亮度Intensity来描述颜色
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。
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。
亮度专业词语
亮度专业词语文：苏信东时间：2000年1月在计算机图形学方面有许多的表示亮度的专业词语。
正确理解这些词语而不是简单地视为亮度能使你在处理图象时获得更好的效果。
1、什么是Intensity？这个词可以解释为强度，表示的是每单位面积传播的（光）辐射能量。
Intensity也可以称为线形光测量，可以以诸如每平方米多少瓦此类的单位来衡量。
提供给显示器阴极射线管（简称CRT）的电压直接控制了颜色构成的Intensity，但是却是以非线性方式的。
所以CRT的电压与Intensity并不是成正比的。
2、什么是Birghtness？这个词解释为亮度（下面好几个词的解释都是亮度）。
这是由Commission Internationale de L’Eclairage (CIE)根据一个区域发出的光的多少来定义的可视属性。
Birghtness是知觉数值，没有固定的客观量度。
3、什么是Luminance？这个词解释为光照度，由CIE定义，以Y为表示符号，以视觉属性--光谱敏感性与辐射强度加权得出。
Luminance的光度与物理强度成比例。
Luminance容易使人觉得与Intensity差不多。
但Luminance的频谱组成是与人类视觉的光敏感性相关的。
Luminance可以以线性光的主要组成：红绿蓝三分量的适当加权和来计算。
以目前的摄像设备为例，各系数为：在视频方面的标准是以非线性R’G’B’组成的加权和来计算LUMA组成Y’的。
虽然这个数值经常被看作Luminance，但它不是。
4、什么是Lightness？这个词也是亮度。
人类视觉对光的知觉是非线性的。
一个Luminance 只有另外一个光源的18%的光源，在人看来却是50%。
对Luminance的知觉反应称为Lightness，并且被CIE定义为Luminance的修正立方根：Yn是参考白色的Luminance。
如果你把Luminance（Y）常态化为参考白色那就不需要计算这个商。
led灯亮度标准
led灯亮度标准
LED灯的亮度标准通常由发光强度（Luminous Intensity）表示，单位是坎德拉（cd）。
室内使用的单只LED的光强一般为500ucd-50 mcd，而户外使用的单只LED
的光强一般为100 mcd-1000 mcd，甚至1000 mcd以上。
此外，LED的亮度也与其颜色有关。
例如，1W红光的亮度一般为30-40 lm，1W绿光的亮度一般为60-80 lm，1W黄光的亮度一般为30-50 lm，1W蓝光的亮度一般为20-30 lm。
而白光LED的亮度范围则更大，从几十到几百流明不等。
需要注意的是，LED的亮度会随着使用时间的增加而逐渐降低，因此需要定期维护和更换。
同时，不同的LED灯具也可能因为功率、光束角、光衰等因素影响其亮度。
因此，在购买和使用LED灯时，需要根据具体的使用场景和需求来选择合适的灯具和亮度。
灯光参数
灯光参数Spot Light（聚光灯）的参数Color（颜色）：设置灯光的颜色，单击色块区域，然后就会弹出一个Color Chooser（拾色器），可以选取需要的色彩。
Maya 默认该项为白色。
Intensity（强度）：设置灯光的照明强度。
这里，Maya 默认该参数为1，其最大值为1，最小值为0。
数值越大，灯光越亮；数值越小，灯光越暗。
值得注意的是，创建灯光之后，在其Attribute Editor（属性编辑器）中，可以设置Intensity（强度）为负值，表示吸收场景中的光照，减弱照明效果；也可以设置Intensity（强度）比1 大，表示灯光更亮。
Decay Rate（衰减速度）：设置灯光的衰减速度。
None（无）、Linear（线性）、Quadratic（平方）、Cubic（立方）。
其中Quadratic（平方衰减）比较接近真实世界灯光的衰减，而Linear（线性衰减）较慢，Cubic（立方衰减）较快；而None 则没有衰减，灯光所照到的范围亮度均等。
Maya 默认此项为None（无）。
