色彩空间介绍及从RGB到LUV的转换
色彩空间
1 . 彩色空间表示及其转换⑴ rgb彩色空间在多媒体计算机中常用红、绿、蓝（rgb）彩色空间表示，&127;由于计算机彩色监示器的输入需要红、绿、蓝（rgb）三个彩色分量，通过rgb三个分量的不同比例的组合，在显示器屏幕上可得到任意的颜色。
在多媒体系统中不管采用什么形式的彩色空间表示，但最后要求输出的是转换成rgb彩色空间表示。
⑵ yuv和yiq彩色空间现代的彩色电视系统中，一般采用的摄像机把摄得到的彩色图像信号，经过分色棱镜分成ro、go、bo三个分量的信号，经过放大和校正后得到rgb信号，&127;再经过矩阵变换电路得到亮度信号y和色差信号r－y、b－y，最后发送端将y、r－y及b－y三个信号进行编码，用同一信道经过高频功率放大，通过天线发送出去。
这种信号就是常用的yuv彩色空间表示。
由于这种彩色空间的亮度信号y解决了彩色电视与黑白电视的兼容问题，而且实验表明人眼对彩色图像细节的分辨能力比对黑白低得多，因此可以对色度信号u、v采用“大面积着色原理”用亮度信号y&127;传送细节而用色差信号u、v进行大面积涂色。
采用yiq彩色空间表示的好处是人眼的彩色视觉特性表明，人眼分辨红、&127;黄之间颜色变化的能力最强，而分辨蓝与紫之间颜色变化的能力最弱。
(3) rgb与yuv和yiq之间的转换彩色摄像机得到的信号是经过r校正的rgb信号。
考虑到和黑白电视机兼容及压缩编码，在传送过程中包含亮度信号和色差信号，则亮度方程可简化为：y＝0.&127;3r＋0.59g＋0.&127;11b。
从这个公式可看到，采用三基色显示彩色时，各基色组成亮度y的比例关系是不变的，这些比例系数也叫做“可见度系数”它们的和为1。
&127;这表示当基色信号电压er、eg、eb各为1v时，构成的亮度信号ey也为1v。
在三个色差信号中b－y、r－y、g－y，其中有两个是独立的，最后一个可用亮度方程和两个色差信号通过运算得到。
cie luv计算公式
cie luv计算公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：CIE Luv计算公式是一种用于描述色彩的数学模型，是国际照明委员会（CIE）制订的一种用于色彩空间的表示方法。
在设计和管理色彩的过程中，掌握CIE Luv计算公式是非常重要的。
本文将详细介绍CIE Luv计算公式的定义、原理和应用。
一、CIE Luv计算公式的定义CIE Luv计算公式是一种用于将RGB颜色空间转换为人眼感知到的颜色空间的数学模型。
它是基于CIE XYZ颜色空间的基础上发展而来的，通过对CIE XYZ颜色空间的转换，可以得到L、u、v三个分量，分别代表色调、色温和明度。
L代表亮度，u和v表示颜色坐标。
L = 116 * f(Y/Yn) - 16Y是CIE XYZ颜色空间的Y分量，Yn是参考白点的Y分量，u'、v'是CIE XYZ颜色空间的u、v分量，un、vn是参考白点的u、v分量。
CIE Luv计算公式的原理是基于人眼对不同色彩的感知特性而建立的。
人眼对不同波长的光有不同的敏感度，根据这一原理，CIE Luv计算公式可以将RGB颜色空间转换为符合人眼感知的颜色空间。
在CIE Luv计算公式中，L代表亮度，即人眼感知的明暗程度，u和v表示颜色坐标，可以用来描述色调和色相。
通过这三个分量的组合，可以准确地表示出一个颜色在人眼中的感知特性。
CIE Luv计算公式在色彩管理和设计领域有着广泛的应用。
通过CIE Luv计算公式可以准确地描述颜色的亮度、色调和色相，方便色彩的比较和选择。
在设计领域，CIE Luv计算公式可以帮助设计师选择合适的颜色方案，帮助他们更好地表达创意和情感。
通过对色彩在CIE Luv空间中的分析和比较，设计师可以更好地理解色彩的特性和作用，从而创造出更具表现力和美感的作品。
CIE Luv计算公式是一种重要的色彩表示方法，它为我们提供了理解和管理色彩的有效工具。
通过掌握CIE Luv计算公式的原理和应用，我们可以更好地处理和运用色彩，在设计、制作和展示过程中发挥其最大的作用。
色彩空间变换算法
色彩空间变换算法
RGB色彩空间是由红、绿、蓝三个基色按照一定比例混合而成的，它是最常见的颜色空间。
