颜色空间变换
视频编码技术中的颜色空间转换与映射(二)
视频编码技术在现代社会扮演着重要角色，为我们带来了丰富多
彩的观赏体验。然而，要实现高质量的视频编码，其中一个关键步骤
是颜色空间转换与映射。本文将深入探讨这一话题。
一、颜色空间的重要性
颜色是视频中最基本的元素之一，不同的颜色在观看视频时会给
人们带来不同的感受。因此，精确地表示和呈现视频颜色对于传达视
觉信息至关重要。颜色空间是表示和描述颜色的一种方式，它在视频
编码中起着至关重要的作用。
二、颜色空间转换的原理
在视频编码中，经常需要将不同颜色空间之间进行转换，常见的
转换包括RGB到YUV和YUV到RGB。这是因为在视频编码中使用YUV颜色空间能够更好地利用人眼对亮度和色度敏感的特性，从而达到较高
的压缩效率。
RGB颜色空间由红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）三个色彩通道
组成，而YUV颜色空间则由亮度（Y）和两个色度（U和V）分量组成。在转换过程中，将RGB图像转换为YUV图像可以通过加权求和的方式
实现。由于人眼对亮度更为敏感，因此在计算亮度分量时需要赋予更
高的权重。
三、颜色映射的意义
除了颜色空间转换外，颜色映射也是视频编码中的重要环节。颜
色映射指的是通过调整颜色值的范围或映射表，改变视频中的颜色外观。
一方面，颜色映射可以帮助改善图像的视觉质量。通过调整亮度、对比度和饱和度等参数，可以使图像更加鲜明清晰。此外，对于不同
应用场景和观众需求，如电影、电视剧、游戏等，可以根据目标受众
的喜好进行定制化的颜色映射，以提供更符合观众期望的视觉效果。
另一方面，颜色映射还可以帮助解决视频编码中的特定问题。例如，在低比特率压缩中，可能会出现颜色细节丢失或颜色偏移的问题。通过适当的颜色映射算法可以尽可能地还原原始颜色，并降低艺术品
色彩空间变换算法
色彩空间变换算法
RGB色彩空间是由红、绿、蓝三个基色按照一定比例混合而成的，它是最常见的颜色空间。但在一些特定的应用中，比如图像处理、计算机视觉等，RGB色彩空间可能无法满足需求，因此需要将图像转换到其他色彩空间。
1.线性变换算法：
-RGB到YUV变换：YUV色彩空间是将RGB色彩空间进行线性变换得到的，其中Y分量表示亮度，而U和V分量表示色度。变换公式如下：Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B
U=0.492*(B-Y)
V=0.877*(R-Y)
-RGB到XYZ变换：XYZ色彩空间是一种绝对色彩空间，其与RGB空间的转换是线性的，并且是一种无损转换。变换公式如下：
2.非线性变换算法：
-RGB到HSV变换：HSV色彩空间是一种更接近人眼感知的色彩空间，其中H表示色调，S表示饱和度，V表示明度。变换公式如下：V = max(R, G, B)
S = (V-min(R, G, B))/V
H=
if V = R, then 60 * (G-B)/(V-min(R, G, B))
if V = G, then 120 + 60 * (B-R)/(V-min(R, G, B))
if V = B, then 240 + 60 * (R-G)/(V-min(R, G, B))
- RGB到Lab变换：Lab色彩空间是一种非线性的色彩空间，其中L 表示明度，a表示从红色到绿色的范围，b表示从黄色到蓝色的范围。变换公式需要进行归一化处理，如下：
L=116*f(Y/Yn)-16
a=500*(f(X/Xn)-f(Y/Yn))
彩色数字电视系统的颜色空间
下面就用这种方法来说明视频信号的数字化过程。
2) 数字视频的采样格式
数字视频的采样格式有如下三种：
4、 数字视频基础
1) 采样格式与数字化标准
模拟视频的数字化方法一般有两种： ❖ 复合数字化
这种方式是先用一个高速的模／数（A／ D）转换器对全彩色电视信号进行数字化， 然后在数字域中分离亮度和色度，以获 得YUV（PAL，SECAM制）分量或YIQ （NTSC制）分量，最后再转换成RGB分量。
❖ 分量数字化
❖ N为每行上的采样数目 ❖ 各份量都要采样并量化Y,Cr, Cb
5. 视频压缩编码的基本概念
❖ 有损和无损压缩 ❖ 帧内和帧间压缩 ❖ 对称和不对称编码
1.颜色空间变换
❖ 混合型：按3种基色的比例合成颜色
RGB, CMY
❖ 非线性亮度/色度：亮度+两个颜色分量
YUV, YIQ
❖ 强度/饱和度/色调：HSI
2.电视系统制式
制式
颜色空间
NTSC彩电 PAL、SECAM彩电 数字电视
YIQ YUV YCrCb/YPbPr
计算机图形
ihs 分量变换
ihs 分量变换
IHS（Intensity, Hue, Saturation）是一种常用的颜色空间转换方法，用于将RGB色彩信息转化为亮度（Intensity）、色调（Hue）和饱和度（Saturation）三个分量。