注意：如果设置点光源的Decay Rate（衰减速度）为Linear，那么灯光衰减很快，所以通常要提高其Intensity（强度）为None（无衰减）的10 倍；同理，设置Decay Rate（衰减速度）为Quadratic （平方衰减），则提高其Intensity（强度）为None（无衰减）的100 倍；设置Decay Rate（衰减速度）为Cubic（立方衰减），则提高其Intensity（强度）为None（无衰减）的1000 倍。
Cone Angle（锥角）：设定聚光灯张开的锥角。
这里，Maya 默认该参数为40，最大值为179.5，最小值为0.5。
值得注意的是，创建灯光之后，在其Attribute Editor（属性编辑器）中，可以设置Cone Angle（锥角）最大为179.994，最小为0.006。
对图像中色调、色相、饱和度、对比度、亮度的理解
对图像中色调、色相、饱和度、对比度、亮度的理解对图像中色调、色相、饱和度、对比度、亮度的理解理解图像中基本概念：色调、色相、饱和度、对比度、亮度对比度：对比度指不同颜色之间的差别。
对比度越大，不同颜色之间的反差越大，即所谓黑白分明，对比度过大，图像就会显得很刺眼。
对比度越小，不同颜色之间的反差就越小。
亮度：亮度指照射在景物或图像上光线的明暗程度。
图像亮度增加时，就会显得耀眼或刺眼，亮度越小时，图像就会显得灰暗。
色调：色调是各种图像色彩模式下原色的明暗程度，级别范围从0到255，共256级色调。
例如对灰度图像，当色调级别为255时，就是白色，当级别为0时，就是黑色，中间是各种程度不同的灰色。
在RGB模式中，色调代表红、绿、蓝三种原色的明暗程度，对绿色就有淡绿、浅绿、深绿等不同的色调。
色调是指色彩外观的基本倾向。
在明度、纯度、色相这三个要素中，某种因素起主导作有用，可以称之为某种色调色相：色相就是颜色，调整色相就是调整景物的颜色，例如，彩虹由红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七色组成，那么它就有七种色相。
顾名思义即各类色彩的相貌称谓，如大红、普蓝、柠檬黄等。
色相是色彩的首要特征，是区别各种不同色彩的最准确的标准。
事实上任何黑白灰以外的颜色都有色相的属性，而色相也就是由原色、间色和复色来构成的饱和度：饱和度是指图像颜色的浓度。
饱和度越高，颜色越饱满，即所谓的青翠欲滴的感觉。
饱和度越低，颜色就会显得越陈旧、惨淡，饱和度为0时，图像就为灰度图像。
可以通过调整电视机的饱和度来进一步理解饱和度的概念。
在图像处理中，常见的颜色模型包括HSB（色相、饱和度、亮度）、RGB（红色、绿色、蓝色）、CMYK（青色、品红、黄色、黑色）和CIE L*a*b*等，因此，相应的颜色模式也就有RGB、CMYK、Lab等。
在HSB颜色模型中，色相、饱和度、亮度是对图像属性的基本描述。
色相或者色调（Hue）是从物体反射或透过物体传播的颜色。
maya中灯光的名词解释
maya中灯光的名词解释Maya是一款广泛使用的三维计算机图形软件，在动画、游戏、电影等领域都有着重要的应用。
灯光是Maya中至关重要的元素之一，它可以为三维场景创造出恰到好处的氛围和效果。
在本文中，我们将对Maya中灯光的一些常见名词进行解释，并探讨它们在三维场景中的意义。
1. 灯光类型在Maya中，有多种不同类型的灯光可供选择，每种灯光都有着不同的用途和特点。
环境光（Ambient Light）：环境光是一种均匀分布在整个场景中的柔和光源，它不会产生阴影，但可以使整个场景看起来更加明亮。
点光源（Point Light）：点光源是一种在空间中具有特定位置的灯光，它向所有方向发射光线。
点光源可用于模拟灯泡、蜡烛等光源。
聚光灯（Spotlight）：聚光灯是一种可以发射射线并形成锥形光束的灯光。
聚光灯类似于舞台上的聚光灯，可以用于强调特定的物体或区域。
平行光（Directional Light）：平行光是一种平行于特定方向的无线光源。
它类似于太阳光，可以在整个场景中产生平行的光线，用于模拟自然光照。
体积光（Volume Light）：体积光是一种可以通过空气、烟雾等介质散射的灯光。
它可以用于创造出梦幻般的光线效果，增加场景的真实感。
2. 灯光属性除了不同类型的灯光，Maya还提供了各种属性，用于调整和控制灯光的效果。
亮度（Intensity）：亮度属性决定了灯光的强度，即发射的光线有多亮。
通过调整亮度属性，可以让灯光明亮或暗淡，从而影响场景的整体明暗度。
颜色（Color）：颜色属性可以改变灯光的颜色，使其具有不同的色调。
