第六章 图像色彩处理
本章介绍Photoshop 中的图像色彩处理的知识和方法。由于在第一章中我们已经学习了图像和色彩的基础知识，所以本章不再赘述。这里主要通过介绍图像色彩调整命令的知识以及实例来完成这一部分知识的学习。
通过本章学习，你可以： ◆了解图像色彩处理的知识
◆理解图像色彩调整命令，掌握技巧并学会运用它来处理图像 ◆体验成功进行图像色彩处理的乐趣 6.1 Ph otoshop 图像色彩调整命令
同学们对艺术照都不陌生吧?在艺术照里的人物个个看起来都是那么的漂亮,与真实的人物大不一样。比如实际上皮肤比较黑的人在照片上看上去很白，实际上皮肤比较粗糙的人在照片上看上去皮肤很细腻等。那同学们想不想知道这些都是如何制作出来的呢？今天起我们就来对这些神奇的艺术照进行探密吧。灵活运用Photoshop 的图像调整功能，是我们学习图像编辑处理的关键一环。有效地对图像的色彩和色调进行控制，我们才能制作出高品质的图像作品。Photoshop 为我们提供了十分完善和强大的色彩调节功能，这些功能能够帮助我们创造出绚丽多彩的图像世界！
图像色调调整主要是指调整图像的明暗程度。相关的命令有色阶、曲线、色彩平衡、亮度/对比度等，它们都位于Photoshop 的【图像】/【调整】子菜单中。
6.1.1 色阶
利用“色阶”命令可以通过调整图像的暗调、中间调和高光的强度级别来校正图像。如图6.1.1所示。
6.1.2 曲线
“曲线”命令可以精确调整图像，赋予那些原本应当报废的图片新的生命力。该命令是用来改善图像质量的首选工具，它不但可调整图像整体或单独通道的亮度、对比度和色彩，还可调节图像任意局部的亮度。如图6.1.2所示。
6.1.3 色彩平衡
图6.1.1
图6.1.2
利用“色彩平衡”命令可以快速调整偏色的图片。它可以单独调整图像的暗调、中间调和高光的色彩，使图像恢复正常的色彩平衡关系。如图6.1.3所示。
6.1.4 亮度/对比度
“亮度/对比度”命令是调整图像色调的最简单方法。与“曲线”和“色阶”命令不同，“亮度/对比度”命令是一次性调整图像中的所有像素（包括高光、暗调和中间调）。 如图6.1.4所示。
6.1.5 自动色阶与自动对比度
选择【图像】/【调整】/【自动色阶】菜单，可以自动将图像每个通道中最亮和最暗的像素定义为白色和黑色，并按比例重新分配中间像素值来自动调整图像的色调。该命令不设对话框，功能与“色阶”对话框中的“自动”按钮完全相同。
选择【图像】/【调整】/【自动对比度】菜单，可以将图像中的最亮和最暗像素映射为白色和黑色，使高光显得更亮而暗调显得更暗，从而使图像显得更有质感。
除了以上的命令外，Photoshop 还提供了多种用于调整图像色彩的命令，如“自然饱和度”、“色相/饱和度”和“替换颜色”等。以下一一介绍。
6.1.6 自然饱和度
利用“自然饱和度”命令可以将图像的色彩调整到自然的鲜艳状态。通常用来调整人物图像，使人物皮肤的色彩不失真。如图6.1.6所示。
图
6.1.3
图6.1.4
6.1.7 色相/饱和度
利用“色相/饱和度”命令可以调整整个颜色成分或单个颜色成分的“色相”、“饱和度”和“明度”，从而改变图像颜色，或为黑白图片上色等。如图6.1.7所示。
6.1.8 替换颜色
利用“替换颜色”命令可以使用其他颜色替换图像中特定范围内的颜色。如图6.1.8所示。
图
6.1.6
图
6.1.7
图6.1.8
6.1.9 可选颜色
利用“可选颜色”命令可以有选择地修改任何主要颜色中的印刷色数量，而不会影响其他主要颜色。如图6.1.9所示。
6.1.10 变化
“变化”命令用于可视地调整当前图层或选区内图像的色彩平衡、对比度和饱和度，该命令对于不需要精确调整色彩的图像最有用。如图6.1.10所示。
6.1.11 自动颜色
利用“自动颜色”命令可以通过搜索图像中的明暗像素来自动调整图像的暗调、中间调和高光，来自动调整图像颜色。要使用该命令，只需选择“图像”>“调整”>“自动颜色”命令，或按【Shift+Ctrl+B 】组合键即可。
6.1.12 黑白
利用“黑白”命令可以将彩色图像转换为灰色图像，并可对单个颜色成分作细致的调整。另外，用户可为调整后的灰色图像着色，将其变为单一颜色的彩色图像。如图6.1.11所示。
图6.1.9
图6.1.10 图6.1.11
6.1.13 通道混合器
利用“通道混合器”命令可使用当前颜色通道的混合值来修改颜色通道，从而改变图像特定范围内的颜色，并能制作出一些特殊的效果。如图6.1.12所示。
6.1.14 渐变映射
利用“渐变映射”命令可为图像添加各种渐变颜色效果。与前面讲述的使用“渐变工具”不同的是，渐变映射首先把图像转换为灰度，然后再用渐变条中显示的不同颜色来映射图像中的各级灰度，从而制作出特殊的图像效果。渐变条的最左边可以映射最暗的灰度；渐变条的最右边可以映射最亮的灰度；渐变条的中间色可以映射中间色调。 如图6.1.13所示。
6.1.15 照片滤镜
“照片滤镜”命令模仿以下方法：在相机镜头前面加彩色滤镜，以便调整通过镜头传输的光的色彩平衡和色温。如图6.1.14所示。
图
6.1.12
图
6.1.13
图6.1.14
