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颜色模型就是指某个三维颜色空间中的一个可见光子集，它包含某个颜色域(使用颜色的领域)的所有颜色。 RGB颜色模型 RGB（Red, Green, Blue）颜色模型通常使用于彩色阴极射线 管等彩色光栅图形显示设备中，彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉 发出不同亮度的光线，并通过相加混合产生各种颜色；扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来 的光线中的R、G、B成分，并用它来表示原稿的颜色。 RGB颜色模型称为与设备相关的颜色模型 ， RGB颜色模型所覆盖的颜色域取决于显示设备荧光点的颜色特性，是与硬件相关的 。它是我们使用最多，最熟悉的颜色模型。它采用三维直角坐标系。红、绿、蓝原色是加性原色，各个原色混合在一起可以产生复合色。如图所示。 RGB颜色模型通常采用如图所示的单位立方体来表示。在正方体的主对角线上，各原色的强度相等，产生由暗到明的白色，也就是不同的灰度值。（0，0，0）为黑色，（1，1，1）为白色。正方体的其他六个角点分别为红、黄、绿、青、蓝和品红。 HSV颜色模型 每一种颜色都是由色相（Hue，简H），饱和度（Saturation，简S）和色明度（Value，简V）所表示的。HSV模型对应于 圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，圆锥的顶面对应于V=1。它包含RGB模型中的R=1，G=1，B

一直觉得自己在色彩学上缺少知识，比如多种颜色如何搭配，这在绘图时常常让我纠结不已的，一直耽搁着，下面整理了一些关于色彩学的资料。 1、色彩学基础知识 　　 RGB和CMKY颜色系统 　　 RGB颜色系统是一个基于三原色的红色（Red，记为R),绿色（Green，记为R)和蓝色（Blue，记为R)的颜色系统。R/G/B基色会分为256个级别，一般取值为0,1,2,...,255，实际上可用一个字节进行表达，因2^8 = 256，这是处于计算机表达方便的考虑。通过RGB三种色光进行混色来显示其他颜色。色光越混合越亮，因此称为加法混色。电视、电脑的显示就采用加法混色原理。如下图所示： 　　CMKY颜色系统是采用青蓝色（Cyan）（由RGB中的B和G色合成，如上图所示）、洋红色（Magenta）（由RGB中的B和R色合成，如上图所示）、黄色（Yellow）（由RGB中的R和G色合成，如上图所示）三种颜料进行混合来制造其他颜色。颜色越混合越暗，因此称为减法混色。颜料调色、彩色打印机就采用减法混色原理。如下图所示： 　　实际中为什么印刷上不用RGB而要用CMKY呢？ 　　 CMYK模式：当阳光照射到一个物体上时，这个物体将吸收一部分光线，并将剩下的光线进行反射，反射的光线就是我们所看见的物体颜色。这是一种减色色彩模式，同时也是与RGB模式的根本不同之处。不但我们看物体的颜色时用到了这种减色模式

像素格式概念 像素格式指的是图像的具体像素用什么所表示。指的是原始数据或者解码之后的数据。 常见像素格式RGB RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对 红、绿、蓝 三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。而我们显示器能够直接显示的格式就是RGB格式 RGB常见的几种格式区别 RGB16格式 RGB16主要数据格式有 RGB556、RGB555 RGB556 每个像素用16位表示，其中R\G\B分别使用 5、6、5 位 RGB555 每个像素用16位表示，其中R\G\B分别使用 5、5、5 位表示其中多余的一位不使用 //获取高字节的5个bit R = color & 0xF800 ; //获取中间6个bit G = color & 0x07E0 ; //获取低字节5个bit B = color & 0x001F ; //获取高字节的5个bit R = color & 0x7C00 ; //获取中间5个bit G = color & 0x03E0 ; //获取低字节5个bit B = color & 0x001F ; RGB24像素格式 RGB24图像，每个颜色用 8BIT 表示，其中RGB24在内存中排列为 BGR\BGR\BGR

　　Gray灰度图像：即我们常说的黑白图像，由黑到白的灰阶为 0- 255（8bit）。 　　本博客整理一下 RGB 分量实现 Gray 灰度效果的实验，这个实验非常的简单，简单到看到代码就感觉非常无语...... 一、RGB分量转Gray灰度的原理 　　RGB格式即一个像素由R、G、B三基色构成，例如 RGB565 格式的像素排列为R[4:0]、G[5:0]、B[4:0]，RGB三个分量的数值不同，最后合成的像素颜色则不同。 　　RGB分量转Gray灰度即只挑取 R 或 G 或 B 的 1 个分量，剩下的 2 个分量丢弃，其位置由挑取的分量来替代。 二、MATLAB 　　此次实验选择了一张 RGB 分量明显的图片，先从 MATLAB 软件中查看效果如何。代码如下所示： clc; clear all; RGB = imread('flower.bmp'); %读取图像 R_gray = RGB(1:end,1:end,1); %提取R分量后的灰度图 G_gray = RGB(1:end,1:end,2); %提取R分量后的灰度图 B_gray = RGB(1:end,1:end,3); %提取R分量后的灰度图 subplot(2,2,1);imshow(RGB); title('原图'); subplot(2,2,2);imshow(R_gray);title('R分量灰度图');

Cross-Modality Paired-Images Generation for RGB-Infrared Person Re-Identification 当前的问题及概述 ： 由于每一对RGB和IR图像之间缺乏对应标签，大多数方法都试图通过减少整个RGB和IR set之间的差异来缓解set-level对齐的变化。但是，这种set-level的对齐可能会导致某些情况下的不对齐，从而限制了RGB-IR Re-ID的性能。 本文提出了生成跨模态paired-images并同时进行 global set-level（集合级别）和fine-grained instance-level（实例级别）对齐的方法。具体解释见下图： set-level和instance-level对齐的说明。(a) RGB集和IR集之间有很大的差距。(b)现有的set-level对齐的方法是尽量减少两个模态之间的距离，这可能导致某些情况下的不对齐。©我们的方法首先生成交叉模态paired-images。(d)通过最小化每一pair的图像之间的距离来实现instance-level对齐。 有以下几个优点： 1.我们的方法可以通过模态特定特性和模态不变特性来实现set-level对齐。与传统方法相比，我们的方法可以明确地去除模态特征，从而更好地减少模态带来的变化。 2.在给定人的交叉模态unpaired

【图像算法】彩色图像分割专题一：颜色空间1（原理） SkySeraph May 3rd 2011 HQU Email： zgzhaobo@gmail.com QQ：452728574 Latest Modified Date：May 13rd 2011 HQU 暂时把收集的一些有用的资料链接给上，以后再补工程源码~~ 补上： 源码 ： http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/05/2038317.html 结果 ： http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/05/2038308.html Educational Color Applets HomePage 典型的色彩空间 - xiaoxin_ling的专栏 - CSDN博客 颜色空间大全_百度文库 颜色空间_百度文库 Colorspace_百度文库 HSI、HSV、RGB、CMYK、HSL、HSB、Ycc、XYZ、Lab、YUV颜色模型的区别 - 网络笔记 - CSDN博客 CIE标准色度学系统 List of colors - Wikipedia, the free encyclopedia 常用颜色的RGB值及中英文名称 - tingya的专栏 - CSDN博客 颜色代码 - 水木白艺术坊的日志 - 网易博客