【音视频基础】(三)：俗称照片的彩色数字图像一

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本文路线

流程图最后一项，伽马矫正、JPEG压缩编码和文件格式，只做粗略的理论介绍。因为伽马矫正和压缩编码，需要在实际应用，并且结合其他知识来理解，所以在后面会单开几篇。

1、颜色是啥和我们为什么能看到它

颜色是啥，它其实是我们的视觉系统，对可见光的一种感知。如果我们是瞎子，那人类肯定不会发现还有颜色这种神奇的东西。光透过我们的眼睛，传入我们的大脑，就像照相机咔嚓一声，将一幅图片记录到内存卡。

早在之前，人类就发现光是一种电磁波，而人类并不能看见所有的电磁波，因此把能看见的电磁波，定为可见光。它的波长在380和780nm之间，

我们在自然界看到的大多数光，都不是一种波长的光，它是由许许多多，不同波长的光组合而成，因此我们才能看到这么多颜色。

就像我们看到的太阳光，它也是由多种不同颜色的光组合而成。我们小时候都玩过镜子，用一面镜子，来折射太阳光线到水里，光线再通过水折射到墙上，就出现了彩虹。而牛顿，很早的时候就用棱镜演示了这个事实：白光包含所有可见光谱的波长。

光谱色

在人的视网膜中，有三种对红绿蓝敏感程度不同的椎体细胞，视网膜通过神经元感知外部世界的颜色，而每个神经元，是一个对颜色敏感的椎体。红绿蓝三种椎体细胞，对不同频率的光的感知不同，对不同亮度的感知程度也不同。所以后来人们在数字化图像的时候，面对巨大的数据量，就可以使用压缩编码技术，来降低图像的数据量，而使人眼感觉不到图像质量的下降。

2、图像的颜色模型

2.1 RGB相加混色模型

一个能发出光波的物体称为有源物体，它的颜色，由该物体发出的光波决定。就像彩色CRT一样，三个电子枪分别产生R、G、B三种波长的光，并以各种不同的相对强度组合产生不同的颜色。

因为R、G、B颜色模型是用三种光叠加，来产生特定的颜色，所以这种方法又称为RGB相加混色模型。

在自然界中，任何一种颜色，都可以用R、G、B这三种颜色值之和来确定，在数学书，它们构成一个三维的RGB矢量空间。所以只要R、G、B的数值不同，混合得到的颜色就不同，也就是光波的波长不同。

颜色 =  R（红的百分比）+ G（绿的百分比）+ B（蓝的百分比）

相加混色产生颜色

2.2 彩色图像

在栅格图像下，一幅彩色图像，可以看成由许多点组成。每个点称为一个像素，每个像素都有一个值，它表示特定颜色的强度。一个像素值通常由R、G、B三个分量表示。如果每个像素的每个颜色分量用“1”和“0”表示，即每种颜色的强度是100%或0%，那么每个像素所呈现的颜色，就会是8种（2的三次方）颜色之一。

栅格图像

2.3 CMY相减混色模型

一个不发光波的物体，称为无源物体，它的颜色，由物体吸收或者反射那些光波决定。就像我们看见树叶是绿色的，是因为阳光照在树叶上，其他的可见光被吸收，绿光被反射，所以我们才看得见。如果半夜去，能看见我服你！

当我们画水彩的时候，我们将颜料进行混合，绘制的图画，也是一种无源物体。

使用C（青色cyan）、M（品红magenta）、Y（黄色yellow）按一定比例混合得到颜色的方法，称为CMY模型，也称CMY相减混色模型（为什么下面讲）。

同样，任何一种颜色使用C、M、Y也可以混合得到。

4.png

2.3.1 为什么叫做CMY相减混色模型

CMY相减混色模型这样命名的原因，是因为这种混色模型，使用从白光中，减去对应数值的C（青色cyan）、M（品红magenta）、Y（黄色yellow）三种颜色而产生颜色。

如果这句话不能使你充分理解，那么可以结合RGB相加混色模型一起理解。如下图:

