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機(jī)器視覺中圖像前置知識(shí)顏色模型的分類與應(yīng)用

新機(jī)器視覺 ? 來源:yxw ? 2019-06-11 09:02 ? 次閱讀
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首先什么是機(jī)器視覺計(jì)算機(jī)視覺就是讓計(jì)算機(jī)去理解獲取數(shù)字圖像與視頻中的信息。最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)與人類視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)相同功能的自動(dòng)化系統(tǒng)。

什么是機(jī)器視覺中的圖像的前置知識(shí)——顏色模型?最為常用的顏色模型,分別是RGB顏色模型和HSV顏色模型,這兩種模型之間是可以通過數(shù)學(xué)公式進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換的。

RGB顏色模型(也叫紅、綠、藍(lán)三原色模型或者加色混色模型):將紅、綠、藍(lán)3種不同顏色,根據(jù)亮度配比的不同進(jìn)行混合(3種顏色的定量配比),從而表現(xiàn)出不同的顏色。通過3種最基本顏色的混合疊加來表現(xiàn)出任意的一種顏色的方法,特別適用于顯示器等主動(dòng)發(fā)光的顯示設(shè)備。RGB顏色的展現(xiàn)依賴于設(shè)備的顏色空間,這也就使得我們感覺有些手機(jī)屏幕顏色特別逼真、絢麗,而另一些就令人失望。

RGB顏色模型的空間結(jié)構(gòu)

上圖展示了RGB顏色模型的空間結(jié)構(gòu),這是一個(gè)立方體結(jié)構(gòu),在該幾何空間中,3個(gè)坐標(biāo)軸分別代表了紅red綠green藍(lán)blue3種顏色。從理論上講,任何一種顏色都包含在該立方體結(jié)構(gòu)中。

我們平時(shí)用得最多的RGB顏色展示模式也就是24比特展示的。有種方法分別將紅、綠、藍(lán)3種顏色使用8比特?zé)o符號(hào)整數(shù)來表示,如#FFFFFF代表純白色,#FF0000代表正紅色-十六進(jìn)制對24比特展示模式的一種表示方法。也可以使用(255,0,0)這樣一個(gè)元組表示正紅色。因?yàn)榧t色和綠色兩種顏色疊加產(chǎn)生黃色,所以黃色為(255,255,0)。

HSV顏色模型:這是一種采用色調(diào)(H)、飽和度(S)、明度(V)3個(gè)參數(shù)來表示顏色的一種方式。

色調(diào)(Hue):以角度的形式進(jìn)行度量,其取值角度范圍是[0,360]。紅色、綠色、藍(lán)色3種顏色以逆時(shí)針方向進(jìn)行排列。例如紅色的位置為0°,綠色為120°,藍(lán)色的位置為240°。

飽和度(Saturation):以百分比0~100%來表示,該數(shù)值越高,飽和度越高,光譜顏色的成分越多。飽和度反映了某種顏色接近光譜色的程度。顏色是由光譜顏色與白色光的混合結(jié)果。如果某種顏色中白色的成分越少,則這種顏色越接近光譜色,顏色暗且鮮艷,此時(shí)飽和度更高。

明度(Value):百分比的形式來表示某種顏色的明度,明度值越高越明亮。明度表現(xiàn)了某種顏色的明亮程度,可以認(rèn)為是一種由光線強(qiáng)弱產(chǎn)生的視覺體驗(yàn)。如深紫色和桃紅色兩種顏色進(jìn)行對比,深紫色的顏色更加晦暗,而桃紅色更加明亮,則認(rèn)為桃紅色的明度要比深紫色的高。

HSV顏色模型的空間結(jié)構(gòu)

什么是機(jī)器視覺中的圖像的灰度圖像?沒有包含其他五顏六色的信息,但是仍能夠從中獲取到圖像的輪廓、紋理、形狀等特征的圖片。由于灰度圖片的結(jié)構(gòu)更為簡單,同時(shí)關(guān)鍵信息又不大會(huì)損失,這樣就可以極大地減少機(jī)器計(jì)算量。

那什么是灰度?黑色的程度也是可以量化的,介于黑色和白色之間的顏色就是灰色,那么直接量化的就是灰色的程度,這個(gè)程度就是灰度。一般的量化方法是將純白色作為255,純黑色作為0,在這個(gè)區(qū)間中,使用對數(shù)的方法劃分具體數(shù)值進(jìn)行量化。

一個(gè)形象的灰度比喻:假如用0代表純黑色表示黑種人中最黑的,255代表純白色表示白種人中最白的,那么我們黃種人中有的長得白一點(diǎn)的女生,她的膚色值就可以是153,有的長得黑一點(diǎn)的女生,膚色值就可以是51。灰度值越大表示越亮。

灰度圖像

什么是機(jī)器視覺中的圖像的二值圖像?二值圖像顧名思義只有純黑色和純白色兩種顏色,沒有中間過渡的灰色。二值圖像會(huì)缺少細(xì)節(jié)部分,只能顯示出圖片的大致輪廓。這在圖像的分割等場景中具有很好的利用價(jià)值。

二值圖像

什么是機(jī)器視覺中的信號(hào)與噪聲?圖像也是一種數(shù)據(jù),圖像中也存在信號(hào)和噪聲。信號(hào)是圖像中我們想要的數(shù)據(jù),噪聲是圖像中我們不想要的數(shù)據(jù)。

什么是機(jī)器視覺中的信噪比?信噪比就是指信號(hào)與噪聲二者能量之比值。直觀來講,噪聲越少,信噪比越大,數(shù)據(jù)的質(zhì)量越佳。

受到噪聲干擾的圖像a)與未經(jīng)噪聲干擾的圖像b)

經(jīng)過噪聲干擾的圖像令我們難以獲取圖片所要表達(dá)的原始信息,使得圖像所表達(dá)信息的確定程度減少。

什么是機(jī)器視覺中的椒鹽噪聲和高斯噪聲?圖像中隨機(jī)出現(xiàn)的黑白雜點(diǎn),黑白雜點(diǎn)在圖片中出現(xiàn)位置是隨機(jī)分布的叫椒鹽噪聲,“椒”代表黑色,“鹽”代表白色。黑白雜點(diǎn)的出現(xiàn)導(dǎo)致某些顏色的改變,且噪聲概率密度服從高斯分布(正態(tài)分布的)叫高斯噪聲。

什么是是機(jī)器視覺中的圖像濾波?圖像濾波就是濾除圖像中的噪聲(黑白雜點(diǎn))。圖像濾波是對圖像進(jìn)行預(yù)處理的一個(gè)重要步驟。常見的濾除噪聲的方法有均值濾波和中值濾波,因?yàn)楦拍钪袛?shù)學(xué)成分太多,小咖就不多做解釋了。

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原文標(biāo)題:機(jī)器視覺——圖像知識(shí)

文章出處:【微信號(hào):vision263com,微信公眾號(hào):新機(jī)器視覺】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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