颜色空间的总结

色彩是人的眼睛对于不同频率的光线的不同感受,色彩既是客观存在的(不同频率的光)又是主观感知的,有认识差异。所以人类对于色彩的认识经历了极为漫长的过程,直到近代才逐步完善起来,但至今,人类仍不能说对色彩完全了解并准确表述了,许多概念不是那么容易理解。


什么是颜色空间?

颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统)它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。本质上,彩色模型是坐标系统和子空间的阐述。位于系统的每种颜色都有单个点表示。 采用的大多数颜色模型都是面向硬件或面向应用的。颜色空间从提出到现在已经有上百种,大部分只是局部的改变或专用于某一领域。
“色彩空间”一词源于西方的“Color Space”,又称作“色域”,色彩学中,人们建立了多种色彩模型,以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩,这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间。(来自百度百科)常见的色彩空间如下:HSI、HSV、RGB、CMY、CMYK、YIQ、HSL、HSB、Ycc、XYZ、Lab、YUV颜色空间(颜色模型),我们主要分享如下几种。


颜色空间——RGB

RGB:R(Red)红色;G(Green)绿色;B(Blue)蓝色;
RGB是通过红绿蓝三原色来描述颜色的颜色空间,RGB颜色空间以R、G、B 三种基本色为基础,进行不同程度的叠加,产生丰富而广泛的颜色,所以俗称三基色模式。在大自然中有无穷多种不同的颜色,而人眼只能分辨有限种不同的颜色,RGB模式可表示一千六百多万种不同的颜色,在人眼看来它非常接近大自然的颜色,故又称为自然色彩模式。红绿蓝代表可见光谱中的三种基本颜色或称为三原色,每一种颜色按其亮度的不同分为256个等级。
我们通常所说的三通道图就是指RGB通道图像(单通道图是灰度图像)。我们可以将一张图像的R/G/B通道拆分出来,具体的通道拆分教程请参考——RGB图像的通道拆分与合并,只将结果图像放上来供大家参考。


颜色空间——CMY & CMYK

CMY:C(Cyan)青色;M(Magenta)洋红或品红;Y(Yellow)黄色;
CMY是上述三种颜色的简写,是相减混色模式,用这种方法产生的颜色之所以称为相减色,乃是因为它减少了为视觉系统识别颜色所需要的反射光。
CMYK:C(Cyan)青色;M(Magenta)洋红或品红;Y(Yellow)黄色;K(Black)黑色;
CMYK模型针对印刷媒介,即基于油墨的光吸收/反射特性,眼睛看到颜色实际上是物体吸收白光中特定频率的光而反射其余的光的颜色。印刷四色模式(CMYK)是彩色印刷时采用的一种套色模式,利用色料的三原色混色原理,加上黑色油墨,共计四种颜色混合叠加,形成所谓“全彩印刷”。此处缩写使用最后一个字母K而非开头的B,是因为在整体色彩学中已经将B给了RGB的Blue蓝色。
RGB和CMY的转换:
( C M Y ) = ( 255 R 255 G 255 B ) { \begin{pmatrix} C \\ M \\ Y \end{pmatrix} }= {\begin{pmatrix} 255 - R \\ 255 - G \\ 255 - B \\\end{pmatrix}}


颜色空间——YIQ

YIQ,是NTSC(National Television Standards Committee)电视系统标准。Y是提供黑白电视及彩色电视的亮度信号(Luminance),即亮度(Brightness),I代表In-phase,色彩从橙色到青色,Q代表Quadrature-phase,色彩从紫色到黄绿色。
YIQ颜色空间有如下优点(百度百科总结):

  • 能将图像中的亮度分量分离提取出来;
  • 可用于在自然条件下采集到的复杂背景下的运动目标的识别;
  • YIQ颜色空间与RGB颜色空间之间是线性变换的关系,计算量小,聚类特性也比较好,可以适应光照强度不断变化的场合,因此能够有效地用于彩色图像处理;

RGB和YIQ的转换:
( Y I Q ) = ( 0.299 0.587 0.114 0.596 0.275 0.321 0.212 0.523 0.311 ) ( R G B ) { \begin{pmatrix} Y \\ I \\ Q \end{pmatrix} }= {\begin{pmatrix} 0.299 & 0.587 & 0.114 \\0.596 & -0.275 & 0.321 \\0.212 & -0.523 & 0.311 \\\end{pmatrix}} * { \begin{pmatrix} R \\ G \\ B \end{pmatrix} }


颜色空间——YUV & YCbCr

YUV,是一种颜色编码方法。常使用在各个视频处理组件中。YUV在对照片或视频编码时,考虑到人类的感知能力,允许降低色度的带宽。YUV是编译true-color颜色空间(colorspace)的种类,Y’UV,YUV,YCbCr,YPbPr等专有名词都可以称为YUV,彼此有重叠。“Y”表示明亮度(Luminance、Luma),“U”和“V”则是色度、浓度(Chrominance、Chroma)。
Y′UV,YUV,YCbCr,YPbPr所指涉的范围,常有混淆或重叠的情况。从历史的演变来说,其中YUV和Y’UV通常用来编码电视的模拟信号,而YCbCr则是用来描述数字的视频信号,适合视频与图片压缩以及传输,例如MPEG、JPEG。但在现今,YUV通常已经在电脑系统上广泛使用。
为节省带宽起见,大多数YUV格式平均使用的每像素位数都少于24位。主要的抽样格式有YCbCr4:2:0、YCbCr4:2:2、YCbCr4:1:1和YCbCr4:4:4。YUV的表示法称为A:B:C表示法

  • YCbCr4:4:4表示完全取样;
  • YCbCr4:2:2表示2:1的水平取样,垂直完全采样;
  • YCbCr4:2:0表示2:1的水平取样,垂直2:1采样;
  • YCbCr4:1:1表示4:1的水平取样,垂直完全采样;

RGB和YUV的转换:
( Y U V ) = ( 0.299 0.587 0.114 0.147 0.289 0.436 0.615 0.515 0.100 ) ( R G B ) { \begin{pmatrix} Y \\ U \\ V \end{pmatrix} }= {\begin{pmatrix} 0.299 & 0.587 & 0.114 \\ -0.147 & -0.289 & 0.436 \\ 0.615 & -0.515 & -0.100 \\\end{pmatrix}} * { \begin{pmatrix} R \\ G \\ B \end{pmatrix} }

RGB和YCbCr的转换:
( Y C b C r ) = ( 0.299 0.587 0.114 0.1687 0.3313 0.500 0.500 0.4187 0.0813 ) ( R G B ) + ( 0 128 128 ) { \begin{pmatrix} Y \\ Cb \\ Cr \end{pmatrix} }= {\begin{pmatrix} 0.299 & 0.587 & 0.114 \\ -0.1687 & -0.3313 & 0.500 \\ 0.500 & -0.4187 & -0.0813 \\\end{pmatrix}} * { \begin{pmatrix} R \\ G \\ B \end{pmatrix} } + { \begin{pmatrix} 0 \\ 128 \\ 128 \end{pmatrix} }


上述只是介绍了几种常用的颜色空间和转换,还有其他的颜色空间小伙伴们自行百度啦~感谢小伙伴们的支持,2019年正式开工啦!!!猪年加油呀!!!

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