LAB颜色空间

最新推荐文章于 2024-03-29 09:04:15 发布
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分类专栏： 图像处理/计算机视觉
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Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127,-128]；b表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127,-128]。下图所示为Lab颜色空间的图示；


在计算机视觉中，主要用于颜色识别相关的算法中，如监控视频偏色检测算法中。



RGB转LAB色彩空间
weixin_34387468的博客
11-27 2159
1.原理 RGB无法直接转换成LAB，需要先转换成XYZ再转换成LAB，即：RGB——XYZ——LAB 因此转换公式分两部分： （1）RGB转XYZ 假设r,g,b为像素三个通道，取值范围均为[0,255]，转换公式如下： 　　　　（1）         　　　　（2）   　　　　（3）   M= 0.4124,0.3576,0.1805 0.2126,0.7152,0...
lab空间颜色分割
09-21
一个关于lab空间颜色分割和hsv色彩空间分割的程序
色彩空间（RGB, HSV, LAB, YUV)
weixin_NineDays66
10-19 1万+
RGB颜色空间      RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统（计算机、电视机等都是采用RGB颜色空间来进行图像显示）。一般来说，电脑，电视机等是利用三个电子枪分别发射R分量，G分量，B分量的电子束，以此来激发屏幕上的RGB三种颜色的荧光粉，从而发出不同颜色、不同亮度的像素、进而组成了一幅图像；很明显，RGB颜色空间利用了物理学中的三原色叠加从而组成产生各种不...
LAB空间分别提取红色、绿色、紫色、黄色区域
03-12
基于MATLAB平台的彩色图像分割，可分割多种颜色。首先读取一幅图像，然后根据图像的颜色来对图像进行分割。
RGB与Lab颜色空间互相转换
浩瀚之水的专栏
08-04 9252
RGB与Lab颜色空间互相转换 1.Lab颜色空间 同RGB颜色空间相比（见博客《光与色的故事--颜色空间浅析》），Lab是一种不常用的色彩空间。它是在1931年国际照明委员会（CIE）制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的。1976年，经修改后被正式命名为CIELab。它是一种设备无关的颜色系统，也是一种基于生理特征的颜色系统。这也就意味着，它是用数字化的方法来描述人的视觉感应。Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；a表示从红色...
关于RGB色彩空间和Lab色彩空间
欢迎来到超级予的博客 Welcome to SuperAyu's Blog
01-11 4240
自学笔记
lab颜色空间分割.rar_LAB颜色空间_lab空间_lab颜色分割_空间分割_颜色分割
07-14
本资源“lab颜色空间分割.rar”提供了一个关于如何在Lab色彩空间中进行颜色分割的实例，对于理解和应用Lab颜色空间进行图像分析非常有帮助。 Lab颜色空间由三个部分组成：L代表光度（Lightness），a和b分别代表绿...
Lab2RGB:将图像从 CIELAB 色彩空间转换为 RGB 色彩空间。-matlab开发
06-01
CIELAB 是 RGB 的非线性变换，其中两种颜色之间的欧几里得距离等于它们的感知距离（距离小于 ~10 个单位）。 处理彩色图像的算法通常会在 CIELAB 中产生更好的结果。 此处实施的方程式来自 Charles Poynton 的颜色...
RGB2Lab:将图像从 RGB 色彩空间转换为 CIELAB 色彩空间。-matlab开发
06-01
CIELAB 是 RGB 的非线性变换，其中两种颜色之间的欧几里得距离等于它们的感知距离（距离小于 ~10 个单位）。 处理彩色图像的算法通常会在 CIELAB 中产生更好的结果。 此处实施的方程式来自 Charles Poynton 的颜色...
四面体插值算法实现RGB到CIELab颜色空间转换
05-01
然而，对于色彩匹配和感知评估，CIELab颜色空间更为适用，因为它更接近人类视觉系统对颜色的感知。本文将深入探讨如何使用四面体插值算法来实现RGB到CIELab的颜色空间转换，并基于VC++编程语言进行实现。 首先，...
