彩色图像分割程序设计-RGB模型
图像编码中的颜色模型设计与转换(一)
图像编码是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
颜色模型设计与转换作为图像编码的基础工作，对于实现高效的图像压缩和准确的图像重建具有重要意义。
本文将从颜色模型的基本概念入手，系统地探讨图像编码中的颜色模型设计与转换技术。
一、颜色模型的基本概念颜色模型是用来描述图像颜色的数学模型。
常见的颜色模型包括RGB、CMYK、HSV等。
RGB模型是最常用的颜色模型，它通过调节红、绿、蓝三个通道的强度来表示不同颜色。
CMYK模型则考虑了印刷过程中的墨水叠加效应，通过调节青、品红、黄、黑四个颜色通道的强度来描述颜色。
HSV模型则基于人眼对颜色的感知特性，将颜色分为色调、饱和度和明度三个分量。
二、颜色模型的设计原则在图像编码中，设计合适的颜色模型至关重要。
一个好的颜色模型应该具备以下几个原则：1. 可感知性：颜色模型应该能够准确地描述人眼对颜色的感知特性。
HSV模型相比于RGB模型更符合人眼的感知特性，因此在图像编码中有着广泛的应用。
2. 可压缩性：颜色模型应该具备较好的压缩性能，能够在保持图像质量的同时减小数据存储和传输的开销。
YCbCr模型是一种基于人眼感知特性的颜色转换模型，在JPEG图像压缩中被广泛使用。
3. 可操作性：颜色模型应该具备良好的可操作性，能够方便地进行颜色调整和处理。
Lab模型是一种基于人眼感知特性的颜色模型，能够对颜色进行无损的调整和处理，因此在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
三、颜色模型的转换技术在图像编码中，常常需要进行不同颜色模型之间的转换。
颜色模型的转换技术具有重要的意义，它能够实现不同颜色模型之间的转化，并准确地保持图像的色彩信息。
1. RGB到YCbCr的转换：RGB到YCbCr的转换是图像编码中最常见的颜色模型转换之一。
在这个转换过程中，将RGB图像的每个像素点转换为亮度（Y）和色度（Cb和Cr）三个分量。
这个转换过程通常是基于色彩空间的变换矩阵进行计算的。
2. RGB到Lab的转换：RGB到Lab的转换是基于人眼感知特性的颜色模型转换。
彩色图像肤色区域分割算法设计.
彩色图像肤色区域分割算法设计中文摘要人脸自动识别系统是目前计算机视觉领域的一个重要研究课题，而人脸自动识别系统中作为定位人脸的人脸检测是整个人脸识别系统正常及高效工作的基础。
由于人脸的非刚性，使人脸检测成为一个相当复杂的模式识别问题。
近年来，由于人脸检测在安全监视、基于内容的图像检索等领域的潜在应用价值，人脸检测已成为一个独立课题并受到众多研究人员的普遍重视。
肤色是人脸非常重要的一个特性。
研究表明:尽管不同种族、不同年龄、不同性别的人肤色看上去不同,但这种不同主要集中在亮度上,在去除亮度的色度空间里,不同的肤色分布具有聚类性。
为了利用肤色在色度空间的聚类性,本文在多种色彩空间中选取YCbCr色彩空间进行肤色提取。
本文针对复杂背景下的彩色图像，提出了一种应用YCbCr颜色空间的色度分量，建立肤色分布模型，进行肤色区域的分割。
即针对每幅图像，可自动优选对应的阈值，完成肤色区域的分割。
通过大量数据实验证明，这种分割算法是有效和可靠的。
分割后得到的肤色区域和仅利用选定的不变阈值分割方法相比，更加准确。
实验结果表明，本算法是有效的，具有较高的检测性能。
关键词人脸检测，彩色空间，肤色模型，图像分割Title Color image color region segmentation algorithmAbstractAutomatic recognition of human faces is an important research area of computer vision and image understanding in recent years. Human face detection that acts as one part of the automatic human face recognition system and is responsible of locating the faces is the prerequisite for the whole system to ensure it works normally and high efficiently. Due to human face' s variability, human face detection becomes a rather complex issue of pattern recognition. Recently, because of the potential value in most areas, such as security surveillance, content-based image retrieval, etc, human face