RGB、CMYK、CIE Lab等几种常用颜色空间

RGB颜色空间

  • 基本概念

        RGB颜色空间以R(Red:红)、G(Green:绿)、B(Blue:蓝)三种基本色为基础,进行不同程度的叠加,产生丰富而广泛的颜色,所以俗称三基色模式。在大自然中有无穷多种不同的颜色,而人眼只能分辨有限种不同的颜色,RGB模式可表示一千六百多万种不同的颜色,在人眼看来它非常接近大自然的颜色,故又称为自然色彩模式。红绿蓝代表可见光谱中的三种基本颜色或称为三原色,每一种颜色按其亮度的不同分为256个等级。当色光三原色重叠时,由于不同的混色比例能产生各种中间色,例如,三原色相加可产生白色。所以RGB模式是加色过程。屏幕显示的基础是RGB模式,彩色印刷品却无法用RGB模式来产生各种彩色,所以,RGB模式常用于视频、多媒体与网页设计。

  • 空间模型

        对图像处理而言,RGB是最为重要和常见的颜色模型,它建立在笛卡尔坐标系中,以红、绿、蓝三种基本色为基础,进行不同程度的叠加,产生丰富而广泛的颜色,俗称三基色模式。如下图所示:

RGB、CMYK、CIE Lab等几种常用颜色空间_第1张图片

  •  基本原理

        RGB模型的原理来自于颜色的三刺激理论,它基于以下假设:在眼睛的中央部位有3种类型的对色彩敏感的锥状细胞。其中一类对位于可见光谱中间位置的光波敏感,这种光波经人的视觉系统转换产生绿色感。而其他两种锥状细胞对位于可见光波的上、下端即较长和较短的波长的光波敏感,它们分别被识别为红色和蓝色。从生理学的角度来看,由于眼睛仅包含3种不同类型的锥状细胞,因而对任意3种颜色适当混合均可产生白光视觉,条件是这3中颜色中任意两种的组合都并不能产生第3种颜色,则这三种颜色就被称为三原色

  • 表达方式

         RGB空间是目前最常用的彩色信息表达方式,使用红、绿、蓝三原色的亮度来定量表示颜色,是以RGB三色光互相叠加来实现混色的方式。三种颜色所占比例不同,得到的颜色就不同。变换混合的比例,就会得到各种各样的混合效果。RGB颜色空间可以看作是三维直角坐标系中的一个单位正方体。任何一种颜色在RGB颜色空间中都可以用三维空间中的一个点来表示。在RGB颜色空间,任意色光F都可以用RGB三种颜色不同分量的相加混合而成:

                                                                                         F=r[R]+g[G]+b[B]

色度学规则:
  (1)通过R,G,B这三种颜色能产生任何颜色,并且这三种颜色混合后产生的颜色是唯一的。
  (2)如果两个颜色相等,这三个颜色分量再乘以或者除以相同的数,得到的颜色仍然相等。
  (3)混合色的亮度等于每种颜色亮度的和。

  • 优点与缺点

        优点: RGB颜色空间最大的优点就是直观,容易理解

        缺点:R,G,B这3个分量是高度相关的,即如果一个颜色的某一个分量发生了一定程度的改变,那么这个颜色很可能要发生改变;人眼对于常见的红绿蓝三色的敏感程度是不一样的,因此RGB颜色空间的均匀性非常差,且两种颜色之间的知觉差异色差不能表示为该颜色空间中两点间的距离,但是利用线性或非线性变换,则可以从RGB颜色空间推导出其他的颜色特征空间

CMYK模式

  • 基本概念

       当阳光照射到一个物体上时,这个物体将吸收一部分光线,并将剩下的光线进行反射,反射的光线就是我们所看见的物体颜色。这是一种减色色彩模式,同时也是与RGB模式的根本不同之处。不但我们看物体的颜色时用到了这种减色模式,而且在纸上印刷时应用的也是这种减色模式。CMYK代表印刷上用的四种颜色,C代表青色(Cyan),M代表洋红色(Magenta),Y代表黄色(Yellow),K代表黑色(Black)。因为在实际应用中,青色、洋红色和黄色很难叠加形成真正的黑色,最多不过是褐色而已。因此才引入了K——黑色。黑色的作用是强化暗调,加深暗部色彩。

  • 打印模式

         CMYK模式俗称四色打印模式,是最佳的打印模式。但是在进行实际打印时,两种模式存在转换问题,具体原因如下:

