参考并编辑:
http://blog.csdn.net/wangjinwj2008/article/details/8272081
http://blog.csdn.net/skyereeee/article/details/7265415
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7200440

CIE色度图:CIE(Commission Internationale de L’Eclairage):国际照明委员会,根据其法语名称简写为CIE。其前身是1900年成立的国际光度委员会(International Photometric Commission;IPC),1913年改为现名。总部设在奥地利维也纳。CIE制订了一系列色度学标准,一直沿用到数字视频时代,其中包括白光标准(D65)和阴极射线管(CRT)内表面红、绿、蓝三种磷光理论上的理想颜色。

在色度图上绘制一个三角区域,只要显示器能正常显示三角区域顶点上的颜色,那么三角区域内部的颜色都可以由三个顶点颜色组成,但是外部颜色却不行。也就是说如果显示器给出了可以显示的三角顶点颜色,那么该设备只能够显示三角范围内部的颜色。很多显示设备都会提供其显示色度范围,理论上色度范围越大显示效果越好。

LAB色域:其包括自然界中可见光谱的颜色,它所组成的色域空间最大,包含了人眼所能见到的所有颜色。同RGB颜色空间相比,Lab是一种不常用的色彩空间。它是在1931年国际照明委员会(CIE)制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的。1976年,经修改后被正式命名为CIELab。它是一种设备无关的颜色系统,也是一种基于生理特征的颜色系统。这也就意味着,它是用数字化的方法来描述人的视觉感应。Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度,取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白;a表示从红色到绿色的范围,取值范围是[127,-128];b表示从黄色到蓝色的范围,取值范围是[127,-128]。需要提醒的是,Lab颜色空间比计算机显示器、打印机甚至比人类视觉的色域都要大,表示为 Lab 的位图比 RGB 或 CMYK 位图获得同样的精度要求更多的每像素数据。虽然我们在生活中使用RGB颜色空间更多一些,但也并非Lab颜色空间真的一无所有。例如,在 Adobe Photoshop图像处理软件中,TIFF格式文件中,PDF文档中,都可以见到Lab颜色空间的身影。而在计算机视觉中,尤其是颜色识别相关的算法设计中,rgb,hsv,lab颜色空间混用更是常用的方法。

Adobe RGB色域:Adobe RGB是Adobe Red GreenBlue的缩写,是由开发专业图像处理软件Photoshop而闻名的Adobe公司所设定的色彩空间标准,它拥有比sRGB更宽广的色彩空间和优秀的色彩层次体现,且可以完全覆盖印刷所需的CMYK色彩空间,因此,它在印刷、高精度打印这样的专业领域,占据了绝对的主导地位。它占LAB色域的50%左右,是作为专业摄影领域中的首选,只有极少昂贵的显示器才能满足它的需求,而这些显示器通常运用于专业设计和出版印刷领域。但Adobe RGB由于与显示器、投影仪等输出设备的匹配,以及网络显示软件方面的兼容等问题,在我们日常与他人进行图片欣赏交流时,会显得色彩黯淡、图像反差弱。这是由于大多数人的显示器和软件只支持sRGB色彩空间,而宽广的Adobe RGB无法施展其优势,反而被它们解读成暗淡无光的效果。

sRGB色域:它占LAB色域的35%左右,是普通显示器的色彩标准。sRGB是standard Red Green Blue的缩写,其含义为标准色彩空间。它是由惠普公司和微软公司年于1997年共同开发的,由于sRGB色彩空间的色域与当时CRT显示器的色彩显示基本吻合(也与目前绝大多数的液晶显示sRGB色彩空间广泛用于网络展示和扩印照片器相当),且这两家公司的在市场的实力和产品占有率,因此它被广泛地运用于网络展示、保存和民用照片打印、冲印领域。但由于sRGB色域空间小,所以它所能包含的细微的色彩差别就很少。所以,尽管我们看到sRGB图片的色彩饱和度可以很高,但色彩的层次过渡明显不足。因此在印刷时,将sRGB转为CMYK会显得图像干瘪,层次明显不足。

CMYK色域:是专门用于印刷的色彩空间,它完全包含于AdobeRGB色域中,但其与sRGB空间有交集也有差异。CMYK(cyan,magenta,yellow)颜色空间应用于印刷工业,印刷业通过青(C)、品(M)、黄(Y)三原色油墨的不同 网点面积率的叠印来表现丰富多彩的颜色和阶调,这便是三原色的CMY颜色空间。实际印刷中,一般采用青 (C)、品(M)、黄(Y)、黑(BK)四色印刷,在印刷的中间调至暗调增加黑版。当红绿蓝三原色被混合时,会产生 白色,但是当混合蓝绿色、紫红色和黄色三原色时会产生黑色。既然实际用的墨水并不会产生纯正的颜色, 黑色是包括在分开的颜色,而这模型称之为CMYK。CMYK颜色空间是和设备或者是印刷过程相关的,则工艺方法、 油墨的特性、纸张的特性等,不同的条件有不同的印刷结果。所以CMYK颜色空间称为与设备有关的表色空间。 而且,CMYK具有多值性,也就是说对同一种具有相同绝对色度的颜色,在相同的印刷过程前提下,可以用分种 CMYK数字组合来表示和印刷出来。这种特性给颜色管理带来了很多麻烦,同样也给控制带来了很多的灵活性。 在印刷过程中,必然要经过一个分色的过程,所谓分色就是将计算机中使 用的RGB颜色转换成印刷使用的CMYK 颜色。在转换过程中存在着两个复杂的问题,其一是这两个颜色空间在表现颜色的范围上不完全一样,RGB的 色域较大而CMYK则较小,因此就要进行色域压缩;其二是这两个颜色都是和具体的设备相关的,颜色本身没有 绝对性。因此就需要通过一个与设备无关的颜色空间来进行转换,即可以通过以上介绍的XYZ或LAB色空间来 进行转换。

