三、彩色圖像處理
（一）光度學和色度學基礎
在食品圖像分析中經常要用計算機視覺係統判斷食品質量的優劣，因此了解一些光度學和色度學知識顯得十分必要。
1.顏色的表示方法
顏色的表示大體上有兩套方法。一種是設置一套作為標準的顏色樣本，被試的顏色與樣本進行比較，然後用特殊的記號來表示，具有代表性的例子就是芒塞爾(Munsell)表示係統。另一種方法是取決於刺激光的物理性質和色感覺的對應關係，用與這個規定相對應的量來表示試料的光物理性質，這就是國際上規定的CIE表示係統。
2.三基色及色度表示原理
幾乎所有的顏色都能由三種基本色彩混配出來，這三種色彩就叫做三基色。由三基色混配各種顏色的方法通常有兩種：相加混色和相減混色。彩色電視機上的顏色是通過相加混色產生的，而彩色電影和幻燈片等與繪畫原料一樣，是通過相減混色產生各種顏色的。相加混色和相減混色的主要區別表現在以下三個方麵：第一，相加混色是由發光體發出的光相加而產生各種顏色，而相減混色是先有白色光，而後從中減去某些成分得到各種彩色；第二，相加混色的三基色是紅、綠、藍，而相減混色的三基色是黃、青、品紅，也就是說相加混色的補色就是相減混色的基色；第三，相加混色和相減混色有不同規律。
著名的格拉斯曼定律反映了視覺對顏色的反應取決於紅綠藍三輸入量的代數和這一事實。格拉斯曼定律包括如下四項內容：
（1）所有顏色都可以用互相獨立的三基色混合得到；
（2）假如三基色的混合比相等，則色調和色飽和度也相等；
（3）任意兩種顏色相混合產生的新顏色，與采用三基色分別合成這兩種顏色的各自成分混合起來得到的結果相等；
（4）混合色的光亮度是原來各分量光亮度的總和。
3.CIE的R、G、B顏色表示係統
國際照明委員會(CIE)選擇紅色(λ＝700.00nm)，綠色(λ＝546.1nm)和藍色(λ＝435.8nm)三種單色光作為表色係統的三基色，這就是CIE的R、G、B顏色表示係統。
在數字圖像處理中的終端顯示通常用顯像管(CRT)也就是用彩色監視器顯示。由相加混色原理可知，白光(W)可由紅(R)、綠(G)、藍(B)三種基色光相加得到。產生1lm（流明數）的白光所需要的三基色的近似值的亮度方程可表示為
1lm(W)=0.30lm(R)+0.59lm(G)+0.11lm(B)
產生白光時三基色的比例關係是不等的，這顯然給實際使用帶來一些不方便。為了克服這一缺點，使用了三基色單位製，就是所謂的T單位製。在使用T單位製時，認為白光是由等量的三基色組成。
1lm(W)=1T(R)+1T(G)+1T(B)
1T單位紅光＝0.30lm；1T單位綠光＝0.59lm；1T單位藍光＝0.11lm。由此可知T單位與lm的關係，在需要的時候可以很容易地進行轉換。T單位的采用避免了複雜數字帶來的麻煩。
（二）顏色模型
通常使用的多數彩色模型或者是麵向硬件設備，或者是麵向應用的。以下介紹的RGB和CMY兩種顏色模型都是麵向硬件的，而HSI顏色模型則是麵向用戶的。在食品工程中常用的是RGB、CMY和HSI等三種模型，這裏重點介紹這三種模型相關的內容。
根據三原色原理，彩色的顏色方程可寫為
F=α(R)+β(G)+γ(B)
式中α、β、γ——紅、綠、藍三色的混合比例，一般稱為三色係數
所謂顏色模型指的是某個三維顏色空間中的一個可見光子集，它包含某個色彩域的所有色彩。任何一個色彩域都隻是可見光的子集，所以任何一個顏色模型都無法包含所有的可見光。
1.RGB顏色模型
根據三原色原理，RGB顏色模型是最容易想到的顏色模型。RGB顏色模型是三圖2-2RGB顏色模型維直角坐標顏色係統中的一個單位正方體。在正方體的主對角線上，各原色的量相等，產生由暗到亮的白色，即灰度。(0，0，0)為黑，(1，1，1)為白，正方體的其他6個角點分別為紅、黃、綠、青、藍和品紅。
RGB顏色模型構成的顏色空間是CIE原色空間的一個真子集，通常用於彩色陰極射線管和彩色光柵圖形顯示器。RGB三原色是加性原色。
2.CMY顏色模型
CMY顏色模型是以紅、綠、藍三色的補色青、品紅、黃為原色構成的顏色模型，常用於從白光中濾去某種顏色，故稱為減色原色空間。CMY顏色模型對應的直角坐標係的子空間與RGB顏色模型對應的子空間幾乎完全相同。
