图像分类所需知识整理
图像分类知识点总结
图像分类知识点总结一、基本概念1.1 图像分类的定义图像分类是指根据图像的视觉特征将其划分到不同的类别中的任务。
图像分类可以看作是一个监督学习问题，即根据已知的图像样本及其类别标签，建立一个分类器来对新的图像进行分类。
1.2 图像分类的难点图像分类的难点在于图像具有高度的复杂性和多样性。
一张图像可能包含不同大小、形状、颜色和纹理的物体，而且光照、遮挡、角度等因素也会对图像的特征造成影响。
因此，要实现准确的图像分类，需要考虑到这些因素的影响。
1.3 图像分类的评价指标常用的图像分类评价指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。
其中，准确率指分类器对所有样本进行分类的正确率，精确率指分类器在预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率指分类器在所有正类样本中预测正确的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均。
二、常用方法2.1 传统方法传统的图像分类方法主要基于手工设计的特征提取和传统的机器学习算法。
特征提取阶段通常使用SIFT、HOG、LBP等局部特征描述子，然后通过词袋模型（BoW）进行编码，并使用支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器进行分类。
2.2 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像分类任务中取得了巨大的成功。
深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等。
其中，CNN是最常用的深度学习模型，其具有对图像特征进行端对端学习的能力，可有效地提取图像特征。
2.3 迁移学习迁移学习是将在一个任务中学到的知识或模型应用到另一个相关的任务中的机器学习方法。
在图像分类任务中，迁移学习可以通过在已有的大规模图像数据集上预训练一个深度学习模型，然后将该模型的部分或全部参数迁移到新的分类任务中进行微调，以节约训练时间和数据集规模。
2.4 多模态图像分类多模态图像分类是指同时使用图像、文本、语音等多种模态的信息进行分类的任务。
图像分类
分类的原理（二）
3. 遥感图像分类的常使用距离和相关系数来衡量相似度。
采用距离衡量相似度时，距离越小，相似度越大。 采用相关系数衡量相似度时，相关程度越大，相似度越大。
C均值法
C均值算法将像素划分到光谱距离最小的类。分类过程开
始于特定数量的随机聚类中心或已存在的模版均值。分 类过程不断重复，直至聚类中心接近于数据中各个类的 中心为止。 算法具体流程如下：
(0) (0) z1( 0 )， z2 ① 任选c个模式特征矢量作为初始聚类中心： ， …， zc
② 将待分类的模式特征矢量集{ x i }中的模式逐个按最小距离原则分给c
动态聚类-ISODATA方法（一）
ISODATA算法是自组织方式的，因为它几乎不需要人工输入。成熟的 ISODATA算法通常需要分析人员确定如下标准：
Cmax：算法确定的最大类别数；
T:两次迭代之间，类值不变像元所占的最大百分比；
M：ISODATA迭代运算的最大次数。当达到该值时，算法终止； 每类中最少像元数：如果某类像元占总像元数的百分比小于最小容许 值，就删除该类，并把属于它的像元分配到另一类中； 最大标准差：当某类的标准差超过制定的最大标准差，且类中的像元 数大于制定的最少像元数的2倍时，该类就分解为2个； 最大合并类数：进行类合并过程中，每次最多可以合并的类别数目； 类间最小距离：如果2个类之间的加权距离小于该值，就将这2个类合 并。
分类的基本过程（二）
找出代表这些类别的统计特征。
数字图像处理-知识点总结
图像分类：根据图像空间坐标和幅度（亮度或色彩）的连续性可分为模拟（连续）图像和数字图像。
模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像，而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字（一般是整数）表示的图像。
图像的数学表示：一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity）,即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合，其普遍数学表达式为：I = f (x，y，z，λ，t) 式中(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是光点(x,y,z)的强度（幅度）。
