色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换

UV色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换收藏

CIE 1931 XYZ 色彩空间（也叫做CIE 1931 色彩空间）是其中一个最先采用数学方式来定义的色彩空间，它由国际照明委员会（CIE）于1931年创立。人类眼睛有对于短（S）、中（M）和长（L）波长光的感受器（叫做视锥细胞），所以原则上只要三个参数便能描述颜色感觉了。在三色加色法模型中，如果某一种颜色和另一种混合了不同份量的三种原色的颜色，均使人类看上去是相同的话，我们把这三种原色的份量称作该颜色的三色刺激值。CIE 1931

色彩空间通常会给出颜色的三色刺激值，并以X、Y和Z来表示。

因为人类眼睛有响应不同波长范围的三种类型的颜色传感器，所有可视颜色的完整绘图是三维的。但是颜色的概念可以分为两部分：明度和色度。例如，白色是明亮的颜色，而灰色被认为是不太亮的白色。换句话说，白色和灰色的色度是一样的，而明度不同。

CIE xyY空间是由XYZ值导出的空间，Y 是颜色的明度或亮度。x和y是CIE xy色度坐标，它们是所有三个三色刺激值X、Y 和Z 的函数所规范化的三个值中的两个：

反变换：（Y是亮度，x和y是色度坐标，已知）

在这里，x和y是色度坐标，CIE 1931色度图如下：

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LUV色彩空间全称CIE 1976(L*,u*,v*)（也作CIELUV）色彩空间，L*表示物体亮度，u*和v*是色度。于1976年由国际照明委员会(International Commission on Illumination)提出，由CIE XYZ空间经简单变换得到，具视觉统一性。类似的色彩空间有CIELAB。对于一般的图像，u*和v*的取值范围为-100到+100，亮度为0到100。

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转换：

RGB to LUV

1，RGB to CIE XYZ:

2，CIE XYZ to CIE LUV:

在这里u'和v'是色度坐标。CIE 1976色度图如下：

反变换CIE LUV to CIE XYZ

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另一种LUV色彩空间的表达：The cylindrical version:L*C*h*，L是亮度，C是色度，h是色调。

计算表达如下：

另外，色彩的饱和度S可以计算如下：

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本文整理内容来自英文维基百科：

CIE LUV色彩空间词条CIELUV color space 链接https://www.wendangku.net/doc/7618405013.html,/wiki/CIELUV_color_space

以及CIE 1931 color space

https://www.wendangku.net/doc/7618405013.html,/wiki/CIE_XYZ

matlab 图像的几何变换与彩色处理

实验四、图像的几何变换与彩色处理 一、实验目的 1理解和掌握图像的平移、垂直镜像变换、水平镜像变换、缩放和旋转的原理和应用； 2熟悉图像几何变换的MATLAB操作和基本功能 3 掌握彩色图像处理的基本技术 二、实验步骤 1 启动MATLAB程序，读入图像并对图像文件分别进行平移、垂直镜像变换、水平镜像变换、缩放和旋转操作 %%%%%%平移 >> flowerImg=imread('flower.jpg'); >> se=translate(strel(1),[100 100]); >> img2=imdilate(flowerImg,se); >> subplot(1,2,1); >> imshow(flowerImg); >> subplot(1,2,2); >> imshow(img2);

I1=imread('flower.jpg'); I1=double(I1); H=size(I1); I2(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=I1(H(1):-1:1,1:H(2),1:H(3)); I3(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=I1(1:H(1),H(2):-1:1,1:H(3)); Subplot(2,2,1); Imshow(uint8(I1)); Title('原图'); Subplot(2,2,2); Imshow(uint8(I3)); Title('水平镜像'); Subplot(2,2,3); Imshow(uint8(I2)); Title('垂直镜像'); img1=imread('flower.jpg'); figure,imshow(img1); %%%%%%缩放 img2=imresize(img1,0.25); figure,imshow(img2); imwrite(img2,'a2.jpg');

Matlab图像颜色空间转换

Matlab图像颜色空间转换 实验内容 用matlab软件编程实现下述任务: 读入彩色图像,提取其中得R、G、B颜色分量,并展示出来。 我们学习了多种表示图像得颜色空间,请编写程序将图像转换到YUV、YIQ、YCrCb、HIS、CMY等颜色空间,并展示出来。 颜色空间得转化关系参考以下公式: 原始图片 三个色调分量 YUV与RGB之间得转换 Y＝0、229R＋0、587G＋0、114B U＝－0、147R－0、289G+0、436B V=0、615R－0、515G－0、100B

YIQ与RGB之间得转换 Y＝0、299R＋0、587G＋0、114B I＝0、596R－0、275G－0、321B Q=0、212R－0、523G＋0、311B YCrCb与RGB之间得转换 Y = 0、2990R + 0、5870G + 0、1140B? Cr = 0、5000R 0、4187G 0、0813B + 128 Cb = 0、1687R 0、3313G + 0、5000B + 128

