《数字图像处理》第六章 彩色图像处理 学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

0. 前言

本章的重点内容就是理解彩色模型, 就是在灰度图像的基础上添加了图像的通道数, 具体的变换与前面的知识类似.

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前情回顾：
数字图像处理第三章 灰度变换和空间滤波 学习笔记
数字图像处理第四章 频率域滤波 学习笔记
数字图像处理第五章 图像复原和重建（内容较简单，就没有详细记录笔记）

后续剧情：
数字图像处理 第七章 小波域多分辨率处理 学习笔记
数字图像处理 第九章 形态学图像处理 学习笔记
数字图像处理 第十章 图像分割 学习笔记
数字图像处理 第11章 表示和描述 学习笔记

1. 彩色基础

基本概念:

1. 亮度: 表示无色的强度概念.
2. 色调: 表示观察者感知的主要颜色.
3. 饱和度: 相对的纯净度, 或一种颜色混合白光的数量.
4. 色度: 色调+饱和度, 对于彩色融合非常有用.

2. 彩色模型

本节介绍了几种模型: RGB模型, HSI模型, 并阐述了模型之间的转换方式

从RGB到HSI的转换:

H分量由下式得到:

$$H=\{\begin{array}{c}\theta ,B\le G\\ 360-\theta ,B>G\end{array}$$

其中,

$$\theta =\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)}{{\left[(R-G{)}^2+(R-B)(G-B)\right]}^{1/2}}\right\}$$

饱和度分量由下式得到:

$$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}[\min (R,G,B)]$$

强度分度由下式:

$$I=\frac{1}{3}(R+G+B)$$

从HSI到RGB的转换就复杂一些, 需要考虑扇区范围. 这里就不贴出来了

3. 伪彩色图像处理

基于一种指定的规则对灰度值赋以颜色的处理

3.1 灰度分层

指定一个灰度值作为分层, 大于该灰度值的部分赋以一种颜色, 小于该灰度值的部分赋以另一种颜色.

3.2 灰度到彩色的变换

4. 彩色变换

变换模型如同灰度变换:

$$g(x,y)=T[f(x,y)]$$

4.1 色调和彩色校正

给出校正函数再实现即可.

5. 基于彩色的图像分割

5.1 HSI彩色空间的分割

opencv分割起来很简单, 使用split函数:

void test01(string path) {
   
    Mat img = imread(path);
    if (img.empty()) {
   
        cout << "Error: unable to load the image\n";
        return;
    }
    //cout << img.channels() << endl;

    resize(img, img, Size(256, 256));


    Mat hsvImg;
    cvtColor(img, hsvImg, COLOR_BGR2HSV);
    vector<Mat> hsvCh;
    split(hsvImg, hsvCh);
    imshow("h channel", hsvCh[0]);
    imshow("s channel", hsvCh[1]);
    imshow("v channel", hsvCh[2]);

    waitKey(0);
}

5.2 彩色边缘检测

opencv有很多实现方式, 这里使用Sobel算子来进行检测:

void test03(string path) {
   
    Mat img = imread(path);
    if (img.empty()) {
   
        cout << "Error: unable to load the image\n";
        return;
    }
    Mat gray_img;
	// 如果不转成灰度图片, 就需要对三通道单独计算
    cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);
    //计算梯度
    Mat gradientX, gradientY;
    Sobel(gray_img, gradientX, CV_32F, 1, 0, 1);
    Sobel(gray_img, gradientY, CV_32F, 0, 1, 1);

    Mat gradientMag;
    magnitude(gradientX, gradientY, gradientMag);

    double threshold = 50.0;
    cv::Mat edges;
    cv::threshold(gradientMag, edges, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);

    imshow("original", img);
    imshow("gradientXY", edges);
    waitKey(0);
}