1.亮度（Intensity）：亮度分量表示像素的明亮程度，通常使
用RGB颜色分量的平均值来表示。公式为：Intensity = (R +
G + B) / 3。
2.色调（Hue）：色调分量表示像素的颜色信息，它是一个0
到360度之间的角度值，代表了颜色光谱上的位置。色调
的计算是建立在色彩的颜色环上。常用的方法是使用反正
切函数，计算RGB分量之间的夹角。
3.饱和度（Saturation）：饱和度分量表示了颜色的纯度或鲜
艳程度，取值范围从0到1。如果饱和度为0，表示颜色
变得更加灰白或无色，而饱和度为1表示颜色鲜艳饱满。
饱和度的计算依赖于亮度和RGB分量之间的关系。
IHS分量变换对于图像处理和分析具有一定的应用。通过将图像从RGB色彩空间转换到IHS空间，可以将颜色信息与亮度分离开来，使得对图像进行处理的时候可以更加方便。其中，亮度分量可以用于图像增强、对比度调整等操作，而色调和饱和度分量可以用于颜色校正和图像分割等操作。
需要注意的是，IHS分量变换并不是唯一的颜色空间转换方法，还有其他一些方法如RGB到HSV（Hue, Saturation, Value）的转
换等可以实现类似的目的。选择适合的颜色空间转换方法应根据具体应用需求和算法的特点来决定。
Lch06_颜色空间变换
国际照明委员会(CIE)的贡献
1931年定义了标准颜色体系，规定所有的激励值应该为正 值，并用x和y两个坐标表示所有可见的颜色 绘制的CIE色度图(CIE chromaticity diagram) 是用xy平面表示的 马蹄形曲线，为大多数定量的颜色度量方法奠定了基础 眼睛的不同锥体对颜色吸收性能的猜想直到1965年前后才做 详细的生理学实验进行验证，结果表明，在眼睛中的确存在 三种不同类型的锥体， Thomas Young的假设是正确的
第6章 颜色空间变换 6/46
生理学实验
2011年1月17日
6.1 描述颜色的几个术语
6.1.1 什么是颜色 颜色是人的视觉系统对可见光的感知结果， 感知到的颜色由光波的波长决定
视觉系统能感觉的波长范围为380～780 nm，感 知到的颜色和波长之间的对应关系见图6-1 纯颜色用光的波长定义，称为光谱色(spectral color) 用不同波长的光进行组合时可产生相同的颜色感 觉 色调(hue) 饱和度(saturation) 明度(brightness)
第6章 颜色空间变换 9/46
色调在颜色圆上用圆周表示
色调数目多于1000万种
2011年1月17日
6.1 描述颜色的几个术语(续3)
数字图像处理中的颜色空间转换与均值滤波技术
数字图像处理中的颜色空间转换与均值滤波
技术
数字图像处理是现代计算机科学和数字信号处理中一个非常重要的研究领域。在数字图像处理中，颜色空间转换和均值滤波是其中两个基本且常见的技术。
一、颜色空间转换
颜色空间转换是将图像从一种颜色表示方式转换到另一种颜色表示方式的过程。常见的颜色空间包括RGB（红绿蓝）、CMYK（青黄洋红黑）和HSV（色调饱和度明度）等。
在数字图像处理中，颜色空间转换的目的往往是为了满足特定的应用需求。例如，在计算机视觉中，HSV颜色空间常用于目标检测和跟踪，因为它更符合人类感知颜色的方式，能够更好地区分不同颜色之间的差异。
另外，颜色空间转换也经常用于图像增强和颜色校正。通过将图像从RGB颜色空间转换到LAB（明度a通道b通道）颜色空间，可以实现对图像的亮度和对比度进行调整，以达到更好的视觉效果。而在印刷行业，CMYK颜色空间常用于图像的输出和打印，因为它能够更好地模拟出印刷过程中的真实颜色。
二、均值滤波技术
均值滤波是一种基础的图像平滑处理技术，通过将每个像素的值替换为其周围邻域像素值的平均值来实现。均值滤波的主要目的是去除图像中的噪声，使得图像更加清晰和平滑。
在数字图像处理中，均值滤波的具体实现方式有很多种，包括简单平均滤波器、加权平均滤波器和自适应平均滤波器等。其中，简单平均滤波器是最基础的一种，它将周围像素的值全部取平均，然后得到新的像素值。
然而，简单平均滤波器存在一个问题，即在去除噪声的同时也会模糊图像的细节。为了解决这个问题，加权平均滤波器和自适应平均滤波器被提出。它们通过赋予不同的权重给邻域像素，使得滤波器更加关注图像的纹理细节，从而在去噪的同时保留更多的图像信息。
在颜色模式之间转换
在颜色模式之间转换
在计算机图形学和图像处理中，颜色模式指的是描述和表示颜色的方式，包括RGB（红绿蓝）、CMYK（青黄品红黑）、HSV（色度饱和度亮度）等不同的颜色模型。在不同的应用场景中，可能需要在这些颜色模式之间
进行转换。本文将探讨一些常见的颜色转换方法。
首先，我们来看RGB和CMYK之间的转换。RGB颜色模式使用红、绿、蓝三原色的组合来表示颜色，而CMYK颜色模式使用青、黄、品红和黑四