通过调整颜色属性，可以为场景赋予不同的氛围和情绪。
投射阴影（Shadow）：投射阴影属性决定了是否产生阴影以及阴影的强度和硬度。
启用投射阴影属性后，物体会根据灯光的位置和类型，在其后方产生阴影，增加场景的逼真感。
光锥角度（Cone Angle）：光锥角度属性用于调整聚光灯的光束范围。
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。
发光强度、光通量、光效、照度、亮度的简单介绍
0、前言光度学与光相关的常用量有4个：发光强度、光通量、照度、亮度。
这4 个量尽管是相关的，但为不同的，不能相混。
正像压力、重力、压强、质量是不同的物理量一样。
1、发光强度（I、Intensity ），单位坎德拉，即cd。
（是点光源的固有属性，表征光线的汇聚能力）定义：光源在给定方向的单位立体角中发射的光通量定义为光源在该方向的（发）光强（度），解释：发光强度是针对点光源而言的，或者发光体的大小与照射距离相比比较小的场合。
这个量是表明发光体在空间发射的会聚能力的。
可以说，发光强度就是描述了光源到底有多亮”，因为它是光功率与会聚能力的一个共同的描述。
发光强度越大，光源看起来就越亮，同时在相同条件下被该光源照射后的物体也就越亮，因此，早些时候描述手电都用这个参数。
现在LED也用这个单位来描述，比如某LED是15000的，单位是mcd , 1000mcd=1cd，因此15000mcd 就是15cd。
之所以LED用毫cd （mcd）而不直接用cd来表示，是因为以前最早LED比较暗，比如1984年标准5mm的LED其发光强度才0.005cd ,因此才用mcd表示，现在LED都很厉害了，但还是沿用原来的说法。
用发光强度来表示亮度”的缺点是，如果管芯完全一样的两个LED,会聚程度好的发光强度就高。
因此，购买LED的时候不要一味追求高I 值，还要看照射角度。
很多高I值的LED并非提高白身的发射效率来达到，而是把镜头加长照射角度变窄来实现的，这尽管对LED手电有用，但可观察角度也受限。
另外，同样的管芯LED，直径5mm的I值就比3mm的大一倍多，但只有直径10mm的1 /4,因为透镜越大会聚特性就越好。
之所以用发光强度来表示手电或LED ,是因为在相同距离下对被照射地的照度是与这个成正比的。
特别的说，距离1m的lx就是cd值。
但是，很多场合下我们需要照射面积大一些，所以只用发光强度这一特性还不能全面反应手电的能力。
光的常用参数指标
光的常用参数指标1. 光强（Luminous Intensity）：表示光源沿一些方向上每个固定角度内的发光能力。
单位为坎德拉（cd）。
2. 光功率（Luminous Power）：表示光源在单位时间内发散出来的光能。
单位为流明（lm）。
3. 光通量（Luminous Flux）：表示光源辐射出的光能总量。
单位为流明（lm）。
4. 亮度（Luminance）：表示物体单位面积上反射、发射或透射出的光亮度。
单位为坎德拉/平方米（cd/m²）。
5. 亮度温度（Color Temperature）：表示光的颜色，主要用于描述白光。
单位为开尔文（K），常见的光源有暖白光（2700-3300K）、日光白（4000-4500K）和冷白光（5000-6000K）等。
6. 色温（Color Rendering Index，CRI）：用于描述光源对被照物体颜色还原的能力。
常见的CRI为80-90，越高表示颜色还原能力越好。
7. 色彩饱和度（Color Saturation）：用于描述物体颜色的鲜艳程度，是指光源对物体颜色的加深或减淡程度。
饱和度越高，颜色越鲜艳。
8. 光照度（Illuminance）：表示单位面积上接收到的光通量。
单位为勒克斯（lx）。
9. 照度分布曲线（Photometric Distribution Curve）：用于描述光源光照度在空间上的分布情况。
照度分布曲线可以帮助人们了解光源的照明效果，并选择合适的光源。
这些光的常用参数指标在照明设计、光学器件设计和光源选择等方面起着重要的作用。
通过了解和掌握这些参数，可以更好地评估和比较光源的性能，选择适合的光源，并实现理想的光照效果。
发光二极管的参数
发光二极管的参数发光二极管（Light Emitting Diode，简称LED）是一种将电能转化为可见光能量的电子器件。
它具有高效、低耗、寿命长、体积小等特点，被广泛应用于照明、显示、通信、传感等领域。
