數(shù)字圖像處理

彩色圖像處理1目錄彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色圖像中的噪聲去馬賽克(demosaicking)2022/11/17數(shù)字圖像處理2彩色圖像處理彩色：是一個強有力的描述子--可簡化目標物的區(qū)分及從場景中提取和識別目標；人可以辨別幾千種彩色色調(diào)和亮度，灰度色調(diào)：只有幾十種；兩個重要領(lǐng)域：全彩色處理：全彩色傳感器，如彩色電視攝像機或彩色掃描儀；偽彩色處理：對特定的單色灰度或灰度范圍賦予一種顏色，數(shù)字彩色圖像處理多為偽彩色處理?？梢暬?022/11/17數(shù)字圖像處理3彩色基礎(chǔ)

圖6.1白光通過棱鏡時看到的色譜人類接收一個物體的顏色由物體反射光的性質(zhì)決定。2022/11/17數(shù)字圖像處理4彩色基礎(chǔ)圖6.2可見范圍電磁波譜的波長組成2022/11/17數(shù)字圖像處理5彩色基礎(chǔ)人眼中的6-7百萬錐狀細胞中可分為3個主要的感覺類別，它們對應(yīng)紅、綠和藍。大約65%的錐狀細胞對紅光敏感，33%對綠光敏感，只有2%對藍光敏感。2022/11/17數(shù)字圖像處理6彩色基礎(chǔ)2022/11/17數(shù)字圖像處理7彩色基礎(chǔ)視錐細胞對0.55微米的光最敏感—黃綠光視桿細胞對0.5微米的光最敏感—藍綠光均對應(yīng)于綠光—所以人眼對綠色最為敏感2022/11/17數(shù)字圖像處理8彩色基礎(chǔ)區(qū)別顏色的特性是亮度、色調(diào)和飽和度：亮度：色彩明亮度，無色的強度；色調(diào)：光波混合中與主波長有關(guān)的屬性，表示觀察者接收的主要顏色，如紅色、黃色；飽和度相對的純凈度，或一種顏色混合白光的數(shù)量。純譜色是全飽和的。淡紫色是欠飽和的。2022/11/17數(shù)字圖像處理9彩色基礎(chǔ)色調(diào)與飽和度一起稱為色度，因此，顏色用亮度和色度表征。形成任何特殊彩色所需要的紅綠藍的數(shù)量稱為三色值，并分別表示為X,Y,Z。一種顏色由三色值系數(shù)定義為：2022/11/17數(shù)字圖像處理10目錄彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色圖像中的噪聲去馬賽克(demosaicking)2022/11/17數(shù)字圖像處理11彩色模型RGB模型：最通用的面向硬件的模型；CMY（青、深紅、黃）、CMYK（青、深紅、黃、黑）：針對彩色打印機；HSI（色調(diào)、飽和度、強度）：更符合描述和解釋顏色的方式；YCbCr：數(shù)字電視系統(tǒng)。2022/11/17數(shù)字圖像處理12彩色模型：RGB模型2022/11/17數(shù)字圖像處理RGB彩色向量：(R,G,B)13彩色模型：RGB模型圖6.8RGB24比特彩色立方體（每個通道為8比特，實心）2022/11/17數(shù)字圖像處理14彩色模型：RGB模型圖6.9(a)生成彩色剖面(127,G,B)的RGB圖像；(b)圖6.8的彩色立方體的三個隱藏面。2022/11/17數(shù)字圖像處理15彩色模型：RGB模型穩(wěn)定RGB色集合，或全系統(tǒng)穩(wěn)定色集合：在與觀察者的硬件性能無關(guān)的條件下可以保證彩色的真實再現(xiàn)的彩色子集；在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中稱為穩(wěn)定Web色，或者穩(wěn)定瀏覽器色。