ImageJ使用手册翻译 part13-9 彩色图片

avatar 2019-06-1215:00:56 评论 185

彩色图片

 

ImageJ主要以三种方式处理颜色:伪色彩图片、RGB图片、RGB/HSB堆栈,以及复合图片。

 

伪彩色图片

 

伪色彩(或者索引色彩)图片是单频道的灰度图(8、16、32-bit),其颜色通过一个查找表或者LUT进行分配。LUT是一个预定义的表,将灰度与红、绿、蓝颜色值相匹配以便将灰度(图)中的阴影用带色彩的像素表示出来。因此,在伪色彩图片中的颜色/色彩的不同表示图中物质的强度(亮度)的不同,而不代表原始物质的颜色。

 

8-bit索引颜色图片(GIFs)是伪色彩图片中一个特殊的例子,因为它们的查找表与图像一起存储在文件中。这些图片的颜色值上限为256(24-bit RGB图片则允许16.7×105个颜色值,参考图片类型及格式),也因此,文件也就较小。通过颜色量化算法可以将真彩色降低为256个颜色的色板。ImageJ使用Heckbert的中位切分颜色量化算法(参考Image▷Type▷menu),该方法在大多数情况下可使索引颜色图片看起来几乎和24-bit的原件一样。

 

真彩色图片

 

就像在图片类型及格式中的所描述的一样,真彩色图片比如RGB图片反映的是真实的颜色,比如RGB图片中的绿色反映样品是绿色的。彩色图片主要是由彩色CCD相机生成的,其滤色器阵列(Bayer masks)放置在图像传感器上。

 

色彩空间和色彩分离

 

色彩空间描述图片处理工具的处理的颜色范围。由于人的视觉是三色的,很多颜色模式都以三个颜色值表示。准确地说,这些值(颜色组分)形成了一个三维的空间,比如RGB、HSB、CIE Lab或者YUV色彩空间。

 

RGB(Red、Green、Blue)是使用最普遍的色彩空间。然而,其他的替代选项如HSB(Hue, Saturation, Brightness)在处理色彩信息的时候也有明显的优势。在HSB色彩空间中,Hue(色调)用以描述纯色的贡献,因此可以区分颜色。Saturation(饱和度,有时称作“纯度”或者“活度”)表征颜色的浓淡,比如在纯色中有多少白色。Brightness(亮度,在HSV系统中也叫Value)描述颜色的总体亮度(参考颜色选择窗口的调色板)。在数码图片处理方面,使用HSB系统的要明显优于RGB系统:比如,由于HSB图片的亮度成分对应于该图片的灰度模式,在需要灰度图片的途径下仅处理亮度频道是一个明显的计算增益。了解更多关于HSB颜色模式的信息

ImageJ彩色图片

用RGB和HSB颜色模式表示8像素的图片:RGB颜色空间将RGB颜色映射到一个立方体上,红色(R)值随x轴增加,绿色(G)值沿y轴增加,蓝色(B)值沿z轴增加。在HSB的柱面坐标系统中,围绕中心垂直轴的角度对应Hue(H)值,到该轴的距离表示饱和度Saturation(s), 而沿该轴的距离则表示亮度Brightness(B)。在两种模式中原点都是黑色。右边的面板显示了亮度降低后的相同图像,在HSB的圆柱中可以清晰的看出来。图片使用Kai Uwe Barthel`s 的3D Color Inspector插件绘制(图片来源于ImageJ User Guide)。

 

在ImageJ中,图片类型的转化可使用Image▷Type▷ 次级菜单。HSB、RGB、CIE Lab以及 YUV颜色空间的分割可以使用Image▷Adjust▷Color Threshold…命令。颜色分量的分割(主要对组织化学着色的量化有用)也能够通过Gabriel Landini`s Colour Deconvolution插件完成。此外,其他颜色处理的插件可以从ImageJ website上获得。

 

传递颜色信息

人们看到的颜色是有很大区别的。实际上,那句流行语(“一图胜万言”)可能不适用于一些特定的颜色图片,特别是那些没有遵循色彩通用设计规则的图片引用Masataka Okabe和Kei Ito的话来说就是:

色盲的人可以认出很多种颜色,但是特定范围内的颜色对他们来说是很难辨认的。色盲的比率是非常高的。1/12白种人(8%),1/20亚洲人(5%)以及1/25非洲人(4%)中的男性就是所谓的“红-绿色盲”。

在观众以及读者中总是会有色盲的。在250个人当中可能会有10个以上色盲的人(假定50%是男性,50%是女性)。

[…] 你的论文可能被提交给色盲的审稿人。假定审你的稿的人是三个白种人(考虑到目前科学界的人数,这并非不可能),那么其中一个人是色盲比率高达22%!

 

色彩通用设计的一个使用点是其在红-绿叠加中使用洋红色。洋红色是红色和蓝色等量混合的结果。色盲的人很难辨认红色,但是可以相对容易地识别出蓝色。双正极区域变为白色,对色盲的人来说容易辨认。在ImageJ中使用ImageJ▷Color▷Merge Channels…或者ImageJ的宏命令语言可以很容易实现上述改变。

ImageJ彩色图片,针对红绿色盲

红-绿图像以及局部色盲(图像)。绿色盲(第二板)、红色盲(第三板)是局部色盲中最常见的两种类型(红/绿混淆)。蓝色盲(蓝/橙混淆,第四板)是很少见的。在RGB图片中使用洋红色代替红色(图片第二行)是对视觉不足进行补偿的简便方法(图片来源于ImageJ User Guide)。

 

使用Vischeck或者Dichromacy插件或者在Fiji中使用Image▷Color▷Simulate Color Blindness命令可以模拟色盲。

 

色彩分量图片

在一个分量图片中颜色是由频道处理的。这种图片超过普通RGB图片的优势在于:

  1. 每个频道是独立于其他频道的,因此能够通过频道使用频道工具(Image▷Color▷Channel Tool…[Z])对频道进行打开或关闭。该特征可以用于在显示同个频道的同时对特定的频道进行测量。
  2. 频道可以是8-bit、16-bit、32-bit并且可以通过任何查找表显示。
  3. 可以合并或者保持分离3个以上的频道。

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