信息與通信]ipcam影像處理原理簡介(編輯修改稿)
2025-02-14 16:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 色不同比例混合后產(chǎn)生。這個模型主要用于電子顯示屏的顏色顯示。 – RGB模型通常用三個八位或十六進制數(shù)來表示顏色， 100%的紅色、100%的綠色和 100%藍色混合，產(chǎn)生白色； 0%的紅色、 0%的綠色和 0%藍色混合，產(chǎn)生黑色。 – RGB是一個加色模型。光源的亮度、色度、純度混合在 R、 G、 B三個參數(shù)中。光源的亮度 (lightless)L就應該表示為： ? L=a*R+b*G+c*R ? 這里的系數(shù) a,b,c具體的值依賴于顯示器所采用的標準，以 NTSC視頻信號標準，則三個系數(shù)依次為： 、 、 顏色模型 YUV 0 .2 9 9 0 .5 8 7 0 .1 1 40 .1 7 0 .3 3 0 .50 .5 0 .4 2 0 .0 8YRCb GCr B? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ???? ? ? ? ? ?? YUV顏色模型是僅次于 RGB模型的使用最廣泛的顏色模型。事實上YUV只是一類顏色模型 (YCrCb)的總稱，它是個很大的家族，具有相當多的存儲格式，一般來說凡是基于 YCrCb顏色模型的都可以稱的上是 YUV。 Y代表了光源的亮度，色度信息也是組合在 Cr、 Cb中，其中Cr代表了光源中的紅色分量， Cr代表了光源中的藍色分量，因此它的變換公式是這樣的： ? 人眼對于亮度的敏感程度大于對于色度的敏感程度，所以完全可以讓相臨的像素使用同一個色度值，而人眼的感覺不會起太大的變化，通過損失色度信息來達到節(jié)省存儲空間的目的，這就是 YUV的基本思想?；诖?，我們可以定義出許多 YUV的格式，例如相臨兩個像素使用一個色度值的 YUYV， JPEG/MPEG中相臨四個像素使用一個色度值的YUV420等等。 顏色模型 HSV（ 1） ? H指的是 Hue（色調(diào)），它是“顏色”的同義詞。 ? S指的是 Saturation（飽和度），它指的是顏色的純度，即顏色中含有灰色（ gray）的程度。飽和度越高，顏色越純；飽和度越低，顏色中灰色成分越大。任何顏色，飽和度變成最小值時，都會變成灰色。 ? V指的是 Value，即顏色中白色的成分。這個值越大，顏色就越白越亮，這個值最小，顏色就越黑越暗。最大值時，所有顏色都變成白色，最小值時，所有顏色都變成黑色。 顏色模型 HSV（ 2） ? HSV模型是通過調(diào)節(jié)這三個值來標識顏色。它通常是一個 color wheel的形式，所有邊緣的顏色都是飽和度最高的顏色，越向圓心飽和度越小。 Hue通過角度值選取，另有一個亮度軸，來選取 Value值。 HSV模型 上圖，從左往右，自上而下的順序，每副圖是上一副圖 Hue旋轉(zhuǎn) 60度而得 對比度 ? 是黑與白的比值，也就是從黑到白的漸變層次。比值越大，從黑到白的漸變層次就越多，從而色彩表現(xiàn)越豐富。對比度對視覺效果的影響非常關(guān)鍵，一般來說對比度越大，圖像越清晰醒目，色彩也越鮮明艷麗；而對比度小，則會讓整個畫面都灰蒙蒙的。高對比度對于圖像的清晰度、細節(jié)表現(xiàn)、灰度層次表現(xiàn)都有很大幫助。相對而言，在色彩層次方面，高對比度對圖像的影響并不明顯。對比度對于動態(tài)視頻顯示效果影響要更大一些，由于動態(tài)圖像中明暗轉(zhuǎn)換比較快，對比度越高，人的眼睛越容易分辨出這樣的轉(zhuǎn)換過程。增強對比度往往通過增加圖像中某兩個灰度值之間的動態(tài)范圍來實現(xiàn)。 ? 常用的對比度增強方法： ? 灰度變換 ? 直方圖調(diào)整 對比度實例 銳度 ? 目的為了增強被模糊的細節(jié)；消除或減弱傅立葉空間的低頻分量，保持圖像中的高頻分量。因為圖像中，低頻分量對應圖像中灰度值變化比較緩慢的區(qū)域，高頻分量對應區(qū)域邊緣
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