6.1.16 阴影/高光
“阴影/高光”命令适用于校正因强逆光而形成剪影的照片，或者校正由于太接近相机闪光灯而有些发白的照片。如图6.1.15所示。
6.1.17 曝光度
利用“曝光度”命令可以模拟照相机的“曝光”效果。与“亮度”命令不同的是，“亮度”命令是修正整幅图片的光亮程度，而“曝光度”命令主要是提高图像局部的亮度。 如图6.1.16所示。
6.1.18 匹配颜色
利用“通道混合器”命令可使用当前颜色通道的混合值来修改颜色通道，从而改变图像特定范围内的颜色，并能制作出一些特殊的效果。如图6.1.17所示。
图
6.1.15 图
6.1.16 图6.1.17
此外，Photoshop 还提供了一些特殊用途的色彩调整命令。 6.1.19 去色
利用“去色”命令可以去除整幅图像或选区内图像的彩色，从而将其转换为灰色图像。其用法很简单，只需在打开图像后，选择“图像”>“调整”>“去色”菜单，或者按【Shift+Ctrl+U 】组合键即可，没有参数输入。如图6.1.18所示。
6.1.20 反相
利用“反相”命令可以将图像的色彩进行反相，以原图像的补色显示，常用于制作胶片效果。“反相”命令是惟一一个不丢失颜色信息的命令，再次执行该命令可恢复原图像，或者按【Ctrl+I 】组合键即可，无参数输入。如图6.1.19所示。
6.1.21 阈值
选择“图像”>“调整”>“阈值”菜单，可将灰度或彩色图像转换为高对比度的黑白图像。此命令允许用户将某个色阶指定为阈值，所有比该阈值亮的像素会被转换为白色，所有比该阈值暗的像素会被转换为黑色。如图6.1.20所示。
图6.1.18 图
6.1.19 图
6.1.20
6.1.22 色调均化
选择“图像”>“调整”>“色调均化”菜单可均匀地调整图像的色调，将图像中最亮的像素转换为白色，将最暗的像素转换为黑色，其余的像素也相应地进行调整。无参数输入。如图6.1.21所示。
6.1.23 色调分离
利用“色调分离”命令可调整图像中的色调亮度，减少并分离图像的色调。选择“图像”>“调整”>“色调分离”菜单执行该命令时，系统将打开“色调分离”对话框，用户可通过设置色阶值决定图像变化的剧烈程度。其值越小，图像变化越剧烈；其值越大，图像变化越轻微。如图6.2.22所示。
6.2 Photoshop 图像色彩处理实例 实例1：给牙齿美白
1.按快捷键Ctrl+O ，打开需要需要美白的图像文件“黄牙.jpg ”。
图6.1.21 图6.1.22 图6.2.1
2.我们要在不改变照片中其它地方的情况将牙齿美白。首先利用合适的工具将图片中的牙齿选中（前面我们已经学习过很多选择工具了）。如图6.2.2所示。
3.然后依次【图像】→【调整】→【曲线】，如下图所示进行调整，调整后的效果如图6.2.3所示。
4.这时牙齿还是有些黄，接下来我再依次【图像】→【调整】→【色阶】命令进行调整，调整效果如图6.2.4所示。
图6.2.3
图
6.2.2
图6.2.4
5.最后取消选框，得到最后效果图如下：
其实，将图像色彩调白还有很多方法，同学们可在今后的实践中慢慢体会。 实例2：利用色阶调整和图层制作雪景效果
1. 按快捷键Ctrl+O ，打开需要制作雪景的图像文件“风景8.jpg ”。如图
6.2.6所示。
2.将背景层拖到【图层】调板下方的【创建新图层】按钮上创建一个副本，然后单击【图像】→【调整】→【去色】命令，为副本中的图像去色。
3.在【图层】调板上，将“背景副本”图层的混合模式设置为【强光】，如图6.2.7所示。
图
6.2.5
图6.2.6
图6.2.7
4.单击【图层】→【新调整图层】→【色阶】命令，在弹出的对话框中选中【使用前一图层创建剪贴蒙版】复选框，然后单击【确定】按钮。如图 6.2.8所示。
5.在弹出的对话框中向左拖动白色三角滑块调整【输入色阶】的参数值。如图
6.2.9所示。
6.然后单击【确定】按钮，这时我们已经可以看到雪景效果了。同学们，是不是很神奇呀！如图6.2.10所示。
图6.2.8
图6.2.9
图6.2.10
7.不过这还不是我们的最终效果，接下来我们再接再厉，将“色阶1”调整层拖到【图层】调板下方的【创建新图层】按钮上创建一副本，得到增强的
雪景效果。然后双击【图层】调板上的标记，并拖动滑块调整雪花覆盖的
程度，如图6.2.11所示。
8.调整完成后单击【确定】按钮，即可得到具有雪景效果的图像。如图6.2.12所示。
实践
1.尝试自己动手练习以上实例，并参照实例，选择素材完成对图像的色彩处理。
2.同学们分组完成对一张老照片的修复处理。
图6.2.11
图6.2.12
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
一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:
