Digital Image Processing - Xidiansee.xidian.edu.cn/faculty/lpxu/pdf/pdfja/2.pdfDigital Image Processing 颜色模型各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最多

Digital Image ProcessingDigital Image Processing

◆◆2.1 2.1 色度学基础色度学基础

◆◆2.2 2.2 人的视觉特性人的视觉特性

◆◆2.3 2.3 图像数字化图像数字化

◆◆2.4 2.4 数字图像表示形式和特点数字图像表示形式和特点

◆◆2.5 2.5 本章小结本章小结

第第22章章数字图像处理基础数字图像处理基础


◘◘三基色原理三基色原理

人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥

状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、绿光、蓝光敏感。由此，红（绿光、蓝光敏感。由此，红（RR）、绿（）、绿（GG）、蓝（）、蓝（BB）这三种颜）这三种颜色被称为三基色。色被称为三基色。

根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是三种基色按照不同比例的组合。三种基色按照不同比例的组合。

则任一彩色则任一彩色CC可表示为：可表示为：

C = RC = R（（RR））+ G+ G（（GG））+ B+ B（（BB）） (2.1.1)(2.1.1)

2.1 2.1 色度学基础色度学基础


◘◘颜色模型颜色模型

各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最多各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最多

的是面向机器（如显示器、摄像机、打印机等）的的是面向机器（如显示器、摄像机、打印机等）的RGBRGB模型模型

和面向颜色处理（也面向人眼视觉）的和面向颜色处理（也面向人眼视觉）的HSIHSI（（HSVHSV）模型。）模型。



RGBRGB模型模型：：

在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表RR、、

GG、、BB三个分量，并将三个分量，并将RR、、GG、、BB分别限定在分别限定在[0,1][0,1]，则该单位正，则该单位正

方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。如下图

所示。其中，其中，rr、、gg、、bb、、cc、、mm和和yy分别代表红色（分别代表红色（redred）、绿色）、绿色

（（greengreen）、蓝色（）、蓝色（blueblue）、青色（）、青色（cyancyan）、品红（）、品红（magentamagenta））

和黄色（和黄色（yellowyellow）。）。



RGBRGB颜色模型颜色模型


黑

白



HSIHSI模型：模型：

HSIHSI模型利用颜色的三个属性色调模型利用颜色的三个属性色调HH（（huehue）、饱和度）、饱和度SS（（saturationsaturation）和亮度）和亮度II（（intensityintensity）组成一个表示颜色的圆柱）组成一个表示颜色的圆柱体体，如下图所示。如下图所示。

240°

120°

0°


2.1 2.1 色度学基础色度学基础RGBRGB和和HISHIS之间的模之间的模型转换型转换：：

（（11）） RGBRGB转换到转换到HSIHSI

（（22）） HSIHSI转换到转换到RGBRGB

常见数字图像处理流程，其中包含了常见数字图像处理流程，其中包含了RGBRGB模型和模型和HSIHSI模型之间模型之间的转换。的转换。

RGBRGB模型模型 HSIHSI

模型变换模型变换

II分量图分量图

像处理像处理

HH分量分量

SS分量分量

II分量分量

RGBRGB

模型变换模型变换

原原

图图

像像

结果结果图像图像


◘◘ 人眼的构造与机理要点人眼的构造与机理要点

人眼的机理与照相机类似：人眼的机理与照相机类似：

（（11）瞳孔：）瞳孔：透明的角膜后是不透明的虹膜，透明的角膜后是不透明的虹膜，虹膜中间的圆孔称为虹膜中间的圆孔称为瞳孔瞳孔，，其直径可调节，控其直径可调节，控制进入人眼内之光通量制进入人眼内之光通量((照相机光圈作用照相机光圈作用))。。

（（22）晶状体）晶状体：：瞳孔后是一扁球形弹性透明瞳孔后是一扁球形弹性透明体，其曲率可调节，以改变焦距，使不同距离体，其曲率可调节，以改变焦距，使不同距离的图在视网膜上成象的图在视网膜上成象 ((照相机透镜作用照相机透镜作用))。。

（（33）视细胞：）视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，视网膜上集中了大量视细胞，

分为两类：分为两类：

2.2 2.2 人的视觉特性人的视觉特性


◘◘ 人眼的构造与机理要点（续）人眼的构造与机理要点（续）

（（33）视细胞：）视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：

锥状细胞锥状细胞：：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色；明视细胞，在强光下检测亮度和颜色；

杆杆((柱柱))状细胞状细胞：：暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。

其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高，其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高，分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率低，仅分辨图的轮廓。率低，仅分辨图的轮廓。

（（44））人眼成象过程：人眼成象过程：



◘◘人的视觉模型人的视觉模型

▓▓点光源的表示函数点光源的表示函数

点源可以用点源可以用函数表示，表示平面图像的二维函数表示，表示平面图像的二维函数函数为：为：

则任意一幅图像可表示为：则任意一幅图像可表示为：


δ δ

( )

( )