以下是发光二极管的一些参数。
1. 亮度（Luminous Intensity）：发光二极管的亮度是指每个方向上单位固角度的光强，单位为流明（Lumen，简称lm）。
亮度越高，发光二极管的光输出越强。
2. 发光效率（Luminous Efficiency）：发光效率是指发光二极管单位电功率所产生的可见光输出的比值，单位为流明/瓦特（Lumen per Watt，简称lm/W）。
发光效率越高，则表示该发光二极管转化电能为光能的效果越好。
3. 颜色温度（Color Temperature）：发光二极管的颜色温度是指其发出的光的色彩特性，单位为开尔文（Kelvin，简称K）。
低于5000K的光色被认为是暖色，中间值为中性色，高于5000K的光色被认为是冷色。
4. 发光角度（Viewing Angle）：发光角度是指发光二极管在水平面上光强达到最大值时，离光轴特定角度处的光强降至最大光强的一半。
单位可以是度（°）或弧度（rad）。
5. 正向电流（Forward Current）：发光二极管的正向电流是指流经二极管正向的电流，单位为安培（A）。
正向电流会驱动发光二极管发光，但过高的电流可能会损坏二极管。
6. 正向电压（Forward Voltage）：发光二极管的正向电压是指在正常工作状态下，需要施加在二极管上的电压。
单位为伏特（V）。
不同的发光二极管具有不同的正向电压值。
7. 反向电流（Reverse Current）：发光二极管的反向电流是指当施加在二极管上的电压为反向电压时，流经二极管的电流。
发光二极管工作时应确保反向电流足够小。
8. 反向电压（Reverse Voltage）：发光二极管的反向电压是指当施加在二极管上的电压为反向电压时，反向电流的端电压。
光的强度、亮度、照度等概念
光的强度、亮度、照度等概念
光的强度、亮度和照度是与光能量和人眼感知相关的概念，它们用于描述光的特性和影响。
以下是这些概念的详细解释：
1.光的强度（Intensity）：光的强度是指单位立体角内的光通
量。
它表示了光源的辐射功率（光通量）在特定方向上的
能量传输，通常用单位立体角（例如立体弧度）来表示。
光的强度与光源的辐射能量直接相关，可以用来描述光的
明亮程度。
2.光的亮度（Brightness）：光的亮度是指人眼对光的感知明
亮程度。
它是基于视觉感知的主观概念，取决于光源的强
度、环境的亮度以及人眼的适应性。
同样强度的光经过不
同的传输介质、反射面或折射面，会导致不同的亮度感知。
3.光的照度（Illuminance）：光的照度是指照射到物体表面的
光通量密度。
它表示单位面积上接收到的光能量，通常以
勒克斯（Lux）为单位。
光的照度与光源的亮度、距离和
传输介质之间的关系有关，它用于描述光照的强度和物体
受到的光的亮度。
总结：光的强度、亮度和照度是描述光的特性和影响的概念。
光的强度是指单位立体角内的光通量，用来描述光源的能量传输。
光的亮度是人眼对光的感知明亮程度，与光源的强度、环境亮度和视觉感知相关。
光的照度是指照射到物体表面的光通量密度，用来描述光照的强度和物体受到的光的亮度。
这些概
念有助于理解光的特性和运用，以及在照明设计和视觉感知中的应用。
数字图像处理题库
一、基本题目1. 加色图像的三基色是指：红 、 绿 、 蓝2. HSI 模型中，H 表示色调(Hue)，S 表示饱和度(Saturation)， I 表示亮度(Intensity)3. CMYK 模式的原色为青色(Cyan)、品红色(Magenta)、黄色(Yellow)和黑色（Black ）。
4. 常见的数字图像文件格式有：BMP 、JPEG 、GIF 、TIFF 、PNG 等5. 图像按其亮度等级的不同，可以分成二值图像（只有黑白两种亮度等级）和灰度图像（有多种亮度等级）两种。
6. 数字图像对图像进行采集、量化后得到的。
图像在空间上的离散化过程称为取样或抽样。
被选取的点成为取样点、抽样点或样点，这些点也称为像素。
7. 数字图像显示质量的主要由空间分辨率和灰度分辨率两个因素决定。
8. 存储一幅大小为M ×N ，灰度级为2g 级的图像需要M ×N ×g （bit ）大小的存储空间。
9. 图像退化是图像形成、传输和记录的过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，而引起图像质量的下降。
图像退化的典型表现为图像模糊、失真、噪声等。
