色彩空间的转换

转化意图：可感知、饱和度

我们在打印机ICC曲线制作问题的时候，常常会发现对于色彩空间转换中着色方法（Rendering intents）的选用感到迷茫。因此，在这里通过图解可以更直观的比较色彩空间的四种转换意图的区别。

一般来讲，实际设备的色域是不足以重现源空间色彩的，也就是说目标空间小于原空间，当然这不是我们期望的，但实际往往如此，超出目标色彩空间的色彩如何处理，这便是着色方法的问题的由来。ICC共提供了四种着色方案，或者说色域映射方法来处理这一问题，每种方法都是一种妥协和压缩，问题是怎么取舍。这四种方法在Photoshop中文版中被分别翻译为：可感知、饱和度、绝对比色、相对比色。

可感知（Perceptual Intent）

可感知是最常用的一种转换方式。可感知转换方式即在保持所有颜色相互关系不变的基础上，改变源设备色空间中所有的颜色，但使所有颜色在整体感觉上保持不变。

可感知转化意图下的色块

我们的眼睛对颜色之间的相互关系较为敏感，而对于颜色的绝对值感觉并不太敏感。如果一副图像中明显包含了一些色域外颜色时，采用可感知意图是一个很好的选择。可感知比较适合轿大的RGB色域的相较小的CMYK色域转换使用。通俗一点理解，可以叫做整体的压缩。优点是能保持图像上所有颜色之间的对比关系，缺点是图像上每个颜色都会发生变化，经常可以看到图像整体会变浅之类的。

这种方法可以说是兼顾了比色法和饱和度法的优点，旨在保留颜色之间的可视关系，尽管颜色值本身可能有改变，但人眼看起来感觉更自然，此方案由于保持原色彩关系，等比例压缩，所以适合需要高质量的摄影图像。

饱和度（Saturation Intent）

饱和度实际上是一种线性压缩，饱和度转换方式力求保持颜色的鲜艳度，较为忽略颜色的准确性。它把源设备色空间中最饱和的颜色映射到目标设备中最饱和的颜色。好处是所有的颜色相对关系都没有改变，保留了层次；但是缺点也是明显的，就是所有的颜色都改变了，饱和度降低了，通俗一点理解即保持图像鲜艳的色彩而丢失了颜色的准确性。

饱和度转换意图下的色块

因为这种方法饱和度损失是最大的，饱和度丢失法也许更确切。比较适合于需要分辨颜色相对关系的用途，如科研图像、商业图表等，比如DNA染色图像，或者拍回来火星红外线照片，因为这些应用具体的颜色是什么不重要，分辨颜色的差异更重要。

最简单的是比色法（Colorimetric Intents），这种方法保持落在目标色域内颜色不变，而以牺牲色域外颜色为代价。比色法又分两种，一个是ICC绝对比色，另一个是与输出介质关联的相对比色法。

绝对比色（ICC-Absolute Colorimetric Intent）

绝对比色再现意图主要是为打样而设计的，目的是要在另外的打样设备上模拟出最终输出设备的复制效果。即落在目标色域内的颜色不做任何改变，全部“复制”过来，不进行源空间与目标空间的白点匹配，而超出目标色域的颜色（溢色）则被简单剪切掉。通俗理解来说，模拟纸白，白色变化很大。

绝对比色转换意图下的色块

这种做法好处是低饱和区颜色都没有变；缺点是超出目标色域的高饱和度区域色彩完全失去层次。因此不适合一般常规转换，只是在很少的情况下使用。

相对比色（Media-Relative Colorimetric Intent）

相对色度是要准确复制出色域内的所有颜色，比较源色彩空间与目标色彩空间，先将源的“白色”与目标空间的“白色”精准对位（不管其色值是否一致），原色彩空间中的“白点”将被置于打印介质的“白”点上（实际上不是真正的白），然后将落在目标色域内的其