, 1

0, 0,

0

x y dxdy

x yx y

δ

δ

+∞ +∞

−∞ −∞

⎧ =⎪⎪⎨ ∞ = =⎧

=⎪ ⎨⎪ ⎩⎩

∫ ∫,

, 其他

( ) ( ) ( ), , ,f x y f x y d dα β δ α β α β+∞ +∞

−∞ −∞= − −∫ ∫



▓▓光学成像系统的表示光学成像系统的表示

光学成像系统( ),f x y ( ),g x y[ ]T •


▓▓人的视觉模型人的视觉模型


1f2f 3f

4f

( )1h x ( )log x ( )2h x

( )1H ω ( )2H ω


◘◘ 人眼的亮度感觉人眼的亮度感觉(1)(1) 图像图像““黑黑”“”“白白””（（““亮亮””、、““暗暗””）对比参数）对比参数

对比度对比度: : c = c = BmaxBmax/ / BminBmin ，，

相对对比度相对对比度: : ccrr = (B= (B--BB00)/B)/B00(2)(2) 人眼亮度感觉范围人眼亮度感觉范围

①① 总范围很宽（总范围很宽（c = 10c = 1088））

②② 人眼适应某一环境亮度后，范围限制人眼适应某一环境亮度后，范围限制

适当平均亮度下：适当平均亮度下： c = 10c = 1033

很低亮度下：很低亮度下： c = 10c = 10

(3) (3) 同时对比度：人眼对亮暗程度所形成的同时对比度：人眼对亮暗程度所形成的““黑黑”“”“白白””感觉具有相感觉具有相

对性，即按对比度对性，即按对比度cc感觉物体亮度对比。感觉物体亮度对比。




(4)(4) 马赫带（马赫带（Mach BandMach Band）效应）效应

马赫带效应的出现，是因为人眼对于图像中不同空间频率具有不同的马赫带效应的出现，是因为人眼对于图像中不同空间频率具有不同的灵敏度，而在空间频率突变处就出现了灵敏度，而在空间频率突变处就出现了““欠调欠调””或或““过调过调””。。


(5) (5) 主观亮度主观亮度SS与实际亮度与实际亮度BB之间的关系之间的关系

S = K S = K lnBlnB + k0+ k0

(6)(6) 人眼亮度感觉之应用人眼亮度感觉之应用

若一幅原图像经过处理，恢复后得到重现图像，重现图像

的亮度不必等于原图像的亮度，只要保证二者的对比度及亮度层次（灰度级）相同，就能给人以真实的感觉。



2.3 2.3 图像数字化图像数字化

一、均匀采样一、一、均匀采样均匀采样

1. 1. 概念：概念：位置上离散化位置上离散化 f(x,yf(x,y) ==> ) ==> ffss(m,n(m,n) ) ，， ((m,nm,n))为采样点，称为像素为采样点，称为像素(pixel) (pixel) 。。

2. 2. 二维（均匀）采样函数二维（均匀）采样函数

s(x,ys(x,y)= )=

3. 3. 均匀采样均匀采样

),( ynyxmxnm

Δ⋅−Δ⋅−∑∑ δ

),(),(),(),(),(),(

ynyxmxynxmfyxsyxfyxfnmf

nm

ss

Δ⋅−Δ⋅−Δ⋅Δ⋅=

=←

∑∑ δ


即采样图像的频谱即采样图像的频谱是原图像频谱是原图像频谱沿沿uu、、vv方向方向

以以、、为周期延拓而得。为周期延拓而得。


( ),sF u v ( ),F u v

1xΔ

1yΔ

xΔ

yΔ

图图2.3.1 2.3.1 采样函数采样函数s(x,ys(x,y))的图示的图示图图2.3.2 2.3.2 原图像和采样图像的频谱原图像和采样图像的频谱



1. 1. 概念概念

幅度幅度((灰度灰度))等间隔离散化：等间隔离散化：

2. 2. 方法方法

实际中，取实际中，取

连续图像到数字图像的转化过程如下：连续图像到数字图像的转化过程如下：

二、均匀量化二、二、均匀量化均匀量化

),(),( nmfnmf fs ⎯→⎯Δ

)( minmaxfffINTG Δ

−=LevelGrayGkG k =≥= ),1(2



三、分辨率变化对图像影响三、三、分辨率变化对图像影响分辨率变化对图像影响

（一）（一）概念概念

1. 1. 图像分辨率：区分细节的程度；图像分辨率：区分细节的程度；

2. 2. 影响因素：采样点数（影响因素：采样点数（MM，，NN））和灰度级和灰度级((数数)G)G。。

（（二）空间分辨率二）空间分辨率

1. 1. 采样点数越多（采样间隔越小），空间分辨率越高；采样点数越多（采样间隔越小），空间分辨率越高；

2. G2. G不变，不变，(M,N)(M,N)减少，图像像素粒子变粗减少，图像像素粒子变粗。。

（三）幅度分辨率（三）幅度分辨率1. 1. GG越多，越多，图像幅度分辨率图像幅度分辨率越高越高；；2. M2. M、、NN不变不变, , GG减少减少,,灰度渐变变成突变，出现虚假轮廓灰度渐变变成突变，出现虚假轮廓。。