HSI与RGB之间得转换 I＝(R＋G＋B)/3 H＝arccos{ 0、5*((RG)+(RB)) / ((RG)^2 + (RB)(GB))^0、5} S=1[min(R,G,B)/ I ] CMY与RGB之间得转换

心得体会 查阅了很多资料,并且学习了关于matlab实现图像颜色空间转换得过程。不同得颜色空间在描述图像得颜色时侧重点不同。如RGB(红、绿、蓝三原色)颜色空间适用于彩色监视器与彩色摄像机,HSI(色调、饱与度、亮度)更符合人描述与解释颜色得方式(或称为HSV,色调、饱与度、亮度),CMY(青、深红、黄)、CMYK(青、深红、黄、黑。)主要针对彩色打印机、复印机等,YIQ(亮度、色差、色差)就是用于NTSC规定得电视系统格式,YUV(亮度、色差、色差)就是用于PAL规定得电视系统格式,YCbCr(亮度单一要素、蓝色与参考值得差值、红色与参考值得差值)在数字影像中广泛应用。近年来出现了另一种颜色空间lαβ,由于其把亮度与颜色信息最大限度得分离,在该颜色空间可以分别处理亮度或颜色而不相互影响。 通过这次实验,实现了五种颜色空间得转换,瞧到了不同得绚丽结果,掌握了一些基本得知识。 程序 clear rgb=imread('G:\Learning\MultiMedia\666、jpg'); rgb2hsi(rgb); rgb_r=rgb(:,:,1);

Premiere色彩转换

Premiere色彩转换 如何实现类似《辛德勒的名单》中一个小女孩身上的红花成为片中唯一彩色部分的效果，或者《鸦片战争》中影片开始时狮子眼睛的效果？现在有些人认为使用Premiere中提供的Color Pass滤镜就可以方便地实现这种效果。其实真正制作这种效果不会是那么简单的。原因在于Color Pass（颜色隔离）滤镜，主要是使影片素材中某一种颜色保持不变，而将其他的颜色改变为灰色。这个滤镜实际的效果是使某个颜色隔离出来，而不是使某个物体隔离出来。假如小女孩身上穿的是红衣服，或者周围的背景含有红色，那么无论怎么使用这个滤镜，也无法使小红花隔离出来，成为片中唯一的彩色。而往往我们的影片都是各种颜色交织在一起的，因此要真正实现这种效果还需要综合应用到Premiere中的一些高级技巧。 一、分析 对于黑白电影中的彩色这个实例，需要对有关情况加以具体分析。第一，需要保留的彩色部分和其他部分是否颜色反差大？能够满足Color Pass滤镜的要求？第二，影片除了需要保留彩色的部分之外背景是否未发生变化？第三，彩色部分是否是规则的形状，例如是标准的圆形、标准的矩形；第四，影片是否就是静态的图片？需要处理的电影片段中的彩色部分是否随着影片播放其位置和形状在发生动态的变化？ 针对这几种不同的情况，需要采取不同的方法处理。

假如是第一种情况，那么很简单，使用Color Pass滤镜就可以了，省时省力如图1。在这里彩色仅仅保留了部分的绿色。 对于后三种情况，就需要将最终的效果看作是两个内容完全相同的影片层叠加在一起：只是下面的影片是黑白的，上面那个层的影片有部分彩色。下面的那个层是完全黑白的，这可以通过Black and White滤镜实现。对于叠加在黑白影片上面的层，稍加分析，可以发现，问题的关键是将需要保留的彩色部分从影片中“抠”出来，或者说是将彩色部分从画面中隔离出来，因此这一节将以黑白电影中的彩色为例，主要介绍抠像的技巧。抠像的问题解决了，本文标题的效果也就很容易实现了。 其实我们在影视编辑过程中经常会有需要“抠像”的情况，即需要将某个视频画面中的一部分分离出来与另一个视频画面合成。通常有两种办法：一是先用高亮的蓝色或绿色背景拍摄视频，然后可以利用Blue Screen Keys抠像；二是使用价格昂贵的专业设备（高达几百万美元），例如Quantel，这种设备可以对影片中任何复杂的前景对象与背景进行实时抠像。但是，对于我们而言，要想从现成的视频画面（非蓝/绿背景）中提取某一部分，就只有采取软件的方法。当然我们很容易地就想到了蒙板，使用蒙板可以将画面的彩色部分与其他部分分离开来。因此解决后三种情况的一种比较好的通用办法是使用Matte Keys抠像。 二、关于Matte Keys抠像

VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换要点

VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换 PhotoShop的图像处理功能很强，其中有一个功能是将灰度图像转换为彩色图像，数字图像处理中，也经常要遇到灰度图像与彩色图像相互转换的问题，如何自己解决这个问题，值得大家探讨，现将我解决这类问题的方法陈述如下： 工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图象，这个问题比较好解决，一般情况下彩色图像每个像素用三个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度（红、绿、蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0~255之间，数值越大，该点越白，既越亮，越小则越黑。转换公式为Gray(i,j)=0.11*R(i,j)+0.59*G(i,j)+0.3*B(i,j)，其中Gray(i,j)为转换后的黑白图像在（i,j）点处的灰度值，我们可以观察该式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。 至于灰度图像转换为彩色图像，技术上称为灰度图像的伪彩色处理，这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差不大，但包含了丰富的信息的话，人眼则无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像人眼可以提取更多的信息量。在转换过程中，经常采用的技术是灰度级-彩色变换，意思就是对黑白图像上的每一个像素点，取得该点的灰度值并送入三个通道经过实施不同的变换，产生相应的R、G、B的亮度值，即所求彩色图像对应像素点的彩色值，具体变换公式很多，我采用的是最常用的一种，变换曲线图如下： 上图中，三个图分别代表了三个变换通道，R、G、B指的是变换后对应点的R、G、B分量值，L指的是各个分量的最大值为255，G（x,y）为相应点的灰度值。理论上就这些，下面是我用VC实现的源代码，图一为我的灰度位图，图二为伪彩色处理后的结果图。我这个实现函数中是如何得到灰度位图的数据的就不多讲了，有兴趣的朋友可参考我在天极网上九月十号发表的《VC灰度位图处理》一文，那里应该讲的很

灰度图像处理及颜色模型转换

灰度图像处理程序代码代码 1.二值图像 function erzhi_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to erzhi (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能转换为二值图像','转换失败'); else j=im2bw(x); imshow(j); end 2.图像腐蚀 function fushi_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to fushi (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能进行图像腐蚀','失败'); else j=im2bw(x); se=eye(5); bw=bwmorph(j,'erode'); imshow(bw); 3.创建索引图像 function chuanjian_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to chuanjian (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); x=(handles.img); if isrgb(x) msgbox('这是彩色图像,不能创建索引图像','创建失败'); else y=grayslice(x,16); axes(handles.axes2); imshow(y,jet(16)); end 4.轮廓图

灰度图像转彩色图像代码

clc; clear all; close all; I = imread('q.jpg'); I1 = I; I2 = I; I3 = I; I1(I1>60 & I1<120) = 255; I2(I2>20 & I2<50) = 255; I3(I3>80 & I3<160) = 255; J = cat(3, I1, I2, I3); figure; subplot(1, 2, 1); imshow(I, []); title('By lyqmath 原图', 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'r'); subplot(1, 2, 2); imshow(J, []); title('By lyqmath 彩色图', 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'r'); 二. I = imread('q.jpg'); GS8=grayslice(I,8); GS64=grayslice(I,64); subplot(1,3,1), imshow(I), title('原始灰度图像'); subplot(1,3,2), subimage(GS8,hot(8)), title('分成8层伪彩色'); subplot(1,3,3), subimage(GS64,hot(64)), title('分成64层伪彩色');

k=imread('q.jpg'); [x y z]=size(k); % z should be one for the input image k=double(k); for i=1:x for j=1:y if k(i,j)>=0 & k(i,j)<50 m(i,j,1)=k(i,j,1)+5; m(i,j,2)=k(i,j)+10; m(i,j,3)=k(i,j)+10; end if k(i,j)>=50 & k(i,j)<100 m(i,j,1)=k(i,j)+35; m(i,j,2)=k(i,j)+28; m(i,j,3)=k(i,j)+10; end if k(i,j)>=100 & k(i,j)<150 m(i,j,1)=k(i,j)+52; m(i,j,2)=k(i,j)+30; m(i,j,3)=k(i,j)+15; end if k(i,j)>=150 & k(i,j)<200 m(i,j,1)=k(i,j)+50;

RGB颜色转换方法

RGB转换方法 从#后第1位开始每2位为一组,表示一个颜色的值先换成2进制再换成16进制 第1组为红色 第2组为绿色 第3组为蓝色 下面我把从0到255的十六进制和十进制都列出,等号前为十六进制,等号后为对应的十进制你可以把代码代入进去就知道RGB的色值了 00=0 01=1 求二进制数1011.00的十进制表示。 02=2 解：1x24+0x23+1x22+1x21+1x20+0x2-1+1x2-2+1x2-3 03=3 =16+0+4+2+1+0+0.25+0.125=23.375

04=4 05=5 06=6 07=7 08=8 09=9 0A=10 0B=11 0C=12 0D=13 0E=14 0F=15 10=16 11=17 12=18 13=19 14=20 15=21 16=22 17=23 18=24 19=25

