各种颜色空间介绍
30个空间色彩分析
30个空间色彩分析色彩是我们周围环境的一部分，不仅能够影响我们的情绪和感受，还能给空间带来美感和和谐感。
以下是30个空间色彩分析。
1.白色：白色被认为是纯洁和简洁的象征，给人一种宁静和安详的感觉。
这种颜色常用于医院、卫生间和办公室等需要清洁感的空间。
2.黑色：黑色被视为神秘和神圣的颜色，能带来一种高贵和优雅的感觉。
黑色常常被用作装饰品和陈设品的背景色。
3.红色：红色是一种鲜艳且具有强烈感染力的颜色，能引起人们的注意力。
它被广泛应用于餐厅、商店和广告等需要吸引顾客的场所。
4.粉红色：粉红色给人一种甜美和柔和的感觉，常用于女性和儿童的房间。
它也被视为浪漫和温暖的象征。
5.橙色：橙色是一种充满活力的颜色，能给人带来快乐和活泼的感觉。
橙色可以用于餐厅、咖啡厅和运动场等场所。
6.黄色：黄色是一种明亮和温暖的颜色，能增加空间的亮度和温度。
黄色被用作起居室、个人办公室和儿童房的背景色。
7.绿色：绿色给人一种平和和舒适感，能带来心灵宁静。
绿色通常用于公园、休闲场所和自然风景图案中。
8.蓝色：蓝色是一种冷静和平和的颜色，能给人一种宁静和放松的感觉。
蓝色适用于卧室、图书馆和瑜伽室等需要舒适感的场所。
9.紫色：紫色被认为是一种神秘和富贵的颜色，给人一种高雅和优雅的感觉。
紫色可以用于卧室和豪华酒店等场所。
10.棕色：棕色给人一种稳重和自然感，它能使空间更具温暖和亲近感。
棕色通常用于家居和客厅等需要温馨感的场所。
11.灰色：灰色被认为是一种中庸和平静的颜色，能带来一种稳定和平衡感。
灰色适用于办公室、会议室和图书馆等场所。
12.银色：银色给人一种冷峻和高贵感，它通常与金色一起被用作装饰品和珠宝的颜色。
13.金色：金色是一种富丽堂皇和高贵的颜色，能带来一种奢华和光辉感。
金色常常用于宴会厅、豪华酒店和宗教场所等。
14.海蓝色：海蓝色给人一种宁静和清爽的感觉，常被用于海滩、度假村和水上运动中心等场所。
15.酒红色：酒红色被视为一种高贵和典雅的颜色，能给人一种成熟和稳重的感觉。
各种颜色空间介绍工科
颜色空间color space颜色空间是颜色集合的数学表示。
三种最常用的颜色模型是：RGB（用于计算机图形学中）；YIQ、YUV或YCbCr（用于视频系统中）；CMYK（用于彩色打印）。
为了更好的理解颜色模型，先介绍几个基本的颜色概念。
亮度(lightness or intensity or luminance)：亮度是光作用于人眼所引起的明亮程度的感觉，它与被观察物体的发光强度有关。
主要表现光的强和弱。
色调(hue)：色调是当人眼看一种或多种波长的光时所产生的色彩感觉，它反映颜色的种类，是决定颜色的基本特征。
饱和度(saturation)：饱和度是指颜色的纯度即掺入白光的程度，表示颜色深浅的程度。
例如：红色 + 白色 = 粉红色饱和度下降，同时色调发生变化需要说明的是，由于上面所提到的三种最常用的颜色模型与亮度、色度、饱和度这些直接概念没有直接的关系。
所以又提出了其他的颜色空间模型，比如HSI和HSV，来简化编程和操作。
RGB颜色空间由于彩色显示器采用红、绿和蓝来生成目标颜色，所以RGB颜色空间是计算机图形学最通常的选择，这样可以简化系统的构架与设计。
可以用三维的笛卡尔坐标系统来表示RGB颜色空间，如图3-1。
而表3-1包含的RGB 值具有100%的幅度、100%的饱和度，是8个标准的视频测试信号。
但是，当处理图像时，使用RGB颜色空间并不是很有效。
例如，为了修改给定像素的亮度，必须同时从帧缓冲区中读出RGB三个分量，然后重新计算给定亮度对应的RGB值，执行相应的修改后再写回帧缓冲区。
如果我们能够访问到直接以亮度格式存储的图像，那这个处理过程会简单很多。
RGB颜色空间的另一个缺点是，要在RGB颜色立方体中生成任何一种颜色，三个RGB分量都需要占用相同的带宽。
这就使得每个RGB颜色分量的帧缓冲需要同样的像素深度和现实分辨率。
RGB颜色空间存在许多种不同类型的实现，下面只介绍其中三种，即sRGB、Adobe RGB和scRGB，为了方便说明，先引入CIE 1931色度图。
32位色彩空间
32位色彩空间32位色彩空间（32-bit Color Space）导语：32位色彩空间是一种用于表示颜色的数值系统，它可以同时存储颜色的红、绿、蓝和透明通道信息，使图像更加真实、细腻，并增加了图形处理的灵活性和效果。
本文将介绍32位色彩空间的原理、应用以及优势等相关内容。
一、32位色彩空间的原理在计算机中，图像是由像素组成的，每个像素包含了表示颜色的信息。
在传统的24位色彩空间中，每个像素使用24位（或称为RGB888）来表示颜色，即8位用于表示红、绿、蓝三个通道的亮度，每个通道有256个亮度级别可供选择。
这种表示方式可以表示16,777,216种不同的颜色。
而在32位色彩空间中，每个像素使用32位（或称为ARGB8888）来表示颜色，除了红、绿、蓝三个通道的亮度外，还有一个透明度通道。
这样，每个通道都有256个亮度级别可供选择，包括透明度通道也有256个级别，共同构成了4个8位组成的32位数。
这种表示方式可以表示4,294,967,296种不同的颜色。
透明度通道的作用在于控制像素的不透明度，允许将图像上的某些像素设置为半透明或全透明。
二、32位色彩空间的应用1. 图像渲染和处理32位色彩空间在图像渲染和处理方面有广泛的应用。
例如，在图形处理软件中，通过调整透明度通道可以达到半透明或全透明效果，使图像看起来更加真实。
此外，通过调整红、绿、蓝通道的亮度，可以对图像进行色彩校正和增强，使其更符合设计或需求。
2. 游戏开发在游戏开发中，32位色彩空间可以用来创建更逼真的游戏画面。
透明度通道可以用于实现半透明的物体，例如玻璃、水或烟雾等效果。
同时，通过调整红、绿、蓝通道的亮度，可以使游戏更加生动、丰富多彩。
3. 视频处理在视频处理中，32位色彩空间常用于视频合成和特效制作。
通过调整透明度通道，可以将多个视频图层进行叠加和混合，生成各种炫酷的视觉效果。
此外，通过调整红、绿、蓝通道的亮度，可以对视频进行色彩校正和增强，提高观赏性。
视频图像处理中的颜色空间分析与应用研究
