多媒體技術(shù)Ch05-06-顏色的度量體系課件

第5章顏色的度量體系1目錄5.1顏色科學(xué)5.1.1彩色圖像形成5.1.2伽馬()校正5.1.3顏色匹配函數(shù)5.1.4CIE色度圖5.1.5色域5.1.6L*a*b*(CIELAB)色彩模型5.1.7顏色編目系統(tǒng)5.2圖像中的顏色模型5.2.1RGB顏色模型5.2.2多傳感器相機(jī)5.2.3相機(jī)相關(guān)顏色5.2.4CMY顏色模型5.3視頻中的顏色模型5.3.1視頻中的色彩模型5.3.2YUV顏色模型5.3.3YIQ顏色模型5.3.4YCbCr顏色模型2目錄5.1顏色科學(xué)5.1.1彩色圖像形成5.1.2伽馬()校正5.1.3顏色匹配函數(shù)5.1.4CIE色度圖5.1.5色域5.1.6L*a*b*(CIELAB)色彩模型5.1.7顏色編目系統(tǒng)5.2圖像中的顏色模型5.2.1RGB顏色模型5.2.2多傳感器相機(jī)5.2.3相機(jī)相關(guān)顏色5.2.4CMY顏色模型5.3視頻中的顏色模型5.3.1視頻中的色彩模型5.3.2YUV顏色模型5.3.3YIQ顏色模型5.3.4YCbCr顏色模型35.1.1光與頻率顏色是視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)可見(jiàn)光的感知結(jié)果?？梢?jiàn)光是波長(zhǎng)在380～780nm之間的電磁波我們看到的大多數(shù)光不是一種波長(zhǎng)的光，而是由許多不同波長(zhǎng)的光組合成的。45.1.1光與頻率IsaacNewton(1642-1727)用棱鏡演示了一束白光可被分解成多個(gè)可見(jiàn)光譜5常見(jiàn)光源的光譜能量分布6光譜能量分布函數(shù)：E(λ)5.1.1人類視覺(jué)眼睛像照相機(jī)一樣工作，鏡頭將圖像聚焦在視網(wǎng)膜上（上下顛倒，左右顛倒）。視網(wǎng)膜由一種桿狀細(xì)胞和三種椎體細(xì)胞組成。大腦似乎利用R-G、G-B和B-R之間的差異，以及將所有R、G和B結(jié)合進(jìn)高的光線亮度級(jí)的消色差通道。75.1.1眼睛的光譜靈敏度眼睛對(duì)可見(jiàn)光譜中間的光最敏感，感光器的敏感度是波長(zhǎng)的函數(shù)。發(fā)光效率曲線V(λ)為紅色、綠色和藍(lán)色響應(yīng)曲線的總和，與2R+G+B/20成正比。88R,G,andB視錐細(xì)胞和發(fā)光效率曲線V(λ).q(λ)=(qR(λ),qG(λ),qB(λ))T頻譜反射函數(shù)

9反射函數(shù)：S(λ)5.1.1圖像形成10椎體光譜靈敏度函數(shù)R=∫E(λ)S(λ)qR(λ)dλG=∫E(λ)S(λ)qG(λ)dλB=∫E(λ)S(λ)qB(λ)dλ

5.1.2相機(jī)系統(tǒng)相機(jī)系統(tǒng)以類似方式工作;相機(jī)在每個(gè)像素位置產(chǎn)生三個(gè)信號(hào)（對(duì)應(yīng)于視網(wǎng)膜位置）。模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，截?cái)酁檎麛?shù)并存儲(chǔ)。如果使用的像素精度為8位，則任何R、G、B的最大值為255，最小值為0。然而，進(jìn)入計(jì)算機(jī)用戶眼睛的光線是屏幕發(fā)出的光——屏幕本質(zhì)上是一個(gè)自發(fā)光源。因此，需要知道進(jìn)入眼睛的光線E(λ)。115.1.2伽馬()校正顯示設(shè)備產(chǎn)生的光亮度實(shí)際上與電壓的冪函數(shù)大致成正比；冪函數(shù)的指數(shù)稱為伽瑪，用γ表示。通常用R’表示伽瑪校正信號(hào)，即在傳輸前信號(hào)值變?yōu)樵盘?hào)的（1/γ）次方，這樣才能得到線性信號(hào)：12R→R′=R1/γ?(R′)γ→R

