彩色图像处理
1. 色彩空间
关于色彩空间，看过一个Photoshop培训系列视频，第一集的内容就是这个，讲的很透彻，可惜不记得名字了
按面向对象，色彩空间大致可以分为3类
1）面向显示
一般是针对显示器这种自己发光的应用，因此属于加色模式（光的三原色：红绿蓝RGB）
该类比较有代表性的是RGB模型和YUV模型
a. RGB
模型基于笛卡尔坐标系，xyz每个轴分别代表RGB，起源于采用阴极射线管的彩色电视
图1-1. RGB模型
由于是加色模型，坐标原点表示黑色，三色叠加最大值表示白色
b. YUV
*是电视PAL制式采用的色彩空间，主要为了减小信号传输带宽，向下兼容黑白电视
*Y表示明度，UV表示色度；对黑白电视，只需解析Y信号即可；UV信号可以压缩（如YUV420，每4个Y共用一组UV）
*上面两个式子是YUV和RGB互转的方法，但YUV一般会以某种采样规则进行压缩（毕竟就是为了压缩信号而生的），因此YUV转RGB首先还需按采样规则做插值
*按采样规则，YUV可以细分为很多格式（如YUV444，YUV422，YUV420），“图文详解YUV420数据格式”一文有详述
2）面向印刷
*印刷品的内容需要光线照在上面，经过颜料吸收后剩下的波段反射回人眼，因此属于减色模式（颜料的三原色：青品黄CMY）
*基于以上描述，CMY模型就是RGB的反色：
*理论上等量CMY三色相加就是黑色，但由于工艺原因这种方法无法获得纯黑色（但黑色又是最常用色），因此工业上单独添加黑色颜料K，组成CMYK四色模型
3）面向人眼
前两类模型实际都是为了机器描述方便而设计的，但人眼更偏向于从色调、饱和度、亮度（HSI）三个方面来描述色彩
将RGB正方体模型的对角线作为z轴即是HSI的模型
图1-2. HSI色彩空间
从RGB到HSI
，其中
从HSI到RGB
4）补充
此外还有一种色彩空间CIE L*a*b*，由于工艺等原因，不同设备的色彩表现是存在差异的。CIE实际是一套标准，便于设备的色彩校正以保证设备间色彩的一致性
2. 彩色图像处理
围绕彩色空间，主要有4个方向的图像处理方式
1）基于伪彩色的显示增强
理论依据是：人眼对灰度级的分辨力只有20几种，但可分辨几千种色调，因此对兴趣区域按灰度值赋色彩可大大提升区域的分辨度
这里除了按灰度级定义一个颜色查询表以对整幅图像进行着色的方式外，还有一种常用方式（彩色分层）：对灰度处于某个范围内的像素着色，其他的像素统一置成一个较低的灰度，这样可以最大程度的突出目标区域
2）彩色图像的直方图处理、平滑、锐化
此时不推荐对每个通道单独处理再组合，因为每个通道的灰度值分布有差异，单独处理后可能造成图像色彩偏移等失真现象。
较好的方式是：先将图像转成HSI，仅对亮度值I做处理，避免了色彩的失真
3）基于彩色的图像分割
这是一块大内容，相关的算法很多，以后再做详述
看到《数字图像处理》中有介绍彩色图像的边缘检测，觉得应该可以参考（平时都是先转为灰度图再做的）:
对RGB空间，其x和y方向二阶导数为：
依据导数，可得到其梯度方向为
在角度sita上，其变化率为
在实际中（图片是离散信号）导数值可用Sobel算子得到