数字图像处理第二章：人眼感知与色彩理论

"浙江大学《数字图像处理》第二章作业" 本章节主要探讨了光度学、色度学的基本概念，以及它们在数字图像处理中的应用。首先，我们关注人眼作为视觉感知的主体，其视网膜上的锥状感光细胞负责识别光线的强度和色度信息。这些细胞对红、绿、蓝三种波长的光尤其敏感，这也是RGB颜色模型的基础。 接着，光度学是研究人眼对光强度感知的科学，其中相对视敏函数V(λ)描述了人眼对不同波长光的主观亮度感知。可见光的范围通常定义为380nm至780nm，555nm处的光被感知为最亮。 色度学则专注于人眼对颜色的感知。它包括生理心理和物理配色两方面。HSB（色调、饱和度、亮度）是一种常见的主观颜色表示方式，其中色调H代表颜色本身，饱和度S表示颜色的纯度，亮度B则描述颜色的明暗程度。而在客观的物理配色中，加色法（如RGB）适用于发光体，通过混合红、绿、蓝三原色产生各种颜色；减色法（如CMYK）用于吸收体，如印刷，通过青、品红、黄色的组合得到各种色彩。 在图像处理中，不同的颜色表示方法各有优势。例如，NTSC和PAL电视系统采用YIQ和YUV格式，将彩色信号分解为亮度和色度分量，以适应传输和显示需求。此外，CIE标准（如CIE-RGB、CIE-XYZ、CIE-L*a*b*）提供了一种更为科学的颜色空间描述，用于精确地表示和转换颜色。 针对作业要求，你需要编写程序来处理BMP图像。这涉及到读取BMP文件格式，理解其头部结构和像素数据存储方式。对于无索引表的BMP图像，像素颜色直接由RGB值表示；有索引表的BMP图像，颜色通过索引到调色板获取。你可以遍历图像的所有像素，根据特定条件（如红色像素）修改其颜色，例如将红色像素改为绿色。至于第二个任务，你需要创建一个按照色调和饱和度排列的图像，可能需要利用HSB模型，并通过算法将色调和饱和度映射到图像的位置。 这个作业涵盖了数字图像处理的基础知识，包括颜色理论、图像文件格式理解和基本的图像操作，对于理解和实现图像处理算法有着重要的实践意义。