課程設(shè)計(jì)--不同彩色空間模型轉(zhuǎn)換的實(shí)現(xiàn)

1、<p>　　課程設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書(shū)</p><p>　　院（系）：電氣工程學(xué)院 基層教學(xué)單位：自動(dòng)化儀表系 </p><p>　　說(shuō)明：此表一式四份，學(xué)生、指導(dǎo)教師、基層教學(xué)單位、系部各一份。</p><p>　　2014年 12月8 日 </p><p><b

2、>　　摘要</b></p><p>　　一幅RGB 圖像就是M×N×3 大小的彩色像素的數(shù)組，其中的每個(gè)彩色像素點(diǎn)都是在特定空間位置的彩色圖像所對(duì)應(yīng)的紅、綠、藍(lán)色三個(gè)分量實(shí)現(xiàn)。不同彩色空間(又被稱(chēng)作彩色模型)的圖像相互轉(zhuǎn)換，它們?cè)趹?yīng)用中的使用可能比RGB更方便或更恰當(dāng)。這些模型是RGB模型的變換，包括NTSC、YCbCr、HSV、CMY、CMYK和HSI彩色空間。</p

3、><p>　　關(guān)鍵詞: 彩色空間（彩色模型） NTSC模型 YCbCr 模型 HSI模型</p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　概述</b></p><p>　　1.1常見(jiàn)的彩色空間（又被稱(chēng)作彩色模型）…………………….5<

4、/p><p>　　1.2不同彩色空間轉(zhuǎn)換的原理…………………………………….6 </p><p>　　使用Matlab實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換(程序設(shè)計(jì))</p><p>　　2.1 程序設(shè)計(jì)……………………………………………………..13</p><p>　　總結(jié)…………………………………………………25</p><p>　　參考文獻(xiàn)

5、…………………………………………………....26</p><p><b>　　第一章</b></p><p>　　1.1常見(jiàn)彩色空間介紹</p><p>　　1.11 GRB彩色空間</p><p>　　一幅RGB 圖像就是M×N×3 大小的彩色像素的數(shù)組，其中的每個(gè)彩色像素點(diǎn)都是在特定空間位置的彩

6、色圖像所對(duì)應(yīng)的紅、綠、藍(lán)三個(gè)分量(見(jiàn)圖6-1)。RGB 圖像也可以看做三個(gè)灰度圖像形成的“堆?！?，當(dāng)發(fā)送到彩色監(jiān)視器的紅、綠、藍(lán)輸入端時(shí)，就在屏幕上產(chǎn)生彩色圖像。按照國(guó)際上的慣例，形成一幅RGB 彩色圖像的三幅圖像通常被稱(chēng)作紅、綠、藍(lán)分量圖像。</p><p>　　1.12 NTSC（YIQ）彩色空間</p><p>　　NTSC 彩色空間常用于用于模擬電視。這種格式的主要優(yōu)勢(shì)是灰度信息和

7、彩色數(shù)據(jù)是分離開(kāi)來(lái)的，所以同一信號(hào)可以用于彩色電視機(jī)和黑白電視機(jī)。在NTSC 格式中，圖像數(shù)據(jù)由三部分組成：亮度(Y)、色調(diào)(I)和飽和度(Q)。</p><p>　　1.13 YcbCr(YUV)彩色空間</p><p>　　YCbCr 彩色空間廣泛用于數(shù)字視頻。在這種格式中，亮度信息用單獨(dú)的分量Y 來(lái)表示，彩色信息是用兩個(gè)色差分量Cb 和Cr 來(lái)存儲(chǔ)的。分量Cb 是藍(lán)色分量與參考值的差

8、，分量Cr 是紅色分量與參考值的差。</p><p>　　1.14 HSV彩色空間</p><p>　　HSV(色調(diào)、飽和度、值)是人們用來(lái)從顏色輪或調(diào)色板中挑選顏色(例如顏料或墨水)時(shí)使用的彩色系統(tǒng)之一，值得考慮的是，這個(gè)顏色系統(tǒng)比RGB 系統(tǒng)更接近人們的經(jīng)驗(yàn)和對(duì)彩色的感知。其中H參數(shù)表示色彩信息（顏色），V參數(shù)表示色彩的明亮程度（0到1），純度S表示一個(gè)比例值（0到1），它指所選顏色的

