HSV和HSB的数学模型

在图像处理中使用较多的是 HSV 颜色空间，它比 RGB 更接近人们对彩色的感知经验。非常直观地表达颜色的色调、鲜艳程度和明暗程度，方便进行颜色的对比。

在 HSV 颜色空间下，比RGB 更容易跟踪某种颜色的物体，常用于分割指定颜色的物体。

HSV 表达彩色图像的方式由三个部分组成：

• Hue（色调、色相）:直接决定了什么颜色，RGB是通过三个值决定颜色，而HSV只通过H值就可以决定；
• Saturation（饱和度、色彩纯净度）：决定了颜色的纯度，饱和度越高，颜色越鲜艳；
• Value（明度）：决定了颜色的亮度，亮度越高，颜色越亮；

用下面这个圆柱体来表示 HSV 颜色空间，圆柱体的横截面可以看做是一个极坐标系 ，H 用极坐标的极角表示，S 用极坐标的极轴长度表示，V 用圆柱中轴的高度表示。

数学模型

如图所示，

• 某一像素的 H 可以由该点与白色基准线所行成的圆心角表示，H 的取值范围为 [0, 360]；
• 某一点的 S 可以由该点与所有圆面的圆心之间的距离表示，距离越大，饱和度越高，反之越低。
• 某一点的 V 可以由该点所在的圆面与圆锥顶部之间的距离表示，距离越大，亮度越高，反之越低。

转载： https://blog.csdn.net/weixin_39829336/article/details/112313474

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