上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ)、立体的(x,y,z)图像。
图像的特点：1.空间有界:人的视野有限，一幅图像的大小也有限。
2.幅度（强度）有限：即对于所有的x，y都有0≤f(x,y) ≤Bm其中Bm为有限值。
图像三大类：在每一种情况下，图像的表示可省略掉一维，即1.静止图像：I = f（x，y，z, λ）2.灰度图像：I = f（x，y，z，t ）3.平面图像：I = f（x，y,λ,t）而对于平面上的静止灰度图像，其数学表达式可简化为：I = f（x，y）数字图像处理的基本步骤：1.图像信息的获取：采用图像扫描仪等将图像数字化。
2.图像信息的存储：对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。
3.图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理。
4.图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题，一方面要改善传输信道，提高传输速率，另外要对传输的图像信息进行压缩编码，以减少描述图像信息的数据量。
5.图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示。
数字图像处理系统五大模块：数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。
1.图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
遥感入门-图像分类
非监督分类主要是采用聚类分析的方法， 聚类是把一组像素按照相似性规成若干类 别。它的目的是使得属于同一类别的像素 之间的距离尽可能地小而不同类别上像素 间的距离尽可能地大。在进行聚类分析时， 首先要确定基准类别的参量。而非监督分 类的情况下，并无基准类别的先验知识可 以利用，因而，只能先假定初始的参量， 并通过预分类处理来形成集群。再由集群 的统计参数来调整预置的参量，接着再聚 类、再调整。如此不断地迭代，直到有关 参数达到允许的范围为止。
遥感图像分类
概述-遥感图像计算机分类的一般原理
遥感图像的解译
目视解译 计算机自动解译
光谱特征 如图：
这种同类聚集的特性说明，如果按照地物类别聚集的规律把多光谱 空间划分为若干个子空间，每一子空间包含有一个类别，这样就 可以把图像中未知的像元进行分类，把他们分配到各自的子空间 中去。
遥感图像的计算机分类 1）监督分类和非监督分类 监督分类：基于对于图像上样本区内的地物 类属已有先验的知识，即已经知道它所对 应的地物类别，于是可以利用这些样本类 别的特征作为依据来判断非样本数据的类 的别； 非监督分类：遥感图像地物的属性不具有先 验知识，纯粹依靠不同光谱数据组合在统 计上的差别来进行“盲目分类”，事后再 对已分出各类的地物属性进行确认的过程。
Xj
j 1
1 ni Si [( X j M i )( X j M i )T ] ni 1 j 1 ni是类w i的像元数目，j为像元标号，p是参加分类的特征数（或波段数）
2.正态分布
对判别函数用对数变换可得出更便于计算的形式， 即判别函数为：
1 1 1 T gi ( X ) ln P( wi ) ln Si ( X M i ) Si ( X M i ) 2 2
图像处理 知识点总结
图像处理知识点总结图像处理是一门涉及到数字图像和计算机图像的处理与分析技术的学科，它在工程、科学、医学、艺术和其他领域中都有着广泛的应用。
图像处理技术在计算机视觉、模式识别、图像合成、图像压缩、图像分割、图像识别等领域起着至关重要的作用。
本文将从基础概念、图像获取、图像增强、图像压缩、图像分割、图像识别等方面对图像处理的相关知识点进行总结。
一、基础概念1.1 图像的定义图像是一种用于表示事物或场景的视觉信息，通常以数字形式存在，是由大量的像素点组成的。
每个像素点记录了图像中某个点的亮度和颜色信息。
1.2 图像的表示图像可以使用灰度图或彩色图来表示。
灰度图是由单一颜色通道来表示图像的，通常用于黑白图像或需要简化处理的图像。
而彩色图需要使用多个颜色通道来表示图像的色彩信息。
