《数字图像处理系统导论》课件第2章.ppt

1、第二章数字图像处理的基础知识 第二章数字图像处理的基础知识 2.1色度学基础与颜色模型色度学基础与颜色模型 2.2数字图像处理中的基本运算数字图像处理中的基本运算 2.3数字图像处理中的模板运算数字图像处理中的模板运算 2.4数字图像处理中的频域变换数字图像处理中的频域变换 2.5小结小结 第二章数字图像处理的基础知识 2.1色度学基础与颜色模型色度学基础与颜色模型色彩是图像的一个基本特征，也是人类感知自然的重要手段。色度学是研究人的颜色视觉规律、颜色测量的理论与技术的综合性科学。人为什么可以看到色彩？为什么人可以看到五彩斑斓的世界？颜色的形成机理是什么？如何对颜色进行量化表示？带着这些问题，

2、我们开始本节的介绍。1860年，麦克斯韦发现三色混合定律，即以不同量的红、绿、蓝色光，可以调配出各种不同波长光谱的颜色。可见光是电磁光谱(包括无线电波、微波、红外波和X射线)中狭窄的频率波段，从低频到高频的光谱颜色变化分别是红、橙、黄、绿、青、蓝、紫，如图2-1所示为可见光光谱图。由于波长比频率容易处理，故光谱颜色常用波长来指定。第二章数字图像处理的基础知识 图 2-1可见光光谱第二章数字图像处理的基础知识 颜色的感知是由光经过与周围环境相互作用后到达人眼，并经过一系列物理和化学变化转化为人眼所能感知的电脉冲的结果。颜色的形成是一个复杂的物理和心理相互作用的过程，它涉及光的传播特性、人眼结构及

3、人脑心理感知等内容。如何进行颜色的测量和定量描述是色度学的研究对象。色度学其实也仅是对人的眼睛和大脑行为所建立的一种物理关系的表述，真正系统地研究色度学的问题，还不足100年。1931年，国际照明委员会才比较系统地规定了颜色的定量描述方法。第二章数字图像处理的基础知识 2.1.1色度学基础色度学基础关于三基色原理，我们在中学的物理课中已经知道，白光通过棱镜后被分解成多种颜色逐渐过渡的色谱。人眼视网膜上的锥状细胞有三种不同的类型，对红、绿、蓝最为敏感，就像一个三色接收器的体系，这就是导出三基色的物理原因。自然界常见的各种色光都可以由红、绿、蓝三种光按不同比例相配而成，同样，绝大多数色光也可以分解

4、成红、绿、蓝三种色光，这便是色度学中的三基色原理，如图2-2所示。国际照明委员会(CIE)于1931年认可并达成共识：分别取水银光谱中的红、绿、蓝光作为标准的红(R，Red)、绿(G，Green)、蓝(B，Blue)基色光。CIE统一规定了设备三基色光的标准波长：lR=700.0 nm，lG=546.1 nm，lB=435.8 nm。第二章数字图像处理的基础知识 图 2-2三基色原理第二章数字图像处理的基础知识 1.CIE 1931色度坐标图色度坐标图国际照明委员会(CIE)于1931年定义了XYZ颜色模型。色度图中,X轴色度坐标相当于红基色的比例,Y轴色度坐标相当于绿基色的比例。图中没有Z轴

5、色度坐标(即蓝基色所占的比例)，因为比例系数XYZ1，所以Z的坐标值可以推算出来，即1(XY)Z。国际照明委会制定的CIE 1931色度图如图2-3所示。色度图中,弧形曲线上的各点是光谱上的各种颜色即光谱轨迹，是光谱各种颜色的色度坐标。红色波段在图的右下部，绿色波段在图的左上角，蓝紫色波段在图的左下部。第二章数字图像处理的基础知识 图 2-3CIE 1931色度图第二章数字图像处理的基础知识 它是一条舌状的曲线，其边界和内部表示所有可见光的色度值。曲线边界上的点对应于色纯度为100%的纯彩色；线上标明的数字表示该位置所对应单色光的主波长，波长从390760 nm。D65点对应于亮白色位置，其色

