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第7章-彩色图像处理

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彩色图像 处理

彩色图像 处理




式中
h值的范围[0，2π] s值的范围为[0，1] i值的范围为[0，1]
H值的范围[0°，360°] S值的范围[0，100] I值的范围[0，255]
H h 180 / S s 100 I i 255
(2) HSI转换到RGB。利用h、s、i将HSI转换为 RGB的公式为
2 彩色模型
彩色模型（彩色空间或彩色系统）的用 途是用一些标准的，通常可接受的方式 来促进彩色规范。 彩色模型实际上是某个三维颜色空间中 的一个可见光子集。
彩色模型
用于进行有关颜色的理论研究。 RGB模型、CIE XYZ模型、Lab 模型等。
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。 HSI模型、HSV模型、HSL模型。
彩色图像处理的应用——去红眼
去红眼技术常用的颜色模型有： RGB模型、CIE Lab模 型、HSI模型。 在此，采用HSI模型进行处理。统计资料表明，人像中 的红眼有如下特征：
- h 4 4 s 0.3
去红眼
彩色图像处理的应用——肤色检测
根据肤色特征，利用肤色模型，将肤色在色度空间进 行聚类分析，便可完成肤色检测。常用的肤色检测模 型有： 高斯模型、混合高斯模型和直方图模型。色度 空间可用常见的RGB、CIE Lab、HSI、YCbCr等模型。
2.2 CMY和CMYK彩色模型
C 1 R M 1 G Y 1 B
CMY彩色模型主要用于彩色打印。 相减混色模型 CMYK – K:黑色
2.2 HSI颜色模型
HSI模型是美国色彩学家孟塞尔 (H.A.Munseu)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。
PhotoShop第7章 图像的色调和色彩调整

PhotoShop第7章 图像的色调和色彩调整


4）拖动“颜色容差”滑块可调整选区的大小。容差越大，选取的 范围越大，此时设置“颜色容差”为130,如左下图所示。 5）在“替换”选项组中，调整所选中颜色的“色相”、“饱和度” 和“亮度”，如中下图所示，单击“确定”按钮，结果如右下图 所示。
7.2.5 可选颜色
“可选颜色”命令可校正不平衡的色彩和调整颜色，它是高 端扫描仪和分色程序使用的一项技术，在图像中的每个原色中 添加和减少CMYK印刷色的量。 使用“可选颜色”命令调整图像色彩的具体操作步骤如下： 1）打开要处理的图片，如左下图所示。 2）执行菜单中的“图像”→“调整”→“可选颜色”命令，弹出 右下图所示的对话框。在该对话框中，可以调整在“颜色”下 拉列表框中设置的颜色，有针对性的选择红色、绿色、蓝色、 青色、洋红色、黄色、黑色、白色和中性色进行调整。
吸管工具：对话框右下角从左到右依次为 （设置黑场）、
（设置灰点）和 （设置白场）。选择其中任何一个吸管， 然后将鼠标指针移到图像窗口中，鼠标指针变成相应的吸管 形状，此时单击即可进行色调调整。选择 黑场）后在图像中 单击，图像中所有像素的亮度值将减去吸管单击处的像素亮 度值，从而使图像变暗。 （设置白场）与 （ 设置黑场）相 反，Photoshop CS3将所有的像素的亮度值加上吸管单击处的 像素的亮度值，从而提高图像的亮度。 （设置灰点）所选中 的像素的亮度值用来调整图像的色调分布。 自动：单击“自动”按钮，将以所设置的自动校正选项对 图像进行调整。 存储：单击“存储”按钮，可以将当前所做的色阶调整保 存起来。 载入：单击“载入”按钮，可以载入以前的色阶调整。 3）设置“输入色阶”的三个值分别为0，1.4，90，如左下图 所示，单击“确定”按钮，结果如右下图所示。
7.2.4 替换颜色
彩色图像处理

彩色图像处理


HSI模型
包含彩色信息的两个参数是色度(H)和饱和度(S)。 色度H由角度表示，彩色的色度反映了该彩色最接 近什么样的光谱波长（即彩虹中的那种颜色）。 o o 不失一般性，可以假定 0 的彩色为红色， 120 的为 o o o 绿色，240 的为蓝色。色度从0 ~360 覆盖了所有可 见光谱的彩色。
三原色原理
自然界中的可见颜色都可以用三种原色 按一定比例混合得到；反之，任意一种 颜色都可以分解为三种原色。 作为原色的三种颜色应该相互独立，即 其中任何一种都不能用其他两种混合得 到。
三原色原理
为了标准化起见，国际照明委员会（CIE） 规定:用波长为700nm、546.1nm、 435.8nm的单色光分别作为红(R)、绿 (G)、蓝(B)三原色。
彩色图像基础
可见光是由电磁波谱中相对较窄的波段组成，如果
一个物体比较均衡地反射各种光谱，则人看到的物体是白
的；而如果一个物体对某些可见光谱反射的较多，则人看 到的物体就呈现相对应的颜色。 例如，绿色物体反射具有500~570nm（纳米）范围的光， 吸收其他波长光的多数能量。
人眼的吸收特性：
人眼的锥状细胞是负责彩色视觉的传感器，人眼的锥状 细胞可分为三个主要的感觉类别。大约65%的锥状细胞对红 光敏感， 33%对绿光敏感，只有2%对蓝光敏感。由于人眼的 这些吸收特性，被看到的彩色是所谓的原色红（R，red）、 绿(G，green)和蓝（B，blue）的各种组合。