9、純度和該顏色最大純度之間的比率。</p><p>　　1.15 CMY 和CMYK 彩色空間</p><p>　　青色、紫紅色和黃色是光的二次色它們是顏料的原色在理論上，等量的顏料原色，將青色、紫紅色和黃色混合會(huì)產(chǎn)生黑色。在實(shí)踐中，將這些顏色混合印刷會(huì)生成模糊不清的黑色。所以，為了生成純正的黑色(打印中主要的顏色)第4種顏色——黑色便添加進(jìn)來(lái)了，從而給出提升的CMYK 彩色模型大多數(shù)將顏料

10、堆積于紙上的設(shè)備，比如彩色打印機(jī)和復(fù)印機(jī)，都需要CMY 數(shù)據(jù)輸入，或在內(nèi)部將RGB 轉(zhuǎn)換為CMY。</p><p>　　1.16 HSI彩色空間</p><p>　　該模型將強(qiáng)度分量與從一幅彩色圖像中承載的彩色信息分開(kāi)。正如結(jié)果那樣，HSI 模型是開(kāi)發(fā)基于彩色描述的圖像處理算法的理想工具。對(duì)于人來(lái)說(shuō)，這種描述自然而直觀，畢竟人是這些算法的開(kāi)發(fā)者和使用者。</p><p&

11、gt;　　1.2 顏色空間轉(zhuǎn)換原理</p><p>　　1.21 NTSC與GRB彩色空間轉(zhuǎn)換</p><p>　　由2.11與2.12，在NTSC 格式中，圖像數(shù)據(jù)由三部分組成：亮度(Y)、色調(diào)(I)和飽和度(Q)。所以由NTSC彩色空間的三個(gè)分量可由RGB彩色模型三個(gè)分量經(jīng)過(guò)線性變化得到，變化過(guò)程如下：</p><p>　　第一行的各元素之和為1，而下兩行元素的

12、和為0。</p><p>　　同理,由NTSC轉(zhuǎn)換到RGB關(guān)系如下：</p><p>　　1.22 YCbCr(YUV)與GRB彩色空間轉(zhuǎn)換</p><p>　　由2.13和2.11可知YCbCr(YUV)圖像也是由各分量組成，而它與RGB分量的線性關(guān)系如下：</p><p>　　1.23 HSV與GRB彩色空間轉(zhuǎn)換</p>&

13、lt;p>　　HSV 彩色六邊形； (b) HSV 六面錐體</p><p>　　將RGB 轉(zhuǎn)換為HSV需要將公式展開(kāi)，將RGB值(笛卡爾坐標(biāo)系)映射至圓柱坐標(biāo)系,由于在其他計(jì)算機(jī)圖像學(xué)都有涉及，我們不再討論。</p><p>　　1.24 CMY 和CMYK 彩色空間與RGB空間轉(zhuǎn)換</p><p>　　CMY或CMYK大多數(shù)是將顏色印于紙上，常用于各種彩色

14、打印機(jī)復(fù)印機(jī)，而它與RGB空間轉(zhuǎn)換的線性關(guān)系可近似的認(rèn)為：</p><p>　　其中R,G,B 三個(gè)分量都已經(jīng)歸一化到0到1。</p><p><b>　　同理，逆轉(zhuǎn)換為： </b></p><p>　　1.24 HSI彩色空間與RGB空間轉(zhuǎn)換</p><p>　　由于HSI與RGB分量之間不存在嚴(yán)格的線性關(guān)系，但是，一

15、旦給出一副RGB圖像，若要將其轉(zhuǎn)換為HIS圖像，還是可以實(shí)現(xiàn)的（具體的原理在下文中介紹），其中HIS的H分量： </p><p><b>　　其中有:</b></p><p>　　將從H 的公式中得出的所有結(jié)果除以360°，即可將色調(diào)歸一化在[0,1]之間。</p><p><b>　　參數(shù)S（飽和度）：&l

