颜色模型转换 一、转换方程 1、HSI 颜色模型 HSI 色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调(Hue)、色饱和度(Saturation) 和亮度 (Intensity)来描述色彩。 色调(Hue)：指物体传导或反射的波长。更常见的是以颜色如红色，橘色或绿 色来辨识，取 0 到 360 度的数值来衡量。 饱和度 (Saturation)：又称色度，是指色彩的强度或纯度。饱和度代表灰色 与色调的比例，并以 0% (灰色) 到 100% (完全饱和) 来衡量。 亮度 (Intensity)：是指颜色的相对明暗度，通常以 0% (黑色) 到 100% (白色) 的百分比来衡量，I 等价于灰度图像灰度值。 RGB 到 HSI 转换方程如下： 其中，   cos 1       ) R G ) ( R G 2   2 ( H     2     G B G B   S 1   3min( , , R G B R G B   ) I  R G B   3 )  (  ( R B G B R B )(       ) 式中，R，G，B 分别表示 RGB 颜色模型的三个分量，H，S，I 分别表示 HSI 颜色模型的三个分量。以上转换方程是根据几何推导方法获得的，依据坐标变换 法、分段定义法、Bajon 近似算法和标准模拟算法同样可以获得相应的转换方程。 同时，由 HSI 模型向 RGB 模型转换时，需要对色调 H 度数分三个区间讨论。 HIS 到 RGB 转换方程如下： H    0,120 B I  (1 S cos cos(60  H  H    ) ， 3 G  I  ( B R  ； )   时，  1   R I   ， S ) H    120 ,240    时，  

R I  (1  ， S ) G I   1   cos( S H cos(180 120 )   ) H      ， 3 B  I  ( B R  ； ) H    240 ,360     时， G I  (1  ， S ) B I   1   cos( S H  cos(300  240 )  ) H     ， 3 R  2、HSV 颜色模型 I G B   。 ( ) 在 HSV （hue、saturation、value）模型中，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)。 以及 min min( 定义： max max( , R G B , R G B 。   ) ) , , RGB 到 HSV 的转换方程如下： H                 0 60   60   60   60   G B max min G B max min G B         max min G B max min max min  max  R G B  , max  , R G B  max  G max  B  0   360   120   240  S     0 max min  max max  0 others V  max 类似的，给定在 HSV 中 (H，S，V) 值定义的一个颜色，如有 H 和分别表示 饱和度和明度的 S 和 V，在 RGB 空间中对应的 (R，G，B)三原色则可以计算。 HSV 到 RGB 转换方程如下： 

定义 H     i H 60    (mod6) ； HF  60  ， H i P V    ， (1 S ) Q V     ， F S (1 ) T V (1 (1     F )  S ) 转换方程可表示为： ( , R G B , )           ( , ) , V T P , , ) ( Q V P , ( ) , P V T , ( , ) P Q V ( , ) , T P V ( , , ) V P Q H H H H H H i i i i i i       0 1 2 3 4 5 3、YUV 颜色模型 其中“Y”表示明亮度（Luminance），也就是灰阶值；而“U”和“V” 表示的则是色 度（Chrominance 或 Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜 色。 RGB 到 YUV 转换方程为： Y=0.299R+0.587G+0.114B U=-0.147R-0.289G+0.436B V=0.615R-0.515G-0.100B 写成矩阵表达为： Y   U   V             0.299 0.587 0.114 0.596 0.275 0.321  0.523 0.311 0.212             R G B      YUV 到 RGB 转换方程为： R=Y+1.14V G=Y-0.39U-0.58V B=Y+2.03U 4、YIQ 颜色模型 

这里 Y 不是指黄色，而是指颜色的明视度（Luminance），即亮度（Brightness）。 其实 Y 就是图像的灰度值（Gray value），而 I 和 Q 则是指色调（Chrominance）， 即描述图像色彩及饱和度的属性。在 YIQ 系统中，Y 分量代表图像的亮度信息，I、 Q 两个分量则携带颜色信息，I 分量代表从橙色到青色的颜色变化，而 Q 分量则代 表从紫色到黄绿色的颜色变化。 RGB 到 YIQ 转换方程为： Y=0.299R+0.587G+0.114B I=0.596R-0.275G-0.321B Q=0.212R-0.523G+0.311B