detection has become a single research topic and attracted broad attention of more and more researchers.Facial skin color is a very important feature. The results show that: Although of different races, different ages, different sex color look different, but the difference is mainly concentrated in the brightness, the brightness of the color space in the removal, the different nature of the color distribution of cluster. In order to use color in the color space clustering, this paper in a variety of color space, YCbCr color space, select the color extraction.In this paper, color images under complex background, a YCbCr color space, color application component, the establishment of skin color distribution model for skin color regions segmentation. That for each image, automatically optimal threshold corresponding to complete the color region segmentation. Large amounts of data through experiments show that this segmentation algorithm is effective and reliable. The color segmented by region and only the constant use of the selected thresholding methods, more accurate.Experimental results show that the algorithm is feasible and effective.Keywords Human Face Detection, Color Space, Skin Color Model, Image Segmentation目录1．引言 (1)1.1 课题的背景、目标和意义 (1)1.2 课题的研究现状 (1)1.2.1 阈值分割方法 (2)1.2.2 边缘检测方法 (3)1.2.3 区域提取方法 (4)1.2.4 结合特定理论工具的分割方法 (5)1.3 论文完成的任务 (6)2．彩色图像分割的基本理论 (8)2.1彩色图像的分割的应用 (8)2.2 颜色模型 (9)2.2.1 RGB模型 (9)2.2.2 HSV颜色模型 (10)2.2.3 YCbCr模型 (10)2.3 颜色模型的选择 (11)2.3.1 颜色模型的选择 (11)2.3.2 基于YCbCr色彩系统下的肤色模型 (11)3．基于肤色的彩色图像分割 (15)3.1 肤色特征分析 (15)3.2 图像分割处理方法 (16)3.3彩色图像的肤色分割算法描述。
数字图像处理中的颜色分割技术研究
数字图像处理中的颜色分割技术研究数字图像处理是计算机科学中的一大分支，在日常生活和工作中广泛应用。
其中，颜色分割技术是数字图像处理中的一个热门研究领域。
本文将就数字图像处理中的颜色分割技术进行探讨，着重讨论其算法原理和实际应用。
一、颜色分割技术的基本原理1、RGB模型在颜色分割技术的研究中，最基本的是RGB模型。
RGB模型是指用红、绿、蓝三种基本颜色来描绘各种颜色的方法。
在RGB模型中，每一种颜色都由三个参数表示其红、绿、蓝三个分量的强度，三个参数之和为255。
2、HSV模型HSV模型是比RGB模型更直观的颜色模型。
HSV模型将颜色描述为三个参数——色相（H）、饱和度（S）、亮度（V）。
色相是指颜色的基本属性，它由一个0~360的角度值来表示；饱和度是指颜色的纯度，也可用一个0~100的值来表示；亮度是指颜色的明暗程度，亮度值越高，颜色越接近白色。
3、颜色分割原理颜色分割是通过对图像的颜色信息进行处理，将其分割为若干个不同的颜色块，达到分离、区分、计算和显现的目的。
其基本原理是，将图像中的各种颜色按照一定的规则分类，如将若干种类似的颜色划归为同一类，或将颜色分为若干颜色区间，达到数值统计或图像分割的效果。
