11、色彩与线性滤波知识全解析

色彩与线性滤波知识全解析

1. 图像色域与光照信息

图像色域是获取光照信息的重要来源。在当前成像系统中，白光下的像素表现与特定颜色光照下有所不同。例如，在深红色光下拍摄的图像中看不到亮绿色像素。若图像色域包含两个像素值 $p_1$ 和 $p_2$，那么在相同光源下拍摄的图像必然包含 $tp_1 + (1 - t)p_2$（$0 \leq t \leq 1$）的值，这意味着光照信息取决于图像色域的凸包。目前有多种方法可利用这一特性，通常与给定图像色域一致的光源不止一个，可通过几何方法识别一致的光源，还能结合概率方法（如考虑图像包含多种不同颜色）或物理方法（如将主要光源建模为黑体）来缩小范围。

2. 色彩相关资源与基础概念

有许多关于色彩使用的重要资源，如 Hardin 和 Maffi（1997）、Lamb 和 Bourriau（1995）等的著作。近期强调色彩的教科书有 Velho 等人（2008）、Lee（2009）等的作品。

2.1 三色视觉与色彩空间

长期以来，三色视觉的原因尚无定论，普遍认为是眼睛中存在三种不同类型的颜色受体。对光感受器遗传学的研究虽能在一定程度上证实这一观点，但也表明许多人可能拥有超过三种类型的光感受器。目前有大量的色彩空间和色彩外观模型，重要的不是用何种坐标系测量颜色，而是如何衡量颜色差异，色彩度量仍是值得思考的问题。通常会将度量张量拟合到 MacAdam 椭圆上，但这种方法存在局限性，因为度量张量意味着可通过积分测量大范围的差异，然而大范围颜色比较的意义并不明确，且观察者在 Maxwellian 视图中对颜色差异的权重与图像颜色差异的语义重要性是两回事。

2.2 高光检测