灰度值的区域赋予不同的颜色以更加明显地区分 它们。
47
48
7.3 伪彩色增强
(1) 亮度切割 将图象看作2-D亮度函数 用1个平行于图象坐标平面的平面去切割图 象亮度函数，从而把亮度函数分成2个灰度值区间
L c m +1 lm cm x, y 0
49
50
50
(a)原始图像
(b)8层伪彩色
(c)64层伪彩色
51
7.3 伪彩色增强
(2) 从灰度到彩色的变换（映射） 利用（点—点）幅度变换函数 对灰度值用3个独立变换来处理 不同范围的灰度值由不同颜色增强
R G B
f 0 0
f 0
f
52
7.3 伪彩色增强
(2) 从灰度到彩色的变换 将3个变换的结果分别输入3个电子枪
红色变换 IR ( x, y )
f ( x, y )
绿色变换
IG ( x, y )
蓝色变换
IB ( x, y )
53
54
对灰度：几十 对彩色：几千
分类 (1) (2) 伪彩色增强方法 真彩色增强方法
45
7.3 伪彩色增强
特点
对原来灰度图象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 ―伪” (1) 亮度切割
典型方法
(2)
(3)
利用变换函数
频域滤波
46
伪彩色处理
伪彩色：原图并没有颜色，人工赋予的颜色。 伪彩色图像增强方法通过对原来灰度图像中不同
G I (1 S )
S cos(H 240 ) B I 1 cos(300 H )
R 3I (G B )
注意：300~360之间为非可见光谱色，没有定义。
43
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
HSV模型
一般用六棱锥（hexcone）来表示
530
在色度图中：
(1) 每点都对应一种颜色
0.4
540 550 绿 560 570 黄 580 590 600 C 紫 400 0.4 0.6 0.8 1.0 红 620 700~770 530 X
490 480 470 460 蓝 0.2
0.2
0.0
(2) 边界上的点代表纯颜色，中心点处纯度为零 (3) 连接任两端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 (4) 过C点直线端点的两彩色为互补色 (5) 三角形包含由三顶点可组成的彩色
绝大部分图形显示器中。
如果采用其他色系进行了处理，最终一定要
转换到RGB色系，才能正常显示结果。
23
7.2.1 面向硬设备的彩色模型
CMY模型：
主要用于彩色打印，这三种补色可分别由从 白光中减去三种基色而得到
从CMY到RGB的转换为
R 1 C
G 1 M
B 1 Y
24
25
CMY模型


7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
从HSI转换到RGB：
(1) 当H在[0, 120]之间：
B I (1 S )
S cos H R I 1 cos(60 H )
G 3I ( B R )
41
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
从HSI转换到RGB：
19
7.2 彩色模型
7.2.1 面向硬设备的彩色模型
诸如彩色显示器或打印机之类的硬设备 (RGB模型，CMY模型)
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
以彩色处理为目的的应用 (HSI模型，HSV模型)
20
7.2.1 面向硬设备的彩色模型
RGB模型：
建立在笛卡儿坐标系统里，其中三个轴分别 为R，G，B， 模型的空间是个正方体，原点对应黑色，离 原点最远的顶点对应白色 从黑到白的灰度值分布在从原点到离原点最 远顶点间的连线上，而立方体内其余各点对应不 同的颜色，可用从原点到该点的矢量表示
38
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
HSI模型表示：
39
7.2.2 面向视觉感知的彩色模型
从RGB转换到HSI：
I R G B 3
S 1 3 ( R G B)
1
min( R, G , B )
1 2 {P.169}
40
R G R B 2 H arccos 2 R G R B G B
RGB空间的彩色图像
