机器视觉中图像前置知识颜色模型的分类与应用

首先什么是机器视觉？计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。

什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜色模型和HSV颜色模型，这两种模型之间是可以通过数学公式进行相互转换的。

RGB颜色模型(也叫红、绿、蓝三原色模型或者加色混色模型)：将红、绿、蓝3种不同颜色，根据亮度配比的不同进行混合（3种颜色的定量配比），从而表现出不同的颜色。通过3种最基本颜色的混合叠加来表现出任意的一种颜色的方法，特别适用于显示器等主动发光的显示设备。RGB颜色的展现依赖于设备的颜色空间,这也就使得我们感觉有些手机屏幕颜色特别逼真、绚丽，而另一些就令人失望。

RGB颜色模型的空间结构

上图展示了RGB颜色模型的空间结构，这是一个立方体结构，在该几何空间中，3个坐标轴分别代表了红red绿green蓝blue3种颜色。从理论上讲，任何一种颜色都包含在该立方体结构中。

我们平时用得最多的RGB颜色展示模式也就是24比特展示的。有种方法分别将红、绿、蓝3种颜色使用8比特无符号整数来表示，如#FFFFFF代表纯白色，#FF0000代表正红色-十六进制对24比特展示模式的一种表示方法。也可以使用(255,0,0)这样一个元组表示正红色。因为红色和绿色两种颜色叠加产生黄色，所以黄色为(255,255,0)。

HSV颜色模型：这是一种采用色调（H）、饱和度（S）、明度（V）3个参数来表示颜色的一种方式。

色调（Hue）：以角度的形式进行度量，其取值角度范围是[0,360]。红色、绿色、蓝色3种颜色以逆时针方向进行排列。例如红色的位置为0°，绿色为120°，蓝色的位置为240°。

饱和度（Saturation）：以百分比0~100％来表示，该数值越高，饱和度越高，光谱颜色的成分越多。饱和度反映了某种颜色接近光谱色的程度。颜色是由光谱颜色与白色光的混合结果。如果某种颜色中白色的成分越少，则这种颜色越接近光谱色，颜色暗且鲜艳，此时饱和度更高。

明度（Value）：百分比的形式来表示某种颜色的明度，明度值越高越明亮。明度表现了某种颜色的明亮程度，可以认为是一种由光线强弱产生的视觉体验。如深紫色和桃红色两种颜色进行对比，深紫色的颜色更加晦暗，而桃红色更加明亮，则认为桃红色的明度要比深紫色的高。

HSV颜色模型的空间结构

什么是机器视觉中的图像的灰度图像？没有包含其他五颜六色的信息，但是仍能够从中获取到图像的轮廓、纹理、形状等特征的图片。由于灰度图片的结构更为简单，同时关键信息又不大会损失，这样就可以极大地减少机器计算量。

那什么是灰度？黑色的程度也是可以量化的，介于黑色和白色之间的颜色就是灰色，那么直接量化的就是灰色的程度，这个程度就是灰度。一般的量化方法是将纯白色作为255，纯黑色作为0，在这个区间中，使用对数的方法划分具体数值进行量化。

一个形象的灰度比喻:假如用0代表纯黑色表示黑种人中最黑的，255代表纯白色表示白种人中最白的，那么我们黄种人中有的长得白一点的女生，她的肤色值就可以是153，有的长得黑一点的女生，肤色值就可以是51。灰度值越大表示越亮。

灰度图像

什么是机器视觉中的图像的二值图像？二值图像顾名思义只有纯黑色和纯白色两种颜色，没有中间过渡的灰色。二值图像会缺少细节部分，只能显示出图片的大致轮廓。这在图像的分割等场景中具有很好的利用价值。

二值图像

什么是机器视觉中的信号与噪声？图像也是一种数据，图像中也存在信号和噪声。信号是图像中我们想要的数据，噪声是图像中我们不想要的数据。

什么是机器视觉中的信噪比？信噪比就是指信号与噪声二者能量之比值。直观来讲，噪声越少，信噪比越大，数据的质量越佳。

受到噪声干扰的图像a)与未经噪声干扰的图像b)

经过噪声干扰的图像令我们难以获取图片所要表达的原始信息，使得图像所表达信息的确定程度减少。

什么是机器视觉中的椒盐噪声和高斯噪声？图像中随机出现的黑白杂点，黑白杂点在图片中出现位置是随机分布的叫椒盐噪声，“椒”代表黑色，“盐”代表白色。黑白杂点的出现导致某些颜色的改变，且噪声概率密度服从高斯分布（正态分布的）叫高斯噪声。

什么是是机器视觉中的图像滤波？图像滤波就是滤除图像中的噪声(黑白杂点)。图像滤波是对图像进行预处理的一个重要步骤。常见的滤除噪声的方法有均值滤波和中值滤波，因为概念中数学成分太多，小咖就不多做解释了。