10. 图像边缘是指图像中象素灰度值有阶跃变化或屋顶状变化的那些象素的集合。
我们常常利用灰度变换曲线的导数在边缘 取极值和零交叉的特点来进行图像的边缘检测。
11. 用函数b kr s +=来对图像象素进行拉伸变换，其中r 表示待变换图像象素灰度值，若系数0,1>>b k ，则输出图像的象素灰度值范围被 拉伸 （拉伸或压缩），图像变 暗 （暗或者亮）。
12. 广义的图像处理包含三个层次：图像变换处理，图像分析，图像理解。
13. 图像按其色调不同，可分为无色调的灰度（黑白）图像和有色调的彩色图像两种。
14. 图像的一般可以用多变量函数来表示(,,,,)I f x y z t λ=15. 对每个取样点灰度值的离散化过程称为量化。
量化等级越多（多 少），所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高（高 低），质量越好，但数据量越大。
hsi 使用
hsi 使用
HSI（Hue-Saturation-Intensity）颜色模型是一种描述人眼感知颜色的方式，它使用色调（Hue）、色饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个参数来描述颜色。
HSI颜色模型可以用一个圆锥空间模型来描述，其中色调表示颜色，色饱和度表示颜色的深浅程度，亮度表示颜色的明暗程度。
在HSI颜色模型中，色调H通常用角度表示，范围是0°到360°，表示不同的颜色；色饱和度S表示颜色的深浅程度，范围是0%到100%；亮度I表示颜色的明暗程度，范围是0%到100%。
HSI颜色模型在图像处理和计算机视觉领域有很多应用，例如图像分割、目标检测、人脸识别等。
使用HSI颜色模型可以更好地描述图像中的颜色信息，并将其应用于相应的图像处理算法中。
同时，由于HSI颜色模型与人的视觉系统更接近，所以使用HSI颜色模型还可以更好地模拟人的视觉感知，从而在图像处理中取得更好的效果。
在实际使用中，将RGB颜色模型转换为HSI颜色模型需要经过一系列的计算和转换步骤。
常用的转换公式如下：
计算RGB各通道的平均值：R_avg = (R + G + B) / 3
计算色调H：H = arccos((((R_avg - G) / (2 * sqrt((R_avg - G) ^ 2 + (R_avg - B) ^ 2))) + 1 / 3) * 180 / π)
计算色饱和度S：S = 1 - 3 * ((min(R, G, B)) / (R + G + B)) ^ 2
计算亮度I：I = (R + G + B) / 3。
色彩的HIS模式名词解释
色彩的HIS模式名词解释色彩对于人类而言是一种重要的视觉感知方式，它能够给予我们丰富的情感和感受。
在数码图片处理和计算机图形学领域，HIS模式被广泛应用于对色彩的描述和处理。
HIS模式是一种基于色相(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Intensity)的颜色表示模式。
本文将对HIS模式的三个要素进行解释和讨论。
色相(Hue)是色彩的基本属性之一，用来描述颜色在光谱中的位置。
它是色彩的主要内容，包括了红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫等基本颜色。
色相的变化主要是由于光的波长不同而引起的。
例如，当光的波长较长时，我们会感知到红色；而当波长较短时，我们会感知到蓝色。
色相在HIS模式中以角度度量，范围通常是以0°-360°表示完整的色相圆。
饱和度(Saturation)是指色彩的纯度或者强度。
它描述了色彩与灰度的相对强度，值越高表示色彩越纯。
当饱和度为0时，色彩就变成了灰色。
饱和度的变化是由于颜色中不同光谱波长的强度不同，饱和度越高，波长中的主要成分相对就越多。
在计算机图形学中，饱和度一般使用百分比（0-100%）来表示，0代表灰度，100代表最饱和的颜色。
亮度(Intensity)是色彩明暗的程度。
它描述了色彩的明亮程度，值越高表示色彩越亮。
在HIS模式中，亮度一般使用数值（0-100）来表示，0代表黑色（完全暗），100代表白色（完全亮）。
亮度的变化是由于光的强度不同，当光的强度越高时，我们会感知到更亮的颜色。
HIS模式可以方便地用于描述和操作色彩。
通过将色彩的属性分解成色相、饱和度和亮度三个要素，我们可以更加准确地定义和控制色彩的变化。