（四）（四）MM、、NN及及GG的实际取值的实际取值1. M=21. M=2m m , N=2, N=2nn, G=2, G=2kk (m, n, k (m, n, k ≥≥ 1)1)2. 2. 实际中：实际中：M = N = 256M = N = 256，， 512512，， 10241024，，…………

G = 32G = 32，， 6464，， 128128，， 256256，， ……3. 3. 人头象：人头象： M=N=128M=N=128，，256; K=6256; K=6，，77


空间分辨率变换对图像的影响（举例）空间分辨率变换对图像的影响（举例）空间分辨率变换对图像的影响（举例）

（（aa））（（bb））（（cc））

（（dd））（（ee））（（ff））

图图2.3.5 2.3.5 不同采样点数对图像质量的影响不同采样点数对图像质量的影响

(a)256(a)256××256, (b) 128256, (b) 128××128, (c) 64128, (c) 64××64, 64, （（dd））3232××32, 32, （（ee））1616××16, 16, （（ff））88××88


（（aa））（（bb））（（cc））

（（dd））（（ee））（（ff））

图图2.3.6 2.3.6 不同灰度级对图像质量的影响不同灰度级对图像质量的影响

（（aa））K=256K=256，，（（bb））K=128K=128，，（（cc））K=32, K=32, （（dd））K=16K=16，，（（ee））K=4K=4，，（（ff））K=2K=2

幅度分辨率变换对图像的影响（举例）幅度分辨率变换对图像的影响（举例）幅度分辨率变换对图像的影响（举例）


2.4 2.4 数字图像表示形式和特点数字图像表示形式和特点

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

−−−−

−−

=

)1,1()1,1()0,1(

)1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(

),(

NMfMfMf

NfffNfff

nmf

▓▓数字图像的矩阵表示


2.4 2.4 数字图像表示形式和特点数字图像表示形式和特点

▓▓ 数字图像的特点：数字图像的特点：1.1.信息量大信息量大

一幅遥感图像一幅遥感图像 N=1024, G=256=2N=1024, G=256=288 ，，则容量则容量= N= N22K = 8 Mb K = 8 Mb

2.2.占用频带宽占用频带宽

与语音信息相比，图像信息占用的带宽要大几个数量级。与语音信息相比，图像信息占用的带宽要大几个数量级。

如电视图像约为如电视图像约为5.6 MHZ5.6 MHZ，，而语音仅为而语音仅为2KHz2KHz左右。因此，处理的难度大，成左右。因此，处理的难度大，成

本高。这就对图像（频带）压缩提出了必须（很高）的要求。本高。这就对图像（频带）压缩提出了必须（很高）的要求。

3. 3. 像素间相关性大像素间相关性大

(1) (1) 同幅内相邻像素间具有相同（或相近）灰度的可能性很大同幅内相邻像素间具有相同（或相近）灰度的可能性很大(r (r ≥≥0.8)0.8)；；

(2) (2) 运动图像的相邻帧对应像素间相关性更大。运动图像的相邻帧对应像素间相关性更大。

综上（综上（11）和（）和（22）说明，图像压缩的潜力（可能性）很大。）说明，图像压缩的潜力（可能性）很大。

4. 4. 视觉效果的主观性大视觉效果的主观性大。。


▓ 引入了三基色的概念，构造了两种颜色模型，将彩色图

像用三个灰度图像表示出来。

▓ 从人的视觉特性入手，介绍了视觉成像特性，给出了图

像数字化方法，包括采样和量化。

▓ 给出了数字图像的表示方法及数字图像的四大特点。

2.5 2.5 本章小结本章小结


本章要求及作业本章要求及作业

▓▓ 本章要求本章要求

1. 1. 了解三基色原理及颜色模型；了解三基色原理及颜色模型；

2. 2. 了解人的视觉特性；了解人的视觉特性；

3. 3. 了解图像数字化过程及分辨率变化对图像的影响；了解图像数字化过程及分辨率变化对图像的影响；

4. 4. 了解数字图像的表示形式和特点。了解数字图像的表示形式和特点。

▓▓ 本章作业本章作业

1. 1. 思考：思考：2.12.1，，2.32.3，，2.52.5，，2.8 2.8 。。

2. 2. 必做：必做：2.62.6，，2.72.7，，2.10 2.10 ，，2.11 2.11 。。

Documents

Digital Image Processing - Xidiansee.xidian.edu.cn/faculty/lpxu/pdf/pdfja/2.pdfDigital Image Processing 颜色模型 各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最多

Digital Image Processing - Xidiansee.xidian.edu.cn/faculty/lpxu/pdf/pdfja/2.pdfDigital Image Processing 颜色模型各种表示颜色的方法，称做颜色模型。目前使用最多