CMY空间的彩色图像
图 RGB与CMY空间的转换
26
26
7.2.1 面向硬设备的彩色模型
I1，I2，I3模型：
将彩色用RGB的不同组合来表达
I 1 R G B 3
I 2 R B 2
I 3 2G R B 4
I1是最佳特征，I2是次佳特征
bB + C rR + gG
13
7.1.2 三基色与色匹配
国际照度委员会CIE设定的彩色R，G，B
14
7.1.2 三基色与色匹配
亮度：如果用红绿蓝三色来计算白色的亮度
，其比例系数是特定的红绿蓝频谱所用加权函数的 函数。考虑到人类视觉和显示设备对不同彩色的不 同敏感程度，在匹配时各个系数取值不同，绿色系
数相当大，红色系数居中，蓝系数最小。
•CRT: Y709=0.2125R+0.7154G+0.0721B
15
7.1.3 色度图
彩色的三种基本特性量：
亮度：与物体的反射率成正比，对应色的明亮度， 加入白色越多，越明亮。 色调：与光谱中光的波长相联系,掺入白色光色调不变 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 彩色可用亮度和色度共同表示
V
H同HSI模型
max( R, G , B ) min( R, G , B ) S max( R G B )
H = 0°红 H P S
蓝 H = 240°
白 V= 0 绿 H = 120°
max( R, G, B) V 255
黑 V= 1
44
7.3 伪彩色增强
原理
人眼对颜色比对灰度有较大的分辨能力
•三种补色：
绿
黄
白
•品红（M，magenta，即
红加蓝）
青
•蓝绿（C，cyan，即绿
红
紫
蓝
加蓝） •黄（Y，yellow，即红加
绿）
12
7.1.2 三基色与色匹配
三色混合/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
仅相加不能配对时： C rR + gG – bB
Y 1.0 520 0.8 510 530
0.6
500
0.4
540 550 绿 560 570 黄 580 590 600 C 紫 400 0.4 0.6 0.8 1.0
18
490 480 470 460 蓝 0.2
0.2
620 红 700~770 530 X
0.0
Y 1.0
7.1.3 色度图
520 510 0.8 0.6 500
第 7章
彩色图象处理
7.1 彩色视觉和描述
7.2 彩色模型
7.3 伪彩色增强 7.4 真彩色处理
7
7.1 彩色视觉和描述
7.1.1 7.1.2
彩色视觉基础 三基色与色匹配
7.1.3
色度图
8
7.1.1 彩色视觉基础
彩色和颜色
颜色可分为无彩色和有彩色两大类
无彩色指白色、黑色和各种深浅程度不同的灰色 能够同样吸收所有波长光的表面看起来是灰色的， 反射的光多显浅灰色，反射的光少显深灰色 以白色为一端，通过一系列从浅到深排列的各种灰 色，到达另一端的黑色，这些灰色可以组成一个黑白系列
第 7章 彩色图象处理
1
2
（a）Picker甲状腺模型的单色图像
（b）强度分成8层后进行伪彩色图像处理
3
彩色图像的基本概念
人眼对于彩色的观察和处理是一种 生理 和
心理 现象，其机理还没有完全搞清楚，因而
对于彩色的许多结论都是建立在实验基础之
上的。
4
彩色图像的基本概念—色彩的形成
光学原理解释的色彩的形成 •这些不同颜色的光线实际上是不同频率的电磁波， 人眼将不同频率的电磁波感知为不同的颜色
同组合，如白色可由红、绿、蓝相加而得
10
7.1.2 三基色与色匹配
三种感受器：视网膜上有3种不同的感受彩色的锥细
胞
光 的 吸 收 率
反应曲线：分布较宽，互相重叠
蓝
绿
红
400
450
500
550
600
650
700nm
蓝 紫 色
紫 蓝 色
蓝 色
蓝 绿 色

绿 色
黄 绿 色
黄 色
橙 色
红 橙 色
红 色
11
彩色图像的基本概念—色彩的分布
变型
I '2 R B
I '3 2G R B 2
27
7.2.1 面向硬设备的彩色模型
归一化颜色模型：
对观察方向、物体几何、照明方向和亮度变 化具有不变性
( R G) 2 l1 ( R, G, B) ( R G ) 2 ( R B) 2 (G B) 2 ( R B) 2 l 2 ( R, G , B ) ( R G ) 2 ( R B) 2 (G B) 2