他颜色以同样的方式进行精确映射和匹配，超出目标色域的溢出颜色会被替换为目标色彩空间内可再生的最相近的颜色。

相对比色转换意图下的色块

该方式低饱和色区域颜色得到准确还原，同时符合人眼对媒体白点自动适应的特性，即尽量忠于原始图像的色彩。但是同样损失了溢色部分的层次。相对色度再现意图对于图像复制来说，比感知再现意图是更好的选择，因为它保留了更多原来的颜色，适合色域差别不太大的icc之间的转换。

四种转换意图比较

总结：这里对可感知、饱和度、绝对比色、相对比色这四种转换意图，在色彩映射原理及实际应用上，进行了详细而深入的说明。每一种色彩转换意图，都有着其独特的色彩映射方式，以及不可避免的颜色压缩缺陷。但这并不影响我们按照不同的应用去选择合理的颜色空间转换意图，而针对于打印输出的色彩管理上，建议使用相对比色的转换意图。

(整理)matlab图像类型与彩色模型的转换.

第六讲图像类型与 彩色模型的转换 【目录】 一、图像类型的转换 (1) 1、真彩图像→索引图像 (3) 2、索引图像→真彩图像 (3) 3、真彩图像→灰度图像 (4) 4、真彩图像→二值图像 (4) 5、索引图像→灰度图像 (5) 6、灰度图像→索引图像 (6) 7、灰度图像→二值图像 (7) 8、索引图像→二值图像 (8) 9、数据矩阵→灰度图像 (9) 二、彩色模型的转换 (9) 1、图像的彩色模型 (10) 2、彩色转换函数 (10) 三、纹理映射 (13) 【正文】 一、图像类型的转换

1、真彩图像→索引图像 【格式】X =d i t h e r (R G B ,m a p ) 【说明】按指定的颜色表m a p 通过颜色抖动实现转换 【输入】R G B 可以是d o u b l e 或u i n t 8类型 【输出】X 超过256色则为d o u b l e 类型，否则输出为u i n t 8型 【例】 C L F ,R G B =i m r e a d ('f l o w e r s .t i f '); 100 200 300 400 500 50100150200250300350 100 200 300 400 500 50100150200250300350 【输出】R G B 为d o u b l e 类型 【例】 C L F ,l o a d t r e e s ; R G B =i n d 2r g b (X ,m a p ); s u b p l o t (1,2,1);s u b i m a g e (X ,m a p );t i t l e ('索引图') s u b p l o t (1,2,2);s u b i m a g e (R G B );t i t l e ('真彩图')

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');

PANTON国际色卡CMYK色值对照表

PANTONE国际色卡四色模拟专色CMYK色值对照表 前三个为LAB色，后三个为RGB值，当然你可以在CDR或其他软件里很轻易的 用RGB值转换成CMYK值， 100C 93 -8 50 243 237 134 #F3ED86 101C 92 -9 66 245 236 98 #F5EC62 102C 91 -7 100 250 230 0 #FAE600 103C 71 0 91 202 173 0 #CAAD00 104C 62 -1 74 172 150 0 #AC9600 105C 48 -1 49 129 114 20 #817214 106C 91 -6 65 246 231 97 #F6E761 107C 90 -4 81 250 226 47 #FAE22F 108C 88 0 95 254 219 0 #FEDB00 109C 86 5 100 255 209 0 #FFD100 110C 73 7 94 219 174 0 #DBAE00 111C 61 4 75 175 143 0 #AF8F00 112C 55 2 62 153 128 0 #998000 113C 90 -2 67 250 225 90 #FAE15A 114C 89 -2 70 250 224 81 #FAE051 115C 89 -1 72 251 222 74 #FBDE4A 116C 85 7 93 255 206 0 #FFCE00 117C 68 10 83 206 157 0 #CE9D00 118C 60 8 73 179 138 0 #B38A00 119C 50 1 49 138 118 26 #8A761A 120C 89 0 53 249 223 121 #F9DF79 1205C 90 0 31 243 226 167 #F3E2A7 121C 89 2 57 251 219 110 #FBDB6E 1215C 89 1 40 245 221 146 #F5DD92 122C 87 5 68 253 212 79 #FDD44F 1225C 84 11 69 253 199 69 #FDC745 123C 84 12 79 255 199 38 #FFC726 1235C 79 22 85 255 179 0 #FFB300 124C 75 16 85 235 171 0 #EBAB00 1245C 64 13 69 198 146 0 #C69200 125C 61 12 72 187 137 0 #BB8900 1255C 56 10 59 170 128 14 #AA800E