但在一些特定的应用中，比如图像处理、计算机视觉等，RGB色彩空间可能无法满足需求，因此需要将图像转换到其他色彩空间。
1.线性变换算法：
-RGB到YUV变换：YUV色彩空间是将RGB色彩空间进行线性变换得到的，其中Y分量表示亮度，而U和V分量表示色度。
变换公式如下：Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B
U=0.492*(B-Y)
V=0.877*(R-Y)
-RGB到XYZ变换：XYZ色彩空间是一种绝对色彩空间，其与RGB空间的转换是线性的，并且是一种无损转换。
变换公式如下：
2.非线性变换算法：
-RGB到HSV变换：HSV色彩空间是一种更接近人眼感知的色彩空间，其中H表示色调，S表示饱和度，V表示明度。
变换公式如下：V = max(R, G, B)
S = (V-min(R, G, B))/V
H=
if V = R, then 60 * (G-B)/(V-min(R, G, B))
if V = G, then 120 + 60 * (B-R)/(V-min(R, G, B))
if V = B, then 240 + 60 * (R-G)/(V-min(R, G, B))
- RGB到Lab变换：Lab色彩空间是一种非线性的色彩空间，其中L 表示明度，a表示从红色到绿色的范围，b表示从黄色到蓝色的范围。
变换公式需要进行归一化处理，如下：
L=116*f(Y/Yn)-16
a=500*(f(X/Xn)-f(Y/Yn))
b=200*(f(Y/Yn)-f(Z/Zn))。
[知识]RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别
![[知识]RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别](https://img.taocdn.com/s3/m/2cc22159777f5acfa1c7aa00b52acfc789eb9fba.png)
RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别RGB颜色空间RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统，彩色阴极射线管,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；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来的光线中的R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。
RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同的扫描仪扫描同一幅图像，会得到不同色彩的图像数据；不同型号的显示器显示同一幅图像，也会有不同的色彩显示结果。
显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的，后者是与设备无关的颜色空间。
btw：Photoshop的色彩选取器(Color Picker)。
可以显示HSB、RGB、LAB 和CMYK 色彩空间的每一种颜色的色彩值。
Lab 颜色空间Lab颜色空间是由CIE(国际照明委员会)制定的一种色彩模式。
自然界中任何一点色都可以在Lab空间中表达出来，它的色彩空间比RGB 空间还要大。
另外，这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应，与设备无关，所以它弥补了RGB和 CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足。
由于Lab的色彩空间要比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大。
这就意味着RGB以及CMYK所能描述的色彩信息在Lab空间中都能得以影射。