         1.  CMYK模式编辑虽然能够避免色彩的损失,但运算速度很慢。主要原因如下:

               1)、即使在CMYK模式下工作,Photoshop也必须将CMYK模式转变为显示器所使用的RGB模式。

               2)、对于同样的图像,RGB模式只需要处理三个通道即可,而CMYK模式则需要处理四个。

         2.  用户所使用的扫描仪和显示器都是RGB设备,所以无论什么时候使用CMYK模式工作都有把RGB模式转换为CMYK模式这样一个过程。因此,是否应用CMYK模式进行编辑都存在RGB模式和CMYK模式转换的问题。

       对于RGB模式和CMYK模式转换的问题,可以先用RGB模式进行编辑工作,再用CMYK模式进行打印工作,在打印前才进行转换,然后加入必要的色彩校正,锐化和修整。这样虽然使Photoshop在CMYK模式下速度慢一些,但可节省大部分编辑时间。这种打印前的模式转换,并不是避免图像损失最佳的途径,最佳方法是将Lab模式和CMYK模式相结合使用,这样可以最大程度的减少图像失真。

  • 优缺点

      优点:可以满足打印的需求,解决RGB不能打印的问题

      缺点:一定程度上存在色彩的缺失,运行速度慢

Lab颜色模型

  • 基本概念

         Lab模式是根据Commission International Eclairage(CIE)在1931年所制定的一种测定颜色的国际标准建立的。于1976年被改进,并且命名的一种色彩模式。Lab颜色模型弥补了RGB和CMYK两种色彩模式的不足。它是一种设备无关的颜色模型,也是一种基于生理特征的颜色模型。  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(低亮度值)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。

  • 空间模型

       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。同RGB颜色空间相比,Lab是一种不常用的色彩空间。它是一种设备无关的颜色系统,也是一种基于生理特征的颜色系统。这也就意味着,它是用数字化的方法来描述人的视觉感应。Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度,取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白;a表示从红色到绿色的范围,取值范围是[127,-128];b表示从黄色到蓝色的范围,取值范围是[127,-128]。下图所示为Lab颜色空间的图示:

RGB、CMYK、CIE Lab等几种常用颜色空间_第2张图片

  • 优缺点

         Lab颜色空间比计算机显示器甚至比人类视觉的色域都要大  ,表示为Lab的位图比RGB或CMYK位图获得同样的精度需要要求更多的像素数据。Lab模式所定义的色彩最多,且与光线及设备无关并且处理速度与RGB模式同样快,比CMYK模式快很多。因此,可以放心大胆的在图象编辑中使用Lab模 式。而且,Lab模式在转换成CMYK模式时色彩没有丢失或被替换。因此,最佳避免色彩损失的方法是:应用Lab模式编辑图象,再转换为CMYK模式打印 输出。

CIE XYZ表色系统

  • 基本概念

         1931CIE-XYZ系统,就是在RGB系统的基础上,用数学方法,选用三个理想的原色来代替实际的三原色,从而将CIE-RGB系统中的光谱三刺激值和色度坐标r、g、b均变为正值。

  • 空间模型

       x色度坐标相当于红原色的比例,y色度坐标相当于绿原色的比例。马蹄形的光谱轨迹各波长的位置,如下图可以看到:光谱的红色波段集中在图的右下部,绿色波段集中在图的上部,蓝色波段集中在轨迹图的左下部。中心的白光点E的饱和度最低,光源轨迹线上饱和度最高。如果将光谱轨迹上表示不同色光波长点与色度图中心的白光点E相连,则可以将色度图画分为各种不同的颜色区域。如果能计算出某颜色的色度坐标x、y,就可以在色度中明确地定出它的颜色特征。例如青色样品的表面色色度坐标为x=0.1902、y=0.2302,它在色度图中的位置为A点,落在蓝绿色的区域内。当然不同的色彩有不同的色度坐标,在色度图中就占有不同位置。因此,色度图中点的位置可以代表各种色彩的颜色特征。但是,前面曾经讨论过,色度坐标只规定了颜色的色度,而未规定颜色的亮度,所以若要唯一地确定某颜色,还必须指出其亮度特征,也即是Y的大小。