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

常用RGB颜色表

常用RGB颜色表（一） 2009-06-19 21:41 R G B值R G B值R G B值黑色0 00#000000黄色2552550#FFFF00浅灰蓝色176224230#B0E0E6象牙黑413633#292421香蕉色22720787#E3CF57品蓝65105225#4169E1灰色192192192#C0C0C0镉黄25515318#FF9912石板蓝10690205#6A5ACD 冷灰128138135#808A87dougello23514285#EB8E55天蓝135206235#87CEEB 石板灰112128105#708069forum gold255227132#FFE384 暖灰色128128105#808069金黄色2552150#FFD700青色0255255#00FFFF 黄花色218165105#DAA569绿土569415#385E0F 白色225225225#FFFFFF瓜色227168105#E3A869靛青84684#082E54古董白250235215#FAEBD7橙色255970#FF6100碧绿色127255212#7FFFD4天蓝色240255255#F0FFFF镉橙255973#FF6103青绿色64224208#40E0D0白烟245245245#F5F5F5胡萝卜色23714533#ED9121绿色02550#00FF00白杏仁255235205#FFFFCD桔黄2551280#FF8000黄绿色1272550#7FFF00 cornsilk255248220#FFF8DC淡黄色245222179#F5DEB3钴绿色6114564#3D9140蛋壳色252230201#FCE6C9翠绿色020187#00C957 常用RGB颜色表（二） 2009-06-19 21:42 花白255250240#FFFAF01284242#802A2A3413934#228B22 gainsboro220220220#DCDCDC163148128#A394801242520#7CFC00 ghostWhite248248255#F8F8FF1385415#8A360F5020550#32CD32蜜露橙240255240#F0FFF01355136#873324189252201#BDFCC9象牙白250255240#FAFFF021010530#D2691E10714235#6B8E23亚麻色250240230#FAF0E625512564#FF7D404812820#308014 navajoWhite255222173#FFDEAD240230140#F0E68C4613987#2E8B57 253245230#FDF5E6188143143#BC8F8F0255127#00FF7F 255245238#FFF5EE1999720#C76114 255250250#FFFAFA1157418#734A12紫色16032240#A020F0 943818#5E2612紫罗蓝色13843226#8A2BE2 25500#FF00001608245#A0522D jasoa160102211#A066D3 15610231#9C661F1396919#8B4513湖紫色15351250#9933FA 2272313#E3170D24416496#F4A460淡紫色218112214#DA70D6 25512780#FF7F50210180140#D2B48C梅红色221160221#DDA0DD 1783434#B22222 1762331#B0171F00255#0000FF

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

RGB与YUV、YIQ、YCbCr、HSI、CMY的模型互化(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

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，

各种颜色模型分析

色彩空间介绍 颜色模型是指某个三维颜色空间中的一个可见光子集,它包含某个颜色域的所有颜色。如我们所熟知的三原色光模式.三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光(如图1所示)。 图1 在大多数的彩色图形显示设备一般都是使用红、绿、蓝三原色，我们的真实感图形学中的主要的颜色模型也是RGB模型，但是红、绿、蓝颜色模型用起来不太方便，它与直观的颜色概念如色调、饱和度和亮度等没有直接的联系。为了更便于颜色的直观表示,一些学者提出了其它的颜色模型,如HSV、HSI、CHL、LAB、CMY等。 RGB颜色模型 RGB（Red,Green,Blue）颜色模型通常使用于彩色阴极射线管等彩色光栅图形显示设备中，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。RGB颜色模型称为与设备相关的颜色模型，RGB颜色模型所覆盖的颜色域取决于显示设备荧光点的颜色特性，是与硬件相关的。它是我们使用最多，最熟悉的颜色模型。它采用三维直角坐标系。红、绿、蓝原色是加性原色，各个原色混合在一起可以产生复合色。RGB颜色模型通常采用如图2所示的单位立方体来表示。在正方体的主对角线上，各原色的强度相等，产生由暗到明的白色，也就是不同的灰度值。目前在计算机硬件中采取每一象素用24比特表示的方法,（0，0，0）为黑色，（255，255，255）为白色。正方体的其他六个角点分别为红、黄、绿、青、蓝和品红。