1.3 像素像素是图像的最小单元，每个像素点都有自己的坐标和像素值。
在灰度图中，像素值代表了该点的亮度，而在彩色图中，像素值则包含了红、绿、蓝三个通道的信息。
1.4 图像尺寸图像的尺寸是指图像的长和宽，通常用像素来表示。
图像的尺寸决定了图像的清晰度和细节。
1.5 图像的坐标系图像的坐标系通常以左上角为原点，x轴向右递增，y轴向下递增。
在一些图像处理库中，图像的坐标系以左下角为原点，x轴向右递增，y轴向上递增。
1.6 数字图像数字图像是指使用数字方式表示的图像，它可以使用0和1的二进制来表示黑白图像，或者使用多个颜色通道的数值来表示彩色图像。
数字图像可以在计算机上进行处理和存储。
二、图像获取2.1 图像采集图像的获取通常是通过摄像机、扫描仪、卫星遥感等设备进行采集。
在图像采集过程中，需要注意光照、环境等因素对图像质量的影响。
2.2 数字化数字化是将模拟信号转换成数字信号的过程，通常将模拟图像通过采样、量化和编码等步骤转换成数字图像。
2.3 图像格式图像格式是指存储图像数据的方式。
常见的图像格式有JPEG、PNG、BMP、GIF等。
不同的格式对图像数据的存储方式、压缩方式、颜色深度等均有不同。
图像分类
第六章图像分类遥感图像分类就是利用计算机对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得客观的地物信息的过程。
一般的分类方法可分为两种：监督分类与非监督分类。
将多源数据应用于图像分类中，发展了基于专家知识的决策树分类。
4.1 非监督分类非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据（遥感影像地物的光谱特征的分布规律），即自然聚类的特性，进行“盲目”的分类；其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性。
其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。
主要有两方法：ISODATA分类与K-Means 分类。
4.1.1 ISODATA分类ISODATA是一种遥感图像非监督分类法。
全称“迭代自组织数据分析技术”（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）。
ISODATA使用最小光谱距离方程产生聚类，此方法以随机的类中心作为初始类别的“种子”，依据某个判别规则进行自动迭代聚类的过程。
在两次迭代的之间对上一次迭代的聚类结果进行统计分析，根据统计参数对已有类别进行取消、分裂、合并处理，并继续进行下一次迭代，直至超过最大迭代次数或者满足分类参数（阈值），完成分类过程。
操作步骤如下：（1）在主菜单中，选择File→Open Image File，打开待分类图像；（2）在主菜单中，选择Classification→Unsupervised→ISOData；（3）在Classification Input File选择分类的图像文件；（4）在ISODATA Parameters窗口中设置分类参数以及输出路径和文件名（图4-1）；图4-1 ISODATA分类参数设置Mumber of Classes:Min，max：类别数量范围，一般输入最小数量不能小于最终分类数量，最大数量为最终分类数量的23倍；Maximum Iterations:最大迭代次数，迭代次数越大，得到的结果越精确，运算时间也越长；Change Threshold：变换阈值，当每一类的变化像元小于阈值时，结束迭代过程；Minimun # Pixel in Class:一类所需的最小像元数，如果某一类中的像元数小于最少像元数，则将其中的像元归并到距离最近的类型中；Maximum Class Stdv：最大分类标准差，以像素值为单位，如果某一类的标准差比该阈值大，则将该类分成两类；Minimum Class Distance：类别均值之间的最小距离，以像素值为单位，如果类均值之间的距离小于该值，则类别将被合并；Maximum # Merge Pairs：最大的合并类别；Maximum Stdev From Mean：距离类别均值的最大标准差，为可选项。
《图像分类的优势与挑战》 知识清单
《图像分类的优势与挑战》知识清单图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将图像分配到不同的类别中。
这项技术在我们的日常生活和众多行业中都发挥着重要作用，同时也面临着一系列的挑战。