Lab颜色空间示意图
04-12
Lab颜色空间示意图 Lab颜色空间示意图 Lab颜色空间示意图
【ISP】LAB颜色空间
mjiansun的专栏
04-20 2150
还不是特别理解，现在能想到的方法就是将图像从RGB转成LAB，然后调整L通道。 我的疑问？如果时调整L通道，那么为什么不使用HSV中的V通道进行调整呢，容我再想想。。。。。。 基本概念 同RGB颜色空间相比，Lab是一种不常用的色彩空间。它是在1931年国际照明委员会（CIE）制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的。1976年，经修改后被正式命名为CIELab。它是一种设...
图像颜色空间转换算法
嵌入式之斋
03-29 744
RGB到CMYK的转换： RGB到CMYK的转换涉及颜色空间的转换和颜色校正。图像颜色空间转换算法主要包括RGB到灰度图像的转换、RGB到CMYK的转换、RGB到HSV的转换以及RGB到Lab的转换。RGB到灰度图像的转换： 对于RGB图像，可以将每个像素点的红、绿、蓝三个通道的值按照一定权重进行加权平均，得到灰度图像的像素值。RGB到HSV的转换： HSV是一种直观的颜色表示方式，包含色相(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Value)三个分量。
pyqt5+opencv 颜色阈值动态调节工具
laonafahaodange的博客
01-30 560
pyqt5+opencv 颜色阈值动态调节工具 两年前受1Zlab的代码启发，但直到最近需要使用了才想着用QT实现和优化一下。原本是想将图片都通过QImage模块显示的，但是QT似乎不支持HSV以及HLS颜色空间的显示，只好用OpenCV了。 有个坑，不知道为什么调用OpenCV的inRange方法时会崩溃，也没有报错。无奈只好根据inRange方法的原理自己写了。等于阈值的情况我没有深入研究是否应该赋值255（实际上我赋值255），经过和inRange方法的测试发现效果似乎一致。 工具仅支持HSV以及HL
编写高效的C#图像处理程序(4) Rgb=>Lab，C# vs. C++(VC)
aobannie0463的博客
01-30 146
在 《编写高效的C#图像处理程序(3) Rgb=>Lab，图像缺陷检测的例子》 一文中比较了 C#/Unsafe 和 P/Invoke/C情况下的性能，本文比较 C#/Unsafe 和 C++(VC)下的性能。 为消除两种语言的测试区别，C#版本查表时使用指针而非数组，VC下使用无Stride的Rgb24，相关测试代码见 下载链接 。 这又形成了4个测试用例： H- C#，非...
LAB颜色空间各通道的取值范围
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OpenMV颜色阈值设置
在嵌入式嵌入式领域奋斗的程序猿的博客
10-03 1万+
OpenMV颜色阈值设置的两者方式
lab颜色空间
最新发布
03-19
<think>嗯，用户想了解LAB颜色空间的相关信息，包括介绍和应用。首先，我需要回忆LAB颜色空间的基本概念。记得LAB是CIE制定的颜色模型，分为L、A、B三个分量。L代表亮度，A和B代表颜色对立轴。需要确认L的范围是0到100，而A和B的范围可能有不同的说法，比如-128到127或者-100到100，可能需要查证。 然后要比较LAB与其他颜色空间如RGB和CMYK的区别。RGB是设备相关的，基于光的叠加，而LAB是设备无关的，设计上更接近人眼感知。这点很重要，应该强调LAB在颜色一致性方面的优势，比如在印刷和数字媒体之间保持颜色一致。 接下来是应用部分。LAB在图像处理中有很多应用，比如调整对比度、颜色校正、去噪、边缘检测等。需要具体举例，比如Photoshop的某些滤镜使用LAB模式，或者医学图像处理中的使用。