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1、1,主要内容,视觉系统对颜色的感知图像的颜色模型图像的基本属性图像的分类伽马()校正,2,17世纪，牛顿通过用三棱镜研究对白光的折射发现白光可被分解成一系列从红到紫的连续光谱。证明白光是由不同颜色（这些颜色不能再进一步分解）的光线相混合而组成的。一个物体反射的光若在所有的可见光波长范围内是平衡的，对观察者来说显示白色。若一个物体对某些光谱反射得较多，则物体呈现相应的颜色。,视觉系统对颜色的感知,3,视觉系统对颜色的感知,可见光的波长范围为380nm780nm，大多数自然光都是由不同波长的光组合而成。人的视网膜有对红、绿、蓝颜色敏感程度不同的三种锥体细胞，颜色只存在于眼睛和大脑中。颜色是视觉系统
2、对可见光的感知结果。红、绿和蓝三种锥体细胞对不同频率的光的感知程度不同，对不同亮度的感知程度也不同，,4,视觉系统对颜色的感知,视觉系统对颜色和亮度的响应特性曲线（各个波长的光的强度相等）,5,视觉系统对颜色的感知,上面的颜色响应曲线表明，人类眼睛对蓝光的灵敏度远远低于对红光和绿光的灵敏度。亮度响应曲线表明人眼对波长为550nm左右的黄绿色最为敏感。,6,视觉系统对颜色的感知,许多具有不同光谱分布的光产生的视觉效果（颜色）是一样的。即光谱与颜色的对应是多对一的。光谱分布不同而看上去相同的两种颜色称为条件等色（匹配等色）。绝大部分可见光谱对眼睛的刺激效果都可以用红（700nm）、绿（546.1n
3、m）、蓝（435.8nm）三色光按不同比例和强度的混合来等效表示。（三刺激理论）,7,视觉系统对颜色的感知,匹配任意可见光所需的三原色光比例曲线,8,视觉系统对颜色的感知,从人的主观感觉角度，颜色包含三个要素：1、色调（hue）：色调反映颜色的类别，分为红黄、绿、蓝、紫5种主色调。,9,视觉系统对颜色的感知,2、饱和度（Saturation）饱和度是指彩色光所呈现颜色的深浅或纯洁程度。对于同一色调的彩色光，其饱和度越高，颜色就越深，或越纯；而饱和度越小，颜色就越浅，或纯度越低。高饱和度的彩色光可因掺入白光而降低纯度或变浅，变成低饱和度的色光。100%饱和度的色光就代表完全没有混入白光的纯色光。
4、,10,视觉系统对颜色的感知,3、明亮度（luminance）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。大量试验表明，人的眼睛能分辨128种不同的色调，1030种不同的饱和度，而对亮度非常敏感。,11,颜色模型,颜色模型（color model）是用来精确标定和生成各种颜色的一套规则和定义。某种颜色模型所标定的所有颜色就构成了一个颜色空间。颜色空间通常用三维模型表示，空间中的颜色通常使用代表三个参数的三维坐标来指定对于人来说，可以通过色调、饱和度和亮度来定义颜色（HSV颜色模型）；对于显示设备来说，可以用红、绿、蓝磷光体的发光量来描述颜色（RGB颜色
5、模型）；对于打印设备来说，可以使用青色、品红、黄色和黑色颜料的用量来指定颜色（CMYK颜色模型）。,12,理论上绝大部分可见光谱都可用红、绿和蓝(RGB)三色光按不同比例和强度的混合来表示。颜色CR(红色的百分比)G(绿色的百分比)B(蓝色的百分比)RGB模型称为相加混色模型，用于光照、视频和显示器。例如，显示器通过红、绿和蓝荧光粉发射光线产生彩色。,RGB颜色模型,13,RGB颜色模型,RGB颜色模型（R-red,G-green,B-blue）,14,RGB颜色模型,15,RGB图像,R分量图像,G分量图像,B分量图像,16,17,CMYK颜色模型,在理论上，绝大多数颜色都可以用三种基本颜料
6、（青色cyan、品红magenta、和黄色yellow）按一定比例混合得到，记为CMY模型。理论上，青色、品红和黄色三种基本色素等量混合能得到黑色。但实际上，因为所有打印油墨都会包含一些杂质，这三种油墨混合实际上产生一种土灰色，必须与黑色(K)油墨混合才能产生真正的黑色，所以再加入黑色作为基本色形成CMYK颜色模型。CMYK模型称为相减混色模型。,18,CMY颜色模型,19,CMY颜色模型,RGB彩色空间和CMY彩色空间的表示法,20,HSV颜色模型,HSV色彩模型示意图,HSV（Hue，Saturation，Value）颜色模型,在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180o，,圆锥的