例如，在图像处理领域，我们可以通过调节色相的数值来改变图像的整体色调；通过调节饱和度的数值来增加或减少色彩的纯度；通过调节亮度的数值来调整图像的明亮程度。
除了在图像处理领域的应用，HIS模式在其他领域也有广泛的应用。
在视觉艺术中，艺术家们常常运用色相、饱和度和亮度等要素来创作出各种丰富多彩的作品。
hsi分类综述
hsi分类综述
摘要：
1.HSI 模型概述
2.HSI 模型的优点
3.HSI 模型的分类方法
4.HSI 模型在各领域的应用
5.HSI 模型的发展前景
正文：
HSI 模型，全称为Hue-Saturation-Intensity 模型，是一种基于颜色的图像处理模型。
HSI 模型是基于人眼对颜色的感知特性而提出的，它将颜色分解为三个参数：色相（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）。
这种模型相较于传统的RGB 模型，更能反映人眼对颜色的主观感知，因此在图像处理中有着广泛的应用。
HSI 模型的优点主要体现在以下几点：
（1）符合人眼对颜色的感知特性。
HSI 模型将颜色分解为色相、饱和度和亮度三个参数，这三个参数分别对应了人眼对颜色的三个感知维度：颜色、纯度和明度。
（2）易于操作。
由于HSI 模型的参数独立性，使得对图像的颜色操作变得更加简单，只需改变相应的参数即可。
（3）易于实现颜色平衡。
在HSI 模型中，亮度和对比度是独立的，因此可以方便地对图像的颜色进行平衡。
HSI 模型的分类方法主要有两种：基于色相的分类和基于饱和度的分类。
基于色相的分类是利用色相的周期性，将色相映射到[0, 360) 的区间上，然后根据不同的色相进行分类。
而基于饱和度的分类则是利用饱和度的连续性，将饱和度映射到[0, 1] 的区间上，然后根据不同的饱和度进行分类。
HSI 模型在各个领域都有着广泛的应用，如在图像处理中的颜色平衡、在计算机视觉中的目标检测和跟踪、在机器学习中的图像分类等。
基于HIS的颜色识别
基于HIS的颜色识别1. HIS颜色模型简介识别原理、方法实例定义HIS颜色模型是从人的视觉系统出发，用色调（Hue），色饱和度(Saturation)和亮度(Intensity)来描述颜色的一种方法。
二、HIS颜色模型的特点特点由于人的视觉对颜色亮度敏感程度远强于对颜色浓度的敏感程度，所以HIS颜色模型比RGB颜色模型更加符合人的视觉特性，为了便于颜色处理和识别，人的视觉系统通常采用HIS颜色模型。
另外，图像处理和计算机视觉中大量算法都可以在HIS 颜色模型中方便地使用，使用HIS颜色模型可以大大减小图像分析和处理的工作量。
HIS和RGB的关系三、应用举例1.基于HIS颜色模型的田间成熟番茄识别（1）田间成熟番茄识别的目的：在自然生长条件下，将由计算机拍摄的番茄图像中成熟的番茄识别出来，并确定其质心的位置。
其关键在于将图像中的成熟番茄的信息与未成熟番茄、枝干、叶子的信息分解开，提取到成熟番茄的信息并加以处理。
（2）番茄图像的获取。
番茄图像的获取由计算机视觉系统实现，计算机视觉系统由CCD摄像机，计算机，图像采集卡，图像监测器组成。
CCD摄像机在田间拍摄番茄图像，并与装有图像采集卡的计算机相连通，通过动态库函数就可以把图像直接输入到计算机中，图1为采集到的一幅番茄图像。
图1 计算机视觉系统获得的番茄图像（3）成熟番茄的区域分割。
番茄成熟前后的颜色有着明显的差别，成熟的番茄是红色的，与未成熟的番茄（绿色）和叶子（绿色）有着明显的差别，鉴于这种色度的差别，可以通过HIS图像中H 分量灰度的差别来区分成熟番茄和未成熟番茄、叶子、枝干，下面通过实验来获得具体的数据。
实验：通过计算机视觉系统获取50幅RGB的图像，通过相应算法转换成HIS 的图像，在每幅图像中取成熟的番茄，未成熟的番茄，叶子，枝干的特征像素各20个，这样每种均获得像素1000个，分别统计这1000个像素的H分量灰度分布，发现以下规律：成熟番茄的色度值范围主要分布在（0-30）度和（350-360）度之间，而未成熟番茄，叶子，枝干的色度值范围主要集中在（65-140）度之间。
his变换算法
his变换算法一、概述HIS变换算法是一种常见的图像处理算法，它可以把RGB颜色空间中的像素转换到HIS颜色空间中，以达到某些特定的目的。
其中，H、I、S分别代表色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）。
