RGB图像色彩提取与合成
OpenCV学习笔记（8）彩色图像RGB通道的分离、合并与显示
OpenCV学习笔记（8）彩⾊图像RGB通道的分离、合并与显⽰由于算法的需要，需要把彩⾊图像的R、G、B值分离出来，OpenCV中正好有split() 和 merge() 函数可以实现。
⼀、对单独彩⾊图⽚的RGB通道分离：#include <iostream>#include "cv.h"#include "highgui.h"using namespace std;using namespace cv;int main(int argc,char* argv[]){Mat img = imread("lena.jpg"/*,CV_LOAD_IMAGE_COLOR*/);Mat channel[3];split(img,channel);imshow("original",img);imshow("B",channel[0]);imshow("G",channel[1]);imshow("R",channel[2]);//set blue channel to 0channel[0] = Mat::zeros(img.rows,img.cols,CV_8UC1);//merge red and green channelsmerge(channel,3,img);imshow("R_G_merge",img);waitKey(0);return 1;}⼆、对摄像头摄⼊视频帧的RGB彩⾊通道分离int main(int argc,char* argv[]){VideoCapture cap;cap.open(0);if(!cap.isOpened()){exit(0);}cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,250);cap.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,250);cout << "Frame Width: " << cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH) << endl;cout << "Frame Height: " << cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) << endl;Mat frame;vector<Mat> rgb;cap >> frame;//rgb.push_back( Mat(frame.rows, frame.cols, CV_8UC1));//rgb.push_back( Mat(frame.rows, frame.cols, CV_8UC1));//rgb.push_back( Mat(frame.rows, frame.cols, CV_8UC1));//rgb.push_back( Mat(frame.rows, frame.cols, CV_8UC1));namedWindow("original", 1);namedWindow("red", 1);namedWindow("green", 1);namedWindow("blue", 1);for(;;){cap >> frame;imshow("original", frame);split(frame, rgb);imshow("red", rgb.at(2));imshow("green", rgb.at(1));imshow("blue", rgb.at(0));if(waitKey(30) >= 0)break;}waitKey(0);return 1;}1.split()函数此函数的作⽤是将⼀个图像通道进⾏分离。
matlab不同颜色合成算法
matlab不同颜色合成算法Matlab中有多种不同的颜色合成算法，这些算法可以用于生成不同颜色的图像或合并多个颜色通道。
本文将介绍几种常见的颜色合成算法，并讨论它们的原理和应用。
一、RGB颜色模型RGB颜色模型是最常用的颜色表示方式之一，它将颜色表示为红色、绿色和蓝色三个分量的组合。
在Matlab中，可以使用RGB颜色模型来合成新的颜色。
在RGB颜色模型中，每个颜色通道的取值范围是0到255。
通过调整不同颜色通道的取值，可以合成出各种不同的颜色。
例如，要合成一个红色，可以将红色通道的取值设置为255，而将绿色和蓝色通道的取值都设置为0。
二、CMYK颜色模型CMYK颜色模型是一种专门用于印刷的颜色模型，它将颜色表示为青色、品红色、黄色和黑色四个分量的组合。
在Matlab中，可以使用CMYK颜色模型来合成新的颜色。
在CMYK颜色模型中，每个颜色通道的取值范围是0到100。
通过调整不同颜色通道的取值，可以合成出各种不同的颜色。
例如，要合成一个品红色，可以将品红色通道的取值设置为100，而将青色、黄色和黑色通道的取值都设置为0。
三、HSV颜色模型HSV颜色模型是一种常用的颜色模型，它将颜色表示为色调、饱和度和亮度三个分量的组合。
在Matlab中，可以使用HSV颜色模型来合成新的颜色。
在HSV颜色模型中，色调的取值范围是0到360，饱和度和亮度的取值范围是0到1。