7、顶面对应于V=1，它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1三个面，故所代表的颜色较亮。色度H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于角度0o，绿色对应于角度120o，蓝色对应于角度240o。H:0,360o,S:0,1,V:0,1 在圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的顶面中心处S=0，V=1，H无定义，代表白色。,21,HSV颜色模型,22,HSV图像,H分量图像,S分量图像,V分量图像,23,HSV颜色模型具有以下的优点,符合人眼对颜色的感觉。当采用RGB（或者CMY）颜色模型时，改变某一颜色的属性，比如改变色调就必须同时改变R、G、B（或者C、M、Y）三个坐标；而采用HSV颜色
8、模型时只需改变H坐标。也就是说，HSV颜色模型中的三个坐标是独立的。HSV颜色模型构成的是一个均匀的颜色空间，采用线性的标尺，彩色之间感觉上的距离与HSV颜色模型坐标上点的欧几里德距离成正比。,HSV颜色模型,24,CIE（国际照明委员会）颜色模型,CIE颜色模型包括一系列颜色模型，这些颜色模型是由国际照明委员会提出的，是基于人的眼睛对RGB的反应，被用于精确表示对色彩的接收。,这些颜色模型被用来定义所谓的独立于设备的颜色。它能够在任何类型的设备上产生真实的颜色，例如：扫描仪、监视器和打印机。这些模型被广泛地使用，因为它们很容易被用于计算机，描述颜色的范围。,CIE的模型包括：CIE XYZ,
9、CIE L*a*b和 CIE YUV等。,设备无关性：,CIE颜色模型的提出,CIE颜色模型的类型,25,CIE XYZ,RGB三基色系统匹配需要负值，XYZ三刺激值的概念是以色视觉的三元理论为根据的，它说明人眼具有接受三基色(红、绿、蓝)的接受器，系统采用假想的三基色XYZ，Y是人眼对亮度的响应,而所有的颜色均被视作该三基色的混合色。,1931年CIE制定了一种假想的标准观察者，配色函数,XYZ三刺激值是利用这些标准观察者配色函数计算得来的。,在此基础上，CIE于1931年规定了CIE Yxy颜色空间，其中Y为亮度，x,y是从三刺激值XYZ计算得来的色坐标。它代表人类可见的颜色范围。,CIE
10、彩色图表,26,CIE L*a*b*,L*a*b*颜色空间是在1976年制定的，它是基于四色理论，它是CIE XYZ颜色模型的改进型，以便克服原来的Yxy颜色空间存在的在x，y色度图上相等的距离并不相当于我们所觉察到的相等色差的问题。与XYZ比较，CIE L*a*b*颜色更适合于人眼的感觉。利用CIE L*a*b*，颜色的亮度（L）、灰阶和饱和度（a,b）可以单独修正，这样，图像的整个颜色都可以在不改变图像或其亮度的情况下，发生改变。,L*a*b*的概念图L:明亮度a:从绿色到红色b:从蓝色到黄色,27,CIE YUV,在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD（点耦合器件）摄像
11、机，它把摄得的彩色图像信号，经分色、分别放大校正得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号RY、BY，最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。这就是我们常用的YUV颜色空间。,采用YUV颜色空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图就是黑白灰度图。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色信号。,根据美国国家电视制式委员会，NTSC制式的标准，当白光的亮度用Y来表示时，它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下式的方程描述：,色差U、V是