Lab空间取坐标Lab，其中L亮度；a的正数代表红色，负端代表绿色；b的正数代表黄色，负端代表兰色(a,b)有L=116f(y)-16, a=500[f(x/0.982)-f(y)],b=200[f(y)-f(z/1.183 )]；其中： f(x)=7.787x+0.138, x<0.008856; f(x)=(x)1/3,x>0.008856。
RGB与YUV(正式版)
将RGB三个通道的像素值分别乘以相应的权重系数，然后相加得到Y通道的像素 值。
第二步
计算U和V通道的像素值，U通道的像素值可以通过从R通道像素值中减去Y通道 像素值得到，V通道的像素值可以通过从B通道像素值中减去Y通道像素值得到。
YUV转RGB的算法
第一步
将Y通道的像素值作为RGB三个通道 的像素值。
主要用于电视广播和视频压缩。Y分量表示亮度信息，而U和V分量表示
色度信息。
03
总结
RGB和YUV色彩空间的主要区别在于它们处理颜色的方式。RGB基于加
色模型，而YUV基于减色模型。
信号传输的差异
RGB信号传输
RGB信号直接传输红、绿、蓝三个通道的亮度信息，需要 传输更多的数据，尤其是在高清视频中。
第二步
将U和V通道的像素值分别加上相应的 偏移量，然后分别分配给R、G、B三 个通道。
转换过程中的失真问题
01
02
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色彩失真
由于RGB和YUV颜色空间 在色彩表示上的差异，直 接进行转换可能导致色彩 失真。
亮度失真
在转换过程中，如果对 RGB像素值进行线性变换， 可能会影响图像的亮度信 息，导致亮度失真。
YUV图像质量
YUV主要用于电视广播和视频压缩，通过减少色度通道的数据量来实现高效的压缩。在适 当的压缩和解码条件下，YUV图像质量可以非常接近RGB图像质量。
总结
在图像质量方面，RGB通常提供更真实的颜色再现，而YUV通过高效的压缩实现适合电视 广播和视频应用的效果。
04 RGB与YUV的转换
RGB转YUV的算法
RGB的应用
RGB色彩模式在计算机图形学中广泛应用，用于 创建和编辑图像。
luv与xyz转换公式
luv与xyz转换公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在数学领域中，经常会遇到需要进行坐标系转换的情况。
特别是在工程、物理学以及计算机图形学领域，我们经常需要将一个坐标系的点转换到另一个坐标系中。
而在这个过程中，会涉及到一些常见的坐标系转换公式，比如luv与xyz转换公式。
luv与xyz是一种常见的色彩表达方式，它们分别代表了色度和亮度。
在计算机图形学中，通常会使用xyz色彩空间来表示颜色，因为它可以很方便地与RGB色彩空间相互转换。
而luv色彩空间则更适合用来表示颜色的亮度和饱和度。
我们经常需要将色彩在luv和xyz之间进行转换。
luv与xyz之间的转换公式并不复杂，它们之间的关系可以通过下面的公式表示：L = 116 * f(Y / Yn) - 16u = 13 * L * (u' - un')v = 13 * L * (v' - vn')L、u、v分别代表luv色彩空间中的亮度、色度和色度。
而X、Y、Z则代表xyz色彩空间中的三个分量。
Yn是参考白色点的亮度值，一般为1。
而un和vn则是参考白色点在色度平面上的坐标值，一般为0.1978和0.4683。
通过上面的公式，我们可以将一个颜色点在luv色彩空间和xyz色彩空间中进行转换。
这种转换可以很方便地在计算机图形学中使用，比如在颜色校准、色彩混合等方面。
除了luv与xyz的转换公式，还有其他一些常见的坐标系转换公式，比如RGB与CMYK之间的转换、极坐标与直角坐标之间的转换等。
这些转换公式在日常生活中并不常见，但在一些专业领域却非常重要。
坐标系转换公式在数学领域中是非常重要的。
它们可以帮助我们将不同坐标系中的数据进行转换，方便我们进行分析和计算。
而luv与xyz转换公式则是其中一个常见的例子，在计算机图形学以及色彩学领域中有着广泛的应用。
通过掌握和理解这些转换公式，我们可以更好地应用它们来解决实际的问题，提高工作效率。
图像处理技术中的颜色空间变换方法
图像处理技术中的颜色空间变换方法图像处理是一种通过计算机技术对图像进行更改、增强或改进的过程。
在图像处理的过程中，颜色是一个非常重要的因素，因为有效的颜色处理可以改善图像的质量并提供更多的细节。
