Перейти к основному содержимому

Цифровое представление изображений

Чёрно-белые изображения​

Изображения бывают цветные и одноцветные. Одноцветное изображение содержит градации одного цвета (оттенки серого), в дальнейшем такие изображения будем называть чёрно-белыми. Такие изображения представляются в виде матрицы интенсивностей пикселей размера H×WH\times W, где HH - высота, а WW - ширина изображения:

Цветные изображения​

Представление в RGB​

Для представления цветного изображения используется свойство, что любой цвет может быть представлен как сочетание базисных цветов: красного (red, R), зелёного (green, G) и синего (blue, B). Поэтому изображение разрешения H×WH\times W можно представить тензором размерности 3×H×W3\times H\times W, сочетающим интенсивности красного, зелёного и синего цвета для каждой позиции. Такое представление цвета называется RGB-представлением [1]:

Если присмотреться вблизи к экрану старых телевизоров, то можно увидеть, что каждый пиксель состоит из трёх элементов, светящихся красным, зелёным и синим цветами.

Другие цветовые представления также кодируют изображение в виде тензора 3×H×W3\times H\times W, но используют другие три базисные компоненты, которыми кодируется каждый цвет.

Представление в CIELab​

В цветовом представлении CIELab (Lab, Luv [2]) цвет также представляется в виде сочетания трёх компонент:

  • L-luminance (яркость),

  • (a,b) - цвет.

Визуализация (a,b) пространства показана ниже для двух значений яркости L [3]:

Разделение на яркость и цвет позволяет легко варьировать яркость и контраст изображений, не изменяя цвета. Также это представление выбрано таким образом, чтобы величина Евклидового расстояния между двумя цветами (L1,a1,b1)(L_1,a_1,b_1) и (L2,a2,b2)(L_2,a_2,b_2) линейно соответствовала воспринимаемой человеческим глазом разнице в цветах (для RGB-представления это не так).

Представление изображения в CIELab-формате позволяет нейросетям работать инвариантно

  • к освещённости (если обрабатывать только компоненты a,b),

  • к цвету (если обрабатывать только компоненту L).

Например, классификация растений должна быть инвариантна к освещённости, если получаем кадры в разное время суток. А классификация марок машин не должна зависеть от цвета, который может быть любым, а должна определяться только контурами автомобиля в пространстве яркости L.

Представление HCL​

Цветовое представление HCL [4] кодирует каждый цвет тремя ещё более интерпретируемыми компонентами:

  • цвет (hue),

  • насыщенность цвета (chroma),

  • яркость (lightness).

Пространство HCL визуализируется следующим образом [5]:

Это пространство позволяет обучать модели, работающие инвариантно к цвету, яркости и насыщенности.

Существует также популярное цветовое представление CYMK, которое мы не будем рассматривать, т.к. оно используется в издательском деле.

Литература​

  1. Wikipedia: RGB color model.

  2. Wikipedia: CIELAB color space.

  3. Wikipedia: LAB.

  4. Wikipedia: HCL color space.

  5. https://www.freepng.ru/download/цветовая-система-манселла.html