通过调整不同颜色通道的取值，可以合成出各种不同的颜色。
例如，要合成一个红色，可以将色调的取值设置为0，而将饱和度和亮度的取值都设置为1。
四、YUV颜色模型YUV颜色模型是一种常用的视频颜色模型，它将颜色表示为亮度、蓝色差和红色差三个分量的组合。
在Matlab中，可以使用YUV颜色模型来合成新的颜色。
在YUV颜色模型中，亮度的取值范围是0到1，蓝色差和红色差的取值范围是-0.5到0.5。
通过调整不同颜色通道的取值，可以合成出各种不同的颜色。
例如，要合成一个蓝色，可以将亮度的取值设置为0.5，而将蓝色差和红色差的取值都设置为-0.5。
色彩采集和重构
• 色彩采集 • 色彩重构 • 色彩采集和重构的应用 • 色彩采集和重构的注意事项 • 案例分析
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色彩采集
色彩采集的方法
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直接采集
通过观察自然或人造物体， 记录其颜色特征。
间接采集
通过摄影、扫描等手段获 取图像，再从图像中提取 颜色信息。
主观采集
根据设计师的审美和创意， 主观地选取和搭配颜色。
色彩采集的工具
色彩卡
数码相机
提供标准化的颜色样本， 便于对比和选择。
用于拍摄实物或场景， 获取颜色丰富的图像。
扫描仪
将实物或印刷品转化为 数字图像，便于提取颜
色信息。
计算机软件
如Adobe Photoshop、 GIMP等图像处理软件， 可进行色彩提取和调整。
色彩采集的步骤
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03
04
确定目标
如对比、和谐、冷暖等原则，使 采集的色彩搭配合理、美观。
考虑文化因素
不同文化对色彩的喜好和禁忌不同， 应充分了解目标市场的文化背景， 避免因色彩搭配不当而产生误解。
注重体效果
在搭配色彩时，应注重整体效果， 使色彩之间相互呼应、协调统一。
色彩的情感表达
了解色彩的情感寓意
不同的色彩具有不同的情感寓意，如红色代表热情、蓝色 代表冷静等。在采集和重构色彩时，应充分考虑色彩的情 感寓意。
Corel Painter
Corel Painter是一款专业的数字绘画 和色彩采集软件，提供了丰富的画笔 和色彩采集工具。
色彩重构的步骤
采集色彩
使用上述方法中的一种或多种 ，采集需要的色彩。
分析色彩
对采集的色彩进行分析，了解 色彩的组成和比例。
RGB空间的HDR图像合成与色彩调节算法
RGB空间的HDR图像合成与色彩调节算法姚洪涛;李鑫岩【摘要】相机的成像原理决定了它不像人眼一样有很强的适应性,对于一些亮暗分明的场景,只能取亮或暗的部分而无法兼顾.高动态范围图像将一组亮暗程度不同的图像,取出它们的优质区域,然后合成到一起,从而兼顾了场景的亮暗部分.合成HDR 图像首先需分别标定R、G、B通道相机的响应曲线,然后通过该曲线可得到图像对应通道每个像素点的照度值,再使用色调映射算法就可将像素点照度值转换成灰度值显示在屏幕上.然而在RGB空间下传统的色调映射算法会压缩R、G、B通道的颜色差异,导致图像颜色失真,由此提出了一种色彩调节的算法,该算法首先提取原始序列图的颜色控制系数,然后用该系数调整色调映射算法产生的颜色差异,从而使合成图的颜色与序列图保持一致.%The principle of Camera imaging makes it can't have the strong adaptability as human eyes, for some scenes which have a distinct set of tonal steps from light to shadow,normally take either bright or dark parts. In deal-ing with a set of images of different brightness degree, high dynamic range images take out their high quality region and combine them together, so as to take into account the light and dark of scenes. Synthetic HDR images first need calibration channels R,G and B separately of camera response curve,and through this curve we can get their lu-minance values for each pixel of the image for corresponding channel, and then pixel luminance value can be convert-ed to gray scale values and displayed on the screen by using the tone mapping algorithm. However,in the RGB