视频图像处理中的颜色空间分析与应用研究随着数字技术的发展，视频图像处理在各个领域越来越得到应用。
与此同时，颜色空间分析也成为了视频处理中不可或缺的环节。
本文将以视频图像处理中的颜色空间分析与应用研究为主题，介绍颜色空间的意义，常见的颜色空间及其优缺点，并探讨颜色空间在实际应用中的具体场景。
一、颜色空间的意义颜色空间是一种用于描述颜色的抽象数学模型。
它将颜色视为一个有序的三元组，分别是颜色在红、绿、蓝三个基色下的分量。
颜色空间的出现主要是为了描述如何将颜色在计算机或者其他设备上进行处理。
在视频处理中，颜色空间的重要性不言而喻。
具体来说，颜色空间可以帮助我们完成以下三个重要的任务：1、颜色提取：视频图像处理中，为了方便识别、检测和追踪某个物体，我们通常会使用颜色信息进行目标检测和追踪。
在这种情况下，我们需要从视频流中提取出感兴趣的颜色信息。
2、色彩抠像：在视频图像处理中，我们常常需要将一个物体的图像从背景中分离出来。
这时候，可以通过色彩抠像的方式来实现。
颜色空间可以描述色彩的分布情况，从而更好地进行色彩抠像。
3、颜色纠正：在图像采集和显示过程中，颜色空间的不同可能会导致颜色误差。
我们需要进行颜色纠正以保证颜色的准确性和稳定性。
二、常见的颜色空间及其优缺点在实际运用中，比较常用的颜色空间有 RGB、CMY、CMYK、HSV 和 YUV 等。
RGB 颜色空间是最常用的颜色空间之一。
它代表红、绿、蓝三个颜色通道，用 R、G、B 表示。
RGB 通常用于互联网和计算机显示器等各种设备上的图像处理。
RGB 的主要优点是：可以表示在计算机中显示的所有颜色。
RGB 的主要缺点是：对于物理设备来说，它不能很好地表示物体在实际中的颜色。
RGB 的颜色分布不是均匀的，某些颜色可能被刻意地改变以使其在 RGB 空间中更加易于识别。
CMY 色彩空间代表色彩为青色、品红色和黄色。
它通常使用的是 C、M 和 Y这三个成分。
CMY 用于印刷行业，因为在印刷中使用的墨水是青色、品红色和黄色混合而成，所以CMY 可以用于检查印刷品的色彩准确性。
颜色空间之CIE、CMYK、HSI色度模型
颜色空间之CIE、CMYK、HSI色度模型分类： 图像处理国际照明委员会（CIE，Commission Internationale de L'Eclairage / International）的色度模型是最早使用的模型之一。
它是三维模型，其中，x和y两维定义颜色，第3维定义亮度。
CIE在1976年规定了两种颜色空间。
一种是用于自照明的颜色空间，叫做CIE LUV，如下图：CIE 1976年 LUV色度图另 一种用于非自照明的颜色空间，叫做CIE 1976 L*a*b，或者叫做CIE LAB。
CIE LAB 系统使用的坐标叫做对色坐标(opponent color coordinate)，如下图所示。
CIE LAB使用b*，a*和L*坐标轴定义CIE颜色空间。
其中，L*值代表光亮度，其值从0（黑色）到100（白色）。
b*和a*代表色度坐标，其中a*代 表红-绿轴，b*代表黄-蓝轴，它们的值从0到10。
a*=b*=0表示无色，因此L*就代表从黑到白的比例系数。
使用对色坐标（opponet color coordinate）的想法来自这样的概念：颜色不能同时是红和绿，或者同时是黄和蓝，但颜色可以被认为是红和黄、红和蓝、绿和黄以及绿和蓝的组合。
CIE LAB颜色空间CIE xyY色度图是从XYZ直接导出的一个颜色空间，它使用亮度Y 参数和颜色坐标x, y来描述颜色。
xyY中的Y值与XYZ中的Y刺激值一致，表示颜色的亮度或者光亮度，颜色坐标x, y用来在二维图上指定颜色，这种色度图叫做CIE 1931色度图(CIE 1931 Chromaticity Diagram)，如下图(a)所示，图(b)为轮廓图。
例如图(a)的A点在色度图上的坐标是x＝0.4832，y＝0.3045，那么它的颜色与红苹 果的颜色相匹配。
CIE 1931色度图是用标称值表示的CIE色度图，x表示红色分量，y表示绿色分量。
颜色空间转化和归一化
颜色空间转化和归一化颜色空间转化和归一化是图像处理中常用的技术，它将图像中的颜色信息从一个颜色空间转换为另一个颜色空间，以便更好地进行后续处理。
在本文中，我们将介绍颜色空间转化和归一化的基本概念和应用。
一、颜色空间的基本概念颜色空间是指颜色在三维空间中的表示方式，即通过三个分量来描述一个颜色。
常用的颜色空间包括RGB、CMYK、HSV等。
1. RGB颜色空间RGB颜色空间是一种将颜色表示为红色、绿色和蓝色分量的三维空间，它是电子设备和计算机颜色显示的标准。
2. CMYK颜色空间CMYK颜色空间是一种将颜色表示为青色、品红色、黄色和黑色分量的四维空间，它主要应用于印刷品的颜色调整和控制。
3. HSV颜色空间HSV颜色空间是一种将颜色表示为色调、饱和度和亮度分量的三维空间，它常用于图像处理、计算机视觉和计算机图形学等领域。
二、颜色空间的转化颜色空间的转化是将一个颜色空间中的颜色信息转化为另一个颜色空间中的颜色信息。
下面介绍RGB、CMYK和HSV颜色空间之间的转化方法。
1. RGB到CMYK转化RGB到CMYK的转化可以通过以下公式进行计算：K = min(1 - R, 1 - G, 1 - B)C = (1 - R - K) / (1 - K)M = (1 - G - K) / (1 - K)Y = (1 - B - K) / (1 - K)2. RGB到HSV转化RGB到HSV的转化可以通过以下公式进行计算：V = max(R, G, B)S = (V - min(R, G, B)) / VH = 0, (G - B) / (max(R, G, B) - min(R, G, B))H = 120 + (B - R) / (max(R, G, B) - min(R, G, B))H = 240 + (R - G) / (max(R, G, B) - min(R, G, B))三、颜色空间的归一化颜色空间的归一化是将图像中的颜色信息进行统一，以便更好地进行后续处理。
[复习]RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别
