1 意识色调
咱们 DNA 里的氮元素，牙齿里的钙元素，血液里的铁元素，吃掉的货色里的碳元素，都是已经宇宙大爆炸时的万千星辰散落后组成的，所以咱们每个人都是星辰。——卡尔萨根
在咱们的印象里，星辰都是斑斓的、靓丽的、无垠的，但不晓得你有没想过，你真的意识和理解星辰壮丽色调背地的故事吗？
什么是色调？
如图所示，色调(color) 对应电磁波的可见光波段，是被前期解决的波长信息。色调既是物体的主观属性——确定的波长，又带有大脑的主观属性——不同的个体对特定波长的电磁波敏感水平不同，感触的色调也有差别。
2 形容色调
为了示意色调，人们建设了一维、二维、三维甚至四维空间坐标模型，这些色调模型称为色调空间(Colour Space)。上面介绍常见的色调空间。
2.1 RGB 色调空间
RGB 色调空间基于三原色学说：视网膜存在三种视锥细胞，别离含有对红、绿、蓝三种光线敏感的视色素，当肯定波长的光线作用于视网膜时，以肯定的比例使三种视锥细胞别离产生不同水平的兴奋，这样的信息传至大脑中枢就产生某一种色彩的感觉。
在 RGB 模式下，通道向量的三个重量别离示意、、三个色彩通道的色彩强度。、、相当于色彩空间的三个正交基，如图所示，通过、、的比例来混合调节出纷繁复杂的各种色彩。
RGB 色彩模型的长处是：
易于了解；
便于硬件实现，古代显示屏个别基于 RGB 模型；
引入位分辨率(色彩深度)，指一个像素中，每个色彩重量的比特数。位分辨率决定了色调等级，例如 8 位色彩深度，每个色彩重量就有 256 种可能。
RGB 色彩模型的毛病在于三个重量均用于示意色调，即如果扭转某一个重量的数值，这个像素的色彩就产生了扭转。在色彩定位等工程中，应用 RGB 模型就要同时思考、、三个变量，较为简单。
2.2 HSV 色调空间
HSV 色彩空间比 RGB 更靠近人们对黑白的感知教训，十分直观地表白色彩的色调、娇艳水平和明暗水平。
在 HSV 模式下，通道向量由三个局部组成：
色调、色相 (Hue)：指色调的面貌和特色，在波形图中一个特定波长就对应一个色调。
饱和度 (Saturation)：指色彩鲜艳水平，出现一种从感性(灰度) 到理性 (纯色) 的变动。
明度(Value, Brightness)：指某种色彩的透光量。与亮度(Lightness) 不同，亮度特指被白光浓缩的浓度，任何色彩的高亮都趋于红色，但每种高超度色彩都不同。
因为 HSV 能够独自解决色调值，而不会影响到明度和饱和度；或者独自扭转明度、饱和度而不影响色彩自身，因而在图像处理中，HSV 罕用于色彩定位追踪、提取色调直方图等。
HSV 模型的毛病是目前很少有硬件反对，须要从 RGB 或其余色调空间进行转换。
2.3 Lab 色调空间
Lab 色调空间基于人对色彩的感觉设计，具备感知平均性(Perceptual Uniform)，即如果参数 L、a、b 变动幅度一样，则人视觉上的变动幅度也差不多。
在 Lab 模式下，通道向量由三个局部组成：
亮度(Lightness)
a 色彩重量：代表从绿色到红色的重量
b 色彩重量：代表从蓝色到黄色的重量
Lab 同样容易调整——调节亮度仅需关注 L 通道，调节色调均衡仅需关注 a 和 b 通道。此外，Lab 还具备色域广大、设施无关等性质。
3 数字成像
数字成像时，设施通过如图所示的图像传感器感光并转换为肯定的强度值，这个过程称为图像的数字化，数字图像的根本单元称为像素 (Pixel)。
如果数字成像设施仅应用图像传感器，则无奈获取光照的色彩信息，即只能产生灰度图像。为了获取彩色图片，引入拜耳滤波器(Bayer Filter)，其外围原理是通过滤光降采样取得图像色调信息，通过插值、修改等算法复原彩色图像。
具体而言，在图像传感器后面设置一个滤光层，下面布满的滤光点与上层像素一一对应，这些滤光点依照 2×2 的色块顺次排列，称为拜耳阵列。每个滤光点仅通过、、中的一种——上层像素只可能为、、或 NULL，至此设施实现了对图像降采样后原始色调信息的收集。
4 数字成像实例
对于一张黑白数字图片，通常会将其表成一个的 3 维矩阵。其中
示意图片的宽；
示意图片的高；
示意图片的通道数；
形容的是图片的分辨率——示意图像蕴含的像素总数；
形容的是像素点代表的色调，通常是一个向量，能够通过赋予不同维度不同的含意，形容不同的色彩空间，体现的是图片更深层的细节。
计算机视觉基础教程纲要
章号 内容
0 色调空间与数字成像
1 计算机几何根底
2 图像增强、滤波、金字塔
3 图像特征提取
4 图像特征描述
5 图像特色匹配
6 平面视觉
作者：Mr_Winter
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起源：稀土掘金
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