12、由、按不同比例压缩而成的。,28,29,各种颜色模型之间的转换算法,RGB与CMY颜色模型之间转换算法,c=1 rm=1 gy=1 b,RGB与HSV颜色模型之间转换算法,查表法,RGB颜色模型到HSV颜色模型之间转换的算法要复杂一些。从RGB颜色模型到HSV颜色模型的最可靠的方法是首先把RGB坐标转换为1931CIE-XYZ系统中的（x，y，Y）坐标，然后根据（x，y，Y）查找对应表，得到相应的（H，S，V）坐标。逆向操作则可以从HSV坐标转换到RGB坐标。xyY坐标与HSV坐标的对照表已由色度学实验得到Newhall 1943。但是这种方法需要依赖对照表，比较笨重。,30,数学公式,设m=
13、max(r,g,b)，n=min(r,g,b)，其中r,g,b分别是归一化的RGB颜色空间中的值,从RGB颜色坐标转换到HSV颜色坐标(foley VanDam),31,从HSV颜色坐标到RGB颜色坐标的转换,其中为取余数运算，即f为h除以60的余数,32,RGB与CIE XYZ颜色模型之间转换算法,CIE XYZ与CIE L*a*b*颜色模型之间转换算法,L的范围是0100，a,b的范围是-300300。从-a到+a表示绿到红过渡，-b到+b表示蓝到黄过渡。从-a到+a表示绿到红过渡，-b到+b表示蓝到黄过渡。,33,RGB与CIE YUV颜色模型之间转换算法,RGB与YCC颜色模型之间转换
14、算法,为了区分YCC颜色空间中的两个C，我们分别用Cr和Cb来表示,34,色彩量化技术,真彩图像包含多达224种颜色，直接比较这些颜色不可行。,进行真彩图像处理时往往需要首先对图像进行量化，减少需要处理的颜色数目。,量化即为图像选择一个调色板，它包含的颜色数目远小于224，然后为图像的每个像素点选择一个调色板中与它最接近的颜色。,颜色量化方法,Y.Linde,A.Buzo and R.M.Gray,“An algorithm for vector quantizer design”,IEEE Trans.Commun.,vol.COM-28,no.1,pp.84-95,1980.,LBG方法,
15、DSQ方法,Pei S C.Cheng C M.Dependent scalar quantization of color images.IEEE trans.on Circuits and Systems for Video Technology.1995,5(2):124139.,35,LBG方法,算法4.2：LBG聚类。x(s)是所有元素的集合。选择初始类别中心 q(n)|n=1,2,M Do 根据最邻近方法对元素x(s)分类，形成类别C(m)|m=1,2,M 对C(m)中元素取平均值，得到新的分类中心q(n)While,每一步都使分类误差TSE减小,该算法能达到TSE的局部极值，但是
16、否能达到最小值与初始聚类中心的选择有关系。这个算法计算量较大。每步迭代需计算MN次距离，N是元素的总数。用在颜色量化上，对像素点的(r,g,b)聚类，终止条件改为|TSEi+1 TSEi|1，即迭代使TSE的改变小于1就停止。该精度对颜色量化在很多场合是足够的。,36,DSQ方法,DSQ算法是一个层次的颜色空间分解算法。算法每次用垂直于坐标轴的平面将颜色子空间一分为二。,空间划分的方法是，对属于该颜色子空间的像素点，计算相应颜色分量的直方图，确定阈值t和z1,z2,其中z1tz2,若将所有小于t的颜色分量用z1代替，所有大于t的颜色分量用z2代替，要求直方图的三个矩保持不变。设I(x,y)表示
17、点(x,y)的某个颜色分量，其前三个矩是：,N是图像的像素点数。,先求I(x,y)t的像素点占的比例p，,t由下式决定,nk是颜色分量为k的像素点数。,37,调色板的颜色取为颜色子空间中所有像素点的平均颜色。,算法大致需要3L(N 1)次整数乘法操作，L是颜色直方图的尺寸，N是量化等级数目。,38,分色技术,四色分色技术,在彩色印刷行业，一般都采用C(青)、M(品红)、Y(黄)、K(黑)四种油墨来印刷,由于染料的成分不纯，100%的品红、青色、黄色只能形成深咖啡色，而不能形成理论上的黑色。为了弥补黑色调的不足，额外增加了一个黑色。,四色分色的过程是一个从RGB颜色空间(三维)到CMYK颜色空间
18、(四维)的过程。,从RGB颜色空间到CMYK颜色空间转换的过程如下图所示。,39,设R、G、B的取值范围是0,1 C、M、Y、K的取值范围也是0,1，1表示最大的染料量,首先，转换的第一步是一个理想的过程,其次，转换的最后一步是产生具体的CMYK值的过程,40,黑板的产生,目前产生黑版的主要方法有两种：UCR（Under Color Removal）是将原始RGB图像中的较黑部分用黑色代替，其余部分再用CMY三种颜色来复合产生。GCR（Gray Component Replacement）是将原始RGB图像中的灰度部分用黑色代替，其余部分再用CMY三种颜色来复合产生。GCR不仅从彩色区域的中性