二、RGB颜色空间与HIS颜色空间的区别1. RGB颜色空间：RGB颜色空间是指由红、绿、蓝三个原色组成的颜色空间。
在这个颜色空间中，每个像素用三个分量表示：R表示红色分量，G表示绿色分量，B表示蓝色分量。
2. HIS颜色空间：HIS颜色空间是指由色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个参数组成的颜色空间。
在这个颜色空间中，每个像素用三个分量表示：H表示该像素在整幅图像中所占的相对位置；S表示该像素的饱和度；I表示该像素的亮度。
3. 区别：RGB颜色空间主要用于显示器等设备中，而HIS颜色空间则主要用于图像处理等应用场景中。
相比之下，HIS更适合进行图像处理操作，因为它能够更好地表达图像的颜色信息。
三、HIS变换算法的实现HIS变换算法的实现主要包括以下几个步骤：1. RGB到HIS的转换：首先，需要将RGB颜色空间中的像素转换到HIS颜色空间中。
这一步可以通过以下公式实现：H = arccos[(0.5 * ((R - G) + (R - B))) / sqrt((R - G)^2 + (R - B) * (G - B))]if B > G:H = 360 - HS = 1 - 3 * min(R, G, B) / (R + G + B)I = (R + G + B) / 3其中，arccos表示反余弦函数，min表示取最小值。
2. HIS到RGB的转换：接下来，需要将处理后的图像再次转换回RGB颜色空间中。
这一步可以通过以下公式实现：if H < 120:R = I * (1 + S * cos(H) / cos(60 - H))B = I * (1 - S)G = 3 * I - (R + B)elif H < 240:H -= 120R = I * (1 - S)G = I * (1 + S * cos(H) / cos(60 - H))B = 3 * I - (R + G)else:H -= 240G = I * (1 - S)B = I * (1 + S * cos(H) / cos(60 - H))R = 3 * I - (G + B)其中，cos表示余弦函数。
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9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）
人眼的吸收特性：
人眼的锥状细胞是负责彩色视觉的传感器， 人眼的锥状细胞可分为三个主要的感觉类别。
大约65%的锥状细胞对红光敏感，33%对绿光 敏感，只有2%对蓝光敏感。
由于人眼的这些吸收特性，被看到的彩色是 所谓的原色红（R，red）、绿(G，green)和蓝 （B，blue）的各种组合。
可见光
γ 射 X 射线 紫外 红外线
线
线
无线电波 微波 超 短 中 长
短 波波波
0.01nm 1nm 0.1μ 10μ 0.1cm 10cm 10m 1km 100km 电磁波谱分布
紫 蓝 青绿黄 橙 红
0.38 0.43 0.47 0.5 0.56 0.59 0.62 0.76(m)
图9.1 可见范围电磁波谱的波长组成
伪彩色图像（Pseudocolor Image）是指将所选的像素编码 或彩色化的图像。对这些像素，相关联的像素值（灰度值或彩 色向量）被给定的彩色向量所替换。原始图像可以是灰度图像 。
彩色量化一般通过索引的彩色（Indexed Color）来实现。 例如，根据量化算法，从图像中选择256个彩色向量并放入彩 色图（Colormap）或调色板（Palette）中，对每个像素列出其 相关联的索引值，基于这个索引值，在显示器上选择索引彩色 来表示彩色图像。
红绿蓝三原色按照比例混合可以得到各种颜 色，其配色方程为：
C=aR+bG+cB
(9.4)
12
9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）
原色相加可产生二次色。
例如：红色+蓝色=深红色(M，magenta)， 绿色+蓝色=青色(C，cyan)， 红色+绿色=黄色(Y，yellow)。
c(x, y) = [ f1(x, y), f2 (x, y), f3(x, y)]T [ f1, f2, f3]T
（9.1）
设向量分量各自具有L个量化等级（通常情况下L可以取 256)。
4
