數(shù)字圖像處理

數(shù)字圖像處理第1頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆圖像描述

對(duì)圖像進(jìn)行分割后，將圖像分成了若干個(gè)區(qū)域，包括不同特征的物體和背景，其中可能包含某些形狀，如長(zhǎng)方形、圓、曲線及任意形狀的區(qū)域。分割完成后，下一步就是用數(shù)據(jù)、符號(hào)、形式語(yǔ)言來表示這些具有不同特征的小區(qū)，這就是圖像描述。以特征為基礎(chǔ)進(jìn)行區(qū)別或分類是計(jì)算機(jī)理解景物的基礎(chǔ)。圖像區(qū)域的描述可以分為對(duì)區(qū)域本身的描述和區(qū)域之間的關(guān)系、結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述。這些描述包括對(duì)線、曲線、區(qū)域、幾何特征等各種形式的描述，是圖像處理的基礎(chǔ)技術(shù)。

第2頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆區(qū)域邊界的描述區(qū)域的描述往往依賴于邊界的描述，離散圖像的邊界描述用連通的像素來表示，我們先看看連通的定義。像素的鄰接和連通相鄰像素及編碼定義一個(gè)像素的4－鄰接像素包括它的上下左右四個(gè)像素，如上圖中的編碼為0,2,4,6的四個(gè)像素。而8－鄰接像素則為它的所有8個(gè)像素。(a)(b)(c)(d)鄰接和連通：(a)4－鄰接；(b)8－鄰接；(c)八連通邊界；(d)四連通邊界第3頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆定義

像素集合P稱為n-連通(n=4,8)區(qū)域，如果對(duì)于任意兩個(gè)P中的像素p和q，滿足

p和q是n-鄰接像素，或者存在P的子集合{p1,p2,…,pk}，pi和pi+1是n-鄰接，i=1,…,k–1。在上圖中，(c)的陰影部分像素構(gòu)成八連通邊界，(d)的陰影部分像素構(gòu)成四連通邊界。

有了連通和連通域的概念，才能對(duì)分割出的區(qū)域描述其邊界。

距離距離是描述邊界長(zhǎng)度走向以及分割出的區(qū)域內(nèi)圖像像素之間關(guān)系的重要幾何參數(shù)，也是相似性的重要測(cè)度。記d(x,y)為像素x和y之間的距離，它應(yīng)該滿足以下條件：

當(dāng)且僅當(dāng)x=y時(shí)，d(x,y)＝0；

d(x,y)＝d(y,x)；

滿足這三個(gè)條件的距離有多種定義方法。第4頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆設(shè)p1(x1,y1),p2(x2,y2)為圖像中的兩像素，則幾種常用的距離定義為：歐氏距離：街區(qū)距離：棋盤距離：而切削距離和八角距離是對(duì)歐氏距離的逼近。(a)棋盤距離(b)街區(qū)距離(c)歐氏距離

不同的距離定義，其描述的區(qū)域大小、形狀不同。如p為常數(shù)，滿足d(p,x)<t的x構(gòu)成的區(qū)域第5頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆邊界線的描述設(shè)R為物體區(qū)域，其n-連通邊界可以定義為R的非n-連通內(nèi)部點(diǎn)，記邊界為B(R)，則：

其中N(p)為p的n-鄰接像素集合。

區(qū)域邊界一般用定向的相繼各像素坐標(biāo)來表示，比如左手方向的坐標(biāo)序列，就是視背景區(qū)域?yàn)槠矫?，物體區(qū)域?yàn)榻ㄖ?，然后用左手接觸建筑物前進(jìn)，然后回到出發(fā)點(diǎn)。邊界鏈碼以8-連通邊界為例，邊界鏈碼從一個(gè)任意選擇的邊界點(diǎn)開始，這個(gè)點(diǎn)有八個(gè)相鄰點(diǎn)，其中至少有一個(gè)是邊界點(diǎn)。邊界鏈碼為從當(dāng)前點(diǎn)到下一個(gè)邊界點(diǎn)的相鄰方向編碼。這八個(gè)相鄰方向可以0到7來表示。這樣一個(gè)物體的邊界便可以用一個(gè)起始點(diǎn)的坐標(biāo)和一個(gè)方向編碼的序列來表示。第6頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆用邊界鏈碼來表示一個(gè)物體，我們就可以只用一個(gè)起始點(diǎn)的(x,y)坐標(biāo)和每個(gè)邊界點(diǎn)3-bit的存儲(chǔ)量，程序可以一個(gè)記錄來存貯一個(gè)物體的信息，這個(gè)記錄包括物體的標(biāo)識(shí)、周長(zhǎng)（邊界點(diǎn)數(shù)）以及邊界鏈碼。從邊界鏈碼還可以直接計(jì)算出物體的大小和形狀特征等信息。用四連通或八連通來表示邊界，對(duì)有些邊界就會(huì)有的誤差，曲線的斜率并不只限于八個(gè)方向。要降低誤差，可以增加離散圖像的采用率。這種方法的極限情況就是用邊界曲線的沿走向的長(zhǎng)度l為橫坐標(biāo)，沿邊界走向的每個(gè)瞬間與x軸的夾角為縱坐標(biāo)的曲線描述法。邊界鏈碼是一個(gè)較為節(jié)省存儲(chǔ)空間的方法是，這是因?yàn)槲矬w由它的邊界所定義，它的內(nèi)點(diǎn)的坐標(biāo)信息并不需要記錄。邊界鏈碼還利用了物體邊界是連通路徑的事實(shí)。