1B=27 1C=28 1D=29 1E=30 1F=31 20=32 21=33 22=34 23=35 24=36 25=37 26=38 27=39 28=40 29=41 2A=42 2B=43 2C=44 2D=45 2E=46 2F=47

31=49 32=50 33=51 34=52 35=53 36=54 37=55 38=56 39=57 3A=58 3B=59 3C=60 3D=61 3E=62 3F=63 40=64 41=65 42=66 43=67 44=68 45=69

47=71 48=72 49=73 4A=74 4B=75 4C=76 4D=77 4E=78 4F=79 50=80 51=81 52=82 53=83 54=84 55=85 56=86 57=87 58=88 59=89 5A=90 5B=91

关于颜色模式、色域和色彩空间配置文件

关于颜色模式、色域和色彩空间配置文件 陈奕男の海报实验室 在印刷海报的过程中常常会出现印出来的海报有色差的问题，同一张照片在数码相机上看、在电脑上看、在手机里看颜色也不尽相同，甚至同一台显示器，用不同的软件看也会产生色差。下图是产生色差的示例： 产生色差的根源在于颜色模式，这里我们会逐步深入地了解颜色模式，以及如何在制作海报、印刷海报的过程中尽量避免色差。 一、颜色模式 颜色模式，是将某种颜色表现为数字形式的模型，或者说是一种记录图像颜色的方式。当我们需要将大自然的颜色用屏幕或者印刷品表示出来时，就需要一套模型来对这些颜色进行表示。 人的自然语言可以说是最早出现的颜色模式了，虽然严格意义上它并不能算是一种颜色模式。当我们需要印制一张浅绿色的彩纸时，我们直接跟印刷店说老板我要印一张浅绿色的彩纸。在这个过程中，老板心中的浅绿色和你觉得的浅绿色可能不一样，所以最后可能印出来的结果不会让你满意。这就是由于标准不同所导致的色差，在后面我们会详细讲。 当前主流的颜色模式主要有RGB、CMYK、lab、HSB。

眼能可以成另等，这样样的模型CMY 所以暗的所以1. RGB RGB 是色 能看到的绝以产生理论另一种波长依照这个 基本都采样的形式。因2. CMYK CMYK 是用的常识。和型的原理是YK 则像是减以我们看到的）紫色。当 以我们最后色光三原色大多数颜色上的白光。的光，而是个原理，凡是采用RGB 模式因此当x 、K 用于印刷品RGB 色光混，没有光的减法。白纸了红色，当当我们加上 会得到黑色（红、绿、色。比如红光（* 在这里是给人眼睛是使用光束式来表示颜y 、z 都是1品的色彩模式混合出颜色的时候就是可以反射白当我们再往各种颜色的色。 蓝）的简称光和绿光混里的“产生睛中感光细胞、发光体来颜色。某一种100时表示式。有点类色不同，颜料是黑色，加什白光，当我们上面增加蓝的颜料（不包 称。红、绿、混合可以产生生”是不严格胞一种错觉来显示颜色种颜色被表示白色，x 、类似我们小时料混合出颜什么颜色的们在白纸上蓝色时，又有包括白色颜 、蓝三束光生黄色光，红格的说法，觉，使人“感的设备，比表示成“x%y 、z 都是时候学过的颜色依靠的是的光就可以混上增加红色颜有一部分光颜料） 之后，光按照不同的红绿蓝全部两种波长不感受”到另比如电脑屏幕%的红光 + 0时表示黑 的红色颜料和是颜料对光混合出什么颜料时，一部光线的反射被因为所有光的比例混合部以相等的最不同的光的另一种颜色的幕、手机屏y%的绿光黑色（没有光和蓝色颜料光线反射的阻么颜色，是一部分光线的被阻碍，于光线的反射合，可以覆盖最大光度混的混合并不能的光。） 屏幕、投影仪光 + z%的蓝光就是黑色料混合出紫色阻碍作用。一种加法。的反射被阻碍于是变成了射都被阻碍了盖人混合，能生仪等蓝光”）。 色这RGB 而碍，（更了，

彩色空间转换

实验五彩色空间转换一、 实验目的 掌握MATLAB 中彩色空间的转换 二、实验步骤 1、由RGB 空间转换到YIQ： 读入5.jpg 图像； clc;clear; f = imread('5.jpg') yiq_image=rgb2ntsc(f); imshow(yiq_image) 显示结果如下： 2、由YIQ 彩色空间转换到RGB 空间下： rgb_image=ntsc2rgb(yiq_image); figure,imshow(rgb_image) 转换结果如图：

