第10章彩色图像处理和技术概念.ppt

第十章 彩色图像处理和分析技术 10.1 视觉基础 10.2 颜色视觉和色度学 10.3 颜色模型 10.4 伪彩色增强 10.5 真彩色增强 10.6 彩色图像分割 10.7 基于颜色的图像检索 第10章 10.1 视觉基础 视觉过程 (1)　光学过程 (2)　化学过程 (3)　神经处理过程 第10章 10.1 视觉基础 视觉过程----光学过程 第10章 10.1 视觉基础 视觉过程----化学过程 锥细胞:数量少,对颜色敏感 柱细胞:数量多,分辨率低,形成整体视像 感光物质:视紫红质 第10章 10.1 视觉基础 视觉过程----神经处理过程 视网膜?神经元?光神经风络?脑侧?纹状皮层 第10章 10.1 视觉基础 视觉过程： 第10章 10.1 视觉基础 亮度视觉 (1)总体范围大：从暗视觉门限到眩目极限之间 的范围在1010量级 (2)具体范围小：一般范围在102量级 (3)感知亮度与人眼所得照度成对数关系 第10章 10.1 视觉基础 影响主观亮度的因素——马赫带效应 第10章 10.1 视觉基础 影响主观亮度的因素——同时对比度 第10章 10.2 颜色视觉和色度图 物体颜色取决于反射光特性 各光谱均衡反射,物体为白色 某些光谱反射较多,则呈现出光谱颜色 三基色 根据人眼结构，所有颜色都可看作是3个基本颜色——红，绿，蓝的不同组合。 第10章 10.2 颜色视觉和色度图 CIE 1931： 3种基本颜色： 红（R，red）： 700 nm 绿（G，green）：546.1 nm 蓝（B，blue）： 435.8 nm 3补色： 品红（M，magenta，即红加蓝） 蓝绿（C，cyan，即绿加蓝） 黄（Y，yellow，即红加绿） 第10章 10.2 颜色视觉和色度图 颜色的3种基本特性量： 亮度：与物体的反射率成正比 色调：与光谱中光的波长相联系 饱和度：与一定色调光的纯度有关 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 第10章 10.2 颜色视觉和色度图 3色混合/匹配： 相加配对： C ≡ rR + gG + bB R，G，B：三原色 r，g，b：比例系数，r + g + b = 1 第10章 10.2 颜色视觉和色度图 组成颜色的3个刺激量（消除负值）： X，Y，Z X = 0.409R + 0.310G + 0.200B Y = 0.177R + 0.813G + 0.010B Z = 0.000R + 0.010G + 0.990B 对白光，有X = 1，Y = 1，Z = 1 第10章 10.2 颜色视觉和色度图 每点对应一种可见颜色 边界上的点代表纯颜色 中心点处纯度为零 连接任意两点的直线上的各点，表示将这两端点所代表的颜色相加可组成的一种颜色 第10章 10.3 颜色模型 RGB模型 第10章 10.3 颜色模型 HSI模型 第10章 10.3 颜色模型 从RGB转换到HSI 第10章 10.3 颜色模型 从HSI转换到RGB （1）当H在[0°，120 °]之间 第10章 10.3 颜色模型 从HSI转换到RGB （2）当H在[120°，240 °]之间 第10章 10.3 颜色模型 从HSI转换到RGB （3）当H在[240°，360 °]之间 第10章 10.3 颜色模型 第10章 10.3 颜色模型 第10章 10.4 伪彩色图像增强 原理： 人眼对颜色比对灰度有较大的分辨能力 对灰度：几十种 对彩色：几千种 分类： (1) 伪彩色增强方法 (2) 真彩色增强方法 第10章 10.4 伪彩色图像增强 伪彩色增强： 特点： 对原来灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的颜色以更明显地区分他们 不同灰度区域? 赋予不同颜色 典型方法： (1) 亮度切割 (2) 利用变换函数 (3) 频域滤波 第10章 10.4 伪彩色图像增强 伪彩色增强——亮度切割 将图像看作2-D亮度函数 第10章 10.4 伪彩色图像增强 亮度切割推广： 第10章 10.4 伪彩色图像增强 伪彩色增强——从灰度到彩色的变换 对灰度值用3个独立变换来处理，点—点变换 第10章 10.4 伪彩色图像增强 第10章 10.4 伪彩色图像增强 伪彩色增强——频域滤波 第10章 10.5 真彩色图像增强 对真彩色图像的处理策略可分为两种：