![[复习]RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别](https://img.taocdn.com/s3/m/254cc962f56527d3240c844769eae009581ba2e9.png)
RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别RGB颜色空间RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来的光线中的R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。
RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同的扫描仪扫描同一幅图像，会得到不同色彩的图像数据；不同型号的显示器显示同一幅图像，也会有不同的色彩显示结果。
显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的，后者是与设备无关的颜色空间。
btw：Photoshop的色彩选取器(Color Picker)。
可以显示HSB、RGB、LAB 和CMYK 色彩空间的每一种颜色的色彩值。
Lab 颜色空间Lab颜色空间是由CIE(国际照明委员会)制定的一种色彩模式。
自然界中任何一点色都可以在Lab空间中表达出来，它的色彩空间比RGB 空间还要大。
另外，这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应，与设备无关，所以它弥补了RGB和 CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足。
由于Lab的色彩空间要比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大。
这就意味着RGB以及CMYK所能描述的色彩信息在Lab空间中都能得以影射。
Lab空间取坐标Lab，其中L亮度；a的正数代表红色，负端代表绿色；b的正数代表黄色，负端代表兰色(a,b)有L=116f(y)-16, a=500[f(x/0.982)-f(y)],b=200[f(y)-f(z/1.183 )]；其中： f(x)=7.787x+0.138, x<0.008856; f(x)=(x)1/3,x>0.008856。
颜色检测的方法
颜色检测的方法引言颜色检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在许多应用中起着至关重要的作用，如图像处理、计算机图形学、机器人视觉等。
颜色检测的目标是通过分析图像中的像素颜色信息，将不同颜色的区域进行分割和识别。
本文将介绍颜色检测的方法和技术，并探讨其在实际应用中的一些挑战和解决方案。
1. 颜色空间颜色空间是描述图像中颜色的数学模型。
常见的颜色空间有RGB、HSV、Lab等。
在颜色检测中，选择合适的颜色空间对于提高检测的准确性至关重要。
•RGB颜色空间：RGB颜色空间是最常用的颜色空间之一。
它使用红、绿、蓝三个分量来描述颜色。
在RGB空间中，每个像素由三个分量值表示，取值范围为0-255。
通过对RGB分量的组合，可以得到各种颜色。
•HSV颜色空间：HSV颜色空间是一种将颜色的属性分开表示的颜色空间。
它由色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量组成。
HSV颜色空间对于颜色的描述更符合人类的感知。
•Lab颜色空间：Lab颜色空间是一种基于人类视觉感知的颜色空间。
它包括亮度（L）和两个色度分量（a和b）。
Lab颜色空间可以描述所有可能的颜色。
选择合适的颜色空间取决于具体的应用场景和需求，需要根据实际情况进行选择。
2. 颜色分割方法颜色分割是颜色检测的核心步骤，它将图像中的不同颜色区域进行分割和识别。
下面介绍几种常见的颜色分割方法。
•阈值分割：阈值分割是最简单和常用的颜色分割方法之一。
它基于对图像像素的颜色值进行阈值判定，将颜色值在阈值范围内的像素分为一类，超过阈值的像素分为另一类。
阈值的选择对于分割效果至关重要，可以通过试验和调整来获得最佳结果。
•聚类分割：聚类分割是一种无监督学习的方法，它将图像中的像素分为不同的颜色类别。
常见的聚类算法有K-means、Mean-Shift等。
聚类分割的优点是不需要预先设定阈值，可以根据图像的颜色分布自动进行分割。
•区域生长：区域生长是一种基于像素相似性的分割方法。
色彩理论知识：什么是色彩空间
色彩理论知识：什么是色彩空间色彩空间，是指描述色彩三维坐标系的体系，也称色彩模式。
通过对颜色的空间划分，并将颜色映射到坐标系中，便可以精确表示色彩。
常见的色彩空间包括RGB、CMYK、Lab等。
RGB色彩空间基于红、绿、蓝三原色，是一种适用于电子设备和互联网的颜色表示方式，其范围是0至255之间的数字，表示每种颜色的不同深浅程度。
CMYK色彩空间基于青、品红、黄、黑四种颜料的混合，是印刷行业常用的颜色表示方式。
而Lab色彩空间，采用亮度L、红绿a、黄蓝b三个通道来描述颜色，是一种适用于各种应用场合的色彩空间。
不同的色彩空间有各自的优点和局限性。
RGB色彩空间在表现鲜艳明亮的颜色时表现优异，但对于暗部、浅色和人类肉眼难以感受的颜色则无能为力。
CMYK色彩空间适用于印刷行业，但在电子设备和显示器上表现欠佳。
而Lab色彩空间，则能够表达出更广泛和更丰富的颜色范围，并且能够准确地描述各种亮度和饱和度的变化，因此被广泛应用于图像处理、视觉效果制作等领域。
除了RGB、CMYK、Lab等常见的色彩空间，还有一些特殊的色彩空间。
比如HSL和HSV色彩空间，都将基础色彩描述分解成了亮度、饱和度和色调三个维度。
HSL色彩空间基于色相、饱和度和亮度三个因素，它可以让人更直观地感受到颜色的变化，特别是对于不同色相、同一饱和度和亮度的颜色组合和对比，具有非常好的效果。
HSV色彩空间则像圆锥形一样描述了色相、饱和度和亮度的三个因素，与HSL不同的是，HSV空间强调的是色相的性质，它更符合人类视觉的直接感受。