color-space ,the traditional tone mapping algorithm will compresses the color difference of R,G,B channels,result in col-ordistortion, thus we proposed a color adjustment algorithm which extract color control coefficients of the original se-quence firstly, then adjusting color differences of tone mapping algorithms through the coefficients, so that the col-or of the composite image could keep pace with the sequence diagram.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(038)005【总页数】5页(P145-149)【关键词】动态范围;响应曲线;照度值;色调映射;色彩调节【作者】姚洪涛;李鑫岩【作者单位】长春理工大学计算机科学与技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学与技术学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP391人眼能够分辨的亮度范围很广，从夜视阈值到强光闪约有1010量级，人的视觉系统在同一时间能够适应的亮度范围约为104量级。
色彩服装提取三原色的方法
色彩服装提取三原色的方法
提取服装的三原色有多种方法，以下是一些常见的方法：
1. RGB颜色模型：通过将服装的像素点分解为红色、绿色和蓝色三个通道，可以提取出服装的三原色。
通过观察三个通道的直方图，可以确定每个通道的颜色强度，从而提取出三原色。
2. HSV颜色模型：HSV颜色模型包括色相(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Value)三个分量，在HSV颜色空间中可以直观地对颜色进行描述。
通过调整色相分量，可以提取出服装的三原色。
3. 颜色阈值法：根据服装的颜色特点，设定颜色的阈值，将符合阈值条件的像素点提取出来。
例如，可以通过设定红色的阈值提取出服装中的红色部分，然后再通过设定绿色和蓝色的阈值分别提取出绿色和蓝色部分。
4. 色彩分割算法：色彩分割是一种通过对图像中颜色信息的处理来实现图像分割的方法。
通过将服装的颜色与其他背景颜色区分开来，可以提取出三原色。
常用的色彩分割算法包括K-means算法和分水岭算法等。
需要根据具体情况选择合适的方法进行三原色的提取，可以根据服装的颜色特点和需求来确定使用的方法。
正确理解RGB三种色彩的组合原理
正确理解RGB三种色彩的组合原理正确理解RGB三种色彩的组合原理导读：讲到绘画、图像，自然离不开谈颜色，所有的图案都是由基本形状和颜色组成，颜色构成了我们图像处理的一个重要部分，下面我们将要了解颜色的原理,它将是我们美工的基础。
就跟随店铺一起去了解下吧，想了解更多相关信息请持续关注我们店铺!一、RGB三色原理在中学的物理课中我们可能做过棱镜的试验，白光通过棱镜后被分解成多种颜色逐渐过渡的色谱，颜色依次为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫，这就是可见光谱。
其中人眼对红、绿、蓝最为敏感，人的眼睛就像一个三色接收器的体系，大多数的颜色可以通过红、绿、蓝三色按照不同的比例合成产生。
同样绝大多数单色光也可以分解成红绿蓝三种色光。
这是色度学的最基本原理，即三基色原理。
三种基色是相互独立的，任何一种基色都不能有其它两种颜色合成。
红绿蓝是三基色，这三种颜色合成的颜色范围最为广泛。
红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。
红色+绿色=黄色绿色+蓝色=青色红色+蓝色=品红红色+绿色+蓝色=白色黄色、青色、品红都是由两种及色相混合而成，所以它们又称相加二次色。
另外：红色+青色=白色绿色+品红=白色蓝色+黄色=白色所以青色、黄色、品红分别又是红色、蓝色、绿色的补色。
由于每个人的眼睛对于相同的单色的感受有不同，所以，如果我们用相同强度的三基色混合时，假设得到白光的强度为100%，这时候人的主观感受是，绿光最亮，红光次之，蓝光最弱。
除了相加混色法之外还有相减混色法。
在白光照射下，青色颜料能吸收红色而反射青色，黄色颜料吸收蓝色而反射黄色，品红颜料吸收绿色而反射品红。
也就是：白色-红色=青色白色-绿色=品红白色-蓝色=黄色另外，如果把青色和黄色两种颜料混合，在白光照射下，由于颜料吸收了红色和蓝色，而反射了绿色，对于颜料的混合我们表示如下：颜料(黄色+青色)=白色-红色-蓝色=绿色颜料(品红+青色)=白色-红色-绿色=蓝色颜料(黄色+品红)=白色-绿色-蓝色=红色以上的都是相减混色,相减混色就是以吸收三基色比例不同而形成不同的颜色的。
RGB三基色合成白光的制作..