基本原理：将灰度图像或者单色图像的各个灰度级 匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成 彩色图像。 设f(x，y)为一幅灰度图像，R (x，y)，G (x， y)，B (x，y)为f(x，y)映射到RGB空间的三个颜色 分量，则伪彩色处理可以表示为：
第七讲 彩色图像处理

第七讲 彩色图像处理

第七章 彩色图像处理本章主要包括三部分教学内容： 1. 颜色的描述 2．颜色模式转换 3. 图像主色调提取7．1颜色的描述色度学是—门研究彩色计量的科学，其任务在于研究人眼彩色视觉的定性和定量规律及应用。

彩色视觉是人眼的—种明视觉。

彩色光的基本参数明亮度、色调和饱和度,称颜色三要素。

明亮度是光作用于人眼时引起的明亮程度的感觉。

一般来说，彩色光能量大则显得亮，反之则暗。

色调反映颜色的类别，如红色、绿色、蓝色等。

饱和度是指彩色光所呈现颜色的深浅或纯洁程度。

色调与饱和度又合称为色度，它即说明彩色光的颜色类别，又说明颜色的深浅程度。

1730年牛顿利用三棱镜色散将白光分解成色谱，后来物理学认为可视光是波长在400nm~780nm 的电磁波，不同波长的可视光作用人眼产生颜色的感觉，如图7-1。

但是可视光如何作用于人眼而产生颜色的感觉，目前还不清楚。

1801年Young 提出了一种假设，认为视网膜上的视锥细胞有三种类型，即红视锥细胞、绿视锥细胞和蓝视锥细胞,分别对红、绿、兰三种光灵敏。

三种视锥细胞感应的光信号在人脑中产生颜色的心理感觉，这样即使不同光谱的光可能有相同颜色的感觉。

实验发现，人眼的颜色感觉取决于红、绿、蓝三种光分量的比例，而亮度感觉取决于红、绿、蓝三种光分量的代数和。

这个规律称为 Grassman 定律。

由此，利用红、绿、兰三种颜色可以组配不同的颜色，因而红、绿、兰称作颜色的三基色，记为R 、G 、B 。

白光(W)可由红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色相加而成，它们的光通量比例为 ΦR ：ΦG ：ΦB ＝ 1：4.5907：0.0601。

如果取光通量为1光瓦的红基色光为基准，要配出白光，需要4.5907光瓦的绿光和 0.0601光瓦的蓝光，而白光的光通量则为：Φw ＝1 + 4.5907 + 0.0601＝5.6508光瓦为简化计算，使用三基色单位制，记作[R]、[G]、[B]，它规定白光是由各为1个单位的三基色光组成，即：Ｗ = 1[R] + 1[G] + 1[B]符号=的含义是“可由…混合配出”。

彩色图像处理

彩色图像处理


(
(
)
)
8.3 彩色图像处理
• 通常彩色图像的存储为RGB方式 • 可以用灰度图像处理技术分别对R、G、 B分量进行处理 • 由于RGB模型不符合人类视觉对色彩 的感受，处理结果可能并不好 • 可以变换到其他彩色空间进行处理
8.3.1 在RGB模型中图像处理
R、G、B分别进行直方图均衡
R、G、B分别进行直方图均衡
[
]
S cos H R = I 1 + o cos 60 − H G = 3I − ( B + R )
(
)
G = I (1 − S )
蓝－红扇区 H在[240o,360o]
[
]
S cos H − 240 o B = I 1 + o − cos 300 H R = 3I − (G + B )
RGB模型
B 蓝 (0,0,1) 品红 白 青
(0,1,0) 黑 (1,0,0) R 红 黄 绿 G
(0,0,0)
R=G=B
(1,1,1)
RGB模型
RGB(R)
RGB(G)
RGB(B)
RGB模型的特点
• 与人的视觉系统结构密切相关 • 在图像记录设备和显示设备中使用 • 不符合人对彩色的感受和描述方式
色饱和度降低0.2
（三）色调增强
• 调整色调时需注意色调的连续性
色调改变
色调改变
8.3.3 彩可以利用 • 利用前景物与背景的色彩差异可以加 以区分 • 例如在电影特技中常用的“蓝幕”技术
利用色调信息
利用色饱和度信息
8.2.4 HSV模型
• 与HSI模型类似
V 蓝 H = 240°
彩色图像处理