颜色的RGB值表示法

颜色的RGB值表示法 从物理光学试验中得出：红、绿、蓝三种色光是其他色光所混合不出来的。而这三种色光以不同比例的混合几乎可以得出自然界所有的颜色。 如红光与不同比例的绿光混合可以得出橙、黄、黄绿等色；红光与不同比例的蓝紫光混合可以得出品红、红紫、紫红蓝；紫光与不同比例的绿光混合可以得出绿蓝、青、青绿。如果蓝紫、绿、红三种光按不同比例混合可以得出更多的颜色，一切颜色都可通过加色混合得出。由于加色混合是色光的混合，因此随着不同色光混合量的增加，色光的明度也渐加强，所以也叫加光混合。当全色光混合时则可趋于白色光，它较任何色光都明亮。 一种颜色的数值一般用这种颜色的RGB值来表示。RGB值指某种颜色中的红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)成分，理论上讲红绿蓝三种基色按照不同的比例混合可以调配出任何一种颜色来。 比如我们调一种桔红色，下图是Photoshop颜色面板中的显示。 这种颜色的十进制颜色值为R=239;G=125;B=49，转换成十六进制为 R=EF;G=7D;B=31。 C语言中写成“RGB(239, 125, 49)”，也可以写成十六进制的形式“0xEF7D31”，在网页HTML代码中写成“#EF7D31”。

颜色中的RGB成分数值范围均为（0~255），用十六进制表示即（0x00~0xFF），这个范围正好占用一个字节（8位）。因此一种颜色含RGB三种成分占用三个字节（24位），这就是24位真彩色的由来了。 如何根据RGB值来判断这是种什么颜色？ 下面介绍几种典型颜色的RGB值，格式为：颜色（R,G,B）。 想象一下有红、绿、蓝三盏射灯打出三束光。 这三束光叠加在一起时产生白色，如果三盏灯的亮度都减半就产生了灰色，如果三盏灯都关掉就会一片漆黑了。 白色（255,255,255）灰色（127,127,127）黑色（0,0,0） 关掉绿灯和蓝灯，只亮红灯，那么只会看到一片红色；只亮绿灯或蓝灯则只会看到绿色或蓝色。 红色（255,0,0）绿色（0,255,0）蓝色（0,0,255） 关掉其中一盏灯，用其他两盏灯的光线叠加，则蓝+绿=青，红+蓝=洋红，红+绿=黄。 青色（0,255,255）洋红色（255,0,255）黄色（255,255,0）