16、t;/b></p><p>　　最后一個(gè)強(qiáng)度參數(shù)I：</p><p>　　上述公式的原理：該模型將強(qiáng)度分量與從一幅彩色圖像中承載的彩色信息分開(kāi)，如果一幅RGB彩色圖像采用圖中的彩色立方體模型，</p><p>　　假設(shè)我們站在黑色頂點(diǎn)(0,0,0)處，那么正上方正對(duì)是白色頂點(diǎn)(1,1,1)，如上圖所示。亮度是沿著連接兩個(gè)頂點(diǎn)的連線分布的。在圖6-6 中，這連接

17、黑色和白色頂點(diǎn)的線(亮度軸)與連接紅色與青色頂點(diǎn)的線是垂直的。因此，如果想確定上圖任意彩色點(diǎn)的亮度分量，就需要經(jīng)過(guò)包含彩色點(diǎn)且垂直于亮度軸的平面。這個(gè)平面和亮度軸的交點(diǎn)將給出范圍在[0,1]之間的亮值。我們還注意到，飽和度隨著與亮度軸之間的距離函數(shù)而增加。事實(shí)上，在亮度軸上的點(diǎn)的飽和度為0。我們得到下面的結(jié)論：形成HSI空間所需的色調(diào)、飽和度和亮度值，可以通過(guò)RGB 彩色立方體得到。也就是說(shuō)，通過(guò)算出剛剛在前邊推出的幾何推理公式，就可以

18、將任意的RGB 點(diǎn)轉(zhuǎn)換成HSI 模型中對(duì)應(yīng)的點(diǎn)。</p><p>　　從上面的討論我們認(rèn)識(shí)到，HSI 空間由垂直的亮度軸以及垂直于此軸的某個(gè)平面上彩色點(diǎn)的軌跡組成。如果從立方體的灰度軸向下看去，如下圖所示，這可能變得更加直觀。在這個(gè)平面上，我們看到各原色之間都相隔了120°，各二次色和各原色之間相隔了60°，這意味著各二次色之間也相隔了120。</p><p>　　HI

19、S 顏色模型中的色調(diào)和飽和度。點(diǎn)是任意的彩色點(diǎn)，與紅軸的夾角給出了色調(diào)，向量的長(zhǎng)度是飽和度。在這些平面上，所有彩色的亮度都由垂直亮度軸上平面的位置給出。。HSI 色彩空間的重要組成部分是：垂直亮度軸到彩色點(diǎn)的矢量長(zhǎng)度，以及該矢量與紅軸的夾角。因此，選擇哪個(gè)形狀并不重要，因?yàn)槿我庑螤疃伎梢酝ㄟ^(guò)幾何變換變換成另外兩個(gè)。</p><p>　　較之不同的由RGB空間轉(zhuǎn)換到HIS空間需要分H分量的范圍：</p>

20、<p><b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><p><b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><p><b>　　當(dāng) 時(shí)，</b></p><p>　　此顏色空間的轉(zhuǎn)換運(yùn)用了，RGB彩色立體圖模型，而且HIS顏色空間是一種較為理想的模型。</p><p><b&g

21、t;　　第二章 </b></p><p><b>　　程序的實(shí)現(xiàn)</b></p><p>　　2.11 RGB色彩空間與NTSC格式轉(zhuǎn)換</p><p>　　根據(jù)前面的介紹，由于 RGB與NTSC空間有一個(gè)現(xiàn)行的關(guān)系，于是我們可以利用此關(guān)系，根據(jù)矩陣的數(shù)據(jù)，分別計(jì)算出Y,I,Q對(duì)應(yīng)的R,G,B分量。</p><

22、p>　　具體程序如下（rgb to ntsc）：</p><p>　　yuanshi=imread('C:\Users\xx\Desktop\68485-106.jpg');</p><p>　　subplot(1,2,1);imshow(yuanshi);</p><p>　　title('原始圖像');</p>