2、YCbCr 和RGB 彩色空间的相互转换 ycbcr_image=rgb2ycbcr(f); figure,imshow(ycbcr_image) rgb_image=ycbcr2rgb(ycbcr_image); figure,imshow(rgb_image) 效果如下图： 3、HSV 和RGB 彩色空间的相互转换 >> hsv_image=rgb2hsv(f); >> figure,imshow(hsv_image); >> rgb_image=hsv2rgb(hsv_image); >> figure,imshow(rgb_image); 效果如下图： 4、CMY 和RGB 彩色空间的相互转换 >> cmy_image=imcomplement(f); >> figure,imshow(cmy_image); >> rgb_image=imcomplement(cmy_image); >> figure,imshow(rgb_image); 效果如下图：

5、RGB 彩色空间到HSI 彩色空间的转换 hsi=rgb2hsi(f); figure,subplot(141),imshow(hsi) subplot(142),imshow(hsi(:,:,1)) subplot(143),imshow(hsi(:,:,2)) subplot(144),imshow(hsi(:,:,3)) 效果如下图： 三、实验总结 通过本次实验我掌握了MATLAB 中彩色空间的转换的基本方法。本次实验与上次实验联系比较紧密。但本次实验于上次实验相比，难度上有了一些变化，尤其是在RGB 彩色空间到HSI 彩色空间的转换的时候，出现了一点问题。由于在系统中本身没有rgb2hsi这个函数，所以运行时出现了错误，但通过，上网查找资料终于解决了这一问题。总体来说本次实验收获还是比较大的。

常见色彩模型的相互转换(基于MATLAB)

2013-2014学年第二学期图像通信课程设计报告设计题目：图像的各种颜色空间转换

摘要 所谓三基色原理，是指自然界常见的各种颜色光都可由红、绿、蓝三种色光按照不同比例相配而成。同样，绝大多数颜色也可以分解成红、绿、蓝三种色光。这就是色度学中的最基本的原理。 彩色模型的用途是在某些标准下用通常课接受的方式简化彩色规范。常常涉及到用几种不同的彩色空间表示图形和图像的颜色，以应对不同的场合和应用。因此，在数字图像的生成、存储、处理及显示时，对应不同的彩色空间，需要作不同的处理和转换。现在主要的彩色模型有RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI模型等。本设计主要使用MATLAB编程的方法，实现RGB与其余四种模型之间的互化。即使用不同的色彩模型表示同一图形或图像。通过转换实现色彩模型的变换之后，可以让同一幅图像以各种模式在全球范围内流通，所以本设计具有一定的实际意义。一般的图像原始都为RGB—加色混合色彩模型，它与剩下的几个色彩模型之间存在着函数对应关系，通过矩阵运算改变模型的参数就可以实现不同色彩模型之间的相互转换。例如CMY—减色混合色彩模型，就是利用青色、深红色、黄色这三种彩色按照一定比例来产生想要的彩色，CMY是RGB 三基色的补色，它与RGB存在如下关系：[C M Y ]=[ 1 1 1 ]-[ R G B ]，使用MATLAB编程时， 读入三个通道的数值，按照对应关系进行矩阵变换就可以转换成CMY色彩模型。其他色彩模型转换原理与此相似。 关键词：MATLAB，RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSI、色彩模型

一、设计任务、目的和要求 任务：实现RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI模型这几种不同色彩模型之间的相互转换 要求：最终结果用图像显示 二、总体方案设计 系统运行环境：WINDOWS 7操作系统 编程软件平台：MATLAB2012b 编码算法原理：将原图的三基色数值读入，根据不同色彩模型之间的相互关系，通过矩阵运算改变不同的亮度和色度等信息来实现色彩模型的转换，然后将变换后的图像导出 流程图： 三、设计实现

实验8多媒体实验颜色空间转换

多媒体实验报告——颜色空间的转换 一、实验目的 通过本章的课程设计，加深对数字图像基础知识的理解，并获得如何处理图像的实际经验，并达到以下目的 1、熟练使用matlab进行图像的读取和显示； 2、了解各种颜色空间的不同； 3、掌握各种颜色空间的转换方法。 二、实验内容 1、完成实验指导书3.5节的内容，掌握颜色空间的转换方法； 2、在以上基础上完成下列程序的编写： 练习1：将图片flowers.tif图像转换为hsv空间图像，并提取hsv空间下的每个分量，对转换后的hsv图像进行调整，并将调整后的图像重新转换为rgb空间图像，要求：（1）用一个显示原始图像。（2）用另一个窗口分四个区域显示hsv的三个分量，以及调整后的图像。 练习2：仿照上面的练习，将rgb空间转换为ycbcr空间，显示要求同上。 三、实验结果（粘贴程序以及程序运行结果，或运行结果的说明） 练习1： （1）编程如下： clear all; clc pic = imread('flowers.tif'); phsv = rgb2hsv(pic); figure(1) subimage(pic):colorbar; figure(2) ph = phsv(:,:,1); ps = phsv(:,:,2); pv = phsv(:,:,3); pm = cat(3,ph,ps,pv); phsv = hsv2rgb(pm); subplot(2,2,1),subimage(ph):colorbar; xlabel('(a)色调分量图像','FontSize',14,'FontName','隶书','color','b');

