RGB颜色空间

人眼的锥状细胞是负责彩色视觉的传感器。人眼中有600~700万个锥状细胞，它们可分为3类，分别感觉红光（65%），绿光（33%），蓝光（2%），虽然比例少，但是蓝锥状细胞却对蓝光更加敏感。所以被看到的颜色就是所谓的原色红，绿，蓝的组合。

RGB彩色模型主要是面向硬件的模型，如彩色监视器和一大类的彩色视频摄像机。这个彩色模型利用的是三原色叠加从而产生不同的颜色。但是三原色叠加并不能产生所有的颜色。这个模型为每一个颜色通道分配0~255，256个级别的灰度值，这样总共就可以产生种颜色。所有这些颜色包含在下图所示的一个正方体中，该正方体内部的每一个点都能由三个通道的坐标确定。对角线是三个分量相等的颜色，就成为一个没有颜色的灰度图。

CMY和CMYK颜色空间

CMY模型和RGB模型具有相似的特点，它也是一种面向硬件设备（彩色打印机，复印机）的颜色模型，CMY代表青色，深红色和黄色（颜料原色）的组合。这三种颜色是RGB的二次色，用的是另一种方式定义。如青色表示用白光照射时，反射光是白光减去红光，而白光是红绿蓝光的组合。因此呢就有了RGB和CMY的转换：假设所有的颜色值归一化到（0，1）之间。

表示了青色表面不反射红光，深红色不反射绿色，纯黄色不反射蓝色。等量的颜料原色组合可以产生黑色，但是为了打印组合产生的黑色往往不会很纯，因此为了产生真正的黑色，加入了第四种颜色黑色，于是就有了CMYK模型。

HSI颜色空间（HSL、HLS、HSI是一回事）

RGB彩色模型和CMY模型对硬件设备的实现是很理想的，而且RGB模型可以和人眼感受三原色的事实相匹配。但是很遗憾，这些颜色模型很难适应人对颜色的解释。HIS彩色空间正是为了适应人眼对颜色的感知和描述发展的颜色模型。它是开发基于彩色描述的图像处理方法的理想工具，这个模型利用色调（H），饱和度（S）强度（I）来描述色彩。其中HSI彩色模型和RGB彩色模型转换公式如下所示：

给定一个RGB图像，转换到HIS：

此处：

饱和度如下：

强度分量：

说明：角度是以红色为起始的基准轴来度量的。

感觉这个模型很好，把颜色控制在了一维，完全反映了人感知颜色的基本属性。

Lab颜色空间

Lab 中的数值描述正常视力的人能够看到的所有颜色。因为 Lab 描述的是颜色的显示方式，而不是设备（如显示器、桌面打印机或数码相机）生成颜色所需的特定色料的数量，所以 Lab 被视为与设备无关的颜色模型。

除了表示范围广，还有什么优势？

YUV、YCbCr(YCC)、YPbPr、YDbDr、YIQ

这些颜色模型大都是用在电视系统、数位摄影等地方。其中的Y分量都表示的是明亮度(Luminance、Luma)。

YUV颜色模型中，U、V表示的是色度(Chrominance/Chroma)。YUV是欧洲电视系统所采用的颜色模型(属于PAL制式)，颜色被分为一个亮度信号和两个色差信号进行传输。

YCbCr(简称YCC)中，Cb和Cr蓝色(blue)和红色(red)的色度。YCbCr是YUV的压缩和偏移的版本。

YPbPr类似YCbCr，与之不同的是，YPbPr选用的CIE色度坐标略有不同。一般SDTV传输的色差信号被称作Cb、Cr，而HDTV传输的色差信号被称作Pb、Pr。

YDbDr也类似YCbCr，同样也是色度坐标不同。YDbDr是SECAM制式电视系统所用的颜色模型。

YIQ也和上面的类似，是用在了NTSC制式的的电视系统里。

此处输入图片的描述

全球电视系统制式分布，PAL用YUV、SECAM用YDbDr、NTSC用YIQ

YCbCr颜色空间，也就是YUV，YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后相容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只需占用极少的频宽（RGB要求三个独立的视频信号同时传输）。其中“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），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。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和CB来表示。其中，Cr反映了GB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而CB反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之同的差异。

采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色电视信号。

　　Y代表的灰度级较高，而CrCb则相对灰度值要少些。

从上图可以看出区别，Y对应的就是灰度或者说是亮度，而Cb、Cr则相对灰度级较少，人眼分辨差异较大。

引用：

https://blog.csdn.net/hit2015spring/article/details/52556653

https://blog.csdn.net/LG1259156776/article/details/48317339