假定256種顏色是最小顏色數(shù)，這些顏色可用任何系統(tǒng)真實再現(xiàn)，40種用于各種操作系統(tǒng)進行不同的處理，216種顏色為各系統(tǒng)通用—穩(wěn)定色。2022/11/17數(shù)字圖像處理16彩色模型：RGB模型216種穩(wěn)定色的每一種都可以由RGB值形成，但每一個值僅可能取0,51,102,153,204或255.這樣RGB三元組數(shù)值給出63=216可能值。表6.1穩(wěn)定色中每個RGB分量的有效值2022/11/17數(shù)字圖像處理17彩色模型：RGB模型圖6.10(a)216種穩(wěn)定RGB色，(b)256色RGB系統(tǒng)中的所有灰度（底部顯示了穩(wěn)定色組的部分灰度）2022/11/17數(shù)字圖像處理18彩色模型：RGB模型

圖6.11RGB穩(wěn)定色立方體（表面有效）2022/11/17數(shù)字圖像處理19彩色模型：CMY和CMYK模型彩色打印機和復(fù)印機：輸入是CMY數(shù)據(jù)等量的顏料原色（青、深紅和黃色）可以產(chǎn)生黑色。實際上，為打印這些顏色產(chǎn)生的黑色是不純的。為了生成真正的黑色加入了第四種顏色--黑色，提出了CMYK彩色模型。2022/11/17數(shù)字圖像處理20CMY和CMYK模型2022/11/17數(shù)字圖像處理CMYvs.CMYK21彩色模型：HSI彩色模型HSI系統(tǒng)更好地解釋人眼看到的顏色。色調(diào)：描述純色的屬性（純黃色、橘黃或紅色）；飽和度：給出一種純色被白光稀釋的程度的度量；強度：主觀描述子，體現(xiàn)了無色的強度概念。2022/11/17數(shù)字圖像處理22黑頂點（0,0,0），白頂點（1,1,1）確定任何點的強度分量，通過一個垂直于強度軸的平面，平面包含該彩色點，該平面與強度軸的交點就給出了在[0,1}范圍內(nèi)的強度值。強度軸上點的飽和度是零，軸上都是灰度。2022/11/17數(shù)字圖像處理23彩色模型：HSI彩色模型彩色模型：從RGB到HSI的彩色轉(zhuǎn)換給定一幅RGB彩色格式的圖像，每一個RGB像素的H分量可用下列公式得到：2022/11/17數(shù)字圖像處理24彩色模型：從RGB到HSI的彩色轉(zhuǎn)換飽和度：強度分量：2022/11/17數(shù)字圖像處理25彩色模型：從RGB到HSI的彩色轉(zhuǎn)換圖6.15圖6.8中的圖像分量。(a)色調(diào)；(b)飽和度；(c)強度。2022/11/17數(shù)字圖像處理26彩色模型：處理HSI分量圖像圖6.16(a)RGB圖像及與之對應(yīng)的HSI圖像的分量；(b)色調(diào)；(c)飽和度；(d)強度。2022/11/17數(shù)字圖像處理27目錄彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色圖像中的噪聲去馬賽克(demosaicking)2022/11/17數(shù)字圖像處理28偽彩色處理：灰度分層根據(jù)一種指定的規(guī)則對灰度值賦以顏色的處理；偽彩色對單色圖像賦予彩色的處理；偽彩色應(yīng)用：為了人目視觀察和解釋一幅圖像或序列圖像中的灰度級事件；原因：人類可以辨別幾千種色調(diào)和強度，而只能辨別20多種灰度。2022/11/17數(shù)字圖像處理29偽彩色處理：灰度分層灰度分層或彩色編碼2022/11/17數(shù)字圖像處理圖6.18灰度分層技術(shù)的幾何解釋30偽彩色處理：灰度分層灰度分層：令[0,L-1]表示灰度級，使代表黑色(f(x,y)=0),代表白色(f(x,y)=L-1)。假定垂直于灰度軸的P個平面定義為灰度級：。并假定0<P<L-1，P個平面將灰度級分為P+1個區(qū)間。