个油墨的组合来表示颜色。RGB主要用于显示器和数字图像，而CMYK主
要用于印刷和打印。因此，将RGB转换为CMYK是非常常见的需求。
RGB到CMYK的转换可以通过颜色空间转换公式来实现。这些公式将RGB值转换为一组CMYK值。其中，C、M、Y和K分别代表青色、品红色、
黄色和黑色的墨水量。转换公式如下：
K = 1 - max(R, G, B)
C=(1-R-K)/(1-K)
M=(1-G-K)/(1-K)
Y=(1-B-K)/(1-K)
其中，R、G和B的值在0到1之间，而K、C、M和Y的值在0到1
之间。
将RGB转换为HSV可以通过以下公式实现：
V = max(R, G, B)
S = (V - min(R, G, B)) / V
H=根据RGB分量计算
其中，H的值在0到360之间，V和S的值在0到1之间。H的计算
有多种方法，这里只介绍一种常见的计算方法。
将HSV转换为RGB可以使用以下公式：
C=S*V
X = C * (1 - abs((H / 60) % 2 - 1))
m=V-C
如果0<=H<60，则R=C，G=X，B=0
图像处理技术中的颜色空间变换方法
图像处理技术中的颜色空间变换方法
图像处理是一种通过计算机技术对图像进行更改、增强或改进的过程。在图像处理的过程中，颜色是一个非常重要的因素，因为有效的颜色处理可以改善图像的质量并提供更多的细节。
颜色空间变换是图像处理中一种广泛应用的方法，用于在不同的颜色空间之间转换图像。不同的颜色空间在表示颜色时使用不同的数学模型和通道。以下是几种常见的颜色空间变换方法。
1. RGB到灰度变换：
RGB（红绿蓝）是最常用的颜色空间之一，它使用红、绿和蓝三个通道来表示颜色。然而，有时我们只需要图像的亮度信息，而不需要彩色信息。在这种情况下，可以使用RGB到灰度的颜色空间变换方法。转换后的图像只包含一个通道，它表示图像的亮度级别，而不包含颜色信息。
2. RGB到HSV变换：
HSV（色调、饱和度和亮度）是另一种常用的颜色空间，它更直观地表示颜色。HSV颜色空间将颜色表示为色调、饱和度和亮度三个通道。色调表示颜色的基本属性，饱和度表示颜色的纯度，而亮度表示颜色的亮暗程度。通过将RGB图像转换为HSV颜色空间，可以更好地处理颜色信息，例如调整图像的色调或饱和度。
3. RGB到CMYK变换：
CMYK（青、洋红、黄、黑）是一种用于印刷颜色的颜色空间。和RGB颜色空间一样，CMYK也使用四个通道来表示颜色。在颜色印刷中，通过组合不同比例的青、洋红、黄和黑墨水，可以产生各种颜色。通过将RGB图像转换为CMYK 颜色空间，可以更准确地表示颜色，以便进行印刷。
4. RGB到YUV变换：
YUV是一种用于视频和电视颜色表示的颜色空间。它将颜色分为亮度（Y）和两个色度（U、V）通道。亮度表示图像的明亮程度，而色度表示颜色的色彩。由于人眼对亮度更敏感，而对色彩不太敏感，将RGB图像转换为YUV颜色空间可以节省存储空间，并且在视频编码和传输中更加有效。
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法
在图像处理中，颜色空间的转换和调整是非常重要的技术手段。通过改变图像的颜色空间，我们可以达到多种效果，如增强图像的对比度、改变图像的色调和饱和度等。本文将介绍几种常见的图像处理技术的颜色空间转换与调整方法。
一、RGB颜色空间转换与调整方法
RGB颜色空间是一种最常见的图像颜色表示方式，它通过红、绿和蓝三个颜色通道来描述图像的颜色。RGB颜色空间转换与调整的方法主要包括以下几种：
1. 色彩平衡调整：色彩平衡调整可以改变图像中红、绿、蓝三个通道的相对强度，从而调整整个图像的色调。通过增加或减小某个通道的亮度，可以使图像呈现不同的色彩效果。
2. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。通过调整RGB三个通道的亮度，可以在保持颜色信息不变的情况下，调整图像的明暗。
3. 对比度调整：对比度调整可以改变图像中颜色的差异程度，使图像更加鲜明。通过调整RGB三个通道的对比度，可以使图像的黑白部分更加明确，颜色部分更加饱和。
二、HSV颜色空间转换与调整方法
HSV颜色空间是一种将颜色的属性（色调Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）分开表示的颜色模型。HSV颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：
1. 饱和度调整：饱和度调整可以改变图像中颜色的鲜艳程度，使图像的颜色更加饱和或褪色。通过调整S通道的数值，可以增加或减小图像的饱和度。