6、度坐标近似但不等于(1/3，1/3，1/3)。连接红色的紫色光谱点的直线称为紫色线，它不属于光谱。在三基色混色系统中，连接RGB构成的三角形，称为颜色三角形。三角形内所包含的颜色区域，表示这三基色按适当比例混合可得到的全部光谱色。三点的颜色范围是该三点连成的三角形。图中不可能有一个三角形能包含所有颜色，也就是说，没有一个三基色组可以通过加色混合生成所有颜色。第二章数字图像处理的基础知识 2.光色的互补光色的互补若两种颜色的光，按一定比例混合后可得到白光，则这两种色光称为互补。在色度坐标图中，凡是穿过白色区的直线，都可以找到一对互补的颜色光。当然，穿过等能白光点c点的直线两端，也能找到一组互补的

7、颜色光。如图2-4所示为CIE 1931颜色的互补图，从c经过c1画一条直线与光谱曲线相交于cs。颜色c1可表示成光c与光谱颜色cs的混合，因此，c1的主波长就是cs。c1点的颜色纯度可通过沿c到cs的直线计算c1到c的相对位置来确定：表示从c到c1的距离，表示c到cs的距离，比率来计算纯度。1cdscds1/ccdd第二章数字图像处理的基础知识 图 2-4CIE 1931颜色的互补第二章数字图像处理的基础知识 2.1.2颜色模型颜色模型色彩、饱和度和明度都是主观量，它们是颜色的非精确描述。为了用计算机来表示和处理颜色，必须采用定量的方法来描述颜色，即建立颜色模型。从视觉角度，颜色以色彩(Hu

8、e)、饱和度(Saturation)和明度来描述。色彩指颜色是红、绿，还是蓝，它是一种颜色区别于另一种颜色的最重要特征；饱和度反映颜色的纯度，当向某种颜色中加入白色时就降低了它的饱和度；明度即人眼感知到的光的亮度。色彩、饱和度和明度的关系如图2-5所示。明度沿颜色空间的中心线变化，色彩沿圆周变化，饱和度沿着半径变化。第二章数字图像处理的基础知识 图 2-5色彩、饱和度和明度的关系第二章数字图像处理的基础知识 一个颜色模型指的是三维颜色空间的一个子集，它包含某个颜色域中的所有颜色。颜色模型是对颜色的特性和行为的解释方法，没有一种颜色模型能解释所有的颜色问题，因此，要使用不同的模型来帮助说明不同的

9、颜色特征。1.RGB模型模型用由R、G和B坐标轴定义的立方体来描述的模型称为RGB模型，如图2-6所示。坐标原点代表黑色，坐标点(F，F，F)代表白色。坐标轴上的顶点为三基色，余下的顶点则代表每一个基色的补色。第二章数字图像处理的基础知识 图 2-6RGB颜色模型第二章数字图像处理的基础知识 RGB颜色框架是加色模型。多种基色的强度加在一起生成另一种颜色。立方体边界的每一个颜色点表示一个三元组(R，G，B)，R、G和B的值在0255的范围内赋值，一种颜色F在RGB中表示为：F=RR+GG+BB。灰色的明暗度由立方体的原点到白色顶点的主对角线上的位置来表示。对角线上每一点是每一种基色等量的混合。

10、RGB颜色模型是主动发光体，多一个光源就相当于多一个相加的元素。2.CMYK模型模型图2-7为CMYK颜色模型。CMYK颜色模型，是反射其他发光体的光源。Cyan代表青色，Magenta为品红色，Yellow 为黄色、Black为黑色。第二章数字图像处理的基础知识 图 2-7CMYK颜色模型第二章数字图像处理的基础知识 与RGB 不同的是，CMYK是减色混合，意思就是CMY元素通过吸收不同的光谱，来得到我们所需要的颜色。例如，我们能看到黄色的染料，细化一下，大致分两步：第一步是白色的光谱照射到黄色的染料上，第二步是黄色的染料吸收了蓝色光谱，所以，在我们的眼中，也就呈现出来黄色了。可以用下面的公

11、式来表达：因为红色+绿色+蓝色=白色所以白色蓝色=红色+绿色=黄色总之，RGB 颜色模型与 CMYK 颜色模型是分别利用了主动发光与被动发光的原理而建立起来的。第二章数字图像处理的基础知识 例如，各种五颜六色的染料在漆黑的屋里都是漆黑的一片。CMYK颜色模型主要用于印刷、染料混合等行业。实际上，减色模型也是相加，只是对于我们的眼睛来说，每增加任何一个CMY元素，就会多吸收一道光谱。所以，就叫减色混合。理论上，CMY三种染料混合，会吸收所有可见光谱，而使得混合物得到黑色(也就是不反射可见光谱)。但是实际过程中，CMY三种染料混合，得到的是一种深棕色的颜色，所以，实际应用过程中还需要增加一种黑色染

