HSV颜色空间

原文地址:http://baike.baidu.com/subview/541362/8445478.htm?fromId=541362&from=rdtself

1HSV颜色模型

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),亮度(V)。
HSV颜色空间_第1张图片

HSV颜色空间模型[1]

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:取值范围为0.0~1.0;
亮度V:取值范围为0.0(黑色)~1.0(白色)。
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。
HSV六棱锥
H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示,红、绿、蓝分别纯度S为一比例值,范围从0到1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时,只有灰
HSV颜色空间_第2张图片

HSV颜色空间模型[2]

度。相隔120度。互补色分别相差180度。
V表示色彩的明亮程度,范围从0到1。有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系。
RGB转化到HSV的算法
max=max (R ,G ,B ):
min=min (R ,G ,B )
V=max (R ,G ,B )
S= (max-min )/max:
HSV颜色空间_第3张图片

HSV颜色空间模型(圆锥模型)[3]

ifR = max ,H = (G-B )/ (max-min )* 60
ifG = max ,H = 120+ (B-R )/ (max-min )* 60
ifB = max ,H = 240 + (R-G )/ (max-min )* 60
ifH < 0 ,H = H+ 360
HSV转化到RGB的算法
if s = 0
R=G=B=V
else
H /= 60;
i = INTEGER(H)
f = H - i
a = V * ( 1 - s )
b = V * ( 1 - s * f )
c = V * ( 1 - s * (1 - f ) )
switch(i)
case 0: R = V; G = c; B = a;
case 1: R = b; G = v; B = a;
case 2: R = a; G = v; B = c;
case 3: R = a; G = b; B = v;
case 4: R = c; G = a; B = v;
case 5: R = v; G = a; B = b;
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:(H.264)