2. 明度调整：明度调整可以改变图像的亮度，使图像变得明亮或暗淡。通过调整V通道的数值，可以调整图像的明暗程度。
颜色空间的色彩变换研究
基于神经网络的色彩变换被广泛应用于图像处理、计算机视觉和人工智能等领域，其具有 较好的鲁棒性和自适应性，可以获得更好的色彩变换效果。
04
RGB与CMYK颜色空间的转换
RGB到CMYK的转换
1
RGB到CMYK的转换是将RGB颜色空间中的颜 色转换为CMYK颜色空间中的颜色。
基于矩阵的色彩变换
矩阵变换的基本原理
矩阵是一种表示线性变换的方式 ，通过将颜色值表示为矩阵形式 ，可以对颜色进行多种线性变换 ，如缩放、旋转、平移等。
颜色空间的矩阵表示
对于特定的颜色空间，可以使用 一个矩阵来表示其颜色值之间的 转换关系。例如，在RGB颜色空 间中，可以使用一个3x3的矩阵 来表示RGB颜色值之间的转换关 系。
2. 采用适当的算法和数学模型来优化转换过程 ，减少信息损失和误差。
3. 对输出结果进行后处理，如色彩修整和调整 ，以补偿转换过程中可能出现的色彩失真和误 差。
06
基于神经网络的色彩变换应用
色彩变换在图像处理中的应用
色彩变换在图像增强中的应用
通过调整图像中的颜色分布和颜色亮度，增强图像的对比度 和清晰度。
02
颜色空间基础理论
颜色空间的定义与分类
颜色空间
表示颜色的数学模型或系统。
颜色空间的分类
基于不同的色彩表示方式，分为RGB、CMYK、HSV、HLS等。
如何利用Adobe Photoshop进行颜色空间转换
如何利用Adobe Photoshop进行颜色空间转
换
在如今数字化时代，图像处理软件是摄影师、设计师和艺术家们不可或缺的工具之一。Adobe Photoshop作为最为知名和流行的图像处理软件之一，其强大的功能和灵活的操作方式得到了广大用户的喜爱。本文将着重介绍如何利用Adobe Photoshop进行颜色空间转换，以帮助读者更好地理解和应用这一功能。
首先，颜色空间是指图像中所有像素的颜色组成的范围。不同的设备和媒介（比如屏幕、相机、打印机）使用不同的颜色空间。了解并正确管理图像的颜色空间对于保持图像的色彩准确性非常重要。Adobe Photoshop提供了一系列的颜色空间转换工具，使用户能够轻松地将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。
在使用Adobe Photoshop进行颜色空间转换之前，首先需要了解图像的当前颜色空间。打开图像后，可以在菜单栏的“图像”选项中找到“模式”子菜单，该子菜单下列出了当前图像所处的颜色空间。常见的颜色空间有RGB、CMYK、Lab等。RGB颜色空间适用于屏幕显示，CMYK颜色空间适用于印刷，而Lab颜色空间适用于色彩和亮度的分离。
一旦确定了图像的当前颜色空间，下一步就是进行颜色空间的转换。在菜单栏的“图像”选项中，选择“模式”子菜单，并在子菜单中选择目标颜色空间。一些常见的转换选项包括从RGB到CMYK、从CMYK到RGB、从RGB到Lab等。不同的转换选项有不同的应用场景和要求，根据实际需要进行选择。
在进行颜色空间转换时，可能会遇到一些问题。例如，转换后的图像可能会出现颜色失真、饱和度丢失或色彩平滑等情况。为了解决这些问题，Adobe Photoshop提供了一些高级的选项和调整工具。例如，在转换颜色空间时，可以选择使用相对色彩配方或感知色彩配方来避免颜色失真。此外，可以使用曲线工具来调整颜色平滑度和饱和度，以获得最佳效果。
彩色图像工程中常用颜色空间及其转换
三、基于RGB的彩色图像分割方 法
基于RGB的彩色图像分割主要依赖于对RGB值的特定阈值进行处理。例如，可 以设置一个阈值，只对图像中的特定颜色进行分割。然而，这种方法通常对光 照条件、颜色空间分布和颜色的动态范围等条件敏感。
四、扩展方法
虽然基于RGB的彩色图像分割是一种常见的方法，但还有许多其他方法可以用 于更复杂的任务。例如，可以使用高级的机器学习方法，如深度学习，来进行 图像分割。这种方法可以通过训练大量数据集来学习颜色和纹理等特征，从而 实现更准确和精细的分割。
二、彩色图像分割的基本步骤
1、读取图像：首先，需要将目标图像读取到处理程序中。这可以通过使用适 当的图像处理库（如Python的OpenCV或PIL库）来实现。
2、预处理：预处理步骤可以包括灰度化、噪声去除、平滑等操作，以准备进 行更高级的处理。
3、颜色空间转换：将RGB图像转换为其他颜色空间（如HSV或YCbCr），可以 更好地进行彩色图像分割。
3、YUV颜色空间
YUV颜色空间是一种用于电视和多媒体通信领域的颜色空间。它将颜色分为亮 度分量（Y）和色度分量（U和V），具有较好的色彩表现力和亮度范围。YUV 颜色空间在图像压缩、数字水印和视频处理等方面有广泛应用。
4、Lab颜色空间
