彩色图像处理
【摘要】本文主要介绍了彩色图像处理中的全彩色处理，包括三色成像的原理，常见的三种颜色模型——RGB模型、CMY模型和HSI模型，并给出描述颜色空间的转换关系的算法，还介绍了基于彩色增强以及彩色图像复原的滤波，并在Matlab上进行仿真。
【关键字】RGB模型滤波彩色增强图像复原
1 引言
大千世界五彩斑斓，大多数物体都具有丰富的色彩。彩色图像提供了比灰度图像更多的信息，伴随信息技术的发展，彩色图像的处理已成为一个重要的研究领域。由于彩色图像处理的研究范围非常广泛，因此，本文只对几个方面进行了综述性的介绍。
2 彩色基础
人眼最内层是视网膜，其表面分布着大量的光敏细胞。按照形状，光敏细胞可以分为锥状细胞和杆状细胞。大部分的锥状细胞集中在视轴线和视网膜的交界处，即中央凹区。中央凹区对光有较高的分辨力，能识别图像的细节。锥状细胞将电磁光谱的可见部分分成三个波段：红、绿和蓝。所以，这三种颜色被称为人类视觉的三原色。
三色成像的原理如下：
物体的颜色是由该物体所反射的光的波长来决定的，由于物体对光的吸收和反射的属性不同，所以表现出不同的颜色。电磁波波长范围很大，但是只有波长在400～760nm范围内的电磁波，使人产生视觉，感觉到明亮和颜色。这个波长范围内的电磁波叫可见光。人眼的锥状细胞将可见光分成红、绿、蓝三色。
自然界中常见的各种色光都可以用这三原色按照不同比例混合得到。同样，绝大多数色光也可以分解成红、绿、蓝三种色光，这就是三原色原理。该原理是T.Young在1802年提出的，其基本内容是：任何颜色都可以用3种不同的基本
颜色按不同的比例混合得到，即
321cC bC aC C ++=, a,b,c ≥0 (1) 其中1C 、2C 、3C 为三原色（又称为三基色），而a 、b 、c 为三种原色的权值（即三原色的比例或浓度），C 为所合成的颜色，可为任意颜色。
三原色原理指出：
1）自然界中的可见颜色都可以用三种原色按一定的比例混合得到；反之，任意一种颜色都可以分解为三种原色。
2）作为原色的三种颜色应该互相独立，即其中任何一种都不能用其他两种混合得到。
3）三原色之间的比例直接决定混合色调的饱和度。
4）混合色的亮度等于各原色的亮度之和。
三原色原理是色度学中最基本的原理。1931年，国际照明委员会（CIE ）规定用波长为700nm 、546.1nm 和435.8nm 的单色光分别作为红（R ）、绿（G ）、蓝
（B ）三原色。红绿蓝三原色按照比例混合可以得到各自颜色，其配色方程为： C=aR+bG+cB , a,b,c ≥0 （2） 其中，C 为任意一种颜色，R 代表红色，G 代表绿色，B 代表蓝色，而a,b,c 则是三原色的权值。
把三原色按不同比例相加进行混色称为相加混色，其中：
红色+绿色=黄色
红色+蓝色=品红
绿色+蓝色=青色
红色+绿色+蓝色=白色
称黄色、品红、青色为相加二次色。
对于强度相同的不同单色光，人眼的主管亮度感觉不同，相同亮度的三原色，人眼看去的感觉是，绿色光的亮度最亮，而红色光其次，蓝色光最弱。采用三原色来表示各种颜色，使得彩色图像的获取、表示、传输和复制成为可能。它也广泛应用于彩色绘制、印染、摄影等多方面。
3 颜色模型：
颜色模型指的是某个三维颜色空间中的一个可见光子集，它包含某个色彩域的所有色彩。一般而言，任何一个色彩域都只是可见光的子集，任何一个颜色模型都无法包含所有的可见光。常见的颜色模型有RGB、CIE、CMY/CMYK、HSI、NTSC、YcbCr、HSV等。
3.1 RGB模型
RGB模型是目前最常用的一种彩色信息表达方式，它使用红、绿、蓝三原色的亮度来定量表示颜色。该模型也称为加色混色模型，是以RGB三色光互相叠加来实现混色的方法，因而适合于显示器等发光体的显示。其混色效果如图1所示。
RGB颜色模型可以看做三维直角坐标颜色系统中的一个单位正方体。任何一种颜色在RGB颜色空间都可以用三维空间中的一个点来表示，其彩色立方体如图2所示。在RGB颜色空间上，当任何一个基色的亮度值为0时，即在原点处，就显示为黑色。当三种基色都达到最高亮度时，就表现为白色。在连接黑色与白色的对角线上，是亮度等量的三基色混合而成的灰色，该线称为灰色线。立方体位于坐标轴上的三个顶点分别为三基色红、绿、蓝色。而另外三个顶点则对应于二次色黄色、青色以及品红。
图1 RGB混色效果图图2 彩色立方体一幅M*N的RGB彩色图像可以用一个M*N*3的矩阵来描述，图像中的每一个像素点对应于红、绿、蓝三个分量组成的三元组。在Matlab中，不同的图像类型，其图像矩阵的取值范围也不一样。
在Matlab中要生成一幅RGB图像可以采用cat函数来得到。其基本语法如下：
B=cat(dim,A1,A2,A3,…)
其中，dim为维数，cat函数将A1，A2，A3等矩阵连接成维数为dim的矩阵。对图像生成而言，可以取dim为3，然后将三个分别代表R,G,B分量的矩阵连接在一起：
I=cat(3,iR，iG，iB)
在这里iR，iG，iB分别为生成的RGB图像的R，G，B分量。这样，就可以通过cat函数将三个分量合成一幅彩色图像。
相应地，要分别获取一幅RGB图像I的三个分量的值，可以使用下列语句：iR=I(:,:,1);
iG=I(:,:,2);
iB=I(:,:,3);
例1 生成一幅128*128的RGB图像，该图像左上角为红色，右上角为蓝色，左下角为绿色，右下角为黑色。
其Matlab程序见附录eg1.m,得到一幅采用cat函数生成的RGB图像如图3所示:
图3 采用cat函数生成的RGB
3.2 CMY模型和CMYK模型
CMY模型是硬拷贝设备上输出图形的颜色模型，常用于彩色打印、印刷行业等。青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）在彩色立方体中分别是红、绿、蓝的补色，称为减色基，而红、绿、蓝称为加色基。因此，CMY模型称为减色混合模型。在CMY模型中，颜色是从白光中减去一定成分得到的；而不是像RGB