23、<p>　　R = yuanshi(: , : , 1);</p><p>　　G = yuanshi(: , : , 2);</p><p>　　B = yuanshi(: , : , 3);</p><p>　　yiq(:,:,1)=0.226*R+0.587*G+0.114*B;</p><p>　　yiq(:,:,2)=0

24、.596*R-0.274*G-0.322*B;</p><p>　　yiq(:,:,3)=0.211*R-0.523*G+0.312*B;</p><p>　　subplot(1,2,2);imshow(yiq);</p><p>　　title('NTSC圖像');</p><p>　　ntsc to rgb程序：</

25、p><p>　　NTSC=imread('C:\Users\xx\Desktop\NTSC.jpg');</p><p>　　subplot(1,2,1);imshow(NTSC);</p><p>　　title('NTSC圖像')</p><p>　　y=NTSC(: , : , 1);</p>

26、<p>　　c=NTSC(: , : , 2);</p><p>　　q=NTSC(: , : , 3);</p><p>　　rgb(: ,:,1)=y+0.956*c+0.621*q;</p><p>　　rgb(: ,:,2)=y-0.272*c-0.647*q;</p><p>　　rgb(: ,:,3)=y-1.106*c

27、+1.703*q;</p><p>　　subplot(1,2,2);</p><p>　　imshow(rgb); </p><p>　　title('rgb圖像');</p><p>　　由于運(yùn)算的線性關(guān)系矩陣與matlab自帶的函數(shù)所用矩陣為同一個(gè)，所以與matlab自帶函數(shù)rgb2ntsc（ntsc2rgb）實(shí)現(xiàn)效果一

28、樣，每一層的數(shù)據(jù)相差很小。RGB to NTSC輸入的RGB 圖像可以是uint8、uint16 或double 類(lèi)。輸出圖像是大小為M×N×3的double 類(lèi)數(shù)組。NTSC to RGB 輸入輸出都是double類(lèi)型。</p><p>　　2.12 YCbCr(YUV模擬)與GRB彩色空間轉(zhuǎn)換</p><p>　　根據(jù)Y,Cb,Cr與R.G.B分量之間的線性關(guān)系。編

29、寫(xiě)程序如下：</p><p>　　RGB to YCbCr：</p><p>　　yuanshi=imread('C:\Users\xx\Desktop\68485-106.jpg');</p><p>　　origT = [65.481 128.553 24.966; -37.797 -74.203 112;112 -93.786 -18.214]

30、;</p><p>　　origOffset = [16;128;128];</p><p>　　scaleFactor.uint8.T = 1/255; % scale input so in range [0 1].</p><p>　　scaleFactor.uint8.offset = 1; % output is already in

31、 range [0 255].</p><p>　　scaleFactor.uint16.T = 257/65535; % scale input so it is in range [0 1]</p><p>　　scaleFactor.uint16.offset = 257; % scale output so it is in range [0 65535].</p>

32、;<p>　　classIn = class(yuanshi);</p><p>　　T = scaleFactor.(classIn).T * origT;</p><p>　　offset = scaleFactor.(classIn).offset * origOffset;</p><p>　　for p = 1:3</p>&l

33、t;p>　　ycbcr(:,:,p) = imlincomb(T(p,1),yuanshi(:,:,1),T(p,2),yuanshi(:,:,2),T(p,3),yuanshi(:,:,3),offset(p));</p><p><b>　　end </b></p><p>　　imshow(ycbcr)</p><p><b&

34、gt;　　end</b></p><p>　　2．同理，對(duì)前面提到的矩陣取逆矩陣（YCbCr to RGB），編寫(xiě)程序：</p><p>　　T = [65.481 128.553 24.966; -37.797 -74.203 112; 112 -93.786 -18.214]; </p><p>　　Tinv = T^-1;</p>&

35、lt;p>　　offset = [16;128;128];</p><p>　　scaleFactor.double.T = 255; % scale input so it is in range [0 255].</p><p>　　scaleFactor.double.offset = 1; % output already in range [0 1].&l

36、t;/p><p>　　scaleFactor.uint8.T = 255; % scale output so it is in range [0 255].</p><p>　　scaleFactor.uint8.offset = 255; % scale output so it is in range [0 255].</p><p>　　sca