此外，LAB在跨平台颜色转换中的作用也很关键，比如作为中间格式转换RGB和CMYK。 用户提供的引用中提到CIELAB和CIELUV的区别，需要简要说明两者的L相同但颜色分量不同。还要提到RGB和LAB之间的转换算法，但用户可能不需要具体的数学公式，不过如果有核心步骤可以简要描述，比如使用中间空间XYZ进行转换。 另外，可能需要解释为什么LAB适合某些图像处理任务，比如因为亮度与颜色分离，调整亮度不影响颜色，这在增强图像时很有用。比如引用[2]提到的特效滤镜，可以举例子说明如何利用LAB实现这些效果。 还要考虑用户可能的深层需求，比如他们是否在寻找颜色管理解决方案，或者图像处理技巧。需要确保回答覆盖基础知识和实际应用，保持结构清晰，分点说明。 最后，生成的相关问题要围绕LAB的特点、转换、应用场景以及与其他颜色空间的对比，这样用户可以有进一步探索的方向。需要检查引用是否正确，确保引用标识与提供的参考资料对应，比如引用[1]和[2]分别对应LAB的基本信息和应用案例。</think>### LAB颜色空间介绍及应用 #### 1. LAB颜色空间基础 LAB颜色空间（也称为CIELAB）是由国际照明委员会（CIE）于1976年提出的设备无关颜色模型，旨在模拟人类视觉对颜色的感知。它由三个分量组成： - **L***：亮度（Lightness），范围从0（纯黑）到100（纯白）； - **a***：红绿色轴，负值偏绿，正值偏红； - **b***：黄蓝色轴，负值偏蓝，正值偏黄。 LAB的设计使得颜色差异的数值计算更接近人眼感知的差异，例如$ΔE < 1$时人眼几乎无法察觉颜色变化[^1]。 #### 2. LAB与其他颜色空间的对比 - **与RGB的区别**： RGB基于设备的光学特性（如显示器发光），而LAB基于人眼生理特性，能覆盖更广的色域[^2]。 例如，RGB转换到LAB需先转为XYZ空间，再通过非线性变换实现： $$ L^* = 116 \cdot f(Y/Y_n) - 16 \\ a^* = 500 \cdot [f(X/X_n) - f(Y/Y_n)] \\ b^* = 200 \cdot [f(Y/Y_n) - f(Z/Z_n)] $$ 其中$f(t) = t^{1/3}$（当$t > 0.008856$时）。 - **与CIELUV的关系**： CIELUV的L*与LAB相同，但颜色分量u*和v*更适合处理显示器颜色混合的场景[^1]。 #### 3. 核心应用场景 1. **图像处理与增强** - 亮度与颜色分离：在LAB中调整L通道可独立增强对比度，不影响颜色信息（如Photoshop的“曲线”工具）； - 颜色校正：通过a、b通道精准控制色偏； - 去噪与边缘检测：在L通道应用高斯模糊，在a/b通道保留细节。 2. **跨平台颜色管理** LAB常作为RGB与CMYK转换的中间空间，确保印刷与屏幕显示颜色一致。 3. **医学与工业检测** LAB的色差公式$ΔE = \sqrt{(ΔL)^2 + (Δa)^2 + (Δb)^2}$被用于皮肤检测、食品颜色分级等场景。 #### 4. 转换示例（RGB→LAB） ```python # 简化的RGB转LAB步骤（需先转XYZ） def rgb_to_lab(rgb): rgb_normalized = rgb / 255.0 rgb_linear = np.where(rgb_normalized <= 0.04045, rgb_normalized / 12.92, ((rgb_normalized + 0.055)/1.055)**2.4) xyz = np.dot(rgb_linear, [[0.4124, 0.3576, 0.1805], [0.2126, 0.7152, 0.0722], [0.0193, 0.1192, 0.9505]]) # XYZ转LAB的进一步计算... return lab ```
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