灰度級到彩色的賦值根據(jù)如下關(guān)系進行：2022/11/17數(shù)字圖像處理31偽彩色處理：灰度分層圖6.19灰度分層技術(shù)的另一種表示2022/11/17數(shù)字圖像處理32偽彩色處理：灰度分層圖6.20(a)Picker甲狀腺模型的單色圖像；(b)密度分為8個顏色的結(jié)果。（a）圖暗灰色，以灰度形式分辨病變相對很困難2022/11/17數(shù)字圖像處理33偽彩色處理：灰度分層圖6.21(a)焊接的單色X光圖像；(b)彩色編碼的結(jié)果。焊接中的裂痕和氣孔，人工檢測焊接質(zhì)量，圖（b）簡化檢測者的工作。2022/11/17數(shù)字圖像處理34偽彩色處理：灰度分層圖6.22(a)與月平均降雨相對應(yīng)的灰度圖像；（顯示為較亮的水平條帶）(b)賦給灰度值的彩色；(c)彩色編碼圖像；(d)南美區(qū)域的放大圖。2022/11/17數(shù)字圖像處理可視化技術(shù)35偽彩色處理：灰度到彩色的變換灰度級到彩色轉(zhuǎn)換2022/11/17數(shù)字圖像處理36偽彩色處理：灰度到彩色的變換圖6.24使用圖6.25所示灰度級到彩色的變換的偽彩色增強。2022/11/17數(shù)字圖像處理突出裝在行李內(nèi)的爆炸物的偽彩色應(yīng)用。左邊的圖像含有普通物品，右邊的圖像含有相同的物品以及一塊塑料仿真爆炸物。37偽彩色處理：灰度到彩色的變換多幅單色圖像組合為一幅彩色圖像。常見于多光譜圖像處理，不同的傳感器在不同的譜段產(chǎn)生獨立的單色圖像。2022/11/17數(shù)字圖像處理38偽彩色處理：灰度到彩色的變換2022/11/17數(shù)字圖像處理39偽彩色處理：灰度到彩色的變換6.27(a)-(d)是圖1.10中的1到4波段的圖像；(e)將圖(a)、(b)、(c)作為RGB圖像的紅、綠、藍分量得到的彩色合成圖像；(f)用相同的方法，但在紅通道使用(d)中近紅外圖像得到的圖像。(f)顯示生物（紅色）和場景中人造目標的特性間有十分明顯的差別，由混凝土和柏油組成的部分在圖像中呈現(xiàn)淺藍色。2022/11/17數(shù)字圖像處理40偽彩色處理：灰度到彩色的變換圖6.28(a)木星衛(wèi)星的偽彩色圖像；(b)靠近攝取的圖像。(a)宇宙飛船的幾幅傳感器圖像混合并以偽彩色顯示。(b)中的偽彩色圖像中，亮紅色表示從活火山所噴出的物質(zhì)，而周圍黃色物質(zhì)是陳舊的硫沉積物。2022/11/17數(shù)字圖像處理41目錄彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色圖像中的噪聲去馬賽克(demosaicking)2022/11/17數(shù)字圖像處理42全彩色圖像處理基礎(chǔ)全彩色圖像處理研究：分別處理每一分量圖像，然后合成彩色圖像；直接對彩色像素（向量）處理。2022/11/17數(shù)字圖像處理43全彩色圖像處理基礎(chǔ)令c代表RGB彩色空間中的任意向量：彩色分量是坐標(x,y)的函數(shù)，表示為：2022/11/17數(shù)字圖像處理44全彩色圖像處理基礎(chǔ)單獨的彩色分量的處理結(jié)果并不總等同于在彩色向量空間的直接處理。為使每一彩色分量處理和基于向量的處理等同，必須滿足兩個條件：處理必須對向量和標量都可用；對向量每一分量的操作對于其他分量必須是獨立的。2022/11/17數(shù)字圖像處理45全彩色圖像處理基礎(chǔ)2022/11/17數(shù)字圖像處理46目錄彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色圖像中的噪聲去馬賽克(demosaicking)2022/11/17數(shù)字圖像處理47彩色變換彩色變換模型：n取決于彩色空間的選擇。