一、图像分类的优势1、提高效率和准确性在许多领域，如医疗诊断、工业检测等，人工对图像进行分类和识别是一项耗时且容易出错的任务。
图像分类技术能够快速处理大量的图像数据，并以较高的准确性给出分类结果。
例如，在医学影像中，它可以帮助医生快速筛选出可能存在病变的图像，提高诊断效率和准确性。
2、实现自动化和智能化图像分类使得很多依赖图像识别的工作实现自动化。
比如，在智能交通系统中，能够自动识别车辆类型、交通标志等，从而优化交通管理。
在智能家居中，通过识别家庭成员的面部或动作，实现自动控制家电设备。
3、数据挖掘和信息提取从海量的图像数据中挖掘有价值的信息。
例如，在社交媒体上，对用户上传的图片进行分类，可以了解用户的兴趣爱好和行为模式，为个性化推荐提供依据。
4、推动科学研究在天文学、生物学等领域，图像分类有助于对天体、生物物种等的研究。
能够快速筛选和分类大量的观测图像，发现新的现象和规律。
5、保障安全和监控在公共安全领域，如监控摄像头的图像分类，可以实时检测异常行为和潜在威胁，及时发出警报。
二、图像分类的挑战1、图像的多样性和复杂性现实中的图像千差万别，光照条件、拍摄角度、物体姿态、背景干扰等都会影响图像的外观。
这使得同一类物体在不同的图像中可能呈现出极大的差异，增加了分类的难度。
2、类内差异和类间相似性有些类别内部的物体存在较大的差异，而不同类别的物体可能又具有相似的特征。
例如，不同品种的狗在外观上可能非常相似，而同一只狗在不同的姿势和环境下又有很大不同。
3、数据标注的困难为了训练有效的图像分类模型，需要大量准确的标注数据。
然而，数据标注是一项费时费力的工作，而且标注质量也可能参差不齐。
4、计算资源需求深度神经网络等先进的图像分类算法通常需要大量的计算资源进行训练和推理。
4 第四章 图像分类
5 分类后处理
1）聚类统计 2）过滤分析 3）去除分析 4）分类重编码
1）聚类统计
2）过滤分析 经过过滤处理后会发现图中有很多小点点， 经过过滤处理后会发现图中有很多小点点，这些 就是没有属性的小图斑。 就是没有属性的小图斑。
3）去除分析
4）分类重编码
6专家分类系统
专家分类系统：又称基于知识的分类，包括知识 专家分类系统：又称基于知识的分类， 库和推理机两个部分。 库和推理机两个部分。
在决策树中：绿色表示假设、黄色表示规则， 在决策树中：绿色表示假设、黄色表示规则，蓝色表 示条件 6专家分类系统 （1）知识工程师
6专家分类系统
（2）知识分类器
ERDAS遥感数字图像处理 ERDAS遥感数字图像处理
徐州师范大学测绘学院： 徐州师范大学测绘学院：孙华生 E-mail: sunhuasheng@
第四章 图像分类
1 图像分类的基本内容
（1）非监督分类 （2）监督分类 （3）专家分类系统
2 非监督分类
3 监督分类
4分类结果的精度评价
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图像分类图像分类技术得益于两种技术的发展，一种是数据库技术，另一种是计算机显示技术。
从这两种技术角度来看，图像分类技术可以分为基于文本的图像分类系统和基于图像自身内容的分类系统。
基于内容的图像分类系统为了克服传统图像分类技术的局限性，人们开始寻求新的图像分类检索方法，于是出现了基于内容的图像分类技术，即使用图像本身的颜色、形状、纹理等视觉特征代替传统的手工填加关键字信息进行分类的技术。
基于内容的分类它直接对图像内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些特征和语义进行分类并建立索引，进行检索。
人们已经将研究重点转移到从图像的视觉内容中自动提取图像特征用于分类及检索上，并且已经开发了各类基于内容的图像视频分类检索系统。
其中较著名的有QBIC、Photobook、Foureys等。
这些系统主要利用了图像的低层次信息，如颜色、形状、布局、纹理等。
近几年来，基于内容的图像分类检索技术有了长足的发展，主要是基于低层次视觉特征的图像分类检索，比较成功的例子有IBM 公司的QBIC系统等。
但是针对高层次语义特征的图像分类检索系统还没有成熟的产品。
在基于内容的多媒体信息分类检索技术研究中，基于理解的文本分类检索已经有比较好的研究成果，但基于视觉特征和语义特征的图像、音视频分类检索尚处于研究开始阶段。
目前，在图像分类方面，还没有比较成熟的算法能够对所有的图像类型都进行有效的分类。
因此研究图像分类的有效算法对于图像检索技术发展具有十分重要的意义。
