【数字图像处理与应用】Lecture 11 彩色图像处理(2)

数字图像处理与应用 Class 11. 20200601

Lecture 11 Color Image Processing (2)

Color transformations 色彩变化

Smoothing and sharpening 平滑/锐化

Color segmentation 色彩分割

Noise in Color Image 彩图中的噪声

---

Full Color Image Processing

全彩图像的每个像素处都有一个向量。对于彩色图像，这些向量各有3或4个分量。

矢量图像的处理分为两类:

第一类

-分别处理每个图像分量

-形成复合处理后的彩色图像

第二个类别

-与彩色像素直接工作。

-颜色像素是向量。

为了使每个颜色成分和基于向量的处理是等价的:

(1)过程必须同时适用于向量和标量

(2)对一个向量的每个分量的运算必须独立于其他分量。

计算均值时，可以单标量处理，也可以向量处理。

Color Transformation

彩色图在不同空间下的表现。

尝试改变强度，

若是在HSI空间，只用改变I

若果在其他空间，则：

伽马校正，在彩色图像中的应用

Remark:

Color Complements

补色【】 

Color Slicing

突出显示特定范围的颜色

**将物体从周围环境中分离出来。

基本思想

*显示感兴趣的颜色

*使用颜色定义的区域作为进一步处理的掩码。

比灰度级的对应项更复杂

要求每个像素变换后的颜色分量是所有n个原始像素颜色分量的函数。

 

基本思想

Tone and Color Corrections 色调和色彩校正

最常见的使用
​
--照片增强
--色彩再现
一致性: 由于这些转换是在监视器上开发、细化和评估的，因此有必要在监视器和输出设备之间保持高度的颜色一致性。

校准成像系统的原理是，它们允许色调和颜色的不平衡，以交互和独立的方式得到纠正。也就是说，在两个连续的操作中。循环往复的过程，不断的寻优。

1. 边缘突出，对比度不够，没有均匀分布在0~255

     没有改变色调，每个通道都是相同的处理

2. 太亮

3. 太暗

• 第二步对颜色再进行变换....

  

一个栗子

颜色校正要有一个标准。每个色块要有标注，两者相比较，有色彩。由标准颜色到拍出来的颜色之间的映射关系找出来。然后对人脸图像进行成像。

经过校正后，颜色色彩会得到极大校正。

Saturation Enhancement

色调的冷暖是相对的

 

Histogram Processing

 

Smoothing and Sharpening

根据周围像素的特征修改值。

--平滑

--锐化

彩色图像平滑

*灰度图像:将每个像素替换为掩模定义的邻域内像素的平均值。

*处理分量向量。

Color Image Smoothing

以均值滤波为例，

RGB处理，I处理正常，如果HSI都做处理，会出错。

 

Color Image Sharpening

 

Color Segmentation

HSI分割的效果并不是很满意。

在RGB空间分割

•HSI空间:更直观。

•RGB:更好的结果。

 

目的:在RGB图像中分割指定颜色范围的对象。

给定一组样本颜色点，代表感兴趣的颜色。

我们希望分割的“平均”颜色的估计值。

Segmentation in HSI Space

Segmentation in RGB Space

Color Edge Detection

 

Noise in Color Images

为什么RGB不明显，HSI的HS受影响这么大？

非线性变换...

I分量由于求均值，它受影响反而变小了。

 

本来只在G空间的噪声，

HSI的HSI都受到影响。