颜色空间变换是图像处理中一种广泛应用的方法，用于在不同的颜色空间之间转换图像。
不同的颜色空间在表示颜色时使用不同的数学模型和通道。
以下是几种常见的颜色空间变换方法。
1. RGB到灰度变换：RGB（红绿蓝）是最常用的颜色空间之一，它使用红、绿和蓝三个通道来表示颜色。
然而，有时我们只需要图像的亮度信息，而不需要彩色信息。
在这种情况下，可以使用RGB到灰度的颜色空间变换方法。
转换后的图像只包含一个通道，它表示图像的亮度级别，而不包含颜色信息。
2. RGB到HSV变换：HSV（色调、饱和度和亮度）是另一种常用的颜色空间，它更直观地表示颜色。
HSV颜色空间将颜色表示为色调、饱和度和亮度三个通道。
色调表示颜色的基本属性，饱和度表示颜色的纯度，而亮度表示颜色的亮暗程度。
通过将RGB图像转换为HSV颜色空间，可以更好地处理颜色信息，例如调整图像的色调或饱和度。
3. RGB到CMYK变换：CMYK（青、洋红、黄、黑）是一种用于印刷颜色的颜色空间。
和RGB颜色空间一样，CMYK也使用四个通道来表示颜色。
在颜色印刷中，通过组合不同比例的青、洋红、黄和黑墨水，可以产生各种颜色。
通过将RGB图像转换为CMYK 颜色空间，可以更准确地表示颜色，以便进行印刷。
4. RGB到YUV变换：YUV是一种用于视频和电视颜色表示的颜色空间。
它将颜色分为亮度（Y）和两个色度（U、V）通道。
亮度表示图像的明亮程度，而色度表示颜色的色彩。
由于人眼对亮度更敏感，而对色彩不太敏感，将RGB图像转换为YUV颜色空间可以节省存储空间，并且在视频编码和传输中更加有效。
5. HSV到RGB变换：HSV到RGB的颜色空间变换方法常用于图像分割和对象检测等应用中。
通过将HSV图像转换回RGB空间，可以将处理后的图像重新映射到原始的RGB空间，以便进行后续的分析和处理。
色彩空间变换算法
色彩空间变换算法1. 引言色彩空间变换算法是数字图像处理中的一项重要技术，它可以将图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。
不同的色彩空间具有不同的特点和应用场景，通过变换可以改变图像的颜色表现方式，从而达到不同的视觉效果和应用目的。
本文将介绍常见的色彩空间及其相互之间的转换算法。
2. RGB色彩空间RGB（红绿蓝）是最常见也是最直观的一种色彩空间。
在RGB色彩空间中，通过调节红、绿、蓝三个分量的强度来表示不同颜色。
通常情况下，每个分量的取值范围为0-255。
2.1 RGB到HSV的转换算法HSV（色相、饱和度、明度）是另一种广泛使用的颜色表示方法。
HSV模型将颜色分为三个维度：色相（H），饱和度（S）和明度（V）。
其中，H表示颜色在环形连续光谱上所处位置，取值范围为0-360；S表示颜色饱和度，取值范围为0-1；V 表示颜色的明度，取值范围为0-1。
RGB到HSV的转换算法如下所示：def RGB2HSV(R, G, B):R = R / 255.0G = G / 255.0B = B / 255.0Cmax = max(R, G, B)Cmin = min(R, G, B)delta = Cmax - Cminif delta == 0:H = 0elif Cmax == R:H = 60 * ((G - B) / delta % 6)elif Cmax == G:H = 60 * ((B - R) / delta + 2)else:H = 60 * ((R - G) / delta + 4)if Cmax == 0:S = 0else:S = delta / CmaxV = Cmaxreturn H, S, V2.2 RGB到CMYK的转换算法CMYK（青、品红、黄、黑）是一种用于印刷颜色的色彩空间。
CMYK模型通过调节青、品红、黄三个颜料的浓度以及黑色墨水的使用量来表示不同颜色。
通常情况下，每个分量的取值范围为0-100。
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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/wiki/CIELUV_color_space
以及CIE 1931 color space
/wiki/CIE_XYZ。