从不同的角度，图像可以分为不同的类别。
本文将图像根据功能不同分为图标类图像和图片类图像。
图片类图像在分类技术上，采用提取图像的颜色数，主体颜色，色彩的饱和度等图像基本特征的方法，根据图像低层次的可见特征进行分类。
这些种类不同的图像在视觉特征上有较大的区别，结合因特网中网页的相关文本信息可以实现语义级的分类。
图像的合理分类对提高基于内容的图像检索结果的准确性具有十分重要的作用。
万维网上的图像的类别一般如下照片类图片(Photograph)特点照片类图片通常指具有纹理或纹理趋势的实物图片或通过某些专门软件(如photoshop、3D Max等)处理产生的图片。
照片类图片包括照片(从自然界采集或通过扫描得到的图片)、类照片(主要指通过某些专门的图片处理软件生成的图片或计算机游戏的屏幕图片)等。
特点为：图片中使用的颜色数多，颜色逼真、鲜艳，颜色层次丰富，并且颜色之间过渡比较缓慢，能够表现出颜色、阴影的细微层次变化。
都有比较明显的纹理或纹理趋势，边缘一般模糊不清晰，且在大小比率(长*高)上差别也较小。
常用来显示真实的场景。
如果从照片内容上分类，照片类图片可以分为自然景物类和人造景物类图片。
自然景物类图片一般颜色比较鲜明，但是纹理趋势不明显，而人造景物类图片中一般为城市高楼、宗教庙宇、室内物件之类的图片，图片中包含的线条比较多，有较明显的纹理趋势。
图画类图片(Graphic)特点图画类图片通常都是具有良好边界的设计图片，它一般是通过绘图软件或是手工绘制而成。
图画类图片主要包括：卡通画、国画、油画、图表、徽标、艺术字等。
与照片类图片相比，图画类图片中使用的颜色数较少，但是区域颜色的饱和度通常都比较高，多使用纯色或是饱和度较高的颜色，并且颜色间的过渡也较照片类图片快，颜色层次单薄。
图片中纹理趋势不明显，通常有清晰的线条和光滑的边缘。
另外图画类图片在大小比率上差别较大。
图画类图片还可以进一步分类，本文将图画图片分为图表类(Chart)图片和绘画类(Drawing)图片两类。
绘画类图片包括国画、油画、卡通画、地图等等，图表类包括表格、原理图、流程图、统计图等。
图表类图片中一般都包含大量的线条，并且图片使用的颜色通常也比较简单，而绘画类图片中则鲜有或只有很少的线条，颜色通常都比较复杂，有时甚至接近于照片类图片。
根据照片类和图画类图片的不同特点，我们可以从中提取出具有价值的参量，然后根据参量对图片进行分类。
图像分类方法研究大部分基于内容的图像分类系统使用颜色、形状、纹理特征来表征图像，并且分类的基础也是从图像中提取的相似特征。
(1)颜色特征：颜色是图像的一个重要视觉性质。
(2)对颜色特征的表达方法有许多种，如直方图法、积累直方图法、局部累计直方图法、颜色分布法、中心矩法等。
各种方法的共同点都是用较有效和紧凑的方式来表达彩色信息。
这些特征描述了图像的全局属性，并且很容易从图像中提取出来。
目前对颜色特征的研究大部分都集中在颜色直方图上。
颜色特征的一个主要的缺点在于它不能够恰当的描述物体的形状和位置。
(2)纹理特征：关于纹理，至今国际上尚无一个公认的标准定义。
通常我们谈到图像的纹理时，意指图像像素灰度级或颜色的某种变化，而这种变化和空间统计相关。
因此纹理特征可以用来对图像中的空间信息进行一定程度的定量描述。
对纹理特征的描述通常借助纹理的统计特性或结构特性进行。
(3)形状特征：形状常和目标联系在一起，有一定的语义含义，因而形状特征可以看作是比颜色或纹理更高层的一些特征。
但是，从本质上说对形状的表达要比对颜色或纹理的表达复杂的多。
为获得有关目标的形状参数，常要先对图像进行分割，所以形状特征的提取会受图像分割效果的影响。
目标形状的描述也是一个非常复杂的问题[31141。
图标类和图片类分类直接用尺寸大小进行分类，尺寸参量有多种取法，比如图像长宽尺寸、面积大小、对角线尺寸等等。
经实验分析，本文取图像对角线尺寸作为分类参量。
If size<flagclass=“图标类图片”；End其中，size为图片对角线尺寸，]lag为参考阈值，本文参考值flag=100。
图片类的分类参量首先也要确定分类参量。
常用于图片类图像分类的分类参量有：(1)颜色数参量：通常情况下，照片类图片使用的颜色数较多，颜色比较鲜艳。
简单的2色、16色的颜色分辨率多用于图画类图片，而一般不用于照片类图片，所以可以将颜色数作为一个参量对图片进行简单的分类。
(2)颜色直方图参量：根据图像特点可以知道，照片类图片的颜色分布比较均匀，颜色数多，颜色之间变化比较缓慢，颜色直方图一般都比较均衡。