5.1.2伽馬()校正5.1.2伽馬()校正5.1.2伽馬()校正15 (a):0～255的斜坡顯示，無(wú)伽瑪校正 (b):使用伽瑪校正的圖像5.1.3顏色匹配函數(shù)在眼睛敏感度曲線產(chǎn)生前，一種包含于心理學(xué)中的技術(shù)將基本R、G和B光與給定的顏色匹配起來(lái)。16三種基本顏色：440nm,545nm,580nm5.1.3顏色匹配函數(shù)175.1.3顏色匹配函數(shù)181931CIERGB顏色匹配曲線(RGBColorMatchingCurves)國(guó)際照明委員會(huì)5.1.4CIE色度圖由于顏色匹配曲線具有負(fù)值，因此設(shè)計(jì)了一組虛構(gòu)三原色使得匹配函數(shù)僅具有正值。19CIE1931標(biāo)準(zhǔn)XYZ顏色匹配函數(shù)5.1.4CIE色度圖對(duì)于一個(gè)光譜能量分布E(λ)，描述顏色所需的基本色度信息為（X、Y、Z），其中Y=亮度3D數(shù)據(jù)難以可視化，因此CIE設(shè)計(jì)了基于（X、Y、Z的2D圖。205.1.4CIE色度圖把X、Y和Z值相對(duì)于總輻射能量(X+Y+Z)規(guī)格化這實(shí)際上意味著（x、y、z）中的一個(gè)值是冗余的，因?yàn)橐虼?/p>

z=1?x?y215.1.4CIE色度圖將每個(gè)三刺激向量（X、Y、Z）投影到（1，0，0）、（0、1、0）和（0，0、1）確定的平面上。22/665.1.4CIE色度圖23/66(a)色度圖(b)輪廓圖CIE1931色度圖色調(diào)(hue)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)一個(gè)區(qū)域呈現(xiàn)的顏色的感覺(jué)，即對(duì)可見(jiàn)物體輻射或反射的光波波長(zhǎng)的感覺(jué)色調(diào)數(shù)目多于1000萬(wàn)種普通人可區(qū)分200種色調(diào)、50種飽和度和500級(jí)灰度顏色專業(yè)人士可辨認(rèn)的色調(diào)數(shù)大約300～400種24飽和度顏色的純潔性當(dāng)一種顏色摻入其他光成分越多時(shí)，就說(shuō)該顏色越不飽和單一波長(zhǎng)的光譜色是完全飽和的顏色25飽和度降低一個(gè)特定頻率光波的飽和度降低它的強(qiáng)度(intensity)

或摻入白色、黑色、或者它的補(bǔ)色26Originalimage,withrelativelymutedcolorsHSL

saturationincreased50%

5.1.5色域怎樣生成與設(shè)備無(wú)關(guān)的顏色？275.1.5色域?qū)τ谌魏危▁，y）對(duì)，我們希望找到RGB三個(gè)值給出指定的（x，y，z），其中z=1-x-y.如果RGB某個(gè)值為負(fù)數(shù)，該怎么辦？

這種顏色，人類可見(jiàn)，在顯示設(shè)備的色域之外。1.只需使用最接近的色域內(nèi)顏色2.選擇最接近的補(bǔ)充顏色。285.1.5色域29/66幾種設(shè)備重現(xiàn)的顏色范圍色域gamut5.1.5域外顏色305.1.6L*a*b*(CIELAB)色彩模型韋伯定律：感知相等的差異與幅度成正比。幅值越大，感知變化的差異就越多。從數(shù)學(xué)上講，在強(qiáng)度I上，只要變化是常數(shù)，感知到的變化是相同的。對(duì)于人類視覺(jué)，CIE應(yīng)用該規(guī)則得到CIELAB空間。在這個(gè)空間里被量化的是顏色和亮度上所感知的差異。315.1.6L*a*b*(CIELAB)色彩模型32CIELABmodel顏色差異：5.1.6L*a*b*(CIELAB)色彩模型

輔助定義包括：5.1.7其他顏色坐標(biāo)系統(tǒng)a)CMY—青、品紅、黃色相減混色模型;b)HSL—色調(diào)、飽和度、亮度;c)HSV—色調(diào)、飽和度、值;d)HSI—色調(diào)、飽和度、強(qiáng)度;e)HCI—色調(diào)、色度、亮度;Li,Drew,&Liu34345.1.7顏色編目系統(tǒng)顏色系統(tǒng)(colorsystem)顏色模型(colormodel,colorspace)：用簡(jiǎn)單方法描述所有顏色的一套規(guī)則和定義編目系統(tǒng)(catalogingsystem)：給每一種顏色分配一個(gè)唯一的名稱或一個(gè)號(hào)碼35/6636/665.1.7Munsell顏色編目系統(tǒng)AlbertH.Munsell建立了一個(gè)近似的感知規(guī)范系統(tǒng)，用色調(diào)(hue)、