第六章 6.1 给出用于产生图6.5中标为“日光”的点的红光、绿光、蓝光的百分比。 从图中可知，x=0.31，y=0.32，由x+y+z=1可得z=0.37，这是三色值系数。我们感兴趣的是三色值XYZ。由他们的变换公式：x = X/(X+Y+Z)，y=Y/(X/Y/Z)，z=Z/(X/Y/Z)，可知他们的比例是相同的，故可得：X=0.31，Y=0.32，Y=0.37 6.2 用c 表示给定的颜色，并且给出它的坐标，用（x0,y0）表示，c 和c1之间的距离以及c1和c2的距离分别为： c1占c的百分比表示为: c2的百分比用p2表示：p2=100-p1,由上面的等式我们知道，作为例子，当c=c1时，那么d(c,c1)=0,并且p1=100%,p2=0%,同样当d(c,c1)=d(c1,c2)时，p1=0%,p2=100%,从它们简单的关系中可以容易地得出它们的值。 6.5
在中心点有R/2+ B/2+G= R+G+B /2 + G /2=midgray+G/2，由于增加了灰色分量和强度使人们看起来像纯绿色。 6.7 在每幅12比特图像中有4096212=种可能值。对于灰度色彩，所有的RGB 分量必须相等，所以有4096种不同的灰度。 6.8 （a ）R 图像中的所有像素值都是255。在G 图像中，第一列全是0，第二列全是1，最后一列全由255组成。在B 图像中，第一行全为255，第二行全为254，直到最后一行全为0。 （b ）（令坐标轴编号同书中图6.7（RGB 彩色立方体示意图）相同。）则：（0,0,0）=白色，（1,1,1）=黑色，（1,0,0）=青色，（1,1,0）=蓝色，（1,0,1）=绿色，（0,1,1）=红色，（0,0,1）=黄色，（0,1,0）=深红色。 (c)不包括黑点和白点是饱和的。在包含黑点或者白点时，饱和度会下降。 6.10 从式（6.5-5）的RGB 亮度映射函数推导出式（6.5-6）的CMY 亮度映射函数。 i i ks s = （i=1,2,3） (6.5-5) )1(k ks s i i -+= (i=1,2,3) (6.5-6) 由公式???? ??????-=????????? ?B G R Y M C 1可知，CMY 图像中的每个分量都是响应RGB 图像单一分量的函数。C 是R 的函数，M 是G 的函数，Y 是B 的函数。为清楚起见，我们使用素数标示CMY 分量。有公式 （i=1,2,3）得，)3,2,1(==i ks s i i （对应RGB 分量），并且有公
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
实验六彩色图像得处理 一、实验目得 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得转换. 3、掌握彩色图像得直方图处理方法。 二、实验内容及步骤 1、RGＢ图像与索引图像、灰度级图像得转换。 cｌoｓe ａll RGB＝iｍrｅａd（'ｆlｏｗｅrs、ｔif’）； [R_i，mａp]=rgb2ind（RＧB，８）；%ＲGB图像转换为８色得索引图像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，就是否调色板所表示得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色得索引图像［R＿ｉ２，mａｐ］=rgｂ2ind(RGB,32)；%ＲGB图像转换为3２色得索引图像 ［Ｒ_i3,ｍaｐ]=rｇｂ2ｉnd(ＲＧＢ，２５６)；％RGB图像转换为2５6色得索引图像 [Ｒ_i4，ｍａp］=rgb２ind(RGB,1024)；％RＧB图像转换为1０24色得索引图像 Suｂplot（221）；imsｈow（R＿i1，maｐ）；tｉｔle(’8色得索引图像'）； Subpｌot(22２)；iｍshow(R_i2，map）；ｔｉｔle（’3２色得索引图像＇)； Subploｔ(223);imsｈow（R_i３，ｍaｐ);tiｔle('2５6色得索引图像’）; Sｕbｐｌｏt(２24)；imshｏw(R_ｉ４,ｍap）；tｉtlｅ（'1０2４色得索引图像
第六章 图像色彩处理 本章介绍Photoshop 中的图像色彩处理的知识和方法。由于在第一章中我们已经学习了图像和色彩的基础知识，所以本章不再赘述。这里主要通过介绍图像色彩调整命令的知识以及实例来完成这一部分知识的学习。 通过本章学习，你可以： ◆了解图像色彩处理的知识 ◆理解图像色彩调整命令，掌握技巧并学会运用它来处理图像 ◆体验成功进行图像色彩处理的乐趣 6.1 Ph otoshop 图像色彩调整命令 同学们对艺术照都不陌生吧?在艺术照里的人物个个看起来都是那么的漂亮,与真实的人物大不一样。比如实际上皮肤比较黑的人在照片上看上去很白，实际上皮肤比较粗糙的人在照片上看上去皮肤很细腻等。那同学们想不想知道这些都是如何制作出来的呢？今天起我们就来对这些神奇的艺术照进行探密吧。灵活运用Photoshop 的图像调整功能，是我们学习图像编辑处理的关键一环。有效地对图像的色彩和色调进行控制，我们才能制作出高品质的图像作品。Photoshop 为我们提供了十分完善和强大的色彩调节功能，这些功能能够帮助我们创造出绚丽多彩的图像世界！ 图像色调调整主要是指调整图像的明暗程度。相关的命令有色阶、曲线、色彩平衡、亮度/对比度等，它们都位于Photoshop 的【图像】/【调整】子菜单中。 6.1.1 色阶 利用“色阶”命令可以通过调整图像的暗调、中间调和高光的强度级别来校正图像。如图6.1.1所示。 6.1.2 曲线 “曲线”命令可以精确调整图像，赋予那些原本应当报废的图片新的生命力。该命令是用来改善图像质量的首选工具，它不但可调整图像整体或单独通道的亮度、对比度和色彩，还可调节图像任意局部的亮度。如图6.1.2所示。 6.1.3 色彩平衡 图6.1.1 图6.1.2
