【数字图像处理】10.4:彩色图像-图像分割 彩色空间分割
【数字图像处理】10.4:彩色图像-图像分割 彩色空间分割

多通道图像的简单分割,可以给定阈值向量,然后给定范围,可以是三维的球形,或者立方体,这个就要看具体的设计了,比如举个简单的例子,给定RGB中心阈值为 $\vec T(R_0,G_0,B_0)$ ,阈值为100,那么对于像素点 $(x,y)$ 处的色彩向量 $\vec I(R_{xy},G_{xy},B_{xy})$ 那么只要满足

【数字图像处理】10.2:彩色图像-图像增强 图像平滑
【数字图像处理】10.2:彩色图像-图像增强 图像平滑

这些算法在彩色图像中应用有两种,一种是对RGB全部分量进行分别处理,然后将个处理过的分量进行合并,得到彩色图像。另一种是对HSI的I分量进行处理,同样能得到平滑效果,对彩色图像的平滑这里只是最简单的介绍,如果想写个美图秀秀,需要在找几篇论文来学下。

【数字图像处理】8.6:彩色图像-色彩空间 HSI(HSL)、HSV(HSB)
【数字图像处理】8.6:彩色图像-色彩空间 HSI(HSL)、HSV(HSB)

今天介绍下两种相对较接近色彩定义的,人的视觉只能分辨颜色的三种变化:亮度、色调、饱和度,HSI和HSV即表示其相对的变量,其中H(Hue)表示色调,S(Saturation)表示饱和度,I/V(Intensity/Value)表示亮度/明度。HSI和HSV作为相对颜色,但在彩色图像处理中使用广泛,下面来逐一介绍这两种空间,和其与RGB空间的转换。

【数字图像处理】8.5:彩色图像-色彩空间 CIELAB、CIELUV
【数字图像处理】8.5:彩色图像-色彩空间 CIELAB、CIELUV

首先要介绍下绝对色彩空间和相对色彩空间,对这个问题的理解,我是这样想的,绝对色彩空间是颜色的绝对描述,例如定义一个n维向量R,其唯一定义了一种颜色,就像下面说的LAB色彩空间,一个向量唯一定义一种颜色,而且定义的时候需要满足条件A,这就表明只要条件A满足,无论在什么设备上看色彩R,其表现出来的颜色都一样。也就是说绝对颜色空间是对颜色的定义。