第7頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆線條的描述曲線的擬合

邊界順序點(diǎn)集用下述多項(xiàng)式曲線來擬合這些邊界點(diǎn)：并以平方差準(zhǔn)則，即使下式平方誤差最小令可以得到n個(gè)方程的聯(lián)立方程組，解得各個(gè)系數(shù)。此外還有B樣條擬合第8頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆區(qū)域的描述

區(qū)域的線段編碼表示區(qū)域的線段編碼示意圖區(qū)域的線段編碼的算法說明：從第100行開始掃描到有物體所占的一條圖像數(shù)據(jù)，到102行，掃描到有兩個(gè)物體，第103行掃描到的一條線段與物體1和物體2在上一行的線段有重合部分，于是將兩個(gè)物體合并為一個(gè)物體（物體2所占線段全部標(biāo)識(shí)為物體1的線段），繼續(xù)掃描到107行，發(fā)現(xiàn)沒有物體數(shù)據(jù)與物體1的前一行數(shù)據(jù)線段重合，物體1的掃描結(jié)束，繼續(xù)其它物體的檢測(cè)直到全圖掃描完畢。線段的編碼和區(qū)域的邊界描述可以互相轉(zhuǎn)換。第9頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆矩描述子矩描述子類似于力學(xué)的求質(zhì)量、重心、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量等，具有不受平移、旋轉(zhuǎn)等影響的優(yōu)點(diǎn)。矩的定義設(shè)二維連續(xù)圖像的灰度分布為f(x,y)，定義(p+q)階矩為可以證明，若f(x,y)分段連續(xù)且在x-y平面有限區(qū)域內(nèi)有非零值，則各階矩都存在，唯一地被f(x,y)確定，反之亦然。

(p+q)階中心矩第10頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆矩的離散形式中心矩：規(guī)格化中心矩把中心矩再用零階中心矩來規(guī)格化，叫做規(guī)格化中心矩，第11頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆

3階矩第12頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆不變矩這些不變矩是由M.H.Hu在1962年導(dǎo)出的。它們描述分割出的區(qū)域具有對(duì)平移、旋轉(zhuǎn)和尺寸大小不變的性質(zhì)。實(shí)驗(yàn)說明尺寸變一倍、鏡像、旋轉(zhuǎn)45°及2°，不變矩變化極小。為了使矩描述子與大小、平移、旋轉(zhuǎn)無關(guān)，可以用二階和三階規(guī)格化中心矩導(dǎo)出七個(gè)不變矩：第13頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆彩色圖像處理傳統(tǒng)圖像處理的范疇：灰度圖像處理人眼對(duì)于彩色的觀察和處理是一種生理和心理現(xiàn)象，其機(jī)理還沒有完全搞清楚，因而對(duì)于彩色的許多結(jié)論都是建立在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)之上的。人眼對(duì)于彩色的觀察和處理是一種生理和心理現(xiàn)象，其機(jī)理還沒有完全搞清楚，因而對(duì)于彩色的許多結(jié)論都是建立在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)之上的。顏色模型線性感知的，如HSI顏色空間；

非線性感知的，如在計(jì)算機(jī)上通常采用的RGB三顏色模型設(shè)備依賴之分：RGB空間是一個(gè)依賴于顯示設(shè)備的彩色空間；CIEL*a*b色標(biāo)體系是一個(gè)不依賴于顯示設(shè)備的顏色空間。各種不同的顏色模型之間可以通過數(shù)學(xué)方法互相轉(zhuǎn)換。

第14頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆顏色模型

可見光

電磁波波長(zhǎng)范圍很大，但是只有波長(zhǎng)在400~760nm這樣很小范圍內(nèi)的電磁波，才能使人產(chǎn)生視覺，感到明亮和顏色。把這個(gè)波長(zhǎng)范圍內(nèi)的電磁波叫可見光。