关于彩色图像处理的认识与探究 李时铨 安徽大学 信息与计算科学 2016.5
摘要 随着信息技术的发展,彩色图像的应用也更加广泛。与灰度图像相比,彩色图像携带了更多的可视化信息。彩色图像处理已成为一个重要的研究领域。由于彩色图像中颜色表示的复杂性,本作依照经典RGB模型来进行多重灰度图像处理再合成，而现代彩色图像的处理方法早已是无穷无尽，可见彩色信息在数字图像处理中正得到更大的关注。 灰度图像中的去噪、退化复原、压缩在经过历史的变革以及有层出不穷的办法应对，但是如何同样的作用于彩色图像，想必是有困难的。一副图有许许多多像素的同时，每个像素还带着自己的色彩。基于RGB模型，不难理解，每一幅彩图都是由几张看似灰度的图像叠加形成（基于三原色原理）；同时为了色彩更加丰富多变，各种模型体系也崭露头角。 想必全彩色图像处理是基于伪彩色图像处理，伪彩色处理试图将灰度分层，而全彩色处理试图将色彩分层，给予灰度图一样的“待遇”，完成各项操作之后合成回原来的色彩。同时也不难理解，彩色图像的像素点，是一个个向量，这对未来直接处理彩色图像有着莫大的帮助与延伸。 关键词：彩色图像 均值滤波去噪 Lucy Richardson图像复原 图像DCT变换与反变换
Abstract With the development of information technology, the application of color image is also more widely. Compared with the gray image, color images carry more visual information.Color image processing has become an important area of research.Because of the complexity of the color in the color image said, according to the classical RGB model to make a multiple gray image processing and synthesis,however，he modern color image processing method is endless, visible color information in digital image processing is of greater concern. In the gray image noise reduction, degradation of recovery and compression after historical change and there are endless way to deal with, but how also applied to color images, most presumably is difficult.There are many, many pixels of a figure at the same time, each pixel with its own color.Based on the RGB model, it is easy to understand, every color image is formed by some seemingly gray-scale image overlay; At the same time in order to more colorful and changeable, all sorts of model system is emerging. Must have full color image processing is based on pseudo color image processing, and pseudo color processing to gray-scale stratification, and full color processing to color layer, giving the "treatment", like the gray-scale complete synthesis of back to the original color after the operations.It is not difficult to understand at the same time, color image pixels, is a vector, this directly with color images for the future with a great deal of help and extension. Key Words：Color image processing Noise reduction with average filtering Image restoration by Lucy Richardson Image DCT transform and inverse transform