二、颜色分割技术的研究和应用1、基于聚类算法的颜色分割技术聚类算法是数字图像处理中广泛应用的一种图像分割算法。
在基于聚类算法的颜色分割技术中，将图像颜色作为聚类的对象，以RGB模型为例，将图像中所有的颜色点映射到三维坐标系的立方体中，相同颜色的像素点会聚集在立方体的同一区域内。
然后，将立方体分割为若干不同的小立方体，每个小立方体中都包含一些像素点。
最后，将相同的小立方体划为同一类，即可得到分割出来的颜色块。
2、基于图像分割技术的颜色分割技术基于图像分割技术的颜色分割技术是将图像分割算法与颜色分割算法相结合而形成的。
在这种方法中，首先需要进行图像分割，然后再将分割后的图像中各个像素点的颜色进行分割。
基于RGB分量统计的可变区域彩色图像分割算法
王志 良， 晓亮 ， 高 王
摘
鲁
（ 北京科 技 大学 信 息工程 学院 ，北京 １ ０ ８ ） ００３ 要 ：为 了能够对 彩 色图像进行 高效的分 割 ， 出 了一 种可 变区域 的 图像分 割 算 法 ， 用 基 于 图像 全 局 Ｒ Ｂ 提 利 Ｇ
分量统 计信 息的活动轮 廓模 型进行 曲线演化 ， 并使 用水平 集表 示轮廓 。通 过 改 变和 缩 小 分割 区域 的 策略 ， 分 将 割过 程 分为 多个阶段进 行 。在灰度 图像 的分割 算 法的 基础 上 ， 可 变 区域 策略 拓 展 到 彩 色图像 。 实验 结 果表 将 明， 图像 中多连通 区域的 物体 能够被 准确且 快速地 分割 出来。 与现 有模 型 相 比 ， 以 自动 地 完成 工 作 而无 须人 可 工干预 ， 并且 算法 快速方 面有 明显 的改进 。 关键 词 ：图像分割 ；彩 色图像 ；可变 区域 ；活动轮 廓 ；邻域 替代 ；统 计模 型 中图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文 献标 志码 ：Ａ 文 章编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ） １４ ４ — ４ ０ １３ ９ （０ ０ １— ３ １０
ｂ ｓｄ ｏ ａ ｅ ｎ ＲＧＢ ｓａ ｉｔｃ ｌｍｏ ｅ ｔ ｔｓｉ ａ ｄ ｌ
Ｗ ＡＮＧ ｉｌａ ｇ，ＧＡＯ ａ —ｉｎｇ，Ｗ ＡＮＧ ｕ Ｚｈ —ｉｎ Ｘｉ ｏｌａ Ｌ
彩色图像分割算法的研究与实现
彩色图像分割算法的研究与实现以《彩色图像分割算法的研究与实现》为标题，写一篇3000字的中文文章近年来，随着计算机处理图像技术的发展与进步，彩色图像分割技术更加成熟，越来越受到科学家和工程技术人员的青睐。
图像分割作为图像处理中最基础的步骤，具有重要的研究价值和应用前景，是自然图像处理和计算机视觉问题的关键技术。
本文从图像分割的概念出发，主要研究彩色图像分割的算法，并结合自然图像处理算法、模型及相关算法，分析彩色图像分割技术的研究现状，介绍其基本原理和特性，并结合实际应用，对彩色图像分割算法进行理论研究和实现。
首先，本文介绍了彩色图像分割的基本概念。
彩色图像分割是指从彩色图像中提取出目标物体的一种处理技术，是机器视觉中最基础的技术。
彩色图像分割的主要任务是在彩色图像中提取出感兴趣的对象，将这些对象以及背景分割开来。
很多研究表明，彩色图像分割是图像处理中重要的技术，可以提供有效的细化和分离结果，能够大大提高机器视觉系统的准确性和性能。
其次，本文讨论了彩色图像分割算法的研究现状。
彩色图像分割算法分为两类：基于特征的算法和基于模型的算法。
基于特征的算法，如图像阈值处理算法、大津法、有限水平道算法和亚像素分割算法，是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的。
基于模型的算法，如聚类分割、优化算法、机器学习方法等，是基于图像的外观特征信息来分割图像的。
由于基于特征的算法是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的，所以彩色图像分割的效果不如基于模型的算法。
最后，本文针对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。
针对彩色图像分割技术，可以从两个方面进行实现。
一是在彩色图像分割技术的理论基础上，利用计算机软件，在处理器上实现分割算法，并编写程序，利用图像处理软件将图像分割结果显示出来。
二是结合机器视觉系统，利用硬件设备实现图像分割功能，可以进一步提高彩色图像分割功能的准确性和性能。
综上所述，彩色图像分割技术是图像处理中重要的技术，目前发展很快，因此本文讨论了彩色图像分割技术的基本原理，分析了彩色图像分割算法的研究现状，并对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。
彩色图像分割
二值、灰度形态学
二值形态学中的运算对象是集合。设A为图像集合，S为结 构元素，数学形态学运算是用S对A进行操作。需要指出，实际 上结构元素本身也是一个图像集合。对每个结构元素可以指定 一个原点，它是结构元素参与形态学运算的参考点。应注意， 原点可以包含在结构元素中，也可以不包含在结构元素中，但 运算的结果常不相同。以下用阴影代表值为1的区域，白色代表 值为0的区域，运算是对值为1的区域进行的。二值形态学中两 个最基本的运算——腐蚀与膨胀，如图所示。
