立即注册
查看: 1582|回复: 13

[资料] 图像视频处理基础知识:彩色图像基础知识普及

已绑定手机
已实名认证
发表于 2022-1-22 14:46:00 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 广东省深圳市
⑴ 图像采集的原理
数码相机,摄像机等都是通过传感器来获取图像的,传感器阵列是由横竖两个方向密集排列的感光元件(CCD或CMOS)组成的一个二维矩阵, 它收集入射能量并把它聚焦到一个图像平面上,与焦点面相重合的传感器阵列产生与每一个传感器接收光总量成正比的输出。数字或模拟电路扫描这些输出,并把它们转换为信号,由成像系统的其他部分数字化。

⑵ BAYER矩阵
传感器阵列的排列方式可以有很多种,现在最常用的是Bayer矩阵模式的排列方式,即每个CCD就对应一个像素。其中R感应红光、G感应绿光、B感应蓝光,而在Bayer模式中G是R和B的两倍(因为我们的眼睛对绿色更敏感)。以下是Bayer阵列的一种排列方式:
RGRGRGRGRG
GBGBGBGBGB
RGRGRGRGRG
以中心绿色的G为例,此像素只有G,缺少R与B,R就等于上下两个R的平均值,B就等于左右两个B的平均值。其他的R与B都是一样的,每个像素补齐RGB三色就可以。此种插值算法是最简单最高效的,当然在一些图像的边界之处其影像效果最会有一些折扣。

⑶ 伽马校正
数码相机拍摄出的彩色图像,以及我们把一幅图像在显示器上显示出来都要进行相应的伽马校正。数码RAW格式的拍摄是采用线性的gamma (即gamma 1.0),可是人的眼睛对光的感应曲线却是一“非线性”的曲线。所以RAW Converter会在转换时都会应用一条Gamma曲线到Raw数据上(简单的理解,就是相当于对原始数据进行一个f(x)的变换,并且注意,f(x)并不是一次的线性函数),来产生更加接近人眼感应的色调。同理,显示器的强度(Intensity)并非与输入讯号成正比(非线性关系),这种非线性特性称为Gamma特性。

各参数简述如下:
① Image_gamma:为输入影像的γ值,一般订为γNTSC=2.2,γPAL=2.8,γRGB=1,γMAC=1.8;
② Display_gamma:因制造技术的关系,每一制造厂生产出来的显示器γ值都会不一样,
所以制造厂需提供显示器γ值,一般订为γCRT=2.5,γLCD=1.6;
③ Viewing_gamma:为最后我们用眼睛去看的结果,理想状况为1,即为看到的影像为原
始影像,一般会因外在环境的影响,γ值从1至1.5变化。
④ LUT_gamma:伽马参数的LUT表。
输入讯号经γ修正器与显示器后,最后希望看到的是与原输入影像一样的画面,即没有失真。

⑷ RGB和YUV图像
在计算机中使用最多的 RGB 颜色空间,分别对应红、绿、蓝三种颜色;通过调配三个分量的比例来组成各种颜色。一般可以使用 1 、 2 、 4 、 8 、 16 、 24 、 32 位来存储这三颜色,不过现在一个分量最大是用 8 位来表示,最大值是 255 ,对于 32 位的颜色,高 8 位是用来表示透明度的。彩色图一般指 16 位以上的图。灰度图有一个特殊之处就是组成颜色的三个分量相等;而一般灰度图是8 位以下。
在彩色电视机系统中,通常使用一种叫 YUV 的颜色空间,其中 Y 表示亮度信号,也就是这个 YUV 空间解决了彩色电视机和黑白电视机的兼容问题。 对于人眼来说,亮度信号是最敏感的,如果将彩色图像转换为灰度图像,仅仅需要转换保存亮度信号就可以。
从 RGB 到 YUV 空间的 Y 转换公式为:
Y = 0.299R+0.587G+0.114B
在 WINDOWS 中,表示 16 位以上的图和以下的图有点不同; 16 位以下的图使用一个调色板来表示选择具体的颜色,调色板的每个单元是 4 个字节,其中一个透明度;而具体的像素值存储的是索引,分别是 1 、 2 、 4 、 8 位。 16 位以上的图直接使用像素表示颜色。

⑸ 彩色图转换为灰度图
灰度图(GrayScale)是指只含亮度信息,不含色彩信息的图像。灰度化处理是把含有亮度和色彩的彩色图像变换成灰度图像的过程。灰度化处理在许多图像处理中是很重要的一步,他的结果就是后续处理的基础。所以,寻求一种正确有效的灰度化处理方法尤其重要。

更多详细内容请下载附件查看
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

已绑定手机
发表于 2022-1-22 15:31:12 | 显示全部楼层 来自 上海市
谢谢分享
已绑定手机
发表于 2022-1-23 10:44:44 | 显示全部楼层 来自 江苏省徐州市
学习,学习,谢 谢分享!!!
已绑定手机
发表于 2022-11-6 16:32:24 | 显示全部楼层 来自 浙江省嘉兴市
学习,学习,谢 谢分享!!!
已绑定手机
发表于 2022-12-3 11:07:00 来自手机 | 显示全部楼层 来自 上海市
感谢分享学到了
已绑定手机
发表于 2023-4-17 09:36:00 | 显示全部楼层 来自 四川省成都市
学习一下,谢谢分享!!!
已绑定手机
发表于 2023-4-23 09:12:56 | 显示全部楼层 来自 北京市
一步一个脚印向前走
已绑定手机
发表于 2023-5-14 14:09:07 来自手机 | 显示全部楼层 来自 广东省深圳市
谢谢分享
已绑定手机
发表于 2023-7-11 16:38:26 | 显示全部楼层 来自 湖北省武汉市
看看 看看
已绑定手机
发表于 2023-8-16 10:07:13 | 显示全部楼层 来自 湖北省武汉市
感谢分享
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

合作/建议

TEL: 19168984579

工作时间:
周一到周五 9:00-11:30 13:30-19:30
  • 扫一扫关注公众号
  • 扫一扫打开小程序
Copyright © 2013-2024 一牛网 版权所有 All Rights Reserved. 帮助中心|隐私声明|联系我们|手机版|粤ICP备13053961号|营业执照|EDI证
在本版发帖搜索
扫一扫添加微信客服
QQ客服返回顶部
快速回复 返回顶部 返回列表