Camera 图像处理原理分析色彩篇 1前言 做为拍照手机的核心模块之一，camera sensor效果的调整，涉及到众多的参数，如果对基本的光学原理及sensor软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话，对我们的工作将会起到事半功倍的效果。否则，缺乏了理论的指导，只能是凭感觉和经验去碰，往往无法准确的把握问题的关键，不能掌握sensor 调试的核心技术，无法根本的解决问题。 所以，这里笔者结合自己出于对摄影的爱好所学习的一些图像处理相关的原理，试图通过分析一些与Sen sor图像处理相关的因素，和大家分享一下自己的一些理解，共同探讨，共同学习进步。 2色彩感应及校正 2.1原理 人眼对色彩的识别，是基于人眼对光线存在三种不同的感应单元，不同的感应单元对不同波段的光有不同的响应曲线的原理，通过大脑的合成得到色彩的感知。一般来说，我们可以通俗的用RGB三基色的概念来理解颜色的分解和合成。 理论上，如果人眼和sensor对光谱的色光的响应，在光谱上的体现如下的话，基本上对三色光的响应，相互之间不会发生影响，没有所谓的交叉效应。 但是，实际情况并没有如此理想，下图表示了人眼的三色感应系统对光谱的响应情况。可见RGB的响应并不是完全独立的。
下图则表示了某Kodak相机光谱的响应。可见其与人眼的响应曲线有较大的区别。 2.2对sensor的色彩感应的校正 既然我们已经看到sensor对光谱的响应，在RGB各分量上与人眼对光谱的响应通常是有偏差的，当然就需要对其进行校正。不光是在交叉效应上，同样对色彩各分量的响应强度也需要校正。通常的做法是通过一个色彩校正矩阵对颜色进行一次校正。 1 该色彩校正的运算通常是由sensor模块集成或后端的ISP完成，软件通过修改相关寄存器得到正确的校正结果。值得注意的一点是，由于RGB -> YUV的转换也是通过一个3*3的变换矩阵来实现的，所以有时候这两个矩阵在ISP处理的过程中会合并在一起，通过一次矩阵运算操作完成色彩的校正和颜色空间的转换。
第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”） 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。（填“增强”或“削弱”） 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。（填“能”或“不能”） 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？ 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？ 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为：，请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界 比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息，但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为：，Sobel算子的作用模板为： 。 设图像为：
图像与色彩处理
目录 第5章图像与色彩处理 (2) 知识点 (2) 技能讲解 (3) 7．1色彩概述 (3) 7．2查看图像色彩的色调分布 (5) 课堂练习 (7) 操作题 (7) 思考题 (7) 总结与回顾 (8) 作业布置 (8)
第5章图像与色彩处理 知识点 ●图像处理的基本概念 ●图像修饰工具的使用（涂抹、色调、海绵、 图章、修复、修补） ●图像的旋转与变换 ●图像的自动处理（动作） ●色彩的基本概念 ●色彩、色调调整 任务1 绘制水粉画“童年的梦” 任务描述 世间也许最美好最珍贵 的就是童年的记忆。童年是 我们每一个人的甜蜜的梦， 无论在度过它的时候，还是
回味它的时候，都给我们一种温馨、一段甜蜜。请运用画笔工具绘制出你甜蜜而美好的童年的梦。 设计结果 制作完成的效果如图3-1所示。 任务分析 首先利用创建选区和颜色填充完成天空背景及绿色山丘部分。然后设置画笔不同的笔刷和颜色，绘制云朵、小草和房子等元素。通过本任务的学习，我们可以学会使用画笔工具来绘制简单的图形及如何定义画笔的基本操作。 操作步骤 制作天空及山丘 技能讲解 第七章图像的色彩处理 本章导读： 在实际的图像处理过程中，经常会对图像、选区中的图像或文字图像等进行图像色调和色