基本符号和术语
1. 元素和集合
在数字图像处理的数学形态学运算中，把一幅图像称为一个 集合。对于二值图像而言，习惯上认为取值为1的点对应于景 物中心，用阴影表示，而取值为0的点构成背景，用白色表示， 这类图像的集合是直接表示的。考虑所有值为1的点的集合为 A， 则A与图像是一一对应的。对于一幅图像A，如果点a在A
y S1
O
y
x X
X○ S1 X○ S2
O S2
x
(a)
(b)
X (c)
图 (a) 结构元素S1和S2
(b) X○S1
(c) X○S2
y S1
O
y
x
S1 X
X● S1
X● S2
O S2
x
X
S1
(a)
(b)
图 (a) 结构元素S1和S2
(c)
(b) X●S1； (c) X●S2
彩色图像分割-RGB模型
成绩评定表课程设计任务书Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。
不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。
如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、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）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。
彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。
其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。
Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。
关键字：Matlab；图像处理；RGB1 设计任务及目的 (1)1.1 设计任务 (1)1.2 设计目的 (1)2 MATLAB简介 (1)3 图像处理简介 (2)3.1 图像处理技术 (2)3.2 图像处理的内容 (3)4 RGB模型简介 (4)5 设计方案 (5)5.1 传统阈值分割算法分析 (5)5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法 (6)5.3 K-MEANS聚类方法 (7)6 Matlab编程实现 (8)7 程序设计 (9)8 仿真结果与分析 (10)8.1 仿真结果 (10)8.2 结果分析 (11)结论 (12)参考文献 (13)彩色图像分割程序设计——RGB模型1 设计任务及目的1.1 设计任务对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。
基于RGB颜色空间的彩色图像分割
计算机工程应用技术本栏目责任编辑：梁书基于RGB 颜色空间的彩色图像分割洪梦霞，梁少华（长江大学，湖北荆州434020）摘要：颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其他彩色物体，大数据时代背景下，颜色空间对于图像分析仍然非常有用，通过在RGB 和HSV 颜色空间可视化图像，可以看到图像颜色分布的散点图。
通过阈值分割，确定要提取的所有像素的阈值，在所有像素中获取期望的像素，得到分割后的图像。
实验结果分析，使用OpenCV 基于Python 中的颜色从图像中分割对象,可以达到简单、快速、可靠的目的。
关键词：颜色空间；颜色分割；阈值分割中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)34-0225-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Image Segmentation based on Color Space HONG Meng-xia,LIANG Shao-hua(Changjiang University,Jingzhou 434020,China)Abstract:Color segmentation can be used to detect body tumors,extract wildlife images from forest or marine background,or ex⁃tract other color objects from a single background image.In the background of big data era,color space is still very useful for image analysis.By visualizing images in RGB