彩色图像处理

• 从颜色感知角度分类: • 混合型颜色空间: RGB, CMY(K), XYZ • 亮度/色度型颜色空间:YUV/YCbCr/YIQ, CIELAB/CIELUV • 强度/饱和度/色调型颜色空间: HSI/HSV/HSL/HSB
• 从技术角度区分: • 计算机显示和印刷技术: RGB/CMY(K), HSI/HSV/HSL/HSB • 颜色度量 : XYZ , CIELAB/CIELUV • 广播电视: YUV/YCbCr/YIQ
青
灰度级 黄
彩色图像处理
颜色空间:RGB模型
• 便于采集和显示(传感器 显示三基色)
• RGB空间不符合人眼对颜色的感知心理，难以通过 RGB的值表示颜色的认知属性
• RGB颜色空间是不均匀的颜色空间，两种颜色之间的 知觉差异不能采用该颜色空间中两个颜色点的距离来 表示
• CMYK颜色空间是与RGB颜色空间相对应的空间，用 于彩色印刷和打印，采用的是相减混色原理
S彩E色IE 图TJ像U 处理
8
彩色图像处理
Which picture contains a red crayon?
彩色图像处理
Which picture contains a red crayon?
彩色图像处理
颜色空间
彩色模型的用途是为了简化彩色说明规范, 彩色模型通常 用3D坐标系统表示
g ( x ,y ) l( x ,y ) r ( x ,y ) f( x ,y ) l(x, y)
l(x,y)r(x,y)
彩色图像处理
r(x, y)
f (x, y)
g(x, y)
➢ 不同光照条件的影响: l ( x , y )
蓝ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
光
7彩色图像处理PPT课件

7彩色图像处理PPT课件

Color matching functions x,y,andz
16
600 nm 550 nm 450 nm (1931)
R:700 nm G:546.1 nm B:435.8 nm (1931)
R:575 nm G:535 nm B:445 nm (1965)
CIE standard color matching functions
5
Physical Nature of Color
The color spectrum can be divided into six regions violet, blue, green, yellow, orange and red
The visible light is composed of a narrow band frequencies with wavelengths from 400 to 700 nm (10-9 m) in the electromagnetic energy spectrum.
6
7
Physical Nature of Color
White light consists of a continuous spectrum of colors ranging from violet to red.
8
三基色与生物成像原理
9
Three Perception Cones
R:575 nm G:535 nm B:445 nm (1965)
Color Image Processing
Color Fundamentals Color Models Basics of Full-Color Image Processing Color Transformations
彩色图像处理七

彩色图像处理七

彩色图像分割图像分割(image segmentation)描述根据相似和均匀的准则将图像分为互相不重叠、本身相连的图像组元(称为区域)的过程。

类似与此，彩色图像分割(color image segmentation)描述从图像中提取一个或多个相连的、满足均匀性(同质)准则区域的过程，这里均匀性准则基于从图像光谱成分中提取的特征。

这些成分定义在给定的彩色空间(见第3章)中。

分割过程可基于有关场景中目标的知识，如几何和光学的特性。

对分割灰度图像的基本原理在很多数字图像处理的教材中都有介绍(见[GonW0002]、[Pit93]、[Pra91]、[Son et a1.93]，以及综述文章[PalPal93])。

