OpenCV笔记14——图像处理基础知识

1.图像的深度（强度等级）

图像深度是针对一个像素点而言的，一幅图像的细腻程度就体现在像素的深度上；

一幅用RGB色彩空间描述的真彩色图像的深度是24位（R/G/B各有8位），那么它就能够表示出1677万多种不同的颜色（2^24）；

下面的8幅图分别展示了不同位深的图像，可以看出，位深越大，图像越精细；

2.图像分辨率（空间分辨率）

用以描述影像细节分辨能力,通俗的说就是单位面积内的像素点数量！

对电脑显示器等，分辨率是用像素数目衡量；

对数字文件印刷，分辨率是通常用每英寸所含点或像素〔dpi〕(Dots Per Inch，每英寸点数)来衡量。

下面这幅图展示了分辨率由低到高的所呈现的效果：

3.图像的对比度

图像的对比度一般用图像最亮区域灰度和最暗区域灰度的比值表示，也就是从黑到白的渐变层次，比值越大，渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。

一副图像中，各种不同颜色最亮处和最暗处之间的差别，差别越大对比度越高，这个跟分辨率没有多少关系，只跟最暗和最亮有关系，对比度越高一个图像给人的感觉就越刺眼，更加鲜亮，突出；越低则给人感觉变化不明显，反差就越小。这个概念只是在给定的图像中，与图像中颜色亮度的变化有关

4.图像的亮度

一副图像给人的一种直观感受，如果是灰度图像，则跟灰度值有关，灰度值越高则图像越亮；图像的亮度是颜色的明暗变化，下面三幅图像的亮度越来越高。

5.图像的饱和度

饱和度是指色彩的鲜艳程度，也称色彩的纯度。饱和度取决于该色中含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大，饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小。

通常用百分比来度量，饱和度越大，图像看起来越清晰；

纯的颜色都是高度饱和的，如鲜红，鲜绿。混杂上白色，灰色或其他色调的颜色，是不饱和的颜色，如绛紫，粉红，黄褐等。完全不饱和的颜色根本没有色调，如黑白之间的各种灰色。

6.RGB色彩空间

三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以合成产生各种色彩光。

RGB颜色模型的主要目的是在电子系统中检测，表示和显示图像，比如电视和电脑，利用大脑强制视觉生理模糊化(失焦),将红绿蓝三原色子像素合成为一色彩像素,产生感知色彩(其实此真彩色并非加色法所产生的合成色彩，原因为该三原色光从来没有重叠在一起，衹是人类为了“想”看到色彩，大脑强制眼睛失焦而形成。情况其实就有点像看那些Autostereograms 的立体图时，大脑与眼睛扭曲才能看到“想”看的立体影像的情况)。 红绿蓝三色模型在传统摄影中也有应用。在电子时代之前，基于人类对颜色的感知，RGB颜色模型已经有了坚实的理论支撑。

RGB是一种依赖于设备的颜色空间：不同设备对特定RGB值的检测和重现都不一样，因为颜色物质（荧光剂或者染料）和它们对红、绿和蓝的单独响应水平随着制造商的不同而不同，甚至是同样的设备不同的时间也不同。

参考文章：https://zh.wikipedia.iwiki.eu.org/wiki/%E4%B8%89%E5%8E%9F%E8%89%B2%E5%85%89%E6%A8%A1%E5%BC%8F

7.CMYK色彩空间（印刷四分色模式）

CMYK：是彩色印刷时采用的一种套色模式，利用色料的三原色混色原理，加上黑色油墨，共计四种颜色混合叠加，形成所谓“全彩印刷”。四种标准颜色是：
C：Cyan ＝ 青色
M：Magenta ＝ 洋红色，又称为“品红色”
Y：Yellow ＝ 黄色
K：blacK ＝ 黑色
虽然有文献解释说这里的K应该是Key Color（定位套版色），但其实是和制版时所用的定位套版观念混淆而有此一说。此处缩写使用最后一个字母K而非开头的B，是因为在整体色彩学中已经将B给了RGB的Blue蓝色。

https://zh.wikipedia.iwiki.eu.org/wiki/%E5%8D%B0%E5%88%B7%E5%9B%9B%E5%88%86%E8%89%B2%E6%A8%A1%E5%BC%8F

8.HSV色彩空间

HSV即色相、饱和度、明度（英语：Hue, Saturation, Value），又称HSB，其中B即英语：Brightness。

HSV模型在1978年由埃尔维·雷·史密斯创立，它是三原色光模式的一种非线性变换。

参考链接：1.https://zh.wikipedia.iwiki.eu.org/wiki/HSL%E5%92%8CHSV%E8%89%B2%E5%BD%A9%E7%A9%BA%E9%97%B4#%E7%94%A8%E9%80%94
2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/67930839