12、料。这也就是为什么不用CMY模型，而使用CMYK 这种模型的原因。图2-8所示为CMYK颜色示意图。第二章数字图像处理的基础知识 图 2-8CMYK颜色示意图第二章数字图像处理的基础知识 3.YIQ模型模型YIQ色彩空间通常被北美的电视系统所采用,属于NTSC(National Television Standards Committee)系统。这里Y指颜色的明视度(Luminance)，即亮度(Brightness)。其实Y就是图像的灰度值(Gray value)，而I和Q则是指色调(Chrominance),即描述图像色彩及饱和度的属性，黑白电视监视器只使用Y信号。在YIQ系统中，Y分量代

13、表图像的亮度信息，I、Q两个分量则携带颜色信息，I分量代表从橙色到青色的颜色变化，而Q分量则代表从紫色到黄绿色的颜色变化。第二章数字图像处理的基础知识 将彩色图像从RGB转换到YIQ色彩空间，可以把彩色图像中的亮度信息与色度信息分开，分别独立进行处理。人眼的彩色视觉的特性表明，人眼分辨红、黄之间颜色变化的能力最强，而分辨蓝与紫之间颜色变化的能力最弱。通过一定的变化，I对应于人眼最敏感的色度，而Q对应于人眼最不敏感的色度。这样，传送Q可以用较窄的频宽，而传送分辨率较强的I信号时，可以用较宽的频带。人眼睛对亮度较色彩敏感，亮度信息带宽4.2 MHz，色彩信息1.8 MHz，YIQ与RGB的关系为：

14、Y=0.299R+0.587G+0.144B，I=RY，Q=BY。第二章数字图像处理的基础知识 PAL彩色电视制式中使用YUV模型，Y表示亮度信号，U、V表示色差信号，UV构成彩色的两个分量。可以用不同位数的字节数来记录这些分量。在YUV彩色空间，通常采用Y U V=8 4 4，或者Y U V=8 2 2。例如8 2 2具体的做法是：对亮度信号Y，每个像素都用8位二进制数表示(可以有256级亮度)，而U、V色差信号每4个像素点用一个8位数表示，将一个用24位表示的像素压缩为用12位表示，节约1/2存储空间，而人的眼睛基本上感觉不出这种细节的损失。第二章数字图像处理的基础知识 4.HSV模型模型

15、RGB和CMY颜色模型都是面向计算机的，相比较而言，HSV(Hue，Saturation，Value)颜色模型是面向用户的，该模型对应于圆柱坐标系的一个圆锥形子集，图2-9为HSV颜色模型。圆锥的顶面对应于V=1，代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定，红色对应于角度0，绿色对应于角度120，蓝色对应于角度240。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180。饱和度S的取值范围为01，由圆心向圆周过渡。由于HSV颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集，其最大饱和度的颜色的纯度值并不是100。第二章数字图像处理的基础知识 图 2-9HSV颜色模型第二章数字图像处理的基础知识 在

16、圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色;圆锥顶面中心处S=0，V=1，H无定义，代表白色；从该点到原点代表亮度渐暗的白色，即不同灰度的白色。任何V=1，S=1的颜色都是纯色。HSV模型对多数用户是一个较直观的模型。通常，用模型的接口给出颜色板中HSV参数选择。从指定一种纯色彩开始，即指定色彩角H，且V=S=1，通过将白色或黑色加入到纯色彩中来描述所要的颜色。增加黑色，减小V，而S保持不变。要得到深蓝色，V=0.4，S=1，且H240。将白色加进所选色彩中时，参数S减小而V保持不变。浅蓝色用S=0.3，V=1，且H=240来设定。添加一些黑色和白色，则同时减小V和S。第二章数字图像处理的基础知识 2.1.3颜色模型的转换颜色模型的转换当用计算机处理图像时，经常要从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。例如，当我们描述相片和图纸时，使用CMYK颜色模型；当我们处理已有图像或在屏幕上产生新图像时，常使用RGB颜色模型；当在纸上输出一个图像时，再一次使用CMYK颜色模型。1.RGBCIE XYZ REC6010.6070.1740.2010.2990.5870.1140.0000.0661.