彩的调整，从而使图像画面能够更加符合操作要求。本章主要介绍调整图像色彩和色调的一些方法，以及“去色”、“反相”、“色调均匀”等命令的使用。用户可以通过本章的学习，掌握图像色彩、色调的基本调整方法和处理图像色彩特殊效果的方法。 重点和难点： 颜色和模式 图像色彩调整 特殊色彩色调调整 7．1色彩概述 图像的色彩和色调的控制是图像修饰中非常重要的操作，它决定着图像的整体视觉感。在Photoshop CS3中，色彩调整功能非常强大，选择“图像”“调整”命令，可以看到在“调整”菜单中有许多关于色彩调整的命令。 本章将介绍调整和改善图像所使用的各种命令的参数设置和使用方法。为了更好地学习色彩色调的调整，在介绍控制图像的色彩之前，先了解颜色的一些基本概念。 7．1．1基本概念 色彩的的主要指的是对图像的亮度、色相、饱和度及对比度的调节。下面就来介绍这些概念
图像的处理（一）----灰度图像像素颜色亮度处理 以前看了一些有关图像处理的书，对我起到了很大的帮助。所以，今天我就将我学过的知识整理出来，一方面可以给人学习，另一方面也可以请各位高手指点指点。 我要说的图像处理是针对程序方面的。所以，先做一个程序来放置图形。在这里，我使用了Delphi作为工具。因为，在我使用过的众多编译器当中，Delphi对图形的支持最好。还有，这里我并不是讲语法。所以，有些代码我就不详细说明。不便之处，敬请原谅。 注意：本文章的示例程序所用的东西不超过GDI的范围。 在图像处理中，速度是很重要的。因此，我们得重新处理一下TBitmap,得到TVczhBitmap。这只是因为GetPixels和SetPixels的速度太慢，换一个方法而已。 unit untBitmapProc; interface uses Graphics, SysUtils; type TVczhBitmap=class(TBitmap) private Data:PByteArray; Line:Integer; procedure SetFormat; function GetBytePointer(X,Y:Integer):PByte; procedure SetBytes(X,Y:Integer;Value:Byte); function GetBytes(X,Y:Integer):Byte; protected published constructor Create; public property Bytes[X,Y:Integer]:Byte read GetBytes write SetBytes; procedure LoadFromFile(FileName:String); procedure ToGray; end; implementation procedure TVczhBitmap.SetFormat; begin HandleType:=bmDIB; PixelFormat:=pf24bit; end; function TVczhBitmap.GetBytePointer(X,Y:Integer):PByte;
目录 第5章图像与色彩处理 (2) 知识点 (2) 技能讲解 (3) 7．1色彩概述 (3) 7．2查看图像色彩的色调分布 (5) 课堂练习 (7) 操作题 (7) 思考题 (7) 总结与回顾 (8) 作业布置 (8)
第5章图像与色彩处理 知识点 图像处理的基本概念 图像修饰工具的使用（涂抹、色调、海绵、图章、修复、修补） 图像的旋转与变换 图像的自动处理（动作） 色彩的基本概念 色彩、色调调整 任务1 绘制水粉画“童年的梦” 任务描述 世间也许最美好最珍贵的就是童年的记忆。童年是我们每一个人的甜蜜的梦，无论在度过它的时候，还是回味它的时候，都给我们一种温馨、 一段甜蜜。请运用画笔工具绘制出你甜蜜而美好的童 年的梦。 设计结果 制作完成的效果如图3-1所示。 任务分析 首先利用创建选区和颜色填充完成天空背景及绿色 图3-1 “童年的梦”效果 山丘部分。然后设置画笔不同的笔刷和颜色，绘制云 朵、小草和房子等元素。通过本任务的学习，我们可以学会使用画笔工具来绘制简单的图形 及如何定义画笔的基本操作。 操作步骤 制作天空及山丘
技能讲解 第七章图像的色彩处理 本章导读： 在实际的图像处理过程中，经常会对图像、选区中的图像或文字图像等进行图像色调和 色彩的调整，从而使图像画面能够更加符合操作要求。本章主要介绍调整图像色彩和色调的 一些方法，以及“去色”、“反相”、“色调均匀”等命令的使用。用户可以通过本章的学习， 掌握图像色彩、色调的基本调整方法和处理图像色彩特殊效果的方法。 重点和难点： 颜色和模式 图像色彩调整 特殊色彩色调调整 7．1色彩概述 图像的色彩和色调的控制是图像修饰中非常重要的操作，它决定着图像的整体视觉感。 在Photoshop CS3中，色彩调整功能非常强大，选择“图像”“调整”命令，可以看到在“调整”菜单中有许多关于色彩调整的命令。 本章将介绍调整和改善图像所使用的各种命令的参数设置和使用方法。为了更好地学习色彩色调的调整，在介绍控制图像的色彩之前，先了解颜色的一些基本概念。 