HSV颜色空间:HSV(hue,saturation,value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,圆锥的顶面对应于V=1. 它包含RGB模型中的R=1,G=1,B=1 三个面,所代表的颜色较亮。色彩H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于 角度0° ,绿色对应于角度120°,蓝色对应于角度240°。在HSV颜色模型中,每一种颜色和它的补色相差180° 。 饱和度S取值从0到1,所以圆锥顶面的半径为1。HSV颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集,这个 模型中饱和度为百分之百的颜色,其纯度一般小于百分之百。在圆锥的顶点(即原点)处,V=0,H和S无定义, 代表黑色。圆锥的顶面中心处S=0,V=1,H无定义,代表白色。从该点到原点代表亮度渐暗的灰色,即具有不同 灰度的灰色。对于这些点,S=0,H的值无定义。可以说,HSV模型中的V轴对应于RGB颜色空间中的主对角线。 在圆锥顶面的圆周上的颜色,V=1,S=1,这种颜色是纯色。HSV模型对应于画家配色的方法。画家用改变色浓和 色深的方法从某种纯色获得不同色调的颜色,在一种纯色中加入白色以改变色浓,加入黑色以改变色深,同时 加入不同比例的白色,黑色即可获得各种不同的色调。

HSI颜色空间:HSI色彩空间是从人的视觉系统出发,用色调(Hue)、色饱和度(Saturation或Chroma)和亮度 (Intensity或Brightness)来描述色彩。HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述。用这种 描述HIS色彩空间的圆锥模型相当复杂,但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。 通常把色调和饱和度通称为色度,用来表示颜色的类别与深浅程度。由于人的视觉对亮度的敏感 程度远强于对颜色浓淡的敏感程度,为了便于色彩处理和识别,人的视觉系统经常采用HSI色彩空间, 它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中 方便地使用,它们可以分开处理而且是相互独立的。因此,在HSI色彩空间可以大大简化图像分析 和处理的工作量。HSI色彩空间和RGB色彩空间只是同一物理量的不同表示法,因而它们之间存在着 转换关系。
- 色相 (Hue):指物体传导或反射的波长。更常见的是以颜色如红色,橘色或绿色来辨识,取 0 到 360 度的数值来衡量。
- 饱和度 (Saturation):又称色度,是指色彩的强度或纯度。饱和度代表灰色与色调的比例,并以 0% (灰色) 到 100% (完全饱和) 来衡量。
- 亮度 (Intensity):是指颜色的相对明暗度,通常以 0% (黑色) 到 100% (白色) 的百分比来衡量。

Ycc颜色空间:柯达发明的颜色空间,由于PhotoCd在存储图像的时候要经过一种模式压缩,所以 PhotoCd采用了 Ycc颜色空间,Ycc空间将亮度作由它的主要组件,具有两个 单独的颜色通道,采用Ycc颜色空间 来保存图像,可以节约存储空间。

YUV颜色空间:在现代彩色电视系统中,通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD(点耦合器件)摄像机,它把摄得的彩色图像 信号,经分色、分别放大校正得到RGB,再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R-Y、B-Y, 最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码,用同一信道发送出去。这就是我们常用的YUV色彩空间。 采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量, 那么这样表示的图就是黑白灰度图。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机 的兼容问题,使黑白电视机也能接收彩色信号。根据美国国家电视制式委员会,NTSC制式的标准,当白光的 亮度用Y来表示时,它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下式的方程描述:Y=0.3R+0.59G+0.11B 这就是常用 的亮度公式。色差U、V是由B-Y、R-Y按不同比例压缩而成的。如果要由YUV空间转化成RGB空间,只要进行 相反的逆运算即可。与YUV色彩空间类似的还有Lab色彩空间,它也是用亮度和色差来描述色彩分量,其中L为 亮度、a和b分别为各色差分量。