37、leFactor.uint16.T = 65535/257; % scale input so it is in range [0 255] </p><p>　　% (65535/257 = 255), </p><p>　　% and scale output so it is in range </p><p>　　% [0 65535].</p>

38、<p>　　scaleFactor.uint16.offset = 65535; % scale output so it is in range [0 65535].</p><p>　　classIn = class(ycbcr);</p><p>　　T = scaleFactor.(classIn).T * Tinv;</p><p>　　of

39、fset = scaleFactor.(classIn).offset * Tinv * offset;</p><p>　　rgb = zeros(size(ycbcr),classIn);</p><p>　　for p = 1:3</p><p>　　rgb(:,:,p) = imlincomb(T(p,1),ycbcr(:,:,1),T(p,2),ycbcr

40、(:,:,2),T(p,3),ycbcr(:,:,3),-offset(p));</p><p><b>　　end </b></p><p>　　imshow(rgb)</p><p><b>　　end </b></p><p>　　其中YCbCr與RGB的相互轉(zhuǎn)換程序參考了Matlab r2

41、013b自帶的相關(guān)轉(zhuǎn)換函數(shù),ycbcr to rgb和 rgb to ycbcr的關(guān)鍵步驟。省略了某些對(duì)于輸入rgb圖像的相關(guān)參數(shù)，例如輸入圖像必須是uint8 圖像，由于測(cè)試時(shí)，輸入圖像就是uint8的，故沒(méi)有進(jìn)行轉(zhuǎn)換。而且輸入與輸出圖像類(lèi)型相同。</p><p>　　2.13 CMY(CMYK)與GRB彩色空間轉(zhuǎn)換</p><p>　　1.RGB to CMY程序如下：</p&g

42、t;<p>　　yuanshi =imread('C:\Users\xx\Desktop\218076-106.jpg');</p><p>　　R = im2double(yuanshi(: , : , 1));</p><p>　　G = im2double(yuanshi(: , : , 2));</p><p>　　B = im

43、2double(yuanshi(: , : , 3));</p><p>　　cmy(:,:,1)=1-R;</p><p>　　cmy(:,:,2)=1-G;</p><p>　　cmy(:,:,3)=1-B;</p><p>　　imshow(cmy)</p><p>　　2. CMY to RGB程序如下:<

44、;/p><p>　　rgb(: , : , 1)=1-cmy(:,:,1);</p><p>　　rgb(: , : , 2)=1-cmy(:,:,2);</p><p>　　rgb(: , : , 3)=1-cmy(:,:,3);</p><p>　　imshow(rgb)</p><p>　　CMY與RGB的轉(zhuǎn)換是相對(duì)

45、簡(jiǎn)單的，但對(duì)于分量要進(jìn)行歸一化處理，即控制其范圍在（0，1）。</p><p>　　2.14 HSI與GRB彩色空間轉(zhuǎn)換</p><p>　　1.RGB to HIS 程序：</p><p>　　yuanshi=imread('C:\Users\xx\Pictures\lovewallpaper\68485-106.jpg');</p>

46、<p>　　yuanshi = im2double(yuanshi);</p><p>　　r = yuanshi(:, :, 1);</p><p>　　g = yuanshi(:, :, 2);</p><p>　　b = yuanshi(:, :, 3);</p><p>　　num = 0.5*((r-g) + (r-b)

47、);</p><p>　　den = sqrt((r-g).^2 + (r-b).*(g-b));</p><p>　　theta = acos(num./(den + eps));</p><p>　　H = theta;</p><p>　　H(b > g) = 2*pi-H(b > g);</p><p&

48、gt;　　H = H/(2*pi);</p><p>　　num = min(min(r, g), b);</p><p>　　den = r + g + b;</p><p>　　den(den == 0) = eps;</p><p>　　S = 1-3.* num./den;</p><p>　　H(S == 0

49、) = 0;</p><p>　　I = (r + g + b)/3;</p><p>　　HSI= cat(3, H, S, I);</p><p>　　imshow(HSI)</p><p>　　HIS to RGB 程序如下：</p><p>　　H = HSI(:, :, 1) * 2 * pi;</p&