如果選擇RGB空間，則n=3，分別表示輸入圖像的紅、綠、藍分量。若選擇CMYK或HSI彩色空間，則n=4或n=3。2022/11/17數(shù)字圖像處理482022/11/17數(shù)字圖像處理圖6.30（a）一碗草莓和一個咖啡杯的高分辨率彩色圖像。第二行CMYK圖像。第三行：CMYK轉(zhuǎn)換為RGB圖像；第四行RGB轉(zhuǎn)換為HSI圖像。49彩色變換彩色變換圖6.31用彩色調(diào)整圖像亮度。(a)原圖像；(b)減少亮度30%的結(jié)果(k=0.7)；(c)-(e)所需的RGB、CMY和HSI變換函數(shù)。2022/11/17數(shù)字圖像處理50彩色變換：補色補色對于增強嵌在彩色圖像暗區(qū)的細節(jié)，特別是在大小上占支配地位的細節(jié)很有用。2022/11/17數(shù)字圖像處理圖6.32彩色環(huán)上的補色51彩色變換：補色圖6.33補色變換。(a)原圖像；(b)補色變換函數(shù)；(c)基于RGB映射函數(shù)的(a)的補色；(d)使用HSI變換的RGB補色的近似。飽和度分量不可改變。對(c)、(d)之間的視覺差別有響應(yīng)。2022/11/17數(shù)字圖像處理52彩色變換：直方圖處理圖6.37

HSI彩色空間的直方圖均衡（后面是飽和度調(diào)整）。(c)不改變色調(diào)和飽和度，均衡亮度分量的結(jié)果；(d)采用增加圖像飽和度分量部分校正的結(jié)果。灰度改變通常影響到圖像中顏色的相對表現(xiàn)。2022/11/17數(shù)字圖像處理53目錄彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色圖像中的噪聲去馬賽克(demosaicking)2022/11/17數(shù)字圖像處理54彩色圖像的平滑和銳化基于周圍像素特點的改進處理；彩色圖像的平滑：令表示在RGB彩色圖像中定義一個中心在(x,y)的鄰域的坐標集，在該鄰域中RGB分量的平均值為：2022/11/17數(shù)字圖像處理55彩色圖像的平滑6.38(a)RGB圖像；(b)紅分量圖像；(c)綠分量圖像；(d)藍分量圖像。2022/11/17數(shù)字圖像處理56彩色圖像的平滑圖6.39圖6.38(a)中RGB彩色圖像的HSI分量。(a)色調(diào)；(b)飽和度；(c)強度。2022/11/17數(shù)字圖像處理57彩色圖像的平滑圖6.40用5*5平均模板平滑圖像。(a)處理RGB每一分量圖像的結(jié)果；(b)處理HSI圖像強度分量，轉(zhuǎn)換為RGB圖像的結(jié)果；(c)兩種結(jié)果間的差別。(b)保留了原圖像的彩色（色調(diào)和飽和度）。2022/11/17數(shù)字圖像處理58彩色圖像銳化向量c的拉普拉斯變換為：2022/11/17數(shù)字圖像處理59彩色圖像銳化圖6.41用拉普拉斯進行圖像銳化。(a)處理每一個RGB通道的結(jié)果；(b)處理強度分量并轉(zhuǎn)換為RGB的結(jié)果；(c)兩種結(jié)果的差別。2022/11/17數(shù)字圖像處理60目錄彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色圖像中的噪聲去馬賽克(demosaicking)2022/11/17數(shù)字圖像處理61彩色圖像中的噪聲彩色圖像的噪聲內(nèi)容在每個彩色通道中具有相同的特性；但噪聲對不同的彩色通道所造成的影響不同。2022/11/17數(shù)字圖像處理62彩色圖像中的噪聲圖6.48(a)-(c)由均值為0、方差為800的高斯噪聲污染的紅、綠和藍色分量圖像；(d)最終的RGB圖像。