二、色合成白光留意事项
1、主波长选择问题 三色：红光615-620mm，绿光530-540mm，蓝
光460-470nm。 四色： 红635nm、黄580nm、绿525nm、蓝
460nm，可得到最正确的显色指数〔达95以 上〕，光效可达35-40lm/W，最低色温可做到
化，这样就可以产生多种变换的颜色。
2、RGB芯片集成
一、RGB三基色合成白光的制作原理
2、RGB芯片集成
一、RGB三基色合成白光的制作原理
3、合色原理
可以合成三角形内
部全部的颜色，固 然包括白光。
一、RGB三基色合成白光的制作原理
3、合色原理——三原色配白光比例计算
问题：红、绿、蓝LED的色品坐标，求，混合 成白光所需要三色LED的光亮度比例。
0.3291，0.3582〕 现在要计算红绿蓝合成D65的亮度比例=？ 也就是光通量比例，但假设是光功率的比例
则要用辐射度和光度学换算。
一、RGB三基色合成白光的制作原理
3、合色原理——三原色配白光比例计算 256× 256×256=16 777 216种
3、合色原理——大屏像素
制作室内LED屏的象素尺寸一般是2-10毫米， 常常承受把几种能产生不同基色的LED管芯封 装成一体。
本章小结
几种主要的白光LED制作效果
色品图
色温
Lava——火山，熔岩 Betelgeuse——猎户星座中的一等星 Arcturus——大角星 Sirius——天狼星
LED极限参数实例
3.4 RGB三基色合成白光的制作
LED中游产业 LED的封装
LED的下游产业 光学为电学供给参数
内容
第三章 色构-色彩采集与重构
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对 图 片 色 的 采 集
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色彩的重构
采集色的重构：指的是将原来物象中 美的、新鲜的色彩元素注入到新的组 织结构中，使之产生新的色彩形象。
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色彩的重构
重构的类型:
a.按比例重构 b.反比例重构 c.关系转移重构 d.变调重构
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• 二、对人工色的采集
指从色彩搭配和谐的色彩实体（如:东西方各时期的绘画、雕塑、建 筑、民族民间艺术、工业设计作品、平面设计作品、甚至包括服装、 食品等。）中获取色彩搭配的信息。
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对传统色的采集-向传统学习色彩
•
传统文化色系列包括不同时代、地域、国家、民族沉积的色彩文
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部分的重构
凡尔赛宫绘画的总色谱
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凡尔赛宫绘画的分色谱 凡尔赛宫绘画的分色谱的应用
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• d.形、色同时重构：
• 在重构过程中，有时会发现如果与原物象的形同时进行考虑，效果可能会更 好，更能充分显示其美的实质，突出整体特征。 许多物象色的表现是建立在特定形和形式之上的，尤其是自然色彩。反过来 ，原物象色的形和色关系往往还能给画面的结构、产品形态等带来启示。
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对自然色的采集
第二步是整理。将归纳后所得到的色彩信息整理成色整标理。版ppt
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对自然色的采集
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对自然色的采集
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对自然色的采集
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RGB-YCrCb
颜色空间是一个三维坐标系统，每一种颜色由一个点表示。
在RGB 颜色空间中，红，绿，蓝是基本元素。
RGB 格式是显示器通常使用的格式。
在YUV 空间中，每一个颜色有一个亮度信号Y，和两个色度信号U 和V。
亮度信号是强度的感觉，它和色度信号断开，这样的话强度就可以在不影响颜色的情况下改变。
YUV 格式通常用于PAL制，即欧洲的电视传输标准，而且缺省情况下是图像和视频压缩的标准。
YUV 使用RGB的信息，但它从全彩色图像中产生一个黑白图像，然后提取出三个主要的颜色变成两个额外的信号来描述颜色。
把这三个信号组合回来就可以产生一个全彩色图像。
YUV 使用红，绿，蓝的点阵组合来减少信号中的信息量。
Y 通道描述Luma 信号，它与亮度信号有一点点不同，值的范围介于亮和暗之间。
Luma 是黑白电视可以看到的信号。