7．1．1基本概念 色彩的的主要指的是对图像的亮度、色相、饱和度及对比度的调节。下面就来介绍这些概念的含义。 “色域”：一个色谱能够显示或打印的颜色范围。 “颜色通道”：与印刷中的印版相似，即每个印版对应于一个颜色通道。每幅Photoshop 图像都具有一个或多个通道，通道中存放的是颜色信息。 “亮度”：即图像的明暗度，亮度的调整就是明暗度的调整，在Photoshop中亮度的范围为0~255，它包括256种色调。比吉在RGB颜色模式中，代表的就是红、绿、蓝3原色的明暗度。 “色相”：就是色彩的颜色，调整色相就是在多种颜色中进行变化。它通常是由颜色的 名称来标识的，例如RGB颜色模式的图像有红色、绿色和蓝色组成的，每一种颜色就代表 一种色相。 “饱和度”：即图像颜色的强度和饱和度，它表示纯色中灰色成分的相对比例，用百分 数来度量，其中0%为灰度，100%为完全饱和。调整幅图像的饱和度就是调整图像颜色的 强度和纯度。 “对比度”：对比度代表了颜色间的差异，对比度越大，两种颜色之间的反差也就越大。反之则颜色相近。 “颜色模式”：颜色模式是用来提供将一种颜色转换成数字数据的方式，从而使颜色能 够在多种中得连续的描述，能够跨来台使用。常见的颜色模式有：RGB、CMYK、HSB和Lab 模式。 7．1．2颜色模式 设计作品所使用的色彩是将自然界的色彩通过不同的计算方式，即颜色模式，展现在显示屏上，并根据其不同的应用领域，使用不同的颜色模式。
数字图像处理：部分课后习题参考答案 第一章 1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于 (x,y)于处的值。连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的 数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。 联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。 其中 g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j 2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次 既有联系又有区别，如下图所示。 图像处理的重点是图像之间进行的变换。尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间 图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。 图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。 如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定
图像的颜色处理 1、图像的颜色处理理论 我们知道计算机的颜色是由3种颜色红（RED）、绿（GREEN）、蓝（BLUE）组成。计算机显示的任何一种颜色都可以用这3中基本颜色按不同的比例混合而得到，这就是三原色原理。公式为： C=Xr+Yg+Zb x+y+z=1 其中R、G、B为三原色，而x、y、z为3种基本颜色的系数，C为任意一种颜色。三原色原理可如下解释： ·自然界中的任何颜色都可以由3种基本颜色按不同的比例混合得到；而任何一种颜色也可以分解为3种基本颜色。 ·三种颜色之间是相互独立的，任何一种颜色都不能由其余两种颜色混合得到。 ·混合色的饱和度由三种颜色的比例决定。 ·混合的亮度为3种颜色的亮度之和。 人眼的视觉包括个要素：色调、饱和度和亮度。色调是指光的颜色，光的波长不同，颜色也就不同，因而具有不同的色调。饱和度是指颜色的深浅或浓淡程度。饱和度的深浅和白色的比例有关，白色的成分越多，饱和度越低。亮度是指人眼感觉到的光的明暗程度。光的能量越大，亮度越大。 2、灰度化处理 颜色可以分为黑白色和彩色。黑白颜色就是以前黑白电视机中所看到的颜色——灰色，它由黑色和白色组成。所以又把黑白颜色叫做灰度色。在RGB模型中，如果R=G=B，则颜色（R、G，B）就表示灰度颜色，R、G、B的值为灰度值。彩色和灰度色之间可以互相转换。由灰度转化为彩色的过程称为伪彩色处理，而由彩色转化为灰度的过程又叫做灰度化处理。我们主要介绍灰度化处理的方法。 灰度化处理的方法有好几种，都是使颜色的R、G、B分量的取值范围为（0，255），所以灰度图像只能表现256种颜色。我们可以取3个分量值中最大值、最小值、算术平均值作为灰度值。在这里我们取3个分量值中最大值作为灰度值。 灰度图像只能现实256种灰度值，因此当对真彩色进行灰度处理时，需要先将它转化为256色图像，而对于非真彩色图像，只需将彩色表中各颜色表项的单个分量值都赋为灰度值即可，然后用得到的灰度级颜色表来创建调色板，并用该调色板来处理图像。由于真彩色的处理比较难。我们只完成非真彩色图像的处理。