RGB、CMYK、CIE Lab等几种常用颜色空间_第3张图片

  • CIE Yxy颜色空间的不均匀性

       色彩差别量与其它物理量在性质上迥然不同。例如长度这一物理量,人们常常可以任意分割,即使人眼无法分辨的微小长度,还可以借助显微镜和其它物理仪器来测量和观察。但是,对于色彩差别量来说,主要取决于眼睛的判断。如果一个眼睛不能再分辨的色彩差别量,而人们又不能借助物理仪器来观察它,这样它就成了一个无意义的数值。我们把人眼感觉不出的色彩差别量(变化范围)叫做颜色的宽容量。颜色的宽容量反映在CIE xy色度图上即为两个色度点之间的距离。因为,每种颜色在色度图上是一个点,但对人的视感觉来说,当这种颜色的色度坐标位置变化很小时,人眼仍认为它是原来的颜色,感觉不出它的变化。所以,对视感觉效果来说,在这个变化的距离(或范围)以内的色彩差别量,在视觉效果上是等效的。对色彩复制和其它颜色工业部门来说这种位于人眼宽容量范围之内的色彩差别量是允许存在的。

       1942年,美国柯达研究所的研究人员麦克亚当(D.L.Macadam)发表的一篇关于人的视觉宽容量的论文,迄今为止,仍是在色彩差别定量计算与测量方面的基本著作。在研究的过程中,麦克亚当在CIE xy色度图上不同位置选择了25个颜色色度点作为标准色光,其色度坐标x、y。又对每个色度点画出5~9条不同的方向直线,取相对两侧的色光来匹配标准色光的颜色,由同一位观察者调节所配色光的比例,确定其颜色辨别的宽容量。通过反复做50次配色实验,计算各次所得色度坐标的标准差,即:

 

        如图所示,围绕指定标准色度点向各个方向的辐射线为各标准差的距离,发现在不同方向上,此距离是不相等。围绕标准色度点,在不同方向上取距离为一个标准差的点的轨迹近似一个椭圆。还可以看到在色度图不同位置上的25个颜色点的椭圆形状大小不一样,其长轴方向也不相同。这表明在xy色度图中,在不同位置不同方向上颜色的宽容量是不相同的。换句话说,标准CIE xy色度图上的相同的几何距离,在不同的颜色区域里和不同颜色变化的方向上,所对应的视觉颜色差别量大小是不同的,图中的各个椭圆形宽容量是按实验结果的标准差的10倍绘出的。

RGB、CMYK、CIE Lab等几种常用颜色空间_第4张图片

HSV颜色空间

  • 基本概念

      HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V)。

  •  空间模型 

    色调H:

       用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°;

   饱和度S:

     饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色,可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大,颜色接近光谱色的程度就愈高,颜色的饱和度也就愈高。饱和度高,颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0,饱和度达到最高。通常取值范围为0%~100%,值越大,颜色越饱和。

      明度V:

明度表示颜色明亮的程度,对于光源色,明度值与发光体的光亮度有关;对于物体色,此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%(黑)到100%(白)。

       RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的,而HSV(Hue Saturation Value)颜色模型是面向用户的。HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察,就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩,水平轴表示纯度,明度沿垂直轴测量。

                                                            RGB、CMYK、CIE Lab等几种常用颜色空间_第5张图片             RGB、CMYK、CIE Lab等几种常用颜色空间_第6张图片

  • 从RGB到HSV的转换

       HSV 在数学上定义为在 RGB 空间中的颜色的 R, G 和 B 的坐标的变换。设 (r, g, b) 分别是一个颜色的红、绿和蓝坐标,它们的值是在 0 到 1 之间的实数。设 max 等价于 r, g 和 b 中的最大者,设 min 等于这些值中的最小者。要找到在 HSV 空间中的 (h, s, v) 值,这里的 h ∈ [0, 360)是角度的色相角,而 s, v ∈ [0,1] 是饱和度和亮度,计算公式为:

RGB、CMYK、CIE Lab等几种常用颜色空间_第7张图片

 

       HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。我们可以从一种纯色彩开始,即指定色彩角H,并让V=S=1,然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变,同样增加白色可以减小S而V不变。例如,要得到深蓝色,V=0.4 S=1 H=240度。要得到淡蓝色,V=1 S=0.4 H=240度。

      一般说来,人眼最大能区分128种不同的色彩,130种色饱和度,23种明暗度。如果我们用16Bit表示HSV的话,可以用7位存放H,4位存放S,5位存放V,即745或者655就可以满足我们的需要了。

       由于HSV是一种比较直观的颜色模型,所以在许多图像编辑工具中应用比较广泛,如Photoshop(在Photoshop中叫HSB)等等,但这也决定了它不适合使用在光照模型中,许多光线混合运算、光强运算等都无法直接使用HSV来实现。

 

 

 

 

你可能感兴趣的:(光谱反射率重建)