and HSV color spaces,we can see the scatter map of image color distribution.Through threshold segmentation,the threshold of all the pixels to be extracted is determined,and the desired pixels are obtained from all pixels to obtain the segmented image.Experimental results show that using OpenCV to segment objects from images based on Py⁃thon color can achieve the purpose of simple,fast and reliable.Key words:color space;color segmentation;threshold segmentation图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并分割出感兴趣区域的过程。
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图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。
图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。
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。
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
关键字：图像分割；图像处理；RGB1 设计任务及目的 (1)1.1 设计任务 (1)1.2 设计目的 (1)2 图像处理简介 (1)2.1 数字图像处理发展概述 (1)2.2 图像处理技术 (1)2.3 图像处理的内容 (2)3 RGB模型简介 (3)4 MATLAB简介 (4)5 设计方案 (5)5.1 传统阈值分割算法分析 (5)5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法 (7)6 程序实现 (8)7 程序设计 (9)8 仿真结果与分析 (10)8.1 仿真结果 (10)8.2 结果分析 (11)结论 (12)参考文献 (13)1 设计任务及目的1.1 设计任务对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。
并且设计MATLAB程序，使其能完成输入图像便自动使用RGB模型来进行图像分割。
1.2 设计目的（1）综合运用相关课程中所学到的理论知识去独立完成设计课题。
（2）通过查阅手册和相关文献资料，培养独立分析和解决问题的能力。
（3）进一步熟悉Matlab运用和图像处理的知识，加深对专业知识和理论知识学习的认识和理解。
（4）学会撰写课程设计的总结报告。
（5）培养严肃认真的工作作风和严谨的科学态度2 图像处理简介数字图像处理，通俗地讲是指应用计算机以及数字设备对图像进行加工处理的技术。
2.1 数字图像处理发展概述20世纪20年代，图像处理技术首次应用于改善伦敦到纽约之间的海底电缆传送图片的质量。
1964年，美国喷气推动实验室用计算机成功地对4000多张月球照片进行处理。
70年代中期，随着离散数学理论的创立和完善，数字图像处理技术得到了迅猛的发展，理论和方法不断完善。
90年代，随着个人计算机进入家庭，硬件价格不断下降，数字世界逐渐进入人们的生活。
2.2 图像处理技术图像处理技术包括：空域处理方法和变换域处理方法。
(1)图像信息的获取为了在计算机上进行图像处理，必须把作为处理对象的模拟图像转换成数字图像信息。
图像信息的获取，一般包括图像的摄取、转换及数字化等几个步骤。
该部分主要由处理系统硬件实现。
(2)图像信息的存储于交换由于数字图像信息量大，且在处理过程中必须对数据进行存储和交换，为了解决大数据量及交换与传输时间的矛盾，通常除采用大容量机内存存储器进行并行传送，直接存储访问外，还必须采用外部磁盘、光盘及磁带存储方式，从而达到提高处理的目的。
该部分组要功能也由硬件完成。
(3)数字图像处理数字图像处理，即把在空间上离散的，在幅度上量化分层的数字图像，在经过一些特定数理模式的加工处理，以达到有利于人眼视觉或某种接收系统所需要的图像过程。
(4)数字图像通讯80年代以来，由于计算机技术和超大规模集成电路技术的巨大发展，推动了通讯技术（包括语言、数据、图像）的飞速发展。
因为图像通讯具有形象直观、可靠、高效率等一系列优点，尤其是数字图像通讯比模拟图像通讯更具抗干扰性，便于压缩编码处理和易于加密，因此在图像通讯工程中数字处理技术获得广泛应用。
(5)图像的输出和显示数字图像处理的最终目的是为了提供便于人眼或接收系统解释和社别图像，因此图像的输出和显示很重要。