值(value)和色度(chroma)三個(gè)坐標(biāo)軸討論和制定顏色。主要思想:希望對(duì)任何用戶使用同一的顏色規(guī)范。5.1.7Munsell顏色系統(tǒng)37/665.1.7Munsell顏色系統(tǒng)38/66Munsell顏色系統(tǒng)(b)色調(diào)(a)顏色屬性5.1.7Munsell顏色系統(tǒng)395.1.7Pantone編目系統(tǒng)4041PANTONE16-1546LivingCoralAnanimatingandlife-affirmingcoralhuewithagoldenundertonethatenergizesandenlivenswithasofteredge目錄5.1顏色科學(xué)5.1.1彩色圖像形成5.1.2伽馬()校正5.1.3顏色匹配函數(shù)5.1.4CIE色度圖5.1.5色域5.1.6L*a*b*(CIELAB)色彩模型5.1.7顏色編目系統(tǒng)5.2圖像中的顏色模型5.2.1RGB顏色模型5.2.2多傳感器相機(jī)5.2.3相機(jī)相關(guān)顏色5.2.4CMY顏色模型5.3視頻中的顏色模型5.3.1視頻中的色彩模型5.3.2YUV顏色模型5.3.3YIQ顏色模型5.3.4YCbCr顏色模型425.2.1顯示器的顏色模型通常以RGB形式存儲(chǔ)顏色的信息。43使用具有三個(gè)以上傳感器的相機(jī)可以獲得更精確的顏色。可以移除通常放置在相機(jī)中的近紅外濾光片，從而將攝像機(jī)的靈敏度擴(kuò)展到紅外線。RGBNear-InfraredCombination:

+5.2.2多傳感器相機(jī)5.2.3相機(jī)相關(guān)的顏色除了RGB外，另外兩個(gè)與相機(jī)相關(guān)的常用顏色空間：HSV:

H代表色調(diào);S代表顏色的"飽和度";V代表"值"，表示亮度.sRGB（standardRGB）:

為了實(shí)現(xiàn)人類色彩感知和設(shè)備相關(guān)顏色的平衡，使用sRGB作為與顯示屏相關(guān)的顏色空間

特別適用于網(wǎng)頁(yè)的色彩空間，默認(rèn)網(wǎng)頁(yè)的色彩空間455.2.4CMY相減混色模型適用于不發(fā)光的無(wú)源物體，顏色由該物體吸收或者反射哪些光波決定。用三種基本顏色即青色(cyan)、品紅(magenta)和黃色(yellow)的顏料按一定比例混合得到顏色打印彩色圖像用CMY相減混色模型46目錄5.1顏色科學(xué)5.1.1彩色圖像形成5.1.2伽馬()校正5.1.3顏色匹配函數(shù)5.1.4CIE色度圖5.1.5色域5.1.6L*a*b*(CIELAB)色彩模型5.1.7顏色編目系統(tǒng)5.2圖像中的顏色模型5.2.1RGB顏色模型5.2.2多傳感器相機(jī)5.2.3相機(jī)相關(guān)顏色5.2.4CMY顏色模型5.3視頻中的顏色模型5.3.1視頻中的色彩模型5.3.2YUV顏色模型5.3.3YIQ顏色模型5.3.4YCbCr顏色模型475.3.1視頻中的色彩模型視頻顏色變換主要來(lái)源于較舊的模擬彩色電視編碼方法。亮度與顏色信息分開(kāi)。北美和日本用一種YIQ方法傳輸電視信號(hào)、錄像帶。歐洲的模擬電視、錄像帶使用YUV矩陣變換。最后，數(shù)字視頻主要使用稱為YCbCr的矩陣變換，該轉(zhuǎn)換與YUV密切相關(guān)。485.3.2YUV顏色模型YUV編碼亮度信號(hào)和色度信號(hào)。色度是指同一亮度下的顏色和參考白色之間的差異49U=B′?Y′,

V=R′?Y′5.3.3YIQ顏色模型Y’在YIQ中與YUV相同;Y和V旋轉(zhuǎn)了33°：50I=0.492111(R′?Y′)cos33°?0.877283(B′?Y′)sin33°Q=0.492111(R′?Y′)sin33°+0.877283(B′?Y′)cos33°

5.3.4YCbCr顏色模型用于JPEG圖像編碼和MPEG視頻編碼51YCbCr采樣格式52第6章顏色空間變換53目錄6.1該用什么顏色空間6.2顏色空間轉(zhuǎn)換546.1該用什么顏色空間從顏色感知角度混合(mixture)型顏色空間：RGB，CMY(K)和XYZ非線性亮度/色度型顏色空間L*a*b,YUV和YIQ,YCbCr強(qiáng)度/飽和