在某些具体的应用中，这些特殊的色彩空间能够更好地满足对颜色的要求。
在数字图像处理和计算机图形学领域中，色彩空间发挥着重要的作用。
对于电影和广告等领域，色调的准确掌握是画面的重要因素之一。
同时，对于一些艺术家、设计师或摄影师等行业而言，色彩的表现形式能够更加直接地传递出所要表达的情感和意境。
色彩空间对于这些人群而言，不仅是制作图像的必要技能，还是掌握图像语言的重要一环。
Photoshop中的色彩空间：理解RGB、CMYK和其他常用色彩模式
Photoshop中的色彩空间：理解RGB、CMYK和其他常用色彩模式Photoshop是一款广泛使用的图像编辑软件，它提供了多种色彩空间选项，如RGB、CMYK以及其他常用色彩模式。
理解这些色彩空间的概念和适用场景对于正确处理和编辑图像非常重要。
接下来，我们将详细介绍RGB、CMYK以及其他常用色彩模式，并讨论它们的特点和用途。
1. RGB（红绿蓝）- RGB是一种加色模式，它是通过组合红色、绿色和蓝色三种光的不同强度来产生各种颜色。
- 在数字图像中，每个像素由红、绿、蓝三个通道的数值表示。
通常使用0-255的数字范围表示颜色强度，0表示最小强度（没有该颜色成分），255表示最大强度（该颜色成分最鲜艳）。
- RGB色彩空间最适合处理显示在屏幕上的图像，如网页、电视等。
2. CMYK（青、品红、黄、黑）- CMYK是一种减色模式，它是通过组合青色、品红色、黄色和黑色的油墨或染料来形成各种颜色。
- 在印刷行业中，CMYK是常用的色彩模式，因为印刷过程需要使用这些油墨来组合颜色。
黑色通常单独使用，而C、M、Y则常常叠加使用。
- 相比于RGB，CMYK色彩空间的颜色范围较窄，因此在从RGB转换为CMYK时，某些颜色可能会失真或无法准确表示。
3. 其他常用色彩模式- 灰度（Grayscale）：使用不同的灰阶值来表示图像。
适用于黑白照片和特定效果的图像处理。
- 索引色（Indexed Color）：使用固定的调色板来表示图像的色彩。
适用于特定的图像需求，如网络图标。
- Lab色彩（Lab Color）：基于人眼对光线的感知方式，用于更精确地进行颜色编辑和校正。
- 多通道（Multichannel）：将图像的每个通道视为单独的颜色分量，适用于特定的颜色编辑需求。
- HSV（色相、饱和度、亮度）：基于颜色的属性来表示图像颜色。
适用于某些特定的图像处理操作，如颜色操作和调整。
在Photoshop中，我们可以根据具体的需求选择合适的色彩模式来处理图像。
颜色计数函数知识点总结
颜色计数函数知识点总结一、颜色计数函数的基本概念1. 颜色空间颜色计数函数使用颜色空间来表示和计算像素的颜色。
常见的颜色空间包括RGB、HSV、Lab等。
RGB是红绿蓝颜色空间，将颜色表示为红、绿、蓝三个分量的组合。
HSV颜色空间包括色相、饱和度和亮度三个分量，更符合人类对颜色的感知。
Lab颜色空间则更加接近人眼感知颜色的方式。
2. 颜色直方图颜色直方图是颜色计数函数计算的基础数据。
它是对图像中每种颜色的分布和数量的统计信息。
直方图可以用来表示图像中不同颜色的分布和数量，为颜色计数函数提供了数据基础。
3. 颜色计数算法颜色计数函数通过对图像中像素的颜色进行统计和计数来得到各种颜色的像素数量。
常见的颜色计数算法包括简单的遍历算法、直方图算法和K-means算法等。
这些算法在不同场景和要求下有着不同的适用性和性能。
二、颜色计数函数的算法及实现1. 简单遍历算法简单遍历算法是颜色计数函数最直接的实现方式。
它通过遍历图像中的每个像素，统计每种颜色的像素数量。
这种方法对于小尺寸图像和少量颜色比较适用。
然而，对于大尺寸图像和复杂场景，简单遍历算法的计算时间和空间复杂度较高，不够高效。
2. 直方图算法直方图算法是一种基于颜色直方图统计的颜色计数方法。
它将图像像素的颜色值映射到直方图中的柱状图上，从而统计各种颜色的像素数量。
直方图算法的优势在于利用了直方图的数据结构，可以高效地统计大量像素的颜色信息。
同时，直方图算法可以方便地进行直方图的分析和处理，是颜色计数函数中常用的算法之一。
3. K-means算法K-means算法是一种聚类算法，可以用于图像颜色计数函数中。
它能够将图像中的像素按照颜色进行聚类，从而实现颜色数量的统计。
K-means算法需要指定聚类的数量，具有较好的可扩展性和适用性。
三、颜色计数函数的应用1. 图像分割颜色计数函数常用于图像分割中。
通过颜色计数函数统计不同颜色的像素数量，可以实现对图像中不同区域和对象的分割。
颜色 色谱空间
颜色色谱空间
颜色色谱空间是指用于表示颜色特征的数学模型或坐标系统。
不同的颜色空间可以用于不同的应用场景，包括计算机图形学、印刷、色彩管理等。
常见的颜色空间包括RGB颜色空间、HSI颜色空间、XYZ颜色空间以及Lab颜色空间等。
1. RGB颜色空间：是通过颜色匹配实验建立起来的颜色空间，选取三种不同的颜色（红、绿、蓝），由这三种颜色的不同组合，能产生其它任意颜色。
RGB颜色空间是最常用的颜色空间之一，通常用于计算机显示和数字图像处理。
2. HSI颜色空间：HSI（色调、饱和度、亮度）是一种更接近人类视觉系统的颜色空间，它能够更好地描述颜色的外观和感觉。
HSI颜色空间常用于图像处理、计算机视觉和人机交互等领域。
3. XYZ颜色空间：XYZ是国际照明委员会（CIE）制定的一种标准颜色空间，它能够表示人类视觉系统所能感知的所有颜色。
XYZ颜色空间常用于色彩测量、色彩匹配和色彩规划等领域。
4. Lab颜色空间：Lab是一种与设备无关的颜色空间，它是由国际照明委员会（CIE）制定的标准颜色空间之一。
Lab颜色空间能够准确地描述颜色的外观和感觉，常用于图像处理、印刷和色彩管理等领域。
总之，不同的颜色空间适用于不同的应用场景，需要根据具体需求选择合适的颜色空间。
色空间相互转换
七、颜色空间介绍及相互转换Page 1 of 7七、颜色空间介绍及相互转换1、RGB颜色空间国际照明委员会（CIE）规定以700nm(红)、546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)三个色光为三基色。
又称为物理 三基色。
自然界的所有颜色都可以通过选用这三基色按不同比例混合而成。
