彩色图像处理

彩色基础

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,用流明度表示
  • 亮度:主观描绘子

人眼中的 600—700 万个锥状体分别对红色、绿色和蓝色敏感:65%对红光敏感、 33%对绿光敏感、 2%对蓝光敏感。红色、绿色和蓝色是波形,而非一个值,只是人为确定一个值而已。

三基色(RGB)原理

自然界常见的各种颜色光,都是由红(R)($\lambda$=700nm)、绿(G) ($\lambda$=546nm)、蓝(B)($\lambda$=435.8nm)三种颜色光按不同比例相配而成,同样绝大多数颜色也可以分解成红、绿、蓝三种单色光,这就是色度学中最基本的原理—三基色原理。(红色+绿色=黄色,红色+蓝色=品红,绿色+蓝色=青色,红色+绿色+蓝色=白色)

颜色的确定

区别颜色的特性:亮度、色调、色饱和度。

颜色通常用亮度和彩色表征,色调和饱和度统称为彩色色度。

RGB 24 比特彩色立方体,用 3 个字节来表示颜色。

彩色模型

  • RGB 彩色模型(216 种安全 RGB 色):加性空间,与人眼视觉系统密切相连。
    • RGBA:加上透明通道
    • sRGB(standard):Microsoft
    • Adobe RGB:打印出来更接近原色
  • CMY 和 CMYK 模型:充满颜色时,为黑色;没有颜色时,为白色;使用 RGB 的补色做基本色:青(Cyan)、品红(Magenta)和黄(Yellow);C(青)=W(白)-R(红);M(品红)= W(白)-G(绿);Y(黄)=W(白)-B(蓝);CMYK 是印刷业的标准,在印刷时,用这种方法显示黑色时,油墨很少能将颜色都吸收掉,深色效果较差,故加入一种黑色 K。
  • HSI 彩色模型:H ( Hue )色调指光的颜色,如赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫为基色调。它是以单一波长得到的成分。S(Saturation)饱和度指色彩纯度的程度,加入的白光越多就饱和度越低。I( Intensity)亮度指彩色光对人眼引起的光刺激强度,它与光的能量有关。
    • 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,避免颜色收到光照明暗(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
  • CIE:第一个基于人类视觉感知的颜色空间。CIE-XYZ(1931)是在 RGB 系统的基础上,用数学方法,选用三个理想的原色来代替实际的三原色,从而将 CIE-RGB 系统中的光谱三刺激值和色度坐标 r、g、b 均变为正值。
  • Lab:Lab 模式既不依赖光线,也不依赖于颜料,它是 CIE 组织确定的一个理论上包括了人眼可以看见的所有色彩的色彩模式。Lab 模式弥补了 RGB 和 CMYK 两种色彩模式的不足。同 RGB 颜色空间相比,Lab 是一种不常用的色彩空间。它是一种设备无关的颜色系统,也是一种基于生理特征的颜色系统。这也就意味着,它是用数字化的方法来描述人的视觉感应。Lab 颜色空间中的 L 分量用于表示像素的亮度,取值范围是$[0,100]$,表示从纯黑到纯白;a 表示从红色到绿色的范围,取值范围是$[127,-128]$;b 表示从黄色到蓝色的范围,取值范围是$[127,-128]$。
  • YUV:明亮度(Y, Luminance/Luma)即灰阶值、色度(U/V, Chrominance/Chroma)用于指定像素颜色。包括 YCbCr、YPbPr、YUV、Y’UV 等,后两者通常用来编码电视的模拟信号,YCbCr 用来描述数字的视频信号,适合视频与图片压缩以及传输,例如 MPEG、JPEG。

伪彩色处理

人类可以辨别上千种颜色和强度,只能辨别二十几种灰度,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),也叫假彩色图像处理。

强度分层

  • 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

强度分层技术

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($f(x,y)=1$)。假设垂直于强度轴的$P$个平面定义为量级$l_1,l_2,\dots,l_p$,将灰度级分为$P+1$个间隔,$V_1,V_2,\dots,V_{P+1}$,则灰度级到彩色的赋值关系:$f(x,y)=c_k,f(x,y)\in V_k$,$c_k$是与强度间隔$V_k$级强度相关的颜色,$V_k$是由$l=k-1$和$l=k$分割平面定义的。

灰度级到彩色转换

对任何输入像素的灰度级执行 3 个独立变换,3 个变换结果分别送入彩色监视器的红、绿、蓝三个通道,产生一幅合成图像。

全彩色图像处理基础

全彩色图像处理研究分为两大类:

  • 分别处理每一分量图像,然后,合成彩色图像
  • 直接对彩色像素处理:3 个颜色分量表示像素向量。令 c 代表 RGB 彩色空间中的任意向量

彩色变换

彩色变换函数:$g(x,y)=T[f(x,y)]$,$T$是在空间领域$(x,y)$上对$f$的操作。

补色:在如图所示的彩色环上,与一种色调直接相对立的另一色调称为补色。可以增强嵌在彩色图像暗区的细节。

平滑和尖锐化

彩色图像平滑

令$s_{x,y}$表示在 RGB 彩色图像中定义一个中心在$(x, y)$ 的邻域的坐标集,在该邻域中 RGB 分量的平均值为$\overline{c}(x,y)=\frac{1}{k}\sum_{(x,y)\in s_{x,y}}c(x,y)$

彩色图像的锐化

RGB 彩色空间,分别计算每一分量图像的拉普拉斯变换,再合并

彩色分割

HSI 彩色空间分割:直观

  • H 色调图像方便描述彩色
  • S 饱和度图像做模板分离感兴趣的特征区
  • I 强度图像不携带彩色信息

门限产生的二值图像:饱和度图像中门限值等于最大饱和度的 10%,大于门限的像素赋 1,其它赋 0

RGB 彩色空间:直接,结果更好

令 z 代表 RGB 空间中的任意一点,a 是分割颜色样本集的平均颜色向量$D(z,a)=\vec{z}-\vec{a}$。D0 是距离(欧氏距离)阈值,如果$D(z,a)\le D_0$,则 z 和 a 相似;如果$D(z,a)>D_0$,则$z$和$a$不相似。

彩色边缘检测

处理 3 个独立平面形成的合成梯度图可导致错误的结果!Di Zenzo 提出处理方法。