本章集中考虑利用彩色信息进行图像分割的技术。

将介绍和讨论四组分割技术。

分割中最重要的特征之一可能就是对区域的定义。

粗略地说，可以区分四种区域定义：1．区域是像素集合的、借助一组定义在彩色空间上的隶属度函数来指定的连通组元。

对彩色信号的组合要在彩色空问进行。

组合的一个条件可以是像素的彩色在彩色空间中都在一个平面或多面体中。

2．区域是图像平面上(最大化的)相连的像素集合，这个集合满足均匀性条件。

与上一种定义相反，对彩色信号的组合是在图像平面上进行的而不是在彩色空间进行的。

例如，均匀区域可通过对大的、非均匀的区域进行分裂得到或将一个起始像素邻域内的其他像素(或像素块)合并进去得到。

3．区域是由构成彩色轮廓的边缘像素所围起来的像素集合。

彰色轮廓是依靠在彩色图像中使用边缘检测算子(见第6章)而确宅的，其间可能需要对轮廓中的间断进行填充。

在某种意义上说，区域由于代表了由边缘像素构成的非均匀集合的补集而均匀·4．区域是像素集合的连通组元，这个像素集合的组合源于对彰色空间中彩色信号的物理建模。

分割的目的是从对应场景中物体表面的彩色图像中提取区域，每个区域包含一种物质。

遮挡、阴影和高光都不应对这种图像分割产生影响，尽管图像中的彩色值有变化。

彩色图像处理

彩色图像处理

彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化彩色图像基础●为什么要研究彩色图像处理？✓符合人类视觉特点人类可以辨别几千种颜色色调和亮度只能辨别几十种灰度层次✓有用的描绘子简化目标物的区分目标识别：根据目标的颜色特征彩色图像基础●彩色图像处理可分为：✓全彩色处理数码相机数码摄像机彩色扫描仪✓伪彩色处理对不同的灰度或灰度范围赋予不同的颜色彩色图像基础当一束白光通过一个玻璃棱镜时，出现的光束不是白光，而是由一端为紫色到另一端为红色的连续彩色谱组成彩色图像基础●光特性是颜色科学的核心●描述彩色光的3个基本量：✓辐射率：从光源流出能量的总量，用瓦特(W)度量✓光强：观察者从光源接收的能量总和✓亮度：主观描绘子彩色图像基础●三原色✓红色（Red）、绿色（Green）、蓝色（Blue）●原色相加可产生二次色✓深红色：红＋蓝✓青色：绿＋蓝✓黄色：红＋绿彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●RGB●CMY和CMYK●HSI●YIQ●YUV●YCbCr彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●RGB✓CCD技术直接感知R,G,B三个分量✓是图像成像、显示、打印等设备的基础CMY和CMYK彩色空间●CMY(青、深红、黄)、CMYK (青、深红、黄、黑）✓运用在大多数在纸上沉积彩色颜料的设备，如彩色打印机和复印机✓CMYK打印中的主要颜色是黑色等量的CMY原色产生黑色，但不纯在CMY基础上，加入黑色，形成CMYK彩色空间彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●HSI(色调、饱和度、亮度）✓两个特点：I分量与图像的彩色信息无关H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相连的✓将亮度(I)与色调（H）和饱和度（S）分开✓避免颜色受到光照明暗(I)等条件的干扰✓仅仅分析反映色彩本质的色调和饱和度✓广泛用于计算机视觉、图像检索和视频检索彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●YIQ✓Y指亮度(Brightness),即灰度值✓I和Q指色调，描述色彩及饱和度✓用于彩色电视广播，被北美的电视系统所采用（属于NTSC系统）✓Y分量可提供黑白电视机的所有影像信息彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●YUV✓Y指亮度,与YIQ的Y相同✓U和V也指色调，不同于YIQ的I和Q✓用于彩色电视广播，被欧洲的电视系统所采用（属于PAL系统）✓Y分量也可提供黑白电视机的所有影像信息彩色空间（也称彩色模型或彩色系统）●YCbCr✓Y指亮度,与YIQ和YUV的Y相同✓Cb和Cr由U和V调整得到✓JPEG采用的彩色空间彩色空间转换1.RGB CMY2.RGB HSI3.RGB YIQ4.RGB YUV5.RGB YCbCr⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Y M C 111RGB和CMY值都归一化到[0,1]1、RGB CMY2⎩⎨⎧-=θθ360H ([()[⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=221arccos G R R θ()[B G R S min 31++-=()B G R I ++=31RGB图像和与之对应的HSI图像分量RGB图像色调饱和度强度2001200<≤H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I R 060cos cos 1G 00240120<≤H =H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I G 060cos cos 1B 00360240<≤H =H ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=H H S I B 060cos cos 1R3、RGB YIQ ⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡211.0596.0299.0Q I Y 523.0274.0587.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-B G R 312.0322.0114.0⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 106.1272.0956.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-Q IY 703.1647.0621.04、RGB YUV⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡615.0148.0299.0V U Y 515.0289.0587.0--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-B G R 100.0437.0114.0⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 032.2395.00-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤-V U Y 0581.0140.15、RGB YCbCr⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡05000.01687.02990.01Cr Cb Y 04187.03313.05870.0--⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤111281280B G R ⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡111B G R 77200.134414.040200.1-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤-128128071414.00Cr Cb Y 00813.05000.01140.0-彩色图像处理●彩色基础知识●彩色空间●伪彩色处理●全彩色图像处理●彩色变换●彩色图像平滑和尖锐化伪彩色图像处理●什么叫伪彩色图像处理?✓也叫假彩色图像处理✓根据一定的准则对灰度值赋以彩色的处理✓区分：伪彩色图像、真彩色图像、单色图像●为什么需要伪彩色图像处理?✓人类可以辨别上千种颜色和强度✓只能辨别二十几种灰度伪彩色图像处理●应用✓为人们观察和解释图像中的灰度目标●怎样进行伪彩色图像处理？1.强度分层技术2.灰度级到彩色转换技术1、强度分层技术●把一幅图像描述为三维函数（x,y,f(x,y)）●分层技术：放置平行于(x,y)坐标面的平面●每一个平面在相交区域切割图像函数1、强度分层技术——定义()k c y x f =,k c 是与强度间隔第K级强度有关的颜色k V k V 是由在l=k-1和l=k 分割平面定义的令[0,L-1]表示灰度级，使l 0代表黑色（f(x,y)=0）,l L-1代表白色(f(x,y)=L-1)。

第七章 彩色图像处理

第七章 彩色图像处理

G = I (1 − S )
S cos( H − 240 ) B = I 1 + cos( 300 − H )
R = 3I − (G + B )
29/48
长安大学地测学院
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
由图7.2.4分析人物头发与外套颜色及各分 量的表现
30/48
长安大学地测学院
(G − B) 2 l3 ( R , G , B ) = ( R − G ) 2 + ( R − B) 2 + (G − B) 2
彩色电视ＹＵＶ模型，因不属于本课范畴，自学
22/48
长安大学地测学院
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型 主要的视觉感知彩色模型：
1. HSI(hue,saturation,intensity) 2. HCV(hue,chroma,value) 3. HSV(hue,saturation,value) 4. HSB(hue,saturation,brightness) 5. La*b*
B = 1−Y
20/48
长安大学地测学院
7.2.1 面向硬设备的彩色模型
I1，I2，I3模型： 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 变型
I '2 = R − B
(2) 当H在[120°, 240°]之间：
R = I (1 − S )
S cos( H − 120 ) G = I 1 + cos(180 − H )
《彩色图像处理》课件