蓝(0,0,255) 品红(255,0,255)青(0,255,255) 白(255,255,255)黑(0,0,0) 红(255,0,0)绿(0,255,0)黄(255,255,0)2、HSI色系这种彩色系统格式的设计反映了人类观察彩色的方式。
如：红色又分为浅红和深红色等等。
I：表示光照强度或称为亮度，它确定了像素的整体亮度，而不管其颜色是什么。
H：表示色度，由角度表示。
反映了该颜色最接近什么样的光谱波长（既彩虹中的那种颜色）0°为红色， 120°为绿色，240°为蓝色。
0°到240°覆盖了所有可见光谱的颜色，240°到300°是人眼可见的非光谱色 （紫色）。
R S = 1 − 3 min(G ,+GB, B ) R+ S：表示饱和度，饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径长度。
在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其 饱和度值为1。
在中心是中性（灰）影调，即饱和度为0。
/zxzz/zazhi/1/7.html4/7/2009七、颜色空间介绍及相互转换Page 2 of 7 2.1 RGB到HSI的转换I=1 3( R + G + B)R S = 1 − 3 min(G ,+GB, B ) R+G≥B ⎧θ H =⎨ G≤B ⎩2πθθ = cos −1 ⎢⎡⎤ ⎥ ⎢ ( R − G ) 2 + ( R − B )(G − B) ⎥ ⎣ ⎦1 2[( R − G ) + ( R − B)]2.2 HSI到RGB的转换0o ≤ H ≤ 120o 时R=I 3[1 +S cos( H ) ] cos( 60 o − H )B=I 3(1 − S )G = 3I − R − B120o ≤ H ≤ 240o 时G=I 3[1 +S cos( H − 120o ) ] cos(180o − H )R=I 3(1 − S )B = 3I − R − G240o ≤ H < 300o 时/zxzz/zazhi/1/7.html4/7/2009七、颜色空间介绍及相互转换Page 3 of 7B=I 3[1 +S cos( H − 240o ) ] cos(300o − H )G=I 3(1 − S )R = 3I − G − B3、YUV电视信号表色系 R = 3I − G − B在这种表色系统中，Y：亮度；U，V：色差信号。
UI必备-色彩知识基础-常见颜色空间模型
导语：如果你是不常打印或是输出照片的朋友，sRGB可以确保你的照片在网络上有漂亮的表现（适用于UI设计），但是如果有输出需求，需要充满活力与宽度的颜色表现，AdobeRGB就是一个不错的选择。
色彩空间分类1、基色混合空间1）RGB计算机颜色显示器显示颜色的原理与彩色电视机一样，都是采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生颜色的。
这种颜色的表示方法称为RGB颜色空间表示。
其与显示设备相关。
在多媒体计算机技术中，用得最多的是RGB颜色空间表示。
根据三基色原理，用基色光单位来表示光的量，则在RGB颜色空间，任意色光F都可以用R、G、B三色不同分量的相加混合而成： F＝r [ R ] + g [ G ] + b [ B ] . 在正方体的主对角线上，各原色的量相等，产生由暗到亮的白色，即灰度。
（0，0，0）为黑，（255，255，255）为白，正方体的其他6个角点分别为红、黄、绿、青、蓝和品红。
RGB颜色模型构成的颜色空间是CIE原色空间的一个真子集，如图1。
RGB颜色模型通常用于彩色阴极射线管和彩色光栅图形显示器。
RGB三原色是加性原色。
色彩空间的区别与选用色彩空间的区别与选用色彩空间的区别与选用图1 RGB 空间以及其颜色范围2）CMY（K）彩色印刷或彩色打印的纸张是不能发光的。
因此出版物只能使用以下能够吸收特定光波而反射其他光波的油墨或颜料。
其与印刷设备相关这些颜料的3基色为青(cyan)，品红(Magenta)，黄(Yellow)。
CMY模型产生的颜色被称为相减色。
理论上说，任何一种由颜料表现的色彩都可以用这三种基色按不同的比例混合而成，这种色彩表示方法称CMY色彩空间表示法。
彩色打印机和彩色印刷系统都采用CMY色彩空间。
CMY颜色模型对应的直角坐标系的子空间与RGB颜色模型对应的子空间几乎完全相同。
3）CIE XYZ三刺激值的概念是以色视觉的三元理论为根据的，它说明人眼具有接受三原色(红、绿、蓝)的接受器，而所有的颜色均被视作该三原色的混合色。
彩色图像工程中常用颜色空间及其转换
彩色图像工程是涉及图像处理、计算机视觉和多媒体通信等多个领域的综合性 学科。在彩色图像工程中，颜色空间是用来描述和表示图像中颜色信息的数学 模型。不同的颜色空间适用于不同的应用场景，并在图像处理中发挥关键作用。 本次演示将介绍一些常用的颜色空间，并阐述它们的基本概念和特点，同时讨 论不同颜色空间之间的转换关系及实现方法。
参考内容
在图像处理和计算机视觉领域，彩色图像分割是一种重要的预处理步骤，其目 标是将图像分割成多个区域或对象。基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法是 最常见的一种。
一、RGB颜色空间
RGB（Red，Green，Blue）颜色空间是彩色图像处理中最基础的色彩表示方法。 它通过三个通道——红色、绿色和蓝色，来描述像素的颜色。每个像素的RGB 值都对应于一个特定的颜色。
实现方法：首先计算色度和饱和度，然后根据色度计算红、绿、蓝的分量。
3、RGB到YUV转换
RGB到YUV的转换公式为：
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B U = -0.R - 0.G + 0.436B V = 0.615R 0.G - 0.*B
实现方法：根据公式直接计算Y、U、V的分量。
不同颜色空间之间的转换