Lab颜色空间是一种国际标准的颜色空间，用于准确描述各种颜色。它基于人 眼对颜色的感知，将颜色分为L（亮度）、a（红绿轴）和b（蓝黄轴）三个分 量。Lab颜色空间在色彩再现、图像对比度增强和色彩平衡等方面具有较好的 应用效果。
色彩空间变换对图像识别效果的影响研究
色彩空间变换对图像识别效果的影响研究
一、色彩空间变换的概念与作用
图像是人类生活中不可或缺的一部分，随着科技的发展，图像处理技术也越来
越成熟。其中，色彩空间变换是一项非常重要的技术。色彩空间是对彩色图像中颜色信息组织的方法的描述，通过色彩空间变换可以改变图像的颜色表现形式，进而影响到图像的识别效果。色彩空间变换的作用有以下几点：
1. 改变颜色空间，便于色彩信息的处理与表达。
2. 提高图像的质量，改进图像的表现形式。
3. 提升图像的识别率，避免误判。
基于上述意义，色彩空间变换已经应用到很多图像处理领域中。
二、常见的色彩空间变换方式
常见的色彩空间变换方式主要包括RGB色彩空间、CMYK色彩空间、HSI色
彩空间、LAB色彩空间等。以下分别对这些色彩空间进行简要介绍：
1. RGB色彩空间
RGB色彩空间是一种将红色（R）、绿色（G）、蓝色（B）三个基本颜色组
合起来表示颜色信息的一种色彩空间。它是计算机中应用最为广泛的颜色空间之一。在RGB色彩空间中，通过控制三原色的变量组合来表示不同颜色，因此，可以通
过RGB色彩空间进行灰度图像转换、变色处理等应用。
2. CMYK色彩空间
CMYK色彩空间属于四色印刷模式，由青色（C）、洋红色（M）、黄色（Y）、黑色（K）四个基色组成。CMYK色彩空间是以人类的视觉特性为基础进行颜色表现的，因此可以更好地反映人类视觉的感知。
3. HSI色彩空间
HSI色彩空间是指使用色相（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Intensity）三种参数来确定颜色的空间，HSI色彩空间将颜色信息分成3个维度，可提高图像处理效率和表现效果。
颜色空间的色彩变换
CMYK到HSV的转换实践
定义CMYK和HSV颜色空 间
CMYK代表青洋红黄黑四种颜色，而HSV代 表色调、饱和度、明度三个维度。
转换原理
CMYK到HSV的转换是将CMYK的颜色值转换为对 应的HSV颜色值。通常会先转换CMYK到RGB，然 后将RGB转换为HSV。
实现方法
可以通过使用图像处理软件（如Photoshop ）或在线转换工具进行转换，也可以通过编 程实现转换。
在实际应用中，由于CMYK到HSV的转换算法较为复杂，因此通常使用 专业软件（如Adobe Illustrator、Photoshop等）进行CMYK到RGB的 转换，然后再进行RGB到HSV的转换。
06
颜色空间的转换实践
RGB到CMYK的转换实践
1 2 3
定义RGB和CMYK颜色空间
RGB代表红绿蓝三种基本颜色，而CMYK代表青 洋红黄黑四种颜色，是印刷中常用的颜色空间。
RGB代表红绿蓝三种基本颜色， 而HSV代表色调、饱和度、明度 三个维度。
转换原理
RGB到HSV的转换是将RGB的颜 色值转换为对应的HSV颜色值。 转换过程中，首先将RGB值归一 化到[0,1]区间，然后通过一系列 数学公式进行计算得出HSV值。
实现方法
可以通过使用图像处理软件（如 Photoshop）或在线转换工具进 行转换，也可以通过编程实现转 换。
RGBHSV色彩空间模式的互相转换
RGBHSV色彩空间模式的互相转换
RGB和HSV是两种常用的色彩空间模式，用于描述和表示颜色。RGB 是一种基于红、绿、蓝三原色的色彩模式，而HSV则是一种基于色调、饱和度和亮度的色彩模式。
RGB色彩空间模式将颜色表示为红、绿、蓝三个分量的强度组合。每个颜色分量的取值范围是0到255，表示了颜色在红、绿、蓝三个通道上的强度。转换RGB到HSV的算法如下：
1.将RGB值除以255，将各个颜色通道的取值转化为0到1之间的小数。假设RGB值为(R,G,B)。
2. 计算最大值和最小值：max_val = max(R, G, B)，min_val = min(R, G, B)。
3. 计算亮度L：L = (max_val + min_val) / 2
4.计算饱和度S：
- 如果max_val和min_val相等，则颜色是灰色，饱和度为0。
- 否则，饱和度S可以通过下面的公式计算：S = (max_val -
min_val) / max_val，这个值介于0到1之间。
5.计算色调H：
- 如果max_val和min_val相等，则颜色无色调。
-否则，根据最大值是红色、绿色还是蓝色，可以计算色调H：
- 如果max_val是R，则 H = (G - B) / (max_val - min_val)。为了将H转化为角度，需要乘以60。