《彩色图像处理》课件


人脸识别
02
利用彩色图像处理技术，对人脸图像进行特征提取、比对和分
析，实现人脸识别和身份验证。
指纹识别
03
通过对指纹图像进行彩色图像处理，提取指纹特征，实现指纹
识别和身份验证。
彩色图像处理在广告设计领域的应用
色彩校正
通过对图像进行色彩校正，调整颜色、亮度和对 比度，以达到更好的视觉效果和品牌形象。
数字摄影和艺术创作
利用彩色图像处理技术对数字 摄影作品和艺术作品进行后期 处理和创作。
安全和监控
利用彩色图像处理技术对监控 视频进行分析，如人脸识别、
行为分析等。
彩色图像处理的基本流程
特征提取
从彩色图像中提取出感兴趣的 特征，如边缘、角点等。
增强和变换
对彩色图像的色彩、对比度等 进行增强和变换，以突出某些 特征或改善视觉效果。
图片美化
利用彩色图像处理技术，对图片进行美化处理， 如磨皮、美白、瘦脸等，提高图片质量和观感。
创意设计
通过彩色图像处理技术，实现创意设计和艺术效 果，如动态海报、数字绘画等。
THANKS
谢谢
视频捕捉

将纸质图像扫描成数字格式，转换为彩色图 像。
网络下载
从互联网上下载彩色图像资源。
彩色图像的预处理技术
01
02
03
04
灰度转换
将彩色图像转换为灰度图像， 减少颜色信息，突出图像的明
暗对比。
噪声消除
去除图像中的噪声和干扰，提 高图像的清晰度和质量。
尺寸调整
去雾处理
去除图像中的雾气和阴影，提高图像 的可见度和清晰度。
03
CHAPTER
彩色图像的分割与识别
彩色图像的分割算法

实验七彩色图像处理

实验7 MATLAB实现彩色图像处理【实验内容】1、任选一幅彩色图像(RGB)(1）彩色图像的分析调入并显示彩色图像；拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；将该图像转换成HSV图像，根据各个分量图像的情况讨论该彩色图像的亮度、色调等性质。

RGB=imread('autumn.tif');R=RGB(:,:,1);G=RGB(:,:,2);B=RGB(:,:,3);hsv=rgb2hsv(RGB);(2) 彩色图像的直方图均衡显示这幅图像的R，G，B分量的直方图，分别进行直方图均衡处理，并显示均衡后的直方图和直方图均衡处理后的各分量；将处理完毕的各个分量合成彩色图像并显示其结果；将该图像转换成HSV图像，观察处理前后图像的彩色、亮度、色调等性质的变化。

RGB=imread('autumn.tif');hsv=rgb2hsv(RGB);R=RGB(:,:,1);subplot(231),imhist(R),title('原始R分量直方图');G=RGB(:,:,2);subplot(232),imhist(G),title('原始G分量直方图');B=RGB(:,:,3);subplot(233),imhist(B),title('原始B分量直方图');R1=histeq(R);subplot(234),imhist(R1),title('均衡化R分量直方图'); G1=histeq(G);subplot(235),imhist(G1),title('均衡化G分量直方图'); B1=histeq(B);subplot(236),imhist(B1),title('均衡化B分量直方图'); RGB1=cat(3,R1,G1,B1);hsv1=rgb2hsv(RGB1);figuresubplot(221),imshow(RGB),title('原始图像');subplot(222),imshow(hsv),title('原始HSV图像');subplot(223),imshow(RGB1),title('均衡化后图像');subplot(224),imshow(hsv1),title('均衡化后hsv图像');(3）、彩色图像在HIS模型下的增强将一幅RGB彩色图像转换为HIS空间。

彩色图像处理-概述.