U (Cb) 和V (Cr) 通道从红(U) 和蓝(V) 中提取亮度值来减少颜色信息量。
这些值可以从新组合来决定红，绿和蓝的混合信号。
YUV和RGB的转换: ★这里是不是不是yuv而是Y Cb Cr？？？★Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 BU = -0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128R = Y + 1.402 (V-128)G = Y - 0.34414 (U-128) - 0.71414 (V-128)B = Y + 1.772 (U-128)以前，一直没明白yuv和YcbCr之间的差异，想必有些朋友也会有同样的疑惑。
所以，我看完之后就记载下来了。
一、和rgb之间换算公式的差异yuv<-->rgbY'= 0.299*R' + 0.587*G' + 0.114*B'U'= -0.147*R' - 0.289*G' + 0.436*B' = 0.492*(B'- Y')V'= 0.615*R' - 0.515*G' - 0.100*B' = 0.877*(R'- Y')R' = Y' + 1.140*V'G' = Y' - 0.394*U' - 0.581*V'B' = Y' + 2.032*U'yCbCr<-->rgbY’ = 0.257*R' + 0.504*G' + 0.098*B' + 16Cb' = -0.148*R' - 0.291*G' + 0.439*B' + 128Cr' = 0.439*R' - 0.368*G' - 0.071*B' + 128R' = 1.164*(Y’-16) + 1.596*(Cr'-128)G' = 1.164*(Y’-16) - 0.813*(Cr'-128) - 0.392*(Cb'-128)B' = 1.164*(Y’-16) + 2.017*(Cb'-128)Note: 上面各个符号都带了一撇，表示该符号在原值基础上进行了gamma correction二、来源上的差异yuv色彩模型来源于rgb模型，该模型的特点是将亮度和色度分离开，从而适合于图像处理领域。
色彩构成第五讲色彩采集与重构课件
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色彩采集重构原图
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色彩采集、重构、转移
• 重组结构的色彩面积比例可以采用正反比 例法。
• 正比例：基本尊重原图片的色彩比例关系。 • 反比例：打破原有的比例关系。
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• 将海豚、陶罐和餐桌中的颜色应用到了网页配色 中，同时标明出色彩迁移后获得的色彩印象。这 是一种采集色彩的方法，通过选用已有的彩色图 片并从中拾取颜色来完成新的构图。其右上角的 色块和色彩印象的描述是为强化练习者的色彩感 觉。图示的网页之所以没有运用文字等细节，是 为了培养练习者对色彩的大印象，让练习者先从 整体入手，养成由整体到局部的良好设计习惯
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归 纳 重 构
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色彩采集重构转移
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归纳重构
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创意重构概念
• 以原始图片为依据，通过想象和发挥，进 行重新组合构成.
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色彩重构的两种方法
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色彩采集重构
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高光谱颜色特征提取
高光谱颜色特征提取
高光谱颜色特征提取是指从高光谱图像中提取出与颜色相关的特征。
高光谱图像包含了数百甚至数千个连续的波段，每个波段对应着不同的光谱信息。
通过提取高光谱图像中的颜色特征，可以获取到物体的颜色分布和颜色组合等信息，用于图像分类、目标检测、遥感影像分析等任务。
一种常见的高光谱颜色特征提取方法是通过计算每个波段的颜色直方图。
首先，将高光谱图像转换为RGB颜色空间，然后对每个波段计算颜色直方图。
颜色直方图可以反映出不同颜色在
图像中的分布情况，可以用一维或多维直方图进行表示。
常见的颜色直方图包括RGB直方图、HSV直方图等。
另一种高光谱颜色特征提取方法是利用颜色特征描述子，如颜色矩、颜色共生矩阵等。
颜色矩是对颜色的统计特征描述，包括平均值、标准差、偏度和峰度等，可以反映出图像的颜色分布和颜色的偏态情况。
颜色共生矩阵则表征了颜色之间的空间关系，可以通过计算颜色共生矩阵的统计特征如对比度、相关性、能量和熵等来描述颜色纹理信息。
