彩色图像处理
彩色模型
目的、作用
使用某种标准来方便的规定颜色
本质规定
- 坐标系
- 坐标系内子空间
面向
面向应用的
HSI（色调、饱和度、亮度）
针对人们描述和解释颜色的方式
面向硬件的
- RGB（红、绿、蓝）模型
- CMY（青色、深红色、黄色）
- CMYK（青色、深红色、黄色、黑色）
GRB色彩模型
以红、绿、蓝三种光谱成分表示，根据笛卡尔坐标系建立
其中，每个像素所用的比特数称为像素深度
术语全彩图像通常用于表达一幅24比特的RGB彩色图像
对于数字图像，立方体值域已被标定为图像中比特数表示的数字
若原色为8比特，则值域为[0,255]
CMY与CMYK彩色模型
青色、深红色、黄色是二次元色，为颜料颜色。大多数在纸上淀积色彩的设备，都会要求进行RGB->CMY的转换，或直接输入CMY数据，转换方式如下：
式子中将所有的彩色值统一归化到区间[0,1]之间，并且RGB值可以用$1-CMY$值来获得
在实际过程中，CMY所对应的颜色并不是纯色的，组合颜色会产生模糊的棕色，因此引用黑色（用K来表示）
提出 CMYK彩色模型。其转换模型如下（CMK转换为CMYK）：
HSI色彩模型
上述彩色系统适合硬件实现，但并不能很好的描述人类实际解释的颜色，并且并不会认为彩色图像是由3副原色图像合成的单幅图像。
通常观察物体时，会用色调、饱和度、亮度来表述这个物体，因此HSI模型会分离彩色图像中亮度成分和所携带的色彩的信息，会更自然和直观的彩色描述来开放图像处理算法的有用工具。RGB对图像彩色生成是理想的，但对于颜色描述有许多局限性。下图为基于彩色三角形和圆形的HSI模型：
RGB到HSI的彩色变换
公式内容，详见书P288
假彩色图像处理
假彩色图像处理指按照规定的准则对灰度值赋予颜色的处理.
假彩色
介绍
用于区分对单色图像赋予彩色的处理或对真彩色图像赋予彩色的处理
主要应用
可视化和解释单幅图像或一序列图像中的灰度事件
灰度分层和彩色编码
灰度分层和彩色编码技术是假彩色图像处理最简单、最早期的例子。
分层方法是先平行于图像坐标平面放置一个平面，然后让每个平面”切割“相交的区域
下图显示用 $f(x,y)=I_i$处的一个平面将图像灰度函数切割为两部分的例子：
灰度级在该平面上的像素编码为一种颜色，灰度级在平面下的一种像素编码为另一种颜色。平面上的灰度级本身可以赋予两种颜色的任意一种，也可以赋予第三种颜色来突出这一级别的像素。
灰度到彩色的变换
通过对输入像素的灰度执行三个独立的变换，然后将三个结果分别输入彩色显示器中的红色、绿色和蓝色通道，通过这种方法来生成一幅合成图像，图像颜色由变换函数的性质调控
此处使用灰度级分段线性函数来产生颜色
全彩色图像处理基础
分类如下：
分别处理每幅图像的灰度分量图像，然后将处理后端各幅分量图像合成一幅彩色图像
直接处理彩色像素
因为全彩色图像至少有三个分量，因此彩色像素是向量
在RGB系统中，每个彩色点都可以使用RGB坐标系从原点延伸到该点的一个向量来解释：
一对空间坐标$(x,y)$确定了所有三幅分量图像中的同一个像素位置：
在式（6.37）描述了一个向量，其分量为空间变量x与y，由于可能会混淆，因此可以引入一个因子来让我们处理彩色图像，使用标准的灰度图像处理方法但单独处理彩色图像中的每幅分量图像，在处理完成之后需要使用直接处理彩色点元素的方法，当这些点有两个及以上的成分时，称其为体素；在指一幅以上的二维图像时，会交替使用术语向量、点和体素。
每幅分量图像处理等价于基于向量的处理，需满足：
- 处理必须同时适用于向量和标量
- 对向量（体素）的每个分量的运算，必须独立于其他分量