一般图像输出的方式可分为硬拷贝，诸如照相、打印、扫描鼓等，还有所谓的软拷贝，诸如CRT监视器及各种新型的平板监视器等。
2.3 图像处理的内容图像处理的内容包括：图像变换，图像增强，图像编码与压缩，图像复原，图像重建，图像识别以及图像理解。
(1)图像数字化图像数字化即图像采样和量化，是指把连续的图像信号变为离散的数字信号，以适应计算机的处理。
(2)图像编码压缩把数字化的图像数据按一定规则进行排列或运算过程，称为图像编码。
利用图像本身的内在特性，通过某种特殊的编码方式，达到减少原图像数据时空占用量的处理叫做图像压缩编码。
(3)图像变换一般指利用正交变换的性质和特点，将图像转换到变换域中进行处理，并且大部分变换都有快速算法。
(4)图像增强图像增强的目的是突出图像中所感兴趣的部分，如强化图像的高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显。
(5)图像复原图像复原是尽可能恢复图像的本来面貌，是对图像整体而言，而且在复原处理时，往往必须追求降质原因，以便“对症下药”，而增强往往是局部。
(6)图像分割将图像中包含的物体，按其灰度或几何特性分割，并进行处理分析，从中提取有效分量、数据等有用信息。
这是进一步进行图像处理如模式识别、机器视觉等技术的基础。
(7)图像分类简单地说就是在图像分割的基础上，进行我体的判决分类。
(8)图像重建它是对一些三维物体，应用x射线、超声波等物理方法，取得物体内部结构数据，再将这些数据进行运算处理而构成物体内部某些部位的图像。
目前图像重建最成功的例子是CT技术（计算机断层扫描成像技术）、彩色超声波等。
3 RGB模型简介RGB颜色空间是最基本的色彩空间主要是面向硬件设备的，它是与人类视觉系统有着密切关系的空间模型，它通常用于显示器，打印机和其他设备，是最常见的和最常用的色彩空间。
通常，RGB空间用数据立方体模型来表示，如图3.1所示。
在图中，R，G，B这三个分量分别位于三角上，绿色,红色和黄色在其他三个角落,黑色在原点,白色的角度离原点最远的。
在这个空间中，灰度等级是沿着黑白两点之间的连线分布。
图3.1 RGB 色彩空间示意图比色法则：1、通过R，G，B三种颜色可以产生任意颜色，这三种颜色组合后形成的颜色也是唯一的；2、如果两种颜色的三个分量相等，则这两种颜色是相同的，这三个分量乘以或除以相同的数得到的颜色依旧是一样的；3、各种颜色组成的混合色的亮度等于其中每个颜色亮度的总和。
RGB色彩空间适用于彩色显示，同时，R，G，B这三个分量有很高的相关性，如果强度发生变化，则这三个颜色分量也会发生相应的变化。
此外，在RGB空间不能用距离来衡量两个颜色相似性。
4 MATLAB简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
5 设计方案5.1 传统阈值分割算法分析对于彩色图像，传统的阈值分割算法是先将彩色图像转换成灰度图像，再取一个灰度值作为阈值，逐个像素进行处理，若此像素灰度值小于等于阈值的为前景，置为黑色，若大于阈值的为背景，置为白色。
RGB三原色到灰度的转换公式为：Gray=0.30*R+0.59*G+0.11*B （公式5.1）在灰度值一定的情况下，此公式是三元一次方 程，在笛卡尔坐标系中对应着一个平面。
设灰度值取为60，则方程为0.30x+0.59y+0.11z=60 (公式5.2)对应的空间平面在RGB 颜色空间中的位置如图5.1所示。
．图5．1 灰度转换与RGB 颜色空间模型对照RGB 颜色空间模型看，位于此平面上的所有点，经灰度转换后，其灰度值都是60。
如果以灰度值60为阈值对彩色图像进行分割，则图像中所有颜 色值位于此阈值分割平面下方的，其颜色经灰度转换后都将小于60，因此都将判定为前景；同样的，图像中所有颜色值位于此阈值分割平面上方的，将被判定为背景。
相应的判定准则为：Color=｛w B G R if w B G R f >++≤++11.059.03.011.059.03.010 (公式5.3)考察当三原色当中的蓝色为0时的情况，如图5.2所示图5.2 蓝色为0时的阈值分割情况对应的灰度转换方程为：0.30x+0.59y=60 (公式5.4)此平面上的点，以阈值分割线为界，上方的将被判定为背景，下方的将被判定为前景。
当红色或绿色为0时，也有相同的情况。
5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法考察蓝色为0时的颜色分布情况，如图5.3所示。
图5.3 蓝色为0时的颜色分布情况图5.3中，左下角为黑色，左上角为红色，右上角为黄色，右下角为绿色。
观察图4中的颜色分布情况，可以发现，接近黑色的颜色分布在左下角近似正方形的部分，而不是如图5.3中的三角形部分中，也就是说，就红、绿两原色组合成的色彩而言，将彩色图形转换为灰度图形后，有一部分色彩在彩色情况下视觉上明显不是黑色，但转换为灰度颜色后视觉上会感觉比较接近黑色。