RGB相加混色

如图所示，R（红）、G（绿）、B（蓝）的两两交集产生C（青）、M（品红）、Y（黄），而RGB三者的交集产生白色。

列成等式就是这样：

  （1）白 = 红 + 蓝 + 绿；

  （2）黄 = 红 + 绿；

  （3）青 = 蓝 + 绿；

  （4）品红 = 红 + 蓝；

如果我们现在使用CMY相减混色模型来产生颜色，那么它产生颜色的过程如下：

假如“黄”的数值已知，那么可以用白色（基准值）减去黄色得到蓝色，同理可得红色和绿色的值。而我们都知道，RGB可以组成几乎所有的颜色，因此颜色产生。

如果说到这还想不明白，请用（1）式分别减（2）、（3）、（4）式。

所以总结起来，相减混色和相加混色其实互为互补色，RGB中颜色值为1的地方，在CMY对应的位置上，其颜色值为0。它们的关系如下所示：

相加色与相减色的关系

利用这种关系，RGB可以转化成CMY，因为RGB常用在显示器、计算机图像等显示设备上，而CMY常用在打印机、印刷上，所以可以把显示的颜色，转换成打印的颜色。

3 图像的三个基本属性

3.1 图像分辨率

前面我们介绍过显示器分辨率，它表示显示器能够显示画面的细腻度。而图像分辨率，是图像精细程度的度量方法。对同样尺寸的一幅图像，如果像素数目越多，则说明图像的分辨率越高，看上去越逼真。相反，图像看起来越粗糙。

图像分辨率也称空间分辨率，或者像素分辨率。

在实际应用中，我们通常这样表示图像分辨率：

1、物理尺寸：通过每毫米的线数或行数来标识，比如一幅640x480的图像，物理尺寸为10mm x 10mm，那么它每毫米有48行

2、行列像素：像素/行 x 行/幅，如640像素/行 x 480行/幅

3、像素总数：如手机或者数码相机上标的，1200万像素

4、单位长度上的像素：如像素每英寸（pixels per inch, PPI）

5、线对数：以黑白相邻的两条线为一对

在这五种表示法中，如果是显示在手机或者计算机显示器上，第五种和第一种很少用到。比如线对数，在显示器中，图像被单行扫描，所以线对数用到较少，有兴趣的可以自行百度。

3.1.1 图像分辨率和屏幕分辨率

有的人可能咋然看到这两个词，有点分不清。其实道理很简单，屏幕相当于画布，图像如果大于画布，就画不下，只能画出整幅图像的一部分。比如，如果屏幕分辨率为640x480，那么一副320x240的图像，就只占显示屏的1/4。相反，2400x3000像素的图像就不能显示完整画面。

有的人可能又会说，不对呀，我在电脑上或手机上打开任何一幅图，都能看到完整的画面呀。是这样，我们在电脑上打开或者手机上打开图片的时候，都会默认使用看图软件打开，在打开的时候，看图软件已经对原图做了处理。

比如一幅分辨率大于屏幕分辨率的图像，软件会删除图像的一些像素，来显示完整。如果你对图片进行放大，那么程序会根据算法，再添加一些像素进去。这样一来，一幅高分辨率的图像，被放大之后，被程序加入的像素就比低分辨率的要少，所以它依然很清晰，而低分辨率的此时可能已经看不清了。

有人可能还会说，不对呀，我在电脑上放大一幅图片的时候，放大到最后，图像的每个像素我都能看得见，程序加的像素在哪儿呢？在这里我也放大一幅图片放在这，请看下图：

放大一幅图像

问这个问题的，首先是没搞清楚图像分辨率和屏幕分辨率是怎么一回事。我现在使用的屏幕分辨率是1280x800，图像被放大到每个像素都能看见，然而，像素点有这么大嘛？显示器上每行有1280个像素点，图像被放大后，显示器上依然有1280个点，而图像的总像素也没有变，那程序加的像素在哪儿呢？

就在放大后的每个像素格子上！可以这样理解，放大前图像的一个像素用显示器的一个像素显示，放大之后，图像的一个像素格子用显示器的20个像素显示。那每个格子多余的19个像素从哪儿来？