HSI模型中，H代表色調，S代表飽和度，I代表光強度。色調是描述純色（純黃、橘黃或紅）的顏色屬性，而飽和度提供了由白光衝淡純色程度的量度。HSI顏色的重要性在於兩方麵：第一，去掉強度成分I在圖像中與顏色信息的聯係；第二，色調和飽和度成分與人眼感知顏色的原理相似。這些特征使HSI模型成為一個理想的研究圖像處理運算法則的工具，因此在食品工程中計算機視覺係統多用到HSI模型。
4.CIE(國際照明委員會)顏色模型
CIE顏色模型是由國際照明委員會提出的，是基於人的眼睛對RGB的反應，被用於精確表示對色彩的接收。
這些顏色模型被用來定義所謂獨立於設備的顏色，它能夠在任何類型的設備上產生真實的顏色，例如這些模型被廣泛地使用在掃描儀、監視器和打印機上，因為它們很容易用於計算機描述顏色。
其中最有名的模型是：CIE XYZ和CIE L*a*b*。
（1）CIE XYZXYZ三刺激值的概念是以色視覺的三原色理論為根據的，它說明人眼是具有接收三原色(紅、綠、藍)的接收器，而所有的顏色均被視作該三原色的混合色。1931年CIE製定了一種假想的標準觀察者，配色函數x(λ)、y(λ)和z(λ)，XYZ三刺激值是利用這些標準觀察者配色函數計算得來的。在此基礎上，CIE規定了Yxy顏色空間，其中Y為亮度，x，y是從三刺激值XYZ計算得來的色坐標，它代表人類可見的顏色範圍。
（2）CIE L*a*b*L*a*b*顏色空間是在1976年製定的，它是CIE XYZ顏色模型的改進型，以便克服原來的Yxy顏色空間在x、y色度圖上相等的距離並不相當於所覺察到的相等色差的問題。它的“L*”(明亮度)、“a*”(綠色到紅色)和“b*”(藍色到黃色)代表許多的值。與XYZ比較，CIE L*a*b*顏色更適合於人眼的感覺。利用CIE L*a*b*，顏色的亮度(L*)、灰階和飽和度(a*，b*)可以單獨修正，這樣圖像的整個顏色都可以在不改變圖像或其亮度的情況下發生改變。
（三）各種顏色模型之間的轉換算法
1．RGB與CMY顏色模型之間的轉換算法
RGB的取值通常是0～255的整數，從RGB顏色模型到CMY顏色模型之間的轉換方法是非常容易的。
C=255-R
M=255-G
Y=255-B
反之亦然。
2．RGB與HSI顏色模型之間的轉換算法
RGB顏色模型到HSI顏色模型之間轉換的算法要複雜一些。
I=13(R+G+B)
S=1-3(R+G+B)［min(R,G,B)］
H=arccos12［(R-G)+(R-B)］［(R-G)2+(R-B)(G-B)］1
3．RGB與CIE XYZ顏色模型之間的轉換算法
4．CIE XYZ與CIE L*a*b*顏色模型之間轉換算法
L的範圍是0～100，a，b的範圍是-300～300。從-a到+a表示由綠到紅過渡，-b到+b表示由藍到黃過渡。
L*=116fYYn-16
a*=500fXXn-fYYn
b*=200fYYn-fZZn
式中Xn、Yn、Zn——白顏色對應的該參數的值
f(x)=x13x＞0.008856
7.787x+16116x≤0.008856
四、計算機圖像分割方法
一幅圖像可以根據某種顏色、幾何形狀、紋理和其他特征分成多個區。在應用中,為了便於進行圖像分析，必須把圖像分解成一係列的非重疊區，這種操作稱之為圖像分割。圖像分割是在圖像分析和理解過程中的前期處理之一。在數字圖像處理中,圖像分割定義為從圖像中分離目標的過程，有時分割也被稱為目標隔離。盡管圖像分割的工作與人類視覺經驗毫無相同之處,它在數字圖像分析中占有相當重要的位置。
（一）圖像的閾值分割
使用閾值進行圖像分割是一種區域分割技術，閾值法對區分目標和背景尤其有效。假設目標放在對比度明顯的背景上,使用閾值規則,每個像素的灰度值與閾值“T”比較,所有小於或等於閾值“T”的像素,認為是背景區,所有大於閾值“T”的像素認為是目標區,在把背景區與目標區隔離開以後,背景區的信息將被刪除。最優閾值的選擇在圖像分析中是一項重要和困難的工作,直方圖技術是最優閾值選擇的基礎。在直方圖技術中,圖像所有的灰度值發生的頻率被計算並繪製成圖,背景和目標具有明顯灰度差異的圖像，直方圖一般呈雙峰狀。篩選優化閾值的工作是在峰值之間選擇一個灰度值,以便這個特殊的閾值盡可能把目標和背景分割開來,否則在後繼對圖像中的目標進行尺寸測量分析時將引起誤差。