2022/11/17數(shù)字圖像處理63彩色圖像中的噪聲2022/11/17數(shù)字圖像處理圖6.49圖6.48(d)中帶噪聲的彩色圖像的HIS分量：(a)色調(diào)圖像；(b)飽和度圖像；(c)亮度圖像。64彩色圖像中的噪聲圖6.50(a)綠平面被椒鹽噪聲污染的RGB圖像；(b)HIS圖像的色調(diào)分量；(c)飽和度分量；(d)亮度分量。2022/11/17數(shù)字圖像處理65去馬賽克彩色基礎(chǔ)彩色模型偽彩色圖像處理全彩色圖像處理基礎(chǔ)彩色變換平滑和銳化彩色圖像中的噪聲去馬賽克(demosaicking)2022/11/17數(shù)字圖像處理66去馬賽克涉及數(shù)碼相機的成像原理2022/11/17數(shù)字圖像處理67去馬賽克感光劑是氯化銀。當光線照射氯化銀，后者會分解成純銀和氯氣，純銀在空氣中很快氧化變成黑色。因此，底片顏色越深代表光線越強，顏色越淺代表光線越弱。黑白照片就是這樣拍出來。2022/11/17數(shù)字圖像處理68去馬賽克人眼的錐狀細胞對三種顏色——紅、綠、藍特別敏感。偉大的英國物理學(xué)家麥克斯韋因此假設(shè)，紅綠藍作為基色，可以拍出彩色照片。2022/11/17數(shù)字圖像處理69去馬賽克采用的方法是在鏡頭前，分別用紅絲帶、綠絲帶、藍絲帶過濾光線，曝光形成三張底片，然后用三部放映機向同一處投影這三張底片，每部放映機的鏡頭前都擰上對應(yīng)顏色的鏡頭，它們的合成效果就是一張彩照。2022/11/17數(shù)字圖像處理70去馬賽克真正意義上的彩色膠卷，1933年誕生于柯達公司，底片之上依次有三個感光層，分別對紅、綠、藍三種顏色進行曝光，最后疊加形成一張彩色底片。2022/11/17數(shù)字圖像處理71去馬賽克二戰(zhàn)后，計算機誕生，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)圖像可以用數(shù)字形式表示。如果將光信號轉(zhuǎn)變成電信號，就可以直接拍出數(shù)碼照片。這意味著，照相機不再需要膠卷，而是需要一個圖像傳感器。2022/11/17數(shù)字圖像處理72去馬賽克圖像傳感器有一個很嚴重的缺陷：它只能感受光的強弱，無法感受光的波長。由于光的顏色由波長決定，所以圖像傳播器無法記錄顏色，也就是說，它只能拍黑白照片，這肯定是不能接受的。2022/11/17數(shù)字圖像處理73去馬賽克一種解決方案是照相機內(nèi)置三個圖像傳感器，分別記錄紅、綠、藍三種顏色，然后再將這三個值合并。這種方法能產(chǎn)生最準確的顏色信息，但是成本太高，無法投入實用(早期的專業(yè)級數(shù)碼攝影機多采用此技術(shù))。2022/11/17數(shù)字圖像處理74去馬賽克1974年，柯達公司的工程師布賴斯·拜爾提出了一個全新方案，只用一塊圖像傳感器，就解決了顏色的識別。他的做法是在圖像傳感器前面，設(shè)置一個濾光層(Colorfilterarray)，上面布滿了濾光點，與下層的像素一一對應(yīng)。也就是說，如果傳感器是1600×1200像素，那么它的上層就有1600×1200個濾光點。2022/11/17數(shù)字圖像處理75去馬賽克每個濾光點只能通過紅、綠、藍之中的一種顏色，這意味著在它下層的像素點只可能有四種顏色：紅、綠、藍、黑(表示沒有任何光通過)。2022/11/17數(shù)字圖像處理76去馬賽克不同顏色的濾光點的排列是有規(guī)律的：每個綠點的四周，分布著2個紅點、2個藍點、4個綠點。這意味著，整體上，綠點的數(shù)量是其他兩種顏色點的兩倍。這是因為研究顯示人眼對綠色最敏感，所以濾光層的綠點最多。