19、灰部分去除灰部分，而且还扩散到彩色部分，昂贵的彩色染料以各种比例组合所形成的灰色部分被黑色所取代。,实验表明，在印染行业，用GCR方法的效果要比UCR的好，故主要介绍GCR为主。,41,中间的一步是色彩校正，虽然这一步骤在RGB到CMYK转换（分色）的过程中是可选的，但是在实际的应用中，这一步骤不仅是不可少的，而且往往在保证分色的质量中起到很关键的作用。,定义,其中,是指三个参数中的第二大那个参数的值,42,色彩校正的过程如下：,其中：,spQ表示对于式颜色族p的输出的校正量Q，如对于每单位的蓝加上50%M，减去10%Y可以表示为,综合以上过程，有：,43,可得四色分色的具体步骤和公式如下（以
20、GCR为例）：,其中，G是GCR的因子，取值范围为0,1，是控制黑版程度的常量，是控制色彩饱和度的常量。,44,源图（512*400像素，120DPI）,四色分色的例子,45,图像的分类,矢量图与点位图 矢量图是用一系列计算机指令来表示一幅图，如画点、画线、画曲线、画圆、画矩形等。这种方法实际上是用数学方法来描述一幅图。矢量图的优点是：（1）缩放、旋转、移动时图像不会失真。（2）存储和传输时数据量较小。矢量图的缺点是：（1）图像显示时花费时间比较长。（2）真实世界的彩色图像难以转化为矢量图。,46,图像的分类,矢量图与点位图 点位图是将一副图像在空间上离散化，即将图像分成许许多多的像素，每个象
21、素用若干个二进制位来指定该像素的颜色或灰度值。点位图的优点是：（1）显示速度快。（2）真实世界的图像可以通过扫描仪、数码相机、摄像机等设备方便的转化为点位图。点位图的缺点是：（1）存储和传输时数据量比较大。（2）缩放、旋转时算法复杂且容易失真。,47,图像的分类,矢量图,点位图,48,图像的分类,灰度图,标准单色图 标准灰度图,49,把图象函数的值离散化的过程叫量化。,图像的分类,50,图像的分类,c表示RGB彩色空间中的向量，c的分量是一幅彩色图像在一点上的RGB分量，表示为：,51,图像的分类,52,图像的分类,彩色图,256色标准图像 24位标准图像,53,图像的基本属性,1、分辨率 显
22、示分辨率：指显示屏上能够显示出的象素数目。同样大小显示屏能够显示的象素越多，说明显示设备的分辨率越高，显示的图像质量也就越高。（640480，1024 768）图像分辨率：指组成一副图像的像素的密度，一般用单位长度上包含像素的个数来衡量。常用单位为DPI（dots per inch），即每英寸多少点。,用扫描仪扫描图像时 通常指明分辨率 如果用300dpi扫描8”10”的图像时,得到2400 3000个像素点,54,图像的基本属性,2、像素深度 像素深度是指存储每个像素所用的位数。像素深度决定彩色图像每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像每个像素可能有的灰度级数。3、调色板 一个彩色图像假如
23、只包含24位真彩色空间中的16个离散的点（16色图），则可以建立一个颜色查找表，表中的每一行记录一组RGB值，实际像素的值用来指定该点颜色在查找表中的索引值，这样就可以大大缩小存储量。这个颜色查找表就叫做调色板。,55,图像的基本属性,4、真彩色、伪彩色与直接色 真彩色：真彩色是指在组成一幅彩色图像的每个像素值中，有R，G，B三个基色分量，每个基色分量直接决定显示设备的基色强度，这样产生的彩色称为真彩色。伪彩色：每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定，而是把像素值当作彩色查找表(调色板)的表项入口地址，去查找一个显示图像时使用的R，G，B强度值，用查找出的R，G，B强度值产生的彩色称为伪彩色。直接色：每个像素值分成R，G，B分量，每个分量作为单独的索引值对它做变换。也就是通过相应的彩色变换表找出基色强度，用变换后得到的R，G，B强度值产生的彩色称为直接色。,R G B 8:8:8 224=16777216 种颜色（全彩色）R G B 5:5:5 215=32k 种颜色,
