RGB颜色空间及RGB颜色空间色差值的计算

RGB颜色空间以红（R）、绿（G）和蓝（B）三种基本颜色为基础，三种颜色进行不同程度的叠加，能够产生丰富的颜色，因此 ，RGB颜色空间又被称为三基色模型。本文对RGB颜色空间及RGB颜色空间色差值的计算做了介绍。

RGB颜色空间介绍：

在颜色测量中，RGB色彩空间是最常用的色彩模型，但是，RGB色彩模型并不完全符合人的视觉感知，换言之，两颜色之间的是否相似难以通过RGB色彩空间中的距离来衡量。虽然有以上缺点，因为RGB色彩模型可以描述所有色彩，并且可以对RGB色彩空间进行线性、非线性变换转化为其他色彩空间，因此RGB色彩空间成为了最基础的色彩空间。

用RGB色彩空间描述色彩十分方便，所有颜色都只是三原色的不同比重混色。但是，RGB色彩空间对色彩特征没有好的聚类特性。同一目标物体的R、G、B参数在不同的光照条件下会分布在较广的范围中，直接使用RGB色彩空间很难建立色彩特征模型，但是，可以对 RGB色彩空间进行变换，变换后的色彩空间会有更优良的聚类特性。

在RGB色彩空间中，三通道中描述了颜色信息和亮度信息。如果两个像素点[R1，G1，B1]和[R2，G2，B2]的颜色相同而亮度不同，那么其RGB色彩空间的值符合如下条件：R1/R2=G1/G2=B1/B2，色彩具有恒常性，就算光照亮度不同，人类看到的色彩相对保持恒常。

因此，可以去除颜色空间中的亮度分量，留下颜色分量，即使用色度空间（r，g，b）表示色彩信息，得到归一化rgb的色彩空间表示：r=R/（R+G+B）、g=G/（R+G+B）、b=B/（R+G+B），因为r+g+b=1，所以通常只使用其中的两个分量。

归一化RGB颜色空间降低了对色彩变化的依赖性，相对光强的变化也很稳定。但是该色彩模型的缺点在于：亮度不同，模型受噪声的影响也不同，像素点的亮度值越低，受到噪声的影响越明显。

RGB颜色空间色差值的计算：

由于RGB颜色空间的颜色信息包含于R、G、B这三个分量，因此表示待测目标的颜色（R1，G1，B1）与标准颜色（R0，G0，B0）的差异就需要结合三个分量进行距离计算，两者间色差的度量公式主要有三类：

1.RGB色差公式

该式表示的色差值是通过两个颜色的空间距离米体现的。因此若要使结果正确，则必然要求 RGB颜色空间是一个均匀的颜色空间，即每个颜色的等色差颜色应成一个球面，且不同位置的等色差颜色对应该表现出相同的差异。显然RGB颜色空间不具备这些条件，直接以空间距离表示的色差不符合人的视觉感受。

2.RGB加权色差公式

Wr，Wg，Wb是加权系数。由于RGB颜色空间的不均匀，相关人员试图通过加权的方式来解决这个问题。权值的定义是根据人眼对红、绿、蓝三原色敏感程度的不同。通过调整RGB颜色空间，部分补偿其非均匀性。在以往文献中，关注的重点大多集中于所处理的某类简单图像，以至于加权系数各种各样。并且由于RGB三个分量的不独立性，三个坐标轴上的色差规律并不能简单地推广到整个颜色空间。另外算法的改进程度也是有限的，各种实验结果也证明了并非各种加权算法总是优于非加权算法。

3.RGB角距离色差公式

其中，xi=（ri，gi，bi），xj=（rj，gj，bj）。该公式由 D.Androutsos等人提出，增加了对待比较颜色间的角度差的考虑。该公式对RGB色差度量有一定的改善能力，但效果也不够明显。