第三课色彩魔术 ——图像色彩的处理 一、教材分析： 本课是宁波信息技术教材八年级上第三课《色彩魔术》的内容，属于用计算机制作多媒体作品模块的提高和拓展。在第二课已经对Photoshop这个软件部分功能进行了学习，这节课将继续学习Photoshop一个比较重要的功能——图像色彩的处理。图像色彩是美术问题，也是仁者见仁智者见智的问题，信息技术课是操作型的课程，所以本节课侧重点不是讲授怎样的图像色彩是成功的、好的，而是侧重在我们可以怎样利用Photoshop对图像色彩进行处理，来达到自己想要的色彩效果。 二、教学目标： 知识与技能： 1、了解色彩的基本概念； 2、学会调整图像的亮度、对比度； 3、学会设置色彩属性； 过程与方法： 1、在本课学习过程中掌握图像处理的基本方法； 2、能利用课本和帮助文档，完成本节课的任务 情感态度与价值观： 在本课学习过程中，感受成功的体验，培养学生良好的生活习惯，养成助人为乐相互帮助的习惯。 三、教学重点和难点： 重点：了解色彩的基本概念；调整图像的明暗；调整图像的色彩。 难点：调整图像的明暗、调整图像的色彩。 四、教学准备 1、教学ppt一份； 2、多媒体网络教学系统一个； 3、图片处理素材若干份； 五、教学过程 教师活动学生活动设计意 图 导入照片，记录着岁月的流逝，孩子的成长，由于老照片放置时间较长，经扫描采集后的图像色彩有不少 缺陷，比如说颜色暗淡，层次模糊等，本节课的任务 就是让大家通过对Photoshop的学习来对图像进行色 彩调整，使图像变得完美。 在大屏幕上展示一些图像文件，一张是今年国庆节的阅兵时的数码照，照片色彩艳鲜，清晰度高，层 次分明，另外一些是历届阅兵照片，照片色彩暗淡， 清晰度较差。 教师：先对几张照片做一个简介，再提问，这些照片 在图像质量方面有何不同？ 学生：这些照片引起了他们的兴趣，展开讨论，并举 手回答。学生思考讨论两 张照片的差异 通过讨 论，引起 学生的 兴趣
计算机中图像颜色处理技术毕业论文 第一章引言 1.1课题来源及意义 本课题来源于科研需求。 本课题主要研究的是针对打印或扫描中出现的图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。本课题主要对图像进行背景去噪、灰度化、二值化等处理，得到较为干净的字符图像块。 随着科学技术的不断发展，计算机的更新速度不断提高，人们的思想文化素质的提高，对图像的要求也越来越高。因此把原始图像与计算机结合起来，从而创作出许多更加完美的图像，满足人们的需求。计算机图像处理，是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。 图像是人类获取和交换信息的主要来源，人类感知外界信息，80%以上是通过视觉得到的。因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。图像处理或图像分析方法的应用越来越广泛。 1.2答题卡简介 当今社会，为能够多方面评价个人能力，出现了名目繁多的考试，答题卡已不再陌生。答题卡一般由基本信息栏、导引道和很多信息位构成。 基本信息栏一般用于填写填涂这卡片的使用者的基本信息，一般考试中包括考生的和考号。导引道用于阅读机确认答题卡的方向和位置。而占据绝大部分位置的信息位则是供使用者填涂其所选择的选项。 答题后，答题卡上的信息通过光标阅读机识别并储存在计算机中。 答题卡相比于传统纸答，有如下优点：
1、普通纸答题卡。印刷方便，长期使用节省成本。 2、答题卡查询方便、影像化保存答题卡。对判卷结果有疑问，输入学号或学生可直接在电脑中查到这答题卡和判卷细节。 3、错误处理高效方便。对于学号填涂错误、学号重复、主观题漏登分等错误情况处理方便，无需查找原始试卷，直接在电脑上调阅影像。 4、统计与分析方便。除基本统计参数外，提供排名、分数分布、试题合理性分析、多科成绩汇总与综合等功能。 5、判卷速度快。每小时3600试卷（标准32K答题卡）。 6、升级空间。与网络技术结合，通过后续升级，可实现网络判卷功能。 因此，答题卡技术是一项方便快捷的考试方式。 1.3国外发展现状 研究表明，计算机中图像颜色处理技术是根据RGB三原色理论对色彩信息量化，再利用像素的点运算扫描整幅图像进行一一处理。位图图像一般分为单色图像、灰度图像和彩色图像。单色图像只有黑色和白色两种颜色，整个图像由单纯的黑色点和白色点组成。彩色图像的像素点是由R (红色)、G (绿色)、B (兰色) 三元色混合而成的，不同含量的R、G、B 组成不同的颜色，每一个记录单个像素的位数据单元可表示任意一种颜色。因此，要实现图像的灰度化处理，就是在0-255里划分一定的阈值，把图像分为黑、灰、白。 为实现对图像的二值化处理，基于最大方差比的图像二值化算法能够准确而快速地对图像进行二值化，特别是当对象物和背景的灰度值的差具有一定大小的时候，效果更明显(柴本成, 2005)；增强大津法和边缘检测阈值法确定的阈值对图像进行二值化处理，不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题，同时对于同一信号源的图像也有相当理想的处理效果，该方法可进一步应用于图像分割等(吴冰,秦志远, 2001)；文本