Có sự tham khảo hình 6.29(a) và các cuộc thảo luận trong phần 3.6, làm mịn hình ảnh màu xám quy mô có thể được xem như một hoạt động lọc không gian trong đó các hệ số của mặt nạ lọc là tất cả 1 giây. Như mặt nạ được trượt trên ảnh để được cân bằng, mỗi điểm ảnh được thay thế bằng trung bình của các điểm ảnh trong các khu phố được xác định bởi mặt nạ. Như có thể thấy trong
hình 6.29(b), khái niệm này có thể dễ dàng mở rộng để xử lý hình ảnh đầy màu
sắc. Sự khác biệt chính là thay vì giá trị vô hướng màu xám cấp chúng ta phải đối phó với các vector thành phần của mẫu được đưa ra trong phương trình (6.4-2).
Cho Sxy là tập hợp các toạ độ xác định một khu phố trung tâm tại (x, y) trong một hình ảnh màu RGB. Mức trung bình của các vectơ thành phần RGB quanh khu vực này có phương trình tổng quát
Sau đó từ phương trình (6.4-2) và các thuộc tính của vector cho ta phương trình tổng quát
Chúng ta nhận ra các thành phần của vector này như những hình ảnh vô hướng sẽ thu được bằng cách độc lập làm mịn mỗi mặt phẳng của hình ảnh RGB khởi đầu sử dụng chế khu phố xám thông thường. Vì vậy, chúng ta kết luận rằng làm mịn bằng trung bình khu vực có thể được thực hiện trên một cơ sở cho mỗi mặt phẳng màu. Kết quả là giống như khi trung bình được thực hiện sử dụng các vector màu RGB .
Ví dụ 6.12 : (Màu sắc hình ảnh mịn bằng trung bình vùng)
Xem xét các hình ảnh màu sắc hình 6.38(a). Những mặt hẳng màu đỏ, xanh lá cây, và màu xanh dương của hình ảnh này được mô tả trong hình
6.38(b) đến hình 6.38(d). Hình 6.39(a) đến Hình 6.39(c) cho thấy thành phần
HSI của hình ảnh. Phù hợp với các cuộc thảo luận ở đoạn trên, chúng ta có thể làm mịn hình ảnh RGB trong hình . 6.38 bằng cách sử dụng 5 X 5 mặt nạ trung bình cấp màu xám Phần 3.6. Chúng ta chỉ đơn giản là mịn độc lập của mỗi mặt phẳng màu RGB và sau đó kết hợp những mặt phẳng chế biến để tạo thành trơn kết quả đầy màu sắc. Hình ảnh để tính toán được thể hiện trong hình 6.40 (a). Lưu ý rằng nó xuất hiện như chúng ta mong đợi từ các trình bày và các ví dụ trong phần 3.6 .
Tại phần 6.2 nó đã được ghi nhận rằng một lợi thế quan trọng của mô hình màu
HSI là nó tách riêng cường độ (liên quan chặt chẽ với quy mô màu xám) và các thông tin màu sắc. Điều này làm cho nó phù hợp với nhiều kỹ thuật xử lý màu xám quy mô và gợi ý rằng nó có thể có hiệu quả hơn để mịn chỉ có các thành phần cường độ của các đại diện HSI trong hình 6.39 .
Để minh họa cho những giá trị và / hoặc hậu quả của phương pháp này, chúng ta tiếp theo mịn chỉ có các thành phần cường độ (để lại các thành phần màu sắc và độ bão hòa chưa sửa đổi) và chuyển đổi kết quả xử lý cho một hình ảnh RGB để hiển thị. Hình ảnh màu trơn được hiển thị trong hình 6.40(b). Lưu ý rằng nó tương tự như hình 6.40(a). nhưng, như có thể được nhìn thấy từ các hình ảnh khác biệt trong hình 640 c). là không giống nhau. Điều này là do thực tế là mức trung bình của hai điểm ảnh khác nhau của màu sắc là một hỗn hợp của hai màu sắc, không một trong hai màu sắc ban đầu. Chỉ bằng cách làm mịn hình ảnh cường độ, các điểm ảnh trong hình 6.40(b) duy trì màu sắc ban đầu của chúng và độ bão hòa và do đó màu sắc ban đầu của chúng. Cuối cùng, chúng ta lưu ý rằng sự khác biệt (giữa các kết quả trơn trong ví dụ này) sẽ tăng lên khi kích thước của mặt nạ làm mịn tăng lên.
(a) (b) (c) (d)
Hình 6.38 (a) hình ảnh RGB, (b) hình ảnh thành phần đỏ, (c) thành phần màu
Hình 6.39 Thành phần HSI của hình ảnh màu RGB trong hình 6.38 (a). (a) sắc màu. (b) bão hòa. (c) Cường độ.
Hình 6.40 Hình ảnh mịn với một mặt nạ trung bình 5x5, ( a) Kết quả xử lý mỗi
hình ảnh thành phần RGB, (b) Kết quả xử lý các thành phần cường độ của hình ảnh HSI và chuyển đổi sang RGB. (c) Sự khác biệt giữa hai kết quả