- 如果max_val是G，则 H = 2 + (B - R) / (max_val - min_val)。
- 如果max_val是B，则 H = 4 + (R - G) / (max_val - min_val)。
彩色空间转换矩阵
彩色空间转换矩阵
彩色空间转换矩阵用于将图像从一种彩色空间转换为另一种彩色空间。最常见的彩色空间转换矩阵包括 RGB 到 YUV、RGB 到 CMYK 和 RGB 到 HSV 的转换。
这里是一些常见的转换矩阵：
1. RGB 到 YUV 转换矩阵：
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U = -0.147R - 0.289G + 0.436B
V = 0.615R - 0.515G - 0.100B
2. YUV 到 RGB 转换矩阵：
R = Y + 1.14V
G = Y - 0.39U - 0.58V
B = Y + 2.03U
3. RGB 到 CMYK 转换矩阵：
C = 1 - R
M = 1 - G
Y = 1 - B
K = min(C, M, Y)
4. CMYK 到 RGB 转换矩阵：
R = (1 - C) × (1 - K)
G = (1 - M) × (1 - K)
B = (1 - Y) × (1 - K)
5. RGB 到 HSV 转换矩阵：
V = max(R, G, B)
S = (V - min(R, G, B)) / V
H = ((60 × (G - B)) / (V - min(R, G, B))) mod 6，当 V = R 时，H = (G - B) / (V - min(R, G, B))
当 V = G 时，H = 2 + (B - R) / (V - min(R, G, B))
当 V = B 时，H = 4 + (R - G) / (V - min(R, G, B))
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7.1 该用什么颜色空间 7.2 计算机图形颜色空间 7.3 设备无关的颜色空间 7.4 电视系统颜色空间
本章要点
本章选择了几种使用比较普通且与多媒体技术 密切相关的颜色空间，介绍它们之间的转换关系。
各种不同颜色空间之间进行转换的目的各不相 同，有的是为了艺术家选择颜色的方便，有的是为 了减少图像的数据量，有的是为了满足显示系统的 要求。
二、颜色空间的变换问题
线性 光 刺激
(x,y)色 度
感知均 匀
CIE XYZ 3×3
投影 变 换
CIE xyY
极 坐标 CIE L*u*v*
投影 变 换
非线性 变 换
CIE L*a*b*
非线性 变 换
极 坐标
面 向色 调 CIE L*huvCuv CIE L*habCab
线性 RGB
变 换 函数
非线性 R'G'B'
7.2 计算机图形颜色空间
1. RGB到HSV的转换
(1) RGB→HSV (Travis)算法描述 Given RGB values, find the max and min. V = max S = (max-min) / max
If S = 0, H is undefined else
R1 = (max-R) / (max-min) G1 = (max-G) / (max-min) B1 = (max-B) / (max-min) if R = max and G = min, H = 5 + B1 else if R = max and G not= min, H = 1 - G1 else if G = max and B = min, H = R1 + 1 else if G = max and B not=min, H = 3 - B1 else if R = max, H = 3 + G1 else H = 5 - R1 H beHtw=eeHn*060an(dco3n6v0e)rts to degrees so S and V lie between 0 and 1,
础上开发的相加混色颜色空间。主要用于图像显示 系统中。RGB颜色空间是与设备相关的。
CMY(cyan magenta yellow)也是在三基色理论 基础上开发的相减混色颜色空间。该空间主要用在 印刷和打印系统。CMY(K)颜色空间是与设备相关的。
7.1 该用什么颜色空间
2. 计算机图形颜色空间 HSV 、HSL/HLS 、HSI 、HSB 、HCI 、HVC
7.2 计算机图形颜色空间