– [C] +1[C1]= 2 [ C2] +3 [ C3]
处
– [C] +1[C1] +2 [ C2]= 3 [ C3]
理
彩色图像处理-彩色视觉和描述
颜色是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的 主观感觉。颜色分两大类：非彩色和彩色。非彩色是 指黑色、白色和介于这两者之间深浅不同的灰色， 也
数 称为无色系列。彩色是指除了非彩色以外的各种颜色。 字 颜色有三个基本属性， 分别是色调、 饱和度和亮度。 图 基于这三个基本属性，提出了一种重要的颜色模型 象 处 HSI（Hue、 Saturation、 Intensity）。在HSI颜色模 理 型部分中， 我们将详细介绍这三个基本属性。
处
–则
1[C1]+2 [C2]= 1[C’1]+2 [C’2]
理
彩色图像处理-彩色视觉和描述
彩色匹配
彩色相减：当C1、C2混合色与C’1、C’2混合
色相匹配时，若C2与C’2相匹配，则C1和C’1 也匹配，即已知 [C1]+ [ C2]= [C’1]+
[ C’2]，若 [C’2]=[ C2]，则 [C’1]=[ C1]
定义三种波长并不表明仅仅三个固定rgb分量可以组成所有颜色一幅彩色图像的像素值可看作是光强和波长的函数值fx但实际使用时将其看作是一幅普通二维图像且每个像素有红绿蓝三个灰度值会更直彩色图像处理彩色视觉和描述色匹配为组成某种颜色所需的红绿蓝的量称为3个刺激量分别用rgb表示
彩色图像处理-概述
*对彩色的感知是人类视觉系统固有的能力
PAL-YUV
YUV彩色电视信号传输时，将R、G、B改
组成亮度信号和色度信号。PAL制式将R、G、B

Photoshop图像处理立体化教程(Photoshop CS6)第7章 调整图像色彩和色调

7.4 课堂案例：制作艺术海报 7.5 项目实训 7.6 课后练习 7.7 技巧提升
行业提示：艺术照调色技巧
15
艺术照在拍摄时画面已经很漂亮了，后期一般只需调整色调即可。需要注意的是，在调整照片 色调时，需要根据客户在拍照前期选择的艺术照风格进行调整，否则图像的色调可能会与画面风格 不一致。常见的艺术照色调有冷色调、暖色调和单色调等。
高等教育立体化精品系列规划教材
第7章 调整图像色彩和色调
Photoshop图像处理立体化教程 （Photoshop CS6）（微课版）
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7.1 课堂案例：调整暖色婴儿照片
7.1.1 使用“自动色调”命令调整色调 7.1.2 使用“自动颜色”命令调整颜色 7.1.3 使用“自动对比度”命令调整对比度 7.1.4 使用“色相/饱和度”命令调整图像颜色 7.1.5 使用“色彩平衡”命令调整图像颜色
7.1.2 使用“自动颜色”命令调整颜色
4
（1）选择【图像】/【自动颜色】菜单命令，调整图像的颜色。 （2） 返回图像编辑区，发现调整后的颜色向深色过渡，效果如下图所示。
7.1.3 使用“自动对比度”命令调整对比度
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（1） 选择【图像】/【自动对比度】菜单命令，调整图像的对比度。 （2） 返回图像编辑区，发现调整后的图像的对比度加强。
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7.1 课堂案例：调整暖色婴儿照片 7.2 课堂案例：提高数码照片质感 7.3 课堂案例：处理一组艺术照
行业提示：艺术照调色技巧 7.3.1 使用“曝光度”命令调整图像色彩 7.3.2 使用“自然饱和度”命令调整图像色彩 7.3.3 使用“黑白”命令制作黑白照 7.3.4 使用“阴影/高光”命令调整图像明暗度 7.3.5 使用“照片滤镜”命令调整图像色调