XYZ颜色空间:国际照明委员会(CIE)在进行了大量正常人视觉测量和统计,1931年建立了”标准色度观察者”, 从而奠定了现代CIE标准色度学的定量基础。由于”标准色度观察者”用来标定光谱色时出现负 刺激值,计算不便,也不易理解,因此1931年CIE在RGB系统基础上,改用三个假想的原色X、Y、 Z建立了一个新的色度系统。将它匹配等能光谱的三刺激值,定名为”CIE1931 标准色度观察者光谱三刺激值”,简称为”CIE1931标准色度观察者”。这一系统叫做”CIE1931标准色度系统”或称为” 2° 视场XYZ色度系统”。CIEXYZ颜色空间稍加变换就可得到Yxy色彩空间,其中Y取三刺激值中Y的值,表示亮度,x、y反映颜色的色度特性。定义如下:在色彩管理中,选择与设备无关的颜色空间是十分重要的,与设备无关的颜色空间由国际照明委员会(CIE)制定,包括CIEXYZ和CIELAB两个标准。它们包含了人眼所能辨别的全部颜色。而且,CIEYxy测色制的建立给定量的确定颜色创造了条件。但是,在这一空间中,两种不同颜色之间的距离值并不能正确地反映人们色彩感觉差别的大小,也就是说在CIEYxy色厦图中,在不同的位置不同方向上颜色的宽容量是不同的,这就是Yxy颜色空间 的不均匀性。这一缺陷的存在,使得在Yxy及XYZ空间不能直观地评价颜色。

RGB颜色空间:RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是目前运用最广的颜色系统之一。

【图像处理】常用色彩空间相关推荐

  1. 图像处理常用边缘检测算子

    图像处理常用边缘检测算子 不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像.需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场 ...

  2. python-OpenCV图像处理常用函数汇总(三)

    一.图像或色彩空间(HSV)转灰度图像(GRAY) dst = cv2.cvtColor(src,code) dst:转换后的图像 src:转换前的初始图像 code:色彩空间转换码,当图像从RGB/ ...

  3. IPP图像处理常用函数说明

    IPP图像处理常用函数 专栏目录 说明 一.阈值处理 1.函数原型 2.计算公式 3.Threshold_Val函数 (1)函数原型 (2)说明 4.相关参数含义 (1)源图像指针和步长 (2)roi ...

  4. python数字图像处理、色彩空间类型转换_常用的色彩空间的转换

    转载的,留下学习! using System; using System.Drawing; namespace EngTyping.Class { /// /// ColorHandle 处理Rgb| ...

  5. python数字图像处理、色彩空间类型转换_Python+OpenCV图像处理—— 色彩空间转换...

    一.色彩空间的转换 代码如下: #色彩空间转换 import cv2 as cv def color_space_demo(img): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR ...

  6. fpga图像处理------常用算法(二)

    图像处理的常用算法: 畸变校正 List item Hue/Sat map 色相(3D LUT ) color manipulation 颜色处理(3D LUT) ae - 自动曝光统计 (支持统计选 ...

  7. 图像处理常用边缘检测算子总结

    不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像.需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界 ...

  8. matlab图像处理常用函数大全

    显示索引图像和灰度图像 >> [X,map]=imread('trees.tif'); >> gmap=rgb2gray(map); >> figure,imsho ...

  9. 图像处理常用公式-不错

    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4bdb170b01019atv.html 图像处理-线性滤波-1 基础(相关算子.卷积算子.边缘效应) 这里讨论利用输入图像中像素 ...

最新文章

  1. LLVM基础技术图例
  2. /var/spool/clientmqueue文件分析
  3. 新书预告《网络规划设计师考试考点分析与真题详解》
  4. python中对数组合并的方法
  5. boost::stl_interfaces模块实现反向迭代器的测试程序
  6. 使用C语言读取properties文件V1.0
  7. 软工 课堂作业:选出一个整数组中最大子数组
  8. tomcat 热部署 生产环境_Tomcat:热部署新的jar
  9. 检查在Unix Shell脚本中设置环境变量的简洁方法是什么?
  10. 三星 android驱动安装失败,三星安卓手机usb驱动安装教程
  11. VSTOhowtoreferene.Net3.5(VSTO如何引用.NET3.5的外接程序)
  12. 浅谈视频会议系统的带宽控制!
  13. 你真的知道什么是元音什么是辅音吗?
  14. 酒桌饭局上的那些事,男生必学,女生必看,非常有用
  15. 小姐姐太强了,动图展示 10 大 Git 命令,不会都难
  16. hackthebox-Tracks-Beginner_Track-Under_Construction
  17. 产品经理是怎么思考的?程序员和产品经理必看!
  18. 图像处理系列05——Jetson Xavier NX平台JPEG硬解
  19. 信捷总线11轴伺服程序,本人原创,客户设备完美运行,plc程 序框架逻辑很顺畅,梯形图只有逻辑程序,不包含任何运算,运用大量c语言完美简化程序
  20. P1638 逛画展(尺取)

热门文章

  1. 开启Maven使用之路
  2. 什么是网关?使用网关有什么好处
  3. android 单手模式 cm,怎么开启单手模式 安卓自定义单手操作模式缔造教程
  4. 依靠大数据 社会化协同
  5. 【蚂蚁金服6面】成功进入核心拿了36K,突然感觉貌似不太难!
  6. 普通青年VS文艺青年VS2B青年,爆笑语录!
  7. SEO Sitemap优化
  8. ceph-deploy osd activate xxx bluestore ERROR
  9. 泉州dns服务器无响应,泉州联通dns服务器地址
  10. RegExp——正则表达式