除了以上方法，还可以利用机器学习和深度学习模型进行高光谱颜色特征提取。
通过训练模型，可以学习到高光谱图像中的颜色特征表示，从而进行分类、检测等任务。
综上所述，高光谱颜色特征提取是通过计算颜色直方图、颜色矩、颜色共生矩阵等方法来提取高光谱图像中的颜色信息，用于图像分析和处理任务。
RGB原理-图像形成
RGB原理-图像形成
（感谢教头老师的倾心指导~O(∩_∩)O~）
这是一幅RGB模式的火焰图片，RGB是光色模式，其中RGB分别代表红绿蓝三种基色。
反映到PS图像上，它对应了红绿蓝三个通道，也就是说，红通道：存放红色；绿通道：存放绿色；蓝通道：存放蓝色；那么我们打开通道面板，做一个魔术性操作，操作之前要明白：通道是以灰色显示的，黑白灰代表了光色的量。
例如红通道：越白说明红色越多，反之越少，其它两个通道类同。
现在大家开始操作，按住Ctrl键，单击“红”通道，实际上，就是选择图像中的红色。
切换到图层面板，新建一个图层，填充为红色（255，0，0），然后隐藏“图层1”。
同样方法，按住Ctrl键，单击“绿”通道，切换到图层面板，新建一个图层“图层2”，填充为绿色（0，255，0），然后隐
藏“图层1”、“图层2”。
同样方法，按住Ctrl键，单击“蓝”通道，切换到图层面板，新建一个图层“图层3”，填充为蓝色（0，0，255）。
都做完了，显示“图层1”、“图层2”“图层3”，最后删除“背景”层。
我总结一下刚才的操作，我们所做的操作，实际上就是把不同通道中存在的颜色的取出来，放在了不同的图层中，这三种颜色是RGB三原色。
那么这三种原色是怎么形成火焰的？我们知道RGB是加色模式。
分别把这三层设置为“滤色”模式。
看看火焰是不是出来了？这就是我说的抠图，同时也是RGB加色原理。
现在大家继续建一个图层，放在最下面，填充黑色，看看发生了什么奇迹？删除的图像回来了！
注：抠图只是一个另类用法，适合纯黑背景。
RGB图像的色彩提取
RGB图像颜色分离的MATLAB实现1.理论分析1.1程序设计的初衷自己的专业方向会可能用到图像处理的知识，作为数字图像处理的初学者，此程序完全是为实现自己兴趣并结合我们所学的MATLAB课程及GUI知识而编写的，可以实现对图中感兴趣物体颜色的提取，从而突出事物。
设计的知识背景或许浅，课下希望能向研究Matlab数字图像处理的老师，同学们多多请教，交流。
1.2程序实现的理论分析若想实现对RGB图像颜色提取，最为关键的也最为核心的是对R/G/B等颜色严格界定的判别规则。
而对于非目标颜色则会通过掩膜覆盖，从而突出显示所要提取到的颜色。
此程序中提到的判别规则是更具R/G/B中某一颜色分量明显不小于其它分量时，即判别某像素点为某种颜色，并通过设置判别阈值，来控制判别条件的颜色与否。
1.2.RGB图像背景知识介绍所谓的RGB图像，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。
RGB图像原理如下图1~图2：图1 RGB图像原理图2 RGB图像RGB三色矩阵所以RGB图像的颜色分布区间如图3：图3 RGB图像的颜色分布图因此可得到六种颜色的判别规则如下：⏹红颜色范围的判别规则：(R-G>diff_R)&& (R-B>diff_R)⏹绿颜色范围的判别规则：(G-R>diff_G)&& (G-B>diff_G)⏹蓝颜色范围的判别规则：(B-R>diff_B)&& (B-G>diff_B)⏹洋红色范围的判别规则：B>128&R>128&(R-G)>diff_M&(B-G)>diff_M⏹黄颜色范围的判别规则：R>128&G>128&(R-B)>diff_Y&(G-B)>diff_Y⏹青颜色范围的判别规则：B>128&G>128&(B-R)>diff_C&(G-R)>diff_C利用以上判别准则来作为程序设计的核心,通过设计判断语句,对图像的不同色域进行分离，从而实现颜色分离。
(完整版)图像颜色特征提取原理
一、颜色特征1 颜色空间1.1 RGB 颜色空间是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。
1.2 HIS 颜色空间是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。
1.3 HSV 颜色模型HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。
已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为:S =(M A X - M IN)/M A XH = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A XV = M A X2 颜色特征提取算法2.1 一般直方图法颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。
其函数表达式如下:H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1)其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。