在实际应用中，往往需要将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。这种 转换是有损的，可能会造成颜色的损失或变化。不同颜色空间之间的转换关系 可以通过相应的转换公式和算法来实现。下面列举几种常见的颜色空间转换方 法：
1、RGB到HSV转换
RGB到HSV的转换公式为：
H = arccos[(R-G+B)/3] / π S = max(R,G,B) - min(R,G,B) / max(R,G,B) V = max(R,G,B)
30个空间色彩分析
30个空间色彩分析空间色彩分析是设计领域中的一个重要概念，通过对空间中颜色的选取和搭配，可以有效地塑造环境的氛围和特点。
以下是30个空间色彩分析的案例：1.客厅：采用深蓝色和浅灰色搭配，营造出优雅和现代的氛围。
2.餐厅：选择暖色调的橙色和木色，打造出温馨和舒适的用餐环境。
3.卧室：运用淡粉色和浅绿色，营造出轻松和愉悦的睡眠氛围。
4.厨房：使用明亮的黄色和橙色，增添活力和开朗感。
5.书房：选择深色调的绿色和褐色，营造出安静和专注的学习氛围。
6.儿童房：运用鲜艳的红色和蓝色，增强空间的活力和童趣感。
7.浴室：采用清新的蓝色和白色，营造出清爽和干净的沐浴环境。
8.酒吧：选择暗调的紫色和黑色，打造出时尚和高雅的休闲氛围。
9.茶室：运用淡雅的灰色和浅蓝色，营造出宁静和舒适的品茶环境。
10.游戏室：使用鲜艳的彩色和黑色，增添空间的活力和趣味感。
11.洗衣房：选择清新的绿色和白色，营造出干净和整洁的洗衣环境。
12.健身房：采用激励性的橙色和红色，增强空间的运动感和动力性。
13.水疗中心：运用柔和的蓝色和紫色，营造出放松和舒缓的水疗氛围。
14.画廊：选择中性的灰色和白色，突出展品的色彩和质感。
15.音乐厅：采用深色调的紫色和金色，打造出华丽和典雅的音乐氛围。
16.餐厅：运用暖色调的橙色和红色，增强用餐氛围的温馨和亲切感。
17.商务会议室：选择中性的灰色和蓝色，营造出稳重和专业的商务环境。
18.休闲休息区：采用柔和的棕色和米色，打造舒适和惬意的休闲空间。
19.电影院：运用深色调的红色和黑色，增加空间的豪华和享受感。
20.瑜伽馆：选择清新的绿色和白色，营造出舒适和灵动的瑜伽氛围。
21.美容沙龙：采用粉色和白色搭配，打造出柔和和女性化的美容氛围。
22.画室：运用明亮的黄色和蓝色，营造出创意和艺术的绘画环境。
23.图书馆：选择深色调的咖啡色和棕色，突出阅读和思考的静谧感。
24.画廊：采用清新的蓝色和灰色，打造出清爽和现代感的画廊空间。
颜色空间简介
染料化学
四、几种典型的颜色空间 （一） CIE色度模型 （二） RGB 颜色空间 (red ，green and blue) ：在图像显
要作不同的处理和转换。
“ 颜 色 空 间 (color space)” 和 “ 颜 色 模 型 (color model)”互为同义词
Lecturer: Prof. Yue Liu
纺织服装学院
染料化学
三、颜色空间分类
1、从颜色感知的角度来分类，颜色空间可考虑分成如下三类： 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 等颜色空间就属于这种类型。 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 即属此种类型。 强度 / 饱和度/ 色调 (intensity/saturation/hue) 型颜色空间： 用饱 和度和色度描述色彩的感知，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。
Lecturer: Prof. Yue Liu
纺织服装学院
染料化学
2、从技术上角度区分，颜色空间可考虑分成如下三类： RGB 型颜色空间/计算机图形颜色空间：此模型主要用于电视和计算 机的颜色显示系统。例如RGB，HSI, HSL 和HSV 等颜色空间。在显示技 术和印刷技术中，颜色空间经常被称为颜色模型(coloБайду номын сангаас mode)。“颜色 空间”侧重于颜色的表示，而“颜色模型”侧重于颜色的生成。 XYZ 型颜色空间/CIE 颜色空间：此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。国际照明委员会定义的颜色空间是与设备无关的颜色表示法，在 科学计算中得到广泛应用。对不能直接相互转换的两个颜色空间，可利 用这类颜色空间作为过渡性的颜色空间，例如，CIE1931 XYZ，L*a*b， L*u*v 和LCH 等颜色空间就可作为过渡性的转换空间。
色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换
色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换色彩空间是描述和表示颜色的一种方法。
不同的色彩空间使用不同的坐标系来表示颜色。
最常见的色彩空间是RGB（红绿蓝）色彩空间和CMYK （青黄洋红黑）色彩空间。
RGB色彩空间使用三个分量来表示颜色，分别是红色、绿色和蓝色的亮度强度。
CMYK色彩空间则是基于颜料的特性，使用青色、黄色、洋红色和黑色的分量来表示颜色。
从RGB到LUV的转换是一种从RGB色彩空间到LUV色彩空间的映射或转换过程。
LUV色彩空间是一种光学色彩空间，旨在更好地模拟人眼对颜色的感知。
LUV色彩空间使用三个分量来表示颜色，分别是亮度（L）、红绿颜色对立（U）和黄蓝颜色对立（V）。
RGB到LUV的转换涉及到一系列的计算步骤。
首先，需要将RGB颜色转换为XYZ颜色空间中的坐标。
这可以通过应用一个预定义的矩阵变换来实现。
接下来，从XYZ颜色空间中计算出LUV的分量。
这涉及到使用一些标准的公式和计算方法来确定亮度、U和V分量的值。
一旦完成了从RGB到LUV的转换，就可以在LUV色彩空间中对颜色进行分析和处理。
LUV色彩空间提供了更直观和准确的颜色表示，可以更好地反映人眼对颜色的感知。
例如，LUV色彩空间中的亮度（L）分量可以用于调整颜色的亮度和对比度，而色度（U和V）分量可以用于调整颜色的饱和度和色调。
总结起来，色彩空间是描述和表示颜色的方法之一，RGB和CMYK是最常见的色彩空间。
