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今天学习彩色模型,常用的图像包括彩色图,灰度图,二值图,并且彩色图像->灰度图像->二值图像,为一个退化过程,即图像包含的信息逐步减少,根据冈萨雷斯第三版介绍的篇幅来看,对灰度图相关的算法描述较多,因此,可以说,就目前的算法来说,针对灰度图像的图像处理还是比较成熟的,但不能确定是否将来产生的新的理论能够统一现有所有算法,而且创造出更高级的算法。想要深入学习图像处理,个人认为应该对所有算法,所有模型有清晰的认识,了解其来源和完整过程,有助于理解后面的算法。 颜色的根本来源人类对光的一种心理学感知,而光具有波粒二象性,我们只关心其波性质,原因是人类感官对不同波长的光的反应不同,继而从认知的层次产生了颜色,即光本身没有颜色这个属性,而是人们根据个人需要,把感受到的不同波长定义了不同的颜色。 如图,给出了物理学的对颜色的描述: 一句话总结,就是人类根据自身对光的感官,主观的定义了颜色。 经过医学等的研究,发现了人眼的感官细胞只对短(S, 420-440nm)、中(M, 530-540nm)和长(L, 560-580nm)三种波长敏感,而通过调整LMS的光强,并将其混合,能够使人产生其他颜色的感觉(LMS空间)。这句话可能有点难懂,我们可以这样解释:颜色由其光的波长(或频率)唯一定义,也就是,一种波不可能由其他波组合出来,因为不可能用多种波长合成一种波长,而人的感官细胞会产生一种错觉,即几种波的混合刺激等效于另一种波的单独刺激,也就是说你平时看到的颜色并不一定是真实的颜色。 以上描述的称为“条件等色”或者“异谱同色”(metamerism),这就促使了色彩空间的产生。 色彩空间:指的是用一种客观的方式叙述颜色在人眼上的感觉,通常需要三色刺激值。更精确地说,首先先定义三种主要颜色(primary color),再利用颜色叠加模型,即可叙述各种颜色。需要注意的是,三种主要颜色未必需要是真正的颜色(也就是该种颜色无法真的被创造出来)。
CIE(国际照明委员会) RGB色彩空间是RGB色彩空间之一,以单色(单一波长)原色的特定集合著称。
实验过程(来自WIKI): 实验使用2度视角的圆形屏幕。屏幕的一半投影上测试颜色,另一半投影上观察者可调整的颜色。可调整的颜色是三种原色的混合,它们每个都有固定的色度,但有可调整的明度。 观察者改变三种原色光的明度直到观察到混合的颜色匹配了测试颜色。不是所有颜色都可使用这种技术匹配。当没有匹配的时候,可变数量的一种原色被增加到测试颜色上,用余下两种原色混合与它匹配。对于这种情况,增加到测试颜色上原色的数量被认为是负值。通过这种方式,可以覆盖完整的人类颜色感知。当测试颜色是单色的时候,可以把使用的每种原色的数量绘制为测试颜色的波长的函数。这三个函数叫做这个特定实验的“颜色匹配函数”。 他们的结果都被总结为标准CIE RGB颜色匹配函数,它们是通过使用标准波长为700 nm(红色)、546.1 nm(绿色)和435.8 nm(蓝色)的三种单色原色获得的,匹配函数如下。选择波长546.1 nm和435.8 nm的原色是因为它们是容易再生的水银蒸气放电的色线。1931年选择的700 nm波长难于再生为单色光束,选择它是因为眼睛的颜色感知在这个波长相当不变化,所以在这个原色波长上的小误差将对结果有很小的影响。 CIE 1931 RGB颜色匹配函数。颜色匹配函数是匹配水平刻度标示的波长的单色测试颜色所需要的原色数量。
新色彩空间有如下性质( 来自WIKI): CIE XYZ色彩空间故意设计得Y参数是颜色的明度或亮度的测量。颜色的色度接着通过两个导出参数x和y来指定, 它们是所有三个三色刺激值X、Y和Z的函数所规范化的三个值中的两个: 导出的色彩空间用x, y, Y来指定,它叫做CIE xyY色彩空间并在实践中广泛用于指定颜色。 X和Z三色刺激值可以从色度值x和y与Y三色刺激值计算回来:
学习DIP第N天
写在前面的废话:
正文
CIE RGB色彩空间
Grassmann定律
CIE 1931 XYZ色彩空间
CIE XYZ色彩空间一些有趣性质:
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