数字图像处理实验指导书(3)

数字图像处理与传输

选做实验：

实验二 色系的转换

一、实验目的：

了解色系的概念，现在长用的几种色系方法，及如何在他们之间转换。 二、实验的原理与方法： 什么是色系？

我们生活的世界是五颜六色的，在色彩缤纷的世界里我们定义了红，橙，黄，绿，青，靛，紫等几种颜色，并把其他颜色看作某几种颜色合成的结果，但是这样的分法在图象处理时还是过于笼统，没有一个量化的标准，所以我们定义了色系的概念。

在数字图象的处理中，我们对颜色的描述还是通过建立色彩模型来实现的，不同的色彩模型对应于不同的处理目的，所以我们就有了很多为了处理不同情况而定义的色彩建摸。

XYZ三刺激值的概念是以色觉的三元理论为根据的，他说明人眼具有接受三原色（红，绿，蓝）的接受器，而所有颜色均被视作该三原色的混合色，刺激值是利用这些标准观察者配色函数计算得来的：

Lab颜色空间是在1976年制定的等色空间，以克服在x, y色度图上相等的距离并不相当于我们所觉察到的相等色差的问题，在比较色差时，设A 为基准色，B为试料色，A’为与B相同亮度的基准色，?Eab为色差程度，?Eab大小决定了色差程度的大小，具体见表

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色差程度的鉴定?E?ab 微量 轻量 能感觉到 明显 很大 截然不同 0~0.5 0.5~1.5 1.5~3.0 3.0~6.0 6.0~12.0 12以上 数字图像处理与传输

下面是我们要重点说明的两种色系系统

RGB色系 以700nm (红)，546.1nm（绿）,435.8nm（蓝）三个色光为三基色。又称为物理三基色。自然界的所有颜色都可以过选用这三基色按不同比例混合而成

红（255，0，0）

黑（0，0，0）

黄（255，255，0）

绿（0，255，0）

品红（255，0，255）

白（255，255，255）

蓝（0，0，255）

青（0，255，255）

而HIS色系的设计反映了人类观察彩色的方式。如：红色又分为浅红色和深红色等等，他将颜色分为了，亮度，色度，和饱和度三个系数，其中表示光照强度或称为亮度，他确定了象素的整体亮度，而不管其颜色是什么，（I表示越黑I越小，越白I越大）；H：表示色度，由角度表示，反映了该颜色最接近什么样的光谱波长，0o为红色，120 o为绿色，240o为蓝色；S:表示饱和度，饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径长度。在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其饱和度为0，容易理解的说法是当S为1时是最纯的，最鲜亮的颜色，随着S的减少灰色越来越多的“加”入了颜色中。

三、实验内容与步骤

1）本实验要实现的是HIS色系与RGB色系的相互转换，RGB到HIS 的转换

I?13(R?G?B)

3min(R,G,B)

R?G?B12

S?1?数字图像处理与传输

? G?B

H?

2?? G?B

1????(R?G)?(R_B)???12??cos??2?(R_G)?(R?B)(G?B)??? ??此外在实际运用中比较常用的还有YUV和RGB色系之间的转换，因为在彩色电视图像的传输中用的是YUV格式的方法，所以也十分的重要。 2）编写程序实现要求 3）对结果分析

四、思考问题

RGB色系可以直观的看作一个正方体（如上）那么在这个正方体上，一个点顺（逆）时针旋转会变成什么样？上下移动？向中心方向移动呢？

五、报告要求

1）简述实验目的和实验原理 2）总结实验结论 3）回答思考问题

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选做实验：

实验三 旋转与平移

一、实验目的：

了解最基本的图像集合变化的方法； 二、实验的原理与方法： 1）平移

平移（translation）变换大概是几何变换中最简单的一种；

如图所示，初始坐标为（x0,y0）的点经过平移（tx,ty）（以向右，向下为正方向）后，坐标变为（x1, y1）。这两点之间的关系是x1= x0+tx , y1 =y0+ty 。

ty

tx

平移的示意图

以矩阵的形式表示为

?1?1]?0?tx?01ty0??0? 1??[x1y11]=[x0y0我们更关心的是它的逆变换：

?1?1]?0??tx?01?ty0??0? 1??[x0y01]=[x1y1

这是因为：我们想知道的是平移后的图像中每个象素的颜色。例如我们想知道，新图中左上角的RGB值是多少？很显然，该点是原图的某点经过平移后得到

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的，这两点的颜色肯定是一样的，所以只要知道了原图那点的RGB值即可。那么到底新图中的左上角点对应原图中的哪一点呢？将左上角点的坐标（0，0）入公（2.2），得到x0=tx,y0=-ty;所以新图中的（0，0）点的颜色和原图中（-tx,-ty）的一样。

这样就存在一个问题：如果新图中有一点（x1，y1），按照公式（2.2）得到的（x0,y0）不在原图中该怎么办？通常的做法是，把该点的RGB值统一设成（0，0，0）或者（255，255，255）。

另一个问题是：平移后的图像是否要放大？一种做法是不放大，移出的部分被截断。例如下图。这种处理，文件大小不会改变。

移动前的图

移动后的图

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