9.1.1 彩色图像的概念 （Concepts of Color Image）
假彩色图像（False-Color Image）与真彩色图像的定义形 式类似，它允许将可见光以外的光谱也转换为彩色图像的向量 分量。比如红外图像，其信息内容并不是来自可见光，将处在 红外光谱的信息转换到了可见光的范围内。
三原色原理指出
自然界中的可见颜色都可以用三种原色按一定比
例混合得到；反之，任意一种颜色都可以分解为 三种原色。
作为原色的三种颜色应该相互独立，即其中任何
一种都不能用其他两种混合得到。
11
9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）
三原色原理
为了标准化起见，国际照明委员会（CIE） 规定用波长为700nm、546.1nm、435.8nm的单 色光分别作为红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色。
可见光
可见光是由电磁波谱中相对较窄的波段组成， 如果一个物体比较均衡地反射各种光谱，则人看 到的物体是白的；
而如果一个物体对某些可见光谱反射的较多， 则人看到的物体就呈现相对应的颜色。
例如，绿色物体反射具有500~570nm （纳米）范围的光，吸收其他波长光的多数能量。
7
9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）
如果用Y来表示光的亮度(灰度)，则有如下关系：
2
Background
在图像处理中要引入颜色主要由以下两个因 素驱动。
其一，颜色是一个强有力的描述子，它常常可
以简化目标物的区分及从场景中抽取目标；
其二，人类可以辨别几千种颜色色调和亮度，
相比之下只能辨别几十种灰度层次。
3
9.1.1 彩色图像的概念 （Concepts of Color Image）
以一定的比例混合光的三种原色或者以一种二次
色与其相反的原色相混合可以产生白色(W， white)， 即：红色+绿色+蓝色=白色。
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9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）
彩色到灰度的转换 相同亮度的三原色，人眼看去的感觉是，绿色光
的亮度最亮，而红色光其次，蓝色光最弱。
9.3 伪彩色处理（Pseudocolor Image Processing）
9.4 全彩色图像处理（Full-Color Image Processing）
9.5 彩色图像分割（Color Image Segmentation） 9.6 彩色图像处理的应用（Applications of CIP）
彩色图像（Color Image）直观地说对应我们对周围彩色环 境的感知（即对应人的视觉器官的感知）。从计算的角度，一 幅彩色图像被看做一个向量函数（一般具有三个分量），设函 数的范围是一个具有范数的向量空间，也称为彩色空间（ Color Space）。
对于一幅（三通道的）彩色数字图像c，赋给一个像素三 个向量分量f1、f2、f3：
数字图像处理
Digital Image Processing
信息工程学院 School of Information Engineering
第9章 彩色图像处理 （Color Image Processing）
9.1 彩色图像基础（Fundamentals of Color Image） 9.2 彩色模型（Color Models）
5
9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）
白光
在17世纪，牛顿通过三棱镜研究对白 光的折射就已发现：
白光可被分解成一系列从紫到红的连续光 谱，从而证明白光是由不同颜色（而且这些 颜色并不能再进一步被分解）的光线相混合 而组or Fundamentals ）
9
9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）
三原色原理
其基本内容是：
任何颜色都可以用3种不同的基本颜色按照不 同比例混合得到，即
C=aC1+bC2+cC3
(9.1)
式中a，b，c >=0 为三种原色的权值或者比例， C1、C2、C3为三原色（又称为三基色）。
10
9.1.2 彩色基础 （ Color Fundamentals ）