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。

Lab颜色模型

Lab颜色模型 Lab颜色模型是有国际照明委员会（CIE）于1976年公布的一种颜色模型，Lab 颜色模型弥补了RGB和CMYK两种色彩模式的不足。Lab颜色模型由三个要素组成，一个要素是亮度（L），a 和b是两个颜色通道。a包括的颜色是从深绿色（低亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉红色（高亮度值）；b是从亮蓝色（底亮度值）到灰色（中亮度值）再到黄色（高亮度值）。因此，这种颜色混合后将产生具有明亮效果的色彩。 4. Lab色彩模式 Lab色彩模式由光度分量（L）和两个色度分量组成，这两个分量即a分量（从绿到红）和b分量（从蓝到黄），如图8所示。Lab色彩模式与设备无关，不管使用什么设备（如显示器、打印机或扫描仪）创建或输出图像，这种色彩模式产生的颜色都保持一致。 A．光度=100（白）B．绿到红分量 C．蓝到黄分量D．光度=0（黑） 图2-11 Lab色彩模式通常用于处理Photo CD（照片光盘）图像、单独编辑图像中的亮度和颜色值、在不同系统间转移图像以及打印到PostScript（R）Level 2和Level 3打印机。色彩模式 在进行图形图像处理时，色彩模式以建立好的描述和重现色彩的模型为基础，每一种模式都有它自己的特点和适用范围，用户可以按照制作要求来确定色彩模式，并且可以根据需要在不同的色彩模式之间转换。下面，介绍一些常用的色彩模式的概念。 1. RGB色彩模式 自然界中绝大部分的可见光谱可以用红、绿和蓝三色光按不同比例和强度的混合来表示。RGB分别代表着3种颜色：R代表红色，G代表绿色、B代表蓝色。RGB模型也称为加色模型，如图5所示。RGB模型通常用于光照、视频和屏幕图像编辑。 图5 RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的RGB分量分配一个0~255范围内 的强度值。例如：纯红色R值为255，G值为0，B值为0；灰色的R、G、B三个值相等（除了0和255）；白色的R、G、B都为255；黑色的R、G、B都为0。RGB图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上重现16581375种颜色。 2. CMYK色彩模式 CMYK色彩模式以打印油墨在纸张上的光线吸收特性为基础，图像中每个像素都是由靛青（C）、品红（M）、黄（Y）和黑（K）色按照不同的比例合成。每个像素的每种印刷油墨会被分配一个百分比值，最亮（高光）的颜色分配较低的印刷油墨颜色百分比值，较暗（暗调）的颜色分配较高的百分比值。例如，明亮的红色

三种常用的色彩模式

学习重点是三种常用的色彩模式：HSB、RGB、CMYK。 每一种色彩模式对应一种媒介： HSB：对应眼睛视觉细胞对颜色的感受，即我们平常看到的颜色。颜色的三个属性： H：色相——色彩的相貌（名称），色相环是一个环形（360度），以度来表示颜色；S：饱和度——色彩鲜艳程度（纯度）； B：明度——色彩明暗的变化。饱和度和明度都按百分比来划分。 纯黑色、白色均无色相属性。 RGB：对应发光媒体（如显示器）。光色的三原色：R——红；G——绿；B——蓝。 每种颜色亮度分为256个级别：0—255，最亮为255，最暗为0（比如灯光，值越大越亮，不开灯则最暗：0）。故显示器可以显示256X256X256种颜色。 举例一些数值配色： R：200 40 255 0 128 G：15 偏红222 偏绿255 白0 黑128 灰（三个数相等，值大点为浅灰，反之深灰）B：30 15 255 0 128 三种光色最大值相加得到白色，称之为加色模式。 CMYK：对应印刷，油墨的浓淡程度用0%—100%来区分。印刷三原色：C：青、M：品（红）、Y黄。 为什么多了个K呢：因为印刷配色工艺上不能得到真正意义上的纯黑，所以印刷用4色，多了一种黑色（blacK）。 举例： C：80% 0% 100% M：2% 偏青 0% 白（相当于一点墨都没印）100% 黑（理论上） Y：15% 0% 100% CMY最大值相加得到黑色，称为减色模式。 实际上印刷黑色时CMY值都为0%，只要K的值为100%即可。 三种模式的应用：HSB，在拾取颜色时就是直观拾取我们眼睛看到的颜色。RGB，比如一个图片要显示在网页上，那应该用RGB。CMYK，如果一幅图最终要印刷出来，工作时仍选用RGB，只需在最后一步存为CMYK即可。 Lab色彩模式 RGB模式是一种发光屏幕的加色模式，CMYK模式是一种颜色反光的印刷减色模式。而Lab模式既不依赖光线，也不依赖于颜料，它是CIE组织确定的一个理论上包括了人眼可以看见的所有色彩的色彩模式。Lab模式弥补了RGB和CMYK两种色彩模式的不足。 Lab模式由三个通道组成，但不是R、G、B通道。它的一个通道是亮度，即L。另外两个是色彩通道，用A和B来表示。A通道包括的颜色是从深绿色（底亮度值）到灰色（中亮度值）再到亮粉红色（高亮度值）；B通道则是从亮蓝色（底亮度值）到灰色（中亮度值）

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：