(2) HSV→RGB (Foley and VanDam)算法描述 if S = 0 and H = undefined, R = G = B = V if H = 360, H = 0 H = H / 60 i = floor(H) f=H-I p = V*(1-S) q = V*(1-(S*f)) t = V*(1 - (S * (1-f))) if i = 0, R = v, G = t, B = p if i = 1, R = q, G = v, B = p if i = 2, R = p, G = v, B = t if i = 3, R = p, G = q, B = v if i = 4, R = t, G = p, B = v if i = 5, R = v, G = p, B = q
(2) CMYK→CMY
Cyan min(1,Cyan (1- Black) Black) Magenta min(1, Magenta (1- Black) Black) Yellow min(1,Yellow (1- Black) Black)
7.2 计算机图形颜色空间
7.1 该用什么颜色空间
类型
RGB型
XYZ型 YUV型
混合型(mixture)
RGB
XYZ
-
Leabharlann Baidu
非线性亮度/色度 (luma/chroma)
-
强度/饱和度/色调 (intensity/saturation/hue )
HSI, HSL, HSV
L*a*b* L*u*v*
YUV YIQ
LCH/CHL
7.1 该用什么颜色空间
YCC等颜色空间是为电视系统开发的。这些颜色空间 是 亮 度 和 色 度 (luminance-chrominance) 分 离 的 电 视 播 送颜色空间。
YUV是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的 颜色空间，Y表示亮度，UV用来表示色差，U、V是 构成彩色的两个分量。
YIQ 是 NTSC 模 拟 彩 色 电 视 制 式 采 用 的 颜 色 空 间 ， 其中的Y表示亮度，I、Q是两个彩色分量。
3. RGB和CMYK (1) RGB→CMYK
B min(1- R,1- G,1- B) C (1- R - B) /(1- B) M (1- G - B) /(1- B) Y (1- B - B) /(1- B)
7.2 计算机图形颜色空间
(2) CMYK→RGB
R 1- min(1,C *(1- B) B) G 1- min(1, M *(1- B) B) B 1- min(1,Y *(1- B) B)
等都是类似的颜色空间，它们都是从RGB颜色空间 变换而来的，而且都是与设备相关的颜色空间。它 们的优点是指定颜色方式非常直观，很容易选择所 需要的色调(颜色)，稍微调整它的饱和度和亮度就 可改变颜色。它们是一种以色调为基础的颜色空间。
7.1 该用什么颜色空间
3. 电视系统颜色空间 YUV, YIQ, Y‘CbCr/Y’Cb‘Cr’, Y‘PbPr/Y’Pb‘Pr’和
7.1 该用什么颜色空间
从技术上角度区分，颜色空间可考虑分成如下三类： (1)RGB型颜色空间/计算机图形颜色空间：这类模型 主要用于电视机和计算机的颜色显示系统。例如， RGB，HSI, HSL和HSV等颜色空间。 (2) XYZ型颜色空间/CIE颜色空间：这类颜色空间是 由国际照明委员会定义的颜色空间，通常作为国际性 的颜色空间标准，用作颜色的基本度量方法。 (3) YUV型颜色空间/电视系统颜色空间：由广播电视 需求的推动而开发的颜色空间，主要目的是通过压缩 色度信息以有效地播送彩色电视图像。
7.2 计算机图形颜色空间
(2) RGB→HSV(Foley and VanDam)算法描述 max = maximum of RGB min = minimum of RGB V = max S = (max - min) / max if S = 0, H is undefined,
else delta = max-min if R = max, H = (G-b)/delta if G = max, H = 2 + (B-R)/delta if B = max, H = 4 + (R-G)/delta H = H*60 if H < 0, H = H + 360
if main_colour = 0, R = V, G = var3, B = var1 if main_colour = 1, R = var2, G = V, B = var1 if main_colour = 2, R = var1, G = V, B = var3 if main_colour = 3, R = var1, G = var2, B = V if main_colour = 4, R = var3, G = var1, B = V if main_colour = 5, R = V, G = var1, B = var2 where int(x) converts x to an integer value.
