数位影像处理第十三章色彩处理.PPTVIP

數位影像處理第十三章 色彩處理 13.1 何謂色彩 人類的視覺系統一般來說，會將色彩分為不同份量的紅、綠、藍混合起來的結果，因此紅、綠、藍稱為三原色，將任二原色混合後得到的是第二次色: 紫紅(紫)=紅+藍 青綠=綠+藍 黃=紅+綠 13.1 何謂色彩 某些波長中的紅、綠、藍色值為負數，實際上不可能會有這樣的結果，不過可以看成色源再加上其他原色光束，以維持對色。為了除去色彩中的負數值，CIE採用XYZ色彩模型，XYX可以透過線性轉換與從對應的RGB數值得到。 13.1 何謂色彩 一般來說，組成特定顏色的XYZ值稱為三色激值，若不考慮亮度，三色激值可以除以X+Y+Z加以正規劃: x = X / X+Y+Z y = Y / X+Y+Z z = Z / X+Y+Z 可發現x+y+z=1，因此顏色可以只用x與y表示，稱為色度座標。 13.1 何謂色彩 知道xy與Y值後，便可以透過反推上述方程式求得三色激值的XZ : X= ( x / y ) r Z= (1 – x – y / y ) r 色度圖: wxyz=load(ciexyz31.txt); xyz=wxyz(:,2:4); xy=xyz./(sum(xyz)*[1 1 1]); x=xy(:,1); y=xy(:,2); figure,plot([x x(1)],[y y(1)]),xlabel(x),ylabel(y),axis square 13.2 色彩模型 色彩模型是以某種標準的方式分辨顏色的方法， 基本上是由三維座標與一個子空間所組成，在這子空間中，一個點便代表一個色彩。 要定義出色域，首先產生一個100X100X3的陣列，陣列中的每個點都對應一個XYZ數值(i/100 ， j/100 ， 1-i/100-j/100) ，然後計算對應RGB值，若為負數，輸出為白色: 13.2 色彩模型 function res=gamut() global cg; x2r=[3.063 -1.393 -0.476;-0.969 1.876 0.042;0.068 -0.229 1.069]; cg=zeros(100,100,3); for i=1:100, for j=1:100, cg(i,j,:)=x2r*[j/100 i/100 1-i/100-j/100]; if min(cg(i,j,:))0, cg(i,j,:)=[1 1 1]; end; end; end; res=cg; 然後使用下列指令顯示位於色度圖中的色域: imshow(cG),line([x x(1)],[y y(1)]),axis square,axis xy,axis on 13.2 色彩模型 色調(Hue) ，飽和度(Saturation) ，明暗度(Value) ，縮寫為HSA 。 色調(Hue):[全彩]的屬性(紅、綠、藍、橘等) 。 飽和度(Saturation):色彩被白色稀釋的程度。色彩中含有白色越多，飽和度變越低，因此深紅色飽和度高，亮紅色飽和度低。 明暗度(Value):亮的顏色明暗度高，岸的顏色明暗度低。 13.3 MATLAB的色彩影像 由於彩色影像的每個像素資訊都必須獨立分為三項，因此在MATLAB中，全彩影像可用三維陣列來表示，假設獨取一RGB影像: x=imread(lily.tif); size(x) ans = 186 230 3 figure,imshow(x(:,:,1)) figure,imshow(x(:,:,2)) figure,imshow(x(:,:,3)) 13.3 MATLAB的色彩影像 轉換成YIQ或HSV ，再次檢視組成部分: xh=rgb2hsv(x); imshow(xh(:,:,1)) figure,imshow(xh(:,:,2)) figure,imshow(xh(:,:,3)) 13.3 MATLAB的色彩影像 YIQ色彩空間: xn=rgb2ntsc(x); imshow(xn(:,:,1)) figure,imshow(xn(:,:,2)) figure,imshow(xn(:,:,3)) 13.4 虛擬上色 虛擬上色指的是對灰階影像上指定顏色，以便在視覺上凸顯影像的某些面向。 明暗度切割:這個方法是將影像切割成幾個灰些範圍，每個範圍只定不同顏色: 13.4 虛擬上色 在MATLAB中，要使用另外顏色來檢視影像，可以使用imshow ，並設定參數colormap 。 b=imread(blocks.tif); imshow(b,