三原色1931年，國(guó)際照明委員會(huì)（CIE）規(guī)定用波長(zhǎng)為700nm、546.1nm和435.8nm的單色光作為紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三原色。

任意彩色的顏色方程為：

α、β、γ是紅、綠、藍(lán)三色的混合比例，一般稱為三色系數(shù)。

所謂顏色模型指的是某個(gè)三維顏色空間中的一個(gè)可見光子集。它包含某個(gè)色彩域的所有色彩。任何一個(gè)色彩域都只是可見光的子集，任何一個(gè)顏色模型都無法包含所有的可見光。第15頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆RGB顏色模型

RGB顏色模型是三維直角坐標(biāo)顏色系統(tǒng)中的一個(gè)單位正方體白(1,1,1)藍(lán)(0,0,1)品紅(1,0,1)青(0,1,1)綠(0,1,0)黃(1,1,0)紅(1,0,0)黑(0,0,0)RGB顏色模型示意圖在正方體的主對(duì)角線上，各原色的量相等，產(chǎn)生由暗到亮的白色，即灰度。（0，0，0）為黑，（1，1，1）為白，正方體的其他6個(gè)角點(diǎn)分別為紅、黃、綠、青、藍(lán)和品紅。

RGB顏色模型構(gòu)成的顏色空間是CIE原色空間的一個(gè)真子集。RGB顏色模型通常用于彩色陰極射線管和彩色光柵圖形顯示器。RGB三原色是加性原色。第16頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆CMY顏色模型

CMY顏色模型是以紅、綠、藍(lán)三色的補(bǔ)色青（Cyan）、品紅（Magenta）、黃（Yellow）為原色構(gòu)成的顏色模型。

CMY顏色模型常用于從白光中濾去某種顏色，故稱為減色原色空間。

CMY顏色模型對(duì)應(yīng)的直角坐標(biāo)系的子空間與RGB顏色模型對(duì)應(yīng)的子空間幾乎完全相同。

CMY在原色的減色效果示意圖

第17頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆

RGB和CMY顏色模型的區(qū)別第18頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆HSV顏色模型

HSV色彩模型示意圖

HSV（Hue，

Saturation，

Value）顏色模型則是面向用戶的

在HSV顏色模型中，每一種顏色和它的補(bǔ)色相差180o，

圓錐的頂面對(duì)應(yīng)于V=1，它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1三個(gè)面，故所代表的顏色較亮。色度H由繞V軸的旋轉(zhuǎn)角給定。紅色對(duì)應(yīng)于角度，綠色對(duì)應(yīng)于角度120o，藍(lán)色對(duì)應(yīng)于角度240o。

在圓錐的頂點(diǎn)處，V=0，H和S無定義，代表黑色。

圓錐的頂面中心處S=0，V=1，H無定義，代表白色。

第19頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆

HSV顏色模型具有以下的優(yōu)點(diǎn)

符合人眼對(duì)顏色的感覺。當(dāng)采用RGB（或者CMY）顏色模型時(shí)，改變某一顏色的屬性，比如改變色調(diào)就必須同時(shí)改變R、G、B（或者C、M、Y）三個(gè)坐標(biāo)；而采用HSV顏色模型時(shí)只需改變H坐標(biāo)。也就是說，HSV顏色模型中的三個(gè)坐標(biāo)是獨(dú)立的。

HSV顏色模型構(gòu)成的是一個(gè)均勻的顏色空間，采用線性的標(biāo)尺，彩色之間感覺上的距離與HSV顏色模型坐標(biāo)上點(diǎn)的歐幾里德距離成正比。

第20頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆CIE（國(guó)際照明委員會(huì)）顏色模型

CIE顏色模型包括一系列顏色模型，這些顏色模型是由國(guó)際照明委員會(huì)提出的，是基于人的眼睛對(duì)RGB的反應(yīng)，被用于精確表示對(duì)色彩的接收。這些顏色模型被用來定義所謂的獨(dú)立于設(shè)備的顏色。它能夠在任何類型的設(shè)備上產(chǎn)生真實(shí)的顏色，例如：掃描儀、監(jiān)視器和打印機(jī)。這些模型被廣泛地使用，因?yàn)樗鼈兒苋菀妆挥糜谟?jì)算機(jī)，描述顏色的范圍。CIE的模型包括：CIEXYZ,CIEL*a*b和CIEYUV等。設(shè)備無關(guān)性：