从RGB到LUV的转换是一种将颜色从RGB色彩空间映射到LUV色彩空间的过程，涉及到一系列的计算步骤。
LUV色彩空间提供了更直观和准确的颜色表示，可以更好地模拟人眼对颜色的感知。
这种转换可以用于颜色分析和处理，以达到更好的视觉效果。
各种颜色空间介绍工科
颜色空间color space颜色空间是颜色集合的数学表示。
三种最常用的颜色模型是：RGB（用于计算机图形学中）；YIQ、YUV或YCbCr（用于视频系统中）；CMYK（用于彩色打印）。
为了更好的理解颜色模型，先介绍几个基本的颜色概念。
亮度(lightness or intensity or luminance)：亮度是光作用于人眼所引起的明亮程度的感觉，它与被观察物体的发光强度有关。
主要表现光的强和弱。
色调(hue)：色调是当人眼看一种或多种波长的光时所产生的色彩感觉，它反映颜色的种类，是决定颜色的基本特征。
饱和度(saturation)：饱和度是指颜色的纯度即掺入白光的程度，表示颜色深浅的程度。
例如：红色 + 白色 = 粉红色饱和度下降，同时色调发生变化需要说明的是，由于上面所提到的三种最常用的颜色模型与亮度、色度、饱和度这些直接概念没有直接的关系。
所以又提出了其他的颜色空间模型，比如HSI和HSV，来简化编程和操作。
RGB颜色空间由于彩色显示器采用红、绿和蓝来生成目标颜色，所以RGB颜色空间是计算机图形学最通常的选择，这样可以简化系统的构架与设计。
可以用三维的笛卡尔坐标系统来表示RGB颜色空间，如图3-1。
而表3-1包含的RGB 值具有100%的幅度、100%的饱和度，是8个标准的视频测试信号。
但是，当处理图像时，使用RGB颜色空间并不是很有效。
例如，为了修改给定像素的亮度，必须同时从帧缓冲区中读出RGB三个分量，然后重新计算给定亮度对应的RGB值，执行相应的修改后再写回帧缓冲区。
如果我们能够访问到直接以亮度格式存储的图像，那这个处理过程会简单很多。
RGB颜色空间的另一个缺点是，要在RGB颜色立方体中生成任何一种颜色，三个RGB分量都需要占用相同的带宽。
这就使得每个RGB颜色分量的帧缓冲需要同样的像素深度和现实分辨率。
RGB颜色空间存在许多种不同类型的实现，下面只介绍其中三种，即sRGB、Adobe RGB和scRGB，为了方便说明，先引入CIE 1931色度图。
各种色域标准
色域标准
ITU-R BT.1361标准 国际电信联盟无线电通信组（ITU-R）于1988年制定 的基于Pointer色域的宽色域标准 xvYCC标准 经国际电工委员会（IEC）认可并于2006年1月作为国 际标准发布的最新一代广色域标准，其色彩范围不仅大大 超越NTSC色域范围，更可以达到传统标准（sRGB）的 两倍。此新规格对应的显示器能够正确显示以前不能显示 的色彩，例如彩色度很高的橘色，翠绿色等。这种新的规 格可以定义所有肉眼能见的颜色。
颜色空间的分类问题
从技术角度可考虑分成如下3类： 1. RGB型颜色空间/计算机图形颜色空间： 主要用于电视机和计算机的颜色显示系统，如 RGB，HSI, HSL和HSV。 2. XYZ型颜色空间/CIE颜色空间：由国际照明委员 会(CIE)定义的颜色空间，用作颜色的基本度量方 法。该颜色空间是与设备无关的颜色表示法，在 科学计算中得到广泛应用。对不能直接相互转换 的两个颜色空间，可利用这类颜色空间作为过渡 性的颜色空间，如CIE 1931 XYZ，L*u*v等 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，如YUV，YIQ， ITU-R BT.601 , ITU-R BT.709 和SMPTE-240M 。 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
颜色空间的分类问题
从颜色感知的角度可考虑分成如下3类： 1. 混合(mixture)型颜色空间：按三种基色的比例合成颜色， 如RGB，CMY(K)和XYZ 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，如 L*u*v，YUV和YIQ。当需要黑白图像时，使用这 样的系统就非常方便 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，如HSI, HSL, HSV
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颜色空间color space
颜色空间是颜色集合的数学表示。
三种最常用的颜色模型是：RGB（用于计算机图形学中）；YIQ、YUV或YCbCr（用于视频系统中）；CMYK（用于彩色打印）。
为了更好的理解颜色模型，先介绍几个基本的颜色概念。
亮度(lightness or intensity or luminance)：亮度是光作用于人眼所引起的明亮程度的感觉，它与被观察物体的发光强度有关。
主要表现光的强和弱。
色调(hue)：色调是当人眼看一种或多种波长的光时所产生的色彩感觉，它反映颜色的种类，是决定颜色的基本特征。
饱和度(saturation)：饱和度是指颜色的纯度即掺入白光的程度，表示颜色深浅的程度。
例如：红色 + 白色 = 粉红色饱和度下降，同时色调发生变化
需要说明的是，由于上面所提到的三种最常用的颜色模型与亮度、色度、饱和度这些直接概念没有直接的关系。
所以又提出了其他的颜色空间模型，比如HSI和HSV，来简化编程和操作。
RGB颜色空间
由于彩色显示器采用红、绿和蓝来生成目标颜色，所以RGB颜色空间是计算机图形学最通常的选择，这样可以简化系统的构架与设计。
可以用三维的笛卡尔坐标系统来表示RGB颜色空间，如图3-1。
而表3-1包含的RGB 值具有100%的幅度、100%的饱和度，是8个标准的视频测试信号。
但是，当处理图像时，使用RGB颜色空间并不是很有效。
例如，为了修改给定像
素的亮度，必须同时从帧缓冲区中读出RGB三个分量，然后重新计算给定亮度对应的RGB值，执行相应的修改后再写回帧缓冲区。
如果我们能够访问到直接以亮度格式存储的图像，那这个处理过程会简单很多。
RGB颜色空间的另一个缺点是，要在RGB颜色立方体中生成任何一种颜色，三个RGB分量都需要占用相同的带宽。