7.1 该用什么颜色空间
一、颜色空间的分类问题
从颜色感知的角度来分类，颜色空间可考虑分成如 下三类： (1) 混合(mixture)型颜色空间：按三种基色的比例合 成颜色。例如，RGB，CMY(K)和XYZ等 (2) 非线性亮度/色度(luma/chroma)型颜色空间：用 一个分量表示非色彩的感知，用两个独立的分量表 示色彩的感知。当需要黑白图像时，这样的系统非 常方便。例如，L*a*b, L*u*v，YUV和YIQ等。 (3) 强度/饱和度/色调(intensity/saturation/hue)型颜 色空间：用饱和度和色调描述色彩的感知，可使颜 色的解释更直观，而且对消除光亮度的影响很有用。 例如，HSI, HSL, HSV和LCH等。
YUV表示法的另一个优点是可以利用人眼的特性 来降低数字彩色图像所需要的存储容量。人眼对彩 色细节的分辨能力远比对亮度细节的分辨能力低。
7.2 计算机图形颜色空间
一、RGB, CMY和CMYK
RGB(red，green and blue)和CMY(cyan, magenta and yellow)是最流行的颜色空间，它们都是与设备 相关的颜色空间，前者用在显示器上，后者用在打 印设备上。RGB称为相加混色是因为它使用不同数量 的红、绿和蓝三种基色相加而产生颜色，而CMY称为 相减混色是因为白光中减去不同数量的青、品红和 黄三种颜色而产生颜色。在印刷设备中，黑色分量 加到CMY空间，因此，形成另一种颜色空间，叫做 CMYK(cyan, magenta，yellow and black)。
HSL, HSB 非线性 变 换
图 像编 码 系统
3×3
非线性 Y'CbCr
(1)有些颜 色空间之 间可以直 接变换。
(2) 有些颜色 空间之间 不能直接 变换。
7.1 该用什么颜色空间
三、什么颜色空间适合我
1.RGB与CMY颜色空间 RGB(red，green and blue)是在三基色理论基
7.2 计算机图形颜色空间
2. HSV到RGB的转换 (1) HSV→RGB (Travis)算法描述 Convert H degrees to a hexagon section hex = H / 360 main_colour = int(hex) sub_colour = hex - main_colour var1 = (1-S)*V var2 = (1 -(S * sub_colour)) * V var3 = (1 -(S * (1 - sub_colour))) * V then
1
M
B 1 Y
其中，C、M和Y的取值范围是[0,1]。
7.2 计算机图形颜色空间
2. CMY和CMYK (1) CMY→CMYK
Black min(Cyan, Magenta,Yellow) Cyan (Cyan - Black) /(1- Black) Magenta (Magenta - Black) /(1- Black) Yellow (Yellow - Black) /(1- Black)
7.2 计算机图形颜色空间
1. RGB和CMY (1) RGB→CMY
C 1 R
M
1
G
Y 1 B
其中，R、G和B的取值范围是[0,1]。
7.2 计算机图形颜色空间
(2) CMY→RGB
R 1 C
G
Y'CbCr和Y'PbPr是数字电视采用的标准,
7.1 该用什么颜色空间
无论是数字的还是模拟的颜色空间，这些颜色 空间都把RGB颜色空间分离成亮度和色度，目的是为 了更有效地压缩图像的数据量，以便充分利用传输 通道的带宽或者节省存储容量。这些颜色空间都是 与设备相关的。
7.1 该用什么颜色空间
YUV表示法的重要性是它的亮度信号(Y)和色度 信号(U，V)是相互独立的，也就是Y信号分量构成 的黑白灰度图与用U，V信号构成的两幅单色图是相 互独立的。黑白电视能接收彩色电视信号也就是利 用了YUV分量之间的独立性。
7.2 计算机图形颜色空间
二、HSV和RGB
色调H：用角度度量，取值 范围为0o～360o。从红色开 始按逆时针方向计算，红 色 为 0o ， 绿 色 为 120o, 蓝 色 为240o。它们的补色是：黄 色为60o，青色为180o,品红 为300o。 饱和度S：取值范围为 0.0～1.0。 亮度值V：取值范围为0.0(黑色)～1.0(白色)。