CIE顏色模型的提出

CIE顏色模型的類型第21頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆CIEXYZXYZ三刺激值的概念是以色視覺的三元理論為根據(jù)的，它說明人眼具有接受三原色(紅、綠、藍(lán))的接受器，而所有的顏色均被視作該三原色的混合色。1931年CIE制定了一種假想的標(biāo)準(zhǔn)觀察者，1931年CIE制定了一種假想的標(biāo)準(zhǔn)觀察者，配色函數(shù)XYZ三刺激值是利用這些標(biāo)準(zhǔn)觀察者配色函數(shù)計(jì)算得來的。

在此基礎(chǔ)上，CIE于1931年規(guī)定了Yxy顏色空間，其中Y為亮度，x,y是從三刺激值XYZ計(jì)算得來的色坐標(biāo)。它代表人類可見的顏色范圍。CIE彩色圖表第22頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆CIEL*a*b*L*a*b*顏色空間是在1976年制定的，它是CIEXYZ顏色模型的改進(jìn)型，以便克服原來的Yxy顏色空間存在的在x，y色度圖上相等的距離并不相當(dāng)于我們所覺察到的相等色差的問題。它的“L”（明亮度），“a"（綠色到紅色）和“b”(藍(lán)色到黃色)代表許多的值。與XYZ比較，CIEL*a*b*顏色更適合于人眼的感覺。利用CIEL*a*b*，顏色的亮度（L）、灰階和飽和度（a,b）可以單獨(dú)修正，這樣，圖像的整個(gè)顏色都可以在不改變圖像或其亮度的情況下，發(fā)生改變。L*a*b*的概念圖L:明亮度a:從綠色到紅色b:從藍(lán)色到黃色第23頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆在比較色差時(shí)，設(shè)A為基準(zhǔn)色，B為試料色，A’為與B相同亮度的基準(zhǔn)色，ΔE*ab為色差程度，

ΔE*ab大小決定了色差程度的大小，具體見表色差程度的鑒定ΔE*ab微量0-0.5輕微0.5-1.5能感覺到1.5-3.0明顯3.0-6.0很大6.0-12.0截然不同12.0以上第24頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆CIEYUV

在現(xiàn)代彩色電視系統(tǒng)中，通常采用三管彩色攝像機(jī)或彩色CCD（點(diǎn)耦合器件）攝像機(jī)，它把攝得的彩色圖像信號(hào)，經(jīng)分色、分別放大校正得到RGB，再經(jīng)過矩陣變換電路得到亮度信號(hào)Y和兩個(gè)色差信號(hào)R－Y、B－Y，最后發(fā)送端將亮度和色差三個(gè)信號(hào)分別進(jìn)行編碼，用同一信道發(fā)送出去。這就是我們常用的YUV顏色空間。采用YUV顏色空間的重要性是它的亮度信號(hào)Y和色度信號(hào)U、V是分離的。如果只有Y信號(hào)分量而沒有U、V分量，那么這樣表示的圖就是黑白灰度圖。彩色電視采用YUV空間正是為了用亮度信號(hào)Y解決彩色電視機(jī)與黑白電視機(jī)的兼容問題，使黑白電視機(jī)也能接收彩色信號(hào)。根據(jù)美國(guó)國(guó)家電視制式委員會(huì)，NTSC制式的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)白光的亮度用Y來表示時(shí)，它和紅、綠、藍(lán)三色光的關(guān)系可用如下式的方程描述：色差U、V是由、按不同比例壓縮而成的。第25頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆各種顏色模型之間的轉(zhuǎn)換算法

RGB與CMY顏色模型之間轉(zhuǎn)換算法RGB的取值通常是0~255的整數(shù)。

C=255–R M=255–G Y=255–B

RGB與HSV顏色模型之間轉(zhuǎn)換算法查表法RGB顏色模型到HSV顏色模型之間轉(zhuǎn)換的算法要復(fù)雜一些。從RGB顏色模型到HSV顏色模型的最可靠的方法是首先把RGB坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為1931CIE-XYZ系統(tǒng)中的（x，y，Y）坐標(biāo)，然后根據(jù)（x，y，Y）查找對(duì)應(yīng)表，得到相應(yīng)的（H，S，V）坐標(biāo)。逆向操作則可以從HSV坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到RGB坐標(biāo)。xyY坐標(biāo)與HSV坐標(biāo)的對(duì)照表已由色度學(xué)實(shí)驗(yàn)得到[Newhall1943]。但是這種方法需要依賴對(duì)照表，比較笨重。第26頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆數(shù)學(xué)公式設(shè)m=max(r,g,b)，n=min(r,g,b)，其中r,g,b分別是歸一化的RGB顏色空間中的值

