别代表图象的不同频率分量，设计适当的伪彩色映射函数，就可以用色彩表现出图象的不同频率成分。 彩色增强：伪彩色增强（频域滤波） 彩色增强：伪彩色增强（频域滤波） 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。 例：用彩色信息进行图像识别 彩色增强：伪彩色增强（频域滤波） 例：用彩色信息进行图像识别 的NNF 彩色增强：伪彩色增强（频域滤波） 例：用彩色信息进行图像识别 的NNF 彩色增强：伪彩色增强（频域滤波） 例：用彩色信息进行图像识别 两种算法的效果比较 把真实的自然彩色图象或遥感多光谱图象处理成假彩色图象。 用途： （1）景物映射成奇异彩色，比本色更引人注目。 * * 1、颜色基础 2、颜色模型 3个基本特性量：辉度、色调、饱和度； 辉度：与物体的反射率成正比； 色调：与混合光谱中主要光波长相关联； 饱和度：与一定色调的纯度有关，纯光的谱色是完全饱和的； 色度：色调和饱和度合起来称为色度； 颜色可用辉度和色度共同表示； 色系数 x:红色色系数; X:红色刺激量 y:绿色色系数； Y:绿色刺激量 z:蓝色色系数； Z:蓝色刺激量 色度图:1931年CIE制定 R:700nm G:546.1nm B:435.8nm p 橙色 饱和度：66%