数字图像处理代码Ch5《彩色图像处理》

例5.1 函数说明。 clc,clear,close all; %函数demo f=imread('Fig0604(a)(iris).tif'); subplot 131;imshow(f);title('(a)RGB图像'); [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); subplot 132;imshow(X1,map1);title('(b)未经抖动处理的颜色数减少到8的图像'); [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); subplot 133;imshow(X2,map2);title('(c)经抖动处理的颜色数减少到8的图像'); g=rgb2gray(f); g1=dither(g); figure;subplot 121;imshow(g); title('(d)使用函数rgb2gray得到的图(a)的灰度图像'); subplot 122;imshow(g1); title('(e)抖动处理后的灰度图像（二值图像）'); 运行结果：

例5.2 RGB转化为HSI。 clc,clear,close all; %从RGB转化到HSI f=imread('Fig0602(b)(RGB_color_cube).tif'); subplot 221;imshow(f); title('(a)RGB图像'); f1=rgb2hsi(f); H=f1(:,:,1); S=f1(:,:,2); I=f1(:,:,3); subplot 222;imshow(H);title('(b)色调图像'); subplot 223;imshow(S);title('(c)饱和度图像'); subplot 224;imshow(I);title('(d)亮度图像'); 运行结果：

颜色模式转换基本常识

颜色模式转换基本常识 为了在不同的场合正确输出图像，有时需要把图像从一种模式转换为另一种模式。Photoshop通过执行“Image/Mode（图像/模式）”子菜单中的命令，来转换需要的颜色模式。这种颜色模式的转换有时会永久性地改变图像中的颜色值。例如，将RGB模式图像转换为CMYK模式图像时，CMYK色域之外的RGB颜色值被调整到CMYK色域之外，从而缩小了颜色范围。 由于有些颜色在转换后会损失部分颜色信息，因此在转换前最好为其保存一个备份文件，以便在必要时恢复图像。 1、将彩色图像转换为灰度模式 将彩色图像转换为灰度模式时，Photoshop会扔掉原图中所有的颜色信息，而只保留像素的灰度级。 灰度模式可作为位图模式和彩色模式间相互转换的中介模式。 2、将RGB模式的图像转换成CMYK模式 如果将RGB模式的图像转换成CMYK模式，图像中的颜色就会产生分色，颜色的色域就会受到限制。因此，如果图像是RGB模式的，最好选在RGB模式下编辑，然后再转换成CMYK图像。 3、将其他模式的图像转换为位图模式 将图像转换为位图模式会使图像颜色减少到两种，这样就大大简化了图像中的颜色信息，并减小了文件大小。要将图像转换为位图模式，必须首先将其转换为灰度模式。这会去掉像素的色相和饱和度信息，而只保留亮度值。但是，由于只有很少的编辑选项能用于位图模式图像，所以最好是在灰度模式中编辑图像，然后再转换它。 在灰度模式中编辑的位图模式图像转换回位图模式后，看起来可能不一样。例如，在位图模式中为黑色的像素，在灰度模式中经过编辑后可能会灰色。如果像素足够亮，当转换回位图模式时，它将成为白色。 4、将其他模式转换为索引模式 在将色彩图像转换为索引颜色时，会删除图像中的很多颜色，而仅保留其中的256种颜色，即许多多媒体动画应用程序和网页所支持的标准颜色数。只有灰度模式和RGB模式的图像可以转换为索引颜色模式。由于灰度模式本身就是由256级灰度构成，因此转换为索引

色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换

UV色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换收藏 CIE 1931 XYZ 色彩空间（也叫做CIE 1931 色彩空间）是其中一个最先采用数学方式来定义的色彩空间，它由国际照明委员会（CIE）于1931年创立。人类眼睛有对于短（S）、中（M）和长（L）波长光的感受器（叫做视锥细胞），所以原则上只要三个参数便能描述颜色感觉了。在三色加色法模型中，如果某一种颜色和另一种混合了不同份量的三种原色的颜色，均使人类看上去是相同的话，我们把这三种原色的份量称作该颜色的三色刺激值。CIE 1931 色彩空间通常会给出颜色的三色刺激值，并以X、Y和Z来表示。 因为人类眼睛有响应不同波长范围的三种类型的颜色传感器，所有可视颜色的完整绘图是三维的。但是颜色的概念可以分为两部分：明度和色度。例如，白色是明亮的颜色，而灰色被认为是不太亮的白色。换句话说，白色和灰色的色度是一样的，而明度不同。 CIE xyY空间是由XYZ值导出的空间，Y 是颜色的明度或亮度。x和y是CIE xy色度坐标，它们是所有三个三色刺激值X、Y 和Z 的函数所规范化的三个值中的两个： 反变换：（Y是亮度，x和y是色度坐标，已知） 在这里，x和y是色度坐标，CIE 1931色度图如下：