從RGB顏色坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到HSV顏色坐標(biāo)第27頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆從HSV顏色坐標(biāo)到RGB顏色坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換其中％為取余數(shù)運(yùn)算，即f為h除以60的余數(shù)第28頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆

RGB與CIEXYZ顏色模型之間轉(zhuǎn)換算法

CIEXYZ與CIEL*a*b*顏色模型之間轉(zhuǎn)換算法L的范圍是0~100，a,b的范圍是-300~300。從-a到+a表示綠到紅過渡，-b到+b表示藍(lán)到黃過渡。從-a到+a表示綠到紅過渡，-b到+b表示藍(lán)到黃過渡。第29頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆

RGB與CIEYUV顏色模型之間轉(zhuǎn)換算法

RGB與YCC顏色模型之間轉(zhuǎn)換算法

為了區(qū)分YCC顏色空間中的兩個(gè)C，我們分別用Cr和Cb來表示

第30頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆色彩量化技術(shù)

真彩圖像包含多達(dá)224種顏色，直接比較這些顏色不可行。

進(jìn)行真彩圖像處理時(shí)往往需要首先對(duì)圖像進(jìn)行量化，減少需要處理的顏色數(shù)目。

量化即為圖像選擇一個(gè)調(diào)色板，它包含的顏色數(shù)目遠(yuǎn)小于224，然后為圖像的每個(gè)像素點(diǎn)選擇一個(gè)調(diào)色板中與它最接近的顏色。顏色量化方法Y.Linde,A.BuzoandR.M.Gray,“Analgorithmforvectorquantizerdesign”,IEEETrans.Commun.,vol.COM-28,no.1,pp.84-95,1980.

LBG方法DSQ方法PeiSC.ChengCM.Dependentscalarquantizationofcolorimages.IEEEtrans.onCircuitsandSystemsforVideoTechnology.1995,5(2):124~139.

第31頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆

LBG方法算法4.2：LBG聚類。{x(s)}是所有元素的集合。選擇初始類別中心{q(n)|n=1,2,…,M}Do

根據(jù)最鄰近方法對(duì)元素x(s)分類，形成類別{C(m)|m=1,2,…,M}

對(duì)C(m)中元素取平均值，得到新的分類中心{q(n)}While每一步都使分類誤差TSE減小

該算法能達(dá)到TSE的局部極值，但是否能達(dá)到最小值與初始聚類中心的選擇有關(guān)系。這個(gè)算法計(jì)算量較大。每步迭代需計(jì)算MN次距離，N是元素的總數(shù)。用在顏色量化上，對(duì)像素點(diǎn)的(r,g,b)聚類，終止條件改為|TSEi+1–TSEi|<1，即迭代使TSE的改變小于1就停止。該精度對(duì)顏色量化在很多場(chǎng)合是足夠的。

第32頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆

DSQ方法DSQ算法是一個(gè)層次的顏色空間分解算法。算法每次用垂直于坐標(biāo)軸的平面將顏色子空間一分為二。

空間劃分的方法是，對(duì)屬于該顏色子空間的像素點(diǎn)，計(jì)算相應(yīng)顏色分量的直方圖，確定閾值t和z1,z2,其中z1<t<z2,若將所有小于t的顏色分量用z1代替，所有大于t的顏色分量用z2代替，要求直方圖的三個(gè)矩保持不變。設(shè)I(x,y)表示點(diǎn)(x,y)的某個(gè)顏色分量，其前三個(gè)矩是：

N是圖像的像素點(diǎn)數(shù)。

先求I(x,y)<t的像素點(diǎn)占的比例p，t由下式?jīng)Q定nk是顏色分量為k的像素點(diǎn)數(shù)。

第33頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆調(diào)色板的顏色取為顏色子空間中所有像素點(diǎn)的平均顏色。

算法大致需要3L(N–1)次整數(shù)乘法操作，L是顏色直方圖的尺寸，N是量化等級(jí)數(shù)目。第34頁(yè)，共41頁(yè)，2023年，2月20日，星期五——陳雷霆分色技術(shù)四色分色技術(shù)在彩色印刷行業(yè)，一般都采用C(青)、M(品紅)、Y(黃)、K(黑)四種油墨來印刷由于染料的成分不純，100%的品紅、青色、黃色只能形成深咖啡色，而不能形成理論上的黑色。為了彌補(bǔ)黑色調(diào)的不足，額外增加了一個(gè)黑色。四色分色的過程是一個(gè)從RGB顏色空間(三維)到CMYK顏色空間(四維)的過程。從RGB顏色空間到CMYK顏色空