彩色图像处理

彩色图像处理
包含的主要内容
彩色基础知识 彩色空间 伪彩色处理 全彩色图像处理 彩色变换 彩色图像平滑和尖锐化
➢ 彩色图像基础
彩色图像处理可分为： 全彩色处理
数码相机 数码摄像机 彩色扫描仪
伪彩色处理 －－对不同的灰度或灰度范围赋予不白光
✓ 电磁波谱
通 过 党 课 的学 习，在 工作和 学习中 牢固树 立共产 党员的 政治意 识，大 局意识 ， 责 任 意 识 ，创新 意识， 积极从 思想上 真正入 党，早 日成为 一名合 格的共 产党员 。 下 面 是 美 文阅读 网小编 为大家 收集整 理的党 课心得 体会1000字 ， 欢迎大 家阅读 。 党 课 心 得体 会1000字 篇1 我 很 荣 幸能 够在这 一学期 里参加我们工管系第 八 期 入 党 积 极分子 的培训 ，我真 的十分 珍惜这 一次来 之不易 的学习 机会。 在这段 、 这 一 期 的 学习日 子里， 我对党 的性质 、指导 思想、 基本理 论和基 础知识 有了更 全 面 更 深 层 次的理 解，特 别是入 党动机 ，更是 得到了 进一步 的端正 ，同时 也增强 了 自 身 的 时 代使命 感和历 史责任 感。下 面，是 我这次 党课的 学习心 得。 通 过 这 一 期 党 课 的学习 ，我的 思想再 次有了 巨大的 变化。 对于一 个以全 心全意 为人民 服 务 为 宗 旨 的共产 党，作 为党员 就应该 多干实 事、少 说空话 、深入 实际、 全心全 意 、 勤 俭 办 事、一 事当前 ，要更 多的为 人民作 想、从 大局作 眼。对 于这样 的宗旨 ， 作 为 积 极 向党靠 拢的先 进分子 ，就应 该从小 事做起 ，从身 边做起 。在不 断的学 习 中 成 长 ， 我们要 有一分 这样的 认识， 树立起 正确的 人生观 、世界 观和价 值观。 按 照 党 章 的 要求来 约束自 己的思 想和行 为。或 许，开 始是比 较困难 ，但.加 以时日
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不会做出一块“红/绿”的色块(说明红/绿是对立的)，红和绿合成的色块是“黄”，丝毫没有红绿
的感觉)。同样，“蓝/黄”代表人没有描述颜色“微带蓝的黄或微带黄的蓝”的经验。认为视网膜
2
上有三对视素：白-黑、红-绿、黄-蓝。这三种视素包括“建设”和“破坏”两种对立过程。光刺激 破坏白-黑视素，引起神经冲动产生白色感觉，无光刺激时，白-黑视素被重新建设起来，产生 黑色感觉。对红-绿红-绿，红光起破坏作用，绿光起建设作用。
700
G = ∫ kϕ(λ)g(λ)dλ ≈ ∑ kϕ(λ)g(λ)∆λ
λ
400
5
（7-2）
700
B = ∫ kϕ(λ)b (λ)dλ ≈ ∑ kϕ(λ)b (λ)∆λ
λ
400
其中：ϕ)λ(是色光的光谱分布函数，或颜色刺激函数；K 叫归化系数，目的是为了规定三刺
激值的最大值。
从公式可以看出，一种颜色的三刺激值 R、G、B 大小可以设定，但各自在 R+B+G 中所
L M
S
接收
L+M+S
L-M L+M-S 对立色处理
黑/白 红/绿
图 7-4 颜色视觉阶段学说理论
颜色视觉理论是彩色图像处理的基础，如彩色图像输入、输出设备都采用三基色 RGB 和 CMY。图像处理过程中，一般不直接采用输入设备 RGB 色空间，而采用国际标准 CIE XYZ， CIELAB，也使用基于视觉的 LMS、ISV 色空间，在图像传输中最常用的是 YIQ，YCrCb 对 立色空间等。所以，色空间之间的转换是彩色图像处理的基础。
“三色”学说。扬⎯赫姆霍尔兹的“三色”学说，是扬⎯赫姆霍尔兹在 19 世纪提出的(Young
1802-Helmholtz 1886)。们根据红、绿、蓝三色（称作三原色）可以混合出各种不同颜色的混
合规律，假设人眼视网膜上有三种神经纤维，光作用于纤维上能同时引起三种纤维的兴奋，
波长不同，引起三种纤维兴奋不同，每一种神经纤维的兴奋引起一种颜色感觉。20 世纪生理
r+g+b=1
7.1.3 CIE 标准色度系统
1．CIE 1931 色度学系统
图 7-5 匹配实验-色光混合 4
为 了 能 够 得 到 一 致 的 度 量 ， 国 际 照 明 委 员 会 （ International Commission on Illumination-Comission Internationale de l’Eclairage-简称CIE）规定了一套标准色度系统，称为 CIE标准色度系统(CIE calorimetric system)。
区分颜色常用 3 种基本特性量：亮度、色调和饱和度。色调和饱和度合起来称为色度。 颜色可用亮度和色度共同表示。当把红、绿、蓝三色光混合时，通过改变三者各自的强度比 例可得到白色以及其他各种色调和饱和度的彩色
C ≡ rR + gG + bB 其中 C 代表某一特定色，≡ 表示匹配，R，G，B 表示三原色，r，g，b 代表比例系数，且有
赫林论证了三色理论不能解释红光与绿光组合怎样就产生了黄光，或论证了有视觉缺陷的人
无一例外的容易将红色与绿色或黄色与蓝色相混淆。基于如下事实：“红/绿”代表人没有描述
颜色“微带红的绿或微带绿的红”的经验（而有微带黄的绿或微带绿的黄、微带绿的蓝或微带
蓝的绿、微带红的蓝或微带蓝的红，如图依次可以描述为“黄/绿”、“蓝/绿”、“红/蓝”，但是你
（7-6） （7-7）
等能白点: x=0.3333, y=0.3333
色度图(CIE Chromaticity Diagram)
7
1931 年 CIE 制定了 1 个色度图（见下图），用组成某种颜色的三原色的比例来规定这种 颜色。 (1) 在色度图中每点都对应一种可见的颜色，任何可见的颜色都在色度图中占据确定的位置。