---------------------------------------------------------------------------------- LUV色彩空间全称CIE 1976(L*,u*,v*)（也作CIELUV）色彩空间，L*表示物体亮度，u*和v*是色度。于1976年由国际照明委员会(International Commission on Illumination)提出，由CIE XYZ空间经简单变换得到，具视觉统一性。类似的色彩空间有CIELAB。对于一般的图像，u*和v*的取值范围为-100到+100，亮度为0到100。 ----------------------------------------------------------------------------------- 转换： RGB to LUV 1，RGB to CIE XYZ:

数字图像处理之彩色图像的处理

实验六彩色图像得处理 一、实验目得 1、掌握mａtlab中RGＢ图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间得转换. 3、掌握彩色图像得直方图处理方法。 二、实验内容及步骤 1、RGＢ图像与索引图像、灰度级图像得转换。 cｌoｓe ａll RGB＝iｍrｅａd（'ｆlｏｗｅrs、ｔif’）； [R_i，mａp]=rgb2ind（RＧB，８）；%ＲGB图像转换为８色得索引图像figｕｒe imｓhoｗ（R_i,mａp) [R_g]=rgb２gray（ＲＧB)；%RGB图像转换为灰度级图像 figｕrｅ iｍshｏw（Ｒ_g)

思考： 将RGB图像’fｌoｗｅｒs、tif’分别转换为32色、256色、１０24色索引图像，就是否调色板所表示得颜色值越多图像越好？ close aｌl ＲGB=iｍread（＇ｆlｏｗｅｒs、tｉf’）； ［R＿ｉ１,mａp]=rgｂ2iｎd(RGB,8)；%RＧＢ图像转换为8色得索引图像［R＿ｉ２，mａｐ］=rgｂ2ind(RGB,32)；%ＲGB图像转换为3２色得索引图像 ［Ｒ_i3,ｍaｐ]=rｇｂ2ｉnd(ＲＧＢ，２５６)；％RGB图像转换为2５6色得索引图像 [Ｒ_i4，ｍａp］=rgb２ind(RGB,1024)；％RＧB图像转换为1０24色得索引图像 Suｂplot（221）；imsｈow（R＿i1，maｐ）；tｉｔle(’8色得索引图像'）； Subpｌot(22２)；iｍshow(R_i2，map）；ｔｉｔle（’3２色得索引图像＇)； Subploｔ(223);imsｈow（R_i３，ｍaｐ);tiｔle('2５6色得索引图像’）; Sｕbｐｌｏt(２24)；imshｏw(R_ｉ４,ｍap）；tｉtlｅ（'1０2４色得索引图像

常见色彩模型的相互转换(基于MATLAB)

2013-2014学年第二学期图像通信课程设计报告 设计题目：图像的各种颜色空间转换

摘要 所谓三基色原理，是指自然界常见的各种颜色光都可由红、绿、蓝三种色光按照不同比例相配而成。同样，绝大多数颜色也可以分解成红、绿、蓝三种色光。这就是色度学中的最基本的原理。 彩色模型的用途是在某些标准下用通常课接受的方式简化彩色规范。常常涉及到用几种不同的彩色空间表示图形和图像的颜色，以应对不同的场合和应用。因此，在数字图像的生成、存储、处理及显示时，对应不同的彩色空间，需要作不同的处理和转换。现在主要的彩色模型有RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ 模型、YcbCr模型、HSI模型等。本设计主要使用MATLAB编程的方法，实现RGB与其余四种模型之间的互化。即使用不同的色彩模型表示同一图形或图像。通过转换实现色彩模型的变换之后，可以让同一幅图像以各种模式在全球范围内流通，所以本设计具有一定的实际意义。一般的图像原始都为RGB—加色混合色彩模型，它与剩下的几个色彩模型之间存在着函数对应关系，通过矩阵运算改变模型的参数就可以实现不同色彩模型之间的相互转换。例如CMY—减色混合色彩模型，就是利用青色、深红色、黄色这三种彩色按照一定比例来产生想要的 彩色，CMY是RGB三基色的补色，它与RGB存在如下关系：C M Y = 1 1 1 - R G B ，使 用MATLAB编程时，读入三个通道的数值，按照对应关系进行矩阵变换就可以转换成CMY色彩模型。其他色彩模型转换原理与此相似。 关键词：MATLAB，RGB、YUV、YIQ、YCbCr、HSI、色彩模型

