彩色變換

根據人眼對顏色識別的三色光原理髮現，人眼對光線存在三種不同的彩色感知單元，不同的色彩感知單元分別對應不同波段的光線，而在遙感影像地物人工解譯的過程中，人眼對地物分類時因顏色響應差異易造成分類結果的偶然性，而這種偶然性通俗來講，可以通過RGB三基色模型來合成和分解。

理論上，人眼和傳感器對光譜的色光同時響應，對三色光相互之間的響應不會存在交叉效應。但實際情況並非如此，人眼對三色光即RGB的響應並不是完全獨立的關係 ^[1]  。

彩色變換(10張)

在利用圖像地物提取的過程中，利用計算機模仿人眼識別色彩，計算機可以直接獲取圖像的RGB信息，但在人機交互的過程中，人眼無法直接定量分析RGB所佔比例情況。所以HIS和HSV色彩空間變換引入圖像的地物識別和提取。HIS彩色空間和HSV彩色空間分別是利用色調、亮度及飽和度等信息來量化RGB色彩。這在圖像地物識別與分類的過程中，大大的提高了人眼對地物色彩的感知，這兩種色彩變換被廣泛應用於圖像地物識別與分類過程中。研究者通過大量的試驗，在針對圖像識別及分類的過程中，提出了新的色彩變換模型LBV色彩變換模型，進一步的提高了人機交互的地物識別及分類 ^[1]  。

圖像處理中常應用的彩色座標系統有兩種：一種是由三原色紅、綠、藍組成的彩色空間，即RGB彩色空間；另一種則是由色調(H)、飽和度(S)、亮度(I)(又稱明度、強度)三個變量組成的彩色空間即HIS彩色空間。兩種色彩空間可以相互轉換，通常把RGB由空間向HSI空間變換成為HSI變換。

RGB彩色空間是圖像處理中最常見和最常用的彩色空間，主要是因為它相對比較簡單有效，但它的一些缺點有： ^[1] 

（1）對RGB空間的顏色理論是用來定義的顏色混合不同顏色的比例，不同的顏色是難以表達的準確值，難以進行定量分析。

（2） RGB彩色空間中，因為彩色合成圖像各通道之間的相關性很高，使成像圖像的色調變換的程度不大，飽和度也偏低，導致圖像的視覺感官效果不理想。然而在對相關度高的合成圖像做對比度擴展時，通常只能通過增強了圖像的明暗對比度來區別類似地物，對增強色調差異的作用很小。

（3）人眼識別物體色彩時，只能感知到圖像色調、飽和度及亮度的差異來區別判讀物體，而不能夠直接感觀紅綠藍三原色的比例，但是因為色調、亮度以及飽和度與紅、綠和藍之間的關係模型是非線性的，所以，RGB空間中對圖像進行增強和拉伸程度是難以控制的。

HSI顏色空間RGB比顏色空間更接近於人們的經驗、對彩色的感知，且在對圖像增強時，可直接增強色調和飽和度的差異，提高圖像的飽和度，單獨對工強度進行增強，再做逆變換，可以獲得其它方法不能達到的效果，如對雲霧的、去除。因此，在遙感圖像的數字處理過程中，將RGB顏色空間轉換到HSI空間獲取更多的遙感信息 ^[1]  。

所謂灰度級一彩色變換法就是將圖像的灰度值通過紅、綠和藍映射函數生成RGB色彩空間的三個分量，從而合成彩色圖像。這樣的話，只要保證映射函數是連續的，則的調色板彩色編碼就是連續的。因而，灰度級一彩色變換法的關鍵在於映射函數的構造。灰度級一彩色變換法實質上是建立圖像的灰度級與顏色的一種映射關係，該方法適用於256級以下的灰度圖像，對高於256級灰度的高分辨率圖像來説，只能先將灰度級壓縮為256級灰度，然後再進行偽彩色編碼 ^[2]  。