X = ∫kϕ(λ)x(λ)dλ ≈ ∑kϕ(λ)x(λ)∆λ
λ
400
700
Y = ∫ kϕ(λ) y(λ)dλ ≈ ∑ kϕ(λ) y(λ)∆λ
λ
400
（7-4）
700
Z = ∫ kϕ(λ)z(λ)dλ ≈ ∑ kϕ(λ)z(λ)∆λ
λ
400
其中：归化系数k，目的是规定Y值最大为100。
k
=
∑
100 S(λ) y(λ)∆λ
占相对比例是确定的，这个比值叫色品坐标。
色品坐标:
r= R R +G + B
g= G R+G+B
b= B R+G+B
（7-3）
图 7-8. CIE RGB 色品坐标
2．CIE 1931-XYZ(2°视场 XYZ) z “CIE 1931-RGB 系统”是从实验得出的，可以用于计算任何光谱颜色，但计算中出现 负值，不容易理解，使用不便。所以，在 1931 年 CIE 推荐了一个新的国际通用的色 度系统：“CIE 1931-XYZ”。 z 采用三个假想的三原色X，Y，Z匹配等能光谱得到的三刺激值，定名为“CIE 1931 标 准色度观察者光谱三刺激值”，简称“CIE 1931 标准色度观察者”。这个系统叫做“CIE 1931 标准色度系统”，也称作“2°视场XYZ色度系统”。 z “CIE 1931 标准色度系统”是由“CIE 1931-RGB”系统推导来的。
第七章 彩色图像处理
学习目的要求
1、 了解色空间概念 2、 掌握几种数字图像常用色空间的变换 3、 了解伪彩色增强
7.1 色度学基础 7.1.1 彩色视觉基础
人眼所见的色彩，其理论基础最早是由 Newton 于 1671 年利用三棱镜自然光通过后分离 出不同的色彩表现，称之为光谱(Spectrum)。
图7-12. Device Color Gamut 8
3．CIELUV 和 CIE L*a*b*均匀颜色空间
鉴于CIEXYZ颜色空间的不均匀性，国际照明委员会又 向世界各国推荐了几个国际通用的均匀颜色空间和色差 公式。1976年提出的CIELUV(用于自照明的颜色空间)、CIE L*a*b*(用于非自照明的颜色空间)色空间与颜色的感知 就较为均匀。
图 7-1 波长 380∼780nm 之间电磁波，引起人眼颜色感觉不同，简称可见光。 紫、蓝(430∼470 nm)、青、绿(500∼530 nm)、绿、黄、橙、红(620∼700 nm)
颜色是外界的物理刺激表现出来人的感觉。 复色光。自然界见到的单色光机会不多，一般都是复色光。 光谱分布。单位波长对应的辐射量称为光谱密度。光谱密度与波长之间的关系成为光谱分布
在(0, 0)，(0, 1)，(1, 0)为顶点的三角形内且色度图外的点对应不可见的颜色。 (2) 在色度图中边界上的点代表纯颜色，移向中心表示混合的白光增加而纯度减少。到中心点
C 处各种光谱能量相等而显为白色，此处纯度为零。某种颜色的纯度一般称为该颜色的饱 和度。 (3) 在色度图中连接任 2 端点的直线上的各点表示将这 2 端点所代表的颜色相加可组成的一种 颜色。
6
1.8
Tristimulus values
1.4 z(λ)
1 0.6
y(λ)
x(λ)
0.2
400
500
600
700
Wavelength (nm)
图 7-9. CIE 1931 光谱三刺激值曲线(或颜色匹配函数 x (λ ), y(λ ), z (λ ) )
1931-XYZ 色度计算及色品坐标
700
C单色光 = r（R）+ g（G）+ b （B）
（7-1）
其中，(R )、(G)、(B)是匹配颜色中每个三原色“1个单位”， 如560nm的三刺激值？
图 7-7. 光谱三刺激值曲线(或颜色匹配函数)
计算任意光谱分布函数色光的三刺激值：
700
R=∫kϕ(λ)r(λ)dλ ≈∑kϕ(λ)r(λ)∆λ
λ
400
“阶段”学说。在 Hering 的观点提出不久，视觉科学家就争论视觉系统本质是三色的 呢还是对立的。Von Kries(1882)最先提出分阶段。在颜色视觉过程分成几个阶段：
a． 第一过程：吸收（三色理论） b． 第二过程：传递（重新组合） c． 第三过程：感知（对立学说） 在传递阶段，单个锥体细胞的信号重新相加或相减组合(可以理解为信号处理的去相关 处理)，结果在感知阶段表现为“亮/暗、红/绿、蓝/黄”三种对立信道。
(a)
(b)
图 7-3 人眼颜色感觉的三色理论. (a) 三种锥细胞；(b)三种锥细胞不同的光谱敏感特性：
L-cones, most sensitive to red light (610 nm) ，M-cones, most sensitive to green light (560 nm)，
S-cones, most sensitive to blue light (430 nm)
CIE 使用三原色：R(red)： λ=700.0nm G(green)： λ=546.1nm B(blue)： λ=435.8nm
三原色光与等能白光（也叫E光源）相匹配，确定“1 个单位”的三原色在等能光谱色的数量。
E
λ
7-6 等能光谱
三刺激值(The tristimulus values)：匹配所有单色光，得到每个单色光需要用三原色匹配的大 小(实际只匹配等间距 λ∆=5nm 单色光)，这个大小就叫做这个单色光的三刺激值，也叫“光谱 三刺激值”，也称“颜色匹配函数:CMF”。
3
第二混色定律: C3=C1+C2=(R1+R2)(R)+(G1+G2)(G)+(B1+B2)(B)
色光混合匹配实验：配色时，调节R、G、B三色的光强度，直到混合色与指定色C相一致。 [颜色分解]