一、设计任务、目的和要求 任务：实现RGB模型、CMY模型、YUV模型、YIQ模型、YcbCr模型、HSI 模型这几种不同色彩模型之间的相互转换 要求：最终结果用图像显示 二、总体方案设计 系统运行环境：WINDOWS 7操作系统 编程软件平台：MATLAB2012b 编码算法原理：将原图的三基色数值读入，根据不同色彩模型之间的相互关系，通过矩阵运算改变不同的亮度和色度等信息来实现色彩模型的转换，然后将变换后的图像导出 流程图： 三、设计实现

C#实现颜色空间转换

实验一颜色空间转换 下载链接：https://www.wendangku.net/doc/7618405013.html,/share/link?shareid=139708&uk=521254270 一、实验目的 理解颜色空间的原理,并实现各颜色空间的转换算法. 二、实验内容和步骤 请编程实现以下转换算法: 1.RGB ←→CMY 2.RGB ←→ HSL 3.RGB ←→ HSV 三、实验要求 1. 实现语言不做要求, C, C++, Java, Matlab均可 2. 要求按照课本上的算法实现 3. 请关键语句都加上注释 四、实验结果（本次实验采用C#语言） 1．实验界面截图： （1）初始截图 （2）操作后截图

2.实验代码

using System; using System.Collections.Generic; using https://www.wendangku.net/doc/7618405013.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace RGBChange { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } //选择转换模式 private void comboBox1_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e) { if (comboBox1.Text == "RGB-->CMY" || comboBox1.Text == "RGB--->HSL" || comboBox1.Text == "RGB-->HSV") { label6.Text = "请输入数据，R:[0,255],G:[0,255],B:[0,255]"; label1.Text = "R:"; label2.Text = "G:"; label3.Text = "B:"; } if (comboBox1.Text == "CMY-->RGB" ) { label6.Text = "请输入数据，C:[0,360],M:[0,1],Y:[0,1]"; label1.Text = "C:"; label2.Text = "M:"; label3.Text = "Y:"; } if (comboBox1.Text == "HSV--->RGB" ) { label6.Text = "请输入数据，H:[0,360],S:[0,1],:[0,1] "; label1.Text = "H:"; label2.Text = "S:"; label3.Text = "V:"; }

彩色图像处理

关于彩色图像处理的认识与探究 李时铨 安徽大学 信息与计算科学 2016.5

摘要 随着信息技术的发展,彩色图像的应用也更加广泛。与灰度图像相比,彩色图像携带了更多的可视化信息。彩色图像处理已成为一个重要的研究领域。由于彩色图像中颜色表示的复杂性,本作依照经典RGB模型来进行多重灰度图像处理再合成，而现代彩色图像的处理方法早已是无穷无尽，可见彩色信息在数字图像处理中正得到更大的关注。 灰度图像中的去噪、退化复原、压缩在经过历史的变革以及有层出不穷的办法应对，但是如何同样的作用于彩色图像，想必是有困难的。一副图有许许多多像素的同时，每个像素还带着自己的色彩。基于RGB模型，不难理解，每一幅彩图都是由几张看似灰度的图像叠加形成（基于三原色原理）；同时为了色彩更加丰富多变，各种模型体系也崭露头角。 想必全彩色图像处理是基于伪彩色图像处理，伪彩色处理试图将灰度分层，而全彩色处理试图将色彩分层，给予灰度图一样的“待遇”，完成各项操作之后合成回原来的色彩。同时也不难理解，彩色图像的像素点，是一个个向量，这对未来直接处理彩色图像有着莫大的帮助与延伸。 关键词：彩色图像 均值滤波去噪 Lucy Richardson图像复原 图像DCT变换与反变换

Abstract With the development of information technology, the application of color image is also more widely. Compared with the gray image, color images carry more visual information.Color image processing has become an important area of research.Because of the complexity of the color in the color image said, according to the classical RGB model to make a multiple gray image processing and synthesis,however，he modern color image processing method is endless, visible color information in digital image processing is of greater concern. In the gray image noise reduction, degradation of recovery and compression after historical change and there are endless way to deal with, but how also applied to color images, most presumably is difficult.There are many, many pixels of a figure at the same time, each pixel with its own color.Based on the RGB model, it is easy to understand, every color image is formed by some seemingly gray-scale image overlay; At the same time in order to more colorful and changeable, all sorts of model system is emerging. Must have full color image processing is based on pseudo color image processing, and pseudo color processing to gray-scale stratification, and full color processing to color layer, giving the "treatment", like the gray-scale complete synthesis of back to the original color after the operations.It is not difficult to understand at the same time, color image pixels, is a vector, this directly with color images for the future with a great deal of help and extension. Key Words：Color image processing Noise reduction with average filtering Image restoration by Lucy Richardson Image DCT transform and inverse transform