而图画类图片的颜色分布跳跃性大，颜色数较少，通常很大一片区域都具有相同的颜色值，因此，颜色直方图分布不均衡，跳跃性大。
(3)相对颜色直方图参量：由于图片的大小不一，所以颜色直方图并不能直接用来作分类参量，需要将其归一化，得到的新的直方图就是相对颜色直方图参量。
(4)颜色种类数参量：即图片中不同颜色的总数。
通常图画类图片用色都比较简单，使用的颜色种类较少，而照片类图片颜色一般都比较丰富，使用的颜色种类较多，所以我们使用颜色种类参量，计算出现在图片中的不同颜色种类数。
(5)主色调参量：图片中出现频率较高的颜色前面已经阐述了图画类图片和照片类图片的特点，可以根据其特点从上述的的常用参量中选择有价值的参量：①颜色数参量②相对颜色直方图参量③颜色种类数参量可以根据这些参量对图片进行照片类和图画类图片的基本分类。
分类算法分析首先，可以依据颜色数对图片类图像进行简单分类。
根据前面论述的图片特点可知照片类图片一般颜色比较丰富、饱满，经常使用256色或24b颜色数。
对于图画类图片来说，其用色一般都较为简单，颜色数较少。
由于2色、16色颜色分辨率低，所以照片类图片一般不使用2色或16色颜色数构造。
因此，可以直接将2色、16色的图片归为图画类图片。
(图3—2)If color=2 or 16class=“图画类图片”；End注：color为颜色数。
利用颜色数参量对图片分类的方法只适用于简单图片。
对于构造复杂的图片，我们使用相对直方图参量对其进行分类。
首先来看一下什么是颜色特征统计直方图。
图像颜色特征统计直方图简称为直方图，它实际上是一个一维的离散函数。
即：H(k)=nk k=0，1，⋯，L一1(3—2)上式中k代表图像的特征取值，对于颜色直方图来说，k就表示具体的某种颜色。
工是特征可取值的个数，即颜色总数，例如：对256色图片来说，L=256。
仇是图像中具有特征值为k的象素的个数，即图片中具有某种具体的颜色值的象索个数。
示例图如下，其中有8个直方条，对应图像中8个灰度象素数目。
直方图示例下图分别为256、24b颜色分辨率的颜色直方图。
其中国3—4(a)、(b)、(c)、(d)为24b颜色分辨率的图画类和照片类图片及其颜色直方图，3-5(a)、(b)、(c)、(d)为256色颜色分辨率的图画类和照片类图片及其颜色直方图。
9_图像分类识别.pdf from 百度文库这里面连着9的一系列图像方面的课程。
图像基础知识RGB功能将代表红、绿、蓝三原色的三个整数组合成一个表示颜色的长整数。
语法RGB ( red, green, blue )参数red：integer类型，指定颜色中的红色分量强度，有效值在0到255之间green：integer类型，指定颜色中的绿色分量强度，有效值在0到255之间blue：integer类型，指定颜色中的蓝色分量强度，有效值在0到255之间返回值Long。
函数执行成功时返回由指定分量确定的颜色，用长整数表示。
发生错误时返回-1。
如果任何参数的值为NULL，RGB()函数返回NULL。
用法RGB()函数使用下述公式计算表示颜色的长整数：65536 * Blue+ 256 * Green+ Red其中，Blue代表蓝色分量，Green代表绿色分量，Red代表红色分量。
各分量中，数值越小，亮度越低，数值越大，亮度越高。
例如，RGB ( 0, 0, 0 )为黑色（亮度最低），RGB ( 255, 255,255 )为白色（亮度最高）。
HSV将色彩分解为色调，饱和度及亮度。
通过调整色调，饱和度及亮度得到颜色和变化。
下面来了解下HSV颜色空间（这图大家将就看下）红，蓝，绿三种颜色夹角120度，就是RGB模式下的3个颜色分量。
按我的理解，他们就相当于3个向量，这个六棱锥空间内的点代表了所有的颜色，R(红)，G（绿），B（蓝）三个向量相加便可以得到空间中任意一点。
当三个向量强度（亮度）相等时，加起来的方向就是V，即灰色。
当灰色最亮时，即三个向量强度最大时，便得到白色。
当三个向量强度最低时（亮度为0），便得到黑色。
HSV也是这样三个向量，分别代表色调，亮度，饱和度。
因为HSV是基于人的眼睛对色彩的识别，所以我们可以通过慢慢调整三个分量的大小，来得到我们想要的颜色。
而在GRB模式下，我们是不可能这样做的。
要注意的是H是一个角度，这三个向量相加同样可以得到这个六棱锥空间中的任意一点。
所以RGB与HSB可以相互转换。
在计算机中往往使用RGB颜色系统，因为它操作简单并且和典型的显示硬件直接对应。
一般使用32位来表示一个颜色。
开始8位代表透明度，接下来每个颜色分量占8位，依次是R,G,,B。