这就使得每个RGB颜色分量的帧缓冲需要同样的像素深度和现实分辨率。
RGB颜色空间存在许多种不同类型的实现，下面只介绍其中三种，即sRGB、Adobe RGB和scRGB，为了方便说明，先引入CIE 1931色度图。
上面这幅图像，有一个“舌形”色域空间，是人眼能够辨别的色彩空间，它的边缘围绕一道从波长从380到700（毫微米）的光谱，中间就是用红、绿、蓝三种颜色按不同比例调配出来的颜色。
这幅图的巧妙之外在于它通过“归一化”，用两维平面来表示三个数据。
X轴是红色的比例，Y轴是绿色的比例，而Z轴是蓝色的比例，虽然Z轴没有画出来，但它的比例数据可以很方便地计算出来。
比方红是0.2，绿是0.3，那么蓝就是0.5。
因为它们三者加起来必须等于1。
10年前，微软和惠普推出一个叫standard RGB的色域标准（sRGB），是一个基于32位PC机的标准。
从上面的图片看到，它只是人眼能辨别的色彩空间（舌形色域）的一部分，人眼能辨别的好多色彩它都无法显示。
但这个标准还是被广泛接受。
我们现在在使用的显示器、扫描仪、打印机、数码相机，许多都使用这个标准。
大概过了两年，Adobe推出了Adobe RGB标准，色域要比sRGB的范围更宽广，这几年
有好多上述设备采用了这一标准，然而它们都无法覆盖人眼可见的色域范围。
2003年，微软又推出了scRGB色域标准，它大大拓展了色域范围，不仅全部复盖人眼可见的色域范围，还把空间扩展了很多。
其16位的精度也大大超过8位的sRGB，从下面的图片中我们可以看到它们的区别。
YUV颜色空间
YUV是PAL制式和SECAM制式采用的颜色空间，其中Y代表亮度，UV代表色度。
“亮度”是通过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。
“色度”则定义了颜色的两个方面，色调(hue)与饱和度(saturation)，分别用Cr和Cb来表示。
其中，Cr 反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。
而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之同的差异。
gamma校准的RGB与YUV颜色空间的转换的公式如下:
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U = -0.147R - 0.289G + 0.436B
=0.492(B-Y)
V = 0.615R - 0.515G - 0.100B
=0.877(R-Y)
R = Y + 1.140V
G = Y - 0.395U - 0.581V
B = Y + 2.032U
通常所说的YCbCr颜色空间实际上就是YUV颜色空间的缩放和偏移版本，YCbCr进行了图像子采样。
YIQ颜色空间
YIQ是NTSC制式采用的颜色空间。
在YIQ系统中，Y分量代表图像的亮度信息，I、Q 两个分量则携带颜色信息，I分量代表从橙色到青色的颜色变化，而Q分量则代表从紫色到黄绿色的颜色变化。
gamma校准的RGB与YIQ颜色空间的转换的公式如下:
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
I = 0.596R - 0.275G - 0.321B
= 0.736(R-Y) - 0.268(B-Y)
Q = 0.212R - 0.523G + 0.311B
= 0.478(R-Y) - 0.413(B-Y)
R = Y + 0.956I + 0.621Q
G = Y - 0.272I + 0.647Q
B = Y - 1.107I + 1.704Q
CMYK颜色空间
CMYK也称作印刷色彩模式，顾名思义就是用来印刷的。
CMY是3种印刷油墨名称的首字母：青色Cyan、洋红色Magenta、黄色Yellow。
而K取的是black最后一个字母，之所以不取首字母，是为了避免与蓝色(Blue)混淆。
从理论上来说，只需要CMY三种油墨就足够了，它们三个加在一起就应该得到黑色。
但是由于目前制造工艺还不能造出高纯度的油墨，CMY 相加的结果实际是一种暗红色。
因此还需要加入一种专门的黑墨来调和。
CMYK和RGB相比有一个很大的不同：RGB模式是一种发光的色彩模式，你在一间黑暗的房间内仍然可以看见屏幕上的内容；CMYK是一种依靠反光的色彩模式，CMYK颜色模式的基础并不是增加光线,而是减去光线。
我们是怎样阅读报纸的内容呢？是由阳光或灯光照射到报纸上，再反射到我们的眼中，才看到内容。
它需要由外界光源，如果你在黑暗房间内是无法阅读报纸的。
xvYCC颜色空间
xvYCC颜色空间是对基本的YCbCr的色域进行扩展后得到的颜色空间，它使得颜色数目多了1.8倍。
xvYCC规范使用BT.709色度标准和D65参考白色。
scRGB和xvYCC颜色空间之间有公式可以相互转换。
HDM I正在用色域边界描述元数据的方式传输xvYCC视频数据。
PhotoYCC颜色空间
PhotoYCC是柯达公司的一个商标，是为了对Photo CD图像数据进行编码开发的颜色标准。
目的就是要建立一个与现实设备无关的颜色空间。
PhotoYCC和RGB颜色空间之间可以通过公式进行转换。
它的颜色模型如下图：
HSI、HLS和HSV颜色空间
HSI (hue、saturation、intensity) 和HSV (hue、saturation、value) 颜色空间在设计上使得颜色感知和解释的方式与人很接近，在需要手动指定颜色值时经常需要使用它们。
HLS (hue、lightness、saturation) 类似于HSI，只是使用了术语lightness，而不是光强度intensity来表示亮度。
HSI和HSV颜色空间的差异在于亮度分量(I or V)的计算方式。
HSI颜色空间适合传统的图像处理函数，如卷积、均化、直方图等，可以通过处理亮度值来实现这些操作，因为亮度I对R、G、B值的依赖程度是一样的。
HSV颜色空间适合处理色度和饱和度，因为它使得饱和度具有更大的动态取值范围。
HSV使用单六角锥的颜色模型，HSI使用双六角锥的颜色模型，分别如下图：。