然后 ， 按照由大到小的顺序选择出前256种颜色 。
最后 ， 将其它颜色按照与这256种颜色就近的原则进行转换 ， 用这256种颜色代替原真彩色图像中的颜色,49,高等课讲,a）原真彩色图像 （b）转变成的256色图像 图12 利用流行色法转换真彩色图像成256色图像的实例,5 。

【内容充实|彩色与多光谱图像处理【内容充实】】15、0,高等课讲,3.4 彩色平衡,彩色图像数字化后 ， 有时图像中的颜色会看起来有些不正常 ， 即景物中物体的颜色偏离了它原来的真实色彩 ， 最明显的例子是那些本来是灰色的物体被赋予了颜色 。
产生这种情况的原因是由于颜色通道中不同的敏感度、增光因子、偏移量等使图像的3个分量发生了不同的线性变换 ， 导致图像的三基色“不平衡,51,高等课讲,1. 白平衡法 所谓白平衡法 ， 就是将景物中的白色物体在图像中还原为白色 。
简单白平衡法的基本过程是： 首先 ， 依据式（28）计算出色偏图像的亮度分量 ， 求出图像的最大亮度Imax和平均亮度 ；其次 ， 设定一个较大的阈值T（如0.95） ， 求出图像中亮度值大于0.95Imax的点的集合 。

16、；然后 ， 认为这些点对应实际场景中白色的点 ， 计算出这些点对应的R、G、B分量的均值 ，依据公式（29）确定出白平衡法的调整参数KR、KG、KB；最后 ， 利用调整公式（30）对色偏图像进行调整,52,高等课讲,28,29,30,53,高等课讲,a） 原色偏图像 （b）白平衡法处理后的图像 图13 白平衡法对图像的彩色平衡,54,高等课讲,31,32,2. 最大颜色值法 (自学,55,高等课讲,a） 原色偏图像 （b）最大颜色值法处理后的图像 图14 最大颜色值法对图像的彩色平衡,56,高等课讲,四、彩色图像增强,在得到的彩色图像中 ， 有时会存在对比度低、颜色偏暗、局部细节不明显等问题 ， 为了改善图像的视 。

17、觉效果、突出图像的特征 ， 利于进一步的处理 ， 需要对图像进行增强处理 。
对于彩色图像的增强依据处理对象的不同可分为：真彩色增强、伪彩色增强和假彩色增强三类,57,高等课讲,4.1 真彩色增强,真彩色增强的处理对象是具有224种颜色的彩色图像（又称全彩色图像） 。
为了避免破坏图像的彩色平衡 ， 真彩色的增强通常选择在HSI模型下进行 。
依据选择增强分量和增强目的的不同 ， 可将真彩色增强分为亮度增强、色调增强和饱和度增强三种,58,高等课讲,1. 亮度增强 亮度增强是仅对彩色图像的亮度分量进行处理的增强方法 ， 它的目的是通过对图像亮度分量的调整使得图像在合适的亮度上提供最大的细节 。
彩色图像的亮度增强可以在其 。

18、亮度分量上使用第四章介绍的灰度图像的增强算法 ， 如灰度变换法、直方图增强法等,59,高等课讲,a）原彩色图像 （b）对比度拉伸的 （c）直方图均衡的 增强图像 增强图像 图15 真彩色图像的亮度增强实例,60,高等课讲,2. 色调增强 色调增强是通过增加颜色间的差异来达到图像增强的目的 ， 一般可以通过对彩色图像每个点的色度值加上或减去一个常数来实现 。
由于彩色图像的色度分量是一个角度值 ， 因此对色度分量加上或减去一个常数 ， 相当于图像上所有点的颜色都沿着图8的彩色环逆时针或顺时针旋转一定的角度 。
由于彩色处理色相分量图像的操作必须考虑灰度级的“周期性” ， 即对色调值加上120和加上480是相同的,61, 。

19、高等课讲,图8 颜色间的互补关系,反色是指与某种色调互补的另一种色调,62,高等课讲,原图像 （a）色度值加上 （b）色度值减去 120的图像 120的图像 图16 真彩色图像的色度增强实例,63,高等课讲,3. 饱和度增强 饱和度增强可以使彩色图像的颜色更为鲜明 。
饱和度增强可以通过对彩色图像每个点的饱和度值乘以一个大于1的常数来实现；反之 ， 如果对彩色图像每个点的饱和度值乘以小于1的常数 ， 则会减弱原图像颜色的鲜明程度,64,高等课讲,原图像 （a）饱和度值乘 （b）饱和度值乘 以3的图像 以0.3的图像 图17 真彩色图像的饱和度增强实例,65,高等课讲,4.2 伪彩色增强,彩色增强的处理对 。

20、象是灰度图像 。
伪彩色增强就是将一幅具有不同灰度级的图像通过一定的映射转变为彩色图像 ， 来达到增强人对图像的分辨能力 。
伪彩色增强可分为空域增强和频域增强两种 ， 在这两种算法中 ， 密度分层法、灰度级-彩色变换法和频率滤波法是三种较为常用的算法,66,高等课讲,1. 密度分层法 密度分层法（又称强度分层法）是将灰度图像中任意一点的灰度值看作该点的密度函数 。

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标题：内容充实|彩色与多光谱图像处理【内容充实】( 三 )