2022/11/17數(shù)字圖像處理77去馬賽克問題：如果一個像素只可能有四種顏色，那么怎么能拍出彩色照片呢？每個濾光點周圍有規(guī)律地分布其他顏色的濾光點，那么就有可能結(jié)合它們的值，判斷出光線本來的顏色。2022/11/17數(shù)字圖像處理78去馬賽克以黃光為例：它由紅光和綠光混合而成，那么通過濾光層以后，紅點和綠點下面的像素都會有值，但是藍點下面的像素沒有值，因此看一個像素周圍的顏色分布有紅色和綠色，但是沒有藍色-就可以推測出來這個像素點的本來顏色應(yīng)該是黃色。2022/11/17數(shù)字圖像處理79去馬賽克去馬賽克2022/11/17數(shù)字圖像處理80去馬賽克每個像素的顏色都是算出來的，并不是真正的值，但是由于計算的結(jié)果相當準確，因此這種做法得到廣泛應(yīng)用。目前，絕大部分的數(shù)碼相機都采用它，來生成彩色數(shù)碼照片。高級的數(shù)碼相機，還提供未經(jīng)算法處理的原始馬賽克圖像，這就是raw格式(rawimageformat)。2022/11/17數(shù)字圖像處理81去馬賽克問題：如何插值得到每個像素的RGB值？2022/11/17數(shù)字圖像處理82去馬賽克一種是沒有利用相關(guān)性的插值方法。例如最近鄰域復(fù)制，雙線性插值，三次樣條插值等方法[3]。在這些方法中未知的綠色分量值僅由已知的綠色像素值進行估算，對紅色和藍色通道也采用同樣的方法。其中最典型的是雙線性插值法。這一類算法容易實現(xiàn)，在平滑區(qū)域內(nèi)也可以得到比較滿意的效果，但在高頻區(qū)域，尤其是在邊緣區(qū)域卻失真明顯。2022/11/17數(shù)字圖像處理83去馬賽克另一種是利用相關(guān)性的插值方法。相關(guān)性包括每個色彩通道內(nèi)像素之間空間關(guān)系的相關(guān)性和多通道間色彩的相關(guān)性。2022/11/17數(shù)字圖像處理84去馬賽克：圖像空間相關(guān)性彩色圖像的空間相關(guān)性是指在圖像或者景色中一個小的均質(zhì)區(qū)域，每個像素有相似的色彩值。利用這種相關(guān)性可以確定對圖像局部結(jié)構(gòu)鄰域采樣的近似，如圖像中某個小區(qū)域在水平方向灰度值相似，沿著水平邊緣插值比垂直方向插值更相近，從而保證了邊緣的清晰性。2022/11/17數(shù)字圖像處理85去馬賽克：圖像色彩相關(guān)性不同色彩平面中色彩具有很強的相關(guān)性：色比恒定性：在一個平滑的小鄰域內(nèi)，由于圖像的色彩亮度是均勻過渡的，不會有很大的突變，因此可認為兩種通道的強度比成恒定的值：這一簡化模型看起來過于簡單，但它符合圖像成像局部區(qū)域的物理特性，因而在圖像處理過程中很有用。2022/11/17數(shù)字圖像處理86去馬賽克：圖像色彩相關(guān)性色差規(guī)律：假定在一個小的鄰域中：色比規(guī)律和色差規(guī)律本質(zhì)上是相同的，在一個小的鄰域中像素值比較接近。只要對色比取對數(shù)運算就可以得到色差規(guī)律。當然要對那些分母是零的地方做些修正。色差規(guī)律由于沒有非線性的除法運算，運算更快些。2022/11/17數(shù)字圖像處理87去馬賽克：色比恒定法2022/11/17數(shù)字圖像處理88去馬賽克：色比恒定法在上面的等式中，如果為測出的值，為插值得到的結(jié)果，為了得到(m,n)點的R分量，則通過等式變形可以得到2022/11/17數(shù)字圖像處理89去馬賽克：色比恒定法算法：首先利用雙線性法則重建出綠色分量，此時整幅圖像的綠色分量均可以插值獲得；然后用色比恒定來重建紅色和藍色通道的信息