50、gt;<p>　　S = HSI(:, :, 2);</p><p>　　I = HSI(:, :, 3);</p><p>　　R = zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2));</p><p>　　G = zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2));</p><p>　　B

51、= zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2));</p><p>　　% RG sector (0 <= H < 2*pi/3).</p><p>　　idx = find( (0 <= H) & (H < 2*pi/3));</p><p>　　B(idx) = I(idx) .* (1-S(idx));&l

52、t;/p><p>　　R(idx) = I(idx) .* (1 + S(idx) .* cos(H(idx))./cos(pi/3-H(idx)));</p><p>　　G(idx) = 3*I(idx)-(R(idx) + B(idx));</p><p>　　% BG sector (2*pi/3 <= H < 4*pi/3).</p>

53、<p>　　idx = find( (2*pi/3 <= H) & (H < 4*pi/3) );</p><p>　　R(idx) = I(idx) .* (1-S(idx));</p><p>　　G(idx) = I(idx) .* (1 + S(idx) .* cos(H(idx)-2*pi/3)./cos (pi-H(idx)));</p&g

54、t;<p>　　B(idx) = 3*I(idx)-(R(idx) + G(idx));% BR sector.</p><p>　　idx = find( (4*pi/3 <= H) & (H <= 2*pi));</p><p>　　G(idx) = I(idx).* (1-S(idx));</p><p>　　B(idx)=I

55、(idx).*(1+ S(idx).* cos(H(idx)-4*pi/3)./cos(5*pi/3-H(idx)));</p><p>　　R(idx) = 3*I(idx)-(G(idx) + B(idx));</p><p>　　rgb = cat(3, R, G, B);</p><p>　　rgb = max(min(rgb, 1), 0);</p&

56、gt;<p>　　imshow(rgb)</p><p>　　HSI一個(gè)理想的彩色空間，由RGB空間轉(zhuǎn)換到HIS空間內(nèi)同樣需要把R,G,B三個(gè)分量歸一化到(0,1).同時(shí)兩空間轉(zhuǎn)換的關(guān)系較為復(fù)雜，尤其是從HIS空間到RGB空間的轉(zhuǎn)換，需要對(duì)HSI的H分量進(jìn)行了不同范圍的討論。</p><p><b>　　第三章 </b></p><p

57、><b>　　總結(jié)</b></p><p>　　不同彩色空間轉(zhuǎn)換的根據(jù)就是不同彩色空間的各分量之間的線性關(guān)系，或是近似的線性關(guān)系，通過(guò)對(duì)應(yīng)的變換矩陣，對(duì)輸入的RGB圖像或是其他彩色空間的圖像進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換，除了上邊介紹的常見(jiàn)的彩色模型以外，還有用于獨(dú)立設(shè)備的其他彩色空間。</p><p><b>　　背景</b></p><

58、;p>　　在辨別不同顏色時(shí)使用的特征是亮度、色調(diào)和飽和度，因此，彩色是由顏色和亮度表現(xiàn)的特性。為形成一種特殊顏色而需要的紅、綠、藍(lán)顏色叫做三色值。用得最廣泛的獨(dú)立于設(shè)備的三色值彩色空間之一是1931 年提出的CIE XYZ 彩色空間。在CIE XYZ 彩色空間中，Y 被選為特定亮度的度量。由Y 以及顏色值x 和y 定義的彩色空間被稱(chēng)為xyY 彩色空間。</p><p><b>　　sRGB 彩色空

59、間</b></p><p>　　RGB 彩色模型依賴于設(shè)備。這意味著對(duì)于給定的一組R、G、B 值，不存在單一、明確的彩色解釋。另外，圖像文件常常不包含獲取圖像時(shí)所用設(shè)備的彩色特性信息。就像結(jié)果那樣，相同的圖像文件可能(經(jīng)常就是)在不同的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中看上去明顯不同，為解決這個(gè)問(wèn)題，微軟和惠普提出了新的默認(rèn)彩色空間標(biāo)準(zhǔn)，稱(chēng)作sRGB。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)